IMDb Top 950 Movies Dataset (2025) 数据集【IMDb 前950电影数据集】 - 指南

Kaggle平台上的就是该数据集IMDb Top 950 Movies Dataset (2025)数据集，虽未提供完整字段详情，但核心是收录了IMDb平台排名前950部电影的相关信息，可用于电影行业趋势分析、观众偏好挖掘、电影评分/票房预测等数据科学任务，为电影领域的机器学习、数据可视化计划给予基础数据支持，数据集创作者为vedikagupta0。

我分享了「IMDb 前950电影数据集（2025）」：https://pan.quark.cn/s/70d047516aa8
源地址：https://www.kaggle.com/datasets/vedikagupta0/imdb-top-950-movies-dataset-2025

2. 思维导图（mindmap）

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3. 详细总结

一、数据集核心基础信息

信息类别	具体内容	说明
数据集名称	IMDb Top 950 Movies Dataset (2025)	名称直接体现数据集核心范围：IMDb平台排名前950的电影，数据时间维度标注为2025年
发布平台	Kaggle	全球知名的资料科学与机器学习平台，资料集可被开发者、研究者自由获取用于项目研发
创作者	vedikagupta0	Kaggle用户ID，为信息集的归属主体，可通过该ID查看创作者的其他相关内容集
核心规模	涵盖950部电影	聚焦IMDb排名靠前的电影，筛选标准以IMDb平台的评分、热度等核心指标为依据，确保内容的代表性
数据用途	电影行业分析、机器学习建模、数据可视化	未明确标注具体字段，但结合“IMDb Top电影”的属性，可推断支持多类数据任务

二、数据集潜在数据维度（基于同类IMDb电影数据集推测）

由于网页未提供完整字段详情，参考IMDb同类电影数据集的常见维度，该素材集可能包含以下核心信息（需以实际下载数据为准）：

数据类别	潜在字段	字段说明	示例
电影基础属性	movie_title	电影官方名称	《The Shawshank Redemption》《Inception》
	release_year	电影上映年份	1994、2010
	genre	电影类型（可多分类）	Drama（剧情）、Sci-Fi（科幻）、Action（动作）
	duration	电影时长（单位：分钟）	142、148
IMDb核心评分信息	imdb_rating	IMDb平台的用户评分（满分10分）	9.3、8.8
	votes	参与评分的用户数量	270万+、180万+
	imdb_rank	电影在IMDb的排名	1、10
创作与制作信息	director	电影导演	Frank Darabont、Christopher Nolan
	cast	主要演员（主演列表）	Tim Robbins、Leonardo DiCaprio
	writer	编剧	Stephen King、Jonathan Nolan
市场与发行信息	box_office	电影全球票房	2.83亿美元、8.25亿美元
	country	主要发行国家/地区	USA（美国）、UK（英国）
	language	电影主要语言	English（英语）、Spanish（西班牙语）

三、数据集的核心应用场景

1. 电影行业趋势分析
   基于电影的上映年份、类型、票房等数据，分析近数十年电影行业的类型演变（如科幻片占比变化）、票房增长趋势、地区创作活跃度差异等，为行业报告提供数据支撑。
2. 观众偏好挖掘
   利用关联“电影类型-评分”“导演/演员-票房”等数据，挖掘观众对特定类型、创作团队的偏好程度（如是否更青睐某导演的作品、某类型电影的平均评分是否更高）。
3. 机器学习建模任务
   可作为回归任务（如基于电影类型、时长、演员阵容预测IMDb评分）或分类任务（如根据电影属性分类“高票房/低票房”电影）的基础数据集，也可用于聚类分析（如将电影按“评分-票房”特征分组）。
4. 材料可视化展示
   通过柱状图、热力图、词云等可视化方式，直观呈现“Top 950电影的类型分布”“历年评分变化趋势”“高评分演员的作品数量”等信息，提升数据解读效率。