TMDB电影数据库用户评分数据集-5000部电影-综合分析
数据来源：互联网公开数据
标签：电影,评分,TMDB,电影数据库,用户评价,票房,演员,导演,数据分析,推荐系统
数据概述：
本数据集整合了TMDB（The Movie Database）5000部电影的详细信息，并结合了用户评分数据，为电影研究和数据分析提供了全面的资源。数据集包含电影的基本信息、用户评分、演员阵容、制作团队等关键元素，是探索电影产业和观众反馈的理想选择。
数据包含三个主要数据集：
tmdb_movie_dataset：包含电影的预算、类型、主页、TMDB ID、关键词、原始语言、原始标题、剧情概述、受欢迎程度、制作公司、制作国家、上映日期、票房收入、时长、对白语言、制作状态、宣传标语、标题、平均评分、投票数量、评分ID等。
tmdb_movie_credits：包含电影的TMDB ID、标题、演员阵容和制作团队信息。
tmdb_movie_ratings：包含用户ID、评分ID、用户对电影的评分以及评分时间戳。
数据用途概述：
该数据集可广泛应用于多种数据分析和机器学习任务：
预测建模：构建机器学习模型，根据电影属性预测用户评分。
探索性数据分析（EDA）：探索电影特征之间的关系，例如预算、票房收入和用户评分之间的关联。
内容推荐：利用用户评分数据构建个性化的电影推荐系统。
市场分析：分析电影的受欢迎程度、观众反馈和票房表现，为电影制作和发行提供决策支持。
情感分析：通过用户评分和评论，进行观众情感分析。
