CDA数据分析师 出品
作者:Mika
数据:真达
后期:Mika
【导读】
Show me data,用数据说话!今天我们聊一聊 python分析“打工人”
最近,“打工梗”在朋友圈持续爆火,没有人能避开来自工友的贴心问候——“早安,打工人”,与此同时“打工人”的表情包也席卷全网,铺天盖地,到处吟唱着积极向上的打工人语录。
“累吗?累就对了,舒服是留给有钱人的。早安,打工人!冷吗?冷就对了,温暖是留给开小轿车的人。早安,打工人!”
相比于先前带点“丧”的社畜梗,打工梗用昂扬积极的心态去对抗工作的焦虑,这些打工人语录带着自嘲,也是认清生活本质的解压方式,用较为轻松接地气的玩梗心态,迎接每一天的新工作。
打工梗究竟为什么突然这么火呢?之前小z在《打工人分析简报》中已经分析了各个平台打工人话题的相关数据,我们从中也受到了些启发。
今天我们就来主要分析一下B站上“打工人”的相关视频,看看这6625个视频的背后,打工梗凭什么突然刷屏网络。
我们使用python获取,技术分析流程分为以下三个步骤:
爬虫部分代码暂略,首先导入分析所需的包并读入数据集,原数据集一共包含6625个样本,7个字段,字段含义为:分区标签、视频标题、上传时间、观看数、弹幕数、up主、视频url。
01、数据读入
# 导入包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
# 读入数据 df = pd.read_excel('./data/B站打工人视频10-28.xlsx') df.head()
print(df.shape) (6625, 7)
02、数据预处理
此部分我们初步对原始数据进行处理,其中包含:
处理之后的数据如下所示:
def transform_unit(x_col): """ 功能:转换数值型变量的单位 """ # 提取数值 s_num = df[x_col].str.extract('(d+.*d*)').astype('float') # 提取单位 s_unit = df[x_col].str.extract('([u4e00-u9fa5]+)') s_unit = s_unit.replace('万', 10000).replace(np.nan, 1) s_multiply = s_num * s_unit return s_multiply
# 去重 df = df.drop_duplicates() # 删除列 df.drop('video_url', axis=1, inplace=True) # 转换单位 df['view_num'] = transform_unit(x_col='view_num') df['danmu'] = transform_unit(x_col='danmu') # 筛选时间 df = df[(df['upload_time'] >= '2020-09-01') & (df['title'].astype('str').str.contains('打工人'))] df.head()
03、数据可视化分析
首先导入所需包,其中jieba用于中文分词,pyecharts用于绘制动态可视化图形,stylecloud包用于绘制词云图。关键部分代码如下:
import jieba from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie, Map, Scatter, Page from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import SymbolType, WarningType WarningType.ShowWarning = False
01 打工人视频发布热度走势图
可以看到“打工人”相关视频首先出现在2020年9月5日,最初的一个月还没有引起太大的水花。在一个月后,随着打工梗逐渐深入人心,B站相关视频也出现了爆点。
10月16日,up主“老摸鱼艺术家”的《加油!打工人!》播放量突破350万。几天后,10月22日,up主“三Lu有毒”的视频《早安,打工人!》更是加上了各种打工人优秀语录,同时配上魔性的画面和声音,直接在B站爆火,目前该视频播放量已突破913万。
随后“打工人”的视频如雨后春笋般涌现,单10月27日一天就有292条视频发布。
time_num = df.upload_time.value_counts().sort_index() time_num[:5] 2020-09-05 1 2020-09-08 1 2020-09-09 1 2020-09-12 1 2020-09-13 1 Name: upload_time, dtype: int64
# 条形图 line1 = Line(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px')) line1.add_xaxis(time_num.index.tolist()) line1.add_yaxis('', time_num.values.tolist(), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='min'), opts.MarkPointItem(type_='max')]) ) line1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='打工人视频发布热度走势图', pos_left='40%'), xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate='90')), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=int(time_num.max()), is_show=False), ) line1.set_series_opts(linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=3), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False) ) line1.render()
02 不同分区的视频发布数量
从视频分区中可以看到,生活区以56.6%的比重占据了半壁江山。
03 不同分区的视频发布播放量
播放量方面也是生活区一枝独秀,累计达到1393万。
04 最高播放的Top10视频
那么都是哪些“打工人”视频播放量最高呢?
我们分析整理了播放量前十的视频,播放量第一是up主“三Lu有毒”的《早安,打工人!》,截止到发稿播放量已达到913万。第二是up主“老摸鱼艺术家”的《加油!打工人!》,截止到发稿播放量已达到357万。
接下来我们对播放量第一第二的“打工人”视频弹幕进行分析,看看大家都在说些什么。
05 早安,打工人!弹幕词云
弹幕中出现最多的就是“泪目”、“工人”。其中那句魔性的“靠恁娘是河南人”,也是引起了不少弹幕。魔性的狗子,激昂的语调也是让人听着十分上头,让人忍不住每天一遍,对自己说上一声“早安,打工人!”
06 《加油,打工人!》弹幕词云
“加油”、“打工人”、“真实”等都是妥妥的高频词。配上最近常被up用来二次创造的动画片《校园小子》,有“文艺复兴”那味儿了。
07 打工人标题词云图
我们最后对打工人视频出现的标题也进行了词云整理。发现标题中除了“打工人”,“早安”、“晚安”、“加油”、“日常”等正能量的词特别多,同时“快乐”、“人上人”等词也在标题中常常出现。
结语
人人都不爱打工,但人人都是打工人。
虽然这些打工人的段子里多少带着些对生活压力的自嘲和调侃,而最火的那句“早安打工人”里,怀着的也还是对新一天的期望。
加油吧,打工人!
——热门课程推荐:
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14