数据2022年韩剧数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：韩剧,电视剧,娱乐行业,数据可视化,内容分析,文化产业,类型分布
数据概述：
本数据集基于The Movie Database (TMDB) 的官方API构建，旨在提供2022年在TMDB平台上收录的韩国电视剧详细信息。数据集中包含了所有非英文翻译的韩剧记录，其字段涵盖了电视剧的基本信息、分类、制作公司、播出平台、主要演员和导演等关键要素。为了确保数据的完整性和一致性，对于未翻译为英语的电视剧名称，其相关数据被完全移除；而对于部分未翻译的其他字段（如剧情简介、关键词等），则标记为缺失值（null）。数据集结构经过优化，采用多表关联的方式存储，方便用户根据需求进行深入分析。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，包括但不限于：
1. 娱乐行业分析：研究人员可以利用此数据集分析韩剧的类型分布、制作公司偏好、播出平台选择等，探索韩剧市场的发展趋势。
2. 内容营销：广告商和内容平台可以基于数据集中的热门类型、受欢迎的演员和导演，制定精准的营销策略。
3. 数据可视化：开发者和分析师可以通过数据集中的多维度信息，生成可视化图表，展示韩剧市场的动态变化。
4. 文化产业研究：学术研究者可以利用数据集研究韩剧文化的全球传播、类型创新以及观众偏好等主题。
数据结构说明：
1. series.csv：
- 描述：包含所有韩剧的基本信息，如电视剧名称、年份、评分、播放时长、剧情简介等。
- 关键字段：
- id：电视剧的唯一标识符。
- name：电视剧的名称（英文翻译）。
- original_name：电视剧的原始名称（韩文）。
- release_date：电视剧的首播日期。
- vote_average：用户评分的平均值。
- vote_count：用户评分的数量。
- genres_ids：电视剧所属类型的ID（与genres.csv关联）。
- networks_ids：电视剧的播出平台ID（与networks.csv关联）。
- people_ids：电视剧的主要演员和导演ID（与people.csv关联）。
- production_companies_ids：电视剧的制作公司ID（与production_companies.csv关联）。
- genres.csv：
- 描述：包含所有电视剧的类型信息。
-
关键字段：
id：类型ID（与series.csv中的genres_ids关联）。 name：类型名称（如“爱情”、“动作”、“奇幻”等）。
-
networks.csv：
- 描述：包含所有电视剧的播出平台信息。
-
关键字段：
id：平台ID（与series.csv中的networks_ids关联）。 name：平台名称（如“Netflix”、“Disney+”等）。
-
people.csv：
- 描述：包含所有电视剧的主要演员和导演信息。
-
关键字段：
id：人员ID（与series.csv中的people_ids关联）。 name：人员姓名。 role：角色类型（如“主演”、“导演”等）。
-
production_companies.csv：
- 描述：包含所有电视剧的制作公司信息。
- 关键字段：
id：公司ID（与series.csv中的production_companies_ids关联）。 name：公司名称。
数据特征：
- 数据规模：数据集中包含近1000部韩剧的详细信息，覆盖了多种类型和制作背景。
- 数据格式：所有文件均以CSV格式存储，便于读取和处理。
- 数据质量：数据经过清洗和优化，确保字段内容一致性和完整性，同时对缺失值进行了明确标注。
数据应用示例：
1. 类型分析：通过分析genres.csv，可以了解2022年最受欢迎的韩剧类型及其市场份额。
2. 平台偏好：利用networks.csv，可以研究不同播出平台在韩剧市场的占有率和用户偏好。
3. 人才研究：通过people.csv，可以分析哪些演员和导演在2022年最受观众喜爱，以及他们的合作模式。
4. 制作公司战略：借助production_companies.csv，可以分析制作公司在韩剧市场中的战略布局和成功经验。
数据来源说明：
本数据集的数据完全来自The Movie Database (TMDB) 的官方API，遵循其开放数据政策。TMDB是一个由社区驱动的电影和电视剧数据库，用户可以通过官方API免费获取数据。有关API的详细文档可访问TMDB官方网站：https://www.themoviedb.org/。
注意事项：
1. 数据集中未包含英文翻译的电视剧信息已被移除，以确保数据的一致性。
2. 部分字段可能存在缺失值（null），需在分析时加以注意。
3. 数据集中的ID字段用于关联不同表，用户需要通过ID字段进行多表联合查询。
适用人群：
- 娱乐行业从业者：用于市场分析和内容策划。
- 数据分析师：用于数据可视化和深度分析。
- 学术研究人员：用于文化产业研究和韩剧市场分析。
- 开发者：用于构建娱乐类应用或数据分析工具。
