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基本假设

头部主播的相关情况,可以看作网站大盘的基本状况。通过长期观察头部主播的数据,近似获得直播服务主营业务的收入情况,在财报发布之前,做多或者做空直播概念股,也可以用来评估非上市直播业务发展是否健康。

数据准备

  1. 取某一周 7 天,各直播网站的 top 1000 主播ID
  2. 将 7 天的主播打赏金额相加,取 top 1000,目的是减少误差
  3. 跑得到的各网站 top 1000 主播,在2018年全年中,每一天的打赏数据,包括

    • 打赏次数
    • 打赏粉丝数
    • 主播出勤天数

数据清洗

  1. 自充值识别
  2. 更换房间或用户名的主播识别
  3. 排除个别主播跳槽的小概率事件影响

数据分析

  • 主播相关,分析头部主播的捞金能力、流失情况、粉丝构成是否健康

    1. 各网站 top 1000 主播,在2018年中,每天获得打赏金额总数
    2. 各网站 top 1000 主播,在2018年中,每天活跃的主播数
    3. 各网站 top 1000 主播的流失情况

      • 流失的定义,在2018年11月1日至统计当天,期间没有上线的主播数
    4. 各网站 top 1000 主播,打赏的粉丝数

      • 单个粉丝打赏金额的分布
      • 与上月相比,每月新增的打赏粉丝数
  • 粉丝相关,打赏不集中到少数人的更健康

    1. 各网站,每天打赏的笔数
    2. 各网站,打赏粉丝去重总数
    3. 各网站,单个粉丝全年打赏金额的中位数
  • 推广投放能力,网站获取新流量的投入,近似拉新能力

    1. 各网站APP,在应用宝、360手机助手、小米应用商店的排名,取统计当天(有历史的数据更佳)

数据结论

采集到了某一周虎牙 top 1000 主播的打赏情况,不同主题的主播收入构成差异比较大,头部主播集中了主要的收入,从各直播服务的收入总量看,陌陌、快手、抖音领先比较明显,虎牙和斗鱼主播量级差不多。

采集和建模都在优化之中,数据积累的时长也不足以用于观察趋势,就只公布一下虎牙头部主播的一些数据,后续继续分析。

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