Bot Dataset

（当然，有时科学记数法乍一看很难读懂。为了解决这个问题，我突出显示所有数字单元格，右键单击，并选择“设置单元格格式”。然后我将其更改为具有 4 位小数的“数字”。）



请记住，这是对数千名 Twitter 用户 80 万天的分析。我们发现，新关注者账户的每日平均增长率约为 0.2%，而账户平均每日流失率为 0.1%。

顺便说一句，值得指出的是，这不一定 黎巴嫩电报筛选 是一个有代表性的样本。它主要是 Moz/Followerwonk 客户的集合。它涵盖了从非常大的 Twitter 帐户到非常小的帐户（在这些帐户中，获得一些新关注者将带来超大的每日百分比增长）。

什么与什么相关？
我选择数据分析并选择“相关性”。我选择所有数字列作为输入范围。

我得到了一份很好的结果表！


周末与推文和活动减少略有相关。这是有道理的。
广播推文（即不以 @mention 开头的推文）与带有主题标签的推文高度相关。在我们的样本中，大约 45% 的广播推文包含主题标签。
带有图片的推文与带有主题标签和 URL 的推文具有中等相关性。反过来，带有主题标签的推文与带有 URL 的推文具有中等相关性。这也是有道理的。在许多方面，图片、主题标签和 URL 都是营销的方面。当用户使用其中一种时，他很可能会使用另外两种。
当然，带有 URL 的推文和带有主题标签的推文之间的关系相当简单。

例如，很难理解哪些变量可以预测粉丝增长（或粉丝流失）。毕竟，有很多不同的因素在起作用。而且，正如我们从相关图中看到的那样，只有少数因素脱颖而出。

首先，关注关注者每日增长的百分比与关注者流失的百分比。