Netflix Data Analysis & Visualization

Ce projet propose une analyse exploratoire du catalogue Netflix (films et séries) à l'aide de Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn) et une application interactive Streamlit.

Contenu du Projet

• Projet_Netflix.ipynb : Notebook Jupyter contenant l'analyse exploratoire des données (EDA), le nettoyage, et des visualisations avancées (corrélations, tendances temporelles, nuages de mots, etc.).
• app.py : Application Streamlit offrant un tableau de bord interactif pour explorer les données.
• netflix_titles.csv : Le jeu de données utilisé (source : Kaggle).
• report_content.md : Synthèse des observations et conclusions.

Installation

1. Cloner ce dépôt :

   git clone https://github.com/AzLeCurieux/8PRO408--Mini-Projet

2. Installer les dépendances :

   pip install pandas numpy matplotlib seaborn plotly streamlit jupyter wordcloud

Utilisation

Lancer le Notebook

Ouvrez le notebook dans Jupyter Lab ou VS Code :

jupyter notebook Projet_Netflix.ipynb

Exécutez toutes les cellules pour voir l'analyse complète.

Lancer l'application Streamlit

Exécutez la commande suivante dans votre terminal :

streamlit run app.py

L'application s'ouvrira dans votre navigateur par défaut (généralement à l'adresse http://localhost:8501).

Une version deployé existe aussi ( https://8pro408--mini-projet.streamlit.app/ )

Le StreamLint

Fonctionnalités de l'application

• Filtres : Filtrez par type (Film/Série), pays et année d'ajout.
• KPIs : Visualisez rapidement le nombre total de titres.
• Graphiques Interactifs : Explorez la répartition des genres, l'évolution temporelle et la distribution géographique.
• Données : Accédez aux données brutes filtrées.