YouTube视频观看互动数据分析数据集YouTubeVideoEngagementDataAnalysis-kalyankumarm
数据来源：互联网公开数据
标签：YouTube, 视频分析, 观看数据, 互动行为, 情感分析, 社交媒体, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自YouTube平台的视频数据，记录了视频的观看量、点赞数、点踩数、评论数等互动指标，以及视频的标题、描述、标签和评论内容。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从发布时间（published_at）字段可以推断出视频的发布时间。
地理范围：数据涵盖了YouTube平台上的全球视频，没有地域限制。
数据维度：数据集包括“video_id”（视频ID）、“title”（视频标题）、“channel_id”（频道ID）、“channel_title”（频道名称）、“published_at”（发布时间）、“view_count”（观看次数）、“likes”（点赞数）、“dislikes”（点踩数）、“comment_count”（评论数）、“tags”（标签）、“description”（描述）和“comments”（评论）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为youtube_dislike_dataset(P-3.csv，便于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于YouTube平台公开数据，数据已进行结构化处理。
该数据集适合用于视频内容分析、用户行为分析、情感分析和推荐系统等领域。
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：适用于社交媒体、视频内容分析等领域的学术研究，如视频内容与用户互动关系分析、情感分析、评论主题分析等。
行业应用：为内容创作者、营销人员提供数据支持，帮助优化视频内容、提升用户互动率、制定营销策略。
决策支持：支持平台方进行用户行为分析、内容推荐、广告投放等决策，提升用户体验和平台效益。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索视频内容与用户互动之间的关系，以及分析用户的情感倾向，从而优化视频内容创作，提升用户参与度。
