电影票房预测分析数据集MovieBoxOfficePredictionAnalysisDataset-somang1418
数据来源：互联网公开数据
标签：电影票房, 票房预测, 电影数据, 电影行业, 机器学习, 文本分析, 数据挖掘, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自电影数据库的结构化数据，记录了电影的详细信息和票房表现，用于预测电影的票房收入。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了电影的上映时间，包括年份、月份、日期、季度和星期几。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了电影的原始语言，暗示了全球范围内的电影市场。
数据维度：数据集包括电影的ID、预算、主页链接、IMDB ID、原始语言、原始标题、概述、受欢迎程度、海报路径、运行时长、状态、标语、标题、票房收入、上映年份、上映月份、上映日期、上映季度、上映日期、上映星期几、是否属于系列电影、是否有系列、流派数量、所有流派、以及各个流派的one-hot编码（包括Drama、Comedy、Thriller、Action、Romance、Crime、Adventure、Horror、Science Fiction、Family、Fantasy、Mystery、Animation、History、Music）、公司数量、以及主要制片公司（Warner Bros, Universal Pictures, Paramount Pictures, Twentieth Century Fox Film Corporation, Columbia Pictures）。
数据格式：CSV格式，包含train_new.csv和test_new.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的电影数据库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于电影票房预测、电影市场分析和电影推荐系统的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于电影票房预测、电影市场趋势分析、电影类型与票房关系的研究。
行业应用：为电影制作公司、发行商和影院提供数据支持，用于票房预测、电影投资决策和市场营销策略制定。
决策支持：支持电影行业的风险评估、投资回报率分析和电影排片优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和电影分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电影票房的影响因素。
此数据集特别适合用于探索电影特征与票房收入之间的关系，帮助用户构建票房预测模型，优化电影发行策略，提升投资回报率。
