YouTube视频热门趋势分析数据集YouTubeVideoTrendingAnalysis-adhaozyprimadewangga

数据来源：互联网公开数据

标签：YouTube, 视频分析, 热门视频, 趋势预测, 社交媒体, 数据挖掘, 视频推荐, 传播分析

数据概述：该数据集包含来自YouTube平台的视频数据，记录了视频的各项指标和热门趋势信息。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但提供了trending_date字段，可用于分析视频在特定日期的表现。地理范围：数据来源未明确，但包含了全球范围内的热门视频。数据维度：数据集包含视频ID（video_id）、发布日期（trending_date）、标题（title）、频道名称（channel_title）、发布时间（publish_time）、观看次数（views）、点赞数（likes）、点踩数（dislikes）、评论数（comment_count）、评论是否关闭（comments_disabled）、评分是否关闭（ratings_disabled）、视频是否出错或移除（video_error_or_removed）、类别ID（id_category）、类别（category）、标签（tag_1）、描述（Description_1）、日期（Day）、频道平均观看次数（avg_channel_views）和是否为热门视频标签（label_trending）等字段。数据格式：CSV格式，文件名为clean_trending_YT.csv，便于数据分析与处理。该数据集适合用于分析YouTube视频的热门趋势、用户行为以及视频内容特征。

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、视频内容分析、用户行为研究等领域的学术研究，例如热门视频的影响因素分析、视频推荐算法研究等。行业应用：为视频平台、内容创作者、营销机构等提供数据支持，用于优化视频内容、制定推广策略、预测视频流行趋势等。决策支持：支持视频平台和内容创作者的决策制定，例如优化视频推荐算法、调整内容创作方向等。教育和培训：作为数据分析、社交媒体营销、视频内容创作等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解视频平台的运作机制和热门趋势。此数据集特别适合用于探索视频的传播规律、影响因素以及用户对视频的反馈，帮助用户实现优化视频内容、提升视频曝光率等目标。