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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

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

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）

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

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

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

到此，关于“Python怎么分析抖音用户行为数据”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

分享名称：Python怎么分析抖音用户行为数据
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