本文摘要：瞥见一个问题：我刷知乎不多，可是也有这个感受：211拼集，985一般，清北还行。常青藤，委曲入眼，年薪百万算个屁，月入千万有点低。好吧，我不知道是谁飘了，我只知道随便敲敲键盘确实很简朴。 其实也不但单是知乎，现在的许多平台如头条、抖音，都有一种夸大和焦虑的气氛，这让许多人就发生一种错觉：我是不是很失败？我通过python获取了一些数据，然后以可视化的形式对头条用户举行展开分析，来看看真实情况是不是和你想的一样？

瞥见一个问题：我刷知乎不多，可是也有这个感受：211拼集，985一般，清北还行。常青藤，委曲入眼，年薪百万算个屁，月入千万有点低。好吧，我不知道是谁飘了，我只知道随便敲敲键盘确实很简朴。

其实也不但单是知乎，现在的许多平台如头条、抖音，都有一种夸大和焦虑的气氛，这让许多人就发生一种错觉：我是不是很失败？我通过python获取了一些数据，然后以可视化的形式对头条用户举行展开分析，来看看真实情况是不是和你想的一样？一、获取数据因为不是所有的数据都能爬的，所以我只能基于现有的一些分析数据，如咨询公司、分析陈诉的数据举行整合处置惩罚。我们需要知道哪些数据？头条用户的学历、都会、职业、偏好、活跃时间。二、选择分析工具原来我是想用python的，可是为了能让你们看懂且能自己照着分析一遍，我选择了BI工具。

python的分析历程还是比力繁琐的，sql，pandas这些不简朴，我之前分析的时候就用过python+BI：BI工具方面，我用的是FineBI，比Excel简朴利便，拖拽就可以分析出效果了，配上多种类型的柱状图、饼图、雷达图，真挺简朴。python强大的数据获取能力，配合敏捷FineBI简朴快捷的数据可视化操作，分析效果不用多说。三、可视化分析1、头条用户都是那里结业的？看看这学历，啧啧啧，果真985各处走。

可是我这说一下实际情况，不是所有人都市填学校，也不是所有人都市正确地填自己的学校，横竖在网上，大家谁也不认识谁。从我的感知来看，这数据禁绝，学校是次要的，不影响FineBI的这个词云图。

2、头条用户都漫衍在哪些都会这个问题应该不用看就知道，人口基数越大，用户的数量就越多，江浙沪、长三角、珠三角首当其冲。北上广深杭，应该处于中心，那这数据就是准的。3、差别年事段的人有几多？从柱状图来看，整体男性用户的比例是高于女性的，25-30岁的男性为什么会用的多？这点我不能明白[抠鼻]顺便说个数字，40岁以上的用户都集中在三线及以后都会，可能是因为年龄大了比力清闲吧。

4、活跃度分析因为数据太多，需要年事、时间段、活跃度，这些数据我这里没有找到，可是FineBI完全可以分析多维度数据。我找到了某咨询的陈诉，较为准确：90后更喜欢夜间看头条，可能是因为加班回家只有晚上才有空。80后们，起的比力早，通常是早上活跃。

以上分析就差不多了，结论是什么，其实并不重要。学会FineBI这个工具，不敢说比Excel强多了，但起码是简朴的，而且年底的数据分析陈诉，也可以用FineBI工具做出来。FineBI工具的获取，看评论。

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