Python在抖音用户视频偏好分析中的应用（含代码、文档和数据集）
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简介：
本研究运用Python技术深入分析抖音平台用户的视频观看习惯与偏好，通过详实的数据处理及模型构建过程，并公开相关代码、文档和数据集以供学术交流。
为了进行抖音用户视频偏好分析，你可以遵循以下基本步骤：
1. 数据获取：
- 使用官方API：如果抖音提供了API接口，则需要注册开发者账号并获得访问权限来抓取数据。
- 编写爬虫程序：利用Python编写脚本来自动收集公开用户的资料。请注意遵守平台的使用条款，并注意潜在的法律风险。
- 购买第三方服务的数据：一些公司提供社交媒体上的用户行为等信息，可以考虑从这些供应商处购买所需数据。
2. 数据预处理：
获取到原始数据之后需要进行如下操作以准备分析工作：
- 清洗：移除无效或格式不正确的记录。
- 转换：将非结构化内容（例如文本描述、时间戳）转化为便于后续步骤使用的结构形式。
- 特征提取：从视频和用户信息中挑选出有助于理解偏好的关键指标，比如播放次数、点赞数量等。
3. 数据分析：
利用Python的各类库来进行深入研究：
- 描述性统计学方法：通过计算平均值、标准差等基本参数来了解数据集的整体特征。
- 相关性检验：考察不同变量间是否存在显著联系，比如观看时长与点赞数之间的关系。
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