抖音用户行为分析（SQL)

最近在寻找一些sql的项目实践，所以虽然此类分析用python会更加的便捷，但是仍旧选用SQL进行。另：文本粘贴代码格式可能会不标准有误，用powerBI 绘图

1. 通过sql sever 任务 - 导入douyin.csv平面文件，同时调整数据类型（此步骤也可通过excel 提前对数据进行处理）

2.查看数据情况

select top 10 * from dbo.douyin -- 查看前10行的数据

3.pv, uv 分析

select H,
count(*)as h_pv,-- 小时：pv
count(distinct uid) as h_uv --小时：uv
from dbo.douyin
group by H
order by h_pv,h_uv desc --由此可见抖音用户主要活跃的时间为晚上19：00-24：00

select dates,
count(*)as day_pv,-- 日期：pv
count(distinct uid) as day_uv --日期：uv
from dbo.douyin
group by dates
order by day_pv desc,day_uv desc --每日活跃pv，uv 10月20号开始uv和pv都达到峰值

每周同理，ps：MySQL用dayofweek取星期几，

通过按星期几分析周一的抖音用户活跃程度最高，周三周四最低。

4.播放源分析

select channel,
count(uid) as channel_count
from dbo.douyin
group by channel --播放来源，大部分的观看主要来源于渠道0，未明确指出各值的意义，或许为算法推荐

5.播放时长与点赞率的关系

select duration_time,
case when likes_total_count =0 then 0 --避免除数为0时报错
else round(cast(likes_total_count as float)/(likes_total_count+unlike_total_count),6) end as likes_rate --cast强制转换为float形式，不然db2环境下，结果会只显示0，1
from(select duration_time,
sum(case when likes=1 then 1 else 0 end) as likes_total_count,
sum(case when likes=0 then 1 else 0 end) as unlike_total_count
from dbo.douyin
group by duration_time) as t1
order by likes_rate desc

所以内容时长在0-40秒之间更容易获得点赞

6.播放时长与完整播放率的问题代码同上做简单替换不做进一步展示

7.热门歌曲相关分析

select music_id,
count(uid) as music_count
from dbo.douyin
group by music_id
order by music_count desc --得到热门歌曲

select music_id,music_count,likes_total_count,
case when likes_total_count =0 then 0
else round(cast(likes_total_count as float)/(likes_total_count+unlike_total_count),6) end as likes_rate
from(select music_id,count(*) as music_count,
sum(case when likes=1 then 1 else 0 end) as likes_total_count,
sum(case when likes=0 then 1 else 0 end) as unlike_total_count
from dbo.douyin
group by music_id) as t1
order by music_count desc,likes_total_count desc --歌曲播放量与获赞率的并无太大关系，但是热门歌曲可以获得更高的点赞量

select music_id,music_count,finish_total_count,
     case when finish_total_count =0 then 0
     else round(cast(finish_total_count as float)/(finish_total_count+unfinish_total_count),6) end as finish_rate
from(select music_id,count(*) as music_count,
sum(case when likes=1 then 1 else 0 end) as finish_total_count,
sum(case when likes=0 then 1 else 0 end) as unfinish_total_count
from dbo.douyin
group by music_id) as t1
   order by music_count desc,finish_rate desc --歌曲播放量与完整播放率的关系，没有太大关系，但是热门歌曲可以获得更高的播放量

8.平台作者分析

select author_id,sum(uid) as num
from dbo.douyin
group by author_id
order by num desc -- 播放量最高的创作者

select author_id,author_count,likes_total_count,
case when likes_total_count =0 then 0
else round(cast(likes_total_count as float)/(likes_total_count+unlike_total_count),6) end as likes_rate
from(select author_id,count(*) as author_count,
sum(case when likes=1 then 1 else 0 end) as likes_total_count,
sum(case when likes=0 then 1 else 0 end) as unlike_total_count
from dbo.douyin
group by author_id) as t1
order by author_count desc,likes_total_count desc --最受欢迎的创作者

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