Movie Trends

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Este proyecto nace de una idea muy simple, somos un alto cargo de una empresa de distribución de películas como Netflix y queremos sacar el máximo beneficio de las películas que compramos y producimos, para alcanzar y mantener el mayor número de suscripciones a nuestra plataforma. ¿Cual fue el género más visto en años anteriores? ¿Que películas fueron las mejor valoradas? ¿Que actores/actrices han sido los mejor puntuados? La respuesta a estas preguntas nos ayuda a tomar decisiones para sacar una mayor rentabilidad a nuestra empresa. Entra a nuestra página web AQUÍ

Importancia del Big Data

El Big Data es necesario por la gran cantidad de datos que manejamos, actualmente +85k películas, con posible expansión de datos a partir de otras plataformas. Al estar estructurados la búsqueda y análisis de datos se procesarán a mayor velocidad. Haciendo uso de estos datos y de métodos estadísticos se pueden hacer predicciones, a mayor cantidad de datos mayor fiabilidad del resultado. Estas predicciones hablan de los gustos y necesidades de los espectadores y de cómo van evolucionando. La evolución tiene que ver con los avances tecnológicos y culturales, lo que vemos reflejado en los datos.

Solución al problema

Nosotros hemos planteado como la solución a esos problemas, manejar datasets sumamente amplios, con información variada de las películas, que usamos para conseguir, por ejemplo, las mejores películas de un país, los países con más películas, el género más visto de un país como España... Con el objetivo de demostrar mediante datos, que películas merecería la pena adquirir para lo servicios de streaming de peliculas, ya que son muy populares y esta siendo todo un éxito en la audiencia, o una prediccion de que género esta siendo muy aceptado en la audiencia y se debería tener en cuenta para aumentar la probabilidad de éxito.

Dataset

Nuestro sistema analizará la informacion de Datasets que hemos obtenido sobre IMDb

Nuestro Software

Con los datasets obtenidos, realizamos scripts para conseguir los datos que necesitamos

Tools

Hemos usado varias herramientas para nuestro proyecto, y desplegamos un cluster de Hadoop en Amazon Web Services para ayudarnos con el procesamiento de datos.

Performance

Hemos mejorado y optimizado nuestro proyecto de la mejor manera posible para que sea lo más rapido posible.

Resultados

Tras procesar toda la informacion, hemos recopilado la informacion para que sea más facil de entender y ver