电影评分数据集MovieRatingsDataset-ahanamukherjee
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为, 评分数据, 数据分析, 机器学习, 推荐系统, 电影研究, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自电影评分网站的用户评分数据，记录了用户对电影的评分行为。主要特征如下：
时间跨度：数据包含时间戳信息，具体时间范围未明确，但可以用于分析用户评分随时间的变化趋势。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但通常此类数据集的用户来自全球范围。
数据维度：数据集包含两个主要文件：
ratings.csv：包含用户ID (userId)，电影ID (movieId)，用户对电影的评分 (rating) 以及评分时间戳 (timestamp)。
movies.csv：包含电影ID (movieId)，电影标题 (title) 和电影的流派 (genres)。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的电影评分数据集，经过整理和清洗。
该数据集适合用于推荐系统开发、用户行为分析和电影票房预测等研究。
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：适用于电影推荐算法、用户行为分析、评分预测等研究。
行业应用：可以为电影行业提供数据支持，例如电影推荐、票房预测、用户画像分析等。
决策支持：支持电影制作、发行和营销决策，例如电影选片、排片策略、市场推广等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解相关领域。
此数据集特别适合用于探索用户评分行为与电影特征之间的关系，帮助用户实现个性化推荐、优化电影发行策略等目标。
