Netflix embrulhado com SQL: Vamos mergulhar em seu ano de streaming

Neste artigo, transformaremos seu histórico de visualização da Netflix em seu próprio Netflix Wrapped, usando SQL. Já se perguntou qual foi o programa que você mais assistiu ou em que dia não resistiu a apertar o play? Vou lhe mostrar como obter todos esses insights divertidos. Vamos nos aprofundar!

O ano está quase no fim, então por que não fazer uma retrospectiva divertida de seus hábitos na Netflix? Lembra-se de todos os fins de semana em que você disse que "assistiria a apenas um episódio"? Pois é, eu também.

Com o SQL, você pode transformar seu histórico de visualização da Netflix em insights interessantes, como encontrar seus programas mais assistidos ou descobrir seus padrões de binge-watching. É mais fácil do que você imagina e, honestamente, é muito divertido ver os dados expostos!

Se isso parece ser o seu tipo de coisa, talvez você também goste de ler meu outro artigo sobre como analisar seus dados do Spotify Wrapped com SQL.

Mas vamos voltar aos filmes e séries.

Etapa 1: Obtenha seus dados da Netflix

Para começar, você precisa de seu histórico de visualização da Netflix. É aqui que tudo começa! Você fará o download dos dados que a Netflix tem guardado discretamente sobre tudo o que você assistiu. Aqui está o que você precisa fazer:

1. Faça login na Netflix em seu navegador (confie em mim, é muito mais fácil assim).
2. Clique em Configurações da conta (abaixo da foto de seu perfil).
3. Vá para Profile & Parental Controls (Perfil e controle dos pais), escolha seu perfil e clique em Viewing activity (Atividade de visualização).
4. Role até a parte inferior e clique em Baixar tudo. Bum! Você tem um arquivo CSV com tudo o que assistiu.

Entendeu? Ótimo! Vamos seguir em frente.

Etapa 2: Carregue-o no PostgreSQL (a maneira divertida)

O PostgreSQL é um poderoso sistema de banco de dados relacional de código aberto, perfeito para lidar com dados estruturados, como seu histórico de visualização da Netflix. Ele é confiável, versátil e amplamente utilizado em tudo, desde projetos pessoais até aplicativos empresariais.

Para facilitar ainda mais as coisas, usaremos o pgAdmin, uma interface gráfica amigável para gerenciar bancos de dados PostgreSQL. Pense no pgAdmin como seu centro de comando: ele permite que você crie bancos de dados, execute consultas e visualize dados sem a necessidade de memorizar uma tonelada de comandos SQL.

Se você ainda não conhece essas ferramentas, confira este guia para iniciantes: Como instalar e configurar o PostgreSQL com o pgAdmin. Esse guia o guiará por todo o processo, tornando-o muito fácil de começar.

Agora, vamos colocar seus dados no PostgreSQL para que possamos começar a trabalhar com eles. O procedimento é o seguinte:

1. Abra o pgAdmin e conecte-se ao seu servidor PostgreSQL.
2. Adicione uma tabela para seus dados escrevendo esta consulta na ferramenta Query:

CREATE TABLE NetflixViewingHistory (
    Title TEXT,
    Date DATE
);

3. Importe seu arquivo CSV:
• Clique com o botão direito do mouse na tabela e selecione Importar/Exportar.
• Escolha o arquivo CSV, mapeie as colunas para Title e Date e clique em OK.

Quer ser mais sofisticado? Você também pode importar dados com uma consulta SQL:

COPY NetflixViewingHistory(Title, Date)
FROM '/path/to/your/NetflixViewingHistory.csv'
DELIMITER ','
CSV HEADER;

Basta substituir /path/to/your/NetflixViewingHistory.csv pelo caminho real do arquivo.

E, assim, seus dados estão prontos para serem usados! Para verificar os dados e certificar-se de que tudo foi carregado corretamente, você pode executar uma consulta SQL simples para verificar sua tabela:

SELECT * 
FROM NetflixViewingHistory 
LIMIT 10;

Isso exibirá as primeiras 10 linhas de sua tabela. Se você vir seus shows, datas e detalhes organizados em colunas, está tudo pronto!

Etapa 3: Veja qual série foi a mais assistida

Muito bem, vamos descobrir quais séries o mantiveram grudado na tela este ano. Em vez de examinar apenas todos os títulos, essa consulta se concentra em encontrar as séries mais assistidas agrupando os episódios. Ao executar essa consulta, você descobrirá os programas que dominaram seu tempo na Netflix.

Essa consulta conta quantos episódios você assistiu de cada série, dando a você um vencedor claro para a série mais assistida. Foi Friends? Talvez Stranger Things? Vamos dar uma olhada:

SELECT 
  SPLIT_PART(Title, ':', 1) AS Series, 
  COUNT(*) AS WatchCount
FROM NetflixViewingHistory
GROUP BY Series
ORDER BY WatchCount DESC
LIMIT 10;

Essa consulta fornece uma lista de suas séries mais assistidas. Em meus resultados, "Friends" ficou em primeiro lugar, com "The Office" e "Dr. House" logo atrás. Outras escolhas populares para mim incluíram "Vikings", "Breaking Bad" e "Cobra Kai". Até mesmo "Designated Survivor" e "Fauda" entraram na lista, mostrando uma mistura bastante eclética!

Agora é a sua vez. Como é a sua lista? Sua série favorita de todos os tempos entrou na lista ou houve algum candidato surpresa no topo? Faça uma tentativa e me conte!

Etapa 4: Identifique as tendências ao longo do ano

Vamos nos tornar nerds com algumas estatísticas mensais para descobrir suas tendências de visualização. Você assistiu mais durante os meses aconchegantes de inverno ou o verão foi sua temporada de farra na Netflix? Usando o SQL, podemos dividir seu histórico de visualização mês a mês para ver como seus hábitos mudaram ao longo do ano.

Aqui está uma consulta SQL bem legal para você:

SELECT 
  EXTRACT(YEAR FROM Date) AS Year, 
  EXTRACT(MONTH FROM Date) AS Month, 
  COUNT(*) AS TotalViews
FROM NetflixViewingHistory
GROUP BY Year, Month
ORDER BY Year DESC, Month DESC;

Essa consulta lhe dará um detalhamento mês a mês de quantos programas ou filmes você assistiu. Por exemplo, você pode notar um pico em dezembro, graças aos especiais de férias, ou em julho, durante aquelas noites preguiçosas de verão. No meu caso, dezembro foi um mês fora de série - claramente, um mês cheio de noites aconchegantes de cinema.

Quer saber qual mês em 2024 teve o maior número de visualizações em geral? Experimente esta consulta:

SELECT 
  EXTRACT(MONTH FROM Date) AS Month, 
  COUNT(*) AS TotalViews
FROM NetflixViewingHistory
WHERE EXTRACT(YEAR FROM Date) = 2024
GROUP BY Month
ORDER BY TotalViews DESC
LIMIT 1;

Essa consulta identifica o mês mais movimentado de 2024. Para mim, fevereiro foi o vencedor absoluto - consegui assistir a impressionantes 77 programas e filmes! Parece que aquelas noites aconchegantes de inverno foram perfeitas para maratonas de Netflix. Mas qual filme ou série foi o mais popular entre as maratonas de fevereiro? Vamos descobrir com esta consulta:

SELECT 
  SPLIT_PART(Title, ':', 1) AS Series, 
  COUNT(*) AS TotalViews
FROM NetflixViewingHistory
WHERE EXTRACT(YEAR FROM Date) = 2024 AND EXTRACT(MONTH FROM Date) = 2
GROUP BY Series
ORDER BY TotalViews DESC;

Essas consultas mostrarão seu título favorito e a série mais assistida em fevereiro. No meu caso, a maioria das 77 séries assistidas foram episódios de "Dr. House" e "Yellowstone". E você? Foi uma série icônica ou um filme reconfortante ao qual você sempre voltava? Verifique seus resultados!

Etapa 5: Descubra padrões surpreendentes

Quer saber qual é o seu dia preferido na Netflix? Vamos descobrir o dia da semana em que é mais provável que você aperte o play. O SQL pode revelar isso facilmente analisando seu histórico de exibição e contando quantos programas ou filmes você assistiu em cada dia da semana. É uma maneira divertida de identificar seus padrões de streaming!

SELECT 
  CASE EXTRACT(DOW FROM Date)
    WHEN 0 THEN 'Sunday'
    WHEN 1 THEN 'Monday'
    WHEN 2 THEN 'Tuesday'
    WHEN 3 THEN 'Wednesday'
    WHEN 4 THEN 'Thursday'
    WHEN 5 THEN 'Friday'
    WHEN 6 THEN 'Saturday'
  END AS DayOfWeek,
  COUNT(*) AS Views
FROM NetflixViewingHistory
GROUP BY DayOfWeek
ORDER BY Views DESC;

Para mim, o resultado foi bastante óbvio: os fins de semana dominavam meu tempo na Netflix! Os domingos e sábados eram meus principais dias de farra. E você? Os finais de semana foram os campeões ou você costuma assistir mais durante a semana? O SQL facilita a descoberta de seus hábitos exclusivos e revela padrões interessantes em seu histórico de visualização. Experimente e veja o que seus dados dizem!

Netflix embrulhado usando SQL

Você conseguiu! Acabou de transformar seu histórico de visualização da Netflix em seu próprio Netflix Wrapped usando SQL. Não é incrível ver todas essas estatísticas apresentadas? Desde encontrar suas séries mais assistidas até identificar seus dias favoritos de farra, você tem uma visão completa de seus hábitos de streaming.

Você já conhece minhas estatísticas - agora é hora de conhecer as suas! Como são seus resultados? Uma série surpresa ficou em primeiro lugar ou seu mês mais movimentado foi um choque? Seja qual for a sua história, o SQL facilita a descoberta e o compartilhamento!

Se isso foi divertido (e vamos ser sinceros, foi mesmo), você deveria conferir a trilha SQL de A a Z. Ele está repleto de sete cursos incríveis que ensinam tudo, desde consultas básicas até habilidades mais avançadas, como junções, agregações e subconsultas. É interativo, prático e desenvolve suas habilidades passo a passo - mais ou menos como acabamos de fazer, mas em um nível totalmente novo.

Confie em mim, esse curso é a próxima etapa perfeita se você estiver pronto para melhorar seu nível de SQL. Quem sabe? No próximo ano, você poderá usar o SQL para analisar tudo, desde o progresso do seu condicionamento físico até seus planos de viagem. Boas transmissões - e consultas.