Python分析抖音用户行为数据,看看发什么样的视频才会爆!

【数据分析】分类指标、用户价值与预测—抖音电商数据集 该数据集(douyin.csv)主要截取了200000条抖音电商平台上的商品销售情况。本文的分析将挖掘出影响销售各个指标的因素及程度、进行商业预测。 阅读详情

前言

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Python分析抖音用户行为数据视频讲解地址

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随着短视频的APP兴起,在短视频社交市场,抖音短视频异常火爆表现突出,希望通过本次的分析,给到用户发布视频的几点建议。

数据分析

1 平台

日播放量,日用户量,日作者量,日作品量

 

 

日播放量,日用户量,日作者量,日作品量随时间的变化趋势基本一致:平稳增长;在2019-10-20到2019-10-29时间段内,各指标均先出现巨大增长,后趋近平稳,再回落到正常水平值。猜测该时间点平台有进行活动推广,以至于吸引了大量用户。

作者:作品数量,作品获赞率

 

 

作者作品数量与播放率成正比关系

作者作品数量和点赞率并没有太大的关系

作者:播放量贡献

 

 

3500,18%左右作者贡献了平台80%的播放量,服从二八法则。

2 作品

作品来源

 

Python爬虫-抖音日活之日排行榜单,周排行榜单 本文是该专栏的第31篇,后面会持续分享python的爬虫干货知识,记得关注。众所周知,抖音目前是款日常消遣时间日活非常大的产品,但有些媒介平台会统计它的日活指数,比如日榜单,周榜单。而本文这里着重介绍日榜单和周榜单,值得一提的是,该榜单可以按各个up主的标签领域(比如生活,美妆,三农等),按领域进行排名。废话不多说,下面跟着笔者直接往下看正文,了解具体方法。 阅读详情

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数据来自于第三方监测,共有5000+数据信息。导入相关库,然后读取数据,对性别分布情况、点赞数、粉丝数、评论数TOP10、分享数TOP10、点赞数粉丝数汇总分布图、地点分布图及简介词云进行可视化。

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