Python数据分析项目：抖音短视频达人粉丝增长趋势

引言

随着短视频平台的兴起，抖音已经成为全球最受欢迎的社交媒体之一。在抖音上，短视频达人通过发布内容吸引粉丝，而粉丝数量的增长趋势是衡量达人影响力的重要指标。本文将介绍如何使用Python进行数据分析，以研究抖音短视频达人的粉丝增长趋势。我们将使用爬虫技术获取数据，并利用数据处理和可视化工具来分析和展示结果。

环境准备

在开始之前，确保你的开发环境中安装了以下Python库：

requests：用于发送HTTP请求。pandas：用于数据处理和分析。matplotlib：用于数据可视化。selenium：用于模拟浏览器操作，获取动态加载的数据。

此外，确保你已经下载了ChromeDriver，并将其路径添加到系统环境变量中。

数据获取

由于抖音的数据是动态加载的，我们使用selenium库来模拟浏览器操作，获取达人的粉丝增长数据。

设置代理

考虑到网络环境的复杂性，我们使用代理服务器来提高数据获取的稳定性。以下是设置代理的代码：

python from selenium import webdriver proxyHost = "www.16yun.cn" proxyPort = "5445" proxyUser = "16QMSOML" proxyPass = "280651" chrome_options = webdriver.ChromeOptions() proxy = "%s:%s@%s:%s" % (proxyUser, proxyPass, proxyHost, proxyPort) chrome_options.add_argument('--proxy-server=%s' % proxy) driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)获取数据

接下来，我们编写代码来获取指定达人的粉丝增长数据。假设我们已经知道达人的抖音ID。

python import time def get_fans_data(tiktok_id): url = f"https://www.douyin.com/user/{tiktok_id}" driver.get(url) # 等待页面加载 time.sleep(5) # 模拟滚动以加载更多数据 for _ in range(10): driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);") time.sleep(2) # 提取粉丝数据 fans_data = driver.find_element_by_class_name('fans-count').text return int(fans_data.replace('粉丝数：', '').replace('万', '0000')) tiktok_id = '123456789' # 替换为实际的抖音ID fans_data = get_fans_data(tiktok_id) print(f"达人粉丝数：{fans_data}")数据处理

获取到粉丝数据后，我们需要将其存储和处理，以便进行进一步的分析。

数据存储

使用pandas库将数据存储到CSV文件中。

python import pandas as pd def save_fans_data(fans_data, file_name='fans_data.csv'): df = pd.DataFrame({'Date': [pd.Timestamp.now()], 'Fans': [fans_data]}) df.to_csv(file_name, mode='a', header=not pd.io.common.file_exists(file_name), index=False) save_fans_data(fans_data)数据处理

对数据进行预处理，包括数据清洗和格式化。

python def process_data(file_name='fans_data.csv'): df = pd.read_csv(file_name) df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) df['Fans'] = df['Fans'].astype(int) return df processed_data = process_data() print(processed_data.head())数据分析

对处理后的数据进行分析，以了解粉丝增长趋势。

计算粉丝增长率

python def calculate_growth_rate(data): data['Growth Rate'] = data['Fans'].pct_change() * 100 return data growth_data = calculate_growth_rate(processed_data) print(growth_data.head())数据可视化

使用matplotlib库将粉丝增长趋势可视化。

绘制粉丝增长图

python import matplotlib.pyplot as plt def plot_fans_growth(data): plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(data['Date'], data['Fans'], label='Fans') plt.title('Fans Growth Trend') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Fans') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() plot_fans_growth(growth_data)结论

通过上述步骤，我们成功地使用Python对抖音短视频达人的粉丝增长趋势进行了分析。通过数据获取、处理、分析和可视化，我们能够清晰地看到达人的粉丝增长情况。这不仅有助于达人了解自身的影响力，也为品牌和广告商提供了重要的参考数据。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。

原始发表：2024-11-26，如有侵权请联系 [email protected] 删除

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