这是一份电影数据，来自kaggle平台上，主要是美国地区的4800多部电影的详细信息，包括 剧组信息、演员信息、类别、关键词、点赞数等等。我们可以用来做数据探索，或者电影推荐等。

电影数据集及数据集的说明MovieLens

调查数据集 介绍： 我选择“ TMDb电影数据集”进行数据分析。 该数据集包含1000多个记录和21列。 它包括有关预算，收入，运行时间，演员，导演，体裁，发行年，电影受欢迎程度，观看者的评分，制作公司等信息。 该数据集可以帮助我们了解各种因素，例如过去几年的流派趋势，获利能力，过去几年的热门电影，过去几年的平均放映时间，顶尖导演和演员等等。 以下是使用Numpy，Pandas（Series和DataFrame）和Matplotlib进行分析的要点。 问题： 哪种类型的电影发行量最高？ 关于投票数2.a。 哪些是前五部电影？ 2.b. 谁是前5名演员？ 2.c. 谁是前五名董事？ 哪部电影3.a. 赚了最高和最少的利润？ 3.b. 有最高和最低人气分数吗？ 3.c. 收入最高和最低？ 3.d. 有最高预算还是最低预算？ 4.a. 哪一年的电影上映次数最多？ 4.b. 哪一年的年

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。 keywords.csv credits.csv links.csv links_small.csv movies_metadata.csv ratings_small.csv ratings.csv

Neither the University of Minnesota nor any of the researchers involved can guarantee the correctness of the data, its suitability for any particular purpose, or the validity of results based on the use of the data set. The data set may be used for any research purposes under the following conditions: * The user may not state or imply any endorsement from the University of Minnesota or the GroupLens Research Group. * The user must acknowledge the use of the data set in publications resulting from the use of the data set, and must send us an electronic or paper copy of those publications. * The user may not redistribute the data without separate permission. * The user may not use this information for any commercial or revenue-bearing purposes without first obtaining permission from a faculty member of the GroupLens Research Project at the University of Minnesota.

一个完整的数据集，可以用来做推荐系统相关实验，验证推荐算法，不错，官网已不提供下载了。

数据分析Nanodegree / TMBD-Movies 从Kaggle下载的TMDB电影数据集，用于数据分析。 它包含约10000部电影及其评级和基本信息。

These files contain 1,000,209 anonymous ratings of approximately 3,900 movies made by 6,040 MovieLens users who joined MovieLens in 2000.

IMDB数据集用于数据分析机器学习

原创kaggle内核,分数在1.79484左右 。有需要打比赛的朋友可以看看这个代码