aseymourian/netflix-imdb-content-analytics
- 类型：github
- 标识：aseymourian/netflix-imdb-content-analytics
- 链接：https://github.com/aseymourian/netflix-imdb-content-analytics
- 主分类：engineering
- 形态：app
- 分类：academic-writing
- Stars：1
- 周增：+0
- 语言：Jupyter Notebook
- 许可：MIT
- 最近提交：2026-08-22
- 简介：Content performance & audience segmentation analysis using IMDb and Netflix engagement data (20K+ matched titles). Five research questions answered with validated statistics (bootstrap CIs, k-means, chi-square, Random Forest) — built to demonstrate Content Planning & Analysis skills for Disney DTC. Full methodology + known limitations documented.
- 上次采集：2026-08-23
- 首次采集：2026-08-23
- 学术状态：accepted
- 学术阶段：discovery
- 学术主任务：topic-discovery
- 学术辅助任务：data-analysis
- 学术方向：search
- 学术用途：literature-discovery
- 学术相关度：85
- 学术判定：deterministic
- 学术证据：anchor:research; query:research-question; task:topic-discovery:research question; task:topic-discovery:research questions
- 学术复核时间：2026-08-23T13:30:02+08:00
- 待LLM分类：否
- 成熟度：experimental
- 简介中文：基于 IMDb 与 Netflix 互动数据（20K+ 匹配条目）的内容表现与受众分群分析。围绕五个研究问题，采用经校验的统计方法（bootstrap CI、k-means、卡方、Random Forest）作答——旨在展示面向 Disney DTC 的内容规划与分析能力。完整方法论与已知局限性均已记录。
- 场景：内容分析、受众分群
- 来源文件：
- [GitHub Search]