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【python】python网易云音乐用户数据分析可视化（源码+数据+报告）【独一无二】
目录
- 【python】python网易云音乐用户数据分析可视化（源码+数据+报告）【独一无二】
- 一、设计目的
- 二、数据说明
- 三、可视化分析
- 3.1. 粉丝量前十名用户折线图：
- 3.2. 年龄分布柱状图：
- 3.3. 年龄与粉丝数量关系散点图：
- 3.4. 性别分布饼状图：
- 3.5. 用户等级与喜欢的歌曲数箱线图：
- 3.6. PageRank值与听歌数散点图：
一、设计目的
通过分析网易音乐云用户行为数据，对用户行为进行分析，通过Python实现如下功能：
1.用户粉丝量与用户等级关系：通过粉丝量前十名的折线图和用户等级与喜欢的歌曲数的箱线图，你可以研究不同用户等级之间的粉丝量分布情况。
2.用户年龄与用户粉丝数量关系：使用用户年龄与粉丝数的散点图，可以探讨用户年龄与其粉丝数量之间是否存在相关性。
3.用户分享歌曲数与粉丝数量关系：通过分享歌曲最多的前十位用户折线图，你可以研究分享歌曲数量与粉丝数量之间的关系。
4.年龄分布情况：根据年龄区间柱状图，你可以了解用户年龄在不同年龄段的分布情况。
5.用户性别分布：通过用户性别的饼状图，你可以了解用户性别的分布情况。
6.用户的PageRank值与听歌数关系：通过用户的PageRank值与听歌数的散点图，你可以研究用户在网络中的重要性与他们的听歌数量之间是否存在相关性。
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二、数据说明
NeteaseMusicUser.csv为网易云音乐（https://music.163.com/）中3万多用户的信息，包含多个字段，每个字段的含义如下。
| 字段 | 含义 |
|---|---|
| Gender | 用户性别 |
| Age | 用户年龄 |
| Province | 用户所在地区，按省份记 |
| VipType | 用户类型，normal代表普通用户，vip代表付费用户 |
| Level | 用户等级 |
| JoinTime | 用户加入平台的天数 |
| Event | 用户分享歌曲、发表评论的数量 |
| Followee | 用户关注的其他用户的数量 |
| Follower | 用户的粉丝数 |
| Two_way_f | 用户关注的其他用户与用户粉丝的交集的数量，即用户的Followee和Follower的交集的数量 |
| PageRank | 用户在网络中的PageRank值。该值可刻画用户在网络中的重要性，利用谷歌的PageRank算法得出。 |
| CumulativeCount | 用户累积听歌数 |
| FavoriteCount | 用户喜欢的歌曲数 |
| PlayCount | 用户喜欢的歌曲的播放次数 |
| Div | 用户所听的歌的多样性。该值基于歌曲的流派和语种并根据信息熵计算得出。 |
| Div_level | 根据Div值对用户分类，0、1和2分别表示多样性低、中和高的用户 |
| Div1 | 用户粉丝的Div的均值 |
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三、可视化分析
3.1. 粉丝量前十名用户折线图：
从折线图中可以看出，粉丝量前十名的用户中，有些用户拥有远超过其他用户的粉丝数量，呈现出明显的粉丝数量差异。
3.2. 年龄分布柱状图：
年龄分布柱状图展示了用户年龄在不同年龄段的分布情况。可以看出，年龄段“21-30”和“31-40”的用户数量最多，说明这两个年龄段的用户在平台上相对较多。
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3.3. 年龄与粉丝数量关系散点图：
散点图展示了用户年龄与其粉丝数量之间的关系。可以看出，年龄与粉丝数量之间似乎没有明显的线性关系。
3.4. 性别分布饼状图：
饼状图展示了用户性别的分布情况，显示了男性和女性用户在平台上的比例。
饼状图显示了性别分布相对平衡，这对于平台来说是积极的，因为它可以针对不同性别的用户提供多样化的音乐内容和服务。
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3.5. 用户等级与喜欢的歌曲数箱线图：
箱线图展示了用户等级与喜欢的歌曲数之间的关系。可以看出，高级别用户通常有更多的喜欢的歌曲，而低级别用户通常拥有较少的喜欢的歌曲。
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3.6. PageRank值与听歌数散点图：
散点图展示了用户在网络中的PageRank值与其听歌数量之间的关系。大部分用户的PageRank值分布较广，但听歌数量相对较少。
综上所述，通过对网易云音乐用户特征和行为的深入分析，我们可以获得有关用户粉丝量、分享行为、年龄、性别、用户等级、PageRank值等方面的重要见解。这些见解对于平台的运营和用户体验改进具有重要的指导作用，可以帮助平台更好地满足不同用户群体的需求，提供个性化的音乐推荐和服务。
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