kaggleがちょっとみたくなる。 #Netflix Movies and TV Shows 編

これなに

kaggle 不慣れなWebエンジニアが Karnels を読んで、先人たちの知恵を読み取っていくシリーズ。「こんなデータがあったよ！」っていうのをまとめていく。

興味を持って、「自分もデータ解析したい。」「こんなことも解析できるんだ」っていう気づきがえられれば良いかなと思っています。

今回は Netflix Movies and TV Shows に挙げられている Kernelsを読んでいきます。

voteが10以上積まれているKernelsをみていきます。

グラフとか、データの表示方法を書いている。色の使い方とか詳しく書いている。多分どこかのkaggle tutorialみたいなサイトから飛んできているのが多いんだと思う。

ちゃんとデータ解析している。良いお手本。 - 国別の表示 - 地図へのoutput - シーズンもののシーズン表示とかすごい

参考になる。

年号のグラフとか出している。どこの国のビデオが多いかのグラフを出している。 USの作品が多いみたい。日本は6番目みたい。同じデータをいろんなグラフで表示していて、面白い。

該当年ごとに世界地図でheatmapが変わっていくグラフがある。すごいこういうの作ってみたい。

ジャンルごとの相関図出している！SFとアクションの相関が高い

各年ごとの映画・テレビ番組の遷移グラフがある。各国のNetflixの過去5年の人気割合を出している。トルコはあまり、人気ではなさそう。 2016前後で年にすごい伸びている。何かイベントあったのかな。すごい気になる。日本はちょっと前倒しで2015の10月くらいから人気が出ている様子

各国のコンテントの量と映画/テレビ番組の表が出ているオーストラリア2018年から2019年にかけて映画の割合が減っている...どうしたんだろ台湾は圧倒的にテレビ番組の方が「人気なんだな」っていうのがわかるグラフ

最後は各国どのディレクターが多くの作品を出しているかを表示している。そういう分析方法もあるのかと思うと非常に面白い。

NLPを使って頻出ワードを表示させている。カテゴリーとかワーディングによる解析が多い NETWORKXの相関図がすごい興味深い。他の解析系よりも、言語・役者に寄り添った解析が多く他のKernelsとは違うものを感じた。

映画の情報にフォーカスを当てて解析をしている。毎年どれくらいの映画がリリースされているかとかいくらくらいの売り上げが出ているとかがみれる