В первой части пятничного анализа была рассмотрена методика сбора некоторой статистики этого замечательного сайта. Изначально не было плана делать продолжение, но в комментариях возникли интересные мысли, которые захотелось проверить. Например, какие статьи имеют больше просмотров, опубликованные в будние или в выходные дни?
Попробуем ответить на этот и другие вопросы, также опубликуем свой чисто научный статистический мини-рейтинг. Как и в первой части, для сбора статистики воспользуемся Python, Pandas и Matplotlib.
Для тех кому интересно что получилось, продолжение под катом.
В этот раз мы попробуем собрать статистику просмотров статей по времени, а также проанализируем не только рейтинги, но и количество лайков и дизлайков. Для начала нам нужны исходные данные — получим список статей.
Что мы имеем? Разумеется, никакой «инсайдерской» информации у нас нет, будем брать данные «из открытых источников». Когда пользователь заходит на главную страницу, ему доступен список из 50 страниц page1 — page50. Все это мы и проанализируем.
Можно было бы вручную выделять фрагменты тегов из строки, как в предыдущей части, но для разнообразия воспользуемся готовой библиотекой BeautifulSoup. Она предоставляет доступ к DOM-модели веб-страницы и отдельным компонентам, т.е. то, что нам и нужно.
Как и в предыдущем случае, смотрим внимательно на исходный код страницы, и обнаруживаем что статьи хранятся в блоке «article», время публикации хранится в элементе класса «post__time», а параметры статей хранятся в блоке «footer» (пользуясь случаем, выражаю респект программистам сайта за логичную и понятную структуру всех данных:).
Код парсинга одной страницы выглядит так (некоторые недостающие функции, например get_as_str для получения python-строки из URL, описаны в первой части):
Как можно видеть, все довольно просто. Мы получаем список статей на странице, для каждой статьи имеем время публикации, количество просмотров, рейтинг, количество лайков и дизлайков. Вполне достаточно для анализа.
Но это еще не все. Время публикации статьи может храниться в виде даты и времени («3 февраля 2019 в 18:27»), либо в виде «вчера в 23:25» или «сегодня в 22:46». Нужно преобразовать такие строки в обычный datetime:
Если все было сделано правильно, на выходе должен быть примерно такой лог:
Сначала загрузим все данные в dataframe и добавим программно-сформированные колонки для views/count, views/comments и разного представления даты и времени.
Мы сформировали dataframe, и получили все данные в численном, удобном для анализа формате.
Для начала, убедимся что данные загружены, и просто выведем все что есть:
Мы получаем распределение времени публикации всех статей за этот месяц:
Сразу видно наличие суточного периода: логично, что большинство публикаций приходится на день или вечер, в 5 утра выкладывать статью мало кто будет. Все же для интереса, посмотрим гистограмму распределения по часам:
В принципе, ничего неожиданного, хотя кто-то в 5 утра публикации все же выкладывает :) (ну и не забываем про часовые пояса):
Посмотрим, зависит ли количество просмотров от времени публикации: для этого сгруппируем все строки по полю «час» и вычислим среднее по каждому часу. Можно предположить например, что основная масса посетителей читает статьи вечером, значит статьи, выкладываемые в это время, наберут больше просмотров. Проверим.
Результат… немного удивляет. Видим большой пик для статей, выкладываемых в 3 часа ночи:
Однако забавно, посмотрим что же это за статьи такие — выведем все, для которых поле hour = 3:
Получаем 6 штук, и почти все из них действительно имеют большое число просмотров:
Делаю предположение, что все они принадлежат одному автору, и оказываюсь неправ. В общем, странно, но факт — в 3 часа ночи публикуется мало статей, но почти все из них хорошие.
Интересно еще и то, как много статей выкладывается в рабочее время. Мне казалось, что для большинства авторов это все же хобби а не работа, но видимо тут я был неправ.
Теперь посмотрим зависимость количества просмотров от дня недели публикации. Сгруппируем данные по этому параметру.
Результат имхо предсказуем: статьи, выложенные к концу недели в среднем набирают больше просмотров, видимо т.к. у читателей больше свободного времени:
Самый «плохой» день, однако, вторник, статьи выложенные во вторник, получают меньше всего просмотров.
Однако, мы не зря сохраняли не только число просмотров, но и количество лайков и дизлайков. С их помощью можно построить свой мини-рейтинг.
Например, выведем топ-5 статей с рейтингом больше 50 и максимальным значением views/votes:
Неожиданно, что весь топ занят корпоративными блогами, всегда казалось что корпоративные блоги, это скучная рекламная мутотень, которую публикуют только потому что «надо». Оказалось, был неправ. Кстати, на первом месте топа — mail.ru. Можно вывести, какие статьи публиковала эта компания, оставлю это читателям в качестве домашнего задания.
Идем дальше. Выведем самые спорные статьи — те, у которых и число лайков, и число дизлайков больше 30.
В завершение, выведем топ-5 самых комментируемых статей и (сомнительный по славе) топ-5 с наибольшим числом дизлайков:
Статьи с наибольшим числом дизлайков:
habr.com/ru/post/440638 — 74 дизлайка
habr.com/ru/post/438888 — 70 дизлайков
habr.com/ru/post/440358 — 67 дизлайков
habr.com/ru/post/440640 — 63 дизлайка
habr.com/ru/post/438692 — 46 дизлайков
Как можно видеть, статистика и data science — вполне интересное хобби. Даже на небольших датасетах можно получать вполне интересные данные для анализа. Желающие могут продолжить самостоятельно, что-то я возможно упустил.
Разумеется, выборка все же небольшая, и некоторые результаты могут быть спорными. Что есть то есть, количество анализируемых статей ограничено тем, что доступно на сайте.
Желающие попробовать самостоятельно, могут скачать csv под спойлером.
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Всем удачных экспериментов.
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