谷歌视频播放预测训练数据集GoogleVideoPlayerPredictionTrainingDataset-jarupula

数据来源：互联网公开数据

标签：视频播放，预测模型，数据集，机器学习，时间序列，数据分析，媒体分析，用户行为

数据概述：该数据集包含来自谷歌提供的视频播放预测数据，记录了用户在视频平台上的播放行为和偏好信息。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。地理范围：数据覆盖了全球范围内的用户，主要包括多个国家和地区的视频平台用户。数据维度：数据集包括用户ID、视频ID、播放时间、观看时长、暂停次数、跳转行为、设备类型、网络环境等变量。还包括视频分类、标签、发布时间等信息。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。来源信息：数据来源于谷歌视频平台的公开数据，并已进行标准化和清洗。该数据集适合用于视频播放行为的预测分析、用户行为研究、推荐系统优化等领域的应用，尤其在机器学习模型训练、时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。

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：适用于视频播放行为分析、用户偏好研究、推荐算法优化等学术研究，如用户观看习惯分析、视频流行趋势预测等。行业应用：可以为视频平台、内容提供商等提供数据支持，特别是在视频推荐、广告投放、内容优化方面。决策支持：支持视频平台的用户体验优化和内容策略调整，帮助平台制定更精准的推荐策略和内容规划。教育和培训：作为数据科学、机器学习及媒体分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析、推荐系统等技术。此数据集特别适合用于探索视频播放行为的规律与趋势，帮助用户实现更精准的视频推荐和广告投放，提升用户满意度和平台收益。