短视频数据分析可视化代码

短视频数据分析可视化通常涉及到数据采集、预处理、分析以及将结果通过图表等形式展示出来。以下是一个简单的概述：

1. **数据采集**：可以使用网络爬虫抓取短视频平台（如抖音、快手等）的数据API，或者直接下载公开数据集，内容包括用户行为（观看次数、点赞、评论）、视频元数据（标题、标签、发布时间）等。

2. **数据预处理**：清洗和整理数据，包括去除重复项、填充缺失值、统一时间格式等。对非结构化文本（如评论）可能还需要进行分词、情感分析等预处理步骤。

3. **数据分析**：利用Python的数据分析库如Pandas进行数据探索，统计分析用户的行为模式，比如最热门的视频特征、用户的活跃时间段等。此外，可能还会进行一些复杂度分析，如用户留存率、观看时长分布等。

4. **可视化呈现**：使用Matplotlib、Seaborn或Plotly等工具创建各种图表，例如折线图显示观看趋势，柱状图对比视频受欢迎程度，词云表示热门话题等。还可以借助Tableau或Power BI等商业BI工具生成交互式仪表板。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
df = pd.read_csv('short_video_data.csv')

# 数据清洗
df = df.dropna(subset=['views'])

# 绘制观看次数柱状图
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.barplot(x='video_title', y='views', data=df)
plt.title('Top 10 Most Viewed Videos')
plt.show()

# 创建词云
from wordcloud import WordCloud
wordcloud = WordCloud(width=800, height=600).generate_from_column(df['tags'])
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()