最受欢迎电影数据集-2021-swetangpandit
数据来源：互联网公开数据
标签：电影,数据集,推荐系统,情感分析,数据可视化,电影评分,电影流行度,电影信息
数据概述：
本数据集包含8,560条电影记录，每条记录代表一部电影的信息。数据集共有8列，其中包括电影的唯一标识符、电影标题、简要剧情描述、发行日期、流行度评分、用户平均评分和投票数量。这些数据为电影分析、推荐系统构建和数据可视化提供了坚实的基础。
数据用途概述：
该数据集适用于多种应用场景，包括：
- 构建电影推荐系统，利用电影的流行度评分和用户平均评分进行推荐。
- 对电影剧情描述进行情感分析，了解观众对电影内容的态度和情绪。
- 可视化分析电影发行年份与流行度之间的关系，发现电影行业的趋势和特点。
数据集详细说明：
1. 列描述：
- Unnamed: 0: 索引列（分析时可能冗余，可删除）。
- id: 每部电影的唯一标识符。
- title: 电影标题。
- overview: 电影剧情的简要描述。
- release_date: 电影的发行日期（YYYY-MM-DD格式）。
- popularity: 表示电影流行度的数值评分。
- vote_average: 用户对电影的平均评分（满分10分）。
- vote_count: 电影收到的投票数量。
- 数据集亮点：
- 包含广泛收集的流行电影信息。
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适用于情感分析、电影推荐系统构建和数据可视化等多种任务。
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文件格式：
- CSV文件，使用UTF-8编码。
- 逗号分隔的值便于在Python、R、Excel等工具中加载。
如何使用数据集：
1. 加载数据集：
在Python中，可以使用Pandas库加载数据集：
python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('movies.csv')
- 数据预处理建议：
- 如果Unnamed: 0列冗余，可以删除。
- 将release_date列转换为datetime对象，以便进行时间序列分析。
