抓取6W+篇帖子,13W+个人用户信息,分析虎扑论坛&用户数量。虎扑论坛基因探秘:社群用户作为数据洞察。

目录

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同样、虎扑是什么?

论坛也有一致爱好的网友提供了大规模的并行交流平台,而由此积累下的特大数量和复杂的用户互动场景吧带有在来价的消息,本文对虎扑论坛的帖子、个人信息展开分析,探索虎扑论坛用户产生安特色?

第二、数据印证

其三、虎扑论坛分析

 tecdat研究人员针对2018年1月份之虎扑论坛步行街各子版块的所有帖子进行分析,用数码探索用户作为,同时写用户偏好。

        1) 各论坛版块流量分析

 以下是选择自虎扑的合法介绍:虎扑是吧青春男性服务的规范网站,涵盖篮球、足球、F1、NFL等赛事的原创新闻专栏视频报道,拥有大型的生存/影视/电竞/汽车/数码网上交流社区,聊体育谈兴趣一直在虎扑。

        2) 步行街/NBA论坛版块 用户发帖内容分析

数量印证

        3) 步行街/NBA论坛版块 用户活跃时间段分析

多少来自:

季、虎扑用户分析

2018年1月份虎扑论坛步行街各子版块的拥有帖子,去除关注度极低的帖子,总数为3.3W+;

        1) 用户性别分析

上述3.3W+篇帖子中主干道版块的过来用户之个人信息,去重新后用户总数为2.3W+。

        2) 用户地域分布分析

应酬与市性是虎虎有生气度要

        3) 用户用设备分析

于虎扑社区由10单分叉论坛,380单子版块组成,日发帖量达到70W+,其中哪一个不过活跃呢?

        4) 用户注册时长分析

由此比每个版块发帖量,可以发现,在老之细分论坛中
【装备论坛】的发帖量最高,其次是【步行街】和【NBA】;在380个子板块被,【步行街主干道】和【IT数码】最热,其次是【车友交流】和【爆照区】;其中,【步行街】的发帖占比将近7成为,远超其它。

五、分析总结

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六、技术验证

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得视,交易性和交际属性是虎扑维持社区热度和用户的活跃度的要。

除却体育,交友八卦凡极关怀的话题

**一、虎扑是什么?
**

除此之外交易版块,【步行街】和【NBA】是虎扑在跃度最高的版块,【NBA论坛】的话题一般环绕赛事进行,而【步行街】的交际属性比较高,通过对【步行街】的剖析,可以看来于体育赛事之衍,虎扑的会员都在关怀些什么。

以下是挑选自虎扑的官方介绍:

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虎扑是也年轻男服务之正规网站,涵盖篮球、足球、F1、NFL等赛事的原创新闻专栏视频报道,拥有大型的活着/影视/电竞/汽车/数码网上交流社区,聊体育谈兴趣一直在虎扑。

透过对具有步行街版块的帖子内容展开词云分析,取出提及次数超过50的高频词,可以取得如下的乐章曰图。从词云图中得看来,步行街版块的议论内容及“女对象”
“朋友”“喜欢”等情感要词提及频次非常大,可以想见虎扑社区的会员为年轻男为主;

老二、数据证实

贝弗利,运动,篮球关键词吗被频繁提及,可见虎扑会员的体育属性较强;同时,我们尚可见见,词云中还包李小璐,特步等重大词,可见大家对八卦红和知乎热榜上的话题为酷体贴;

本文所分析的数量包括:

此外,“大学”,“室友”,“毕业”等也不止给提及,可见虎扑社区活跃着一样批在校大学生。

        ①10/23~11/5底简单宏观时外虎扑论坛的装有帖子,帖子总数为6W+;

归结,我们得以起来怀疑,虎扑会员以青春的阳与在校大学生为主,他们好篮球齐名体育运动,交友是她们最为关怀的话题,同时他们还好讨论一些八卦吃香和知乎微博等热门话题。

        ②上述6W+篇帖子的还原用户(仅第一页)的个人信息,去还后用户总数也13W+。

用户分析

老三、虎扑论坛分析

   用户性别

        虎扑论坛发出超常12只版块,其中包括步行街、NBA论坛、CBA论坛、国际足球论坛、中国足球论坛、游戏电竞、运动&装备等版块。

解不甘于透露性别之用户,剩下的步行街活跃用户遭受,女性才占据4.5%,这同虎扑体育社区的性质基本一致。

1) 各论坛版块流量分析

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        如此多的论坛版块,到底哪一个再度受欢迎呢?通过个别针对各国论坛版块的帖子浏览量进行加和,可得各论坛版块的流量占比较。

   用户所在地

        作为一个以及体育不极端相关的论坛版块,步行街在流量占比较上比较NBA论坛版块多来了濒临7个百分点。对一个规范的体育社区来说,这似乎马上是不太可能的,但马上正好是虎扑的产品设计的特征。

自从下面的处分布图可以看来,步行街的活泼用户要分布于广东,江苏,北京,浙江,上海对等经济发达之看看购买,上述五个地面合计占比超5化;

        另外值得一提的是,作为一个正式的体育社区,虎扑的玩电竞论坛版块竟然为占有了约10%的流量,甚至于国际足球论坛的流量还要多。这起侧说明了在本国足球所处之窘迫位置。至少对虎扑用户来说,相比起足球,他们还爱好谈论游戏。

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2) 步行街/NBA论坛版块用户发帖内容分析

   用户日待时长

        在每论坛版块的流量分析着,我们可以看出:步行街与NBA论坛就片单版块是虎扑的流量大头。所以,很有必要对及时简单个版块进行帖子文本内容之分析,看看在当下片只版块里,用户到底在座谈数什么。

通过测算用户注册天数和在线时长,可以发现,虽然45.5%底用户日均使用时以半小时以内,但与此同时3变成以上之用户日留时加上及1时以上,说明虎扑社团提供的始末发生比强的引力。

①步行街版块

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        通过对持有步行街版块的帖子的文件内容进行分词,同时去除停用词和有架空词汇,并统计词频,可以得如下的歌词说图。

总结

        从词云图中我们看,步行街论坛版块的帖子所谈论的情节,与我们的日常生活息息相关,可以视为非常地接地气。既涵盖有讨论工作、公司当要词的行事话题,又含有有爱好、女对象当根本词的情感话题,以及富含有学、大学、毕业等重要词的高等学校相关话题等等。

完达标看,虎扑会员以年轻的男和在校大学生为主,他们爱篮球齐名体育运动,关注NBA,英超等球类联赛;但于步行街社区,他们之话题不仅限于体育,八卦红,情感咨询等都是他俩关注之内容;并且他们每天在虎扑停留时间较丰富,可以说虎扑的情很好之引发了时的用户群体。

        基于这个,可以猜测发生,虎扑用户之基本点群体多呢办事尽早底青春男、以及在校大学生。

②NBA论坛版块

        通过与①中同样的法门,生成NBA论坛版块帖子内容的词云图,如下

        从以上词云图可以看看,NBA论坛版块的帖子主要是盖座谈NBA赛事为主。

        其中提及次数最多的前头五开支球队分别是骑士、勇士、火箭、马刺以及雷霆,提及次数最多之先头三各类球员分别是詹姆斯、欧文与库里。

3) 步行街/NBA论坛版块 用户活跃时间段分析

        通过分析用户以论坛内之外向时间段,我们得开有妙不可言之下结论,并且会重新好地洞察用户及其需求。

①步行街版块

        从点的折线图我们好看看,步行街版块用户之发帖数分别以11时、16时和22时及顶峰,基于这而想虎扑步行街用户在即时3独日子段附近较均天外时间段再活泼。

        值得注意的是,11时同16时立即有限个日子段内(均属于工作时间)用户之活跃度甚至比非工作时还要高。由此可想,虎扑步行街论坛版块的生用户之占比呢是相当可观的。

②NBA论坛版块

        由图能够,NBA论坛版块的用户发帖数从上午8时左右开飙升,并于上午10时达了同等上被之峰值,最后当14时左右返相对较逊色的水准。

        通过对比NBA比赛之直播时(通常NBA比赛直播的日是当北京时间的上午8时-13时内),可想得知NBA论坛版块的用户活跃度深受NBA赛事的直播时之震慑。即当有NBA赛事直播时,NBA论坛版块的用户之外向度会相应地提高,无NBA赛事直播时,用户活跃度会面大幅回落。

季、虎扑用户分析

1) 用户性别分析

        作为一个正式的体育社区,虎扑用户近96%吧男不足为惊讶。虎扑以体育也切入点,发展出了一致名目繁多相关论坛,精准地掀起了爱好体育的年青男性是群体。

2) 用户地域新普金娱乐分布

        从上面的用户地域分布图可以见见,虎扑用户要分布在东部沿海省市及首都,占比较达了临近70%。值得注意的凡,上述地区的总人口数仅占及全国总人口数的34%横,且大多是经济比较发达的所在。

3) 用户使用设备分析

        在达到图中我们可见见,虎扑论坛PC网页端用户占比大约为30%,而移动端(Android+Iphone+手机网页端)用户占用比较则为70%。

        值得一提的凡,IPhone客户端用户占用比比Android客户端多矣5.32%(据艾瑞咨询2017年10/30-11/5活动装备指数统计,IPhone设备占比单纯为24.88%)。

        此外,有8.37%底用户选择经过手机网页端访问虎扑论坛。在WiFi免费连,流量资费大降的今天,不知这些用户是出何原因并未动用移动客户端。

4) 用户注册时长分析

        以上数据主导好说明,虎扑对用户是或者做的充分是的,相当一总理用户用虎扑多年。

五、分析总结

        总的来说,虎扑以NBA论坛版块为起点,同时发展有了像步行街、游戏电竞等大多单论坛版块。这些同体育不系的论坛版块甚至当流量及超过了跟体育相关的论坛版块,这得说凡是虎扑在产品达之等同好特征或者说是亮点。

        另外,从用户来拘禁,虎扑的用户要是坐东部沿海省市和首都的男用户为主,且多为工作不久底人物要在校大学生,可以说虎扑非常精准地捕捉住了即同样群体。

六、技术验证

        数据获得:利用Python的Scrapy爬虫框架抓取帖子信息以及用户信息

        数据清洗和析:利用Python的Pandas模块和Excel进行数据的澡和分析

        数据可视化:Echarts、WordArt、Excel、PPT等工具

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