Сочинение на тему Анализ данных Youtube

В последнее время YouTube начал работать с поставщиками контента (известными как партнеры YouTube), чтобы продвигать действия пользователей по просмотру и обмену. Существенным преимуществом является дальнейшее расширение его сервиса и монетизация большего количества видео, что крайне важно как для YouTube, так и для его партнеров, а также для других поставщиков соответствующих услуг.

В этой статье наш основной вклад заключается в анализе огромных объемов видеоданных с точки зрения партнера YouTube. Мы эффективно используем Insight, новый аналитический сервис YouTube, который предлагает простой анализ данных для партнеров. Чтобы обеспечить практическое руководство из необработанных данных Insight, мы проводим более сложные исследования в отношении неотъемлемых функций, которые влияют на популярность видео. Наши результаты помогают партнерам YouTube изменить дизайн существующих стратегий публикации видео, предоставляя больше возможностей для привлечения большего числа просмотров.
На YouTube были проведены значительные исследования пользовательских данных. Помимо контента, которым делятся обычные пользователи, YouTube также представил Партнерскую программу, благодаря которой владельцы премиального контента, мотивированные доходами от рекламы, могут загружать высококачественные видео, защищенные авторским правом, обслуживая еще большую пользовательскую базу. Известные примеры партнеров включают таких промышленных гигантов, как EA, ESPN и Warner Brothers. Все больше малых предприятий и частных лиц также сотрудничают с YouTube, чтобы извлечь выгоду из монетизации своих видео, и их доход удваивается в течение четырех лет подряд. Компания Machinima, один из самых популярных партнеров YouTube, также получила значительные инвестиции от Google для производства более привлекательных видео, что еще больше указывает на ключевую роль партнеров YouTube.

Использование Hadoop для анализа данных фондового рынка

Поскольку фондовые рынки генерируют широкий спектр неструктурированных данных, этот тип данных можно анализировать с использованием инфраструктуры Hadoop. Проект анализа данных фондового рынка был проведен на основе выборочного набора данных «Нью-Йоркской фондовой биржи». Используя Hadoop Framework, была рассчитана ковариация для этих данных запаса, и она была направлена ​​на решение проблем хранения и обработки, связанных с огромным объемом данных. Набор данных, используемый в этом проекте, представлял собой файл, разделенный запятыми (CSV), который содержит информацию о запасах, такую ​​как ежедневные котировки, цены открытия, максимальная цена акций и т. Д. На Нью-Йоркской фондовой бирже. Используя команды Hive, была создана таблица Hive.

После создания таблицы данные CSV были загружены в таблицу Hive. С помощью запросов выбора Hive была рассчитана ковариация для предоставленного набора данных запаса для введенного года. Исходя из результатов ковариации, биржевые маклеры предоставили ключевые рекомендации, включая возможность движения цен акций в восходящем или обратном направлении.

Анализ настроений в Twitter с использованием Hadoop

Анализ настроений или анализ мнений определяется как классификация мнений, высказанных в социальной сети по данной теме. Этот проект был предпринят, чтобы понять отношение автора комментария к определенному продукту или данной теме. Используя Анализ настроения, можно определить, является ли общее отношение людей позитивным, негативным или нейтральным по отношению к конкретному субъекту.

Основная цель этого проекта состояла в том, чтобы проанализировать данные в твиттере и классифицировать / классифицировать их на основе полярности слов. Данные были получены из Twitter с использованием API потоковой передачи Java. Эти данные затем сохранялись в HDFS (распределенная файловая система Hadoop) в определенном формате. Эти данные были затем переданы в картограф в подходе программирования MapReduce. Данные, собранные в Твиттере за определенный период времени, были обработаны с использованием Java и программной среды распределенной обработки, а также с использованием модели программирования MapReduce и Apache Hive Framework. Выходные данные, полученные на этапе восстановления, были дополнительно проанализированы и представлены руководству в виде круговых диаграмм. Итоговый результат данных, показанный в этом проекте, был в форме положительных, отрицательных и нейтральных твитов. Это помогло компаниям определить, была ли маркетинговая кампания для конкретного продукта успешной или неудачной.

Предлагаемая система

 
• Определение проблемы:

 

Основная цель этого проекта – сосредоточиться на том, как данные, полученные с YouTube, могут быть добыты и использованы различными компаниями для принятия целенаправленных и обоснованных решений относительно своего продукта, которые могут увеличить их долю на рынке. Это можно сделать с помощью концепций Hadoop.

 

• Описание: