基于数据挖掘的斗鱼直播数据可视化分析系统

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4.2 直播类型与签约公会分析

4.3 直播热度分析

        可以看出，虽然星秀板块的主播数量最多，但是其平均活跃观众数量相对来说比较少，没有人数稍少的王者荣耀和英雄联盟等游戏板块。 此外，平均活跃观众较多的是 DOTA2、lol云顶之弈、英雄联盟等游戏板块，平均峰值热度较多的是王者荣耀、派对等板块。未与公会签约的主播占比较少，仅有18.27万，且未与公会签约的主播的直播间平均活跃观众远少于与公会签约的主播，可能与公会签约的主播可获得平台的流量扶持政策有关， 但并非公会越庞大(`指公会签约主播数量`)而所提供的流量扶持越大，4月份未签约的主播的平均峰值热度却高于签约主播。

4.4 直播时长分析

        可以看出，主播的直播时长长短与平均活跃观众数量的变化影响不大，呈现不是特别明显的正相关，直播时长越大，大概率活跃观众数量越大，平均峰值热度的变化影响也不大，但随直播时长变化的波动更为明显。

4.5 直播刷礼物分析

        可以看出，一起玩和派对类型的直播，其观众打赏总值最高，远远超出其他类型直播。签约的禾相、考拉、解忧文化等公会的直播，其观众打赏总值较高。峰值热度与观众打赏总价值之间存在一定的正相关，直播热度越高，表明观众越活越，其打赏的概率也会相应增大，符合主观规律。

4.6 直播弹幕分析

5. 总结

        本项目介绍了一个基于数据挖掘的斗鱼直播数据可视化分析系统。该系统利用Python编程语言，结合网络爬虫技术，从斗鱼直播平台抓取相关数据，并使用Pandas进行高效的数据分析处理。最终，通过Flask框架搭建Web应用，并结合ECharts实现数据的可视化展示。

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