TMDB电影数据清洗与分析数据集-bharatkumar0925
数据来源：互联网公开数据
标签：电影,TMDB,数据清洗,推荐系统,电影分析,票房预测,大数据,影视,娱乐
数据概述：
本数据集包含两个文件，均源自TMDB（The Movie Database）电影数据集。原始数据集包含约90万部电影，为满足推荐系统构建需求，对数据进行了筛选与清洗。其中，移除了缺失“概述”（Overview）信息的电影，因为“概述”是数据分析的重要字段。
Large_movies_data.csv：
该文件包含了原始数据集的详细信息，共收录了663,828部电影。
字段说明：
Id：电影的唯一标识符。
Title：电影标题。
Overview：电影的简短描述。
Genres：电影的类型。
Cast：电影的主要演员。
Director：电影导演。
Writers：电影编剧。
Production_companies：电影制作公司。
Producers：电影制片人。
Original_language：电影的原始语言。
Vote_count：电影的投票总数。
Vote_average：电影的平均评分。
Popularity：电影的热度评分。
Runtime：电影时长（分钟）。
Release_date：电影上映日期。
Large_movies_clean.csv：
该文件是经过清洗后的版本，移除了冗余字段，并将文本转换为小写，同时删除了大量符号（可能仍有少量残留）。如需使用原始字段，请参考Large_movies_data.csv。
字段说明：
Id：电影的唯一标识符。
Title：电影标题。
Tags：整合了“概述”、“类型”及其他文本字段的信息。
Original_language：电影的原始语言。
Vote_count：电影的投票总数。
Vote_average：电影的平均评分。
Year：从上映日期提取的年份。
Month：从上映日期提取的月份。
数据用途概述：
该数据集适用于构建推荐系统、进行电影行业分析、预测电影评分等多种场景。具体应用包括：
构建推荐系统：利用该数据集构建强大的电影推荐系统。
分析：识别出演过最受欢迎电影的演员，分析编剧、导演、制片人组合对电影的影响，以及独立制片人是否更有利于创作优质电影等。
评分预测：根据“概述”、“类型”、“演员”等因素预测电影的平均评分。
其他分析：进行其他类型的分析，以发现电影行业的模式和趋势。
