Netflix用户观看行为数据集NetflixData1-UserWatchingBehaviorDataset-nityaverma19
数据来源：互联网公开数据
标签：流媒体，用户行为，数据集，数据分析，机器学习，娱乐产业，时间序列，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自Netflix平台的数据，记录了用户在平台上的观看行为和偏好。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区的Netflix用户。
数据维度：数据集包括用户ID、观看时间、观看时长、观看内容类型（电影、电视剧等）、内容评分、用户所在地区等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Netflix平台的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于流媒体用户行为分析、推荐系统优化、市场趋势预测等领域的应用，尤其在机器学习模型训练、用户画像构建等方面具有重要价值。
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：适用于流媒体用户行为、内容偏好及市场趋势等研究，如用户观看习惯分析、热门内容类型研究等。
行业应用：可以为流媒体行业提供数据支持，特别是在用户推荐、内容推荐和用户体验优化方面。
决策支持：支持流媒体平台的推荐算法优化和内容策略制定，帮助平台提升用户粘性和满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习及市场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和推荐系统技术。
此数据集特别适合用于探索用户观看行为的规律与趋势，帮助用户实现精准的用户画像构建、个性化推荐和内容优化，提升流媒体平台的用户体验和商业价值。
