视频数据栏目获取什么信息

‘壹’ 如何去获取一个视频文件的详细信息

找到文件滚含存放的位置，通过File类来获大键笑取信亮陆息File
f
=
new
File("/sdcard/xxxxx.mp4");f.xxxxxx;

‘贰’ 获取视频的大小 格式 名称 状态等信息，是前端来做还是后台JAVA来做呢

获取名称、格式这个可以在前台做也可以在后台做启蔽颤，直接并轮截取就行了。但是大小必须要后台做，可以用file.length()获取悄败文件的字节，然后通过转换获取多少KB、MB等。至于状态，我不清楚是什么。可以的话请采纳。

‘叁’ 数字视频信息获取与处理过程的顺序

采样宽枯、A/D变换、压缩、存储、解压缩、D/A变换。数字视频信息获取与处理先采样，然后进行模数转换（就是A/D），视屏编辑包括压缩、存储、解压等，最后进行数模（就是D/A）转化，存放在录像手巧哗带等上或者是使用普通电视播放，那么顺序就是采样、A/D变换、压缩、存储、解压缩、毕行D/A变换。

‘肆’ 短视频数据分析都有哪些方面

可以找一些数据分析平台看看，有短视频平台整合后多维度的大数据分析，抖音运营可以用乐观数据2.0，为抖音运营人员、企业、MCN机构定制数据，支持80个短视频账号管理。数据包括：

1、创意直击（热门视频、前沿话题、热搜榜、热门评论）

2、数据洞察（短视频号管理、视频监测、播主监测、播主比对）

3、播主发现（播主搜道索、领域红人榜、粉丝飙升榜、影响传播榜、新锐小生榜、区域回排行榜）

4、电商变现（ 热门商品、热门品牌、电商达人搜索、昨日答带货榜、带货视频搜索、短视频好物榜、热门店铺排行）

‘伍’ 视频信息的采集和显示播放是通过什么

视频信息的采集和显示播放是通过视频卡、播放软件和显示设备来实现的。

视频数据采集是一类特殊的数据采集方式，主要是将各类图像传感器、摄像机、录像机、电视机等视频设备输出的视频信号进行采样、量化等操作，从而转化成数字数据。

数据采集技术本质上是指利用电子技术通过传感设备和其他待测设备，对数据的自动采集过程。视频数据采集的方法很多，主要分为2大类：自游宴动图像采集和基于处理器的图像采集。

前者采用专用图像采集芯片，自动完成图像的采集、帧蠢档存储器地址生成以及图像数据的刷新；除了要对神档银采集模式进行设定外，主处理器不参与采集过程。

这种方法的特点是采集不占用CPU的时间，实时性好，适应活动图像的采集，但电路较复杂、成本较高。

后者采用通用视频A/D转换器实现图像的采集，不能完成图像的自动采集，整个采集过程在CPU的控制下完成，由CPU启动A/D转换，读取A/D转换数据，将数据存入帧存储器。

其特点是数据采集占用CPU的时间，对处理器的速度要求高，但电路简单、成本低、易于实现，能够满足某些图像采集系统需要。

‘陆’ 视频的信息，这些都数据分别代表什么呀

1解像度：解像度又称为分辨率。在摄影领域，解像度这一概念的原意是指相机镜头的光学分辨能力。在数码相机中，也用来表示相机感光元件表现细节的能力。高解像度是照片清晰的前提，它的重要性甚至超过了像素数。解像度越高，照片记录的细节就越多，通俗的说，你的照片就会越清楚。
2.编码器：通过特定的压缩技术，将某个视频格式的文件转换成另一种视频格式文件的工具
3.帧数：就是在1秒钟时间里传输的图片的量，也可以理解为图形处理器每秒钟能够刷新几次，通常用fps（Frames Per Second）表示。每一帧都是静止的图象，快速连续地显示帧便形成了运动的假象。高的帧率可以得到更流畅、更逼真的动画。每秒钟帧数 (fps) 愈多，所显示的动作就会愈流畅。 但文件大小会变得越大。
4.位元率：是单位时间播放连续的媒体如压缩后的音频或视频的位元数量。在这个意义上讲，它相当于术语数字频宽消耗量，或吞吐量。在数字多媒体领域，位元率大体上指普通听众在典型的视听环境，使用最有效的压缩，而与参考标准相比不感到明显的噪音的最小值。

‘柒’ 视频文件的内容包括视频数据和什么数据

视频文件的内容包括视频数据和音频数据。根据查询相关信息显示，包含视频数据，还有音裂铅频数据，文纯源裂本，动画，视频文件是互联网多媒体重要内容之一，其主要指那些包含了实时的音频，做闭视频信息的多媒体文件。

‘捌’ 大屏可视化界面中的数据是什么获取的

关于您提问的大屏可视化界面，不知道您是指的软件方面的还是电气自动化方面的，我就从这两个行业的都说一下吧。
软件方面：大屏可视化这类需求绝大部分是查询需求。即查询某一类事务的统计。所以大屏的数据来源于后台数据库中各个相关表的数据，后台进行取值与逻辑运算经过接口返回到前台（就是大屏）输出给用户查看。而数据库中的数据由该平台各个用户使用各项事务时产生的数据进行存储产生的。整个过程为：用户使用该平台完成各项事物—存储到数据库—输出给大屏—用户查看。
电气方面：电气方面的大屏需求主要是实时监控某工程中各项设备的工作状态。如工作温度，工作压力等。这类需求强调的是准确性，实时性。实现方案就是各类传感器将各种特性（温度，压力，速度等）转换为电信号（绝大部分为电信号）传送给中央处理设备(PLC，单片机等)。经过中央处理器处理完成后，再输出给大屏显示。完成用户查看。整个过程为：传感器将各特性转换为电—处理设备进行处理—输出到大屏—用户查看。
两者之间差别非常明显。前者在于统计，统计某一段时间内某些事务整体。后者在于实时查看，强调当前时刻的设备状态。虽然后者也可以做统计，但是工程中用到的比较少，偶尔会用到一些计算总量的。大部分还是实时查看。具体的使用还是主要看各项目需求。

‘玖’ 数据可视化从数据中提取的信息有哪些

这是一个扮闭非常宽泛的问题，数据可视化只是数据展示的一种手段，这个问题的回答取决于以下几个方面：
（1）我们希望从数据中获取什么信息，也就是所谓的需求是什么，目标是什么？只有弄清楚了目标是什么，才能知道我们要厅陪裂干什么、需要什么。
（2）当我们知道自己需要什么内容之后，就要进一步梳理所需要的数据有哪些，然后一点点去剖析这些数据在什么地方，可以通过什么手段或者方法去获取。
（3）获取了数据之后，为了达到我们的目标，就需要对这些数据进行整理，整理的过程就是数据信息提乱卖取的过程，以“以终为始”的方式一步步推到、提取所需的信息，这些提取的信息就是有价值的数据，也是就是我们要最终展示的内容。
（4）至于最终展示的形式，可以是可视化的图形、报表，也可以是明细的数据、结果、文字，就看什么形式是符合最终用户要求的，可以清晰、直观的表达的即可。

‘拾’ bilibili(1)-爬取视频信息进行数据分析

感谢@雄哥和@逊哥的帮助才得以完成这篇文章，不然，还不知怎么应对IP限制。
项目地址： https://github.com/UranusLee/bilibili_spider

通过chrome可以看出来B站视频统计信息是通过js加载，打开开发者工具可以到stat?aid=31的json文件。

再分析json文件的加载方式，基本可以得到所需要的headers参数。

因为之前一直都在爬取豆瓣、知乎、拉勾这些有特殊headers的网站，所以，为了省事，还是全部headers都加上。

进行爬取的时候，发生了一点问题，通过不断测试，基本可以断定B站有IP访问限制，基本上是1分钟150次以下不会封IP，封闭IP一次为5分钟，所以考虑用代理IP，拿着买好的稳定的IP，刻不容缓的加入进来。

总共爬取下来710多W条数据，用了三四天的时间，期间网络断掉孝卜昌，或者IP地址停用，一直耽搁，之所以不准备继续下去是因为数据还准备做一个B站每年数据分析，所以选用了aid=11883351这条数据作为截止可以比较好的对应上每年7月初的一个数据对比分析

发现有播放数为-1的值，总共占数据总量的2%，故而删除。

可以看出基本上播放量，弹幕，评论回复，收藏，硬币，分享基本就是长尾数据，有大量的小数值的数据，但是整体的平均值受极值的影响较大。相比较而言view播放量更加有研究性。

1.播放量占比分析

总共分为<500,500-1000,1000-5000,5000-20000,>20000。
播放量整体还是大量的淹没视频，播放量小于500的达到了整体视频的48.8%，而播放量20000以上的只占到5.4%，按照“二八原则”，视频达到3338以上的播放量即达到B站视频实际效用的界限。

2.分年份分析B站视频增长速度

以每年7月份为周期分析

通过aid可以查到所有爬下的数据所属的时间，再按照概率分析大概的时间就可以得出每一年7月份的视频量。

整体的视频数量增长速度实际上是大致按照每年翻倍的速度来增长，整体增长曲线抛开10-11年，整体增长平和。

2010-2011年之间，必定是发生了事才会导致视频量突增，才会导致视频总量增长率超过800%。通过查询，基本确实如之前所假设一样，10年因为Ac fun（A站）确实发生了严重的几次弹幕冲突，A站关闭了弹幕系统，加上很多人弊带打出“ACG滚巧扒出ac”的标语，大量的A站up主转移至B站，开始了B站的逆袭。

14年一年视频增长率唯一一次跌至94%，是因为14年动画版权问题，禁止了私自上传动画，视频量比预期下跌了大概8W左右。今年更加夸张的是2018年还没有到07月份，视频总量已经达到2200W左右。

3.参与率分析用户活跃度

弹幕成本是最低的，大概平均27.8人次观看，就会出现一次弹幕（包括非会员的观看次数，但是无法发弹幕，提高了弹幕成本），分享成本不仅仅是会员，非会员没有登陆也可以分享，这确实42.58人次的成本仅仅高于弹幕成本，说明B站整体视频风格更加多元化。121.58的投币成本受限于B站的投币系统，B币少，并且获得有难度，导致投币成本远高于其他几项。

4.投币分析

B站投币有“不牛不投，不服不投”的潜性规则，往往一个视频的投币量可以反应视频的质量和B站的流行趋势。
排名第一的是 【哔哩哔哩2017拜年祭】 ，94.1W投币
排名第二的是 【古筝】千本樱——你可见过如此凶残的练习曲 ，79.6W投币
排名第三的是 【哔哩哔哩2016拜年祭】 ，77.2W投币
然后是敖厂长的两连击
【敖厂长】让你耳朵怀孕的FC游戏 ,74.6W投币
【敖厂长】打脸!魂斗罗水下八关存在 ,73.0W投币

其实可以看出前三名中，两次拜年祭以及用户群体的自发投币，整个拜年祭已经成为B站文化的一部分，是每年最核心的一部分。当然也不缺乏敖厂长这种良心up主，每一次对于过往游戏的解疑和介绍，还有那无所不能的哥们，宅男但不失真心，牛逼但非常人亲。

文化的多元化才是整个B站撑起一片天的本质原因，我曾经在B站中过《极乐净土》的毒，看过外国人在中国成了网红，听过古筝弹奏魂斗罗、弹奏日本电音。这是一个大熔炉，每个人都可以找到自己喜欢的东西，我突然想起了广告模块的一个高分视频，弹幕量只有300，但是播放量有2000多万次，我不知道是B站运营人员清空了一部分的弹幕和评论，但是一个广告在B站，在这个无数个平时看都不看广告的年轻人，能够看上2000多万次，几乎人均一次。我才觉得我真正的知道。

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数据分析的部分有点意犹未尽，今天实在是困了，今天稍晚或者明天会继续对于B站各个模块继续进行深挖，包括弹幕的语义分析、通过弹幕揣摩剧情、哪种视频可以火、up主的影响力、视频质量建模等。