电影元数据分析数据集MovieMetadataAnalysisDataset-brahimerkan
数据来源：互联网公开数据
标签：电影, 元数据, 票房, 电影产业, 文本分析, 数据挖掘, 机器学习, 电影推荐
数据概述：
该数据集包含来自电影数据库的电影元数据，记录了电影的详细信息，包括电影名称、剧情简介、演员阵容、预算、票房收入、制作公司、发行日期、语言等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可以理解为包含较长时间段内的电影信息。
地理范围：数据涵盖全球范围内的电影，包含了不同国家和地区的电影作品。
数据维度：数据集包含“adult”（是否为成人电影）、“belongs_to_collection”（电影是否属于系列）、“budget”（预算）、“genres”（类型）、“homepage”（主页）、“id”（电影ID）、“imdb_id”（IMDB ID）、“original_language”（原始语言）、“original_title”（原始标题）、“overview”（剧情简介）、“popularity”（受欢迎程度）、“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”（运行时长）、“spoken_languages”（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”（评分数量）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为movies_metadata.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于电影数据库，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、电影推荐系统开发等。
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、文化产业等领域的研究，例如电影票房影响因素分析、电影类型与观众偏好关系研究等。
行业应用：为电影制作公司、发行公司、视频平台等提供数据支持，例如电影市场分析、内容推荐、用户画像分析等。
决策支持：支持电影投资决策、发行策略制定、营销活动优化等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解电影数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索电影票房的影响因素，构建电影推荐模型，分析电影类型与观众偏好之间的关系，帮助用户实现电影市场的深入洞察。
