电影元数据分析数据集MovieMetadataAnalysisDataset-zhengkundu
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 元数据, 影视, 电影产业, 数据分析, 票房, 影评, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电影数据库的数据，记录了电影的详细元数据信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从1990年代至今的电影信息。
地理范围：数据主要涵盖全球范围内的电影作品。
数据维度：包括“adult”（是否为成人电影）、“belongs_to_collection”（所属系列）、“budget”（预算）、“genres”（电影类型）、“homepage”（主页）、“id”（电影ID）、“imdb_id”（IMDB编号）、“original_language”（原始语言）、“original_title”（原始标题）、“overview”（剧情简介）、“popularity”（流行度）、“poster_path”（海报路径）、“production_companies”（制作公司）、“production_countries”（制作国家）、“release_date”（上映日期）、“revenue”（票房收入）、“runtime”（时长）、“spoken_languages”（对白语言）、“status”（状态）、“tagline”（宣传语）、“title”（标题）、“video”（是否为视频）、“vote_average”（平均评分）、“vote_count”（投票数）等。
数据格式：CSV格式，文件名为movies_metadata.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电影数据库，已进行结构化处理。
该数据集适合用于电影产业研究、票房预测、电影推荐系统构建等领域。
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、电影市场、影视评论等领域的学术研究，如电影票房影响因素分析、电影类型与票房关系研究、电影评价体系研究等。
行业应用：可以为电影制作、发行、院线、流媒体平台等行业提供数据支持，尤其是在电影投资决策、市场预测、内容推荐等方面。
决策支持：支持电影行业的决策制定和市场策略优化，例如，基于数据分析调整电影的制作预算、选角策略、宣传推广方案等。
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。
此数据集特别适合用于探索电影特征与票房之间的关系，构建电影推荐系统，优化电影制作和发行策略。
