短视频的数据告诉我们什么问题呢？

用户基本标签：比如爱好、关注点、时间点某大神用爬虫把抖音一天所有短视频的数据都扒出来了，总共 2 万多条的数据，拿到数据之后，用这份数据洗出我们想要的几个关键点。洗出人群的标签，其中重点可以关注的标签包括爱好、关注点、时间点。对 2 万数据经过清洗，经过描述做分词词频统计，排除无效词，统计出高频词有“喜欢”、“自己”、“真的”、“可以”、“教程”、“发型”、“思域”、“化妆”等，这里我们之后引出可以干嘛。

用户习惯标签时间段，这个主要是为了统计用户的习惯，客观是可以看出用户在什么时间段比较活跃。

结果标签和分析数据2在统计的 2 万条数据里面再进行一次点赞的分布曲线的清洗，大概的出的数据分布，大部分的短视频点赞在 700 以下，上万的短视频占比并不大，这个是抖音的数据造成的。按照之前做今日头条的算法都是计算你前面 1000 个推荐量，你所获得的点赞率与转发量。这个时候你的转发量点赞量(比例)高的话再会推送下一批流量给你。

结果标签和分析数据3：所以前面 1000 个点赞量很关键。上面用工具干完数据清洗最大的一个版块是人工再清洗，人肉清洗是为了得到热门短视频的标签。参考这部分数据是为了之后做短视频的时候去靠这个方向。大概类型有几大块!