視頻網站大數據

1. bilibili怎麼做短視頻數據分析

需要藉助第三方數據分析工具，火燒雲數據，多維數據分析精準專業。

2. 十大令人驚奇的大數據真相

十大令人驚奇的大數據真相

如今，「大數據」是科技界當之無愧的熱詞，圍繞著它有眾多的新聞和炒作。最近的研究顯示，2013年，全球范圍內花費在大數據上的資金就高達近310億美元。這項研究預測，這個數字將會持續增長，到2018年將會達到1140億。當然，有關大數據的新聞也不全都是事實，這其中存在著許多誇張的宣傳，很多企業經營者並不了解大數據的實質，他們也並不清楚為何大數據花費如此之高。

盡管全球各地正想舉辦關於大數據的學術研討會和商業論壇，但這個出現在新時代的科技名詞仍有很多方面不為人所知。簡單來說，大數據是指在互聯網時代，每天都在持續穩定增加的海量數據，這些數據的量十分巨大，能夠幫助我們了解這個世界。如果你想走近「大數據」，了解「大數據」，那就跟隨我一起看看下面幾個有關大數據的真相吧。

1.全球數據的90%產生於過去2年內。

2.當前數據產生的速度非常快，以今天的數據生產速度，我們可以在2天內生產出2003年以前的所有數據。

3.行業內獲取並且存儲的數據量每1.2年就會翻一番。

4.到2020年，全球數據量將由現在的3.2ZBytes變為40ZBytes(1ZB=1024EB，1EB=1024PB，1PB=1024TB)。

5.僅Google一家搜索引擎，每秒就處理4萬次搜索查詢，一天之內更是超過35億次。

6.最近的統計報告顯示，我們每分鍾在Facebook上貢獻180萬次贊，上傳20萬張照片。與此同時，我們每分鍾還發送2.04億封郵件，發送27.8萬推文。

7.每分鍾大約有100小時的視頻被傳上類似YouTube這樣的視頻網站。更有趣的是，要花費15年才能看完一天之內被傳到YouTube上的全部視頻。

8.AT&T被認為是能夠用單一資料庫存儲最多數據量的數據中心。

9.在美國，很多新的IT工作將被創造出來以處理即將到來的大數據工程潮，而每個這樣的職位都將需要3個額外職位的支持，這將會帶來總計600萬個新增工作崗位。

10.全球每分鍾會新增570個網站。這一統計數字至關重要，也具有顛覆性。

這就是10大令人驚奇的大數據真相，你震驚了嗎?全球企業應該更加關注大數據的不同方面，因為處理這些大數據已經成為這個時代的重中之重。

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3. 短視頻數據分析都有哪些方面

可以找一些數據分析平台看看，有短視頻平台整合後多維度的大數據分析，抖音運營可以用樂觀數據2.0，為抖音運營人員、企業、MCN機構定製數據，支持80個短視頻賬號管理。數據包括：

1、創意直擊（熱門視頻、前沿話題、熱搜榜、熱門評論）

2、數據洞察（短視頻號管理、視頻監測、播主監測、播主比對）

3、播主發現（播主搜道索、領域紅人榜、粉絲飆升榜、影響傳播榜、新銳小生榜、區域回排行榜）

4、電商變現（ 熱門商品、熱門品牌、電商達人搜索、昨日答帶貨榜、帶貨視頻搜索、短視頻好物榜、熱門店鋪排行）

4. 短視頻數據分析網站有哪些

目前抖音數據分析軟體有很多，找到比較專業的才能起到輔助作用。飛瓜數據是短視頻熱門視頻、商品及直播數據分析平台，可以提供運營者所需的從內容運營到電商帶貨數據。

在我的抖音號可以查看抖音賬號的相關數據，包括實時的粉絲量和點贊量數據、作品數據、粉絲數據、電商數據以及直播數據。

5. 短視頻系統及大數據推薦機制

  三個商業維度決定了短視頻已經成為主流，分別為 網路流量趨勢，信息高效傳達，變現價值能力 。這三個方面的分別為平台，用戶，創作者滿足了各取所需的形態，這是實際價值的存在點。
  網路流量趨勢顧名思義，則是網路平台的唯一KPI。網路平台擁有越多的活躍用戶就越證明該平台的成功，每一個網路巨頭無一例外都是利用自身的流量，獲取市場的廣告效益，所以平台只有擁有流量才會成為具有實際價值的平台。
  信息高效傳達則是針對用戶而言，能夠在網路平台上獲取到自己需要的信息更高效的方式。無論是娛樂，財經，體育，知識，消費各方面的視頻內容都是對網路1.0時代以圖文為主的博客，新聞知識獲取渠道的升級。視頻的每羨中一幀都可能敗如涵蓋成百上千字的文字內容，在這個數據爆炸的時代，提高獲取內容成本是對用戶的一次體驗升級。
  變現價值能力，這是對於創作者的努力創造優質內容的原動力。這三者的高效配合形成一個正向循環齒輪，這樣蛋糕就會越做越大。
  我個人認為一個優秀的短視頻平台需要具備以下3個方面：
   (1).視頻的實時性，熱點性，個性化推薦
   (2).檢索提取干貨信息，作為更高效的搜索引擎
   (3).有娛樂性，實用學習性，傳播性

   2020年8月份科技部明確指出將基於數據分析的個性化服務推送服務技術列為限制出口名單，這必然會讓大家聯想到最近抖音海外版Tiktok的出售風波。因為推薦演算法一般是根據海量app用戶信息經過核心演算法服務進行建模計算出來的。這裡麵包含大量用戶隱私數據，核心演算法技術積累，所以在目前初步人工智慧時代，演算法的重要程度在日益加重。

  說到推薦演算法則不得不說到機器學習，在抖音熱門推薦區推薦的視頻都是通過對每個用戶進行建模後根據權重進行個性化推送的，平台也會通過計算點贊概率影響排序順序，然後推薦給用戶。用數學來表示的話：

針對已知用戶，視頻和環境和未知行為，比如點擊去預測它產生的概率，這就是推薦演算法的核心。

   (1).特徵X：用戶，視頻，環境
   比如用戶年齡就可以作為特徵，根據不同年齡進行特定內容推送，越多的特徵可以幫助更好的幫助我們去給他們挑選感興趣的內容。更多的用戶特徵也可以從用戶的手機型號，來自哪裡，收藏內容標簽，觀看停留時間，興趣標簽；當然也可以從視頻內容獲取特徵信息，視頻標簽，用戶評論信息提取，視頻類別，視頻的平均點擊率，彈幕內容，評論量，轉發量；用戶在什麼樣的環境中看到的視頻，白天或者晚上，使用手機看到的還是電腦看到的。很多做推薦演算法的工程師會花很多時間用在製作一些特徵的工程，用機器去實現用戶的標簽或者視頻內容的理解，這部分是構成了推薦演算法很重要的一部分。等到我們的特徵准備完畢，就可以作為我們的輸入去送給我們的模型，也就是Fx函數。
   (2).構建模型F（y|x）
   目前主流市場上有2種模型，第一種是基於樹的模型，就比如說決策樹。在實際的推薦演算法工程里，這個決策樹模型可以製作得非常深，並且根據板塊門類的劃分也可能不止一顆樹，可能是很多樹構成，相關樹之間通過關聯主鍵進行連接，一起加權構成了一個決策樹的森林，它們會合在一起去做一個推薦演算法，模擬計算Fx函數。另一種模型是基於神經網路去做的一些數據的擬合。（模型見圖1）

   第二種是基於人工神經網路（Artificial Neural Networks）簡稱連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網路行為的特徵，進行分布式並行星系處理的演算法數學模型。這種網路以考系統的復雜度，通過調整內部大量節點之間的相互關連的關系，從而達到處理信息的目的。神經網路是一種數據挖掘的方法，不僅可以使用與決策樹大體相同的方式預測類別或分類，而且還能更好的確定屬性之間的關聯強度（模型見圖2）。通常構建神經網路模型個人比較推薦RapidMiner，通過Excel或者DB導入各類不同屬性的分類數據，比如醫兄枯山院里病人的血脂，體重，體溫等各類指標數據，然後進行流程連接並設置條件，最終得出神經網路數據結果。

   (3).制定目標Y
   需要預測的位置行為Y指的就是推薦權重，通過一系列數據計算得出這類視頻是否適合推薦給用戶觀看。

這也是很多短視頻平台，一直以綜合互動量為考核內容創作的最終指標。

   機器學習演算法其實就是普通演算法的進化版。通過自動學習數據規律，讓你的程序變得更聰明些。這里舉一個生活中的案例說明這一點，某天你去買芒果，小販攤了滿滿一車芒果，你一個個選好，拿給小販稱重，然後論斤付錢。自然，你的目標是那些最甜最成熟的芒果，那怎麼選呢？你想起來，外婆說過，明黃色的比淡黃色的甜。你就設了條標准：只選明黃色的芒果。於是按顏色挑好、付錢、回家。

   機器學習演算法其實就是普通演算法的進化版。通過自動學習數據規律，讓程序變得更聰明些。那麼如何讓程序變得更聰明一些喃？則需要利用演算法進行數據訓練並在過程中對數據預測結果集進行效驗。

根據數據類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或者人工智慧領域，人們首先會考慮演算法的學習方式。在機器學習領域，有幾種主要的學習方式。將演算法按照學習方式分類是一個不錯的想法，這樣可以讓人們在建模和演算法選擇的時候考慮能根據輸入數據來選擇最合適的演算法來獲得最好的結果。

在監督式學習下，輸入數據被稱為「訓練數據」，每組訓練數據有一個明確的標識或結果，如對防垃圾郵件系統中「垃圾郵件」「非垃圾郵件」，對手寫數字識別中的「1「，」2「，」3「，」4「等。在建立預測模型的時候，監督式學習建立一個學習過程，將預測結果與「訓練數據」的實際結果進行比較，不斷的調整預測模型，直到模型的預測結果達到一個預期的准確率。監督式學習的常見應用場景如分類問題和回歸問題。常見演算法有邏輯回歸（Logistic Regression）和反向傳遞神經網路（Back Propagation Neural Network）

在非監督式學習中，數據並不被特別標識，學習模型是為了推斷出數據的一些內在結構。常見的應用場景包括關聯規則的學習以及聚類等。常見演算法包括Apriori演算法以及k-Means演算法。

在此學習方式下，輸入數據部分被標識，部分沒有被標識，這種學習模型可以用來進行預測，但是模型首先需要學習數據的內在結構以便合理的組織數據來進行預測。應用場景包括分類和回歸，演算法包括一些對常用監督式學習演算法的延伸，這些演算法首先試圖對未標識數據進行建模，在此基礎上再對標識的數據進行預測。如圖論推理演算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量機（Laplacian SVM.）等。

在這種學習模式下，輸入數據作為對模型的反饋，不像監督模型那樣，輸入數據僅僅是作為一個檢查模型對錯的方式，在強化學習下，輸入數據直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調整。常見的應用場景包括動態系統以及機器人控制等。常見演算法包括Q-Learning以及時間差學習（Temporal difference learning）

6. 主流視頻網站的前後台開發技術主要是哪些

前台技術：
1. 視頻網站，JAVA或PHP構建
2. 社區或社交
3. Flash播放器及其他客戶端

後台技術：
1. 搜索引山培擎
2. hadoop , 大數據及推薦系統
3. 分布式存儲
4. CDN+P2P
5. 消息引擎
6. 上傳系統及審核系統
7. 分布式轉逗培唯碼引擎
8. 負載中棚均衡
9. 圖像處理演算法

7. 視頻網站數據儲存怎麼解決

近日，視頻網站YouTube宣布，其全球視頻日播放量已經超過10億小時的里程碑，每分基御晌鍾新上傳視頻400小時，相當於1天有65年時長的節目內容更新。這無疑是一個非常龐大的數據，窮我們一生不吃不喝，也不過能看完其一天的視頻上傳量。

這還僅僅是YouTube一家視頻網站，全球范圍內所有的視頻網站加起來，其數據量已經大到我們無法想像，那麼問題來了，這么多的視頻，是如何存儲的，那得多少硬碟來裝啊？

海量硬碟加壓縮去重來解決大量數據存儲

首先說明一個問題，來普及一下數據量級的問題。1MB=1024KB，1GB=1024MB，1TB=1024GB，1PB=1024TB，1EB=1024PB，1ZB=1024EB，1YB=1024ZB，1BB=1024YB，1NB=1024BB，1DB=1024NB。其中搏鋒我們手機拍攝一張照片約3M，一個高清電影約2G，1TB的硬碟，可以存儲500部高清電影。

很多大型網站其實是有自己的專屬機房，也就是現在動輒佔地幾千畝的大型數據中心。如網路已經在山西陽泉建了雲計算中心了，佔地2000多畝，基本都是存儲。我們日常用的網路網盤，裡面的數據都存儲在了網路的機房裡。

大型的企業網站如愛奇藝、騰訊等公司，都有專有機房，這些機房內具有大量硬碟。畢竟相對來說，硬碟的價錢真實是太低了。想想我們只需求四百塊錢就能購置1T的硬碟資源，對於大型公司來說，完整有準備大量硬碟的實力。

在用戶上傳文件或者視頻之後，一般會有專門的轉碼緊縮效勞器。用來把上傳的文件進行壓縮，所以有時可以看到，本人上傳的高清視頻，在停止查看時，明晰度並不是很高，這是由於停止壓縮的效果。

而在真正保管到硬碟之前，需求對上傳的文件去重。檢測硬碟中是會否曾經有相關的文件了。假如有的話就直接指定過去了。這也就是為什麼很多網盤上面，會有秒傳的功用，好幾G的文件，幾面就能上傳完成就是這個原理。

緩存熱點數據來保證數據高效分發

對於視頻網站來說，絕大部分視頻都是冷門資源，用戶觀看帶有非常強的選擇性。如當前正在熱播的《人民的名義》，在一定的時間段類，可能用戶都去看這部電視劇，對於這種熱點數據，存儲上主要運用散布式存儲加散布式文件系統，保證高並發高帶寬，存儲底層會選用分層技術。

很多視頻點擊量爆高，此時系統會判別此類數據，並存儲到大容量緩存中，外加外置UPS維護，那麼當視頻沒人看的時分，就自動遷移到廉價的7200轉或5400轉的HDD存儲層中。如今的硬碟最大做到60TB了，企業級大容量氦氣盤曾經有10TB、12TB了。特別老的視頻文件且為普通用戶上傳的會被後台剖析平台挑選出來刪除來釋放空間。

可能熱點數據在視頻網站龐大的存儲資源庫中，只佔據了不到1%的比重，這個時候，網站只需要將高質量帶寬分配給這些熱點數據即可，並不會明顯影響到用戶的實際使用。如《人民的名義》現在是絕對熱點，可能有1000萬人同時觀看；而BBC紀錄片《地球拆枝脈動》在剛推出時是絕對熱點，現在隨著大家都看過了，每天只有很小一部分人觀看。網站根據數據請求量，來酌情分配帶寬，並會將熱點數據緩存起來，甚至分發到離你家很近很近的機房，這樣速度會很快，保證優良的用戶使用體驗。

可以理解為，有很多貨物需要運輸，但網民經常購買的物品帶有一定的規律性，比如冬天北京霧霾天的時候，買空氣凈化器的人非常多，這個時候，網站會在倉庫里放很多空氣凈化器，一旦有人購買就可以直接運輸出去；而到了春天空氣非常好，買空氣凈化器的人銳減，倉庫就會只放很少的庫存。通過對於熱點的把控，可以高效地提升整個系統的運行效率和用戶體驗。

總結起來就是，網站會持續購買大量硬碟來存儲源源不斷的數據，但數據畢竟是有限的，通過壓縮、去重等手段，可以有效減輕存儲壓力；再通過對於熱點內容的緩存，來提升用戶的實際使用體驗。大數據時代，大家都知道數據就是金錢，和未來可以賺到的錢相比，眼前幾百塊錢一個的硬碟，網站還是捨得花錢買的。

8. 如何下載視頻素材

下載視頻素材方法：

1、短視頻平台內搜索視頻關鍵詞，然後找到自己喜歡的視頻，直接保存是帶有平台logo的，這里我們需要藉助「點點去水印」小程序去掉水印，這樣才能保慎伏存高質量的視頻素材。

2、然後保存視頻素材到相冊就行了，然後你會發現短視頻平台的水印已經沒有了，這里適合絕大部分的短視頻平台。

視頻素材下載地址

Ibaotu：這個網站擁有的汪孝盯視頻素材數量也非常多，高達1000萬困和+，基本上包括影視、動漫、足球、短視頻和宣傳片需要的各種視頻素材。

5118：這個是一個大數據網站，你在這里不僅可以找到各個平台高贊的短視頻作為你創作的參考，並且還可以搜索到各種高質量的視頻素材，例如電影、電視劇、搞笑類、軍事類、醫療類、科普類和美食類的視頻，在這里都可以搜索到海量的視頻素材！

9. 超市公眾號根據購買記錄為我們推薦產品屬於人工智慧嗎

不屬於。人工智慧，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理老廳論、方法、談罩技術及應用系統的一門新的技術科學。根據查詢快懂得知，超市公眾號根據購買記錄為我們推薦產品不屬於人工智慧。屬於大數據。大數據會根據你的購買記錄，瀏覽記錄等給你推薦產品。還有，如視頻網站大數據含含鬧，會根據你看的，點贊的視頻來為你推薦視頻。

10. 一個大型的網路用戶里怎麼接入大數據，就好像視頻網站精準推送廣告這個功能。

這個涉及到很多東西，比如用戶訪問的ip最近搜索歷史記錄等等來推送相關的，比如一個來自北京的用戶，肯定是給他推送北京當地的一些廣告。這個就需要智能判斷了。