俄罗斯视频平台用户观看行为分析数据集RussianVideoPlatformUserWatchBehavior-mikhailbykov
数据来源：互联网公开数据
标签：视频分析, 用户行为, 观看时长, 地域分析, 设备类型, 用户画像, 时间序列, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自俄罗斯视频平台Rutube的用户观看行为数据，记录了用户观看视频的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2024年6月1日。
地理范围：数据覆盖俄罗斯不同地区的用户观看行为。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如：event_timestamp（事件时间戳）、region（地区）、ua_device_type（设备类型）、ua_client_type（客户端类型）、ua_os（操作系统）、ua_client_name（客户端名称）、total_watchtime（总观看时长）、rutube_video_id（Rutube视频ID）、viewer_uid（观看者UID）、title（视频标题）、category（视频类别）、duration（视频时长）、author_id（作者ID）、age（年龄）、sex（性别）、age_class（年龄分段）、latitude（纬度）、longitude（经度）、time_zone（时区）、date（日期）、time（时间）、time of day（一天中的时间段）、Day Type（星期类型）。
数据格式：CSV格式，文件名为dataframe_features.csv，易于进行数据分析与处理。
该数据集适合用于用户行为分析、内容推荐、地域分析和用户画像构建。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于用户行为分析、视频推荐系统、地域差异分析等领域的研究。可以用于探索用户观看行为与用户画像、设备类型、地域等因素之间的关系。
行业应用：为视频平台、内容提供商提供数据支持，用于优化内容推荐、提升用户体验、制定市场营销策略等。
决策支持：支持平台运营决策，例如调整内容策略、优化用户界面、进行精准广告投放等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、用户行为分析等相关课程的实训素材。
此数据集特别适合用于分析用户观看行为的规律与趋势，例如不同地区用户的观看偏好差异、不同设备用户的观看习惯差异等，从而帮助用户优化视频内容、提升用户粘性。
