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Trending YouTube Video Statistics Dataset|视频分析数据集|社交媒体趋势数据集
收藏github2023-04-24 更新2024-05-31 收录
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https://github.com/zahrael97/Data-Exploration-of-Trending-YouTube-Video-Statistics-Dataset
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该数据集是关于YouTube每日热门视频的统计记录，来自Kaggle的Trending YouTube Video Statistics，包含美国、英国、德国、加拿大和法国等地区的数据，每天最多列出200个热门视频。
This dataset comprises statistical records of daily trending videos on YouTube, sourced from the 'Trending YouTube Video Statistics' on Kaggle. It includes data from regions such as the United States, the United Kingdom, Germany, Canada, and France, listing up to 200 trending videos each day.
创建时间：
2020-03-21
原始信息汇总
数据集概述
数据集内容
- 来源：Kaggle Trending YouTube Video Statistics
- 类型：每日记录的YouTube热门视频数据
- 覆盖地区：美国、英国、德国、加拿大、法国
- 数据范围：包含数月（持续更新中）的数据，每日最多200个热门视频
数据集特点
- 数据类型调整：部分列的数据类型需要手动调整，如将“views”和“likes”等列的数据类型从浮点型改为整型，以节省内存。
- 数据可视化：包括相关性分析和热图，以及视图和喜欢之间的相关性可视化。
数据集用途
- 探索性数据分析（EDA）：用于总结数据集的主要特征，特别是在应用机器学习模型前的数据探索阶段。
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Trending YouTube Video Statistics Dataset的构建基于Kaggle平台提供的每日热门YouTube视频数据，涵盖了美国、英国、德国、加拿大和法国等多个地区的视频信息。该数据集通过每日记录每个地区的热门视频，收集了包括视频标题、观看次数、点赞数、评论数等在内的多维度数据。数据的采集过程遵循了严格的标准化流程，确保每个视频的统计信息准确且一致。
使用方法
使用Trending YouTube Video Statistics Dataset时，首先需要导入必要的Python库，如Pandas和Matplotlib，以便进行数据加载和初步分析。数据加载后，建议对数据类型进行统一格式化处理，例如将观看次数和点赞数等字段转换为整数类型以节省内存。随后，可以通过相关性分析和热图等方法，探索视频观看次数与点赞数之间的关系，进而深入挖掘数据背后的潜在规律。
背景与挑战
背景概述
Trending YouTube Video Statistics Dataset 是一个记录每日热门YouTube视频的数据集，涵盖了美国、英国、德国、加拿大和法国等多个地区的数据。该数据集由Kaggle平台提供，旨在帮助研究人员和分析师探索YouTube视频的趋势及其背后的社会影响。YouTube作为全球最大的视频分享平台，不仅促进了机构与个人之间的互动，还推动了社会议题的传播和少数群体观点的表达。通过分析这些热门视频的数据，研究人员可以深入了解视频内容与观众互动之间的关系，进而为社交媒体分析、市场营销策略等领域提供有价值的见解。
当前挑战
该数据集在解决YouTube视频趋势分析问题时面临多重挑战。首先，数据集中包含大量非结构化数据，如视频标题、标签和描述，这些文本数据的处理和分析需要复杂的自然语言处理技术。其次，视频的流行度受多种因素影响，包括发布时间、内容类型和观众群体等，如何准确建模这些因素之间的关系是一个复杂的任务。此外，数据集的构建过程中也存在挑战，例如数据类型的统一问题。某些列的数据类型在导入时被错误地识别为浮点数或整数，需要手动调整以优化内存使用和分析效率。这些挑战要求研究人员具备跨学科的知识和技能，以应对数据预处理、特征工程和模型构建中的复杂性。
常用场景
经典使用场景
Trending YouTube Video Statistics Dataset 常用于探索性数据分析（EDA），特别是在机器学习和数据建模的初步阶段。通过该数据集，研究人员可以运用直方图、箱线图、散点图等多种可视化工具，深入分析每日热门YouTube视频的观看次数、点赞数、评论数等关键指标，从而揭示数据的主要特征和潜在模式。这种分析不仅有助于理解数据的分布和趋势，还能为后续的模型构建提供坚实的基础。
解决学术问题
该数据集解决了多个学术研究中的关键问题，特别是在社交媒体分析和用户行为研究领域。通过分析热门视频的统计数据，研究人员能够探讨视频内容与用户互动之间的关系，揭示哪些因素（如视频类别、发布时间等）对视频的流行度有显著影响。此外，该数据集还为研究跨文化差异提供了宝贵的数据支持，帮助学者理解不同地区用户对视频内容的偏好和反应。
实际应用
在实际应用中，Trending YouTube Video Statistics Dataset 被广泛用于优化视频内容策略和广告投放。企业可以通过分析热门视频的特征，调整其内容创作和发布策略，以吸引更多观众并提高用户参与度。此外，该数据集还为社交媒体平台提供了改进推荐算法的依据，帮助平台更精准地推送用户感兴趣的内容，从而提升用户体验和平台粘性。
数据集最近研究
最新研究方向
在社交媒体分析领域，Trending YouTube Video Statistics Dataset为研究者提供了丰富的视频趋势数据，涵盖了美国、英国、德国、加拿大和法国等多个地区。近期研究聚焦于通过探索性数据分析（EDA）揭示视频流行度与用户互动行为之间的关联。研究者利用直方图、箱线图和散点图等可视化工具，深入分析视频观看量、点赞数、评论数等关键指标的相关性。此外，该数据集还被用于研究社交媒体对社会议题的影响，例如少数群体观点的传播与社会刻板印象的打破。这些研究不仅为内容创作者提供了优化策略，也为政策制定者提供了数据支持，推动了社交媒体在公共事务中的积极作用。
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数据主题
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Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
figshare.com 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 74 年（1951~2024 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。
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LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
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该数据集'rule34lol-images-part2'是'rule34lol-images'数据集的第二部分，包含来自rule34.lol图像板的77,000个图像文件的元数据。数据集包括每个图像的URL、图像URL、文件路径和标签等字段。图像存储在zip存档中，并提供索引文件以便于访问。该数据集采用CC0许可，允许无限制使用、修改和分发。
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TCIA: The Cancer Imaging Archive 是一个公开的癌症影像数据库，包含多种癌症类型的影像数据，如乳腺癌、肺癌、脑癌等。数据集还包括相关的临床数据和生物标记物信息，旨在支持癌症研究和临床应用。
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