b站用户画像2020_B站用户行为分析非官方报告

本文分析了2019年B站用户行为,包括视频发布量的增长趋势,弹幕发布的周期规律,以及播放量过w视频的作者与内容标签。发现视频发布量在周末较高,弹幕发布滞后一天,集中在周六日。热门UP主如暴走漫画、哔哩哔哩番剧等。热门内容标签中,番剧、音乐和游戏占据前列。数据来源于B站API,使用Python进行抓取与MongoDB存储。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

上次,我们做了一个B站/知乎大V排名监控工具(用python爬虫追踪知乎/B站大V排行)。

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有读者问,这个初始数据是怎么获取的?我说是来自于一个分析项目的副产品。

这个项目就是今天给大家展示的内容:

关于 bilibili 上用户行为的统计分析

因为完成统计已经有一段时间了,所以数据并非最新的实时数据

本项目由我们的实训生兼助教 清风小筑 完成。

获取代码、数据、图片及说明文档见文末

    数据来源    

分析数据基于 bilibili 网站上的公开信息,主要采集了以下数据维度:

  1. 2016年~2019年5月,每月各分类视频发布数

  2. 2019年1~5月,播放量过1w视频的标签、播放数、发布时间

  3. 2019年1~5月,播放量过10w视频的弹幕数、评论数、收藏数

  4. 2019年1~5月,播放量过50w的作者粉丝数、播放总数、视频数

之所以其中选择了 1w、10w、50w 等门槛,是因为B站的视频实在太多了,且有些数据不在列表请求中,需逐个获取。出于研究学习的目标,我们没必要完整抓取所有信息,只针对相对受欢迎的视频进行分析。

    相关数据量    

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2019年不到半年的视频发布量,已经占到了B站全站视频量的 1/4 以上,可见其最近正进入高速增长时期。

<think>好的,我现在需要帮助用户找到关于淘宝电商平台上饰品选品分析的大数据报告范例。用户明确提到需要“商务大数据报告范例”,所以首先我要确定用户的具体需求是什么。可能他们是在做市场分析、竞品研究,或者是准备自己的饰品店铺选品策略,需要参考现有的报告结构和分析方法。 首先,我应该考虑淘宝平台的数据来源。淘宝作为中国最大的电商平台之一,其数据包括销售数据、用户行为数据、搜索趋势等。饰品选品分析可能涉及流行趋势、用户偏好、价格区间、热销款式等维度。大数据报告通常包括这些方面的分析,并可能结合时间趋势、地域分布、消费者画像等内容。 接下来,我需要回忆之前提供的引用内容。引用[3]提到人脸属性识别,包括饰品作为其中一个属性,这可能与用户分析饰品佩戴者的特征相关。例如,通过分析用户上传的图片中的饰品佩戴情况,可以推测流行款式,进而指导选品。不过,用户的问题更偏向于商务大数据报告,可能需要销售数据、市场趋势等,而不仅仅是图像识别。但引用[3]提到的数据或许可以作为补充,比如结合用户属性(年龄、性别、表情等)来分析饰品购买偏好。 然后,用户需要的是范例,所以可能需要寻找公开的报告样本或者案例。但直接提供下载链接可能涉及版权问题,因此应该建议用户如何获取合法合规的范例,或者指出一些常见的分析维度和方法,供用户参考。 考虑到用户可能无法访问某些外部资源,比如引用[2]中的模型下载链接,可能与饰品设计相关,但用户的问题更侧重于选品分析,而非设计。不过,如果用户需要结合饰品设计趋势,可能可以参考模型中的设计元素,但这不是当前的重点。 引用[1]是关于分词工具的使用示例,可能与数据处理中的文本分析相关,比如分析商品评论、搜索关键词等。例如,使用分词技术处理用户评论,提取关键词,分析消费者对饰品的关注点(如材质、风格、价格等),这可以作为大数据报告的一部分。 综合这些,我需要构建一个结构化的回答,涵盖可能的分析维度、数据来源、分析方法,并结合现有引用中的相关信息,给出建议。同时,生成相关问题,帮助用户深入探讨。 需要确保回答符合系统级指令:使用正确的中文,数学表达式格式正确(如果有的话),引用标识自然添加。虽然没有直接涉及数学公式,但如果有数据分析方法,比如统计模型,可能需要使用LaTeX,例如$P(x)$表示概率,但用户的问题可能不涉及太多数学内容,所以可能不需要。 最后,生成的相关问题应围绕用户的需求扩展,比如数据分析工具、消费者行为分析、竞品策略等。</think>关于淘宝饰品选品分析的商务大数据报告范例,可参考以下结构化分析框架及数据来源建议: ### 一、核心分析维度 1. **市场趋势分析** - 通过$y=ax+b$线性回归模型预测饰品搜索量增长率,分析淘宝热搜词如$“ins风项链”“国潮耳饰”$的周期性波动 - 参考引用[3]中人脸属性数据,结合佩戴场景(如自拍图中的耳饰/项链出现频率)反推爆款潜力[^3] 2. **用户画像构建** - 使用淘宝生意参谋的年龄-性别-地域分布数据,建立用户分群矩阵 - 结合价格敏感度模型$P(p)=\frac{1}{1+e^{-k(p-p_0)}}$,划分不同客单价对应的消费群体 3. **竞品监测指标** ```python # 示例:竞品销量爬虫数据清洗(虚构代码) import pandas as pd df = pd.read_csv('taobao_jewelry.csv') top_products = df.groupby('product_id')['monthly_sales'].sum().nlargest(10) ``` ### 二、数据获取途径 1. **官方平台工具** - 淘宝生意参谋「饰品」类目下的交易指数、流量来源构成 - 直通车关键词规划器中$“925银饰”“复古发簪”$等长尾词竞争度 2. **第三方数据服务** - 艾瑞咨询/易观智库发布的《中国饰品电商消费白皮书》 - 引用[2]中模型下载页面的设计趋势数据(通过3D模型反推流行元素)[^2] 3. **用户行为分析** - 引用[1]的分词技术处理商品评论(如结巴分词提取“褪色”“质感”等高频词)[^1] - 客服对话记录中的材质咨询统计(如$“钛钢防水”$提及率) ### 三、报告范例结构示例 1. **执行摘要**:饰品品类GMV同比增长率与细分市场占比 2. **方法论**:基于Apriori算法的关联规则挖掘(如$项链+手链组合购买率\ge 23\%$) 3. **可视化呈现**: - 热力图展示义乌/广州产业带商品价格分布 - 时间序列图对比大促期间银饰/亚克力材质销售曲线
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