京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
超女大数据真相了:少女生活隐私亮瞎眼球
2016芒果TV《超级女声》报名突破十万人大关,@超级女声官方微博首度揭秘“超女大数据”,大数据中,中国少女的各种生活隐私指数,亮瞎眼球,网友叹为观止,惊呼“感谢超级女声,终于发现了摆脱单身狗的秘密!”
本次超女大数据,来源自微博、超女海外直通区等。官微公布的一系列大数据,引爆了网友热议,为超级女声开启全面海选,丢下了一颗重量级炸弹!
中国少女什么时候最寂寞
中国少女,晚上不好好睡觉,你们是要上天吗?!超女官微公布的大数据显示,在晚间22:15至凌晨02:23分之间,通过超级女声网络唱区上传报名视频的少女人数达到当天顶峰。资深互联网观察家认为,这与中国年轻互联网群体的生活方式高度匹配,“早起早睡”这一概念,已被90后、00后彻底抛弃。90后、00后群体认为,“越夜越精神”、“睡你麻痹起来嗨”才是属于自己的生活方式!
四川的少女最苦情
文学家说过,“悲剧将人生的有价值的东西毁灭给人看”,喜欢苦情歌的新生代们或许也希望可以通过自己的歌声表达一些情感。根据@超级女声这次披露的数据来看,四川、广东、云南的参赛选手更加偏爱苦情歌,其中四川省的报名视频中苦情歌占比高达68%。网友调侃,“宝宝心里苦,你们看不到”。
系列数据中,苦情歌的外文系列占比重之高令人惊叹。韩语歌与英语歌相加比例竟然过半,让人们意识到,“互联网原住民”90后、00后对于学习新事物非常迅速,并且有模有样。另有值得玩味的地方是韩语歌比重超过英语歌,成为外文歌第一名,看来“欧巴”的力量不容小觑。
东北的少女最不着调
据悉,超级女声导演组对网络唱区上传的报名视频进行了严格的筛选和缜密的统计,并对其中选手们的唱功进行了评价。在所有走调的视频中,黑龙江省的占比为6.13%,排名第一,网友笑曰,“咋地啦,敢说咱大妹子唱歌走调,不怕挨削啊?”但据工作人员解析,走调的视频在各省分布较均匀,6.13%并非一个高数值,只是险胜第二名。所以黑龙江少女并没有比其他地区“不着调”太多。
而同样是东北省份,沈阳的少女们更偏爱选择高音较多的曲目。有网友表示,“东北的少女,天生的剽悍,不服不行。”高音演唱多不易,少女们保护好嗓子,且唱且珍惜。
有专家指出,本次@超级女声官方微博的数据揭秘,从另一个侧面表达了我们的新生代,这些互联网时代的原住民们的全新的生活方式,以及与上一辈有所不同的价值取向。少女们更渴望表达自己,也能更好的表达自己。
同时@超级女声官方微博表示,在超女地面海选开启的发布会上,会有关于新生代的数据披露。从本次芒果TV对于数据的重视,以及已公布的部分赛制内容,我们不难发现,今年的超级女声将会有浓烈的互联网属性,或将成为一次娱乐选秀节目的革新。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15