流媒体影视作品综合评价数据集StreamingMediaFilmandTVSeriesComprehensiveEvaluation-alihajjvistula
数据来源：互联网公开数据
标签：影视作品, 评分数据, 电影, 电视剧, Netflix, IMDb, 烂番茄, 元评论, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自Netflix平台及其他公开来源的影视作品数据，记录了电影和电视剧的详细信息，包括标题、类型、演员、评分、发布日期等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含了作品的发布日期和Netflix上线日期，可用于分析不同时期影视作品的表现。
地理范围：数据覆盖全球范围内的影视作品，但主要集中在Netflix平台可访问的地区。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，如标题、类型、标签、语言、作品类型（电影或电视剧）、隐藏宝石分数、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、元评论评分、获奖情况、票房、发布日期、Netflix发布日期、制片公司、Netflix链接、IMDb链接、剧情摘要、IMDb投票数、图像、海报、TMDb预告片、预告片网站等。
数据格式：CSV格式，文件名为netflix-rotten-tomatoes-metacritic-imdb.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电影和电视剧数据库，并整合了Netflix平台的相关信息。
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：适用于影视作品评价体系研究、流媒体平台内容分析、电影市场趋势分析等学术研究。
行业应用：可以为电影制作、发行、流媒体平台提供数据支持，例如作品推荐、用户行为分析、内容规划等。
决策支持：支持影视公司和流媒体平台进行内容采购、定价策略制定、市场推广等决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解影视作品数据分析。
此数据集特别适合用于探索影视作品的评价指标之间的关系，分析作品的受欢迎程度与各种因素（如类型、演员、导演等）的关系，以及预测票房和用户观看行为。
