Netflix 컨텐츠에 대한 탐색적 데이터 분석에서 얻은 흥미로운 통찰력

이번 포스팅에서는 Netflix에서 제공되는

TV 프로그램 및 영화에서 흥미로운 통찰력을 얻기 위한

분석을 진행해 보고자 합니다.

 

NumPy, Pandas, Matplot 및

Seaborn 라이브러리를 사용하여

데이터를 분석하고 시각화하도록 하겠습니다. 

 

 

시작하기

이 데이터세트는 2020년 현재 Netflix에서 제공되는 

TV 프로그램 및 영화로 구성되어 있습니다. 

 

해당 데이터는 캐글에서 다운로드하시면 됩니다.

(https://www.kaggle.com/shivamb/netflix-shows)

 

import numpy as np
import pandas as pd

netflixData = pd.read_csv("C:/netflix_titles/netflix_titles.csv")
netflixData.head()

 

첫 번째 단계는 데이터 파일(.csv)을 간단히 살펴보고

열, 데이터 유형 및 누락된 값을 분석하는 것이었습니다.

 

netflixData.info()

 

데이터 준비 및 정리

우선, 다음과 같이 데이터를 준비합니다.

열 'show_id'를 삭제하고 'country' 열의 빈 셀을 교체하고,

아래와 같이 'date_added' 열의 형식을

DateTime 형식으로 변환합니다.

 

# show_id 열 제거
netflixData.drop(['show_id'],axis=1,inplace=True)

 

netflixData['country'].value_counts()

 

# datetime 형식으로 변환
netflixData['date_added'] = pd.to_datetime(netflixData['date_added'], errors='coerce') 

 

 

데이터 세트 분석

데이터 세트를 시각화하고 분석하기 위해 

matplot 및 seaborn 라이브러리를 사용합니다.

 

1. TV 프로그램과 영화 간의 콘텐츠 분할

import matplotlib.pyplot as plt

contentType = netflixData['type'].value_counts()
plt.pie(contentType.values, labels = contentType.index, autopct='%1.1f%%', radius=1.5)
plt.legend(contentType.index, loc="upper center", bbox_to_anchor=(1.35, 1), ncol=1)
plt.title('TV Shows vs Movies', y = 1.15, fontsize = 20, weight = 'bold')
plt.show()

 

2. 영화 및 TV 프로그램의 연도별 콘텐츠 성장 추이(2008년~2019년)

먼저 데이터를 분석하기 위해 

pd.DatetimeIndex()를 사용하여 

데이터 프레임에 "year_added" 열을 삽입했습니다.

 

netflixData['year_added'] = pd.DatetimeIndex(netflixData['date_added']).year

# 일정 기간 동안 영화 또는 TV 프로그램 수를 계산하는 함수 정의
def count_per_year(df,type_content,start_year,end_year): 
    count=[]
    for i in range(start_year,end_year+1):
        m = len(df.loc[(df.type == type_content) & (df.year_added==i)]) 
        count.append(m)
    return count

years = range(2008,2020)
movies = count_per_year(netflixData,'Movie',2008,2019)
tv_shows =count_per_year(netflixData,'TV Show',2008,2019)
plt.plot(years,movies,'b-x')
plt.plot(years,tv_shows,'r-o')
plt.legend(['Movies', 'TV Shows'])
plt.ylabel('Count')
plt.xlabel('Year')
plt.title('Netflix content added from 2008 to 2019')
plt.show()

• 여기서 우리는 2015년 이후 영화 및 
  TV 프로그램의 콘텐츠가 모두 증가했음을 알 수 있습니다.
• 2016년 즈음까지는 유사해 보이지만,
  2016년에서 2017년 사이에 영화 콘텐츠의 수가
  급격히 증가하고 있음을 알 수 있습니다.

3. 업로드되는 프로그램의 월 및 날짜 분석

monthlyContent = pd.DatetimeIndex(netflixData.date_added).month.value_counts().sort_index()
order = ['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec']

import seaborn as sns 

plt.title("Monthly added content on netflix",y=1.1)
sns.barplot(y = monthlyContent.values, x = order);
plt.xlabel("Months")
plt.ylabel("Frequency");

• 10월부터 1월까지 더 많은 콘텐츠가 
  업로드되는 것이 여기에서 관찰됩니다. 
  12월이 가장 높네요.

 

netflixData['weekday'] = pd.DatetimeIndex(netflixData.date_added).weekday
b = netflixData.weekday.value_counts().sort_index()

#0 is for Monday
order=['Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun']
sns.barplot(x = order,y = b.values);
plt.xlabel("Weekday")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Distribution of netflix content on the days of week",y=1.1)

• 넷플릭스는 시청자들이 가장 보기 편한 시간인 
  금요일에 대부분의 콘텐츠를 업로드하네요.

 

4. NetFlix 콘텐츠 측면에서 상위 10개국 비교

콘텐츠가 포함된 국가를 보기 위해

value_counts( ) 속성을 사용했습니다.

 

대부분의 셀(cell)에는 여러 국가 이름이 있었습니다.

따라서 정확한 개수를 얻으려면

국가 이름을 쉼표로 구분한 다음 개수를 세어야 합니다.

 

countries = netflixData.country.value_counts().head(10).index
contentCount = netflixData.country.value_counts().head(10).values
sns.barplot(y=countries,x=contentCount);
plt.title("Top 10 Countries with highest Netflix content",y=1.05)
plt.xlabel('Total Count (Movie + TV Show)',labelpad=20);
plt.xticks(range(0,3250,250));

 

5. TV 쇼 및 영화의 주요 장르

movieDf = netflixData[netflixData.type == 'Movie']
movieGenre = movieDf.listed_in.value_counts().head(20)
genresM = movieGenre.index
countM = movieGenre.values / movieGenre.values.sum() *100

tvDf = netflixData[netflixData.type == 'TV Show']
tvGenre = tvDf.listed_in.value_counts().head(20)
genresTv = tvGenre.index 
countTv = tvGenre.values / movieGenre.values.sum() *100

fig, (ax1,ax2) = plt.subplots(1,2,figsize=(20,10))
ax1.set_title("Genres of Movies and their percentage on Netflix")
sns.barplot(y=genresM,x=countM,ax=ax1)
ax1.set_xlabel('Total Percentage (%)',labelpad=20, fontsize=20);
ax1.plot()


ax2.set_title("Genres of TV and their percentage on Netflix")
sns.barplot(y=genresTv,x=countTv,ax=ax2)
ax2.set_xlabel('Total Percentage (%)',labelpad=20, fontsize=20);
fig.tight_layout(pad=3.0)
fig.suptitle('Distribution of Movie and TV show with genres',y=1.0,fontsize=25,weight='bold');

 

6. 대부분의 NetFlix 쇼는 아래와 같음

설명에 언급된 문자열/단어의 반복을 계산하기 위해 

wordcloud 모듈을 사용합니다.

 

text = " ".join(review for review in netflixData.description)
wordcloud = WordCloud().generate(text)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()

 

 

더 흥미로운 통찰력

1. 2008년부터 2019년까지 미국에서 추가된 Netflix 콘텐츠

def content_country_year(df,country,yearStart,yearEnd): 
    countMv=[]
    countTv=[]
    for year in range(yearStart,yearEnd + 1):
        nMv=(df.loc[(df.country.str.contains(country))& (df.release_year==year) & (df.type=='Movie')]).shape[0]
        nTv=(df.loc[(df.country.str.contains(country))& (df.release_year==year) & (df.type=='TV Show')]).shape[0]
        countMv.append(nMv)
        CountTv.append(nTv)
    return countMv, countTv

usMv = content_country_year(netflixData,'United States',2008,2019)[0]
usTv = content_country_year(netflixData,'United States',2008,2019)[1]
Total = [x + y for x, y in zip(usMv, usTv)]

plt.plot(range(2008,2020),usMv,'b--o')
plt.plot(range(2008,2020),usTv,'r--x');
plt.legend(['Movies', 'TV Shows'])
plt.ylabel('Count')
plt.xlabel('Year')
plt.title('Netflix content in United States added from 2008 to 2019', y = 1.05);

• 2014년 이후 Netflix는 더 많은 TV 콘텐츠를 
  제작하기 시작했습니다. 
  2017년 이후 미국에서 Netflix의 영화 콘텐츠는
  쇠퇴하는 동시에 TV 콘텐츠는 급격히 증가하고 있습니다.
• 2019년 즈음 Netflix가 미국의 TV 프로그램에
  더 집중하고 있는 것으로 관찰되었습니다.
  트렌드를 보면 영화보다 드라마가 더 많이 나올 것 같습니다.

 

2. Netflix에 등록된 영화의 평균 영화 재생 시간(미국 및 인도)

미국에서는 약 1.5시간, 인도에서는 약 2시간입니다. 

그 이유는 인도 관객이 미국 관객에 비해

(볼리우드 영화가 더 길기 때문에)

장기 영화를 보는 것을 선호하기 때문일 수 있습니다.

 

# 미국 영화 재생 시간
usMovieLengthMin = netflixData.loc[(netflixData.type == 'Movie') & (netflixData.country == 'United States')].duration.str.replace(' min','')  
usAverageMovieLength = (usMovieLengthMin.astype(float).mean())       
print('미국 평균 영화 재생 시간 : {:0.2f} min'.format(usAverageMovieLength))   

# 인도 영화 재생 시간
indMovieLengthMin = netflixData.loc[(netflixData.type == 'Movie') & (netflixData.country == 'India')].duration.str.replace(' min','')  
indAverageMovieLength = (indMovieLengthMin.astype(float).mean())      
print('인도 평균 영화 재생 시간: {:0.2f} min'.format(indAverageMovieLength))   

 

3. 다양한 등급의 Netflix 프로그램 배포

5개의 카테고리로 나열된 14개의 등급을 

모두 분류해 보겠습니다

(어린 아이(7세 미만), 조금 나이 많은 어린이(7-13세),

십대(13-17세), 성인(17세 이상) 및 등급 없음(UR/NR))

 

# 모두 5가지 범주로 분류
littleKids = netflixData.rating.value_counts()['G'] + 
                 netflixData.rating.value_counts()['TV-Y'] + netflixData.rating.value_counts()['TV-G']
olderKids = netflixData.rating.value_counts()['PG'] + 
                   netflixData.rating.value_counts()['TV-Y7'] +
                   netflixData.rating.value_counts()['TV-Y7-FV'] +
                   netflixData.rating.value_counts()['TV-PG']
teens = netflixData.rating.value_counts()['TV-14'] + 
             netflixData.rating.value_counts()['PG-13']
mature = netflixData.rating.value_counts()['TV-MA'] + 
               netflixData.rating.value_counts()['NC-17'] +
               netflixData.rating.value_counts()['R']
notRated = netflixData.rating.value_counts()['UR'] + netflixData.rating.value_counts()['NR']


plt.pie(x = [mature, teens, olderKids, littleKids, notRated],
           labels=['Mature','Teens','Older Kids','Little Kids','Not Rated'],
           autopct='%1.1f%%',radius=1,pctdistance=0.7)
plt.title('Netflix content listed rating',fontsize=15,weight='bold')
plt.show()

 

4. 가장 긴 영화와 가장 짧은 길이의 영화

longestMovie = netflixData.loc[netflixData.type=='Movie'].duration.str.replace('min','').astype(float).max()
shortestMovie= netflixData.loc[netflixData.type=='Movie'].duration.str.replace('min','').astype(float).min()
print('가장 긴 영화 시간 :', longestMovie)
print('가장 짧은 영화 시간 :', shortestMovie)

 

5. 가장 많은 Netflix 프로그램에 출연한 감독 및 배우

dirCountlist = pd.Series(netflixData.director.dropna().str.split(', ').sum()).value_counts() 
dirCountlist

sns.barplot(y = dirCountlist.head(10).index, x = dirCountlist.head(10).values)

plt.xticks(range(0,22,2));
plt.xlabel('Total Movies and TV Shows directed',labelpad = 15)
sns.set_style('whitegrid')
plt.title('List of top 10 directors with the highest number of Netflix content', y=1.05);

 

# 상위 15명의 남/여배우 캐스팅

pd.Series(netflixData.cast.dropna().str.split(', ').sum()).value_counts().head(15)

 

추론 및 결론

넷플릭스 데이터를 이용해서

많은 흥미로운 추론을 이끌어냈으며, 

그중 몇 가지를 요약하면 다음과 같습니다.

• Netflix의 주요 수익은 영화이며 
  주요 시장은 미국과 인도입니다. 
  그러나 미국에서는 최근 Netflix가 
  TV 프로그램에 더 집중하고 있습니다.
• Netflix는 국가별로 콘텐츠 전략이 다릅니다. 
  예를 들어, 인도의 경우 영화 길이가 더 긴 콘텐츠, 
  일본의 애니메이션 시리즈, 
  한국의 로맨틱 쇼가 있습니다.
• 70% 이상의 콘텐츠는 청소년 및 성인용입니다.
• 대부분의 콘텐츠는 금요일과 10월에서 1월 사이에 
  업로드됩니다.

 

이외에도 발견할 수 있는 정보는 매우 다양합니다.

 

다양한 아이디어를 가지고 좀 더 많은 인사이트를

발굴해 보세요.

 

여러분의 상상력을 믿어 보세요!!!!