Наука о данных, Машинное обучение, Технологии
Применение науки о данных и машинного обучения в Netflix
🤯Вам интересно, насколько рекомендации Netflix полностью соответствуют вашим предпочтениям?
Используя науку о данных, Netflix превзошел своих конкурентов и теперь имеет более 100 миллионов пользователей по всему миру. Наука о данных помогает Netflix отслеживать все ваши симпатии и антипатии, чтобы вы остались довольны.
Концепция
Наука о данных представляет собой комбинацию инструментов, алгоритмов и принципов машинного обучения, которые помогают пользователям извлекать из необработанных данных функциональные и полезные закономерности. Специалист по данным может определить будущие наступления события с помощью передовых алгоритмов машинного обучения. Интернет вещей (IoT) дал начало основам науки о данных, что сделало его сегодня самым ценным ресурсом для всех компаний.
Цель * Задача
Netflix всегда стремился улучшить Пользовательский интерфейс на всех уровнях. Их основная цель - добавить к своим рекомендациям контекстную осведомленность. Значит, предложения должны иметь высокую логическую аргументацию. Согласно DataFlair, к Netflix относятся два типа контекстных классов.
1. Явный
● Местоположение
● Язык
● Время дня
● Устройство
2. Предполагаемый
● Шаблоны Binging
● Companion
Приложение
Netflix использует науку о данных, чтобы пользователи получали удовольствие от денег. С помощью различных аналитических инструментов Streaming Giant определяет симпатии и склонности пользователей и направляет их к аналогичным возможностям. Исследование показывает, что рекомендации влияют более чем на 80% всего потокового контента на Netflix.
Netflix не использует обычное хранилище Hadoop. Вместо этого используется модернизированная система хранения данных Amazon S3. Это позволяет создавать больше кластеров Hadoop для рабочих баз, получающих доступ к одним и тем же данным. Он использует Hive для специальных запросов и Analytics / PIG для ETL (извлечение, преобразование, загрузка).
Данные
Чтобы начать свой анализ, Netflix собирает необработанные данные, из которых планирует извлечь полезную информацию с помощью алгоритмов анализа данных. Комбинация этих алгоритмов преобразует простые числа в подробный план рекомендаций. За каждые 5 минут, которые пользователь тратит на прокрутку, Netflix может предсказать более 40% их шаблонов относительного выбора. В Netflix есть несколько полей, в которых собираются, собираются и хранятся данные.
● Время: первый шаг - понять и сохранить время и дату, когда пользователи транслируют контент. Это помогает им определить ваши планы по созданию фильмов ужасов в воскресенье вечером или ваши предпочтения в отношении дневных триллеров.
● Поиски: все заголовки поиска автоматически сохраняются, чтобы перенаправить дальнейшие рекомендации на эти поиски. Допустим, вы вводите запрос «Джон Уик», смотрите фильм и закрываете Netflix. В следующий раз, когда вы снова включите приложение, вы, несомненно, найдете больше боевиков или больше фильмов про Киану Ривза.
● Поведение при просмотре и прокрутке: Netflix также использует расширенные аналитические программы, чтобы определить, какой фильм / телешоу вы решили остановиться и прочитать. Это помогает им продемонстрировать больше похожего контента, чтобы привлечь ваше внимание и снова заинтересовать вас.
● Пауза / перемотка вперед: с помощью Data Science Netflix определяет точную продолжительность, в течение которой пользователь начинает приостанавливать или перематывать вперед во время потоковой передачи контента. Это помогает определить, какие сцены предпочтительнее других. Если вы пропустите эмоциональную сцену боевика, он разработает алгоритм, позволяющий избегать страстных фильмов в будущих рекомендациях. Но если вы пересмотрите эмоциональную сцену, она соответствующим образом адаптируется.
● Используемое устройство. Если вы используете отдельные механизмы для потоковой передачи разного контента, это различие сохраняется постоянно. Например, детям, которые смотрят мультфильмы на домашнем телевизоре, не будут рекомендованы фильмы, которые их родители смотрят на iPad, несмотря на то, что они используют ту же учетную запись.
Проэкт
Netflix использует данные на всех возможных уровнях. С того момента, как пользователь входит в систему, чтобы выйти, он сохраняет всю возможную информацию, которая ему нужна. Затем он направляет эти данные для извлечения полезной информации. Самая известная история маркетинга Netflix - это покупка сериала «Карточный домик». Сериал с Кевином Спейседом и режиссером Дэвидом Финчером стал одним из самых больших блокбастеров. На покупку этого сериала было потрачено более ста миллионов долларов по нескольким причинам.
● Netflix выявил обширную базу поклонников актера Кевина Спейси, который снялся в таких фильмах, как 21 год и "Красота по-американски".
● Он также проверил данные о популярных и популярных фильмах на своей платформе. Такие фильмы, как Бойцовский клуб и Социальная сеть, получили высокие оценки и просмотрели их зрители, все они были сняты известным Дэвидом Финчером.
● Netflix также просмотрел статистику ранее выпущенной британской версии сериала. Версия для Великобритании получила должную оценку целевой аудитории, что повысило ее позицию.
● Жанр политической драмы был одним из их самых активных жанров: на их веб-сайтах появлялись такие фильмы, как Елизавета I: Королева-девственница и Винни Мандела.
Используя программируемые алгоритмы, все факторы были связаны в закономерность, что вынудило Netflix потратить большие деньги на Карточный домик. Затем эта серия стала огромным хитом и поднялась на позицию №1 в своих диаграммах тенденций, что сделало ее успешным и прибыльным анализом.
Выгоды
Зачем такой компании, как Netflix, обладающей рыночной монополией, тратить свое время на Data Science? Ответ - Удержание потребителей. Это очень важно для привлечения новых клиентов при сохранении текущей партии. Используя инструменты анализа данных, пользователи Netflix предпочли его платформу другим поставщикам услуг, таким как Hotstar и Amazon Prime. Netflix привлекла миллионы пользователей к своей платформе, достигнув дохода в 20 миллиардов долларов в 2019 году.
Результат
Netflix набрал более 3,1 миллиона подписчиков на своей платформе после выпуска Карточного домика; это дополнение было в основном получено от стримеров США. Это во многом помогло Netflix.
● Доход: новые подписчики добавили более 72,5 миллиона долларов в доход Netflix. Это более 75% от совокупных инвестиций Netflix в эфир обоих сезонов шоу.
● Молва: добавление большого количества пользователей и удовлетворение их потребностей с помощью Data Science помогло Netflix завоевать еще большую популярность во всем мире. Это также привело к последовательному добавлению пользователей через рефералов, расширению и созданию возможностей для дальнейшего роста.
Дисплей
Каждый раздел на главной странице Netflix уникален для учетной записи пользователя. Каждая глава отображается на основе огромного набора собранных данных, объединенных для выработки наиболее релевантных рекомендаций.
1. В тренде:
Раздел «Тенденции» отформатирован в соответствии с местоположением и предпочтениями пользователя. Приложение Криса Хемсворта Extraction сразу после его выпуска возглавляло список "Тенденции" в Индии. Каждому пользователю в Индии, который смотрел боевик или фильмы Криса Хемсворта, было рекомендовано Извлечение.
2. Продолжить просмотр
Этот раздел представляет собой набор коллективного контента, который Пользователь начал потоковую передачу, но оставил незавершенным. Длительности паузы сохраняются, чтобы начать потоковую передачу контента именно с той сцены, на которой она была приостановлена / остановлена ранее.
3. Жанровое содержание
Если пользователь часто занимается просмотром боевиков, будет отдельно создан раздел под названием «Фильмы с насилием». В этом разделе будут собраны все популярные боевики, в которых много сцен насилия. Если пользователь смотрит такие передачи, как Ограбление денег (шоу с самым высоким рейтингом, посвященное ворам в Испании), он найдет на своей домашней странице дополнительный раздел под названием «Телевидение, принимающее на себя риск и нарушающее правила».
4. Потому что вы смотрели
Также есть раздел комбинаций, в котором учитываются все остальные данные. Предположим, пользователь смотрел фильм «Полярный», будет создана новая часть под названием «Потому что вы смотрели полярный», содержащую другие фильмы того же жанр, Актеры, Режиссеры, Продюсеры.
Netflix стремится заставить людей задуматься, как у него всегда есть готовый список, который их развлечет. Время каждой паузы, прокрутки и входа в систему используется для наилучшего улучшения пользовательского интерфейса.
Тестирование
Netflix всегда проводит фоновое тестирование в масштабе, чтобы понять функциональность своих рекомендаций, основанных на анализе данных. Результаты и статистика этих тестов определяют, следует ли широко внедрять набор алгоритмов на их платформах во всем мире.
Персонализация на основе чередования
Компания Netflix традиционно следовала политике A / B-тестирования, согласно которой два набора сокращенных алгоритмов тестировались на двух разных наборах образцов. Результаты этих тестов основывались на том, насколько точно раздел рекомендаций понравился целевым образцам. Впоследствии этот метод был отменен из-за его неправдоподобности.
Netflix принял новый метод тестирования. В этом методе тестирования Netflix решил внедрить чередование алгоритмов, чтобы выбрать лучший алгоритм ранжирования страниц для улучшения пользовательского интерфейса. Этот метод помог американскому поставщику медиа-услуг во многих отношениях.
● Экономичность: чередование предполагает смешивание, что означает, что Netflix провел два теста по цене одного. Фоновое тестирование требует значительных затрат, которые были сэкономлены с помощью этого метода.
● Экономия времени: объединение двух методов тестирования в один позволяет сэкономить время для работы над другими вопросами и быстро выдает результаты. Все мы знаем, что Время - деньги; следовательно, это считается более подходящим и прибыльным вариантом тестирования.
Важность
По мере того, как мир движется в будущее, оцифровка для всех нормализуется. Приток пользователей в Интернет постоянно растет в больших количествах. Это создало жаркую среду, наполненную жесткой конкуренцией между такими поставщиками мультимедийных услуг, как Netflix и Amazon Prime.
1. Вовлеченность:
Data Science помогает Netflix эффективно и творчески расширять участие пользователей. С помощью Google Analytics создается виртуальное взаимопонимание между пользователем и поставщиком услуг. Netflix стремится использовать это взаимопонимание с помощью своего преимущества доли рынка.
2. Решение:
Netflix стремится использовать Data Science как средство решения проблем. Data Science может помочь с множеством проблем.
● Низкий охват. Рекомендации на Netflix могут увеличить количество просмотров пропущенного контента. Это помогает Netflix удерживать аудиторию на своей платформе.
● Отзывы и рейтинги: аналитические программы и вероятностные модели помогают Netflix усреднить кластер оценок пользователей для категоризации контента на основе его способности произвести впечатление.
● Контроль политики: Netflix придерживается строгой политики, которая не поощряет совместное использование одной учетной записи несколькими людьми. Netflix позволяет до пяти индивидуальных профилей получить доступ к веб-сайту с помощью одной учетной записи. Использование Data Science управляет устройствами, используемыми для входа в систему с одних и тех же учетных записей, чтобы избежать взлома.
● Инновации и эффективность. Важнейшее качество науки о данных заключается в том, что она никогда не выходит из моды. Машинное обучение постоянно адаптируется к настоящему, использует ранее сохраненные данные, доступные в настоящее время, для прогнозирования будущих результатов. Эффективность для Netflix означала бы доставку нужного контента нужному пользователю.
● Принятие решений: сбор данных для принятия решений - не мантра для достижения успеха. Мантра заключается в овладении аналитикой, чтобы использовать данные и направлять их в правильном направлении. Netflix использовал Data Science для определения подходящих возможностей и доступных путей.
● Персонализация: на коммерческом рынке, где осуществляется физическая продажа, потребитель может запросить персонализированные продукты, протестировать их и приобрести. Наука о данных помогла Netflix расширить свой ассортимент, чтобы удовлетворить все индивидуальные потребности населения.
Потребитель испытывает чувство удовлетворения, когда нужный продукт доступен в нужное время и в нужном месте по правильной цене. Netflix сделал жизнь своих пользователей более удобной, предоставив им высококачественный и актуальный контент.
Вывод
Все сводится к одному вопросу:
Основываясь на прошлых действиях пользователя и доступных данных, какое видео, которое, скорее всего, пользователь будет воспроизводить прямо сейчас, наиболее вероятно?
Список рекомендаций можно подготовить за считанные секунды с помощью вероятностных моделей и аналитических программ. Наука о данных стала неотъемлемой частью развивающегося мира. Он заложил фундамент, на котором такие компании, как Netflix и другие, будут развивать свое будущее. Netflix минимизировал свой диапазон ошибок, улучшил пользовательский интерфейс и повысил вовлеченность пользователей.
Я всегда воспринимал жизнь как путешествие от одного опыта к другому. Пока это была дорога, полная интересных событий и людей. Присоединяйтесь ко мне в моем путешествии через LinkedIn, Instagram и Youtube
В действии принятие решений кажется легкой задачей. Но для этого требуются творческие работники, использующие высококлассные инструменты для создания решений, адаптируемых для всех сфер деятельности. Netflix занимает доминирующую долю рынка и носит титул «HBO интернет-телевидения». Успех любой платформы во всемирной паутине невозможен без прочного фундамента. Без Data Science компании застряли бы в нефильтрованных кластерах баз данных, не имея ни малейшего представления о том, как они будут действовать дальше.
Каждый человек должен спросить себя, улучшит ли Data Analytics его бизнес или нет? Netflix сделал это, и вы должны.
Имея под рукой всю информацию, мы надеемся, что вы готовы стать успешным специалистом по анализу данных в будущем. Надеюсь, это поможет и всего наилучшего в ваших будущих начинаниях! Спасибо, что прочитали эту статью! Если у вас есть вопросы, оставьте комментарий ниже.
