Python分析抖音用户行为数据，看看发什么样的视频才会爆！
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python分析抖音用户行为数据，看看发什么样的视频才会爆！，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含2205字，纯文字阅读大概需要4分钟。
内容图文
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
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
图片上传中
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：
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增加活动推广：吸引新用户，保持老用户
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增加作者激励项目：激励作者发布作品
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扩展渠道：吸引新用户涌入
作者：
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渠道：0
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背景音乐：热门歌曲
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作品时长：7-12s, 最好不超23s
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作品发布时间：19-0-5点，其中0-5点效果更佳
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积极参加平台活动
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内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Python分析抖音用户行为数据，看看发什么样的视频才会爆！全部内容，希望文章能够帮你解决Python分析抖音用户行为数据，看看发什么样的视频才会爆！所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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