电影票房与特征分析数据集MovieRevenueandFeatureAnalysisDataset-rachanakoniki
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 票房, 电影特征, 文本分析, 数据挖掘, 机器学习, 电影产业, 票房预测
数据概述：
该数据集包含来自电影数据库的数据，记录了电影的票房收入、制作信息以及其他特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但涵盖了电影的上映日期和相关信息。
地理范围：数据覆盖了全球电影市场，包含来自不同国家和地区的电影。
数据维度：数据集包括电影的预算(budget)、类型(genres)、主页(homepage)、ID、关键词(keywords)、原始语言(original_language)、原始标题(original_title)、概述(overview)、受欢迎程度(popularity)、制作公司(production_companies)、制作国家(production_countries)、上映日期(release_date)、票房收入(revenue)、时长(runtime)、语言(spoken_languages)、状态(status)、标语(tagline)、标题(title)、平均评分(vote_average)、投票数量(vote_count)、演员(cast)、工作人员(crew)、导演(director)等。
数据格式：CSV格式，文件名为movies.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电影数据库，已进行结构化整理。
该数据集适合用于电影票房预测、电影推荐系统、电影类型分析等相关领域。
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：适用于电影产业研究、市场分析、观众行为分析等领域的学术研究，如电影票房影响因素分析、电影类型与票房关系研究等。
行业应用：可以为电影制作公司、发行公司、影院等提供数据支持，特别是在票房预测、电影市场策略制定、选片决策等方面。
决策支持：支持电影产业的决策制定，例如电影项目的投资评估、营销策略优化等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、电影分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电影产业的数据分析。
此数据集特别适合用于探索电影特征与票房之间的关系，帮助用户实现优化电影项目决策、提升票房预测精度等目标。
