Data Structure ?
6M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
## ユニークな動画IDとその登録者データに関するYouTubeトレンド動画統計 ##
### 背景
元のデータセットは以下のURLから採用されました。
[Trending YouTube Video Statistics][1]
そのデータはいくつかの国について収集されました。米国（アメリカ合衆国）、英国（イギリス）、ドイツ、カナダ、フランスです。
私は米国のデータのみを選択しました。
私は隠れた情報を分析するためにデータセットを修正しました。
例えば、重複する動画IDを削除し、それを利用して意味のあるデータを取得しました。
関係のない属性をいくつか削除しました。また、私の要件に応じて、いくつかの属性の型/クラスも変更しました。
既存の属性から新しい属性を導出しました。その他、多くの細かい修正も行いました。
すべての修正はRプログラミングで行われました。
私はまた、データセットに「登録者」という新しい特徴量を追加しました。
私はYouTube.comからすべての登録者情報を収集し、そのプロセスは私が書いたPythonスクリプトによって自動的に行われました。
### 内容
YouTube（世界的に有名な動画共有ウェブサイト）は、プラットフォーム上のトップトレンド動画のリストを管理しています。
バラエティ誌によると、YouTubeは、ユーザーのインタラクション（視聴回数、共有回数、コメント数、いいね数）の測定を含むさまざまな要素を組み合わせて、年間のトップトレンド動画を決定しています。ただし、これらは暦年全体で最も多く視聴された動画ではありません。
このデータセットは、YouTubeのトップトレンド動画の毎日の記録です。特定の日のトップ200トレンド動画です。
元のデータは2017年11月14日から2018年3月5日まで収集されました（ただし、2017年1月10日と11日のデータは欠けています）。
元のデータセットはYouTube APIによって収集されました。
登録者列のデータは、私が2018年3月13日に自動化されたPythonスクリプトを通じてスクレイピングしました。
著作権やその他の問題でYouTubeによって削除された動画については、列にNAが挿入されています。
### 謝辞
https://www.kaggle.com/datasnaek/
### 着想
YouTube動画の人気に影響を与える要因を分析すること。
[1]: https://www.kaggle.com/datasnaek/youtube-new
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