Python分析抖音数据,让视频爆起来

通过对抖音短视频的数据分析,发现平台在2019年10月20日至29日期间因活动推广用户量、播放量大幅增长。3500左右的作者贡献了80%的播放量,符合二八定律。热门歌曲与高播放量作品关联性强,大部分播放量集中在7-12秒的视频中。0点至5点及19点至0点是作品发布和播放的高峰期。建议作者选择热门背景音乐,发布7-12秒的视频,并在夜间活跃时段发布以提高曝光率。

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作者:松鼠爱吃饼干  

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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

 

可以看出大量作品来源与渠道0,占比98.48%。

选用的歌曲 top10

 

数量排名前十的背景音乐ID分别是:22、220、25、68、110、33、468、57、43、238(没有多余资料可查看对应歌曲名称)

 

上面所说的2019-10-21到2019-10-29时间段内,各歌曲作品的播放量都有增高,其中ID为 22,220, 68,25 的歌曲有暴涨趋势。

歌曲与点赞率,完播率

 

不同背景音乐作品的点赞率和完播率差距不大,即产生播放量后的点赞和完整播放结果差别不大

 

不同背景音乐作品的播放量差异巨大,个别歌曲播放量表现突出

 

结合上上图,平台大部分播放量的歌曲组成是小部分热门歌曲。

 

不同歌曲作品的点赞率与完播率在时间上的差异不大

不同作品时长与产品量和播放量的关系

 

不同时长的产品量和播放量正常正比关系

时长为7-12s的产品量(播放量)占大部分

23s以上播放量基本为0

作品时长与完播率,点赞率

 

完播率在2s-43s内总体稳定在0.4左右,在43s之后浮动较大;

点赞率在2s-43s内基本维持在0.6上下摇摆之内,在43s之后浮动较大。

作品发布时间(24H)

 

不同时段产品量与播放量基本成正比关系

10-17时间段,平台的作品量和播放量较低(工作/学习时间)

19-0-5 整个时间段的播放量都是比较高的。

作品发布时间与完播率,点赞率

 

0-5时间段内,作品的完播率和点赞率较高

总结

分析结果总结

平台:

  • 增加活动推广:吸引新用户,保持老用户
  • 增加作者激励项目:激励作者发布作品
  • 扩展渠道:吸引新用户涌入

作者:

  • 渠道:0
  • 背景音乐:热门歌曲
  • 作品时长:7-12s, 最好不超23s
  • 作品发布时间:19-0-5点,其中0-5点效果更佳
  • 积极参加平台活动

 

### 使用Python提升短视频平台上视频播放量的技术和策略 为了有效提升短视频平台上的视频播放量,可以采用多种技术和策略。以下是几种基于Python的具体方法: #### 数据收集与分析 利用Python编写爬虫程序可以从多个视频平台抓取有关视频播放的数据。这不仅限于简单的播放次数统计,还包括评论数、点赞数以及分享数量等互动指标[^1]。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_video_data(video_url): response = requests.get(video_url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 假设页面结构已知,解析具体字段 play_count = int(soup.find('span', {'class': 'play-count'}).text.replace(',', '')) likes = int(soup.find('button', {'aria-label': 'Like'}).find('span').text.replace(',', '')) comments = len(soup.find_all('div', {'class': 'comment'})) return { "play_count": play_count, "likes": likes, "comments": comments } ``` #### 用户行为模拟 通过自动化工具模仿真实用户的浏览习惯,比如自动刷新页面或点击推荐链接等方式增加曝光度。然而需要注意的是,在实施此类操作前应仔细阅读各平台的服务条款,确保合规合法[^2]。 #### 流行趋势预测模型构建 建立机器学习算法来预测哪些类型的视频更有可能获得高流量。例如,可以根据历史数据训练回归模型以估计未来某段时间内的潜在观众规模;也可以尝试时间序列分析法来进行短期波动性的预估。 ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression import pandas as pd # 加载已有数据集 data = pd.read_csv("video_metrics.csv") X = data[['duration', 'category_id']] # 特征变量 y = data['views'] # 目标变量 model = LinearRegression() model.fit(X, y) def predict_views(duration, category_id): features = [[duration, category_id]] predicted_views = model.predict(features)[0] return round(predicted_views) ``` #### 社交网络效应最大化 鼓励现有粉丝群体积极转发作品至其他社交平台,并设置奖励机制促进更多人参与讨论。同时还可以考虑与其他创作者合作开展联合活动,共同扩大影响力范围。
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