Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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Twitch.tvは1日あたり200万人以上のユニークなユーザーの視聴数を誇り、ユーザーを楽しませる10万以上のチャンネルがあります。新しい配信者は、すでに定評のある配信者から目立ち、より多くの視聴者を集めるにはどうすればよいでしょうか？
Twitch.tvの視聴データを使用して、配信者が配信時間、ゲーム、ターゲット言語の視聴者の選択について的確な判断を下せるようなモデルを開発します。特に、これらの選択肢間の相互作用を考慮し、「特定の言語でLeague of Legendsを配信する最適な時間はいつか？」や「私はロシア語の配信者です。どのゲームが最も多くの視聴者を引き付けるでしょうか？」といった質問に答えます。
さらに、配信者がすでに多くのチャンネルが配信している時間帯を避けるべきかどうかについて説明します。これには、配信者が似た内容の配信を選択することで競合関係にありながらも、互いに相乗効果があるかどうかを調べることが含まれます。つまり、同じ種類のコンテンツを配信することで、異なる種類のコンテンツを配信するよりも多くの視聴者を引き付ける可能性があるのかを研究します。
最終プロジェクトの目標は、過去のTwitchデータを使用して学習させ、Twitch APIからのリアルタイムデータを活用したアプリケーションです。このアプリケーションは、現在のTwitch環境下で最適な配信選択肢を提供します。「最も多くの視聴者を集めたい。どのゲームをどの言語でいつ配信すべきか？」という質問に答えます。
元のデータソース : https://clivecast.github.io
内容:
twitch_panel_fixedeffect.py : パネル回帰モデル。データソース250MB＞25MB制限のため含まれていません。回帰データの結果 'twitch_small_panel_results.txt' を作成します。
twitch_plot.py : 'twitch_small_panel_results.txt' を使用してグラフをプロットします。
twitch_small_panel_results.tx : twitch_panel_fixedeffect.py から生成された回帰結果を含んでいます。
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