抖音用户行为数据分析与挖掘实战教程

本文旨在介绍如何利用Anaconda和Jupyter Notebook工具进行数据挖掘，并通过抖音用户浏览行为数据分析与挖掘的实战案例，展示数据挖掘在实际应用中的价值。 首先，文章将介绍Anaconda的安装与使用，这是进行数据科学项目的基础。接着，通过Jupyter Notebook的使用，我们将展示如何在笔记本环境中编写、运行和共享代码，这对于数据挖掘项目尤为关键。 接下来，文章将分为三个部分：第一部分是关于项目选题与背景，第二部分是关于项目意义，第三部分则是针对项目需要解决的问题或目标进行详细阐述。 在项目选题与背景部分，我们将探讨抖音用户浏览行为数据分析与挖掘的重要性，以及通过数据挖掘技术对抖音用户的浏览行为数据进行分析和挖掘的意义。我们的目标是通过了解用户的兴趣和偏好，优化用户体验，提高内容的质量和吸引力，并为广告商提供更准确的定向投放服务，实现数据驱动的运营决策。 在项目意义部分，我们将讨论数据挖掘在抖音用户浏览行为数据分析与挖掘中的重要性。通过对用户浏览行为数据的深入分析，我们可以了解用户的兴趣和偏好，优化用户体验，提高内容的质量和吸引力，同时也可以为广告商提供更准确的定向投放服务，实现数据驱动的运营决策。 最后，在项目需要解决的问题或目标部分，我们将分别从用户兴趣和喜好分析、内容优化和创新、广告定向投放以及运营决策和业务优化四个方面进行阐述。我们希望通过这些分析，能够为抖音平台提供有价值的信息和洞察，并将其应用于实际场景中，如用户个性化推荐、内容优化和广告定向投放等。 在实际操作过程中，我们将结合具体的数据挖掘方法和工具，如Python中的Pandas、NumPy、Scikit-learn等，以及Anaconda和Jupyter Notebook的相关功能，逐步完成项目的设计和实施。同时，我们也将分享一些实用的技巧和经验，帮助读者更好地理解和掌握数据挖掘技术。 E. 用户群体分析：通过分析用户浏览行为数据，可以识别不同用户群体的特征、行为模式和偏好。这有助于平台了解用户多样性，并为不同用户提供定制化内容和服务，满足其个性化需求。 ④从数据中获得的信息类型及其应用：抖音用户浏览行为数据中希望获得的信息包括用户兴趣和喜好、内容类型和创意趋势、广告定向投放指导、用户行为指标和用户群体特征。这些信息将应用于个性化推荐算法的改进、内容创作和运营策略优化、广告投放精准定向、平台功能设计优化及用户体验提升。 （二）数据收集：首先需要获取抖音用户的浏览行为相关数据集，这包括用户的观看记录、点赞记录、评论记录和分享记录等。数据可以从数据库提取、网络数据采集、使用API访问数据源或与合作伙伴合作获得。此外，也可通过与抖音平台合作获取用户数据，使用API访问数据接口或其他合法手段进行数据收集。 ①熟悉数据结构与分布情况：数据集说明包括字段名及其解释。例如，uid代表用户ID，user_city表示用户所在城市，item_id为作品ID，author_id为作者ID，item_city为作品所在城市，channel为作品频道，finish表示是否看完，like表示是否点赞，music_id为音乐ID，duration_time为作品时长，real_time为具体发布时间，H、date为时天(发布)。 ②导入必要的Python包：导入NumPy、Pandas等Python包，用于数据处理和分析。 ③读入数据：加载并存储”douyin_dataset(1).csv”到一个名为”df”的DataFrame中，使用head()方法显示前几行数据。 ④使用info()函数查看数据类型展示及缺失值分析，该数据集包含15527649518条记录，共13个字段，每个字段的非空值数量均为15527649518。前10列是数值型变量（包括整型和浮点型），后两列是字符串型变量。数据集占用内存大小为172.3 MB。 在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行预处理和清洗，以确保数据的质量和一致性。

1. 数据去重：确保没有重复的数据。
2. 缺失值检查：确保数据中没有缺失值。
3. 变量类型转换：将 real_time 和 date 转换为时间变量，将 id、城市编码转为字符串并去掉小数点。 （四）特征指标构建——统计分析（分类） 根据问题的需求和数据的特点，进行特征选择、提取和转换。例如，可以从用户的浏览行为数据中提取特征，如观看时长、点赞数、评论数、分享数等，或者通过文本挖掘技术提取用户的评论内容特征，可以包括对原始特征进行数值化、编码分类变量、创建新特征等操作。 ①用户特征统计分析：站在用户的角度，涉及到浏览量、点赞量、浏览的作品、作者、BGM的总数等。 ②作者特征统计分析：站在作者的角度，涉及到总浏览量、总点赞量等。 ③作品特征统计分析：站在作品的角度，简单分析。 （五）可视化分析 可视化：可以通过line_chart绘制曲线图，pie_chart绘制饼图，fl_chart绘制折线图。 python pip install pyecharts 绘图函数封装 line_chart绘制曲线图 pie_chart绘制饼图 fl_chart绘制折线图 ①用户特征可视化分析：特征数据统计，用户浏览情况，绘制浏览量分布曲线；按照浏览量从大到小将用户排序，依次计算前n个用户的浏览量之和占所有用户浏览量的比例，将人数n和前n人浏览量之和占总体比例绘制为图像；用户点赞情况，按照点赞量从大到小排序并求和，绘制曲线；用户完整观看情况，用户观看作品的平均完整时长分布；用户去过的城市数分布。 ②作者特征可视化分析：特征数据统计，作者浏览情况，作者点赞情况，作者去过的城市数。 ③作品特征可视化分析：特征数据统计，作品各日发布情况，作品浏览量情况，作品点量率情况。 （六）模型选择与建立——聚类分析，关联规则 针对抖音用户浏览行为数据，我们可以选择使用各种适应的数据挖掘模型或算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类模型等。根据具体的问题和数据特点，选择合适的模型并进行训练和优化。 （1）聚类分析：聚类方法是一种将数据对象分组或聚集成具有相似特征的类别或簇的技术。聚类分析是无监督学习的一种常用方法，它不依赖于预先定义的类别标签，而是根据数据对象之间的相似性或距离度量来进行分组。常见的聚类方法有K-means、层次聚类等。 A.K均值聚类：将数据对象划分为K个簇，每个簇代表一个聚类中心，通过最小化数据对象与聚类中心之间的距离来进行优化。 B.层次聚类：基于不同的聚类合并或分裂策略，通过构建聚类树或聚类层次结构来划分数据对象。 C.密度聚类：通过密度可达性和密度相连性来识别高密度区域，将数据对象划分为簇。 D.谱聚类：通过数据对象之间的相似性矩阵或图表示，将数据对象划分为簇。 E.DBSCAN聚类：通过定义邻域半径和最小密度阈值，将数据对象划分为核心对象、边界对象和噪声对象。 F.导入用于聚类分析的相关库和函数 G.确保计算机上已安装Python和pip，并且已经配置好了正确的环境。 H.使用pd.read_csv()函数读取用户特征、作者特征的CSV文件 I.基于用户特征数据筛选出满足条件的用户数据，计算满足条件的用户数据占总用户数据的比例 J. 用户聚类可以服务于平台对用户分级，探索性的分析用户特点，但在数据可视化分析中，可以看到有一部分用户使用程度平台低 ，浏览少，不点赞，对这样的用户进行聚类分析是无效多余的，增加筛选认为至少观看过一个完整短视频且有一定浏览量的用户才具有分析意义。 K.基于作者特征数据筛选出满足条件的作者数据，计算满足条件的作者数据 L.而在对作者的考量上，聚类的结果是服务于商务合作和广告投放，此时核心是浏览量，而大部分的作者总浏览量非常小，这些作者是无需考虑的，故进行筛选。 M. 定义K-means聚类算法的函数km N. 在函数内部，通过循环遍历K值的范围， O. 初始化KMeans模型并进行聚类。 P. 预测数据的聚类结果。 Q. 计算模型的评估指标，包括轮廓系数和SSE（Sum of Squared Errors）。 R. 保存聚类模型。 S. 存储评估指标。 T. 打印聚类计算完成的消息。 U. 保存评估指标，并返回存储了每个K值对应的轮廓系数和SSE的字典。 V. 定义绘制聚类效果图的函数draw（sse和sc曲线） W. 创建一个Line图表对象，并设置图表的初始化选项，包括主题、宽度和高度。 X. 使用.add_xaxis()方法将K值作为X轴数据添加到图表中。 ①模型训练与保存：根据给定的用户数据进行聚类，并将聚类结果保存在user_score中。 ②聚类k值选择——通过综合肘部法则和sc值，选择作为用户聚类模型。 ③聚类结果 I. 根据给定的作者数据进行聚类。 ①模型训练与保存：根据给定的作者数据进行聚类，并将聚类结果保存在user_score中。 ②聚类k值选择——通过综合肘部法则和sc值，选择作为用户聚类模型。 ③聚类结果 聚类的结果解释性较为明显，其核心与浏览量相关，提供了一定数据特征下的量化分类作用。 （2）关联规则 A.根据用户特征的CSV文件使用Apriori算法进行关联规则挖掘并输出关联规则、置信度和支持度。 ①确保已经安装了pandas和mlxtend库，并且已经将用户特征.CSV文件保存在Jupyter Notebook。 ②使用pd.read_csv()函数读取作者特征的CSV文件。 ③对数据进行预处理，使用独热编码将数据转换为适用于关联规则挖掘的形式。 ④使用Pandas中的applymap()函数对user_df DataFrame进行转换，对每个元素进行操作。该lambda函数的逻辑是，如果元素大于0，则将其赋值为1，否则赋值为0。 ⑤使用Apriori算法挖掘频繁项集，设置适当的min_support参数来控制最小支持度的阈值。 ⑥使用循环遍历rules的每一行，并输出满足条件的关联规则、支持度和置信度。 B. 根据作者特征的CSV文件使用Apriori算法进行关联规则挖掘并输出关联规则、置信度和支持度。 C. 根据作品特征的CSV文件使用Apriori算法进行关联规则挖掘并输出关联规则、置信度和支持度。 为了提高模型的性能，我们进行了数据抽样处理、时间数据处理、数据集划分、模型训练函数、模型训练、绘制模型AUC曲线、综合准确率和AUC值表现的评估，并选择随机森林作为二分类模型。 在优化阶段，我们对n_e进行了优化，使用网格搜索（GridSearchCV）来寻找最佳的n_estimators参数。通过尝试不同的n_estimators值，我们找到了在给定数据集上表现最好的随机森林模型。使用了交叉验证（3折）和ROC AUC作为评分标准。 总结一下，两者的主要区别：

• n_estimatorsscore：通过网格搜索（GridSearchCV）找到最佳的n_estimators参数。
• max_f：原本是一系列机器学习模型的训练和评估过程，包括逻辑回归（Logistic Regression）、朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）、单棵决策树（Decision Tree Classifier）和随机森林（Random Forest Classifier）。每个模型都是独立训练和评估的，没有进行参数优化。 在优化随机森林分类器时，我们专注于max_features参数的网格搜索过程，以寻找最佳模型。这一过程通过交叉验证（3折）和ROC AUC作为评分标准进行。尽管整体效果并不理想，AUC值较低，但通过优化后，可以看到性能有所提升。 如果要比较不同模型的性能，使用网格搜索是一个更好的选择。此外，我们还可以通过转换数据集中的时间来查看使用2.5%左右的数据训练出的模型准确率，预测点赞的模型准确率为99.6，即使预测不点赞，模型准确率也高达99.3。 该模型结果显示，通过对用户、作者和作品等主体的特征描述和数据分析方法的应用，可以服务于业务优化等目的。如下图所示。例如，对用户价值的判定，高浏览量、高点赞量、高观完量的作者通常都会比其他作者使用更多的配乐，发布的作品更多，去过的城市更多，说明作者需要积累大量的创作经验以及丰富的阅历才能创作出更多脍炙人口的视频。这套模型的预测准确率高达99%，说明通过用户特征和作品特征，能够训练一个用于预测用户是否会点赞的二分类模型。在用户对作品的浏览过程中，是否点赞是一个非常重要的指标。通过点赞行为，我们可以判断出用户的喜好，评价作品的质量等。而这套模型可以应用于给自媒体公司提供一个内容优化和广告投放的手段。 异常问题：数据收集过程中出现错误或缺失数据。解决方案：确保数据收集工具和方法正确无误，避免数据缺失或错误。如果数据缺失，可以尝试使用插值方法进行填充，或者重新进行数据收集。 异常问题：数据中存在异常值、重复值、缺失值等问题。解决方案：检查数据，删除或修正异常值、重复值和缺失值，确保数据质量。 解决方案：数据清洗是确保数据质量和准确性的关键步骤。这包括处理异常值，如使用统计方法或规则方法进行检测和处理；删除重复值；以及填充缺失值。此外，还可以对数据进行特征缩放或降维，以改善聚类效果。 异常问题：K均值聚类结果不理想，簇内差异大或簇间距离小。 解决方案：尝试调整聚类算法的超参数，如 K 值（簇的数量）、初始化方法、距离度量等。可以使用不同的聚类算法，如层次聚类、DBSCAN 等。还可以对数据进行特征缩放或降维，以改善聚类效果。 异常问题：发现的关联规则不具备实际意义，或者规则数量过多。 解决方案：调整关联规则挖掘算法的参数，如最小支持度和最小置信度阈值，以筛选出更有意义的规则。使用领域知识进行规则的解释和筛选，剔除不符合实际情况的规则。 异常问题：模型在二分类任务中的性能不佳，无法很好地进行预测。 解决方案：尝试不同的分类算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等，并调整模型的超参数。进行特征选择和特征工程，选择对分类任务有意义的特征。还可以考虑使用集成学习方法，如随机森林和梯度提升树，以提高分类性能。 异常问题：选择的模型无法很好地适应数据或无法达到预期的性能。 解决方案：评估不同的模型算法，根据问题的特点选择合适的模型。考虑模型的复杂度、可解释性、计算效率等因素。使用交叉验证和网格搜索等技术选择最佳的模型参数。 异常问题：构建的特征指标无法很好地反映数据的特点或没有足够的区分度。 解决方案：深入了解数据的特征和领域知识，选择与问题相关的特征。进行特征工程，包括特征选择、特征变换和特征创造，以提取更有意义和有区分性的特征。 异常问题：模型评估结果不满足预期，模型性能无法达到要求。 解决方案：使用适当的评估指标（如准确率、召回率、F1 分数等）对模型进行评估。进行模型调优，包括调整模型参数、优化损失函数、增加训练数据量、改进特征工程等。使用交叉验证方法对模型的稳定性和泛化能力进行评估。