不久之前，国内媒体“七麦数据”公布了一波中国短视频的大数据。从数据来看，毫无疑问的，目前全国最火短视频自然就是抖音。

不过看完数据，让小编我非常吃惊的是：一直被外界说内容“low”的快手，居然是最赚钱的短视频？

据了解，这是因为快手开通了打赏和线上小游戏等盈利手段，吸金能力惊人，在所有的短视频收益榜中排第一，而第二则是火山小视频。而抖音没有开通任何打赏模式，则未上榜。

此外，小编我也发现一些非常有趣的数据：例如在安卓手机用户上，下载量最大的短视频则是快手，然后是西瓜视频，第三是土豆视频。

而在iOS榜单上，抖音则是最受欢迎的短视频，其次是快手和美拍。这样看来，抖音用户更多的为一二线城市的青年，而快手用户则更多的为三四线城市青年以及中年用户。

除了这两个应用，其实我国从2011年以来，就不断地出现很多短视频了。而让小编万万没想到的是，腾讯的微视居然是在2013年9月就推出了！这么多年以来都出于被人遗忘的状态，怪不得腾讯现在要砸30亿把这个不争气的儿子扶起来。

除了腾讯，其他几大互联网巨头如百度，就在今年推出了nali短视频；此外，360系有快视频，新浪系有小咖秀和秒拍，还有妹子们非常喜欢的美拍等等......

随着各大互联网巨头下场，短视频的市场可以说已经成爆发性的增长了，怪不得有一些小伙伴说：曾经2016年是自媒体爆发年，而现在2018年，应该就是短视频爆发年吧？

然而面对这些五花八门的短视频应用，不知道屏幕前的你，是怎样看的？而你选择的又是哪一款短视频？

随着智能手机和wifi技术的普及，视频逐渐取代文字和图片的霸主地位，成为广大网民的首选，这个新风口引来了资本的抢夺战，短视频行业为什么这么火？今天的比格数据将带你一看短视频行业。

中国的短视频网民基数大，短视频需求大

通过第38次《中国互联网络发展状况统计报告》我们可以看出，我国有7亿网民，其中视频网民规模达5.14亿，视频网民占总网民的72.4%。

在这5.14亿的视频网民中，移动视频网民占总视频网民85.6%，移动端视频有广大的用户基础。

中国的短视频行业备受资本青睐

短视频行业创业融资前景较好，备受资本青睐。201年短视频行业融资金额规模高达53.7亿元。

作为当下最火爆的风口之一，短视频仅仅用了几年就完成了从兴起到爆发的转变。随着移动互联网用户基数的扩大，未来短视频市场还会继续扩大。

中国的短视频行业竞争激烈

目前，中国的短视频行业竞争激烈。快手、秒拍、美拍等老牌短视频APP还胜负未分，梨视频、FaceU等新贵又接踵而至。不仅如此，BAT、微博、今日头条等互联网巨头也加入了混战。伴随着互联网巨头的加入，短视频行业的竞争格局将充满更多变数。

中国的短视频行业进入集中爆发期

2016年以来视频行业进入了集中爆发期，行业存量增速急速加剧，截至2017年第一季度，行业存量已经超过2.5亿；日活数据行业整体日活超过五千万。

草根青年和小城主妇是短视频主要用户

目前短视频的主流用户分为草根青年、小城主妇、时尚玩咖、小资中产以及高知女性五大类。其中，草根青年和小城主妇占了短视频整体用户的一大半。

短视频男性用户占比日益增加

从性别上看，短视频男性用户占比明显增加，从去年的50.23%增长到今年的68.65%，增速较快。男女用户比例从五五分发展到了现在的7：3。

短视频app用户规模不断扩大

从2016年开始，短视频用户规模从1.19亿增长到1.31亿，增长趋势依旧明显。从渗透率看，短视频行业app渗透率已经接近19.3%，且仍在增长。

虽然短视频行业正在风口上，但如何实现商业变现仍然是个问题。现在来看，短视频行业的收入主要来自于广告。未来，视频内容与电商相结合可能会成为新风向。

图片来源：网络

内容来源：译见网络汇编

2016年，短视频行业在悄然发生着转变。她从风口走下来，融入到各个行业里，变成移动应用中与文字和声音一样常见的媒介。相对于直播的爆发，短视频以一种门槛更低的社交内容形态慢慢进入人们的视野。据悉，中国短视频市场活跃用户规模已达到近5000万人，短视频内容领域创业的不断兴起、内容分发渠道的完善、短视频服务产业链的完整与繁荣，也无一不证明着短视频行业的风起云涌。作为国内领先的短视频产品开发平台，趣拍云近期首次公布了2016短视频行业云图及企业数据报告。　　从短视频功能触达APP行业分布情况看来，短视频在19个行业领域内均有所设计。社交行业居首位，其次是教育、生活、娱乐类APP。在2016年，社交领域趋于垂直，比图片、文字、音频更丰富的天然优势让短视频以视频聊天和互动的场景快速切入，成为该领域新宠。而教育行业的家校联动和学习互动等典型场景，使短视频功能逐渐成为标配，据悉趣拍云已与智慧树等多家教育行业APP达成合作。 娱乐、电商、生活等这几行业也是短视频发力较为集中的领域。　　据统计，98.10%的短视频时长控制在60s以内，47.88%的短视频集中在10-15s。对于大部分网民而言，上网时间大多是碎片化的，很难利用很长的时间且集中精力去阅读长文章。而普通的图片能够呈现的信息又极为有限。因此，将文字、声音与视频结合在一起的视频成为最佳选择。报告中也提到，在短视频用户活跃度曲线中，用户活跃度最高的时间也集中在上午8点至12点，和下午16点至20点这两部分。用户观赏短视频的同时，不仅获取了信息，也使得碎片化的时间得到有效的利用。　　总体来说，短视频属于内容行业的分支，因此也拥有这个行业的特征，即少量优质的头部可以获得大量头部流量，大量普通内容分食剩余的长尾流量。未来几年，内容的核心竞争力将在短视频行业凸显，垂直行业应该考虑的就是如何用更简单的方法让用户产出更美好的视频，才能真正打动用户，留住用户的时间。　　但是对于普通的开发者来说，整个开发环节耗时耗力，即便是经验丰富的技术团队也要花费 1~5 个月不等的开发周期，才能完成成熟的短视频功能开发。技术门槛成了移动视频开发领域的重要难题。趣拍云应运而生。 在上线后短短不到一年的时间里，趣拍云用户覆盖数超过8亿，平台活跃用户高达100万，累计接口调用次数超过1亿次。目前为止，已经为超过10000家企业客户和个人开发者提供过服务。　　趣拍云上线1年，一共发布了78个产品及功能。其中包括基础功能：短视频拍摄、导入、分享等，也包括滤镜、美颜、自定义UI、分辨率等高级功能，于今年12月在原有SDK的基础上增加了动图和字幕功能，并正式开放给所有的开发者，让开发者可以轻松调用丰富字幕与贴图素材，满足用户的娱乐化创作需求，最终增加应用的用户粘性。　　作为短视频技术服务行业的领军者，趣拍云不仅第一个进入该领域，更是一直保持短视频SDK市场占有率领先地位，从趣拍APP的创业经验中提炼出优秀技术，为开发者提供优秀的素材丰富程度和功能易用性。其移动视频服务销售增长率同样一直保持在行业领先地位，迄今为止服务的客户包括：支付宝、钉钉、优酷、迅雷、美柚、梨视频、马蜂窝等。　　

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云计算Java大数据编程语言收藏

一、平台概述

明景视频结构化大数据平台是面向智慧、平安城市各行业视频图片内容解析的基础平台，支持多种视频图片多源接入、内容解析、人车特征识别、行为及事件分析等视频智能化应用。同时也是一款集鲁棒性、智能性等统一于一体的视频大数据处理平台，实现包括如目标快速筛查、智能 检索、城市人/车信息的态势分析、街区扰动分析等功能，能够为业务部门定制视频算法优化和结构化数据输出，为城市指挥、交通、公安、综合治理等不同部门提供决策依据。提升业务部门上层视频深度应用的基础能力，助力构建城市智慧大脑。

二、产品核心服务

1.车辆信息结构化

能够对卡口或类卡口视频图片中的车辆信息进行矢量分析及结构化分析，结构化特征包括：◆ 基本特征（车牌号码、车牌类型、车牌颜色、 车身颜色、车型、车牌品牌、子品牌、款型）◆ 标识物（危险品车、年检标、遮阳板、挂饰、 纸巾盒、副驾、是否打电话、是否系安全带等）◆ 运动特征（方向、速度） 提供语义检索、以图搜车等检索手段，可快速准 确的找到目标车辆。

2.人物信息结构化

能够对普通监控视频中的人物信息进行矢 量分析及结构化分析，结构化分析包括：◆ 基本特征（性别、年龄段）◆ 服饰特征（上下衣着颜色、眼镜）◆ 携带物特征（背包、拎包、打伞）◆ 运动特征（姿态、方向） 提供语义检索、人形检索等检索手段，可快速准 确的找到目标人物。

3.人骑车信息结构化

能够对普通监控视频中的人骑车信息进行矢量分析及结构化分析，结构化特征包括：◆ 基本特征（车款、类型、性别、年龄段）◆ 服饰特征（上衣着颜色、眼镜、头盔颜色、是 否挂牌）◆ 携带物特征（背包、遮阳伞）◆ 运动特征（方向、速度） 提供语义检索、人形检索等检索手段，可快速准 确的找到目标人物。

4.人脸信息结构化

能够对人脸卡口中的人脸信息进行矢量分 析及结构化分析，结构化特征包括：◆ 基本特征（性别、年龄、人种）◆ 服饰特征（上衣颜色、戴眼镜、表情） 提供语义检索、人脸比对等手段，可快速准确的 定位目标。

三、平台服务特点

四、平台架构

五、系统核心功能

1.目标快速筛查

通过目标标签化搜索过滤，能在海量目标排查各类不同目标集，缩小目标排查范围。◆ 行人目标筛查◆ 骑行目标筛查◆ 车辆目标筛查

2.目标智能搜索

通过目标图片矢量化信息比对分析，能在海量目标中快速定位目标人、车、骑行目标。◆ 以图搜人◆ 以图搜骑◆ 以图搜车

3. 综合应用

基于海量视频人车目标结构化信息、矢量信息，对城市各区域人、车、骑行目标进行精准统计、态势分析、接力追踪等应用。◆ 区域目标态势统◆ 路口流量统计◆ 接力追踪

据新华社贵阳5月27日电

大数据、大视频、大众参与，我国城市治安、环境监测等公共安全管理正加快进入云时代。

记者在第四届中国国际大数据产业博览会上获悉，作为数字中国建设重头戏，我国公共安全、社会治理加快进入云时代。在云时代，城市智慧中心可对城市监测预警、应急指挥、智能决策、事件管理、协同联动等实现综合服务。通过共建、共治、共享，对于违章停车、治安事件、市政设施、道路维护、交通拥堵、违法犯罪、突发事件和环境污染等，市民可以通过App、微信公号、电话、视频待共同参与管理。

在各级政府主导下，软通、华为国内等龙头企业积极布局“大视频+公共安全”。目前软通智慧雪亮工程、平安城市、综治平台已在四川、湖南等地成功落地。本届数博会上，软通智慧的生态环境网格化监测大数据云平台，获选工业和信息化部办公厅组织的2018中国大数据优秀产品和应用解决方案评选“十佳”。通过这一平台，可以实现环境监测“无缝对接、不留死角”，规范监管执法并以信息共享实现环境要素全过程动态管控。

版权声明：图片来源于网络，图文无关。如涉及版权问题，请作者持权属证明与本网联系

来源：梅州日报

随着移动智能、VR等技术支持，实时、互动的视频模式带来了新的用户体验，尤其是短视频、移动直播的出现更是有效的填补了用户碎片化的时间，视频行业出现新浪潮。

短视频

2016

REPORT

短视频行业大数据洞察

用数据来指导内容策划真的是非常棒的一件事情，通过数据来一次次优化视频内容，一定会越来越被用户喜欢，而他们也会因为喜欢去做相应的互动行为。现在就一起来看看短视频行业大数据洞察吧，听听用户们怎么说？

中国网络视频行业发展现状

据第38次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2016年6月，我国网络视频用户规模达5.14亿，较2015年底增加1000万；网络视频用户使用率为72.4%。

移动网络视频用户规模为4.40亿，较2015年底相比增长了3514万，增长率为8.7%；移动网络视频用户占总视频网民85.6%，相比2015年底增长5.2个百分点。移动端属性的视频形式得到了广大的用户基础。

短视频用户大数据洞察

短视频在微博平台的播放量峰值达到23亿次，人均播放时长15.2分钟，短视频的每天发布量达到32万条。

90、95高学历成观看短视频主力用户。

视频用户主要分布在广东、江苏、北京等省份。

总体而言，用户观看视频主要集中在中午午休和晚上下班之后；其中女性用户在19:00-23:00表现突出，而男性用户相比较女性用户在00:00以后观看占比高。从问卷数据来看，用户在工作/课间休息时间、晚饭后到睡觉前占比较高。

早起观看以80后为主，午休和晚饭后00后更突出，90、95后是夜猫子主力。

总体而言，用户更习惯5分钟以内的视频，占到76%；但男女之间有一些差异。

短视频用户问卷洞察

大多数用户经常观看短视频，对短视频未来的发展持积极态度。

76.6%的用户自己本身比较喜欢看视频；而79.2%的用户会因为视频内容不感兴趣而不看或者不完整观看某段短视频。

明星、媒体机构、朋友、网红发布的短视频更容易受到用户的关注，这些用户也将成为吸引用户来平台观看的主要资源。

搞笑、娱乐综艺、影视、音乐、美食等分类是用户喜好观看的视频类型。

不同年代用户观看视频的偏好大不相同。

视频内容仍是用户对分享短视频考虑的主要因素；经常分享短视频的用户中，00后和80后占比较高。

男性用户、70后用户对所分享视频内容是否有用、是否为热点更看重。

用户自己制作短视频频率不是很高，但是会基于内容有趣、调剂心情制作短视频。

在制作短视频方面，男性用户显得更理性一些，希望通过制作短视频对自己有所帮劣；女性用户则在调剂心情更为突出。

展望2017，内容创业以及短视频的狂风会越吹越大，市场也会越来越成熟，竞争将更加激烈，这个所向披靡的“短视频”王国内也将有更多新星冉冉升起。

本内容转载来自：数据局

跟大家已经分享了这么长时间的大数据文章了，我们的一起来学大数据系列已经将Java和Linux全部做了一次基础的分享。今天，我把我整理的全套大数据资源分享给大家，一起共同学习，记得关注呦。

Java基础

java是大数据的铺垫，是我们学习大数据之前必要的一门必修课。之前我也给大家介绍了一篇文章，就是将为什么要在学大数据之前学习java。

这里是我们Java基础的部分资源。

JavaWeb

web在大数据的可视化中起到了举足轻重的作用，我们分析的数据是干巴巴的，在没有可视化之前。通过JavaWeb的简单学习，我们可以了解前端的一些知识点。

准确的讲我们学习大数据的主要负责的是后台的运行，前端的东西交给前端工程师即可，所以这里我们并不需要学习太深，而且前端东西也比较杂碎，不如花更多的时间去学习我们下面的视频。

三大框架

到这里，我们就进去的java更高一级的学习，通过框架的学习，我们可以达到企业级应用的简单开发。

Linux

linux是大数据的入门基础，在这里我们会学习linux系统的中的详细命令，以及如何去搭建大数据环境的集群，shell编程等等。我们从这里走进大数据的学习。

Hadoop

当数据分析面对的是海量（1T以上）的数据时，普通技术手段难以胜任，就需要更强大的技术手段来实现。

大数据技术的核心，其实就是解决海量数据场景下的数据存储和运算问题;而海量数据场景下的数据存储和运算的核心技术又是：分布式技术。

Scala

Scala是一种多范式的编程语言，类似java的编程语言，集成面向对象编程和函数式编程的各种特性，而且无缝地结合了命令式编程和函数式编程风格。通过学习Scala语言，我们为下面的spark的学习做铺垫。

Spark

Spark 是研发师专门为庞大海量数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其是在 Scala 语言中实现的，spark将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

上面就是对大数据视频的一些简单的分析，通过这些的学习大家能够基本掌握大数据的内容，最后想成为真正的大师还要勤加练习。

这么多视频也是够大家学习一段时间的了。之后，我还会继续更新文章，大家记得关注哟~

获取方式

1.首先右上角点击【关注】，关注我的百家号~

2、私信我：大数据

明天我单独给发给大家，耐心等待有~如果觉得资源不错，请给个好评，谢谢各位了，来个转发、收藏哦！

感谢坚持关注的朋友~

世界很大，幸好有你~

欢迎在评论区留下你的问题或困惑，我将每天与你分享我的观点和心得。

聚焦最新科技咨讯，探寻未来智能领域，我是女陶Mario

大数据文摘作品

编译：王一丁、王梦泽、夏雅薇

本文给想进入大数据领域的朋友提供了一系列的资源，由浅入深，比如“需要了解的51条大数据术语”、“学习python的四个理由”、“十一个必须要参加的大数据会议”等有趣的话题。相信各种背景的朋友都会在这篇文章中有所收获。

之前，我们已就数据可视化进行了深入探讨。这次，我们将从更基本的概念讲起，以便在涉足更复杂的数据科学和商业智能之前能够真正理解大数据。文中会引领大家阅读介绍大数据的相关文章，研究网络上流传的大数据的概念，查看与大数据相关的出版物。

数据可视化：

https://dzone/articles/ping-into-data-visualization

数据科学：

https://dzone/articles/ping-into-data-science

商业智能：

https://dzone/articles/big-data-deep-pe-the-business-intelligence-editi

大数据社区（DZone）

查阅DZone上最受欢迎的介绍大数据的文章，了解大数据的基础知识，进而明白为什么Apache Kafka和Ignite是大数据分析不可或缺的部分，以及为什么你应该学习Python等一系列问题。

大数据初学者指南(Kamesh Ganeon作)。一切都应由大数据分析驱动！但大数据究竟是什么？你能从中得到什么？阅读本文知晓答案。

大数据初学者指南：

https://dzone/articles/a-beginners-guide-to-big-data

Kafka是什么？(Jean-Paul Azar作)。 Kafka常用于实时流数据架构并提供实时分析。阅读本文可以了解它的具体用例以及它受欢迎的原因。

Kafka是什么：

https://dzone/articles/what-is-kafka

学习Python的4个理由（Arani Chatterjee作）。能够使用Python是攻克大数据的先决条件，本文列出了详细原因。

学习Python的4个理由：

https://dzone/articles/4-reasons-you-should-learn-python

Apache Ignite是什么？（Dmitriy Setrakyan作）。Apache Ignite十分简单，但为了全面了解它，多去回答“Ignite是个……吗”之类的问题会有帮助。

Apache Ignite是什么：

https://dzone/articles/what-is-apache-ignite-1

需要了解的51条大数据术语（DZone编辑团队作）。 我们列出了一些关于大数据的最重要的定义，能够纠正你对术语的一些理解错误。

需要了解的51条大数据术语：

https://dzone/articles/48-big-data-terms-you-need-to-know

大数据百宝盒

除了DZone之外，更多大数据新手感兴趣的最近咨询及会议等内容如下。

11个必须参加的大数据会议。参加一些大型会议，对了解大数据世界会有帮助。

11个必须参加的大数据会议：

https://blog.capterra/big-data-conferences-for-data-analysts/

解释大数据。在这个介绍短片中，可以了解有关大数据的特征、技术和机会。

介绍短片

https://v.qq/x/page/n03605c3eyv.html

掌握大数据分析。这个网站提供了50门课程、博客、教程等资料，以帮助人们掌握大数据分析！查询此网站来获得任何与大数据领域有关的资料。

掌握大数据分析：

https://ngdata/big-data-analysis-resources/

深入研究大数据

DZone几乎在所有与技术相关的主题上都有指南和Refcardz索引（Refcardz：一个提供多种技术速查表的网站），但如果你对大数据特别感兴趣，下面这些应该对你最有吸引力。

Refcardz索引：

https://dzone/refcardz/apache-spark?chapter=1

DZone大数据指南：数据科学和高级分析。

探索下一代自助服务数据准备工具的关键功能，深入研究与大数据相关的应用程序和语言。

DZone大数据指南：

https://dzone/guides/big-data-data-science-and-advanced-analytics

Apache Spark：大规模数据处理的引擎。

Spark的简介，介绍它在大数据领域的地位，指导安装并创建Spark程序，以及对一些常用行为和操作的说明。

Apache Spark：

https://dzone/refcardz/apache-spark?chapter=1

相关报道：

https://dzone/articles/the-basics-of-big-data

对大数据开发感兴趣的可以添加一下大数据菜鸟学习交流群 675590728