基于Python的“哔哩哔哩”视频热度分析.doc

简介：
本文档探讨了运用Python编程语言对哔哩哔哩B站平台上的视频热度进行数据分析的方法和技巧，旨在帮助用户理解影响视频热度的关键因素。 本论文基于Python对哔哩哔哩视频网的视频热度进行了分析研究。作为国内最受欢迎的用户网站之一，哔哩哔哩具有极高的用户忠诚度；根据其数据报告，在过去12个月内的留存率为79%，而自2009年注册至今仍活跃的会员比例高达60%。本论文的主要目标在于通过视频热度的数据分析来洞察15-45岁年龄段用户的兴趣偏好，为相关研究提供重要参考。 技术框架方面： 1. Scrapy 框架：此Python工具用于抓取网站数据，并能依据特定规则处理和存储这些信息。本段落使用Scrapy框架以获取哔哩哔哩视频网的数据。 2. Pandas 库：Pandas是一个强大的数据分析库，支持对复杂数据集进行高效操作、分析及可视化展示。本论文利用该工具来清洗并解析从网站抓取的原始数据。 3. Pyecharts 库：这是一个Python图表制作库，能够将分析结果转化为直观易懂的各种图形和表格形式。本段落采用Pyecharts来进行研究结论的数据可视化呈现工作。 在具体操作上： 1. 数据采集阶段，通过Scrapy框架收集哔哩哔哩视频网的视频标题、描述信息以及播放量等关键指标。 2. 预处理环节中应用Pandas库执行数据清洗任务，并进行必要的转换和筛选步骤以确保后续分析准确性。 3. 利用Pandas对预处理后的数据集展开深入剖析，包括但不限于热度排行、播放次数统计及热门标签识别等方面的研究工作。 最终可视化展示内容涵盖： 1. 分区占比图：运用Pyecharts描绘不同分区的视频热度分布状况。 2. 平均播放量图：利用该库反映各视频作品的整体观看频次情况。 3. 三连互动率图表：用以展现用户对视频进行点赞、投币与分享等积极反馈行为的趋势变化。 4. 地区平均播放统计图：揭示不同地理区域内的观众对于特定分区内容的偏好差异。 5. 热门标签分布图：展示当前最受关注的话题领域及其相关性分析结果。 综上所述，本段落通过详尽的数据挖掘和可视化手段，全面剖析了哔哩哔哩视频网上的热门作品特征，并为网站运营策略优化及用户行为学研究提供了有价值的洞见。