TMDB影视评分电影数据集-2000至2023年-yashajitpaddalwar
数据来源：互联网公开数据
标签：TMDB,电影,评分,推荐系统,数据分析,电影类型,电影制作,数据可视化,比较研究
数据概述：
本数据集包含了从TMDB（The Movie Database）精选的10000部高评分电影数据，涵盖多个时代和各种流派的优秀电影。数据集旨在为电影爱好者、研究人员和数据分析师提供一个宝贵资源，用于探索和分析顶级电影的特点和趋势。
数据集的关键字段包括：
- 标题（Title）：每部电影的常见或市场推广名称。
- 描述（Description）：通过“概览”（Overview）字段，获取每部电影的简要剧情介绍。
- 类型（Genres）：数据集包含了每部电影的实际类型，如动画、惊悚、浪漫等，提供了对电影类别更直观的理解。
- 投票数（Vote Count）：显示每部电影获得的观众投票或评分数量，反映了电影的参与度和流行度。
- 上映日期（Release Date）：电影的上映日期，格式为“YYYY-MM-DD”，便于进行时间序列分析。
- 平均评分（Vote Average）：电影的观众平均评分，评分范围从0到10。
- 原始语言（Original Language）：电影的原始语言代码，使用两位字母表示（例如，“en”代表英语，“fr”代表法语）。
- 流行度（Popularity）：衡量电影相对于数据集中其他电影的流行程度的数值。
数据用途概述：
该数据集适用于多种应用领域，包括：
- 电影分析：研究人员可以深入研究高评分电影在类型、评分和票房表现方面的趋势和模式。
- 推荐系统：利用此数据集作为基础，开发电影推荐算法或系统，根据用户偏好推荐高评分电影。
- 制片洞察：电影制片人可以从数据中获得成功电影类型、导演和演员的见解，帮助战略决策。
- 数据可视化：数据分析师和爱好者可以创建引人入胜的可视化，展示各种电影属性之间的关系，使复杂信息更易于理解。
- 比较研究：数据集支持不同评分系统（如IMDb和Metascore）之间的比较，使研究人员能够探索批评评估中的差异或相关性。
