Поле цифровой дидактики - Вклад [ru]

Анализ неактивных подписчиков VK

2026-03-27T07:08:52Z

VoznesenskayaVE:

= Анализ неактивных подписчиков сообщества VK =

== Описание проекта ==
В рамках данного проекта было разработано приложение для анализа активности подписчиков сообщества социальной сети ВКонтакте.
Приложение позволяет выявлять неактивных пользователей, которые не взаимодействуют с контентом сообщества.

Анализ осуществляется на основе данных о лайках и комментариях к последним публикациям сообщества, полученных с помощью VK API.

''Программа работает с любыми открытыми сообществами социальной сети ВКонтакте.
Для анализа не требуется, чтобы пользователь являлся администратором сообщества,
достаточно, чтобы сообщество было открытым и данные были доступны через VK API.''

== Цель проекта ==
Разработка программного приложения для анализа активности подписчиков сообщества ВКонтакте и выявления неактивных пользователей.

== Задачи проекта ==
* Изучить возможности [[VK API]] для получения данных о сообществе
* Реализовать получение списка подписчиков
* Реализовать получение данных о постах, лайках и комментариях
* Разработать алгоритм определения активности пользователей
* Создать удобный интерфейс приложения
* Визуализировать результаты анализа

== Используемые технологии ==
* [[Python]]
* [[VK API]]
* Streamlit (для создания интерфейса)
* requests (для работы с API)
* pandas (для обработки данных)
* matplotlib (для построения графиков)

== Архитектура приложения ==
Приложение реализовано по модульному принципу и состоит из следующих компонентов:

* '''app.py''' — пользовательский интерфейс (Streamlit)
* '''vk_api_client.py''' — модуль взаимодействия с VK API
* '''analyzer.py''' — модуль анализа активности пользователей
* '''config.py''' — конфигурационные параметры (токен, настройки)
* '''visualizer.py''' — визуализация данных

[[Файл:kod.jpg]]

== Описание работы приложения ==
Приложение реализовано в виде веб-интерфейса с использованием библиотеки Streamlit.

Пользователь вводит:
* ссылку или короткое имя сообщества
* количество последних постов для анализа

После запуска анализа приложение:
* получает данные о сообществе
* загружает список подписчиков
* получает последние публикации
* собирает данные о лайках и комментариях
* определяет активных и неактивных пользователей

== Алгоритм работы ==
Блок-схема работы приложения представлена ниже:

<mermaid>
flowchart TD
A[Начало] --> B[Ввод ссылки на сообщество]
B --> C[Ввод количества постов]
C --> D[Получение данных о сообществе]
D --> E{Сообщество найдено?}

E -- Нет --> F[Вывод ошибки]
F --> G[Конец]

E -- Да --> H[Получение списка подписчиков]
H --> I[Получение последних постов]
I --> J[Сбор лайков и комментариев]
J --> K[Формирование списка активных пользователей]
K --> L[Определение неактивных подписчиков]
L --> M[Расчет статистики]
M --> N[Вывод результатов]
N --> O[Конец]
</mermaid>

== Метод определения активности ==
Пользователь считается активным, если он:
* поставил хотя бы один лайк
* или оставил хотя бы один комментарий

Если пользователь не совершал ни одного действия, он считается неактивным.

Формально:
* Активные пользователи = пользователи с лайками ∪ пользователи с комментариями
* Неактивные пользователи = все подписчики − активные пользователи

== Фрагменты программного кода ==

=== Получение данных из VK API ===
<syntaxhighlight lang="python">
def get_group_info(self, group_input):
screen_name = self.normalize_group_input(group_input)

response = self._request(
"groups.getById",
{
"group_id": screen_name,
"fields": "members_count"
}
)

group = response["groups"][0]

return {
"id": group["id"],
"name": group["name"]
}
</syntaxhighlight>

=== Определение неактивных пользователей ===
<syntaxhighlight lang="python">
active_users = likes_users.union(comments_users)
inactive_users = all_members - active_users
</syntaxhighlight>

=== Расчет активности ===
<syntaxhighlight lang="python">
for user_data in member_map.values():
total_activity = (
user_data["liked_posts_count"] +
user_data["commented_posts_count"]
)
user_data["status"] = "active" if total_activity > 0 else "inactive"
</syntaxhighlight>

== Интерфейс приложения ==

=== Начальная страница ===
[[Файл:start.jpg]]

=== Готовый анализ ===
[[Файл:voznes1.jpg]]

=== График ===
[[Файл:voznes2.jpg]]

=== Таблицы ===
[[Файл:voznes3.jpg]]

== Результаты анализа в формате CSV ==

Данные автоматически загружаются из CSV-файла, размещенного в GitHub.

{| class="wikitable"
! user_id
! first_name
! last_name
! liked_posts_count
! commented_posts_count
! total_activity
! status
{{#for_external_table:|
{{!}}-
{{!}} {{{user_id}}}
{{!}} {{{first_name}}}
{{!}} {{{last_name}}}
{{!}} {{{liked_posts_count}}}
{{!}} {{{commented_posts_count}}}
{{!}} {{{total_activity}}}
{{!}} {{{status}}}
| url = https://raw.githubusercontent.com/VoznesenskayaV/LabOP/main/inactive_subscribers_report.csv
| format = csv with header
}}
|}

== Результаты работы ==
В результате работы приложения определяется:
* общее количество подписчиков
* количество активных пользователей
* количество неактивных пользователей
* процент неактивных подписчиков

Также формируется таблица пользователей и график распределения активности.

== Практическая значимость ==
Разработанное приложение может быть использовано:
* администраторами сообществ для анализа аудитории
* для оценки вовлеченности пользователей
* для выявления неактивных подписчиков
* в маркетинговых исследованиях

== Заключение ==
В ходе выполнения проекта было разработано приложение для анализа активности пользователей социальной сети [[ВКонтакте]].

Данное приложение позволяет автоматизировать процесс анализа вовлеченности аудитории и выявления неактивных пользователей.

Проект демонстрирует применение API социальных сетей, методов анализа данных и визуализации информации.

[[Категория:Работа с API]]

Анализ неактивных подписчиков VK

2026-03-27T07:07:25Z

VoznesenskayaVE:

Анализ неактивных подписчиков VK

2026-03-27T07:06:58Z

VoznesenskayaVE:

Анализ неактивных подписчиков VK

2026-03-27T07:04:56Z

VoznesenskayaVE: /* Результаты анализа в формате CSV */

Анализ неактивных подписчиков VK

2026-03-27T07:03:10Z

VoznesenskayaVE: /* Результаты анализа в формате CSV */

= Анализ неактивных подписчиков сообщества VK =

== Описание проекта ==
В рамках данного проекта было разработано приложение для анализа активности подписчиков сообщества социальной сети ВКонтакте.
Приложение позволяет выявлять неактивных пользователей, которые не взаимодействуют с контентом сообщества.

Анализ осуществляется на основе данных о лайках и комментариях к последним публикациям сообщества, полученных с помощью VK API.

''Программа работает с любыми открытыми сообществами социальной сети ВКонтакте.
Для анализа не требуется, чтобы пользователь являлся администратором сообщества,
достаточно, чтобы сообщество было открытым и данные были доступны через VK API.''

== Цель проекта ==
Разработка программного приложения для анализа активности подписчиков сообщества ВКонтакте и выявления неактивных пользователей.

== Задачи проекта ==
* Изучить возможности [[VK API]] для получения данных о сообществе
* Реализовать получение списка подписчиков
* Реализовать получение данных о постах, лайках и комментариях
* Разработать алгоритм определения активности пользователей
* Создать удобный интерфейс приложения
* Визуализировать результаты анализа

== Используемые технологии ==
* [[Python]]
* [[VK API]]
* Streamlit (для создания интерфейса)
* requests (для работы с API)
* pandas (для обработки данных)
* matplotlib (для построения графиков)

== Архитектура приложения ==
Приложение реализовано по модульному принципу и состоит из следующих компонентов:

* '''app.py''' — пользовательский интерфейс (Streamlit)
* '''vk_api_client.py''' — модуль взаимодействия с VK API
* '''analyzer.py''' — модуль анализа активности пользователей
* '''config.py''' — конфигурационные параметры (токен, настройки)
* '''visualizer.py''' — визуализация данных

[[Файл:kod.jpg]]

== Описание работы приложения ==
Приложение реализовано в виде веб-интерфейса с использованием библиотеки Streamlit.

Пользователь вводит:
* ссылку или короткое имя сообщества
* количество последних постов для анализа

После запуска анализа приложение:
* получает данные о сообществе
* загружает список подписчиков
* получает последние публикации
* собирает данные о лайках и комментариях
* определяет активных и неактивных пользователей

== Алгоритм работы ==
Блок-схема работы приложения представлена ниже:

<mermaid>
flowchart TD
A[Начало] --> B[Ввод ссылки на сообщество]
B --> C[Ввод количества постов]
C --> D[Получение данных о сообществе]
D --> E{Сообщество найдено?}

E -- Нет --> F[Вывод ошибки]
F --> G[Конец]

E -- Да --> H[Получение списка подписчиков]
H --> I[Получение последних постов]
I --> J[Сбор лайков и комментариев]
J --> K[Формирование списка активных пользователей]
K --> L[Определение неактивных подписчиков]
L --> M[Расчет статистики]
M --> N[Вывод результатов]
N --> O[Конец]
</mermaid>

== Метод определения активности ==
Пользователь считается активным, если он:
* поставил хотя бы один лайк
* или оставил хотя бы один комментарий

Если пользователь не совершал ни одного действия, он считается неактивным.

Формально:
* Активные пользователи = пользователи с лайками ∪ пользователи с комментариями
* Неактивные пользователи = все подписчики − активные пользователи

== Фрагменты программного кода ==

=== Получение данных из VK API ===
<syntaxhighlight lang="python">
def get_group_info(self, group_input):
screen_name = self.normalize_group_input(group_input)

response = self._request(
"groups.getById",
{
"group_id": screen_name,
"fields": "members_count"
}
)

group = response["groups"][0]

return {
"id": group["id"],
"name": group["name"]
}
</syntaxhighlight>

=== Определение неактивных пользователей ===
<syntaxhighlight lang="python">
active_users = likes_users.union(comments_users)
inactive_users = all_members - active_users
</syntaxhighlight>

=== Расчет активности ===
<syntaxhighlight lang="python">
for user_data in member_map.values():
total_activity = (
user_data["liked_posts_count"] +
user_data["commented_posts_count"]
)
user_data["status"] = "active" if total_activity > 0 else "inactive"
</syntaxhighlight>

== Интерфейс приложения ==

=== Начальная страница ===
[[Файл:start.jpg]]

=== Готовый анализ ===
[[Файл:voznes1.jpg]]

=== График ===
[[Файл:voznes2.jpg]]

=== Таблицы ===
[[Файл:voznes3.jpg]]

== Результаты анализа в формате CSV ==

{{#get_external_data:
url=https://raw.githubusercontent.com/VoznesenskayaV/LabOP/main/inactive_subscribers_report.csv
|format=csv with header
|data=
user_id=user_id,
first_name=first_name,
last_name=last_name,
liked_posts_count=liked_posts_count,
commented_posts_count=commented_posts_count,
total_activity=total_activity,
status=status
}}

{| class="wikitable"
! user_id !! first_name !! last_name !! liked_posts_count !! commented_posts_count !! total_activity !! status
{{#for_external_table:
|-
| {{{user_id}}}
| {{{first_name}}}
| {{{last_name}}}
| {{{liked_posts_count}}}
| {{{commented_posts_count}}}
| {{{total_activity}}}
| {{{status}}}
}}
|}

== Результаты работы ==
В результате работы приложения определяется:
* общее количество подписчиков
* количество активных пользователей
* количество неактивных пользователей
* процент неактивных подписчиков

Также формируется таблица пользователей и график распределения активности.

== Практическая значимость ==
Разработанное приложение может быть использовано:
* администраторами сообществ для анализа аудитории
* для оценки вовлеченности пользователей
* для выявления неактивных подписчиков
* в маркетинговых исследованиях

== Заключение ==
В ходе выполнения проекта было разработано приложение для анализа активности пользователей социальной сети [[ВКонтакте]].

Данное приложение позволяет автоматизировать процесс анализа вовлеченности аудитории и выявления неактивных пользователей.

Проект демонстрирует применение API социальных сетей, методов анализа данных и визуализации информации.

Анализ неактивных подписчиков VK

2026-03-27T07:01:23Z

VoznesenskayaVE: /* Результаты анализа в формате CSV */

= Анализ неактивных подписчиков сообщества VK =

== Описание проекта ==
В рамках данного проекта было разработано приложение для анализа активности подписчиков сообщества социальной сети ВКонтакте.
Приложение позволяет выявлять неактивных пользователей, которые не взаимодействуют с контентом сообщества.

Анализ осуществляется на основе данных о лайках и комментариях к последним публикациям сообщества, полученных с помощью VK API.

''Программа работает с любыми открытыми сообществами социальной сети ВКонтакте.
Для анализа не требуется, чтобы пользователь являлся администратором сообщества,
достаточно, чтобы сообщество было открытым и данные были доступны через VK API.''

== Цель проекта ==
Разработка программного приложения для анализа активности подписчиков сообщества ВКонтакте и выявления неактивных пользователей.

== Задачи проекта ==
* Изучить возможности [[VK API]] для получения данных о сообществе
* Реализовать получение списка подписчиков
* Реализовать получение данных о постах, лайках и комментариях
* Разработать алгоритм определения активности пользователей
* Создать удобный интерфейс приложения
* Визуализировать результаты анализа

== Используемые технологии ==
* [[Python]]
* [[VK API]]
* Streamlit (для создания интерфейса)
* requests (для работы с API)
* pandas (для обработки данных)
* matplotlib (для построения графиков)

== Архитектура приложения ==
Приложение реализовано по модульному принципу и состоит из следующих компонентов:

* '''app.py''' — пользовательский интерфейс (Streamlit)
* '''vk_api_client.py''' — модуль взаимодействия с VK API
* '''analyzer.py''' — модуль анализа активности пользователей
* '''config.py''' — конфигурационные параметры (токен, настройки)
* '''visualizer.py''' — визуализация данных

[[Файл:kod.jpg]]

== Описание работы приложения ==
Приложение реализовано в виде веб-интерфейса с использованием библиотеки Streamlit.

Пользователь вводит:
* ссылку или короткое имя сообщества
* количество последних постов для анализа

После запуска анализа приложение:
* получает данные о сообществе
* загружает список подписчиков
* получает последние публикации
* собирает данные о лайках и комментариях
* определяет активных и неактивных пользователей

== Алгоритм работы ==
Блок-схема работы приложения представлена ниже:

<mermaid>
flowchart TD
A[Начало] --> B[Ввод ссылки на сообщество]
B --> C[Ввод количества постов]
C --> D[Получение данных о сообществе]
D --> E{Сообщество найдено?}

E -- Нет --> F[Вывод ошибки]
F --> G[Конец]

E -- Да --> H[Получение списка подписчиков]
H --> I[Получение последних постов]
I --> J[Сбор лайков и комментариев]
J --> K[Формирование списка активных пользователей]
K --> L[Определение неактивных подписчиков]
L --> M[Расчет статистики]
M --> N[Вывод результатов]
N --> O[Конец]
</mermaid>

== Метод определения активности ==
Пользователь считается активным, если он:
* поставил хотя бы один лайк
* или оставил хотя бы один комментарий

Если пользователь не совершал ни одного действия, он считается неактивным.

Формально:
* Активные пользователи = пользователи с лайками ∪ пользователи с комментариями
* Неактивные пользователи = все подписчики − активные пользователи

== Фрагменты программного кода ==

=== Получение данных из VK API ===
<syntaxhighlight lang="python">
def get_group_info(self, group_input):
screen_name = self.normalize_group_input(group_input)

response = self._request(
"groups.getById",
{
"group_id": screen_name,
"fields": "members_count"
}
)

group = response["groups"][0]

return {
"id": group["id"],
"name": group["name"]
}
</syntaxhighlight>

=== Определение неактивных пользователей ===
<syntaxhighlight lang="python">
active_users = likes_users.union(comments_users)
inactive_users = all_members - active_users
</syntaxhighlight>

=== Расчет активности ===
<syntaxhighlight lang="python">
for user_data in member_map.values():
total_activity = (
user_data["liked_posts_count"] +
user_data["commented_posts_count"]
)
user_data["status"] = "active" if total_activity > 0 else "inactive"
</syntaxhighlight>

== Интерфейс приложения ==

=== Начальная страница ===
[[Файл:start.jpg]]

=== Готовый анализ ===
[[Файл:voznes1.jpg]]

=== График ===
[[Файл:voznes2.jpg]]

=== Таблицы ===
[[Файл:voznes3.jpg]]

== Результаты анализа в формате CSV ==

== Результаты анализа в формате CSV ==

{{#get_external_data:
url=https://raw.githubusercontent.com/VoznesenskayaV/LabOP/main/inactive_subscribers_report.csv
|format=csv with header
|data=
user_id=user_id,
first_name=first_name,
last_name=last_name,
liked_posts_count=liked_posts_count,
commented_posts_count=commented_posts_count,
total_activity=total_activity,
status=status
}}

{| class="wikitable"
! user_id !! first_name !! last_name !! liked_posts_count !! commented_posts_count !! total_activity !! status
{{#for_external_table:
|-
| {{{user_id}}}
| {{{first_name}}}
| {{{last_name}}}
| {{{liked_posts_count}}}
| {{{commented_posts_count}}}
| {{{total_activity}}}
| {{{status}}}
}}
|}

== Результаты работы ==
В результате работы приложения определяется:
* общее количество подписчиков
* количество активных пользователей
* количество неактивных пользователей
* процент неактивных подписчиков

Также формируется таблица пользователей и график распределения активности.

== Практическая значимость ==
Разработанное приложение может быть использовано:
* администраторами сообществ для анализа аудитории
* для оценки вовлеченности пользователей
* для выявления неактивных подписчиков
* в маркетинговых исследованиях

== Заключение ==
В ходе выполнения проекта было разработано приложение для анализа активности пользователей социальной сети [[ВКонтакте]].

Данное приложение позволяет автоматизировать процесс анализа вовлеченности аудитории и выявления неактивных пользователей.

Проект демонстрирует применение API социальных сетей, методов анализа данных и визуализации информации.

Анализ неактивных подписчиков VK

2026-03-27T06:58:48Z

2026-03-26T23:50:20Z

VoznesenskayaVE:

Файл:Voznes2.jpg

2026-03-26T23:49:56Z

VoznesenskayaVE:

Файл:Voznes1.jpg

2026-03-26T23:49:35Z

VoznesenskayaVE:

Анализ неактивных подписчиков VK

2026-03-26T23:45:27Z

VoznesenskayaVE: Новая страница: «= Анализ неактивных подписчиков сообщества VK = == Описание проекта == В рамках данного проекта было разработано приложение для анализа активности подписчиков сообщества социальной сети ВКонтакте. Приложение позволяет выявлять неактивных пользовател...»

= Анализ неактивных подписчиков сообщества VK =

== Описание проекта ==
В рамках данного проекта было разработано приложение для анализа активности подписчиков сообщества социальной сети ВКонтакте.
Приложение позволяет выявлять неактивных пользователей, которые не взаимодействуют с контентом сообщества.

Анализ осуществляется на основе данных о лайках и комментариях к последним публикациям сообщества, полученных с помощью VK API.

---

== Цель проекта ==
Разработка программного приложения для анализа активности подписчиков сообщества ВКонтакте и выявления неактивных пользователей.

---

== Задачи проекта ==
* Изучить возможности VK API для получения данных о сообществе
* Реализовать получение списка подписчиков
* Реализовать получение данных о постах, лайках и комментариях
* Разработать алгоритм определения активности пользователей
* Создать удобный интерфейс приложения
* Визуализировать результаты анализа

---

== Используемые технологии ==
* Python
* VK API
* Streamlit (для создания интерфейса)
* requests (для работы с API)
* pandas (для обработки данных)
* matplotlib (для построения графиков)

---

== Архитектура приложения ==
Приложение реализовано по модульному принципу и состоит из следующих компонентов:

* '''app.py''' — пользовательский интерфейс (Streamlit)
* '''vk_api_client.py''' — модуль взаимодействия с VK API
* '''analyzer.py''' — модуль анализа активности пользователей
* '''config.py''' — конфигурационные параметры (токен, настройки)
* '''visualizer.py''' — визуализация данных

[[Файл:kod.jpg]]

---

== Описание работы приложения ==
Приложение реализовано в виде веб-интерфейса с использованием библиотеки Streamlit.

Пользователь вводит:
* ссылку или короткое имя сообщества
* количество последних постов для анализа

После запуска анализа приложение:
* получает данные о сообществе
* загружает список подписчиков
* получает последние публикации
* собирает данные о лайках и комментариях
* определяет активных и неактивных пользователей

---

== Алгоритм работы ==
Блок-схема работы приложения представлена ниже:

Начало
↓
Ввод данных пользователем
↓
Получение информации о сообществе
↓
Получение списка подписчиков
↓
Получение последних N постов
↓
Сбор данных о лайках и комментариях
↓
Формирование множества активных пользователей
↓
Определение неактивных подписчиков
↓
Расчет статистики
↓
Вывод результатов
↓
Конец

---

== Метод определения активности ==
Пользователь считается активным, если он:
* поставил хотя бы один лайк
* или оставил хотя бы один комментарий

Если пользователь не совершал ни одного действия, он считается неактивным.

Формально:
* Активные пользователи = пользователи с лайками ∪ пользователи с комментариями
* Неактивные пользователи = все подписчики − активные пользователи

---

== Интерфейс приложения ==

=== Начальная страница ===
[[Файл:start.jpg]]

=== График активности пользователей ===
[[Файл:11.jpg]]

=== Таблица подписчиков ===
[[Файл:21.jpg]]

=== Дополнительный интерфейс ===
[[Файл:31.jpg]]

Приложение имеет простой и удобный интерфейс, включающий:
* поле для ввода сообщества
* выбор количества постов
* кнопку запуска анализа
* блоки со статистикой
* график активности
* таблицу результатов

---

== Результаты работы ==
В результате работы приложения определяется:
* общее количество подписчиков
* количество активных пользователей
* количество неактивных пользователей
* процент неактивных подписчиков

Также формируется таблица пользователей и график распределения активности.

---

== Практическая значимость ==
Разработанное приложение может быть использовано:
* администраторами сообществ для анализа аудитории
* для оценки вовлеченности пользователей
* для выявления неактивных подписчиков
* в маркетинговых исследованиях

---

== Заключение ==
В ходе выполнения проекта было разработано приложение для анализа активности пользователей социальной сети ВКонтакте.

Данное приложение позволяет автоматизировать процесс анализа вовлеченности аудитории и выявления неактивных пользователей.

Проект демонстрирует применение API социальных сетей, методов анализа данных и визуализации информации.

Файл:Kod.jpg

2026-03-26T23:31:27Z

VoznesenskayaVE:

Файл:Start.jpg

2026-03-26T23:30:33Z

VoznesenskayaVE:

Файл:3.jpg

2026-03-26T23:30:09Z

VoznesenskayaVE: VoznesenskayaVE загрузил новую версию Файл:3.jpg

Файл:2.jpg

2026-03-26T23:29:50Z

VoznesenskayaVE: VoznesenskayaVE загрузил новую версию Файл:2.jpg

2025-05-29T21:23:33Z

VoznesenskayaVE: Новая страница: «{{Scripting Tutorials |Description=Простое и удобное приложение для отслеживания сна. Пользователь может вручную вводить дату и количество часов сна, а затем просматривать сохранённые записи в виде списка. Это помогает заметить, сколько в среднем вы спите, и следить з...»

Участник:VoznesenskayaVE

2025-05-29T21:10:12Z

VoznesenskayaVE: Новая страница: «{{UserMGPU |Field_of_knowledge=Математика, Экономика, Искусственный интеллект, Управление, Большие данные |Environment=Python, SQL, JavaScript,GitHub, |Position=Бакалавриат |Profile=Экономика |PedDirection=Нет |Working_On=Дневник сна }} Категория:UserMGPU Категория:АДЭУ-221»

{{UserMGPU
|Field_of_knowledge=Математика, Экономика, Искусственный интеллект, Управление, Большие данные
|Environment=Python, SQL, JavaScript,GitHub,
|Position=Бакалавриат
|Profile=Экономика
|PedDirection=Нет
|Working_On=Дневник сна
}}
[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:АДЭУ-221]]