Pythonは公式アカウントも分析できます

序文
無意識のうちに、小さな公式アカウントを書いてから1年以上経ちますが、まだ公式アカウントの状況については少し理解しています。

今回は、データの観点から、過去1年間の編集者の運用状況を見ていきます。

編集者は独創性を主張しているため、記事の数はそれほど多くなく、データをクロールするクローラーはありませんが、データは手動で入力されます。

データの2つのテーブル、記事情報テーブル、再印刷ステータステーブル：

これらの2つの表を使用して、探索的記述分析を実行し、次にドリルダウン分析を実行します。要件は次のとおりです。

**木下LearnPython **

1年以上の運用を経て、合計64の記事が公開されました。長い間フォローしてきた読者は、編集者が月に約2つの記事を公開していることを知っているので、合計で非常に多くの記事しかありません。

これらの記事のオリジナル、再版、広告の割合はどれくらいですか？長い間フォローしてきた読者は、編集者がまだ独創性を主張していることを知っています。

これらの記事では、記事のタイトルの文言は何ですか？編集者はファイルの形でワードクラウドを作成し、Python、クローラー、分析、およびデータがより有益であることを発見しました。

エディターのユーザー数はいくつですか？エディターは小さなトランペットの所有者であり、負荷が少なく、独創性を主張しているため、初期段階での成長は比較的遅く、質の高い記事をいくつか蓄積した後は、より速く成長します。

読みの数は、読みの数の全体的な分布を反映することができます。ある程度、読みの数が多いほど、記事は誰にとっても興味深いものになることを反映しています。編集者は、読みの数をいくつかの間隔、主に150〜450に分割します。：

読みの数、読みの数、いいねの数、感謝の量だけでなく、読者の記事への関心もある程度反映されています。編集者は、すべての記事の分布をチェックして、各記事がほぼ5であり、いいねの数が1であることを確認します。 20の間、感謝は主に0-6元の間で分配されます：

エディターで最も人気のある記事のカテゴリは爬虫類です。最初は爬虫類の記事であり、次に広告、ツール、システム環境、推奨される本、自己要約、記事の要約などが続きます。

読み、見て、賞賛し、再印刷された数は、読みと見たものの数であり、読むほど、見たものの数も増える可能性があります。

では、どのような記事が多く読まれているのでしょうか？編集者のクローラーの数が最も多いのですが、考えてみると、私はいつも早い段階でクローラーを書き、データ分析の後に書き始めました。数は少なく、読みの数は比較的少ないです。

編集者はグループチャットを共有することがありますが、共有は読み取り数に影響しますか？結果から、共有読み取り値の数は比較的多くなります。

編集者の記事のいくつかはある程度の品質であり、何人かの大物によって再版されています。ほとんどの記事は9回再版されています。

再版された元のテキストの読みの数を見てみましょう。大物による再印刷後の読みの数と比較すると、トランペットの所有者は常にトランペットの所有者です。

再印刷された公式アカウントにはこれらがあり、それらのいくつかは複数回再印刷されています。これは非常に良いようです。

読みの数が多い記事、編集者の公式アカウントの読みは400を超えていますが、結局のところ、トランペットの所有者は、どのタイプの記事が最も多いのでしょうか。ほとんどは、そのような記事に対する読者の関心をある程度反映することができます。

この時点で、エディターは操作ステータスを簡単に分析しました。もっと試してみたいと思います。エディターは、参照用のデータセットとコードを提供します。

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