Analyse des plateformes de streaming

Les plateformes de streaming représentent un vaste terrain d’analyse pour les data scientists. Ce projet vise à explorer et comparer les catalogues de Netflix, Prime Video et Disney+ en exploitant les métadonnées disponibles (type de contenu, genre, durée, pays, etc.) à travers des dashboards Power BI.

❓ Problématique

Quelle plateforme propose la plus grande diversité de contenus ?

• Quels pays dominent la production ?

• Quelles durées, genres, et classifications sont les plus répandus ?

• Comment les plateformes se positionnent-elles en termes de contenu jeunesse, films vs séries, etc. ?

🛠️ Solution mise en œuvre

• 🔍 Extraction, enrichissement et nettoyage de datasets

• 📊 Construction d’un dashboard Power BI complet, avec :

  • Indicateurs clés (nombre de titres, pays, genres, ratings)

  • Graphiques circulaires (type de contenu, durée)

  • Bar charts (production par pays, rating)

  • Heatmap géographique via Bing Maps intégrée

  • Navigation multi-plateforme (boutons Netflix / Amazon / Disney / comparaison)

  
  

1. Dashboard Netflix :

   • Répartition par type de contenu (film/série), durée, pays, genres, rating

   • Visualisation des tendances par année

2. Dashboard Prime Video :

   • Analyse de plus de 9600 titres

   • Focus sur les genres principaux : drame, comédie, action

   • Carte interactive des pays producteurs

3. Dashboard Disney+ :

   • Données plus concentrées mais très catégorisées (jeunesse, animation)

   • Analyse des titres courts et ratings enfants

4. Dashboard Comparatif :

   • Vue globale des trois catalogues : total titres, genres, pays

   • Visualisation synoptique des différences éditoriales entre les plateformes

⚙️ Stack technique

• Power BI (modélisation, DAX, Power Query)

• Données : Fichiers CSV/Excel exportés depuis Kaggle et autres sources publiques

• Python (nettoyage de données)

• Visualisation : Cartes Bing, graphiques interactifs, treemaps, pie charts, etc.

• Navigation UX entre plateformes

✅ Compétences mises en œuvre

• Data cleaning & shaping

• Design de dashboard analytique

• Data storytelling et synthèse visuelle

• Comparaison multi-sources

• Communication des résultats à des non-techs