Data Analysis of Netflix
Введение
В рамках проекта был проведён анализ датасета Netflix Movies and TV Shows, содержащего информацию о фильмах и сериалах, доступных на платформе Netflix. Данные включают тип контента, год выпуска, жанры и возрастные рейтинги.
Интерес к данному датасету связан с тем, что Netflix является одной из ключевых платформ, формирующих современную медиасреду. Анализ его контента позволяет проследить, как менялась стратегия платформы и структура медиапредложения со временем.
Цель
Цель исследования — изучить динамику роста контента Netflix и выявить структурные особенности платформы:
изменение объёма контента во времени,
соотношение фильмов и сериалов,
распределение возрастных рейтингов,
различия в жанровой структуре фильмов и сериалов.
Исследование носит описательно-аналитический характер и направлено на выявление общих паттернов.
Визуальный код
В качестве основного шрифта была выбрана Helvetica.
Helvetica — нейтральный гротеск, изначально разработанный для информационного дизайна и визуальных систем навигации. Она обладает высокой читаемостью и минимальным визуальным характером, что делает её особенно подходящей для визуализации данных.
В проекте используется ограниченная палитра из красного, чёрного и белого цветов.
Красный используется как акцентный цвет для выделения ключевых элементов и важных паттернов в данных.
Такое цветовое решение отсылает к визуальному языку Netflix, но не копирует его напрямую. Цвет используется дозированно и функционально, а не как декоративный элемент.
Этапы анализа и визуализации
Первый график показывает общее количество контента Netflix в разрезе годов выпуска.
Наблюдается резкий рост количества тайтлов после 2010 года, с пиком в период 2016–2019 годов. Это отражает фазу активного масштабирования платформы, когда Netflix начал интенсивно расширять библиотеку контента.
Ранние годы представлены слабо, что связано не с отсутствием контента как такового, а с особенностями формирования библиотеки платформы.
Линейный график является наиболее подходящим инструментом для анализа временных рядов. Он позволяет наглядно показать:
общий рост количества контента,
моменты резкого ускорения или спада,
Соотношение фильмов и сериалов.
Данный график сравнивает общее количество фильмов и сериалов на платформе.
Фильмы количественно преобладают над сериалами, однако это соотношение не отражает стратегическую значимость форматов. Несмотря на меньшее количество, сериалы играют ключевую роль в удержании аудитории, что требует дальнейшего анализа их структуры и жанров.
Столбчатая диаграмма оптимальна для сравнения категорий с чёткими границами. В данном случае сравниваются два типа контента — фильмы и сериалы.
Возрастные рейтинги во времени
Тепловая карта используется для анализа распределения возрастных рейтингов во времени.
Основная концентрация контента приходится на рейтинги TV-MA и TV-14, особенно в период активного роста платформы. Это указывает на фокус Netflix на подростковую и взрослую аудиторию.
Данный график использовался как инструмент исследовательского анализа и позволяет выявить общие паттерны, однако из-за высокой детализации требует интерпретации в сочетании с другими визуализациями.
Тепловая карта подходит для анализа двухмерных распределений, где важно увидеть:
плотность данных,
концентрации,
изменения структуры во времени.
Жанровая структура фильмов и сериалов
Кольцевая диаграмма демонстрирует различия в жанровой структуре фильмов и сериалов.
Фильмы представлены более широким жанровым спектром, включая международное кино, драмы, комедии и независимые проекты. Сериалы, в свою очередь, демонстрируют концентрацию вокруг нескольких ключевых форматов: драм, комедий, криминальных и документальных сериалов.
Это подчёркивает различие в стратегиях: фильмы обеспечивают разнообразие библиотеки, тогда как сериалы формируют устойчивые жанровые ядра.
Кольцевая диаграмма позволяет сравнить доли категорий внутри ограниченного множества, а двойное кольцо даёт возможность сопоставить две структуры одновременно.
Используемые методы анализа данных
В рамках проекта применялись методы описательной статистики и агрегации данных:
группировка данных по годам, типам контента, жанрам и возрастным рейтингам (groupby);
использование сводных таблиц (pivot_table) для анализа распределений;
подсчёт абсолютных значений и долей;
анализ временных рядов для выявления трендов.
Все вычисления и визуализации были выполнены с использованием библиотеки Pandas и Matplotlib.
Итоги исследования
Анализ показал, что Netflix за последние годы значительно изменил структуру своего контента:
наблюдается экспоненциальный рост объёма контента после 2010 года;
фильмы количественно преобладают, однако сериалы играют ключевую стратегическую роль;
платформа ориентирована преимущественно на подростковую и взрослую аудиторию;
жанровая структура фильмов и сериалов принципиально различается.
Проект демонстрирует, как методы анализа данных и визуализации могут использоваться для исследования медиаплатформ и выявления структурных особенностей контента.
