TMDB500部电影用户评分数据集-ferdiansyahgustian
数据来源：互联网公开数据
标签：电影，评分，数据集，用户行为，电影分析，机器学习，数据挖掘，影评
数据概述： 该数据集包含了来自TMDB（The Movie Database）的500部电影的用户评分数据，记录了用户对电影的评分，评论和其他相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度涵盖了电影的上映时间，以及用户评分的时间。
地理范围：数据主要来源于全球范围内的TMDB用户。
数据维度：数据集包括电影的ID，标题，用户ID，评分，评论内容，观看时间等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于TMDB网站公开的用户评分数据，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于电影研究，用户行为分析，情感分析，推荐系统等领域的研究和应用。
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：适用于电影评分预测，用户偏好分析，电影推荐系统等研究，如分析不同用户群体的观影偏好，预测电影票房等。
行业应用：可以为电影行业提供数据支持，特别是在电影市场分析，用户画像构建，电影宣传策略等方面。
决策支持：支持电影的发行策略，市场推广以及内容创作，帮助电影制作方更好地了解观众需求。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及电影学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析，推荐系统等技术。
此数据集特别适合用于探索用户对电影的评价与偏好，帮助用户实现电影评分预测，用户画像构建等目标，为电影行业提供数据驱动的决策支持。
