Netflix用户聚类与推荐数据集NetflixClusteringandRecommendationDataset-akshayamali
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为，聚类分析，推荐系统，数据集，数据挖掘，机器学习，个性化推荐，娱乐行业
数据概述： 该数据集包含来自Netflix平台的用户行为数据，记录了用户在平台上的观看历史，评分，偏好等信息。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Netflix服务的多个国家和地区，包括北美，欧洲和部分亚洲市场。
数据维度：数据集包括用户ID，观看记录，评分，观看时长，观看时间，电影/剧集类别，设备类型等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Netflix平台的公开用户数据，并已进行匿名化和清洗处理。
该数据集适合用于用户行为分析，聚类算法研究，推荐系统优化及机器学习模型训练等领域，特别是在用户分群，个性化推荐和内容推荐等方面具有重要应用价值。
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：适用于用户行为分析，用户分群，观看习惯研究等学术研究，如用户偏好的影响因素分析，用户活跃度研究等。
行业应用：可以为娱乐行业提供数据支持，特别是在个性化推荐，内容推荐和用户留存策略制定方面。
决策支持：支持Netflix的内容推荐策略优化和用户留存管理，帮助平台提升用户体验和用户粘性。
教育和培训：作为数据挖掘，机器学习和推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析，聚类算法及推荐系统技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为特征的规律与趋势，帮助用户实现精准的用户分群和个性化推荐，提升推荐系统的准确性和用户满意度，为娱乐行业的用户管理和内容推荐提供数据支持。
