在线流媒体电视节目数据分析数据集OTTTVShowsDataset-cyberphile
数据来源：互联网公开数据
标签：流媒体，电视节目，数据集，内容分析，用户行为，数据分析，娱乐行业，机器学习
数据概述： 该数据集包含来自各大在线流媒体平台（如Netflix，Hulu，Amazon Prime Video等）的电视节目数据，记录了节目内容，用户观看行为及相关特征。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：数据涵盖了全球多个国家和地区的流媒体平台内容，包括美国，欧洲，亚洲等主要市场。
数据维度：数据集包括节目名称，类型（如喜剧，剧情，纪录片等），播出平台，播出年份，集数，评分，用户观看时长，用户评论等变量。
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：数据来源于各大流媒体平台的公开数据统计及用户行为记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于娱乐行业的内容分析，用户行为研究及机器学习模型训练等领域，尤其在节目推荐，内容策划和用户满意度分析中具有重要应用价值。
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：适用于电视节目内容分析，用户观看行为研究等学术研究，如节目类型与用户偏好的关系，观看时长与节目质量的影响等。
行业应用：可以为流媒体平台，电视台等娱乐机构提供数据支持，特别是在内容推荐，节目策划和用户满意度提升方面。
决策支持：支持流媒体平台的内容采购，节目排播和用户互动策略的制定，帮助机构优化内容资源配置。
教育和培训：作为媒体研究，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析，内容推荐系统等技术。
此数据集特别适合用于探索电视节目内容与用户行为的规律与趋势，帮助用户实现精准的内容推荐，优化节目策划和提升用户满意度，推动娱乐行业的数字化发展。
