基于Python的抖音用户浏览行为数据分析项目

大家好，今天给大家share一个基于Pandas数据分组统计➕pyecharts数据可视化的数据分析实战项目。

背景介绍:
抖音用户浏览视频行为记录，包括什么人、看了谁的作品，以及相关信息(用户城市等)，和行为描述信息(是否点赞等)
浏览行为中涉及到不同的活动主体，如用户、作者、作品等，通过综合浏览数据，针对不同主体，制定不同的特征去描述主体的特点
使用数据分析方法对浏览行为数据进行统计，得到不同主体的特征，并对不同主体的特征进行数据分析与挖掘，服务于业务优化等
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数据集介绍：
一百七十多万条抖音用户的浏览行为记录
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主要内容：👇👇

✅特征构建与分析
根据浏览行为中的数据字段，制定了针对用户、作者、作品的描述指标，并分类统计出相关结果
✅数据分析
根据统计的指标数据，对不同主体的特征进行可视化的数据分析
· 2.1 用户数据可视化分析
· 2.2 作者数据可视化分析
· 2.3 作品数据可视化分析
✅数据挖掘
在数据分析的基础上，使用一点点进阶的机器学习算法，来挖掘数据作用
· 3.1 用户与作者聚类分析(Kmeans聚类探索)
· 3.2 浏览行为中的点赞预测(二分类预测)
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内容比较多，已上传到知识库，希望能帮到大家~
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