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1. 项目背景
本项目以国内高校大学生在一段时间内对某短视频平台的使用数据为基础。通过数据分析和建模方法，我们深入挖掘这些数据中所蕴含的信息，以实现对高校和大学生维度的统计分析。为了提高数据的可视化与交互性，构建了一个Web交互平台，通过直观的视觉感知，使数据更清晰、方便快速地为管理者呈现，以辅助其做出更高效的决策。
项目的首要目标是理解大学生在短视频平台上的行为模式和偏好。通过Python中强大的数据分析工具，我们进行了数据清洗、处理和建模，采用机器学习算法构建用户行为的预测模型。通过对高校维度和大学生维度的数据统计分析，我们可以深入了解用户的使用习惯、受欢迎的内容类型以及平台的活跃程度。
在技术实现上，我们强调了使用Python的数据科学生态系统，如Pandas、NumPy和Scikit-learn等库。同时，通过构建Web交互平台，我们让数据变得更加生动，使决策者能够更直观地理解和利用数据。这为平台管理者提供了一个有力的工具，以便更迅速、更精准地响应用户需求，从而提升平台的运营效率和用户体验。
通过这一项目，我们期望为短视频平台管理者提供一套全面、高效的数据分析工具，帮助他们更好地理解用户行为，制定更科学的决策，为短视频APP在大学生用户群体中的推广与发展提供实质性的支持。
基于Python的短视频APP大学生用户数据分析预测
2. 短视频APP大学生用户数据分析预测系统
2.1 系统首页
2.2 高校短视频数据查询
2.3 高校维度短视频活跃数据分析
2.4 大学生观看短视频活跃度对比
school_active = df[['学校', '近一周活跃天数']].groupby('学校').mean()
school_active = school_active.reset_index()
school_active = school_active.sort_values(by='近一周活跃天数', ascending=False)
province_active = df[['学生省份', '近一周活跃天数']].groupby('学生省份').mean()
province_active = province_active.reset_index()
province_active = province_active.sort_values(by='近一周活跃天数', ascending=False)
gender_active = df[['性别', '近一周活跃天数']].groupby('性别').mean()
gender_active = gender_active.reset_index()
gender_active = gender_active.sort_values(by='近一周活跃天数', ascending=False)
2.5 学生观看短视频群体分析
2.6 各省大学生观看短视频热度分析
2.7 观看短视频人数预测
def arima_model_train_eval(history, ):
# 构造 ARIMA 模型
model = ARIMA(history, order=(5, 1, 0))
# 基于历史数据训练
model_fit = model.fit()
# 预测下一个时间步的值
output = model_fit.forecast()
yhat = output[0]
return yhat
@app.route('/future_predict')
def future_predict():
"""未来走势预测"""
train = date_count['count'].values.tolist()
all_times = date_count['date'].values.tolist()
all_counts = date_count['count'].values.tolist()
# 自回归方式训练和预测 ARIMA 模型
history = train # 训练集作为历史数据
for t in range(5):
yhat = arima_model_train_eval(history)
history.append(yhat)
all_times.append('未来{}天'.format(t + 1))
all_counts.append(yhat)
return jsonify({'all_times': all_times,
'all_counts': all_counts})
3. 总结
本项目基于国内高校大学生一段时间内使用某短视频的数据，使用数据分析和建模的方法，挖掘数据中所蕴含的信息，实现高校维度、大学生等维度的统计分析，构建 web 交互平台，通过视觉感知，更清晰直观、方便快速地抓住数据的信息，辅助管理者做出高效的决策。
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