数据集概述
本数据集为UOC数据科学硕士课程实践项目成果，包含IMDb Top 250榜单电影的250条记录，涵盖排名、标题、评分、类型、导演等关键信息，时间跨度为1921至2024年，评分数据采集于2024年10-11月，支持电影推荐系统及相关分析应用。
文件详解
- 核心数据文件（CSV格式）
- 文件名称：top_250_movies.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含ranking（排名）、nombre（西班牙文标题）、enlace（IMDb链接）、ano_lanz（上映年份）、duración（片长）、edad（年龄分级）、rating（用户评分）、num_votos（评分人数）、titulo_original（原始标题）、sinopsis（西班牙文剧情简介）、genero（类型）、direccion（导演）、guionistas（编剧）、elenco（主演）
- 核心数据文件（JSON格式）
- 文件名称：top_250_movies.json
- 文件格式：JSON
- 字段映射介绍：包含与CSV文件完全一致的14个字段，数据内容相同，格式为JSON结构化存储
数据来源
UOC数据科学硕士课程"Tipología y ciclo de vida de los datos"实践项目（Ignacio Gimeno Alonso与Morad Kharraz Senhaji制作），原始数据来自IMDb Top 250榜单（https://www.imdb.com/chart/top/?ref_=nv_mv_250）
适用场景
- 电影推荐系统开发: 基于电影评分、类型、导演等特征构建协同过滤或内容推荐模型
- 电影市场趋势分析: 分析不同年代、类型电影的评分分布及受欢迎程度变化
- 用户偏好研究: 探索用户对导演、演员、类型等元素的偏好与评分关联性
- 电影数据可视化: 展示IMDb Top 250电影的时间分布、类型占比、评分分布等特征
- 跨语言电影数据应用: 利用西班牙文标题与原始标题的对应关系，支持多语言电影分析场景
