流媒体平台用户行为与内容数据集iflix
数据来源：互联网公开数据
标签：流媒体,用户行为,内容分析,消费者偏好,市场营销,推荐系统,心理特征,人口统计,平台数据,娱乐产业
数据概述
本数据集由多家流媒体服务提供商的用户行为和内容数据组成，涵盖了用户注册信息、内容特征、观看行为以及用户的心理特征和人口统计信息。数据集分为多个子表格，包括用户信息、内容信息、观看记录以及用户的心理和人口统计标签，为研究用户行为、内容消费偏好以及市场趋势提供了全面的分析基础。数据集适用于流媒体平台的用户分析、内容推荐、市场策略制定等应用场景。
主要数据表说明
1. users.csv
- User_id：用户的唯一标识符。
- Country_code：用户注册时所在的国家代码，用于分析不同国家的用户行为差异。
- assets.csv
- Asset_id：内容的唯一标识符，代表具体的电影或电视剧某一集。
- Season_id：适用于电视剧的唯一标识符，表示某一部电视剧的某一季。
- Series_id：适用于电视剧的唯一标识符，表示某一部电视剧的总集。
- Show_type：内容类型，分为电影（movie）或电视剧集（tv_episode）。
- Genre：内容的类型或类别，如动作、悬疑、喜剧等。
- Running_minutes：内容的时长（可播放分钟数）。
- Source_language：内容的原语言。
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Studio_id：内容制作方的唯一标识符，代表制作该内容的影视公司。
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plays.csv
- User_id：观看记录对应的用户标识符。
- Asset_id：观看记录对应的内容标识符。
- Platform：用户观看内容的平台类型（如手机、电视、网页等）。
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Minutes_viewed：用户观看内容的总时长（以分钟为单位，四舍五入到最接近的整数；0 表示观看时长不足 30 秒）。
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Demographics.csv 和 Psychographics.csv
- Level_1：心理特征或人口统计特征的第 1 层（如心理特征或人口特征）。
- Level_2：心理特征或人口统计特征的第 2 层（如音乐爱好者、电影爱好者）。
- Level_3：心理特征或人口统计特征的第 3 层（如马来语电影爱好者、印尼电视剧粉丝）。
- Confidence_score：与用户关联该特征（Level_1、Level_2、Level_3）的置信度分数，取值范围为 0 到 1，1 表示最高置信度。
- Psychographics 示例：
- iflix Viewing Behavior：用户观看行为的水平，分为 3 个层级：
- Level 2（观看行为）：分为“casual”（休闲用户）、“player”（玩家型用户）和“addict”（上瘾型用户）。
- Level 3（观看天数）：
- “casual”：每月观看天数少于 5 天；
- “player”：每月观看天数为 5 到 12 天；
- “addict”：每月观看天数超过 12 天。
数据用途概述
该数据集适用于以下多种应用场景：
1. 用户行为分析
- 通过分析用户的观看记录和内容偏好，了解不同国家或地区用户的消费习惯和偏好，为精准营销和个性化推荐提供依据。
- 内容推荐系统
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结合用户的历史观看记录和心理特征，构建推荐算法，向用户提供个性化的推荐内容，提升用户粘性和满意度。
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市场策略制定
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基于用户的心理特征、人口统计信息和观看行为，为流媒体平台制定针对性的市场推广策略，优化内容采购和投放。
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消费行为研究
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研究用户的观看时长和平台偏好，分析不同平台的使用习惯和用户群体特征，为平台优化和产品设计提供数据支持。
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消费者心理研究
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利用心理特征数据，研究用户的消费心理和行为模式，探索不同人群的娱乐需求和偏好，为内容创作和市场调研提供参考。
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行业趋势分析
- 通过分析用户观看的内容类型、时长和平台分布，挖掘行业趋势，洞察用户偏好的变化，为流媒体行业的战略决策提供数据支持。
数据特点
- 数据内容丰富：包含用户基本信息、内容特征、观看记录以及用户的心理和人口统计信息。
- 数据覆盖全面：涵盖多个国家和地区的用户数据，以及广泛的电影和电视剧内容。
- 数据维度多样：从用户行为、内容属性到心理特征，提供了多维度的数据支持。
- 数据应用广泛：适用于用户分析、内容推荐、市场策略制定、消费行为研究等多个领域。
此数据集旨在为流媒体行业的研究者、从业者以及数据分析师提供一个全面、可靠的数据基础，帮助他们更好地理解用户行为和市场趋势。通过对数据的深入挖掘，可以为流媒体平台的运营、内容策略和用户体验优化提供有力支持。
