YouTube视频热门趋势分析数据集YouTubeVideoTrendingAnalysisDataset-jalpajoshi

数据来源：互联网公开数据

标签：YouTube, 视频, 趋势分析, 社交媒体, 视频推荐, 数据挖掘, 文本分析, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自YouTube平台的视频数据，记录了视频的各项属性及其在特定时间内的热门趋势。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但根据“trending_date”字段推断，数据记录了视频在一段时间内的热门表现。地理范围：数据可能来源于特定国家或地区（如GB，即英国），具体范围需根据数据内容进一步确认。数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：video_id（视频ID）、title（视频标题）、publishedAt（发布时间）、channelId（频道ID）、channelTitle（频道名称）、categoryId（类别ID）、trending_date（趋势日期）、tags（标签）、view_count（观看次数）、likes（点赞数）、dislikes（差评数）、comment_count（评论数）、thumbnail_link（缩略图链接）、comments_disabled（是否禁止评论）、ratings_disabled（是否禁止评分）、description（描述）和Categories（类别）。数据格式：CSV格式，文件名为1/180111_GB_videos.csv，方便数据分析和处理。数据来源：数据来源于YouTube平台公开数据，并已进行结构化处理，方便用户进行分析。该数据集适合用于研究YouTube视频的传播规律、用户行为分析以及视频推荐算法的构建。

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：适用于社交媒体分析、视频推荐算法、用户行为分析等领域的研究，例如分析视频标题、标签与观看次数之间的关系，以及不同类别视频的流行趋势。行业应用：可以为内容创作者、市场营销人员提供数据支持，帮助他们了解热门视频的特征、优化视频内容和推广策略。决策支持：支持视频平台的推荐系统优化、内容审核策略制定，以及广告投放策略的制定。教育和培训：作为数据分析、机器学习、社交媒体营销等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解视频内容传播规律。此数据集特别适合用于探索视频内容的热度影响因素、用户互动行为与视频推荐策略之间的关系，帮助用户优化内容创作、提升视频传播效果。