关于筛选YouTube播放量视频的信息

播放量最高的视频，大家都知道有哪些吗？

第十名，学习颜色之农场上的彩蛋，这是一个幼教的视频，他用鸡蛋很有效的让孩子识别并记住了颜色。这条视频上传于2018年2月27日，截止当下，该条视频的播放量已经突破45.891次。

第九名，Uptown funk，这是一首由布鲁诺马尔斯与马克荣森合唱的一首歌曲，该歌曲拿下了多个地区的单曲榜冠军，而且这首MV也是轻松的碾压了鸟叔的江南style的播放量，截止当下，该歌曲MV的播放量已经突破46.2亿次，而鸟叔的江南style播放量仅为44.75亿。

第八名，两字拼音歌。这也是一个关于幼教的视频，也是一首儿歌。该视频上传自2014年3月6日，截止当下视频的播放量已突破47.171次。

第七名，玛莎与熊第17集，这是一部俄罗斯的经典动画片，该动画共50集。在2015年8月14日上传至视频网站YouTube上耳第17集的播放量达到了54.3亿次。

第六名，洗澡歌，这也是一首来自西方的童谣。此视频于2018年5月2日上传，截止当下视频播放量为55.05，点赞量更是高达1400万。

第五名，see you again，这首歌曲大家肯定不会陌生，因为在速度与激情或者是漫威系列电影，我们都有听过。这首音乐see you again于2015年上传至网站，截止当下视频播放量为55.65亿次，点赞量更是高达3800多万次，评论量为2171052条。

第四名，你的形状，这首歌曲由当下最红的男歌手艾德希兰演唱，歌曲发行于2017年，截止当下，该视频在YouTube的播放量为57.6亿次，点赞三千万次，评论为112万条。

第三名，牙神曲，这首歌曲由路易斯冯西和洋基老爹合唱。s potato曾在2017年发行就火爆全球，截止当下，该条视频的播放量已突破79亿次，而且点赞量更是高达4900万，评论量为421万条。

第二名，强尼，强尼是爸爸。该动画是一个超级有趣的合集，虽然这是欧美动画片，但是里面的音乐我们却都很熟悉。截止当下，该视频的播放量为99.821，点赞量突破31001000听首歌。

第一名，小鲨鱼五，这是有史以来全世界播放量最高的一条视频，该视频于2016年发布在网站，截止到今天，这条视频的播放量已超过1091次。

youtobe视频广告如何和跟踪转化

跟大家讲述怎么分析YouTube视频广告转化？

1、视频播放量

视频播放量是我们可以看到广告效果最明显的一个数据展现。针对YouTube视频广告，用户只有观看广告视频时长超过30s以后，就可以算作是一次播放量，也可以将其称为是一次曝光！

2.视频观看时长

视频观看时长会跟总的视频时长和视频播放率也关，通过观看时长这一数据，我们可以了解到用户最喜欢的广告时长的内容，也可以通过这一指标看出用户对于广告视频的喜爱程度。

3.广告参与度

主要是指用户和广告内容之间产生的互动，是否有评论、分享、点赞等等，也可以通过广告参与度来了解用户动态和用户关注程度。

4.订阅人数

YouTube视频频道被多少用户关注，也是广告主可以实时看到的广告效果，YouTube视频频道订阅的用户越多，证明广告效果也就越好。

5.点击率

首先我们需要对广告点击率有所了解。广告点击率=广告点击次数/广告曝光量。这里的点击是指用户主动点击行动号召链接，比如立即咨询。如果我们广告视频点击率高也就证明用户对我们能够提供的产品/服务感兴趣。在保证广告文案创意有内容以后，我们还需要做好广告落地页的内容，做好广告落地页也能够有较好的效果转化。

YouTube播放量前五的国产剧分别是哪些？

YouTube播放量前五的国产剧分别是：《延禧攻略》、《楚乔传》、《杉杉来了》、《三生三世十里桃花》、《微微一笑很倾城》以上这几部国产剧都是非常的好看，我建议大家都可以看一看。

YouTube播放量怎么计算的，是看完才算一次还是点开看了就算一次

点开任何一个网站，这个网站有一个视频，无论是自动播，还是用户点击之后开始播，无论在手机端、PC端、还是电视端，只要开始播了，就算一个播放量。这意味着，那些自动跳转下一集的，都被算进了播放量。

一位观众每集点开了一次，就是80个播放量。如果他在等待更新的日子里，重复点开了，则再计算新的播放量。如果一集播完之后，有10个下集预告，这位观众把10个预告都看了，那他就等于贡献了10个播放量。大家赶紧来算算，忍不住点开下集预告的你，可能一天就贡献了10个播放量。

如果一个人看了80集，每两集结束后（一般情况下一天更新两集），他都看了后面的10个预告片，那么他一个人为这部剧就贡献了480个播放量（12乘以40）。

扩展资料：

有专家指出，低俗违规内容需要坚决整治，而要营造优质内容生态，平台还应以“用户思维”做精管理、做精引导。陈昌凤表示，低俗违规视频频现，责任应由多方承担，对其治理也应多方合力。

新媒体可以被视为新技术的产物，数字化、多媒体、网络等最新技术均是新媒体出现的必备条件。新媒体诞生以后，媒介传播的形态就发生了翻天覆地的变化，将传统媒体的传播内容移植到了全新的传播空间。

媒介形态也因新技术的诞生而呈现出多样化，网络电视、网络广播、电子阅读器等均将传统媒体的内容移植到了新的媒介平台上。

Hive实战之Youtube数据集

本次实战的数据来自于\”YouTube视频统计与社交网络\”的数据集，是西蒙弗雷泽大学计算机学院在2008年所爬取的数据

数据集地址

数据之间采用\”\\t\”作为分隔符

具体数据如下：

数据量大小为1G，条数为500万+

使用环境为

hive-1.1.0-cdh5.4.5

hadoop-2.6.0-cdh5.4.5

演示形式为使用hive shell

我们一起来看看数据

主要的问题在于category和relatedIDs处理，由于Hive是支持array格式的，所以我们想到的是使用array来存储category和relatedIDs，但是我们发现category的分割符是\”\”而realatedIDs的分隔符是\”\\t\”，我们在创建表格的时候能够指定array的分隔符，但是只能指定一个，所以再将数据导入到Hive表格之前我们需要对数据进行一定转换和清洗

并且数据中肯定会存在一些不完整数据和一些奇怪的格式，所以数据的清洗是必要的，我在这里所使用的数据清洗方式是使用Spark进行清洗，也可以使用自定义UDF函数来进行清洗

数据清洗注意点

1）我们可以看到每行数据以\”\\t\”作为分隔符，每行有十列数据，最后一列关联ID可以为空，那么我们对数据进行split之后数组的大小要大于8

2）数据中存在 \”uNiKXDA8eyQ KRQE 1035 News amp; Politics 107\” 这样格式的数据，所以在处理category时需要注意 News Politics中间的 amp;

处理后的数据如下：

下面的实战都是基于数据清洗后的数据进行的

1）youtube1的创建，文件格式为textfile

create table youtube1(videoId string, uploader string, age int, category arraystring, length int, views int, rate float, ratings int, comments int,relatedId arraystring)

row format delimited

fields terminated by \”\\t\”

collection items terminated by \”\”

stored as textfile;

2）youtube2的创建，文件格式为orc

create table youtube2(videoId string, uploader string, age int, category arraystring, length int, views int, rate float, ratings int, comments int,relatedId arraystring)

row format delimited

fields terminated by \”\\t\”

collection items terminated by \”\”

stored as orc;

3）youtube3的创建，文件格式为orc，进行桶分区

create table youtube3(videoId string, uploader string, age int, category arraystring, length int, views int, rate float, ratings int, comments int,relatedId arraystring)

clustered by (uploader) into 8 buckets

row format delimited

fields terminated by \”\\t\”

collection items terminated by \”\”

stored as orc;

数据导入：

1）load data inpath \”path\” into table youtube1;

2）由于无法将textfile格式的数据导入到orc格式的表格，所以数据需要从youtube1导入到youtube2和youtube3：

insert into table youtube2 select * from youtube1;

insert into table youtube3 select * from youtube1;

1）user_tmp的创建，文件格式textfile，24buckets

create table user_tmp(uploader string,videos int,friends int)

clustered by (uploader) into 24 buckets

row format delimited

fields terminated by \”\\t\”

stored as textfile;

2）user的创建，文件格式orc，24buckets

create table user(uploader string,videos int,friends int)

clustered by (uploader) into 24 buckets

row format delimited

fields terminated by \”\\t\”

stored as orc;

user表的数据导入也是同理

数据导入：

1）load data inpath \”path\” into table user_tmp;

2）由于无法将textfile格式的数据导入到orc格式的表格，所以数据需要从user_tmp导入到user：

insert into table user select * from user_tmp;

1）统计出观看数最多的10个视频

2）统计出视频类别热度的前10个类型

3）统计出视频观看数最高的50个视频的所属类别

4）统计出观看数最多的前N个视频所关联的视频的所属类别排行

5）筛选出每个类别中热度最高的前10个视频

6）筛选出每个类别中评分最高的前10个视频

7）找出用户中上传视频最多的10个用户的所有视频

8）筛选出每个类别中观看数Top10

select * from youtube3 order by views desc limit 10;

结果如下：

select tagId, count(a.videoid) as sum from (select videoid,tagId from youtube3 lateral view explode(category) catetory as tagId) a group by a.tagId order by sum desc limit 10;

结果：

select tagId, count(a.videoid) as sum from (select videoid,tagId from (select * from youtube3 order by views desc limit 20) e lateral view explode(category) catetory as tagId) a group by a.tagId order by sum desc;

结果：

思路：

结果：

思路：

结果如下：

select * from youtube_category where categoryId=\”Music\” order by ratings desc limit 10;

结果如下：

思路：

结果如下：

筛选YouTube播放量视频的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、筛选YouTube播放量视频的信息别忘了在本站进行查找喔。