YouTube视频热门趋势分析数据集YouTubeVideoTrendingAnalysis-aligreualihassan
数据来源：互联网公开数据
标签：YouTube, 视频分析, 热门趋势, 社交媒体, 视频标签, 观众互动, 数据可视化, 机器学习
数据概述：
该数据集包含了来自YouTube平台的视频数据，记录了视频的各种属性及其在不同时间的热门趋势表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围集中在2018年。
地理范围：数据主要覆盖美国（USA）的YouTube视频。
数据维度：数据集包括视频的城市（CITY）、州（STATE）、国家（COUNTRY）、发布日期（trending_date）、标题（title）、频道名称（Channel_title）、类别ID（category_id）、发布时间（publish_time）、标签（tags）、观看次数（views）、点赞数（likes）、差评数（dislikes）、评论数（comment_count）、缩略图链接（thumbnail_link）、评论是否关闭（comments_disabled）、评分是否关闭（ratings_disabled）以及视频错误或移除状态（video_error_or_removed）等。此外，还包含类别名称（Category Name）和标签数据（Name, Value）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括YoutubeDataCleaned.csv、TagsTransposed.csv和Category Names - Category Names - Sheet1.csv三个文件，方便进行数据处理和分析。数据已进行清洗和整理，可以直接用于分析。
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：适用于社交媒体分析、视频内容分析、用户行为分析等领域的学术研究，如热门视频的影响因素分析、用户偏好研究等。
行业应用：为内容创作者、市场营销人员提供数据支持，尤其在视频内容创作、推广策略制定、市场趋势预测等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业和机构进行内容策略优化、广告投放决策、用户群体画像构建。
教育和培训：作为数据科学、社交媒体分析等课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握数据处理、分析和可视化技能。
此数据集特别适合用于探索YouTube视频的热门规律与趋势，帮助用户实现优化视频内容、提升观众互动、制定有效营销策略等目标。
