数据科学与知识类YouTube频道评论互动数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：YouTube, 数据科学, 机器学习, Python, 统计学, 评论, 互动, 视频, 频道分析
数据概述：
本数据集收录了多个知名数据科学、Python、统计学及知识类YouTube频道的视频信息、评论及其互动数据。数据涵盖了不同频道发布的视频，以及视频下的评论和回复，旨在为研究YouTube平台上的数据科学内容生态提供基础。
数据来源包括但不限于以下频道：365 Data Science, 3Blue1Brown, Abhishek Thakur, Alex The Analyst, Analytics India Magazine, Analytics Vidhya, ArjanCodes, CS Dojo, ChrisMcCormickAI, Corey Schafer, DATAtab, Data Professor, Data Science Dojo, DataCamp, Greg Hogg, Healthy Software Developer, IBM Technology, Joma Tech, Ken Jee, Krish Naik, NeuralNine, Nicholas Renotte, Rob Mulla, StatQuest with Josh Starmer, Tech With Tim, Tina Huang, Two Minute Papers, codebasics, freeCodeCamp.org, sentdex等。
特别说明：由于YouTube API的限制，部分频道可能存在视频数据缺失，特别是拥有超过600个视频的频道。
数据用途概述：
该数据集可用于多方面的研究和分析，例如：
* 内容分析：研究不同类型的数据科学视频的内容特点、主题趋势。
* 互动分析：分析观众的评论、点赞、分享等互动行为，评估视频受欢迎程度。
* 频道分析：比较不同频道的内容策略、受众特征，以及互动效果。
* 情感分析：对评论进行情感分析，了解观众对视频内容的看法。
* 推荐系统：基于视频内容和用户互动，构建个性化推荐系统。
* 教育研究：用于研究在线教育视频的传播效果，以及学习者参与度和反馈。
