电影票房与属性分析数据集MovieRevenueandAttributesAnalysis-joshextreme
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 票房, 电影属性, 票房预测, 电影市场, 文本分析, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自TMDB的数据，记录了电影的票房表现以及相关的电影属性信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含“release_year”（上映年份）字段，可用于分析电影的年代特征。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含电影的制作、发行等信息，涵盖全球电影市场。
数据维度：数据集包括电影的ID、IMDB ID、受欢迎程度、预算、票房收入、原始标题、演员阵容、主页、导演、标语、关键词、概述、时长、流派、制作公司、发布日期、投票计数、平均投票、发布年份、预算调整、收入调整等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为tmdb-movies (1).csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于TMDB（The Movie Database），为电影行业研究提供了宝贵的数据资源。该数据已进行结构化处理，方便分析。
该数据集适合用于电影票房预测、电影市场分析、电影属性与票房关系研究等领域。
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：适用于电影产业、市场营销、数据科学等领域的学术研究，例如票房预测模型构建、电影题材与票房关联性分析、演员阵容对票房的影响等。
行业应用：可以为电影制作公司、发行商、流媒体平台等提供数据支持，尤其在电影项目评估、市场策略制定、内容推荐系统优化等方面。
决策支持：支持电影行业的投资决策、排片策略优化、营销活动策划等，帮助企业提升盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、电影研究等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电影产业和数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索电影票房的影响因素，分析电影的成功要素，并构建预测模型，帮助用户更好地理解电影市场，做出更明智的决策。
