Описание
Ведьмаку заплатите чеканной монетой…
Свой датасет я нашла на kaggle
Поиски датасета шли долго и упорно, однако, наткнувшись на датасет по сериалам netflix, я поняла, что это то, что нужно!
Сериалы или фильмы от netflix — это всегда интересно! И кто ведь откажется провести свободный денёчек за сериалом?
А в этом проекте мы соединяем приятное с полезным!
Анализируем датасет на приятную тему!
А если серьёзно говорить, почему я выбрала именно этот датасет, то причина будет такова:
Netflix — это популярная площадка в индустрии развлечений, а датасет, посвященный этой площадке, позволит через анализ раскрыть ключевые тренды: культурные сдвиги и зрительские предпочтения.
Для графиков буду использовать цвета, взятые с логотипа netflix!
{01} Распределение контента по типам
{02} Топ-5 стран, производящих контент для Netflix
{03} Анализ рейтинга контента
{04} Анализ продолжительности контента
Заключение?…
Описание применения генеративной модели! :)
В процессе анализа я использовала DeepSeek. Он помог мне выбрать категории для анализа, а также помог в структуре кода и в исправлении ошибок!
Также он отлично поддерживал меня, пока писался код и потому я не впадала в отчаяние!
Проведя это исследование, можно сделать несколько выводов:
Различие по типам контента. Фильмы/сериалы демонстрируют совершенно разную динамику добавления.
Плотность распределения. Анализ показал концентрацию добавлений в последнее десятилетие (2013-2023), что совпадает с периодом активного роста платформы.
Маркетинговая логика. Сезонные колебания в добавлении контента определенных рейтингов указывают на стратегию удержания аудитории.
Блокнот тут!
