視頻數據欄目獲取什麼信息

『壹』 如何去獲取一個視頻文件的詳細信息

找到文件滾含存放的位置，通過File類來獲大鍵笑取信亮陸息File
f
=
new
File("/sdcard/xxxxx.mp4");f.xxxxxx;

『貳』 獲取視頻的大小 格式 名稱 狀態等信息，是前端來做還是後台JAVA來做呢

獲取名稱、格式這個可以在前台做也可以在後台做啟蔽顫，直接並輪截取就行了。但是大小必須要後台做，可以用file.length()獲取悄敗文件的位元組，然後通過轉換獲取多少KB、MB等。至於狀態，我不清楚是什麼。可以的話請採納。

『叄』 數字視頻信息獲取與處理過程的順序

采樣寬枯、A/D變換、壓縮、存儲、解壓縮、D/A變換。數字視頻信息獲取與處理先採樣，然後進行模數轉換（就是A/D），視屏編輯包括壓縮、存儲、解壓等，最後進行數模（就是D/A）轉化，存放在錄像手巧嘩帶等上或者是使用普通電視播放，那麼順序就是采樣、A/D變換、壓縮、存儲、解壓縮、畢行D/A變換。

『肆』 短視頻數據分析都有哪些方面

可以找一些數據分析平台看看，有短視頻平台整合後多維度的大數據分析，抖音運營可以用樂觀數據2.0，為抖音運營人員、企業、MCN機構定製數據，支持80個短視頻賬號管理。數據包括：

1、創意直擊（熱門視頻、前沿話題、熱搜榜、熱門評論）

2、數據洞察（短視頻號管理、視頻監測、播主監測、播主比對）

3、播主發現（播主搜道索、領域紅人榜、粉絲飆升榜、影響傳播榜、新銳小生榜、區域回排行榜）

4、電商變現（ 熱門商品、熱門品牌、電商達人搜索、昨日答帶貨榜、帶貨視頻搜索、短視頻好物榜、熱門店鋪排行）

『伍』 視頻信息的採集和顯示播放是通過什麼

視頻信息的採集和顯示播放是通過視頻卡、播放軟體和顯示設備來實現的。

視頻數據採集是一類特殊的數據採集方式，主要是將各類圖像感測器、攝像機、錄像機、電視機等視頻設備輸出的視頻信號進行采樣、量化等操作，從而轉化成數字數據。

數據採集技術本質上是指利用電子技術通過感測設備和其他待測設備，對數據的自動採集過程。視頻數據採集的方法很多，主要分為2大類：自游宴動圖像採集和基於處理器的圖像採集。

前者採用專用圖像採集晶元，自動完成圖像的採集、幀蠢檔存儲器地址生成以及圖像數據的刷新；除了要對神檔銀採集模式進行設定外，主處理器不參與採集過程。

這種方法的特點是採集不佔用CPU的時間，實時性好，適應活動圖像的採集，但電路較復雜、成本較高。

後者採用通用視頻A/D轉換器實現圖像的採集，不能完成圖像的自動採集，整個採集過程在CPU的控制下完成，由CPU啟動A/D轉換，讀取A/D轉換數據，將數據存入幀存儲器。

其特點是數據採集佔用CPU的時間，對處理器的速度要求高，但電路簡單、成本低、易於實現，能夠滿足某些圖像採集系統需要。

『陸』 視頻的信息，這些都數據分別代表什麼呀

1解像度：解像度又稱為解析度。在攝影領域，解像度這一概念的原意是指相機鏡頭的光學分辨能力。在數碼相機中，也用來表示相機感光元件表現細節的能力。高解像度是照片清晰的前提，它的重要性甚至超過了像素數。解像度越高，照片記錄的細節就越多，通俗的說，你的照片就會越清楚。
2.編碼器：通過特定的壓縮技術，將某個視頻格式的文件轉換成另一種視頻格式文件的工具
3.幀數：就是在1秒鍾時間里傳輸的圖片的量，也可以理解為圖形處理器每秒鍾能夠刷新幾次，通常用fps（Frames Per Second）表示。每一幀都是靜止的圖象，快速連續地顯示幀便形成了運動的假象。高的幀率可以得到更流暢、更逼真的動畫。每秒鍾幀數 (fps) 愈多，所顯示的動作就會愈流暢。 但文件大小會變得越大。
4.位元率：是單位時間播放連續的媒體如壓縮後的音頻或視頻的位元數量。在這個意義上講，它相當於術語數字頻寬消耗量，或吞吐量。在數字多媒體領域，位元率大體上指普通聽眾在典型的視聽環境，使用最有效的壓縮，而與參考標准相比不感到明顯的噪音的最小值。

『柒』 視頻文件的內容包括視頻數據和什麼數據

視頻文件的內容包括視頻數據和音頻數據。根據查詢相關信息顯示，包含視頻數據，還有音裂鉛頻數據，文純源裂本，動畫，視頻文件是互聯網多媒體重要內容之一，其主要指那些包含了實時的音頻，做閉視頻信息的多媒體文件。

『捌』 大屏可視化界面中的數據是什麼獲取的

關於您提問的大屏可視化界面，不知道您是指的軟體方面的還是電氣自動化方面的，我就從這兩個行業的都說一下吧。
軟體方面：大屏可視化這類需求絕大部分是查詢需求。即查詢某一類事務的統計。所以大屏的數據來源於後台資料庫中各個相關表的數據，後台進行取值與邏輯運算經過介面返回到前台（就是大屏）輸出給用戶查看。而資料庫中的數據由該平台各個用戶使用各項事務時產生的數據進行存儲產生的。整個過程為：用戶使用該平台完成各項事物—存儲到資料庫—輸出給大屏—用戶查看。
電氣方面：電氣方面的大屏需求主要是實時監控某工程中各項設備的工作狀態。如工作溫度，工作壓力等。這類需求強調的是准確性，實時性。實現方案就是各類感測器將各種特性（溫度，壓力，速度等）轉換為電信號（絕大部分為電信號）傳送給中央處理設備(PLC，單片機等)。經過中央處理器處理完成後，再輸出給大屏顯示。完成用戶查看。整個過程為：感測器將各特性轉換為電—處理設備進行處理—輸出到大屏—用戶查看。
兩者之間差別非常明顯。前者在於統計，統計某一段時間內某些事務整體。後者在於實時查看，強調當前時刻的設備狀態。雖然後者也可以做統計，但是工程中用到的比較少，偶爾會用到一些計算總量的。大部分還是實時查看。具體的使用還是主要看各項目需求。

『玖』 數據可視化從數據中提取的信息有哪些

這是一個扮閉非常寬泛的問題，數據可視化只是數據展示的一種手段，這個問題的回答取決於以下幾個方面：
（1）我們希望從數據中獲取什麼信息，也就是所謂的需求是什麼，目標是什麼？只有弄清楚了目標是什麼，才能知道我們要廳陪裂干什麼、需要什麼。
（2）當我們知道自己需要什麼內容之後，就要進一步梳理所需要的數據有哪些，然後一點點去剖析這些數據在什麼地方，可以通過什麼手段或者方法去獲取。
（3）獲取了數據之後，為了達到我們的目標，就需要對這些數據進行整理，整理的過程就是數據信息提亂賣取的過程，以「以終為始」的方式一步步推到、提取所需的信息，這些提取的信息就是有價值的數據，也是就是我們要最終展示的內容。
（4）至於最終展示的形式，可以是可視化的圖形、報表，也可以是明細的數據、結果、文字，就看什麼形式是符合最終用戶要求的，可以清晰、直觀的表達的即可。

『拾』 bilibili(1)-爬取視頻信息進行數據分析

感謝@雄哥和@遜哥的幫助才得以完成這篇文章，不然，還不知怎麼應對IP限制。
項目地址： https://github.com/UranusLee/bilibili_spider

通過chrome可以看出來B站視頻統計信息是通過js載入，打開開發者工具可以到stat?aid=31的json文件。

再分析json文件的載入方式，基本可以得到所需要的headers參數。

因為之前一直都在爬取豆瓣、知乎、拉勾這些有特殊headers的網站，所以，為了省事，還是全部headers都加上。

進行爬取的時候，發生了一點問題，通過不斷測試，基本可以斷定B站有IP訪問限制，基本上是1分鍾150次以下不會封IP，封閉IP一次為5分鍾，所以考慮用代理IP，拿著買好的穩定的IP，刻不容緩的加入進來。

總共爬取下來710多W條數據，用了三四天的時間，期間網路斷掉孝卜昌，或者IP地址停用，一直耽擱，之所以不準備繼續下去是因為數據還准備做一個B站每年數據分析，所以選用了aid=11883351這條數據作為截止可以比較好的對應上每年7月初的一個數據對比分析

發現有播放數為-1的值，總共占數據總量的2%，故而刪除。

可以看出基本上播放量，彈幕，評論回復，收藏，硬幣，分享基本就是長尾數據，有大量的小數值的數據，但是整體的平均值受極值的影響較大。相比較而言view播放量更加有研究性。

1.播放量佔比分析

總共分為<500,500-1000,1000-5000,5000-20000,>20000。
播放量整體還是大量的淹沒視頻，播放量小於500的達到了整體視頻的48.8%，而播放量20000以上的只佔到5.4%，按照「二八原則」，視頻達到3338以上的播放量即達到B站視頻實際效用的界限。

2.分年份分析B站視頻增長速度

以每年7月份為周期分析

通過aid可以查到所有爬下的數據所屬的時間，再按照概率分析大概的時間就可以得出每一年7月份的視頻量。

整體的視頻數量增長速度實際上是大致按照每年翻倍的速度來增長，整體增長曲線拋開10-11年，整體增長平和。

2010-2011年之間，必定是發生了事才會導致視頻量突增，才會導致視頻總量增長率超過800%。通過查詢，基本確實如之前所假設一樣，10年因為Ac fun（A站）確實發生了嚴重的幾次彈幕沖突，A站關閉了彈幕系統，加上很多人弊帶打出「ACG滾巧扒出ac」的標語，大量的A站up主轉移至B站，開始了B站的逆襲。

14年一年視頻增長率唯一一次跌至94%，是因為14年動畫版權問題，禁止了私自上傳動畫，視頻量比預期下跌了大概8W左右。今年更加誇張的是2018年還沒有到07月份，視頻總量已經達到2200W左右。

3.參與率分析用戶活躍度

彈幕成本是最低的，大概平均27.8人次觀看，就會出現一次彈幕（包括非會員的觀看次數，但是無法發彈幕，提高了彈幕成本），分享成本不僅僅是會員，非會員沒有登陸也可以分享，這確實42.58人次的成本僅僅高於彈幕成本，說明B站整體視頻風格更加多元化。121.58的投幣成本受限於B站的投幣系統，B幣少，並且獲得有難度，導致投幣成本遠高於其他幾項。

4.投幣分析

B站投幣有「不牛不投，不服不投」的潛性規則，往往一個視頻的投幣量可以反應視頻的質量和B站的流行趨勢。
排名第一的是 【嗶哩嗶哩2017拜年祭】 ，94.1W投幣
排名第二的是 【古箏】千本櫻——你可見過如此兇殘的練習曲 ，79.6W投幣
排名第三的是 【嗶哩嗶哩2016拜年祭】 ，77.2W投幣
然後是敖廠長的兩連擊
【敖廠長】讓你耳朵懷孕的FC游戲 ,74.6W投幣
【敖廠長】打臉!魂斗羅水下八關存在 ,73.0W投幣

其實可以看出前三名中，兩次拜年祭以及用戶群體的自發投幣，整個拜年祭已經成為B站文化的一部分，是每年最核心的一部分。當然也不缺乏敖廠長這種良心up主，每一次對於過往游戲的解疑和介紹，還有那無所不能的哥們，宅男但不失真心，牛逼但非常人親。

文化的多元化才是整個B站撐起一片天的本質原因，我曾經在B站中過《極樂凈土》的毒，看過外國人在中國成了網紅，聽過古箏彈奏魂斗羅、彈奏日本電音。這是一個大熔爐，每個人都可以找到自己喜歡的東西，我突然想起了廣告模塊的一個高分視頻，彈幕量只有300，但是播放量有2000多萬次，我不知道是B站運營人員清空了一部分的彈幕和評論，但是一個廣告在B站，在這個無數個平時看都不看廣告的年輕人，能夠看上2000多萬次，幾乎人均一次。我才覺得我真正的知道。

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數據分析的部分有點意猶未盡，今天實在是困了，今天稍晚或者明天會繼續對於B站各個模塊繼續進行深挖，包括彈幕的語義分析、通過彈幕揣摩劇情、哪種視頻可以火、up主的影響力、視頻質量建模等。