流媒体影视作品信息分析数据集StreamingMediaFilmInformationAnalysisDataset-flaviagg
数据来源：互联网公开数据
标签：影视作品, Netflix, 数据分析, 电影, 电视剧, 票房, 评分, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自Netflix平台影视作品的详细信息，记录了作品的标题、流派、标签、语言、类型（电影或剧集）、隐藏评分、国家可用性、时长、导演、编剧、演员、观看评级、IMDb评分、烂番茄评分、Metacritic评分、获奖情况、提名情况、票房收入、上映日期、Netflix发布日期、制作公司、Netflix链接、IMDb链接、剧情简介、IMDb投票数、图片、海报、TMDb预告片、预告片网站等。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标明具体时间范围，可以理解为是对特定时期Netflix平台影视作品的快照。
地理范围：数据主要涵盖Netflix平台上的影视作品，作品的制作国家和可用国家有所不同，反映了全球范围内的影视内容。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，涵盖了作品的标题、流派、演员、评分、票房等多方面信息，可以用于多角度分析。
数据格式：CSV格式，文件名为netflix_info.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，具体来源可能包括Netflix平台本身、IMDb、烂番茄等。已进行数据整合和结构化处理。
该数据集适合用于影视作品分析、用户行为研究、票房预测、内容推荐等领域。
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、电视行业相关的学术研究，如影视作品的流派分析、观众喜好研究、票房影响因素分析等。
行业应用：可以为流媒体平台、影视制作公司、电影发行商等提供数据支持，特别是在内容推荐、市场分析、投资决策等方面。
决策支持：支持影视作品的制作、发行、推广等环节的决策制定，如内容选择、营销策略、发行排期等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、影视制作等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解影视行业。
此数据集特别适合用于分析不同类型的影视作品的特征、评估作品的受欢迎程度、预测票房收入、优化内容推荐算法等，帮助用户实现数据驱动的决策。
