电影数据竞赛附加特征数据集TheMovieDatabaseCompetitionAdditionalFeaturesDataset-kamalchhirang
数据来源：互联网公开数据
标签：电影数据，数据集，电影推荐，机器学习，数据分析，电影评分，电影特征，竞赛数据
数据概述：该数据集来自The Movie Database（TMDB）电影数据竞赛，包含了一系列附加特征，适用于电影推荐，评分预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内不同国家和地区的电影。
数据维度：数据集包括电影的详细信息，涵盖电影ID，标题，概述，制作预算，票房收入，发行日期，时长，语言，国家，类型，制作公司，导演，演员，评分，评分人数等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于The Movie Database竞赛的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电影推荐系统，电影评分预测，电影数据分析等领域的研究和应用，尤其在机器学习模型训练，特征工程等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于电影推荐系统，评分预测，电影市场分析等研究，如电影推荐算法评估，评分预测模型构建等。
行业应用：可以为电影制作公司，电影院提供数据支持，特别是在电影推荐，票房预测和市场策略制定方面。
决策支持：支持电影制作和放映的决策制定，帮助相关领域优化电影推荐和营销策略。
教育和培训：作为电影数据分析，推荐系统和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电影数据分析和推荐系统构建技术。
此数据集特别适合用于探索电影推荐算法，帮助用户实现准确的电影推荐和评分预测，优化电影推荐系统和市场策略，提高电影行业的数据分析能力和决策水平。
