电影票房预测线性回归数据集-rinosetiyo
数据来源：互联网公开数据
标签：电影，票房预测，线性回归，机器学习，数据分析，票房收入，电影产业，商业智能
数据概述：该数据集包含电影相关的票房收入数据，旨在用于电影票房预测的线性回归模型构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围覆盖了多个年份的电影票房信息。
地理范围：数据主要涵盖全球范围内的电影票房数据，包括不同国家和地区的票房收入。
数据维度：数据集包括电影的名称，上映日期，预算，发行公司，演员阵容，类型，时长，评分，观众评价等特征，以及相应的全球票房收入。
数据格式：数据提供CSV格式，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电影票房数据库和相关网站，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于电影票房预测，数据分析，机器学习等领域的研究和应用，特别是在票房收入预测，影响因素分析等任务中具有重要价值。
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，票房影响因素分析等学术研究，如电影预算，演员阵容，类型等因素对票房的影响。
行业应用：可以为电影制作公司，发行公司等提供数据支持，特别是在电影投资决策，市场预测等方面。
决策支持：支持电影行业的决策制定和策略优化，帮助制定更有效的电影发行和营销策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解线性回归模型在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索电影票房收入的影响因素，帮助用户实现票房预测，为电影行业的决策和策略制定提供数据支持。
