Датасет по фильмам и тв-шоу от Netflix

1. Датасет фильмы и тв-шоу от нетфликс

ДАТАСЕТ
ФИЛЬМЫ И ТВ-ШОУ ОТ НЕТФЛИКС
Поликарпов М. И.
12.05

2. Введение

Датасет по фильмам и тв-шоу от Netflix
1. Предварительная обработка данных (загрузка, очистка, заполнение
пропусков, удаление дубликатов).
2. Анализ данных (числовой или текстовый анализ, детекция выбросов,
визуализация основных характеристик).
3. Построение интерактивного дашборда
ВВЕДЕНИЕ

3. Описание данных и очистка

ОПИСАНИЕ ДАННЫХ И ОЧИСТКА

4. Результаты предварительного анализа.

РЕЗУЛЬТАТЫ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО АНАЛИЗА.

5. Ключевые визуализации

КЛЮЧЕВЫЕ ВИЗУАЛИЗАЦИИ

6. Визуализации

ВИЗУАЛИЗАЦИИ

7. Выбранная модель(и) и метрики.

Collaborative Filtering (Коллаборативная фильтрация)
Задача: Рекомендация контента пользователям на основе их взаимодействий с фильмами/сериалами (просмотры, оценки).
Почему:
Эффективна для рекомендательных систем.
Основывается на поведении пользователей и схожести предпочтений.
Применение: Требует данных о пользователях и их взаимодействиях (в вашем датасете таких данных нет, но можно расширить).
Метрики оценки качества:
Для K-Means (кластеризация):
Inertia (Within-Cluster Sum of Squares):
Показывает сумму квадратов расстояний объектов до центров своих кластеров. Чем меньше, тем лучше.
Silhouette Score:
Оценивает, насколько объекты похожи на свой кластер и отличаются от других. Значения от -1 до 1, чем выше - тем лучше.
Davies-Bouldin Index:
Мера качества кластеризации, где меньшее значение - лучше.
ВЫБРАННАЯ МОДЕЛЬ(И) И МЕТРИКИ.

8.

9. Выводы и рекомендации

ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ
Выводы
1.
Предварительная обработка данных
Были успешно очищены данные: заполнены пропуски в ключевых столбцах (director, cast, country и др.), удалены дубликаты,
преобразованы даты и продолжительность в удобные для анализа форматы. Это обеспечило качество и целостность данных для
дальнейшего анализа.
2.
Анализ данных
3.
1.
Распределение релизов по годам показало рост активности Netflix с 2010-х годов, что отражает расширение платформы.
2.
Фильмы преобладают над сериалами, но доля сериалов постепенно растёт.
3.
Топ-10 стран производства сосредоточены в США, Индии, Великобритании и других крупных рынках.
4.
Продолжительность фильмов в основном находится в диапазоне 60–120 минут, с некоторыми выбросами.
Кластеризация K-Means
1.
Метрики качества (Inertia и Silhouette Score) показали удовлетворительную структуру кластеров, что позволяет выделить
группы контента с похожими характеристиками.
2.
Визуализация кластеров помогла выявить закономерности, например, более новые фильмы с разной продолжительностью и
старые короткометражки.
Рекомендации
1.
2.
3.
Для контент-менеджмента Netflix:
1.
Уделять внимание производству контента средней продолжительности (около 90 минут), так как это наиболее популярный
сегмент.
2.
Развивать и продвигать сериалы, учитывая рост их доли и вовлечённости аудитории.
3.
Анализировать предпочтения пользователей по кластерам для таргетированного маркетинга и персонализации.
Для аналитиков и дата-сайентистов:
1.
Расширить датасет данными о пользователях (просмотры, рейтинги) для реализации рекомендательных систем на основе
Collaborative Filtering.
2.
Использовать кластеризацию для сегментации контента и улучшения рекомендаций.
3.
Внедрить дополнительные метрики качества моделей и проводить регулярный мониторинг.
Для бизнес-решений:
1.
Анализировать тренды по странам и жанрам для выхода на новые рынки и адаптации контента.

10. Спасибо за внимание

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ