京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如果说最近最热门的综艺,那《乘风破浪的姐姐》(下文简称《姐姐》)可谓实至名归。30位出道多年的姐姐辈女艺人,一个个风格各异、个性鲜明。她们将通过合宿生活与舞台竞演,最终选出5位组成逆龄女团。
《乘风破浪的姐姐》就这样突然定档、突然播出、播出前无宣发的情况下爆了,一经播出就抢占各大热搜榜。
今天,我们带大家就用
来盘一盘这些
主要从以下几点展开:
乘风破浪的姐姐?NO!是兴风作浪的姑奶奶
出道时长十年起,这些姐姐们都有谁?
豆瓣8.3分,姐姐们的实力妥妥的
Python分析9万条弹幕,谁才是真正的C位?
01乘风破浪的姐姐?
NO!是兴风作浪的姑奶奶
既然是选最特别的女团,哪些人参加自然是关注的焦点。宁静、伊能静、钟丽缇、张雨绮、万茜、黄圣依…光是听到这些选手的名字就让人太期待了!
姐姐们很“任性”
不同于一般的女团选秀,漂亮妹妹们都得听从节目组的安排,而这次的姐姐们普遍很“不服管教”,毕竟都是在自己领域出道多年的资深前辈,她们非常有底气,知道自己想要什么。
节目组让做自我介绍,宁静霸气的回复:“还要介绍我是谁?那我这几十年不是白干了?”
节目组导演让伊能静挡一下膝盖,伊能静说:“这是裤子,我挡不了。你配合我一下,别让我配合你们”。
问万茜为何来参加节目,万茜回答:“经纪人逼我来的”。这也太真性情了吧,简直不是乘风破浪的姐姐,而是兴风作浪的姑奶奶们呀。
端水大师——黄晓明
这些姐姐们,也让在中餐厅里“我不要你觉得 我要我觉得”的霸道总裁黄教主秒变暖心的小明同学——“我不要你觉得,我要您觉得”人送称号端水大师,满满的求生欲。
凭实力挨骂——杜华
在点评环节中,作为评审之一杜华也是各种凭实力挨骂。依然以评选20多岁女团的刻板标准评价姐姐们,让不少观众都看得满头问号,越看越气。
02出道时长十年起,唱跳演样样精通
姐姐们到底有多强?
下面让我们看到数据部分。我们搜集了百度百科和维基百科的选手数据。
姐姐们年龄分布
先看到年龄分布,可以看到29-33这个年龄段的姐姐最多共有11位,占比36.67%。其次是34-37岁,共10位,占比33.33%。
姐姐们都来自哪儿?
然后是地区分布,姐姐们都来自哪里呢?其中来自湖南和上海的最多,各有五位。阿朵、万茜、刘芸、沈梦辰、孟佳都是我们湖南湘妹子。然后四川、辽宁、山东的各两位。
姐姐们都是哪些职业
在职业方面呢,我们可以看到,她们大多数演员和歌手出身,艺人中身兼数职的情况比较普遍,30人中至少有17人身兼多职,其中13人既是演员、也是歌手。
初舞台得分的关键因素
《乘风破浪的姐姐》初评分数由个人特质、成团潜力、声乐表现力和舞台表现构成,每项25分,总分100分。
我们通过Python计算数值型变量之间的pearson相关系数。对于系数r的取值,根据经验可将相关程度分为以下几种情况,|r|>=0.8时,可视为高相关,0.5<=|r|<0.8.可视为中度相关,0.3<=|r|<0.5时,可视为低度相关,|r|<0.3.可视为不相关。根据相关系数数值,在95%的置信程度水平情况下:
控制其他影响因素的情况下,个人特质打分对初舞台分数的影响最大。
初评舞台分数和年龄、出道年数没有显著相关关系。
年龄和个人特质、成团潜力的分数间存在低度负相关关系,年龄越大,个人特质和成团潜力的得分也就越低;
个人特质和成团潜力的打分之间存在高度正相关,即两者得分存在高则同高,低则同低的情况。
03豆瓣8.3分,姐姐们的实力妥妥的
目前这部综艺在豆瓣的评分为8.3分,很不错的成绩,已有7万2千余人进行评价。
豆瓣总体评分分布
看到具体评分分布,给出四星的最多,为38.2%;其次是5星 占比25%。看来观众普遍还是十分认可姐姐们的表现的。
短评词云图
可以看到词云主要围绕的是"姐姐"、"节目"、"女团"展开。其中在需选手中宁静、万茜被提到的频率最高。
当然也有不少吐槽的点,大家的吐槽主要集中在:
评委杜华:不公平;30+的女性岁月积淀了魅力,评审却按照20岁女团的标准来;给丁当打分真是要气炸。
黄晓明:从霸道总裁秒怂变小明,让人感觉尴尬不已
节目组:场景布置令人寒酸,摄影差,灯光差,布景差。
也有吐槽选手的
黄圣依:等黄圣依淘汰了我再改成五星,谢谢。
04Python分析9万条弹幕
谁才是真正的C位一姐?
我们统计了芒果tv第一期的弹幕数据,共94575条。
下面展示芒果Tv弹幕爬虫部分代码,分析部分代码暂略。数据获取的具体思路如下:
分析网页,弹幕数据是动态加载的,因此通过Chrome浏览器进行抓包分析并获取真实的URL请求地址;
使用selenium请求网页数据;
使用正则表达式re将文本中的HTML提取出来,使用json进行解析;
使用pandas进行数据的保存。
1. 弹幕在哪里找?
打开《乘风破浪的姐姐》选取一集,观看我们要抓取的弹幕,可以看出弹幕是在视频播放之后才滚动加载的,所以我们可以判断视频是通过JS异步加载的。
按照经验,我们切换到network-XHR下面查看,如下图所示,很容易发现了弹幕请求的地址:
https://bullet-ws.hitv.com/bullet/2020/06/21/104556/8337559/0.json
其中:2020/06/21代表日期,104556和8337559参数每集不一样,通过抓包获取即可。
2. 获取并解析数据
具体代码如下:
# 导入包
import pandas as pd
import time
import re
import json
from selenium import webdriver
# 打开Chrome(需配置webdriver)
browser = webdriver.Chrome()
def get_mgtv_danmu(month_num, day_num, num1. num2):
step = 1
df_all = pd.DataFrame()
while True:
try:
# 第一集URL
danmu_url = 'https://bullet-ws.hitv.com/bullet/2020/{}/{}/{}/{}/{}.json'.format(month_num, day_num, num1. num2. step)
# 打印进度
print('正在获取第{}页的信息'.format(step))
step += 1
# 获取弹幕
browser.get(danmu_url)
# 休眠3秒
time.sleep(3)
# 提取数据
pattern1 = re.compile(r'
')
pattern2 = re.compile(r'')
data1 = re.sub(pattern1. '', browser.page_source)
data2 = re.sub(pattern2. '', data1)
# 解析数据
js_data = json.loads(data2)
# 获取数据
all_data = js_data['data']['items']
# id
danmu_id = [i.get('id') for i in all_data]
# uname
uname = [i.get('uname') for i in all_data]
# 内容
content = [i.get('content') for i in all_data]
# 时间
danmu_time = [i.get('time') for i in all_data]
# 点赞
up_count = [i.get('v2_up_count') for i in all_data]
# 分钟
danmu_minites = step-1
# 保存数据
df_one = pd.DataFrame({
'danmu_id': danmu_id,
'uname': uname,
'content': content,
'danmu_time': danmu_time,
'up_count': up_count,
'danmu_minites': danmu_minites
})
# 循环追加
df_all = df_all.append(df_one, ignore_index=True)
except Exception as e:
print(e)
print('没有此页面, 爬虫结束')
break
return df_all
if __name__ == '__main__':
#
df_1 = get_mgtv_danmu(month_num='06', day_num='21', num1=104556. num2=8337559)
获取的数据以数据表的形式存储,如下所示:
df.head()
03 结论部分
选手弹幕热度排名
在排名数据上,占据前四位的分别是宁静、万茜、吴昕和张雨绮。
下面,分别看到她们的个人弹幕词云图。
宁静-弹幕词云
喜欢宁静的,都喜欢她那种强大的大姐大气场,感觉静姐这哪里是来出道当女团的,明明是来选妃的。
万茜-弹幕词云
再看到万茜,淡雅的性格配上努力勤奋换来的过硬实力,在节目里,万茜也堪称人气王,除了观众爱她,姐姐们也都爱她。关于她的弹幕都是各种"喜欢"、"可爱"、"性格圈粉"等等。
吴昕-弹幕词云
吴昕这次在节目中给了人眼前一亮的感觉,不再是快乐家族中没啥台词的小透明,从用心准备的节目,到谈吐性格都让人感觉十分舒服,非常圈粉。
张雨绮-弹幕词云
最后再看到张雨绮,她真的是反差萌担当了,以为是高冷霸总,结果却是个可爱憨憨,从赛前采访就开始搞笑。带来的节目是《粉红色的回忆》,理由是这是自己唯一能唱完的歌,也是十分可爱了。
结语:
这么多个性十足的姐姐们真是让人爱了爱了,特别是《乘风破浪的姐姐》的开场旁白,非常让人印象深刻:
三十而励!三十而立!三十而骊!
30岁以后,人生的见证者越来越少,但还可以自我见证!
30岁以后,所有的可能性不断褪却,但还可以越过时间,越过自己!
不要轻易用年龄定义自己,只要有追逐梦想的心,无论什么年龄段都有属于自己的精彩!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08