03496ntm a22005657i 4500 000699108 CZ-PrVSE 20230618075638.0 m d cr n|||||||||| 230618s2023 xr fsbm 000 0 cze d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 rda Šot, Petr ISIS:155564 dis An Analysis of Popularity of YouTube Videos Based on Upload Frequency eng Analýza popularity YouTube videí v závislosti na frekvenci jejich publikování / Petr Šot 2023 ?? stran : digital, PDF soubor Vedoucí práce: Zdeněk Šulc Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2023 Obsahuje bibliografii Textový (vysokoškolská kvalifikační práce) Rok obhajoby 2023 Cílem této práce je analýza výběru velkého množství pozorování z rozsáhlého datasetu obsahujícího veřejně dostupné informace o profilech a videích z webu YouTube obohacené o interní data firmy Emplifi pro analytické účely. Jedná se o 762 525 videí vydaných mezi 9.8.2021 a 9.8.2022 v kategorii zábavního průmyslu na YouTube. V práci je vymezena vhodná metodologie a diskutována aplikovatelnost statistických metod pro práci s reálnými velkými daty. Data jsou popsána a podrobena explorační analýze za účelem seznámení se s datasetem a porozumění jeho obsahu, provedené pomocí grafů a popisných statistik. Následně je využito metod analýzy rozptylu, korelace a regrese, které budou komentovány jak teoreticky, tak prakticky interpretovány na základě věcného významu. Samotná analýza je provedena pomocí programovacího jazyka Python. Konkrétní zaměření práce je na zkoumání pravidelnosti a frekvence nahrávání videí a jejich vlivu na jejich úspěšnost, s cílem objasnit tento aspekt fungování YouTube algoritmu a spotřebitelského prostředí na YouTube. Výsledky analýz nesvědčí ve prospěch významného vlivu pravidelnosti na úspěšnost videí, ani ve prospěch vyšší úspěšnosti videí daného kanálu založené čistě na jejich kvantitě. Způsob přístupu: Internet datové analýzy a modelování [obor bakal. práce] bakalářské práce fd132403 czenas bachelor's theses eczenas YouTube analýza reálných dat zábavní průmysl big data YouTube algoritmus frekvence nahrávání pravidelné nahrávání velikost účinku korelace Šulc, Zdeněk vse20191023055 ths Jirsa, Ladislav ISIS:167158 opn Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky kn20010709399 dgg https://insis.vse.cz/zp/81272/podrobnosti VŠKP v InSIS https://insis.vse.cz/zp/81272 Hlavní práce https://insis.vse.cz/zp/81272/posudek/vedouci Hodnocení vedoucího https://insis.vse.cz/zp/81272/posudek/oponent/78228 Oponentura https://insis.vse.cz/zp/81272/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP vse81272 230614 81272