Оттс база данных: База данных ОТТС – Одобрение типа транспортного средства

Структура ОТТС и пакет документов для выдачи ОТТС

• Главная
• \
• Статьи
• \
• Одобрение типа транспортного средства
• \
• Структура ОТТС и пакет документов для выдачи ОТТС

ОТТС, или одобрение типа транспортного средства, – это документ, который необходим компаниям-производителям специальной техники, разработанной на базе автомобильного шасси иных моделей, а также фирмам, которые ввозят из-за рубежа легковые и грузовые автомобили и транспортные средства специального назначения. ОТТС получают и те, кто планирует открыть производство новой модели автомобиля, которая прошла через изменение конструкции шасси.Отметим, что данной сертификации также подлежат составные части машин (в том числе, импортируемые).

Важность своевременного получения ОТТС обусловлена тем, что без этого документа невозможно стать обладателем паспорта транспортного средства, поставить его на учет и начать эксплуатацию.

Список необходимых документов для получения одобрения типа транспортного средства вы можете узнать на нашем сайте или у менеджеров по телефону. В этих же источниках может быть уточнена информация, касающаяся процедуры сертификации.

Предлагаем вашему вниманию рассмотрение структуры ОТТС, а также пакета документов для выдачи данного сертификата. Итак, в состав документа «Одобрение типа транспортного средства» в обязательном порядке входит:

• Титульный лист, на котором присутствует печать органа сертификации, номер документа и срок его действия, а также данные изготовителя и заявителя
• Подписной лист с печатью и подписью сотрудника, выдавшего сертификат, и датой регистрации.Как правило, первой ставится подпись руководителя сертифицирующего органа, а последней – подпись руководителя Госстандарта Российской Федерации.
• Техническое описание транспортного средства.
• Сводный лист, включающий все необходимые для данного случая сертификаты.
• Описание маркировки.
• Общий вид в трех проекциях (чертежи сертифицируемого транспортного средства, выполненные в установленном масштабе).

Отметим, что когда оформляется одобрение типа транспортного средства, печатаются и такие дополнительные документы, как:

• Титульный лист, на котором присутствует печать органа сертификации, номер документа и срок его действия, а также данные изготовителя и заявителя
• Подписной лист с печатью и подписью сотрудника, выдавшего сертификат, и датой регистрации.Как правило, первой ставится подпись руководителя сертифицирующего органа, а последней – подпись руководителя Госстандарта Российской Федерации.
• Техническое описание транспортного средства.
• Сводный лист, включающий все необходимые для данного случая сертификаты.
• Описание маркировки.
• Общий вид в трех проекциях (чертежи сертифицируемого транспортного средства, выполненные в устаЗаявка на ОТТС;
• ОТТС в виде черновика;
• Международный идентификационный код изготовителя WMI (ВМИ). Напомним, данный документ позволяет производителям наносить на транспортное средство свою маркировку, выбивая на несъемной части кузова номер VIN;
• Все сертификаты, которые приводятся в сводном листе;
• Заключение, выданное органом по сертификации;
• Решение сертифицирующего органа. В заключении и решении в обязательном порядке указываются данные о заявителе и изготовителе, которые могут не совпадать;
• Заключение на шасси. Напомним: названный документ подтверждает соответствие используемого шасси транспортного средства установленным требованиям, касающимся сертификации механических ТС и прицепов к ним.овленном масштабе).
• Производитель, оформляющий одобрение типа транспортного средства, после прохождения всех этапов и в случае положительного решения получает пакет документов, в который входит заявка, заключение и решение органа по сертификации.

Как видите, сложна не только процедура получения ОТТС, но также документационная составляющая. Разобраться во всех тонкостях данного вопроса могут далеко не все. Поэтому доверить решение производственной задачи разумно опытным и квалифицированным сотрудникам, уполномоченным на оказание услуг данного рода.

Компания «МИК Центр» специализируется на сертификации спецтехники и автомобилей отечественного и импортного производства и оформлении сопутствующих документов с 2000 года, поэтому имеет значительный опыт работы. Это позволяет нам с легкостью решать ваши проблемы, находя индивидуальный подход к каждому случаю. Мы гарантируем оперативную работу и получение вами положительного ответа от организаций, участвующих в выдаче 

одобрения типа транспортного средства, поскольку за долгие годы работы смогли наладить партнерские отношения с ними. «МИК Центр» – это экономия ваших сил, временных и материальных ресурсов.

Услуги компании МИК Центр

• Одобрение типа транспортного средства
• Свидетельство WMI
• Свидетельство о безопасности конст. ..
• Сертификация шин
• Разделительный перечень
• Сертификаты ГОСТ Р
• Декларация соотвествия
• Сертификационные испытания
• Разработка документации
• Сертификат ISO 9000

Абсолютно все вышеперечисленные документы по вашему желанию могут быть подготовлены и (или) получены компанией МИК Центр без выезда представителя Заказчика.

Позвоните нам +7 (495) 363 43 54 или отправьте заявку

Все данные об автомобиле соберут в одной базе (+видео) ⋆ ГардИнфо

Posted on25.05.201824.05.2018CategoriesТехника и технологии
Комментировать

Вслед за переходом на электронные паспорта автомобилей Россия введет и электронный формат одобрения типа транспортного средства (ОТТС). Об этом «Известиям» сообщили в Росстандарте, который инициировал нововведение. Внедрение проекта на национальном уровне должно состояться 1 января 2019 года. Новация позволит значительно снизить административные барьеры для автопроизводителей. Кроме того, будут исключены любые коррупционные факторы, препятствующие выводу автомобиля на рынок. Единая электронная база е-ОТТС поможет ведомствам четко отслеживать выпущенные в обращение транспортные средства, а потребителям — получать точные данные о машинах.

ОТТС — это документ автомобиля, который оформляется на заводе и содержит всю техническую информацию о машине. Помимо прочего, одобрение типа свидетельствует о том, что она прошла все требуемые национальным законодательством испытания на безопасность конструкции. В Росстандарте (отвечает за выдачу ОТТС) убеждены, что перевод документа в электронный формат не должен отставать от создания базы электронных паспортов автомобиля (е-ПТС обязателен для всех новых автомобилей с 1 июля этого года).

— На самом деле первоначально, если следовать логике, должен был появиться электронный ОТТС, а только затем ПТС, поскольку последний основную информацию берет из одобрения типа.

И мы уже около трех лет боремся за введение е-ОТТС. Сейчас уже все решения согласованы, и мы на национальном уровне будем вводить систему электронных ОТТС: в добровольном формате мы хотим пилотно ввести уже с 1 сентября 2018 года, а с 1 января 2019 года — должны перейти все автопроизводители, — рассказал «Известиям» замруководителя Росстандарта Алексей Кулешов.

Оцифрованные данные об автомобиле помогут и потребителям получать точную информацию о машине, в том числе техническую. Это весьма важно, к примеру, при проведении сервисных работ или улучшении характеристик машины (тюнинге). Сейчас довольно часто на рынке одна и та же модель автомобиля может быть как импортированной, так и произведенной внутри страны. Из-за этого возникают проблемы при проведении сервисных работ, например при установке различных деталей.

Электронное ОТТС будет интегрировано в базу е-ПТС, созданную АО «Электронный паспорт» (входит в «Ростех»). На основе уже имеющейся инфраструктуры автопроизводители создадут электронную форму для ОТТС, и она автоматически добавится в электронный паспорт автомобиля.

— Перевод этих работ в электронный формат позволит значительным образом снизить административные барьеры для автопроизводителей, появится прозрачность, исключатся все коррупционные возможности. Ограничится поступление на российский рынок непроверенной опасной техники, что будет способствовать повышению безопасности на дорогах, — уточнил Алексей Кулешов.

По его словам, допуск к информации электронного ОТТС получит автопроизводитель и сертификационный орган, а впоследствии в е-ПТС данные увидит и хозяин автомобиля. Бумажная версия документа сохранится до принятия такого формата ОТТС всеми странами — участницами ЕАЭС. На следующем этапе в Росстандарте хотят, чтобы в эту систему попали свидетельства о безопасности конструкции транспортного средства, выдающиеся на единичный ввоз автомобилей.

Автокомпании пока не комментируют новую систему учета одобрений. В комитете автопроизводителей Ассоциации европейского бизнеса в России, а также в компаниях Renault, Volkswagen, Hyundai на вопросы «Известий» не ответили. В «АвтоВАЗе» отказались от комментария.

По мнению управляющего партнера ERUssia Partners Сергея Бургазлиева, новая база ОТТС по сути позволит сформировать один большой сквозной каталог данных. Благодаря ему любой сотрудник ГИБДД, таможенник, чиновник и автомобилист смогут понять, действительно ли выдан тот или иной сертификат на конкретный автомобиль, есть ли там, согласно заводской спецификации, прицепное устройство, подножки, рейлинги или искомый тип мотора.

ИЗВЕСТИЯ

Данные OTT (Over-the-Top): лучшие наборы данных, базы данных и API 2023

Данные OTT (Over-the-Top)

Наборы данных поиска →

Показать категории

Что такое данные OTT (Over-the-Top)?

Данные Over-the-top (OTT) — это информация об услугах, которые осуществляют потоковую передачу контента с использованием подключения к Интернету, а не по спутнику или кабелю. Наборы данных OTT используются поставщиками и продавцами телевизионного контента для анализа эффективности платформы или поставщика на рынке OTT. Подробнее

Похожие запросы

Наборы потоковых данных Базы данных потоковой передачи Набор данных потоковой передачи API потоковой передачи API подкастов Набор данных мультимедиа

X-байт | Потоковое вещание и

OTT Данные Global Netflix, Hulu, Apple TV, Amazon Prime Video, HBO Now

от X-Byte

OTT платформа данные поставщик услуг парсинга. … не испытываю потеря данных потеря и прерывание, тогда как целевые приложения обновляются.

Доступно для 7 стран

2 года исторических данных

Запросить образец Посмотреть продукт ➔

4,5(1)

Зрители Mediasmart Connected TV

данные Европа

by mediasmart

Объедините инвентарное качество линейного телевидения с реклама тратит эффективность программной рекламы. … и в среднем 98 % завершения видео Разнообразие контента Качественный и безопасный для бренда контент; потоковые приложения, OTT

Доступно для 64 стран

Запросить образец Посмотреть продукт ➔

Выше

Данные – Международные потоковые медиа | 180 миллионов домохозяйств | 25 млн+ стримов в день | 85% покрытие за пределами США

by Above Data

В режиме реального времени OTT / потребление потокового мультимедиа данные на более 180 миллионов домохозяйств по всему миру с 85% этих ДХ … OTT самая большая аудитория данные коммерчески доступная библиотека набор данных в масштабе.

Доступно для 249 стран

180M домохозяйств

3 года исторических данных

85% потоков за пределами США

Доступен бесплатный образец

Запросить образец Посмотреть продукт ➔

TVEyes API Broadcast Feed для доступа к телевидению, радио и подкастам

Data

от TVEyes

TVEyes предлагает различные продукты data и API, предназначенные для создания аудио- и видеоконтента, а — . .. Мы создали инструменты и инвестировали в технологию , которая позволяет мой невероятно богатый и важный

Доступно для 9 стран

2M Количество часов транслируемого контента Ежемесячно

1 год исторических данных

Годовая лицензия

Доступен бесплатный образец

Запросить образец Посмотреть продукт ➔

Канал расшифровки трансляций с анализом настроений (GBTS)

по TVEyes

источник на другой или изо дня в день определять как настроение объекта изменилось или развилось над … Задачи по извлечению и обогащению информации, выполненные на , связанных расшифровок включают вставку

Доступно для 13 стран

Разовая покупка

Годовая лицензия

Доступен бесплатный образец

Запросить образец Посмотреть продукт ➔

Полностью тегированная глобальная стенограмма трансляций / текстовая лента (GBTF)

от TVEyes

Задачи по извлечению и обогащению информации по связанные с стенограммы, которые включают: вставку . .. Наш технологический партнер Computing выполняет различные задачи по извлечению и обогащению информации по

Доступно для 25 стран

8 Годы

8 лет исторических данных

Разовая покупка

Годовая лицензия

Доступен бесплатный образец

Запросить образец Посмотреть продукт ➔

Охвачено 7 стран.

Исторические данные за 2 года. Синемакс.

Охвачено 64 страны

Таргетинг на инвентарь CTV, синхронизация рекламы CTV на всех устройствах. Таргетинг и отслеживание как онлайн-конверсий, так и конверсий посещений.

180 млн домохозяйств

85% потоков за пределами США

249 охваченных стран

Данные о потреблении OTT / потокового мультимедиа в реальном времени для более чем 180 млн домохозяйств по всему миру, 85% из которых находятся за пределами США. Этот лучший в своем классе набор данных ч…

2 млн часов транслируемого контента Ежемесячно

Охвачено 9 стран

Исторические данные за 1 год

Сочетает необработанные стенограммы и метаданные с внутренними или внешними данными для оценки эффективности брендов. и как новостные события влияют на будущее.

8 лет

13 охваченных стран

Исторические данные за 8 лет

Стенограммы телетрансляций собираются у поставщиков кабельного, спутникового, потокового или наземного вещания. Выполнение задач по извлечению и обогащению информации…

8 лет

25 охваченных стран

Исторические данные за 8 лет

Стенограммы трансляций теле- и радиопередач собираются у поставщиков кабельного, спутникового, потокового или наземного вещания. Извлечение и обогащение информации т…

180 млн домохозяйств

85% потоков за пределами США

249 охваченных стран

Данные о потреблении OTT / потокового мультимедиа в реальном времени для более чем 180 млн домохозяйств по всему миру, 85% из которых находятся за пределами США. Этот лучший в своем классе набор данных ч…

8 лет

13 стран, охваченных

8 лет исторических данных

Стенограммы телетрансляций собираются от поставщиков кабельного, спутникового, потокового или наземного вещания. Выполнение задач по извлечению и обогащению информации…

2M часов транслируемого контента Ежемесячно

Охвачено 9 стран

Исторические данные за 1 год

Объединяет необработанные стенограммы и метаданные с внутренними или внешними данными, чтобы оценить, как работают бренды и как новостные события влияют на будущее.

Охвачено 7 стран.

Исторические данные за 2 года. Синемакс.

8 лет

25 охваченных стран

Исторические данные за 8 лет

Стенограммы трансляций теле- и радиопередач собираются у поставщиков кабельного, спутникового, потокового или наземного вещания. Извлечение и обогащение информации для…

Охвачено 64 страны

Таргетинг на ресурсы CTV, синхронизация рекламы CTV на всех устройствах. Таргетинг и отслеживание как онлайн-конверсий, так и конверсий посещений.

Above Data собирает и упаковывает уникальные активы данных в гибкой, интуитивно понятной среде без кода, что позволяет вам быстро получать ответы перед конкурентами

Соответствие требованиям

Этичное происхождение

Эксклюзивность

Уникальная информация

Без кода

Платформа

Ведущий в мире поставщик услуг веб-парсинга Мы предлагаем Python в США, Великобритании, Европе, Дании, Германии, Германии и других странах. Извлечение, мобильные приложения…

Глобальный видео- и аудиоанализ для лиц, принимающих решения на основе данных

Покрытие

27 стран

Языки

30+

Подкасты

35 000+

Мобильная программная платформа с самообслуживанием, которая предоставляет рекламодателям, торговым отделам и агентствам интегрированное решение для мобильной рекламы с уникальными ограничениями…

SpringServce — поставщик данных, предлагающий OTT (Over-the-Top) данные . Их штаб-квартира находится в Соединенных Штатах Америки.

inscape — поставщик данных, предлагающий данные о телесмотрениях и данные OTT (Over-the-Top).

Показать все ➔

Категории связанных данных

Connected TV DataEvent DataИгровые данныеOdds & Betting DataPodcast DataSports Data

Что такое данные OTT?

Over-the-top (OTT) — это кино- и телевизионный контент, который транслируется через высокоскоростное подключение к Интернету вместо использования спутникового или кабельного провайдера. Развлечения Over-the-top (OTT) становятся все более популярными в последние годы и привели к созданию множества потоковых онлайн-сервисов. Тем не менее, дополнительные приложения могут также включать приложения для онлайн-видеоконференций, которые заменили поставщиков стационарной и междугородной связи. Данные Over-the-top (OTT) относятся к информации, связанной с этими потоковыми онлайн-сервисами, от рейтингов зрителей и информации до цен на подписку.

Как собираются данные OTT?

Поскольку идея ОТТ-развлечений и приложений включает в себя целый ряд различных веб-сайтов и платформ, существует множество данных, которые можно собрать.

Веб-скрейперы и такие инструменты, как файлы cookie, можно использовать для измерения количества просмотров аудитории и популярности телешоу при потоковой передаче через OTT-сервис. Эти инструменты также могут отслеживать веб-трафик, чтобы узнать, сколько людей посещают и используют эти сайты, а также могут использоваться для отслеживания интересов и онлайн-привычек пользователей.

Он также может рассказать вам о самом провайдере OTT, собирая такую ​​информацию, как количество подписчиков и контент, доступный на сайте.

Каковы атрибуты данных OTT?

Как правило, набор данных Over-the-top (OTT) предоставляет различные типы информации.

Информация для потребителей — это информация о пользователе, который использует эти дополнительные услуги (OTT). Это может включать информацию об их онлайн-предпочтениях, а также об их привычках просмотра или звонков. Это также может быть более подробная информация о самих пользователях, например, их возраст, раса или пол, а также такие сведения, как их местонахождение.

Информация о провайдере. Сюда входят данные и сведения о самом провайдере OTT. Обычно это включает информацию об услуге, такую ​​как количество пользователей за определенный период времени или популярность определенных программ или фильмов, если это служба потокового вещания.

Для чего используются данные OTT?

Любой провайдер OTT-услуг будет полагаться на эти данные, чтобы дать разбивку по использованию своих услуг потребителями и оценить, как работает их бизнес по сравнению с другими конкурентами, особенно с ростом платформа over-the-top (OTT).

Традиционные вещатели также могут использовать эту информацию для оценки эффективности своего вещания по сравнению с провайдерами OTT-услуг.

По сути, эти данные можно использовать для измерения потребления людьми дополнительных (OTT) услуг и товаров, а также для маркетинговых кампаний с целью увеличения потенциала этих услуг для получения прибыли.

Как пользователь может оценить качество данных OTT?

Высококачественный набор данных Over-the-top (OTT) предоставит исчерпывающую информацию о ряде различных поставщиков услуг Over-the-Top (OTT), которая может быть уточнена в зависимости от услуг, которые вас интересуют. Эти наборы данных будут предоставлять информацию о поставщиках услуг, а также о людях, которые пользуются этими услугами, а также в высококачественном наборе данных OTT (over-the-top) эту информацию, которая регулярно и последовательно обновляется для предоставления самой последней и наиболее четкой информации.

Вы всегда должны запрашивать образец данных перед покупкой любых наборов данных Over-the-top (OTT), чтобы убедиться, что предоставленные данные соответствуют потребностям вашего бизнеса, и всегда читайте отзывы поставщиков данных перед покупкой, чтобы убедиться, что их данные самые высокие возможно качество.

Где я могу купить данные OTT (Over-the-Top)?

Поставщики и поставщики данных, зарегистрированные на Datarade, продают продукты и образцы данных OTT (Over-the-Top). Популярные продукты и наборы данных OTT (Over-the-Top), доступные на нашей платформе: X-Byte | Потоковые и OTT-данные Global Netflix, Hulu, Apple TV, Amazon Prime Video, HBO Now от X-Byte, Mediasmart Connected TV Viewer data Europe by mediasmart и Above Data — International Streaming Media | 180 миллионов домохозяйств | 25 млн+ стримов в день | 85% охвата за пределами США компанией Above Data.

Как получить данные OTT (Over-the-Top)?

Вы можете получать данные OTT (Over-the-Top) с помощью различных способов доставки — правильный для вас зависит от вашего варианта использования. Например, исторические данные OTT (Over-the-Top) обычно доступны для массовой загрузки и доставки с использованием корзины S3. С другой стороны, если ваш вариант использования критичен по времени, вы можете купить API-интерфейсы данных OTT (Over-the-Top) в реальном времени, каналы и потоки, чтобы загружать самые последние аналитические данные.

Переводы для этой страницы

Datos de OTT (over-the-top) (ES)

Анализ данных на платформах OTT: какую услугу выбрать? | Рик Ким

Попытка решить дилемму выбора OTT-платформ с помощью анализа данных

То, как мы потребляем видео, претерпело огромные изменения. Теперь у нас есть несколько OTT-платформ, таких как Netflix, Amazon Prime Video и Disney+, для потоковой передачи телешоу и фильмов онлайн. Из-за переизбытка информации и множества критериев для сравнения различных OTT-платформ пользователям становится все труднее найти то, что лучше всего соответствует их вкусам. В рамках этого исследования мы изучили различные наборы данных платформ OTT, чтобы предоставить пользователям информацию о каждой платформе, чтобы определить, на какие услуги подписаться. Среди множества факторов, влияющих на подписку на потоковую онлайн-трансляцию, мы в основном анализировали возраст, жанр и геномные теги с помощью Spark и Hive.

Мы обнаружили много общего между Netflix и Amazon Prime Videos. У них было похожее распределение тегов и жанров. Отличительным фактором между двумя платформами была возрастная группа. У Netflix было больше всего фильмов TV-MA, а у Amazon Prime Video больше всего фильмов TV-PG. Disney+, несомненно, лучше всего подходил для анимации. У каждой OTT-платформы были свои особенности.

Следующий контент был написан тремя авторами:
Chrissy Jeon
Jung Soo Ha
Yung Ju Rick Kim

В 2019 году рынок OTT оценивался в 85,16 миллиардов долларов США, и ожидается, что к 2025 году он достигнет 194,20 миллиардов долларов США. В условиях COVID-19 многие страны ввели меры социального дистанцирования. это вынуждало кинотеатры ограничивать количество зрителей или даже закрываться и побуждало людей оставаться дома, что ускорило рост числа подписок на платформу OTT. Поэтому мы подумали, что настало подходящее время проанализировать различные платформы OTT и предоставить полезную информацию для людей, которые не могут решить, какая платформа им подходит лучше всего.

В этом исследовании представлен анализ трех основных OTT-платформ — Netflix, Amazon Prime и Disney+. Наряду с наборами данных фильмов для каждой платформы мы включили два дополнительных набора данных: набор данных фильмов IMDb для изучения распределения жанров фильмов, возрастных ограничений и их средних оценок, и набор данных MovieLens для оценки геномов тегов, чтобы найти наиболее популярные теги, которые представляют каждую платформу.

Как показало исследование Reddy et al. в системах рекомендаций, основанных на фильтрации контента, метаданные фильмов, в частности жанр и рейтинг, являются ключевыми факторами, определяющими прогноз того, что пользователь может захотеть посмотреть в будущем. Однако мы обнаружили, что учет только этих двух факторов был недостаточно подробным, чтобы представить разнообразие контента на платформах OTT. Например, система рекомендаций, основанная только на жанре и рейтинге, не может удовлетворить потребности пользователя, предпочитающего визуально привлекательный контент или контент , основанный на реальных историях . Чтобы глубже погрузиться в исследование свойств контента, мы изучили набор данных геномных тегов, предоставленный MovieLens, который измерял, насколько сильно фильм проявляет определенные свойства, представленные тегами, с использованием алгоритма машинного обучения на пользовательском контенте, таком как рейтинги тегов и текстовые обзоры. Добавление анализа тегов генома помогло нам понять, какими свойствами контента обладает каждая платформа.

Архитектурная схема

Все необходимые наборы данных для аналитики были загружены в Hadoop HDFS. Данные каждой платформы OTT прошли обширную очистку данных и извлечение функций в Hive и Spark для создания единой окончательной схемы. Мы проанализировали возраст, жанр, геномы тегов в Spark, используя общую базовую схему, которую мы сделали. Выходные данные были записаны обратно в HDFS.

В следующем разделе мы подробно описываем мотивы этого исследования и представляем некоторые связанные исследования, которые могут помочь лучше понять состояние исследований в этой области. Затем мы описываем наборы данных, использованные для исследования: списки контента для Netflix, Amazon Prime и Disney+; рейтинги и жанровая классификация IMDb; Рейтинги и теги MovieLens. Мы объясняем процесс очистки и обработки данных, чтобы сделать их пригодными для анализа. В конце мы представляем анализ, проведенный с использованием набора данных, упомянутого выше.

В последние годы с появлением различных OTT-платформ возникла новая проблема: сложность выбора OTT-платформы для подписки. Netflix, Amazon Prime и Disney+ являются одними из многих OTT-сервисов, которые хорошо известны широкой публике, но количество сервисов растет по мере того, как к ним присоединяются локализованные OTT-платформы, такие как Watcha (Южная Корея) и Voot (Индия).

По мере того, как эти платформы изобретают новые способы выделиться среди конкурентов, представляя оригинальный контент, становится очевидным, что все больше клиентов теряются при выборе платформы, подходящей для их использования. Более того, большинство доступных рекомендательных систем ориентированы на предложение контента, а не платформ, которые содержат и предоставляют этот контент. Чтобы облегчить дилемму выбора, наше исследование направлено на то, чтобы представить руководство по выбору подходящей OTT-платформы, соответствующей вашим личным предпочтениям.

В целом для исследования использовались три группы наборов данных: списки контента для Netflix, Amazon Prime и Disney+; рейтинги и жанровая классификация IMDb; Рейтинги MovieLens и теги генома. В качестве основы для анализа использовались списки контента для каждой платформы. Однако, поскольку все они были собраны из разных источников, они не соответствовали времени последнего обновления и типам столбцов. Поэтому, чтобы облегчить процесс анализа и сделать результат более достоверным, нам пришлось привести данные к идентичному виду и объединить их с другими наборами данных, которые содержали непротиворечивую информацию о возрастных ограничениях, рейтинге и жанре.

Среди них были наборы данных IMDb и MovieLens. Хотя данные каждой платформы содержали информацию о жанрах и рейтингах IMDb, они были помечены в соответствии с разными категориями и обновлялись в разное время, что требовало использования отдельных данных для жанров и рейтингов. Кроме того, мы использовали данные MovieLens для усиления нашего анализа. Поскольку у нас не было ранее проведенных исследований для подтверждения наших выводов, мы решили провести аналогичный анализ двух разных данных. У MovieLens был собственный рейтинг и данные тегов, что делало его подходящим для сравнения с рейтингом и жанром IMDb. Мы предположили, что получение аналогичных результатов из двух источников укрепит достоверность нашего анализа.

Netflix

Набор данных контента Netflix состоит из телешоу и фильмов, доступных на Netflix по состоянию на 2019 год, с 7788 строками, включая заголовок и 12 столбцов. Столбцы включают show_id, тип, название, режиссер, актерский состав, страну, дату_добавления, выпуск_год, рейтинг, продолжительность, список_в и описание, но использовались только тип, название, выпуск_год, рейтинг и продолжительность.

Набор данных исходных фильмов Netflix содержит 525 строк, включая заголовок, и 48 столбцов, и для нашего исследования мы использовали только название и дату выпуска.

Amazon Prime Video

Набор данных Amazon Prime Video содержит в общей сложности 8128 строк и семь столбцов. Столбцы включают название, язык, рейтинг IMDb, время работы, год выпуска, рейтинг зрелости и сюжет. В итоге мы использовали только четыре из этих семи столбцов.

Чтобы отличить оригинальные фильмы от набора данных, мы взяли список оригинальных фильмов из Википедии. Он содержал 52 строки и 3 столбца; в столбцах были дата выпуска, название и примечания.

Disney+

Набор данных Disney+ содержит данные о фильмах и сериалах, которые не имеют отношения к нашему исследованию. Всего в нем 992 строки и 19 столбцов, включая название, сюжет, тип, режиссер и жанр, но для нашей цели использовались только imdb_id, title, type, Release_at и Rated.

Мы также использовали список оригинальных фильмов, взятый из Википедии. Данные содержали 56 строк и имели название, жанр, дату выпуска и время выполнения в виде столбцов. Однако большинство из них были выпущены после 2020 г., что не могло быть использовано в исследовании.

IMDb

Из IMDb мы использовали наборов данных title.basics.tsv.gz и title.ratings.tsv.gz .

title.basics.tsv.gz содержал такие столбцы, как идентификатор IMDb, название, год начала, время выполнения и жанр и т. д., но мы использовали только идентификатор IMDb, название и жанр из данных. Заголовки послужили ключом к объединению данных платформы и IMDb. Мы сохранили идентификатор IMDb, потому что при использовании его в качестве ключа упрощалось объединение данных рейтинга с данными платформы.

title.ratings.tsv.gz использовался, как следует из названия, для получения рейтинговых данных. Он содержал идентификатор IMDb, средний рейтинг и количество голосов, из которых мы использовали первые два столбца.

MovieLens

MovieLens — это веб-сайт, управляемый GroupLens, который независимо собирает информацию о рейтингах и тегах от своих пользователей. К счастью, link.csv содержал информацию, которая связывает идентификатор IMDb с идентификатором MovieLens, что упростило нам объединение данных MovieLens с нашим существующим фреймом данных. В отличие от данных IMDb, которые уже объединяли средний рейтинг и классифицировали жанры для каждого фильма, данные MovieLens имели индивидуальные рейтинги и теги, которые нам приходилось агрегировать.

Всего в MovieLens 1128 тегов, и каждый фильм имеет оценку от 0 до 1 для каждого тега. Чем он ближе к 1, тем фильм более соответствует тегу. Поскольку существует так много пар фильмов и тегов, мы отфильтровали только те пары, которые набрали более 0,8 балла, что было определено методом проб и ошибок.

Эксперимент состоял в основном из двух этапов: предварительной обработки и анализа. Предварительная обработка была важным этапом проекта, поскольку все данные поступали из разных источников. Были трудности, такие как устранение неоднозначности фильмов с одинаковыми названиями и объединение разных систем возрастного рейтинга, которые необходимо было преодолеть, чтобы начать анализ.

После предварительной обработки исходных наборов данных мы изучили, как разные платформы фокусируются на контенте, ориентированном на определенную аудиторию, отличающуюся возрастом и жанровыми предпочтениями.

Предварительная обработка Таблица 1. Общая базовая схема для анализа базовая схема (табл. 1).

Во-первых, мы очистили наши исходные наборы данных — набор данных фильма и исходный набор данных фильма, используя Hadoop для фильтрации ненужных столбцов и изменения формата столбца. Например, для Netflix нам пришлось преобразовать дату выпуска из «дд-мм-гггг» в строке в «гггг» в виде целого числа и отфильтровать лишние символы в значениях «длительности». Затем с помощью Spark мы создали фрейм данных для каждой платформы, содержащий объединенные наборы данных со столбцом «is_original», чтобы указать исходные фильмы. Наконец, фрейм данных был объединен с наборами данных IMDb (наборы данных IMDb — базовый и рейтинговый — были очищены путем фильтрации строк с нулевыми значениями «времени выполнения» и приведения значения «времени выполнения» к целому числу) для создания общей схемы для разных платформ. Для Amazon Prime после очистки Hive использовался для объединения исходных, неоригинальных наборов данных и наборов данных IMDb для создания базовой схемы без жанров. Затем с помощью Spark был добавлен столбец жанра и завершена общая базовая схема для аналитики.

Для анализа возрастной группы и жанра использовались кадры данных с общей базовой схемой. Для анализа тегов генома мы создали еще один кадр данных для каждой платформы, объединив общую базовую схему с наборами данных MovieLens, используя поле «imdb_id» в качестве ключа.

Анализ возрастных групп IMDb

Сначала мы проанализировали, на какую возрастную группу в первую очередь нацелена каждая платформа, на основе данных возрастной группы IMDb. Обобщение этой информации было сопряжено с трудностями, поскольку для разного контента использовались разные системы возрастных рейтингов. Таким образом, за исключением некоторых категорий, таких как «Одобрено» и «Принято», мы преобразовали фильмы, помеченные с использованием системы рейтинга фильмов Motion Picture Association, в соответствующие категории в Руководстве для родителей по телевидению, которое было более точно классифицировано.

Рисунок 1. Подсчет возрастных групп OTT-платформ. Изображение по автору.Рис. 2. Средние рейтинги OTT-платформ по возрастным группам. Изображение по автору.

На Рисунке 1 видно, что у Netflix подавляющее количество фильмов с рейтингом TV-MA, предназначенных для просмотра взрослой аудиторией и не подходящих для детей младше 17 лет. У него почти нет фильмов с рейтингом TV-G, который подходит для всех возрастов. В нем около 900 фильмов, подходящих для подростков от 14 лет и старше. Amazon Prime имеет сбалансированное распределение по возрастному рейтингу. В нем примерно одинаковое количество фильмов, относящихся к категориям «Все», TV-PG (рекомендуется родительский контроль) и TV-MA. Наконец, хотя это и не заметно из-за небольшого количества фильмов в целом, у Disney+ нет контента с пометкой TV-MA и небольшое количество фильмов с рейтингом TV-14. Все остальные фильмы имеют рейтинг TV-PG или TV-G, и их могут смотреть дети с присмотром родителей или без него.

По рейтингу (рис. 2) между разными возрастными группами нет большой разницы. Похоже, что у Disney+ в среднем более высокий рейтинг. Тем не менее, большинство оценок варьируются от 6 до 7, и узкий диапазон предполагает, что потребители должны больше сосредоточиться на распределении количества контента по возрастным группам, чем на оценках.

Анализ жанров IMDb

Рисунок 3. Количество жанров и средние рейтинги OTT-платформ. Изображение Автора.

В целом, Netflix и Amazon Prime имели одинаковое распределение по жанрам; драма составляла наибольшую долю, за ней следовали комедии и боевики. Тем не менее, у Netflix по-прежнему было больше контента почти во всех жанрах, причем Amazon Prime заметно превосходил Netflix только в боевиках и романтических фильмах. Кроме того, у Netflix более 500 документальных фильмов, а у Amazon Prime почти нет ни одного.

Disney+ показал самое характерное распределение. Тем не менее, у него было гораздо меньше контента по сравнению с двумя другими, что могло быть сильным фактором толчка. По-прежнему важно смотреть на форму распределения, потому что она показывает, чего ожидать в будущем. Disney+ явно фокусируется на семейных, комедийных, приключенческих и анимационных фильмах. В нем также есть боевики, драмы, документальные фильмы и фэнтези, но почти нет фильмов других жанров. Людям, которым нравятся разные жанры, лучше избегать Disney+.

С точки зрения оценок по жанрам, оценки в основном варьировались от 5 до 7. Новости имели высокий рейтинг выше 7 как на Netflix, так и на Disney+, но, учитывая, что на обеих платформах почти нет новостей, это ничтожно мало. Точно так же биографии и документальные фильмы получили хорошие оценки на всех платформах, но только у Netflix было достаточно документальных фильмов, чтобы относиться к ним серьезно. Интересно отметить, что непопулярные жанры имеют более высокие рейтинги, чем популярные. Драмы, комедии и боевики на Netflix и Amazon Prime, хотя и являются самыми популярными, имеют низкий рейтинг около 6. С другой стороны, Disney + хорошо справляется с жанрами, на которых они сосредоточены; Мультфильм имеет средний рейтинг 6,8, приключения 6,6, фэнтези 6,47 и семейный 6,43.

Анализ генома тегов MovieLens Рис. 4. Анализ генома тегов для оригинальных фильмов Netflix. Изображение автора. Рисунок 5. Анализ генома тегов для неоригинального фильма Netflix. Изображение Автора.

Netflix

Анализ набора данных MovieLens для Netflix (рис. 4, 5) показал результаты, коррелирующие с анализом жанров IMDb. Такие теги, как драма, комедия и боевик, были включены в один из часто встречающихся тегов как для оригинальных, так и для неоригинальных фильмов. Также были обнаружены другие свойства, которые можно было отличить от других платформ, такие как «визуально привлекательный» или «хороший саундтрек». Теги с высокими рейтингами для оригинальных и неоригинальных фильмов различались: «заговор», «олимпийские игры» и «россия» в тройке лучших для оригинальных фильмов и «берлин», «восточная германия», «полностью диалог» в качестве тройка лидеров среди неоригинальных фильмов. В целом, результаты высоко оцененных тегов и вхождений тегов как для оригинальных, так и для неоригинальных фильмов предоставили дополнительную информацию о типах контента, который есть у Netflix.

Рисунок 6. Анализ генома тегов для оригинальных фильмов Amazon. Изображение автора. Рисунок 7. Анализ генома тегов для неоригинальных фильмов Amazon. Изображение Автора.

Amazon Prime

Набор данных Amazon Prime содержит в общей сложности 52 оригинальных фильма. В данных MovieLens было всего около шести оригинальных фильмов Amazon. Несмотря на ограниченное количество оригинальных фильмов, аналитики обнаружили, что оригинальные фильмы Amazon Prime имеют теги, относящиеся к жанру «драма» и «комедия». Самые высокие средние оценки также показали аналогичную тенденцию. У неоригинальных фильмов Amazon Prime были теги, связанные в первую очередь с «боевиками», а затем с «комедиями». Теги с самым высоким средним рейтингом были связаны с темами, которые могли быть в боевиках, такими как «свобода», «сострадание» и «научно-фантастический культ». Но некоторые из них не имели отношения к тенденциям, которые мы обнаружили в ходе исследования. В целом аналитика MovieLens показала результаты, аналогичные тем, которые обнаружила наша жанровая аналитика.

Рисунок 7. Анализ генома тегов для Disney+. Изображение Автора.

Disney+

Для Disney+ были проанализированы только неоригинальные фильмы, поскольку было только 3 оригинальных фильма, которые были выпущены до 2019 года и доступны в MovieLens. Теги, которые чаще всего использовались для фильмов Disney +, были «анимация», «мультфильм Disney» и «семья». С точки зрения рейтинга по тегу темы, которые обычно связаны с анимацией, такие как «супергерои», «игрушки» и «анимация Pixar», получили самые высокие оценки. Хотя в данных MovieLens отсутствовал ряд фильмов, выводы соответствовали данным IMDb.

Возраст, жанр и геномы тегов являются важными факторами при определении подписки. В ходе нашего исследования мы обнаружили отличительные характеристики каждой платформы OTT. Из возрастной аналитики мы определили, что у Netflix было больше фильмов TV-MA по сравнению с другими платформами. У Amazon Prime было почти равномерное распределение фильмов с разным рейтингом зрелости. На Disney+ не было фильмов с рейтингом TV-MA, а были только фильмы с рейтингом TV-PG или TV-G. Результат подсказывает, на какие платформы подписаться в зависимости от возрастной группы фильмов, которые пользователи хотели бы видеть больше. Из жанровой аналитики мы обнаружили, что Netflix и Amazon Prime имеют одинаковое распространение. В них обоих больше всего драмы, комедии и боевика. Тем не менее, у Netflix был самый разнообразный контент во всех жанрах. Хотя у Disney+ было гораздо меньше контента по сравнению с двумя другими, он был самым сильным в семейных, приключенческих и анимационных фильмах. С помощью аналитики геномных тегов мы могли проверить качество нашей аналитики. Наши открытия в анализе кинообъективов в основном совпали с результатами, которые мы получили с помощью жанровой аналитики. У Netflix и Amazon была схожая тенденция использовать теги, связанные с драмой, комедией и боевиками, в то время как теги Disney+ были больше ориентированы на анимационные фильмы. Однако из-за меньшего размера набора данных для оригинальных фильмов, отчасти из-за того, что данные были ограничены фильмами, выпущенными до 2019 года., мы считаем, что потребуется дальнейший анализ с добавлением недавних фильмов, чтобы обеспечить более точную картину.

Вся наша работа была выполнена в кластере Нью-Йоркского университета. Мы хотели бы поблагодарить команду высокопроизводительных вычислений Нью-Йоркского университета за размещение и предоставление платформы для всего процесса. Мы также хотели бы поблагодарить пользователей Kaggle за публикацию своих наборов данных для использования в этом аналитическом проекте. На удивление сложно было найти данные платформы OTT, которые соответствовали бы нашим потребностям. Мы благодарим профессора Энн Малавет за руководство нашим исследованием и Tableau за предоставление нам программного обеспечения для создания визуализаций.

Код можно найти по ссылкам ниже:

Netflix

yungjurick/analysis-on-ott-platforms

Анализ данных на OTT-платформах: какую услугу выбрать? – yungjurick/analysis-on-ott-platforms

github.com

Amazon Prime

chrissykrissy/OTT-Platform-Big-Data-Research

Тема: SmartStream: какой сервис выбрать? Мы исследовали различные наборы данных платформы OTT, чтобы предоставить пользователям…

github.com

Disney+

hawill10/DisneyPlusETL

Код очищает данные контента Disney+, собранные с Kaggle, Wikipedia и IMDb. Использование Hadoop MapReduce, нежелательные столбцы…

github.com

Ким Э. и Ким С.