进行基于Python的抖音短视频数据分析与可视化研究可以是一个非常有趣和技术性强的项目。以下是一个大致的流程和可以使用的技术：

1. 数据获取

首先，需要获取抖音上的短视频数据。由于抖音不太可能提供直接的数据API，你可以尝试以下几种方法：
- Web Scraping（网络爬虫）：利用Python的requests库结合BeautifulSoup或Selenium来抓取网页数据。这可能违反抖音的服务条款，请确保遵守法律法规。
- 第三方API：有一些第三方供应商提供抖音数据的访问权限，可以考虑付费使用。
- 数据集：寻找开放的抖音数据集，这些数据集可能包含短视频的基础信息。

2. 数据清洗

由于从网络获取的数据可能不太整洁，需要对其进行清洗：
- 去重：删除重复的数据行。
- 缺失值处理：处理缺失的数据，可以通过填充均值、中位数或删除包含缺失值的行来处理。
- 格式化字段：将日期、数字、分类标签等转换为合适的格式。

3. 数据分析

可以使用pandas进行数据分析：
- 基础统计：视频数量、点赞数、评论数、分享数等。
- 时间序列分析：视频发布的时间分布、受欢迎的发布时间等。
- 分类分析：视频类别分析，哪些类别的视频更受欢迎。

4. 数据可视化

使用matplotlib、seaborn或plotly等库进行数据可视化：
- 柱状图/条形图：展示视频类别、发布频率等数据。
- 折线图：显示时间序列数据，如点赞数随时间的变化。
- 词云：如果有视频的标题或描述，可以生成词云来分析常用的关键词。

5. 结果分析与总结

对可视化结果进行深入分析，寻找有趣的趋势和现象，并对分析结果进行总结。

6. 项目展示

可以使用Jupyter Notebook来展示你的代码和分析，也可以将可视化结果集成到一个Web应用中，比如使用Flask或Django。

注意事项

• 确保遵守所有相关的使用条款和法律法规。
• 数据隐私问题：保证你分析的数据来自可合法使用的渠道。
• 做好项目文档记录：记录你的数据处理、分析过程和结果总结。

这个项目可以帮助你提升Python编程、数据处理和可视化等多方面的技能。如果你有更详细的问题或技术细节需要讨论，欢迎随时提问！