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毕业设计 基于大数据的b站数据分析

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0 数据分析目标

今天向大家介绍如何使用大数据技术,对B站的视频数据进行分析,得到可视化结果。

项目运行效果:

毕业设计 基于大数据的b站数据分析

🧿 项目分享:见文末!

1 B站整体视频数据分析

分析方向:首先从总体情况进行分析,之后分析综合排名top100的视频类别。

总体情况部分包括:

  1. 各分区播放量情况。
  2. 各区三连(硬币、收藏、点赞)情况。
  3. 弹幕、评论、转发情况。
  4. 绘制综合词云图,查看关键词汇。

综合排名top100部分包括:
5. top100类别占比。
6. top100播放量情况。
7. 硬币、收藏、点赞平均人数分布。
8. 各分区平均评论、弹幕、转发量情况。

1.1 数据预处理

这里主要是进行查看数据信息、空值、重复值以及数据类型,但由于数据很完整这里不再做过多操作。

对数据进行拆分、聚合,方便之后各项分析,由于“区类别”列中的“全站”是各分类中排名靠前的视频,会出现重复数据,因此对其进行去除。

df.info()
df.isnull().count()
df.nunique().count()
df.dtypes
#剔除全区排名
df_nall=df.loc[df['区类别']!='全站']
df_nall['区类别'].value_counts()#按分数进行排序asc
df_top100 = df_nall.sort_values(by='分数',ascending=False)[:100]
df_type = df_nall.drop(['作者','视频编号','标签名称','视频名称','排名'],axis=1)
gp_type = df_type.groupby('区类别').sum().astype('int')
type_all = gp_type.index.tolist()

1.2 数据可视化

各分区播放情况

play =[round(i/100000000,2)for i in gp_type['播放次数'].tolist()]# bar = (Bar()#             .add_xaxis(type_all)#             .add_yaxis("", play)#             .set_global_opts(#             title_opts=opts.TitleOpts(title="各分区播放量情况"),#             yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="次/亿"),#             xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="分区",axislabel_opts={"rotate":45})#         )#     )# bar.render_notebook()

pie =(
    Pie().add("",[list(z)for z inzip(type_all, 
                              play)],
        radius=["40%","75%"],).set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="各分区播放量情况  单位:亿次"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(
            orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"),).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")))
pie.render_notebook()

在这里插入图片描述
播放量排名前三的分别是生活类、动画类、鬼畜类。其中动画类和鬼畜类,这两个是B站的特色。
第三、四位是音乐类和科技类。

各区三连量情况可视化

coin_all =[round(i/1000000,2)for i in gp_type['硬币数'].tolist()]
like_all =[round(i/1000000,2)for i in gp_type['点赞数'].tolist()]
favourite_all =[round(i/1000000,2)for i in gp_type['喜欢人数'].tolist()]defbar_base()-> Bar:
    c =(
        Bar().add_xaxis(type_all).add_yaxis("硬币", coin_all).add_yaxis("点赞", like_all).add_yaxis("收藏", favourite_all).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各分区三连情况"),
                        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="次/百万"),
                        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="分区",
                                                 axislabel_opts={"rotate":45})))return c
        
bar_base().render_notebook()

在这里插入图片描述

虽然生活类投币和点赞数依然是不可撼动的,但是收藏数却排在动画之后,科技类收藏升至第四位。

弹幕、评论、三联情况

danmaku_all =[round(i/100000,2)for i in gp_type['弹幕数'].tolist()]
reply_all =[round(i/100000,2)for i in gp_type['评论数'].tolist()]
share_all =[round(i/100000,2)for i in gp_type['转发数'].tolist()]

line =(
        Line().add_xaxis(type_all).add_yaxis("弹幕", danmaku_all,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).add_yaxis("评论", reply_all,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).add_yaxis("转发", share_all,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="弹幕、评论、转发情况"),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="人数 单位:十万"),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="时间(日)",axislabel_opts={"rotate":45})))
line.render_notebook()

在这里插入图片描述

B站搜索词云图

tag_list=','.join(df_nall['标签名称']).split(',')
tags_count=pd.Series(tag_list).value_counts()

wordcloud =(
    WordCloud().add("",[list(z)for z inzip(tags_count.index,tags_count)], 
         word_size_range=[10,100]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="热门标签")))
wordcloud.render_notebook()

在这里插入图片描述

硬币、收藏、点赞平均人数分布

gp_triple_quality = df_top100.groupby('区类别')[['硬币数','喜欢人数','点赞数',]].mean().astype('int')
gp_index = gp_triple_quality.index.tolist()
gp_coin = gp_triple_quality['硬币数'].values.tolist()
gp_favorite = gp_triple_quality['喜欢人数'].values.tolist()
gp_like = gp_triple_quality['点赞数'].values.tolist()
max_num =max(gp_triple_quality.values.reshape(-1))defradar_base()-> Radar:
    c =(
        Radar().add_schema(
            schema=[
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[0], max_=600000),
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[1], max_=600000),
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[2], max_=600000),
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[3], max_=600000),
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[4], max_=600000),
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[5], max_=600000),
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[6], max_=600000),
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[7], max_=600000),
                opts.RadarIndicatorItem(name=gp_index[8], max_=600000),]).add("硬币数",[gp_coin],color='#40e0d0').add("喜欢人数",[gp_favorite],color='#1e90ff').add("点赞数",[gp_like],color='#b8860b').set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
                        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=3,type_='dotted'),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="硬币、收藏、点赞平均人数分布")))return c
radar_base().render_notebook()

在这里插入图片描述

生活区的平均投币和点赞量依然高于动画区。投币、点赞、收藏最高的分区分别是:生活、影视、时尚。除了时尚区外,其他分区的收藏量均低于投币和点赞,且时尚区的收藏量是远高其点赞和投币量。

1.3 分析结果

从数据可视化中可以看到,播放量排名前三的分别是生活类、动画类、鬼畜类,让人诧异的是以动漫起家的B站,播放量最多的视频分类竟然是生活类节目。

对比总体各分类播放情况,top100各类占比基本保持不变。生活类的平均投币和点赞量依然高于动画类。投币、点赞、收藏最高的分区分别是:生活、影视、时尚。除了时尚区外,其他分区的收藏量均低于投币和点赞,且时尚区的收藏量是远高其点赞和投币量。

2 单一视频分析

2.1 数据预处理

B站爬虫代码Demo

import requests,csv,time
import sys
from bs4 import BeautifulSoup as BS

'''获取网页内容'''defrequest_get_comment(url):
    headers ={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)','Cookie':'LIVE_BUVID=AUTO7215383727315695; stardustvideo=1; rpdid=kwxwwoiokwdoskqkmlspw; ''fts=1540348439; sid=alz55zmj; CURRENT_FNVAL=16; _uuid=08E6859E-EB68-A6B3-5394-65272461BC6E49706infoc; ''im_notify_type_64915445=0; UM_distinctid=1673553ca94c37-0491294d1a7e36-36664c08-144000-1673553ca956ac; ''DedeUserID=64915445; DedeUserID__ckMd5=cc0f686b911c9f2d; SESSDATA=7af19f78%2C1545711896%2Cb812f4b1; ''bili_jct=dc9a675a0d53e8761351d4fb763922d5; BANGUMI_SS_5852_REC=103088; ''buvid3=AE1D37C0-553C-445A-9979-70927B6C493785514infoc; finger=edc6ecda; CURRENT_QUALITY=80; ''bp_t_offset_64915445=199482032395569793; _dfcaptcha=44f6fd1eadc58f99515d2981faadba86'}

    response = requests.get(url=url,headers=headers)
    soup = BS(response.text.encode(response.encoding).decode('utf8'),'lxml')
    result = soup.find_all('d')iflen(result)==0:return result
    all_list =[]for item in result:
        barrage_list = item.get('p').split(",")
        barrage_list.append(item.string)
        barrage_list[4]= time.ctime(eval(barrage_list[4]))
        all_list.append(barrage_list)return all_list

'''将秒转化为固定格式:"时:分:秒"'''defsec_to_str(second):
    second =eval(second)
    m,s =divmod(second,60)
    h,m =divmod(m,60)
    dtEventTime ="%02d:%02d:%02d"%(h,m,s)return dtEventTime

'''主函数'''defmain():
    sys.setrecursionlimit(1000000)
    url_list =[]
    cid_list =[16980576,16980597,16548432,16483358,16740879,17031320,17599975,18226264,17894824,18231028,18491877,18780374]

    tableheader =['弹幕出现时间','弹幕格式','弹幕字体','弹幕颜色','弹幕时间戳','弹幕池','用户ID','rowID','弹幕信息']'''最新弹幕文件'''for i inrange(12):
        url ="https://comment.bilibili.com/%d.xml"% cid_list[i]
        url_list.append(url)
        file_name ="now{}.csv".format(i +1)withopen(file_name,'w',newline='',errors='ignore')as fd:
            comment = request_get_comment(url)
            writer = csv.writer(fd)# writer.writerow(tableheader)if comment:for row in comment:print(row)#writer.writerow(row)del comment

    '''按照集数,取出弹幕链接,进行爬虫,获取弹幕记录,并保存到csv文件'''for i inrange(12):
        file_name ="d{}.csv".format(i+1)for j inrange(1,13):for date inrange(2):
                barrage_url = first_barrage_url.format(cid_list[i],"%02d"% j,"%02d"%(1+ date *14))withopen(file_name,'a',newline='',errors='ignore')as fd :
                    writer = csv.writer(fd)
                    writer.writerow(tableheader)
                    final_list = request_get_comment(barrage_url)if final_list:for row in final_list:
                            writer.writerow(row)del(final_list)if __name__ =="__main__":
    main()

2.2 数据清洗

导入数据分析库

#数据处理库import numpy as np

import pandas as pd

import glob

import re

import jieba

#可视化库import stylecloud

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

%matplotlib inline

from pyecharts.charts import*from pyecharts import options as opts

from pyecharts.globalsimport ThemeType 

from IPython.display import Image

#文本挖掘库from snownlp import SnowNLP

from gensim import corpora,models

合并弹幕数据

csv_list = glob.glob('/danmu/*.csv')print('共发现%s个CSV文件'%len(csv_list))print('正在处理............')for i in csv_list:

    fr =open(i,'r').read()withopen('danmu_all.csv','a')as f:

        f.write(fr)print('合并完毕!')

重复值、缺失值等处理

#error_bad_lines参数可忽略异常行

df = pd.read_csv("./danmu_all.csv",header=None,error_bad_lines=False)

df = df.iloc[:,[1,2]]#选择用户名和弹幕内容列

df = df.drop_duplicates()#删除重复行

df = df.dropna()#删除存在缺失值的行

df.columns =["user","danmu"]#对字段进行命名

清洗后数据如下所示:

在这里插入图片描述

数据去重

机械压缩去重即数据句内的去重,我们发现弹幕内容存在例如"啊啊啊啊啊"这种数据,而实际做情感分析时,只需要一个“啊”即可。

在这里插入图片描述

#定义机械压缩去重函数defyasuo(st):for i inrange(1,int(len(st)/2)+1):for j inrange(len(st)):if st[j:j+i]== st[j+i:j+2*i]:

                k = j + i

                while st[k:k+i]== st[k+i:k+2*i]and k<len(st): 

                    k = k + i

                st = st[:j]+ st[k:]return st

yasuo(st="啊啊啊啊啊啊啊")

应用以上函数,对弹幕内容进行句内去重。

df["danmu"]= df["danmu"].apply(yasuo)

特殊字符过滤

另外,我们还发现有些弹幕内容包含表情包、特殊符号等,这些脏数据也会对情感分析产生一定影响。

在这里插入图片描述
特殊字符直接通过正则表达式过滤,匹配出中文内容即可。

df['danmu']= df['danmu'].str.extract(r"([\u4e00-\u9fa5]+)")

df = df.dropna()#纯表情直接删除

另外,过短的弹幕内容一般很难看出情感倾向,可以将其一并过滤。

df = df[df["danmu"].apply(len)>=4]

df = df.dropna()

2.3 数据可视化

数据可视化分析部分代码本公众号往期原创文章已多次提及,本文不做赘述。从可视化图表来看,网友对《沉默的真相》还是相当认可的,尤其对白宇塑造的正义形象江阳,提及频率远高于其他角色。

整体弹幕词云

在这里插入图片描述

主演提及

在这里插入图片描述

3 文本挖掘(NLP)

3.1 情感分析

情感分析是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照处理文本的类别不同,可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。其中,前者多用于舆情监控和信息预测,后者可帮助用户了解某一产品在大众心目中的口碑。目前常见的情感极性分析方法主要是两种:基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。

本文主要运用Python的第三方库SnowNLP对弹幕内容进行情感分析,使用方法很简单,计算出的情感score表示语义积极的概率,越接近0情感表现越消极,越接近1情感表现越积极。

df['score']= df["danmu"].apply(lambda x:SnowNLP(x).sentiments)

df.sample(10)#随机筛选10个弹幕样本数据

在这里插入图片描述

整体情感倾向

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']# 设置加载的字体名

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False# 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

plt.figure(figsize=(12,6))#设置画布大小

rate = df['score']

ax = sns.distplot(rate,

            hist_kws={'color':'green','label':'直方图'},

            kde_kws={'color':'red','label':'密度曲线'},

            bins=20)#参数color样式为salmon,bins参数设定数据片段的数量

ax.set_title("弹幕整体情感倾向  绘图:「菜J学Python」公众号")

plt.show

在这里插入图片描述

观众对主演的情感倾向

mapping ={'jiangyang':'白宇|江阳','yanliang':'廖凡|严良','zhangchao':'宁理|张超','lijing':'谭卓|李静','wengmeixiang':'李嘉欣|翁美香'}for key, value in mapping.items():

    df[key]= df['danmu'].str.contains(value)

average_value = pd.Series({key: df.loc[df[key],'score'].mean()for key in mapping.keys()})print(average_value.sort_values())

由各主要角色情感得分均值可知,观众对他们都表现出积极的情感。翁美香和李静的情感得分均值相对高一些,难道是男性观众偏多?江阳的情感倾向相对较低,可能是观众对作为正义化身的他惨遭各种不公而鸣不平吧。

在这里插入图片描述

主题分析

这里的主题分析主要是将弹幕情感得分划分为两类,分别为积极类(得分在0.8以上)和消极类(得分在0.3以下),然后再在各类里分别细分出5个主题,有助于挖掘出观众情感产生的原因。

首先,筛选出两大类分别进行分词。

#分词

data1 = df['danmu'][df["score"]>=0.8]

data2 = df['danmu'][df["score"]<0.3]

word_cut =lambda x:' '.join(jieba.cut(x))#以空格隔开

data1 = data1.apply(word_cut)

data2 = data2.apply(word_cut)print(data1)print('----------------------')print(data2)123456789

首先,筛选出两大类分别进行分词。

#去除停用词

stop = pd.read_csv("/菜J学Python/stop_words.txt",encoding='utf-8',header=None,sep='tipdm')

stop =[' ','']+list(stop[0])#print(stop)

pos = pd.DataFrame(data1)

neg = pd.DataFrame(data2)

pos["danmu_1"]= pos["danmu"].apply(lambda s:s.split(' '))

pos["danmu_pos"]= pos["danmu_1"].apply(lambda x:[i for i in x if i.encode('utf-8')notin stop])#print(pos["danmu_pos"])

neg["danmu_1"]= neg["danmu"].apply(lambda s:s.split(' '))

neg["danmu_neg"]= neg["danmu_1"].apply(lambda x:[i for i in x if i.encode('utf-8')notin stop])

其次,对积极类弹幕进行主题分析。

#正面主题分析

pos_dict = corpora.Dictionary(pos["danmu_pos"])#建立词典#print(pos_dict)

pos_corpus =[pos_dict.doc2bow(i)for i in pos["danmu_pos"]]#建立语料库

pos_lda = models.LdaModel(pos_corpus,num_topics=5,id2word=pos_dict)#LDA模型训练print("正面主题分析:")for i inrange(5):print('topic',i+1)print(pos_lda.print_topic(i))#输出每个主题print('-'*50)

结果如下:

在这里插入图片描述

最后,对消极类弹幕进行主题分析。

#负面主题分析

neg_dict = corpora.Dictionary(neg["danmu_neg"])#建立词典#print(neg_dict)

neg_corpus =[neg_dict.doc2bow(i)for i in neg["danmu_neg"]]#建立语料库

neg_lda = models.LdaModel(neg_corpus,num_topics=5,id2word=neg_dict)#LDA模型训练print("负面面主题分析:")for j inrange(5):print('topic',j+1)print(neg_lda.print_topic(j))#输出每个主题print('-'*50)

结果如下:

在这里插入图片描述

项目运行效果:

毕业设计 基于大数据的b站数据分析

🧿 项目分享:见文末!


本文转载自: https://blog.csdn.net/mofcjdsi/article/details/141815495
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