电影票房与特征关联分析数据集MovieRevenueandFeatureCorrelationAnalysis-airwakss
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 票房, 电影特征, 数据分析, 机器学习, 电影产业, 票房预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含电影相关数据，记录了电影的各项特征与票房收入之间的关系，可用于深入分析电影特征对票房的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一个电影特征的静态数据集。
地理范围：数据集未限定地理范围，涵盖了全球电影市场中的电影数据。
数据维度：包括预算（budget）、电影类型（genres_x, genres_y）、主页（homepage）、电影ID（id, movieId）、关键词（keywords）、原始语言（original_language）、标题（title, title1）、概述（overview）、流行度（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）、平均评分（vote_average）、投票数量（vote_count）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为thehelka_datacsv，方便进行数据分析和建模。
数据来源：数据来源于电影数据库或其他公开电影信息平台，数据已完成结构化处理。
该数据集适合用于电影票房预测、电影特征分析等领域的研究和应用。
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、数据科学等领域的学术研究，例如电影票房预测模型构建、电影类型与票房关系分析等。
行业应用：可以为电影制作公司、发行商等提供数据支持，用于电影市场分析、电影投资决策、营销策略制定等。
决策支持：帮助电影行业从业者更好地理解影响票房的关键因素，优化电影制作和发行策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索电影特征与票房收入之间的内在联系，帮助用户实现票房预测、优化电影制作策略等目标。
