تحليل بيانات يوتيوب باستخدام power bi

تحليل بيانات يوتيوب - نظرة عامة هذا المشروع يهدف إلى تحليل بيانات يوتيوب لفهم سلوك الجمهور وأداء المحتوى والعوامل المؤثرة في انتشار الفيديوهات. يشمل التحليل أكثر من "499 مليار مشاهدة"، و"184 ألف فيديو"، و"38 ألف قناة"، مما يوفر رؤية شاملة لمنصة يوتيوب. أهم النتائج والتوصيات: أداء المحتوى والتفاعل: - القنوات الأكثر مشاهدة: *Childish Gambino, Flow La Movie, DrakeVEVO*، مما يشير إلى هيمنة المحتوى الموسيقي. - أكثر الوسوم شيوعًا: "2018"، "أكشن"، "Amorfoda"، ما يعكس الموضوعات الرائجة. سلوك المشاهدين: - "أوقات الذروة:" مايو ويونيو يشهدان أعلى نسب مشاهدة، مع انخفاض في نوفمبر. - "أفضل أوقات النشر:" الساعة "06:00 صباحًا و06:00 مساءً" تحقق أعلى تفاعل. - "أكثر الدول مشاهدة:" *الولايات المتحدة، المملكة المتحدة، وكندا*. تحليل التفاعل (الإعجابات مقابل عدم الإعجاب): - قنوات مثل *iBigHit, Marvel Entertainment, TaylorSwiftVEVO* تحظى بأعلى نسب إعجاب. - قنوات مثل *YouTube Spotlight, Logan Paul Vlogs* تواجه انتقادات عالية. استراتيجيات التحسين: النشر في أوقات الذروة لزيادة الوصول. استخدام الوسوم والموضوعات الرائجة لجذب الجمهور. تحليل التفاعل لتحسين المحتوى. استهداف الأسواق ذات المشاهدات العالية. يوضح التحليل أهمية الاستفادة من البيانات في تحسين استراتيجيات المحتوى على يوتيوب، مما يساعد صناع المحتوى على تحقيق انتشار أوسع وزيادة التفاعل.