網頁視頻數據分析方法

Ⅰ bilibili怎麼做短視頻數據分析

需要藉助第三方數據分析工具，火燒雲數據，多維數據分析精準專業。

Ⅱ 有人知道b站視頻數據分析如何查看嗎~

用第三方數據分析平台查看，以飛瓜數據B站版為例，在平台內找到所想查看的視頻，點擊視頻分析就能看到視頻數據概覽、up主數據概覽、視頻人氣數據表現、視頻傳播效果、視頻標簽、評論分析、彈幕分析、觀眾畫像，若視頻有上視頻熱榜還能查看視頻播放、分享、彈幕、評論、點贊、投幣、收藏數據變化趨勢不妨網路一下。

Ⅲ 嗶哩嗶哩視頻怎樣做數據分析啊

這個需要藉助第三方數據平台了，像飛瓜數據B站，是專門做B站數據分析的，提供熱門視頻榜、UP主查詢搜索⌄粉絲榜、行業榜、漲粉榜、品牌推廣、直播、電商、手游分析等，運營者可以通過up主搜索找到所想看的up主查看詳細信息，除了基礎的一些數據，還有作品視頻分析、粉絲分析、輿情分析等

Ⅳ 視頻號數據要怎麼分析

視頻號數據可以大致分為三個維度：賬號數據、短視頻數據、直播數據。

1、賬號數據：發布作品數、視頻時長分布、發布時間分布、作品獲贊分布、常用話題等

2、短視頻數據：獲贊數、評論數、轉發數等

3、直播數據：直播場次、觀看人數、銷售額、銷量等

這些都是可以在新視查看的，在視頻號詳情頁里，包括作品概覽、短視頻掛鏈、直播數據、帶貨數據。

Ⅳ bilibili熱門視頻數據分析怎麼看

進入新站數據，使用爆款速遞功能，通過爆款視頻的各項數據，了解視頻爆火原因，分析粉絲用戶的興趣取向，打造出自己的爆款。

可查看B站各個分區的每日爆款視頻，並可按照新增播放、新增彈幕、新增評論、新增獲贊等進行排序，幫助運營者發現新晉爆款視頻，為視頻創作提供思路及方法

想要使用以上功能，可網路搜索新站數據（xz.newrank.cn），進入官網查看。

Ⅵ 短視頻數據分析都有哪些方面

播主發現（播主搜道索、領域紅人榜、粉絲飆升榜、影響傳播榜、新銳小生榜、區域回排行榜）

短視頻運營實時更新
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Ⅶ bilibili(1)-爬取視頻信息進行數據分析

感謝@雄哥和@遜哥的幫助才得以完成這篇文章，不然，還不知怎麼應對IP限制。
項目地址： https://github.com/UranusLee/bilibili_spider

通過chrome可以看出來B站視頻統計信息是通過js載入，打開開發者工具可以到stat?aid=31的json文件。

再分析json文件的載入方式，基本可以得到所需要的headers參數。

因為之前一直都在爬取豆瓣、知乎、拉勾這些有特殊headers的網站，所以，為了省事，還是全部headers都加上。

進行爬取的時候，發生了一點問題，通過不斷測試，基本可以斷定B站有IP訪問限制，基本上是1分鍾150次以下不會封IP，封閉IP一次為5分鍾，所以考慮用代理IP，拿著買好的穩定的IP，刻不容緩的加入進來。

總共爬取下來710多W條數據，用了三四天的時間，期間網路斷掉，或者IP地址停用，一直耽擱，之所以不準備繼續下去是因為數據還准備做一個B站每年數據分析，所以選用了aid=11883351這條數據作為截止可以比較好的對應上每年7月初的一個數據對比分析

發現有播放數為-1的值，總共占數據總量的2%，故而刪除。

可以看出基本上播放量，彈幕，評論回復，收藏，硬幣，分享基本就是長尾數據，有大量的小數值的數據，但是整體的平均值受極值的影響較大。相比較而言view播放量更加有研究性。

1.播放量佔比分析

總共分為<500,500-1000,1000-5000,5000-20000,>20000。
播放量整體還是大量的淹沒視頻，播放量小於500的達到了整體視頻的48.8%，而播放量20000以上的只佔到5.4%，按照「二八原則」，視頻達到3338以上的播放量即達到B站視頻實際效用的界限。

2.分年份分析B站視頻增長速度

以每年7月份為周期分析

通過aid可以查到所有爬下的數據所屬的時間，再按照概率分析大概的時間就可以得出每一年7月份的視頻量。

整體的視頻數量增長速度實際上是大致按照每年翻倍的速度來增長，整體增長曲線拋開10-11年，整體增長平和。

2010-2011年之間，必定是發生了事才會導致視頻量突增，才會導致視頻總量增長率超過800%。通過查詢，基本確實如之前所假設一樣，10年因為Ac fun（A站）確實發生了嚴重的幾次彈幕沖突，A站關閉了彈幕系統，加上很多人打出「ACG滾出ac」的標語，大量的A站up主轉移至B站，開始了B站的逆襲。

14年一年視頻增長率唯一一次跌至94%，是因為14年動畫版權問題，禁止了私自上傳動畫，視頻量比預期下跌了大概8W左右。今年更加誇張的是2018年還沒有到07月份，視頻總量已經達到2200W左右。

3.參與率分析用戶活躍度

彈幕成本是最低的，大概平均27.8人次觀看，就會出現一次彈幕（包括非會員的觀看次數，但是無法發彈幕，提高了彈幕成本），分享成本不僅僅是會員，非會員沒有登陸也可以分享，這確實42.58人次的成本僅僅高於彈幕成本，說明B站整體視頻風格更加多元化。121.58的投幣成本受限於B站的投幣系統，B幣少，並且獲得有難度，導致投幣成本遠高於其他幾項。

4.投幣分析

B站投幣有「不牛不投，不服不投」的潛性規則，往往一個視頻的投幣量可以反應視頻的質量和B站的流行趨勢。
排名第一的是 【嗶哩嗶哩2017拜年祭】 ，94.1W投幣
排名第二的是 【古箏】千本櫻——你可見過如此兇殘的練習曲 ，79.6W投幣
排名第三的是 【嗶哩嗶哩2016拜年祭】 ，77.2W投幣
然後是敖廠長的兩連擊
【敖廠長】讓你耳朵懷孕的FC游戲 ,74.6W投幣
【敖廠長】打臉!魂斗羅水下八關存在 ,73.0W投幣

其實可以看出前三名中，兩次拜年祭以及用戶群體的自發投幣，整個拜年祭已經成為B站文化的一部分，是每年最核心的一部分。當然也不缺乏敖廠長這種良心up主，每一次對於過往游戲的解疑和介紹，還有那無所不能的哥們，宅男但不失真心，牛逼但非常人親。

文化的多元化才是整個B站撐起一片天的本質原因，我曾經在B站中過《極樂凈土》的毒，看過外國人在中國成了網紅，聽過古箏彈奏魂斗羅、彈奏日本電音。這是一個大熔爐，每個人都可以找到自己喜歡的東西，我突然想起了廣告模塊的一個高分視頻，彈幕量只有300，但是播放量有2000多萬次，我不知道是B站運營人員清空了一部分的彈幕和評論，但是一個廣告在B站，在這個無數個平時看都不看廣告的年輕人，能夠看上2000多萬次，幾乎人均一次。我才覺得我真正的知道。

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數據分析的部分有點意猶未盡，今天實在是困了，今天稍晚或者明天會繼續對於B站各個模塊繼續進行深挖，包括彈幕的語義分析、通過彈幕揣摩劇情、哪種視頻可以火、up主的影響力、視頻質量建模等。

Ⅷ 在線教育平台如何進行數據分析

在線教育（以視頻為主） 的數據分析 ，可以快速的獲取數據，分析數據，因才施教 ，這是區別與傳統課堂教育的優勢。如何設計數據平台或者數據分析平台需要解決那些問題？在我看來，數據平台分為兩種，一種是信息型，信息型平台重在展示平台中所積累的數據，重在客觀展示，而具體這些數據能得到哪些結論運用到教學中甚至產品改進中，需要的是具體情況具體分析。分析內容可能根據實際需求，既包括網站內容，比如pv，uv, 激活，注冊，周活等，也包括相關運營數據統計，另一部分為課程數據，比如視頻的觀看，作業，測驗的完成，通過，各階段佔比，用戶profile 等數據。數據重在人工分析和運用上，比如視頻觀看，某一時間點（段）突然回放度增高，那麼原因有哪些呢？可能是學生觀看這部分視頻知識點時遇到了困難，遇到回放在看一遍，或者是否是老師講的太快，學生沒聽明白，需要回放一下？這需要你來分析具體情況並結合教學實際來查找原因。數據的另一個重要作用即預測作用，換言之，這屬於知識型數據平台。比如通過學生的行為數據，預測哪些學生是付費課程潛在用戶？哪些學生會更可能完成課程學習得到證書？這樣的數據平台在設計上更具有難度一些，需要進行一些數據挖掘工作和機器學習內容，需要有大量的演算法公式和分析研究。