首届“梧桐杯”大数据应用创新大赛复赛晋级名单发布

### B站美食博主数据分析的方法与工具 #### 数据收集 为了有效分析B站上的美食博主数据，需先通过API接口或网页抓取技术获取所需的信息。这包括但不限于视频播放量、点赞数、评论区互动情况以及粉丝增长趋势等统计数据[^1]。 #### 数据预处理 获得原始资料之后，要对其进行必要的清理工作，比如去除异常值、填补缺失项并统一数值单位；同时还要提取出有助于后续挖掘的关键特征向量，像发布时间戳转换成具体日期格式以便观察周期性变化规律[^2]。 #### 用户画像构建 借助自然语言处理技术和机器学习算法解析弹幕留言内容来描绘目标群体的兴趣爱好标签云图谱，并据此细分受众类别，从而更好地理解不同类型的观众对于各类菜品制作教程的喜爱程度差异所在。 #### 关联规则发现 运用关联规则挖掘算法探索各因素间潜在联系，例如某位UP主发布特定主题系列作品前后其订阅人数增减幅度是否显著高于平均水平？又或是某些热门关键词频繁出现在高人气稿件下方的讨论区内意味着什么特殊含义呢？此类模式识别有助于揭示隐藏在海量信息背后的商业价值点。 #### 可视化展示 最后一步则是将上述研究成果转化为直观易懂的形式呈现出来——绘制折线图比较不同时期的增长态势对比；饼状图概括整体构成比例关系；热力地图标记地理分布密集区域等等。这些图形化的表达方式不仅便于研究人员快速把握全局状况，也能为企业决策者制定精准营销策略提供有力依据。 ```python import pandas as pd from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 构建词云示例代码 def create_word_cloud(text): wc = WordCloud(width=800, height=400).generate(' '.join(text)) plt.figure(figsize=(15, 7), facecolor='k') plt.imshow(wc) plt.axis("off") plt.tight_layout(pad=0) plt.show() ```