[PYTHON] Quelle est la force de votre Qiita? Statistiques sur le nombre de Contributes visibles dans les données

Aperçu

• J'ai essayé d'analyser les données statistiques de Qiita
• J'ai fait un tableau de référence rapide pour que vous puissiez comprendre la puissance de Qiita
• Nombre de contributions, moins de 20 personnes représentent environ 48% des utilisateurs écrivant des articles ――Mon pouvoir Qiita était d'environ 17%

Préface

Récemment, j'ai été moins susceptible de participer à des programmes à la maison, et quelle est ma capacité technique? J'ai commencé à réfléchir. Alors, j'ai commencé à me demander: «Faisons de notre mieux jusqu'à ce que Contribute atteigne les 1000 à Qiita d'ici la fin de cette année», afin d'améliorer mes compétences techniques. Cependant, j'ai maintenant environ 157 contributions. Compte tenu de cela, à quel point est-ce difficile? Est-ce réaliste? J'ai réfléchi à la faisabilité. Par conséquent, j'ai recueilli des données statistiques sur le nombre de Contributes de Qiita et étudié à quel point c'était difficile.

Méthode

Vous pouvez explorer un par un, mais j'ai extrait les données souhaitées du site appelé QiitaUserRanking.

https://qiita-user-ranking.herokuapp.com/

Le nombre de Contributes et les données sur le nombre de personnes ont été résumés. Tout d'abord, il est facile de gratter.

wget -O - https://qiita-user-ranking.herokuapp.com/chart | grep Bar | grep -o "\[.*\]" | sed "s/\],\[/\n/g" | grep -o "[0-9][0-9]*,[0-9][0-9]*" > data.csv

Comme format de data.csv

Nombre de contributions,そのNombre de contributionsのユーザーの人数

Il est. Ces données sont converties et converties en centile en fonction du nombre de Contributes. Ensuite, écrivez un script Python qui produit selon la notation Qiita.

qiita_stats.py

if __name__=="__main__":
    data = [
        tuple(map(int,l.split(",")))
        for l
        in open("data.csv")
    ]

    all_num = sum(l[1] for l in data)

    for num in [10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,200,300,400,500,600,700,800,900,1000,2000,3000,4000,5000]:
        under = sum(l[1] for l in data if l[0] < num)
        print "| %5d | %5d | %5.2f |" % (num,under,(1-float(under)/all_num)*100)
    
    #Pour vous classer
    num = 159
    under = sum(l[1] for l in data if l[0] < num)
    
    print "num %5d : %5d / %5d : %5.2f%%"  % (num,under,all_num,(1-float(under)/all_num)*100)

Voici le tableau de sortie.

Il y a 7767 utilisateurs avec moins de 10 contributions. Par conséquent, les utilisateurs avec 10 contributions font partie des 67,19% des meilleurs utilisateurs de Qiita. Je prendrai le point de vue. Dans un autre exemple, il y a 22063 utilisateurs avec moins de 500 contributions. Par conséquent, les utilisateurs avec 500 contributions sont dans le top 6,80%.

Considération

Selon QiitaUserRanking, 23 674 personnes ont une contribution de 1 ou plus. Comme vous pouvez le voir dans le tableau ci-dessus, les utilisateurs avec 20 contributions semblent être dans le top 52,88%. Par conséquent, on peut voir que les rangs supérieur et inférieur sont divisés lorsque le nombre de Contributes est d'environ 20. Actuellement, mon nombre actuel de Contributes est de 159. À la suite du calcul avec le script,

num   159 : 19496 / 23674 : 17.65%

Les données sont sorties. Par conséquent, il y a 19 496 utilisateurs avec moins de 159 contributions. Et ** mon classement semble être dans le top 17,65%. ** **

Impressions

Je visais

** Les utilisateurs avec 1000 contributions font partie du top 3% de Qiita. ** **

Je pensais que c'était assez difficile. C'est une histoire personnelle, mais mon article a une contribution moyenne d'environ 14 par article. Par conséquent, 72 articles sont nécessaires pour définir ** Contribute sur 1 000. ** Depuis 2017 est calculé sur 7 mois, ** Production mensuelle 10-11 articles. Si vous écrivez un article environ 3 fois par semaine, ce sera à temps. ** Non, c'est douloureux. Si quoi que ce soit, je voulais écrire un article avec une qualité légèrement supérieure ou une forte attraction, et augmenter le nombre de Contributes par article.