Netflix用户观看行为与订阅数据NetflixUserViewingBehaviorandSubscriptionData-priyanshugautam1214
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 订阅数据, 流媒体, 观看时长, 用户画像, 平台分析, 推荐系统, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Netflix平台的用户观看行为和订阅相关数据，记录了用户在Netflix平台上的观看活动、订阅信息以及相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为用户订阅起始日期到结束日期，并包含具体的观看日期，覆盖了从2023年到2024年的数据。
地理范围：数据包含用户所在的国家和地区信息，如印度等。
数据维度：数据集包括用户ID、订阅起止日期、订阅类型、订阅费用、观看设备、内容ID、内容类型、内容类别、观看日期、观看时长、评分、国家、地区、年龄段、性别、观看时段、是否与他人同看、内容语言、缓冲时间、广告观看次数、用户反馈、是否为连播、下载质量、网络类型、App版本、账户类型、客户支持交互次数、内容完成率、用户资料数量、是否使用促销活动、每月搜索次数、最喜欢的节目等。
数据格式：CSV格式，文件名为netflix_user_data.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的Netflix用户行为数据，已进行脱敏处理和标准化。
该数据集适合用于用户行为分析、用户画像构建、推荐系统开发以及流媒体平台运营策略研究。
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：适用于流媒体平台用户行为分析、用户分群、内容推荐算法研究等学术研究，例如，用户观看行为与订阅类型的关系分析，不同用户群体的观看偏好分析。
行业应用：可以为流媒体行业提供数据支持，尤其是在用户体验优化、内容推荐、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持流媒体平台的运营决策，如内容采购策略、用户留存策略、会员套餐优化等。
教育和培训：作为数据分析、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深入理解用户行为分析和流媒体平台的运作机制。
此数据集特别适合用于探索用户观看行为与订阅、用户画像、内容偏好等因素之间的关系，帮助用户实现提升用户满意度、优化内容推荐、提高用户留存率等目标。
