这些视频通通点击过亿！爆款视频都有哪些盛行法则？

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作者 | Shiyu Li
题图 | 站酷海洛
中国有优酷，美国有“油管”（AKA Youtube）。在这个视频已经成为人们一样平常网络娱乐消遣的期间，咱们必须都很关心这些视频网站都暗藏了哪些机密？本期数据侠Shiyu Li通过数据分析与数据可视化从差别内容的占比、关键词等方面洞察了整个Youtube，快来看看他是怎么做的吧~
随着越来越多的人利用YouTube观看和上传视频，它已经酿成最盛行的网站之一。YouTube上的“热门视频”（trend videos）板块表现了视频的盛行趋势，以及哪些是热门视频。作为一个数据分析师，我对这些趋势很好奇，而且更紧张的是，我盼望通太过析得到怎么进步视频盛行度的一些发起。
为了答复这个题目，我计划了一个shiny应用，来资助我更好地明白这些数据。


（图片阐明：整个可视化项目标全景图 泉源：Shinyapp）
这是与这个应用相干的一些网址：

• 数据泉源: http://www.kaggle.com/datasnaek/youtube-new
  
• Shinyapp: http://vickywinter1991.shinyapps.io/Shiny_youtube/
  
• 数据: http://github.com/vickywinter/Youtube_shiny
  

在这个应用里我计划了三个标签：

• 按种别分别的市场份额
  
• 差别时间的热门视频
  
• 关键词和频道排名
  

▍按种别分别的市场份额

这个标签可以资助市场营销职员看到差别热门视频的市场份额。YouTube把视频分为几个差别的种别，包罗动画、影戏、音乐等。在我的shiny应用中，用一个饼图展示了特定所在和时间下，差别种别的市场份额。


从上面的饼图中，大家可以看到“娱乐”种别的份额最大。这可以明白，由于大多数人上YouTube是为了找点乐子。而且2017年到2018年，娱乐种别的份额还不停增长。这是个很猛烈的信号，证明白YouTube到底是那里吸引着用户。
别的，这些数据也表现了点赞、点灭和批评数据。我制作了一个柱状图来做比力。你可以比力恣意一组数据乃至全部数据。由于数据的量级差别，以是这些数据都是按照百分比展示。


一个风趣的发现是，只管娱乐类的视频占了热门视频的多数，但是音乐类视频的点赞数最多。这意味着，不是全部人都喜好本身看的娱乐类视频，但大多数访客喜好音乐。
另一个或许影响点赞数的因素是“名流效应”，由于多数的名流都是音乐人。假如YouTube想吸引更多的访客并让他们留下积极的回应，那么增长些音乐视频或许是个好计谋。


▍热门视频随时间的变革

视频的盛行趋势怎么随时间改变也很紧张，这成为我制作的第二个标签。由于数据的数目发生了很大的变革，我只选择了2017年11月到2018年6月的数据举行分析


上图是加拿大地域的游戏类视频变革环境，看起来有季候性的特性。2017年底有一个高峰，2018年5月又开始增长。一个或许的缘故原由是，人们在假期（圣诞节和炎天）对游戏类视频的爱好会更强一些，尤其是对于放假的小孩来说。在这些时间段在游戏类视频中增长广告投入或许会带来更好地结果。
另一个以时间为维度的图，是关于一周差别时间的热门视频变革环境。


上面的柱状图表现了音乐类视频的总观看量在一周差别时间是怎么改变的。大家可以看到随着时间靠近周五，看音乐类视频的人越来越多。但在周末却急剧降落。更多的数据可以提供更多的细节，以更好发掘这背后的缘故原由。


▍关键词和频道排名
我做的末了一个标签是一个关键词的词云和频道观看数排名。假如你想费钱针对关键词举行投放，那么关键词的热度很紧张。而且，YouTube还会给视频广告观看数多的视频博主们款项嘉奖。以是我信赖对于YouTube来说，知道哪个频道的观看数据更多也有资助。别的，知道视频的点赞数据也有助于判定它是否得当投放广告。YouTube能借此找到办法提拔它的投资回报率。


上图展示了2018年上半年，环球汽车类视频的关键词词云和频道排名。大家可以看到宝马、奥迪和法拉利是汽车类视频用到最多的标签。


▍结论
YouTube的热门视频数据提供了许多用户举动信息，也表现出热门视频的特点和用户观看风俗。Shiny app 对此举行了直接的可视化，用户还可以举行交互利用，它还能资助YouTube的决议者更好地明白用户举动风俗并订定计谋。
注：本文编译自纽约数据科学院博客《Stories from YouTube Trend Video》，点击“阅读原文”检察。内容仅为作者观点，不代表DT数据侠态度。文中图片部门来自作者。


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DT×NYCDSA是DT财经与纽约数据科学学院互助专栏。纽约数据科学学院(NYC Data Science Academy)是由一批活泼在环球的数据科学、大数据专家和SupStat Inc. 的成员共同组建的教诲团体。


▍数据侠门派

本文数据侠Shiyu Li，纽约数据科学院博客文章作者。


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