流媒体平台用户观看行为分析数据集StreamingPlatformUserBehaviorAnalysis-shtrausslearning
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 推荐系统, 电影, 电视剧, 观看时长, 用户画像, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自流媒体平台的用户观看行为数据，记录了用户与平台上的电影、电视剧等内容的交互信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年。
地理范围：数据未标明具体地理范围，推测为流媒体平台服务区域的用户行为数据。
数据维度：数据集包括三个主要文件：
interactions.csv：记录用户观看行为，包含用户ID、节目ID、最后观看日期、总观看时长、观看进度百分比等字段。
users.csv：包含用户人口统计信息，如年龄、收入、性别、是否有孩子等。
items.csv：包含节目信息，如节目ID、内容类型、标题、原始标题、发行年份、类型、国家、是否适合儿童观看、年龄分级、制作公司、导演、演员、描述、关键词等。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于流媒体平台的用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、推荐系统构建和个性化内容推荐等领域的研究与应用。
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：适用于用户行为分析、推荐算法研究、内容消费模式分析等学术研究，如用户观看行为预测、个性化推荐算法优化等。
行业应用：可以为流媒体平台提供数据支持，特别是在用户画像构建、内容推荐、用户体验优化、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持流媒体平台的内容采购决策、节目编排策略制定、用户增长策略优化等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、推荐系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解用户行为数据分析和推荐系统构建。
此数据集特别适合用于探索用户观看行为与节目特征之间的关系，帮助用户实现个性化推荐、提升用户粘性等目标。
