交叉统计分析方法哔哩哔哩

❶ 如何使用spss进行交叉列联表分析

1、首先我们打开之前导入的spps文件。

❷ bilibili(1)-爬取视频信息进行数据分析

感谢@雄哥和@逊哥的帮助才得以完成这篇文章，不然，还不知怎么应对IP限制。
项目地址： https://github.com/UranusLee/bilibili_spider

通过chrome可以看出来B站视频统计信息是通过js加载，打开开发者工具可以到stat?aid=31的json文件。

再分析json文件的加载方式，基本可以得到所需要的headers参数。

因为之前一直都在爬取豆瓣、知乎、拉勾这些有特殊headers的网站，所以，为了省事，还是全部headers都加上。

进行爬取的时候，发生了一点问题，通过不断测试，基本可以断定B站有IP访问限制，基本上是1分钟150次以下不会封IP，封闭IP一次为5分钟，所以考虑用代理IP，拿着买好的稳定的IP，刻不容缓的加入进来。

总共爬取下来710多W条数据，用了三四天的时间，期间网络断掉，或者IP地址停用，一直耽搁，之所以不准备继续下去是因为数据还准备做一个B站每年数据分析，所以选用了aid=11883351这条数据作为截止可以比较好的对应上每年7月初的一个数据对比分析

发现有播放数为-1的值，总共占数据总量的2%，故而删除。

可以看出基本上播放量，弹幕，评论回复，收藏，硬币，分享基本就是长尾数据，有大量的小数值的数据，但是整体的平均值受极值的影响较大。相比较而言view播放量更加有研究性。

1.播放量占比分析

总共分为<500,500-1000,1000-5000,5000-20000,>20000。
播放量整体还是大量的淹没视频，播放量小于500的达到了整体视频的48.8%，而播放量20000以上的只占到5.4%，按照“二八原则”，视频达到3338以上的播放量即达到B站视频实际效用的界限。

2.分年份分析B站视频增长速度

以每年7月份为周期分析

通过aid可以查到所有爬下的数据所属的时间，再按照概率分析大概的时间就可以得出每一年7月份的视频量。

整体的视频数量增长速度实际上是大致按照每年翻倍的速度来增长，整体增长曲线抛开10-11年，整体增长平和。

2010-2011年之间，必定是发生了事才会导致视频量突增，才会导致视频总量增长率超过800%。通过查询，基本确实如之前所假设一样，10年因为Ac fun（A站）确实发生了严重的几次弹幕冲突，A站关闭了弹幕系统，加上很多人打出“ACG滚出ac”的标语，大量的A站up主转移至B站，开始了B站的逆袭。

14年一年视频增长率唯一一次跌至94%，是因为14年动画版权问题，禁止了私自上传动画，视频量比预期下跌了大概8W左右。今年更加夸张的是2018年还没有到07月份，视频总量已经达到2200W左右。

3.参与率分析用户活跃度

弹幕成本是最低的，大概平均27.8人次观看，就会出现一次弹幕（包括非会员的观看次数，但是无法发弹幕，提高了弹幕成本），分享成本不仅仅是会员，非会员没有登陆也可以分享，这确实42.58人次的成本仅仅高于弹幕成本，说明B站整体视频风格更加多元化。121.58的投币成本受限于B站的投币系统，B币少，并且获得有难度，导致投币成本远高于其他几项。

4.投币分析

B站投币有“不牛不投，不服不投”的潜性规则，往往一个视频的投币量可以反应视频的质量和B站的流行趋势。
排名第一的是 【哔哩哔哩2017拜年祭】 ，94.1W投币
排名第二的是 【古筝】千本樱——你可见过如此凶残的练习曲 ，79.6W投币
排名第三的是 【哔哩哔哩2016拜年祭】 ，77.2W投币
然后是敖厂长的两连击
【敖厂长】让你耳朵怀孕的FC游戏 ,74.6W投币
【敖厂长】打脸!魂斗罗水下八关存在 ,73.0W投币

其实可以看出前三名中，两次拜年祭以及用户群体的自发投币，整个拜年祭已经成为B站文化的一部分，是每年最核心的一部分。当然也不缺乏敖厂长这种良心up主，每一次对于过往游戏的解疑和介绍，还有那无所不能的哥们，宅男但不失真心，牛逼但非常人亲。

文化的多元化才是整个B站撑起一片天的本质原因，我曾经在B站中过《极乐净土》的毒，看过外国人在中国成了网红，听过古筝弹奏魂斗罗、弹奏日本电音。这是一个大熔炉，每个人都可以找到自己喜欢的东西，我突然想起了广告模块的一个高分视频，弹幕量只有300，但是播放量有2000多万次，我不知道是B站运营人员清空了一部分的弹幕和评论，但是一个广告在B站，在这个无数个平时看都不看广告的年轻人，能够看上2000多万次，几乎人均一次。我才觉得我真正的知道。

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数据分析的部分有点意犹未尽，今天实在是困了，今天稍晚或者明天会继续对于B站各个模块继续进行深挖，包括弹幕的语义分析、通过弹幕揣摩剧情、哪种视频可以火、up主的影响力、视频质量建模等。

❸ 如何使用spss进行交叉列联表分析

SPSS提供了多种适用于不同类型数据的相关系数表达，这些相关性检验的零假设都是：行和列变量之间相互独立，不存在显着的相关关系。根据SPSS检验后得出的相伴概率（Concomitant Significance）判断是否存在相关关系。如果相伴概率小于显着性水平0.05，那么拒绝零假设，行列变量之间彼此相关；如果相伴概率大于显着性水平0.05，那么接受原假设，行列变量之间彼此独立。

在交叉列联表分析中，SPSS所提供的相关关系的检验方法主要有以下3种：

（1）卡方（χ2）统计检验：常用于检验行列变量之间是否相关。计算公式为：

在该对话框中，用户可以指定列联表的输出排列顺序。对话框中各选项的具体意义如下：

在行序（Row Order）栏中有如下两个选项：

升序（Ascending）：系统默认，以升序显示各变量值；

降序（Descending）：以降序显示各变量值。

用户在该对话框中进行选择后，单击【继续】（Continue）按钮，即可返回"交叉表"主对话框。

在"交叉表"对话框中单击【确定】（OK）按钮，可在输出窗口中得到数据概述、交叉列联表、卡方检验表、交叉分组下频率分布柱形图、相对危险性估计等图表。