Анализ фильмов на Netflix
Для генерации обложки использовалась нейросеть
Leonardo. AI: версия Phoenix 0.9, Prompt Enhance: Auto, Style: Pro film photography, Contrast: Low. Запрос: collage of popular movies.
Вступление
Платформа Netflix является одной из самых прибыльных на рынке индустрии фильмов. $8,3 млрд составляет выручка за 2016 год. Netflix «не любит» делиться своими успехами и статистикой, но по последним данным за первую половину 2023 года зрители провели 100 млрд часов своей жизни за использованием стримингового сервиса, а это около 11, 5 млн лет человеческой жизни.
Меня заинтересовал контент, потребляемый настолько продолжительное время. Что же удерживает внимание зрителей? Есть ли логическое объяснение, связанное с анализом статистики?
Чтобы начать цепочку зависимости, я воспользовалась следующим сайтом с базами данных: Kaggle.com
Палитра
Референсом служил действующий логотип Netflix.
Финальные цвета напоминают мне о старых стильных афишах в кинотеатрах.
Для создания палитры графиков применялся сайт Color. Adobe.com.
График № 1
Столбчатая диаграмма
Я скачала базу данных с сайта Kaggle, открыла ее в Excel и проверила запись на ошибки онлайн через сайт onlinetools.com. Далее убедилась в том, что ничего не мешает работе и приступила к кодированию.
В качестве универсальной платформы со встроенным Python и возможностью сразу же отобразить получившийся график я использовала Google Colab. Платформа удобна также и тем, что имеет встроенный AI, который подчеркивает места ошибок в коде и предлагает исправления.
Код столбчатой диаграммы
Количество Анимации и Фильмов на Netflix
Количество фильмов в выборке из восьми тысяч проектов Netflix значительно превышает мультфильмы. Значит, аудитория платформы больше сосредоточена на имитации реального мира, что говорит о возрасте потребителя. Они в большинстве своем не являются детьми.
График № 2
Круговая диаграмма
В ходе написания кода для круговой диаграммы я столкнулась с тем, что Python не смог проанализировать более чем восемь тысяч строк данных.
Тогда неразрешимую ошибку я ввела в нейросеть Deepseek.com. Она предложила сократить объем данных, предположив, что Python перегружен символами.
В итоге осталось тридцать строк, которые успешно прошли проверку языком программирования.
Файл Excel
На экране видны точки, которые закрывают пробелы в базе данных для того, чтобы Python мог безошибочно оперировать данными.
Код круговой диаграммы
Пришлось переформатировать исходный файл несколько раз, сократив количество символов, поэтому, начиная со второго графика, название файла на слайдах уже другое.
Распределение рейтингов (возрастных ограничений)
Рейтинг TV-MA занимает лидирующую позицию в списке из тридцати телешоу, захватывая 48,3% инфополя. Значит, Netflix рассчитывает на взрослую или около взрослую аудиторию.
Второе и третье места почетно занимают подростковые рейтинги TV-14, то есть строго под присмотром взрослых, во избежание казусов и неправильной трактовки происходящего, а также PG-13 — ограничение, которое может говорить о наличии романтической линии в произведении.
График № 3
Географическая диаграмма
Код географической диаграммы
Количество фильмов/ сериалов по странам
Netflix был придуман в США, поэтому и количество фильмов, выкладываемых на платформу этой страной больше всего.
График № 4
Линейная диаграмма
Код линейной диаграммы
Количество фильмов и мультфильмов по годам выпуска
Диаграмма хорошо отображает ковидные времена: в 2020 году родители остались один на один с воспитанием детей, так как сады и школы закрылись на карантин.
У многих взрослых не было возможности проводить достаточно времени с чадами, потому что работа перешла на онлайн-режим. Таким образом, в выборке из тридцати побеждают именно мультфильмы с разрывом в четырнадцать штук.
Вывод
Работа в Google Colab увлекательна, AI в нем упростил мне поиск ошибок, а Deepseek вовремя подсказал как сделать датасет читаемым для Python.
При написании кода важно и нужно пользоваться дополнительными материалами, сайтами для проверки, гайдами на разных платформах и иногда оптимизировать процесс через нейросети.
Внимание зрителей на платформе удерживается количеством выпускаемого контента. Тяжело не найти понравившийся фильм среди восьми тысяч. Основными зрителями являются взрослые, которые после 2020 года перешли во многом на удаленную работу, проводя все больше времени в статичном положении.
Источники
1. AI Deepseek.com [Эл. ресурс]. URL: https://chat.deepseek.com / (дата обращения 23.03. 2025) 2. AI Leonardo.AI[Эл. ресурс]. URL: https://app.leonardo.ai/image-generation / (дата обращения 23.03. 2025) 3. База данных Kaggle.com [Эл. ресурс]. URL: https://www.kaggle.com/datasets/shivamb/netflix-shows / (дата обращения 23.03. 2025) 4. Color. Adobe.com. [Эл. ресурс]. URL: https://color.adobe.com/ru/create/color-wheel (дата обращения 23.03. 2025) 5. Google Colab [Эл. ресурс]. URL: https://colab.google/ дата обращения 23.03. 2025)