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這篇文章主要介紹“Python怎么分析抖音用戶行為數據”，在日常操作中，相信很多人在Python怎么分析抖音用戶行為數據問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Python怎么分析抖音用戶行為數據”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
日播放量，日用戶量，日作者量，日作品量
日播放量，日用戶量，日作者量，日作品量隨時間的變化趨勢基本一致：平穩增長；在2019-10-20到2019-10-29時間段內，各指標均先出現巨大增長，后趨近平穩，再回落到正常水平值。猜測該時間點平臺有進行活動推廣，以至于吸引了大量用戶。
作者：作品數量，作品獲贊率
3500，18%左右作者貢獻了平臺80%的播放量，服從二八法則。
作品來源
數量排名前十的背景音樂ID分別是：22、220、25、68、110、33、468、57、43、238（沒有多余資料可查看對應歌曲名稱）
不同背景音樂作品的點贊率和完播率差距不大，即產生播放量后的點贊和完整播放結果差別不大
結合上上圖，平臺大部分播放量的歌曲組成是小部分熱門歌曲。
不同時長的產品量和播放量正常正比關系
時長為7-12s的產品量(播放量)占大部分
23s以上播放量基本為0
作品時長與完播率，點贊率
不同時段產品量與播放量基本成正比關系
10-17時間段，平臺的作品量和播放量較低（工作/學習時間）
19-0-5 整個時間段的播放量都是比較高的。
作品發布時間與完播率，點贊率
0-5時間段內，作品的完播率和點贊率較高
到此，關于“Python怎么分析抖音用戶行為數據”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
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