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TMDB-Movies数据集：来自Kaggle的约10000部电影及其评分和基本资料

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简介：
TMDB-Movies数据集包含了大约10000部电影的信息，包括每部电影的基本资料、观众评价及评分等，来源于Kaggle平台。 数据分析Nanodegree项目使用了从Kaggle下载的TMDB电影数据集进行分析。该数据集中包含了大约10,000部电影及其评分和基本信息。

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  • TMDB-Movies数据集：来自Kaggle的约10000部电影及其评分和基本资料
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    TMDB-Movies数据集包含了大约10000部电影的信息，包括每部电影的基本资料、观众评价及评分等，来源于Kaggle平台。 数据分析Nanodegree项目使用了从Kaggle下载的TMDB电影数据集进行分析。该数据集中包含了大约10,000部电影及其评分和基本信息。
     
  • TMDB 5000 Movies Dataset on Kaggle
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    TMDB 5000 Movies Dataset on Kaggle 是一个包含5000多部电影详细信息的数据集，包括影片ID、标题、上映日期、评分和各类标签等，适合进行数据分析与机器学习建模。 在Kaggle平台上下载两个原始数据集：tmdb_5000_movies.csv 和 tmdb_5000_credits.csv。前者包含电影的基本信息，后者则包含了每部电影的演职人员名单。
     
  • TMDB电影数据分析的Kaggle数据集与代码
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    本项目基于Kaggle平台上的TMDB电影数据集，通过分析挖掘电影的相关信息和趋势，并提供了相应的Python代码供学习参考。 TMDB电影数据分析基于Kaggle上的原始数据集进行展开，通过代码实现对电影类型与票房、利润之间关系的分析，并对比两个公司不同类型的电影收入情况。此外，还绘制了饼图、条形图及折线图以直观展示相关数据分布特征，并提取关键词制作词云图以便更清晰地呈现主要内容信息。
     
  • TMDB电影数据分析的Kaggle数据集与代码
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    本项目使用Kaggle上的TMDB电影数据集进行分析，包含数据清洗、探索性分析及模型构建等内容，并附有完整代码供参考学习。 TMDB电影数据分析涉及使用Kaggle上的原始数据集，并通过代码探究电影类型与票房、利润之间的关系。分析还涵盖了对比两个公司不同类型的电影收入以及拍摄高峰期的年份，绘制饼图、条形图和折线图，并进行关键词提取以生成词云图。
     
  • TMDB电影数据分析的Kaggle数据集与代码
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    本项目基于Kaggle上的TMDB电影数据集，通过分析挖掘电影信息、票房表现及用户评价等，旨在探索影响电影成功的关键因素，并提供相关预测模型和可视化结果。 TMDB电影数据分析基于Kaggle上的原始数据集进行。通过代码实现电影类型与票房、利润之间的关系，并对比两个公司在不同年份的收入情况。此外，还绘制了饼图、条形图和折线图来展示相关数据，并提取关键词制作词云图以直观呈现主要信息。
     
  • 项目四：TMDB电影数据的Kaggle预测改进及评分分析.zip
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    本项目基于Kaggle平台上的TMDB电影数据集，通过对现有模型进行优化和创新算法的应用，旨在提高电影评分预测准确性，并深入分析影响电影评价的关键因素。 TMDB数据电影分析与预测涉及利用TMDB数据库中的丰富资源来深入研究电影市场趋势，并基于现有数据分析未来可能的发展方向及潜在的成功因素。通过细致的数据挖掘、模型构建以及结果解读，可以为电影制作人提供有价值的参考信息，帮助他们做出更明智的决策。
     
  • TMDB 5000电影数据集
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    TMDB 5000电影数据集包含超过5千部电影的信息，涵盖影片ID、标题、发布年份、评分及剧情概要等丰富内容，是进行数据分析和机器学习的理想资源。 数据集包含两个CSV文件：tmdb_5000_movies.csv 和 tmdb_5000_credits.csv，这些数据来源于Kaggle平台的项目TMDB（The Movie Database）。该数据集中共有4803部电影，涵盖了美国地区一百年间（1916-2017）的电影作品。相关的Python分析可以在网络上找到相应的内容进行参考。
     
  • TMDB 5000电影数据集
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    TMDB 5000电影数据集包含了约5000部电影的详细信息，包括评分、票房、演员阵容及剧情概要等，是研究和开发电影推荐系统的重要资源。 《TMDB 5000电影数据集：深入探索电影元数据》 TMDB 5000 Movie Dataset是一个广泛使用的数据集，包含了大约5000部电影的相关元数据，源自知名的电影数据库TMDb（The Movie Database）。这个数据集为电影分析、推荐系统开发以及电影行业的研究提供了丰富的信息来源。 该数据集主要由两个CSV文件组成： 1. **tmdb_5000_credits.csv**：此文件包含了每部电影的主要演员和工作人员的信息。它通常包含以下关键字段： - `movie_id`：在TMDB中唯一标识每一部电影的ID。 - `title`：电影标题。 - `cast`：主要演员列表，以ID形式表示，并与TMDB上的个人页面关联。 - `crew`：主创团队包括导演、编剧等信息，同样使用ID表示，对应于相关人员在TMDB中的页面。 2. **tmdb_5000_movies.csv**：此文件包含了每部电影的详细信息，如剧情概述、评分和票房数据。主要字段如下： - `movie_id`：与credits文件中对应的ID匹配，用于连接两个表格。 - `title`：电影标题。 - `original_language`：原始语言代码表示该电影的语言。 - `release_date`：上映日期。 - `genre_ids`：流派列表，包含每个流派的唯一标识符，可以进一步查询TMDB获取具体类型信息。 - `vote_average`：观众评分平均值。 - `vote_count`：投票总数。 - `popularity`：基于用户活动和搜索量计算出的电影流行度指标。 - `budget`：制作预算金额。 - `revenue`：全球总收入，可用于评估投资回报率。 通过对这些数据进行分析，可以获取许多有价值的见解： - **类型趋势**：通过统计genre_ids字段中的流派分布情况，了解特定时间段内各种类型的电影受欢迎程度，并预测未来的市场走向。 - **评分与票房关系**：研究vote_average和revenue之间的关联性，以揭示观众评价是否对影片的商业成功产生影响。 - **演员影响力**：分析cast字段中各个主要角色的表现数据，评估其参与作品的整体表现（如平均收入或评分为基准），衡量他们的市场吸引力。 - **导演及编剧作用力**：利用crew中的信息研究电影制作人和创作者对于项目质量和商业化成果的影响程度。 - **语言与市场规模**：通过original_language字段分析不同语种影片在全球范围内的受众分布情况，理解各语言类型作品的观众群体特征。 此外，在结合其他外部数据源（例如票房记录、社交媒体趋势等）的情况下，则可以进行更深入的研究工作： - **用户行为模式识别**：基于用户的观影历史建立推荐系统模型，预测他们可能感兴趣的电影。 - **时间序列分析**：通过研究上映日期和收益之间的关系来探索节假日或季节变化对影片销售的影响机制。 - **社会文化效应评估**：调查电影主题、内容与当前的社会事件及文化趋势的关系，探讨作品如何反映并影响着现实生活中的议题。 TMDB 5000 Movie Dataset是极具价值的数据集资源，它不仅支持学术研究工作，同时也为数据科学家们提供了宝贵的工具来探索和理解电影产业。通过对这些信息的深入挖掘分析，我们能够揭示出背后复杂的行业规律，并为其决策提供有力的支持依据。
     
  • TMDb_Movies: 对5000部TMDb电影的数据分析
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    TMDb_Movies是对包含5000部电影数据集进行深度剖析和探索的研究项目，涵盖影片评分、类型及流行度等多维度内容。 这是我的第一个数据分析项目，展示了问题分解、数据清洗、数据分析与可视化的过程，并最终提供了一个简单的预测模型。通过这个项目我学到了很多东西，现在分享出来，请大家多多指教！该项目使用的是Kaggle提供的TMDb电影数据库，包含了近五千部电影的信息。
     
  • 电影数据集 - The Movies Dataset
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    《The Movies Dataset》是一部全面收录了大量电影信息的数据集合，涵盖从经典影片到当代佳作的各种细节。 数据集包含2017年7月或之前发行的电影。数据点包括演员、剧组、剧情关键字、预算、收入、海报、发行日期、语言、制作公司、国家/地区、TMDB投票数和平均投票数。该数据集中包含了多个文件，分别是keywords.csv, credits.csv, links.csv, links_small.csv, movies_metadata.csv 和 ratings.csv。