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YouTube视频统计数据趋势-数据集

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简介:
本数据集提供了YouTube视频的历史观看量和趋势统计信息,帮助用户分析视频内容在平台上的表现与受欢迎程度。 该数据集包含数月(且在不断增加)的YouTube每日热门视频的数据。涵盖了美国、英国、德国、加拿大和法国地区的数据,每天最多列出200个趋势视频。 文件包括: - CA_category_id.json - DE_category_id.json - CAvideos.csv - DEvideos.csv - FR_category_id.json - FRvideos.csv - GB_category_id.json - GBvideos.csv - IN_category_id.json - INvideos.csv - JP_category_id.json - JPvideos.csv - KR_category_id.json - KRvideos.csv - MX_category_id.json - MXvideos.csv - RU_category_id.json - RUvideos.csv - US_category_id.json - USvideos.csv

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  • YouTube-
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    本数据集提供了YouTube视频的历史观看量和趋势统计信息,帮助用户分析视频内容在平台上的表现与受欢迎程度。 该数据集包含数月(且在不断增加)的YouTube每日热门视频的数据。涵盖了美国、英国、德国、加拿大和法国地区的数据,每天最多列出200个趋势视频。 文件包括: - CA_category_id.json - DE_category_id.json - CAvideos.csv - DEvideos.csv - FR_category_id.json - FRvideos.csv - GB_category_id.json - GBvideos.csv - IN_category_id.json - INvideos.csv - JP_category_id.json - JPvideos.csv - KR_category_id.json - KRvideos.csv - MX_category_id.json - MXvideos.csv - RU_category_id.json - RUvideos.csv - US_category_id.json - USvideos.csv
  • YouTube的Python分析.zip
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    本资料包提供了一个使用Python对YouTube视频统计趋势进行深度分析的数据集。内含详细教程和代码示例,帮助用户掌握数据分析技能。 资源包含文件:设计报告word+源码及数据。 这个数据集包含了最热门的YouTube视频的每日记录,并且持续更新。它涵盖了数月的数据,包括美国(US)、英国(GB)、德国(DE)、加拿大(CA)和法国(FR)地区的信息,每个地区每天最多列出200个趋势视频。现在还包括俄罗斯(RU)、墨西哥(MX)、韩国(KR)、日本(JP)和印度(IN)等区域的相同时间段的数据。 每个区域的数据分别存储在单独的文件中,并且数据集包括了视频标题、频道名称、发布时间、标签、观看次数、点赞数与不赞数,以及评论数量。此外,还有一个category_id字段用于标识类别信息,在不同地区可能有所变化。要获取特定视频的具体分类,请参考相关文档中的JSON格式说明。 五个区域的数据中各包含一个这样的文件以供详细查阅。
  • YouTube剖析
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    本视频深入分析近期YouTube平台上的热门内容和创作趋势,帮助观众了解当前最受欢迎的视频类型及制作技巧。 在本项目中,我们将深入探讨“YouTube视频趋势分析”,这是一个基于Python数据分析的实践课题。这个话题对于理解在线视频平台的用户行为、热门内容以及市场趋势至关重要。通过分析YouTube数据集,我们可以获取到丰富的信息,例如最受欢迎的视频类型、观看时长、地区偏好等。 让我们来了解一下Python数据分析的基本工具。Python作为一门强大的编程语言,因其易学性和丰富的库支持,成为了数据科学领域首选的语言。在这个项目中,我们可能会用到以下库: 1. **Pandas**:提供高效的数据操作和分析功能。 2. **Matplotlib**:用于创建各种图表以进行数据可视化。 3. **Seaborn**:基于Matplotlib的高级接口,提供了更美观且复杂的统计图形。 4. **Numpy**:支持高效的数值计算。 接下来,我们关注YouTube数据集的组成部分。数据集可能包含以下几个关键部分: 1. **视频信息**:包括视频ID、标题、描述、上传日期、观看次数等。 2. **频道信息**:如频道名称和订阅者数量。 3. **地理位置**:如果可用,会提供观众所在国家或地区的详细信息。 4. **标签**:帮助我们理解视频内容的主题。 分析过程可能包括以下几个步骤: 1. 数据预处理:清洗数据、处理缺失值并统一格式等操作。 2. 探索性数据分析(EDA):使用Pandas和可视化库进行初步的数据洞察,如查看观看次数分布或最活跃的频道。 3. 趋势分析:通过时间序列分析观察视频观看量的变化趋势,并找出热门视频与特定时间段的关系。 4. 地区分析:利用地理信息来了解不同地区用户的偏好,识别受欢迎的内容类型。 5. 主题建模:使用自然语言处理技术从视频标题和描述中提取主题模式。 6. 预测模型建立(如果数据集允许)以预测未来的观看趋势。 通过本项目,不仅可以提升Python数据分析技能,还可以了解到如何利用数据洞察YouTube视频的流行趋势。这对于内容创作者、市场营销人员甚至研究人员来说都是一份宝贵的参考资料,并且鼓励我们思考如何将这些分析方法应用到其他在线平台和数据集中来挖掘更多有价值的信息。
  • YouTube.zip
    优质
    《YouTube视频数据集》包含了海量YouTube平台上的视频信息和元数据,为研究者提供了丰富的资源以进行数据分析、模式识别及内容推荐算法的研究。 YouTube视频数据集.zip
  • YouTube.rar
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    《YouTube视频数据》包含了对YouTube平台各类视频的数据分析和研究,内容涉及观看次数、用户行为模式等多方面信息。适合数据分析爱好者与研究人员参考使用。 数据分析练习所需的数据集1包括来自英国和美国的各一千个YouTube数据记录。请读取这些数据,并使用matplotlib绘制每个国家视频评论数量的直方图。 为了进一步了解英国YouTube视频中评论数与喜欢数之间的关系,建议绘制散点图来展示这两个变量之间的关联性。
  • 浙江市场价格
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    本数据集汇集了浙江省各类商品和服务的价格信息,涵盖不同时间点和地区的市场行情,旨在帮助用户分析价格波动趋势。 浙江省市场价格走势信息主要包括浙江省主要农产品价格的走向和趋势。相关数据存储在以下文件中:cata_6008_3.csv、cata_6008_2.csv、cata_6008_1.csv、cata_6008_4.csv、cata_6008_5.csv 和 cata_6008_6.csv。
  • 识别的,包括图片与两类
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    本数据集包含丰富的图像和视频资料,专为手势识别技术的研究与开发设计,旨在促进手语理解和通用手势控制算法的进步。 手势识别数据集包括图片和视频两种类型的数据集。训练集中包含剪刀、石头、布各840张图像;测试集中则有每种动作124张图像。此外,还有两个MP4格式的手势识别视频文件:一个是在简单背景下的,另一个则是复杂背景的。
  • 的概念、用途及应用场景-的未来发展
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    本文章探讨数据集的基本概念及其在数据分析和机器学习中的重要角色,并展望其在未来的发展趋势与应用前景。 数据集是什么? 数据集是指在某个或多个领域内收集、整理并组织起来的相关数据集合。它既可以包含结构化数据(如表格形式的数据),也可以包括非结构化的信息,比如文本、图像、音频及视频等类型的内容。这些资料被用于执行数据分析任务以及训练机器学习和深度学习模型。 数据集有什么用? 主要用途在于为分析工作与算法开发提供必要的输入材料。通过利用特定领域的数据库进行研究并建立数学模型,可以从大量原始素材中挖掘出潜在的价值信息、趋势及规律,从而帮助做出更加科学合理的决策,并解决实际问题或预测未来的发展方向。此外,数据集还可以用来衡量各种方法的有效性和准确性。 在哪些情况下会使用到数据集呢? 它的应用场景非常多样且跨足各个学科和产业界: - 在机器学习与深度学习领域内,高质量的数据库是构建高性能模型的关键资源之一;通过用带有标签的信息训练算法,可以使其掌握分类、回归预测等技能。特别是对于复杂的神经网络架构来说,利用海量数据集进行迭代优化能够显著提升其识别精度及适应新环境的能力。 - 自然语言处理方面,则需要借助大规模语料库来改进文本理解技术如情感倾向分析、自动翻译等功能;这些资料可能包含丰富多样的书面材料以及经过人工标注后的语法结构和实体名称等注释信息。 - 计算机视觉领域也依赖于大量的图像与视频素材,以便训练软件识别物体或场景并执行特定任务。
  • 游戏-
    优质
    视频游戏-数据集提供了涵盖多种类型和平台的游戏信息集合,包括但不限于游戏名称、发布日期、玩家评分等,旨在支持游戏分析与研究。 该数据集是从gamepot.com抓取的。GameSpot是一个提供视频游戏新闻、评论、预览、下载和其他相关信息的网站。该网站于1996年5月1日启动。数据集中包括了14802个游戏评分和具有“游戏名称”、“控制台”、“得分”等属性的游戏评论记录。