亚马逊Prime视频用户行为分析数据集AmazonPrimeVideoUserBehaviorAnalysisDataset-lakshmipragnakollu
数据来源：互联网公开数据
标签：视频流，用户行为，数据集，娱乐分析，机器学习，用户画像，消费习惯，媒体研究
数据概述： 该数据集包含来自亚马逊Prime视频平台的数据，记录了用户在观看视频内容时的行为和偏好。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家的Prime视频用户，包括北美，欧洲，亚洲等主要市场。
数据维度：数据集包括用户ID，观看时间，观看时长，视频类型，评分，推荐记录，设备类型，地区分布等变量。还包括用户的人口统计信息和订阅历史。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于亚马逊Prime视频平台的公开数据集，已进行匿名化和标准化处理。
该数据集适合用于媒体娱乐行业的研究，用户行为分析，推荐系统优化以及机器学习模型的训练和应用。
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：适用于媒体消费习惯，用户行为模式以及视频内容偏好等学术研究，如用户观看习惯分析，视频推荐算法优化等。
行业应用：可以为视频流媒体平台提供数据支持，特别是在用户画像构建，内容推荐和广告投放策略方面。
决策支持：支持视频平台的用户增长和内容策略优化，帮助制定更精准的推荐算法和内容采购决策。
教育和培训：作为媒体研究，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户观看视频的行为规律与偏好趋势，帮助用户实现更精准的内容推荐和个性化服务，提升用户满意度和平台粘性。
