📊 Youtube Data Analizi və Vizuallaşdırılması

Bu hesabatda platformadakı fərqli məzmun kateqoriyalarının performansı və istifadəçi reaksiyaları qısa analitik bəndlərlə şərh olunmuşdur.

---

1. 📂 Kateqoriyalara Görə Paylaşma Sayı (Bar Chart)

• Platformada ən çox istehsal olunan və paylaşılan kontentlər Food (Qida) və Tech (Texnologiya) kateqoriyalarına aiddir. Ən az paylaşım sayı isə Travel (Səyahət) və Lifestyle (Həyat tərzi) qruplarında qeydə alınmışdır. Bu, platformadakı kontent təklifinin strukturunu göstərir.

plt.figure(figsize=(8,3))
sns.countplot(x="category", data=df, color='yellow')
plt.title("Kateqoriyalara görə Paylaşma sayı")
plt.xlabel("Kateqoriya")
plt.ylabel("Paylaşma sayı")
plt.show()

---

2. 📈 İzlənmə Sayı Histogramı (Stacked Histogram)

• Videoların ümumi baxış paylanması göstərir ki, kütləvi sıxlıq 0 - 500,000 baxış aralığındadır və əsas pik nöqtəsi 300,000 ətrafındadır. Tech və Comedy demək olar ki, bütün baxış diapazonlarında stabil paylandığı halda, Education videoları daha çox aşağı baxışlı seqmentdə cəmləşmişdir.

plt.figure(figsize=(10,6))
sns.histplot(
    data=df, 
    x='views', 
    hue='category', 
    multiple='stack',
    bins=20)
plt.title("İzlənmə Sayı Histogramı (Kateqoriya üzrə)")
plt.xlabel("İzlənmə Sayı")
plt.ylabel("Videoların sayı")
plt.show()

---

3. 🎯 Videolar Üzrə Qarşılıqlı Əlaqə Göstəricisi

• Lifestyle (Həyat tərzi) kateqoriyası 0.8-dən yüksək nisbətlə istifadəçiləri ən çox cəlb edən və onlardan reaksiya alan məzmun növüdür. Əksinə, Comedy kateqoriyası çox izlənməsinə baxmayaraq, istifadəçilərlə dərin qarşılıqlı əlaqə (nisbət) qurmaqda ən aşağı performansı (~0.15) göstərir.

df["rate"] = (df["likes"] + df["comments"] + df["shares"]) / df["views"]
df.groupby("category")["rate"].mean().sort_values(ascending=False)
df.groupby("category")["rate"].mean().plot(kind="bar")
plt.ylabel("Rate")
plt.show()

---

4. 📊 Kateqoriyalara Görə Bəyənmələr və Şərhlər (Grouped Bar Chart)

• Bütün kateqoriyalarda bəyənmə (Likes) həcmi şərh (Comments) sayını kəskin şəkildə üstələyir. Comedy kateqoriyası 1.35 milyondan çox bəyənmə ilə platformanın vizual olaraq ən çox bəyənilən sahəsidir. Travel kateqoriyası isə həm bəyənmə, həm də şərh həcmində ən geridə qalan istiqamətdir.

category_stats = df.groupby("category")[["likes", "comments"]].sum()
category_stats.plot(kind="bar", figsize=(8,5))
plt.title("Kateqoriyalara görə Bəyənmələr və Şərhlər")
plt.xlabel("Kateqoriya")
plt.ylabel("Say")
plt.xticks(rotation=0)
plt.legend(["Likes", "Comments"])
plt.tight_layout()
plt.show()

---

5. 🌡️ Ədədi Dəyişənlər Arasındakı Korelasiya (Heatmap)

• Video müddəti, baxış, bəyənmə, şərh və hashtag sayları arasındakı korelasiya əmsalları sıfıra çox yaxındır (-0.05 ilə 0.08). Bu, dəyişənlər arasında xətti əlaqənin olmadığını sübut edir. Yəni videonun uzun olması və ya çoxlu hashtag daşınması onun daha çox baxış və ya bəyənmə alacağına zəmanət vermir; performans fərqli amillərdən (məsələn, keyfiyyətdən) asılıdır.

cols = ['duration_sec', 'views', 'likes', 'comments', 'shares', 'hashtags_count']

matrix = df[cols].corr()

plt.figure(figsize=(8,6))
sns.heatmap(matrix, annot=True, fmt=".2f",  cmap="coolwarm", cbar=True)
plt.title("Ədədi Dəyişənlər Arasındakı Korelasiya")
plt.show()