具体操作:

1.  获得数据集

2. 清洗筛选数据集

3. 使用Tableau可视化工具对数据集进行可视化操作

4. 基于可视化内容 得出相关结论

结论:

1.  服装行业活跃数Top5的行业为:连衣裙  T恤  休闲裤  衬衫   背心吊带

2. 总收藏数Top5 :连衣裙  T恤  休闲裤  衬衫   背心吊带

3. 总分享数Top5: 连衣裙  T恤  休闲裤  衬衫   马甲

4. 总阅读数Top5: 连衣裙  T恤  休闲裤  衬衫   背心吊带

5. 总评论数Top5 :连衣裙  T恤  休闲裤  衬衫   背心吊带

6. 总点赞数Top5:连衣裙  T恤  休闲裤    背心吊带  衬衫

7. 总笔记篇数Top5 : 连衣裙  T恤  休闲裤   衬衫  半身裙

8. 4月24日——5月19日 总点赞数与总阅读数保持相似趋势

9. 4月24日——5月19日 与其他品类相比 连衣裙笔记篇数保持领先

10. 粉丝较为关注的标签类型为:“减肥”   “穿搭”  “护肤” “健身” “彩妆” “摄影教程”  “美食教程” “发型”

1. 获得数据集: 通过网站 和鲸社区 获得小红书服装行业数据集

2. 对数据集进行 清洗 筛选 计算 获得有关数据 具体获得数据字段如下:

“行业名称”, “活跃数”, “总笔记篇数” ,   “总点赞数”,“总收藏数” ,“总评论数” ,

“总阅读数” ,“总互动数” , “总分享数” ,   “日期” ,  “标签”

3. 使用Tableau可视化工具对筛选后数据集进行可视化 具体内容如下:

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