Netflix影视作品分析数据集NetflixMoviesandTVShowsClustering-arunaruun
数据来源：互联网公开数据
标签：Netflix, 影视作品, 电影, 电视剧, 文本分析, 聚类分析, 推荐系统, 娱乐
数据概述：
该数据集包含来自Netflix平台的影视作品信息，记录了电影和电视剧的详细元数据，用于分析作品特征、用户偏好和平台内容。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含了作品的发布年份和添加日期，可用于分析Netflix平台内容的变迁。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的Netflix影视作品，包括来自不同国家和地区的电影和电视剧。
数据维度：数据集包括“show_id”（作品唯一标识符）、“type”（作品类型，电影或电视剧）、“title”（作品标题）、“director”（导演）、“cast”（演员）、“country”（制作国家）、“date_added”（添加到Netflix的日期）、“release_year”（发布年份）、“rating”（评级）、“duration”（时长）、“listed_in”（类别）和“description”（描述）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为NETFLIX MOVIES AND TV SHOWS CLUSTERING.csv，便于数据分析和处理。
数据来源于公开的Netflix数据，已进行标准化处理，确保数据的质量和一致性。该数据集适合用于影视作品分析、推荐系统构建、文本挖掘和聚类分析等领域。
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：适用于影视娱乐行业的学术研究，如作品类型分析、用户偏好研究、内容推荐算法研究等。
行业应用：可以为流媒体平台、影视制作公司提供数据支持，特别是在内容推荐、市场分析、用户画像构建等方面。
决策支持：支持平台内容的规划与优化，帮助决策者了解市场趋势、提升用户体验。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解影视作品分析。
此数据集特别适合用于探索Netflix影视作品的特征，构建推荐系统、分析用户观看行为，并实现个性化内容推荐等目标。
