2017-气象资讯阅读大数据_24页_4mb
报告摘要
文档总结
核心内容
本文档主要分析了用户对天气信息的关注度,包括不同天气类型、月份、节气、地区、性别与年龄段,以及特定农作物和明星与天气相关性的数据。通过阅读量和相关阅读数的统计,揭示了用户在不同情境下的关注偏好。
主要观点
1. 用户最关注的天气类型
- 雾:相关阅读数最高,为1535124270
- 晴:次之,相关阅读数为1359478440
- 暴雨:相关阅读数为1266372600
- 高温:相关阅读数为1144429060
- 大风:相关阅读数为1134471470
- 降温:相关阅读数为1029535240
- 大雨:相关阅读数为1021658730
- 降水:相关阅读数为925686600
- 冷空气:相关阅读数为600787000
- 多云:相关阅读数最低,为559805910
2. 用户最关注的月份
- 图中显示某月天气资讯阅读量及占该月总阅读量的百分比,但具体月份未明确列出,需结合图表分析。
3. 二十四节气中最受关注的节气
- 清明:相关阅读数最高,为193399330
- 立秋:次之,相关阅读数为119247990
- 立春:相关阅读数为72480300
- 冬至:相关阅读数为72099820
- 立冬:相关阅读数为66817040
4. 用户最关注天气信息的地区
- 北京:阅读占比最高,为0.236%
- 山东:次之,阅读占比为0.239%
- 河北:阅读占比为0.222%
- 湖北:阅读占比为0.234%
- 其他地区:阅读占比为0.219%
5. 用户关注天气信息的性别与年龄段
- 女性:阅读占比为0.17%
- 男性:阅读占比为0.18%
- 年龄段数据未明确列出,但整体显示男性比女性更关注天气信息。
6. 与天气最相关的农作物
- 葱:相关阅读数最高,为465574870
- 萝卜:次之,相关阅读数为394989200
- 玉米:相关阅读数为366136360
- 蒜:相关阅读数为343198620
- 辣椒:相关阅读数为238802090
- 胡萝卜:相关阅读数为194959580
- 白菜:相关阅读数为169019070
- 小麦:相关阅读数为168702570
- 绿豆:相关阅读数为159261770
- 红豆:相关阅读数为140427990
7. 与下雨最相关的明星
- 相关阅读数最高:20400770
- 相关阅读数最低:12247450
8. 最受关注的气象灾害
- 大风:相关阅读数最高,为1134471470
- 雾霾:次之,相关阅读数为521012890
- 台风:相关阅读数为318784660
- 洪涝:相关阅读数为363141030
- 雪电:相关阅读数为233361180
- 大雾:相关阅读数为170736340
- 干旱:相关阅读数为151227170
- 寒潮:相关阅读数为93103900
- 龙卷风:相关阅读数为55353230
- 霜冻:相关阅读数最低,为55353230
9. 雾霾关注度最高的地区
- 图中显示部分地区的雾霾关注度较高,但具体地区未明确列出。
10. 雾霾关注度最低的地区
- 上海:阅读占比为0.077%
- 贵州:阅读占比为0.081%
- 福建:阅读占比为0.079%
- 广东:阅读占比为0.080%
- 海南:阅读占比为0.076%
11. 洪涝关注度最高的地区
- 图中显示:某地区用户对洪涝的关注度较高,但具体地区未明确列出。
12. 洪涝关注度最低的地区
- 黑龙江:阅读占比为0.187%
- 内蒙古:阅读占比为0.203%
- 吉林:阅读占比为0.198%
- 辽宁:阅读占比为0.196%
- 天津:阅读占比为0.205%
13. 干旱关注度最高的地区
- 图中显示:某地区用户对干旱的关注度较高,但具体地区未明确列出。
14. 干旱关注度最低的地区
- 上海:阅读占比为0.077%
- 贵州:阅读占比为0.081%
- 福建:阅读占比为0.079%
- 广东:阅读占比为0.080%
- 海南:阅读占比为0.076%
关键信息
- 气象头条号:截至2017年6月11日,共有427个气象头条号。
- 第一个开通的气象头条号:发布于2014年9月25日16:17,发文量23303篇,阅读量1.02亿,推荐量11.2亿。
- 气象头条号总数据:
- 总发文量:41803篇
- 总阅读量:1.5亿
- 总推荐量:16亿
总结
文档通过分析天气类型、月份、节气、地区、性别与年龄段、农作物及明星与天气相关性等维度,揭示了用户对天气信息的关注趋势。数据显示,用户对“雾”和“晴”等天气类型最为关注,而“清明”节气在二十四节气中关注度最高。不同地区对气象灾害的关注度存在显著差异,北京、山东等地用户对天气信息的关注度较高。此外,男性用户比女性用户更关注天气信息,而“葱”和“萝卜”等农作物与天气信息的相关性较强。文档还提供了气象头条号的相关数据,显示出其在信息传播中的重要作用。
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