हैब्रास्टेटिस्टिक्स: हैबर गीकटाइम्स के बिना कैसे रहता है

हे हबर।

यह लेख रेटिंग की तार्किक निरंतरता है 2018 के लिए सर्वश्रेष्ठ हैबर लेख. और हालाँकि साल अभी ख़त्म नहीं हुआ है, जैसा कि आप जानते हैं, गर्मियों में नियमों में बदलाव हुए थे, तदनुसार, यह देखना दिलचस्प हो गया कि क्या इससे कुछ प्रभावित हुआ।

वास्तविक आँकड़ों के अलावा, लेखों की एक अद्यतन रेटिंग प्रदान की जाएगी, साथ ही उन लोगों के लिए कुछ स्रोत कोड भी प्रदान किया जाएगा जो इसमें रुचि रखते हैं कि यह कैसे काम करता है।

जो लोग इसमें रुचि रखते हैं कि क्या हुआ, उनके लिए निरंतरता में कटौती की जा रही है। जो लोग साइट के अनुभागों के अधिक विस्तृत विश्लेषण में रुचि रखते हैं वे भी देख सकते हैं अगला भाग.

कच्चा डेटा

यह रेटिंग अनौपचारिक है, और मेरे पास कोई अंदरूनी जानकारी नहीं है। जैसा कि आप अपने ब्राउज़र के एड्रेस बार को देखकर आसानी से देख सकते हैं, हैबे पर सभी लेखों में निरंतर क्रमांकन होता है। फिर यह तकनीक की बात है, हम बस सभी लेखों को एक पंक्ति में एक चक्र में पढ़ते हैं (एक थ्रेड में और रुक-रुक कर, ताकि सर्वर पर लोड न हो)। मान स्वयं पायथन में एक साधारण पार्सर द्वारा प्राप्त किए गए थे (स्रोत उपलब्ध हैं यहां) और एक सीएसवी फ़ाइल में कुछ इस तरह से सहेजा गया:

2019-08-11T22:36Z,https://habr.com/ru/post/463197/,"Blazor + MVVM = Silverlight наносит ответный удар, потому что древнее зло непобедимо",votes:11,votesplus:17,votesmin:6,bookmarks:40,views:5300,comments:73
2019-08-11T05:26Z,https://habr.com/ru/news/t/463199/,"В NASA испытали систему автономного управления одного микроспутника другим",votes:15,votesplus:15,votesmin:0,bookmarks:2,views:1700,comments:7

प्रसंस्करण

पार्सिंग के लिए हम Python, Pandas और Matplotlib का उपयोग करेंगे। जो लोग सांख्यिकी में रुचि नहीं रखते हैं वे इस भाग को छोड़ सकते हैं और सीधे लेखों पर जा सकते हैं।

सबसे पहले आपको डेटासेट को मेमोरी में लोड करना होगा और वांछित वर्ष के लिए डेटा का चयन करना होगा।

import pandas as pd
import datetime
import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters


df = pd.read_csv("habr.csv", sep=',', encoding='utf-8', error_bad_lines=True, quotechar='"', comment='#')
dates = pd.to_datetime(df['datetime'], format='%Y-%m-%dT%H:%MZ')
df['datetime'] = dates
year = 2019
df = df[(df['datetime'] >= pd.Timestamp(datetime.date(year, 1, 1))) & (df['datetime'] < pd.Timestamp(datetime.date(year+1, 1, 1)))]

print(df.shape)

यह पता चला है कि इस वर्ष (हालाँकि यह अभी तक समाप्त नहीं हुआ है) लेखन के समय, 12715 लेख प्रकाशित हो चुके हैं। तुलना के लिए, पूरे 2018 के लिए - 15904। सामान्य तौर पर, बहुत कुछ - यह प्रति दिन लगभग 43 लेख है (और यह केवल सकारात्मक रेटिंग के साथ है; कुल कितने लेख डाउनलोड किए गए हैं जो नकारात्मक हो गए या हटा दिए गए, कोई केवल अनुमान लगा सकता है) या मोटे तौर पर पहचानकर्ताओं के बीच अंतराल से अनुमान लगाएं)।

आइए डेटासेट से आवश्यक फ़ील्ड का चयन करें। मेट्रिक्स के रूप में हम दृश्यों की संख्या, टिप्पणियों, रेटिंग मूल्यों और बुकमार्क की संख्या का उपयोग करेंगे।

def to_float(s):
    # "bookmarks:22" => 22.0
    num = ''.join(i for i in s if i.isdigit())
    return float(num)

def to_int(s):
    # "bookmarks:22" => 22
    num = ''.join(i for i in s if i.isdigit())
    return int(num)

def to_date(dt):
    return dt.date() 

date = dates.map(to_date, na_action=None)
views = df["views"].map(to_int, na_action=None)
bookmarks = df["bookmarks"].map(to_int, na_action=None)
votes = df["votes"].map(to_float, na_action=None)
votes_up = df["up"].map(to_float, na_action=None)
votes_down = df["down"].map(to_float, na_action=None)
comments = df["comments"].map(to_int, na_action=None)

df['date'] = date
df['views'] = views
df['votes'] = votes
df['bookmarks'] = bookmarks
df['up'] = votes_up
df['down'] = votes_down

अब डेटा को डेटासेट में जोड़ दिया गया है और हम इसका उपयोग कर सकते हैं। आइए डेटा को दिन के अनुसार समूहित करें और औसत मान लें।

g = df.groupby(['date'])
days_count = g.size().reset_index(name='counts')
year_days = days_count['date'].values
grouped = g.median().reset_index()
grouped['counts'] = days_count['counts']
counts_per_day = grouped['counts'].values
counts_per_day_avg = grouped['counts'].rolling(window=20).mean()
view_per_day = grouped['views'].values
view_per_day_avg = grouped['views'].rolling(window=20).mean()
votes_per_day = grouped['votes'].values
votes_per_day_avg = grouped['votes'].rolling(window=20).mean()
bookmarks_per_day = grouped['bookmarks'].values
bookmarks_per_day_avg = grouped['bookmarks'].rolling(window=20).mean()

अब दिलचस्प बात यह है कि हम ग्राफ़ देख सकते हैं।

आइए 2019 में हैबे पर प्रकाशनों की संख्या देखें।

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = (16, 8)
fig, ax = plt.subplots()

plt.bar(year_days, counts_per_day, label='Articles/day')
plt.plot(year_days, counts_per_day_avg, 'g-', label='Articles avg/day')
plt.xticks(rotation=45)
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%d-%m-%Y"))  
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=1))
plt.legend(loc='best')
plt.tight_layout()
plt.show()

नतीजा दिलचस्प है. जैसा कि आप देख सकते हैं, हैबर पूरे वर्ष थोड़ा "सॉसेज" रहा है। मुझे कारण नहीं पता.

तुलना के लिए, 2018 थोड़ा आसान लग रहा है:

सामान्य तौर पर, मैंने ग्राफ़ पर 2019 में प्रकाशित लेखों की संख्या में कोई भारी कमी नहीं देखी। इसके अलावा, इसके विपरीत, ऐसा लगता है कि गर्मियों के बाद से इसमें थोड़ी वृद्धि हुई है।

लेकिन अगले दो ग्राफ़ मुझे थोड़ा और निराश करते हैं।

प्रति लेख देखे जाने की औसत संख्या:

प्रति लेख औसत रेटिंग:

जैसा कि आप देख सकते हैं, पूरे वर्ष में दृश्यों की औसत संख्या थोड़ी कम हो जाती है। इसे इस तथ्य से समझाया जा सकता है कि नए लेखों को अभी तक खोज इंजनों द्वारा अनुक्रमित नहीं किया गया है, और वे इतनी बार नहीं पाए जाते हैं। लेकिन प्रति आलेख औसत रेटिंग में गिरावट अधिक समझ से परे है। भावना यह है कि पाठकों के पास या तो इतने सारे लेखों को देखने का समय नहीं है या वे रेटिंग पर ध्यान नहीं देते हैं। लेखक पुरस्कार कार्यक्रम की दृष्टि से यह प्रवृत्ति अत्यंत अप्रिय है।

वैसे 2018 में ऐसा नहीं हुआ और शेड्यूल भी कमोबेश बराबर ही है.

सामान्य तौर पर, संसाधन मालिकों के पास सोचने के लिए कुछ होता है।

लेकिन आइए दुखद बातों के बारे में बात न करें। सामान्य तौर पर, हम कह सकते हैं कि हैबर गर्मियों में "बच गया" काफी सफलतापूर्वक बदल गया, और साइट पर लेखों की संख्या में कमी नहीं आई।

रेटिंग

अब, वास्तव में, रेटिंग। इसमें शामिल होने वालों को बधाई. मैं आपको एक बार फिर से याद दिला दूं कि रेटिंग अनौपचारिक है, शायद मुझसे कुछ छूट गया है, और अगर कोई लेख निश्चित रूप से यहां होना चाहिए, लेकिन ऐसा नहीं है, तो लिखें, मैं इसे मैन्युअल रूप से जोड़ दूंगा। रेटिंग के रूप में, मैं परिकलित मेट्रिक्स का उपयोग करता हूं, जो मुझे लगता है कि काफी दिलचस्प साबित हुआ।

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• KPI पर JavaScript और Node.js पर व्याख्यान का कोर्स 52500 बार देखा गया, 656 बुकमार्क
• मैं Vim में LaTeX में गणित के नोट्स कैसे लिखता हूँ 58100 बार देखा गया, 652 बुकमार्क
• मैंने कठिन तरीके से क्या सीखा (सॉफ़्टवेयर विकास में 30 वर्षों से अधिक) 100000 बार देखा गया, 651 बुकमार्क
• जूलिया इवांस से उपयोगी स्लाइडों का चयन 41000 बार देखा गया, 587 बुकमार्क
• जिम्मेदार डेवलपर के लिए HTTP हेडर 33600 बार देखा गया, 566 बुकमार्क
• एन+7 उपयोगी पुस्तकें 42700 बार देखा गया, 563 बुकमार्क
• किसी कार की CAN बस को हैक करें। वर्चुअल डैशबोर्ड 60700 बार देखा गया, 562 बुकमार्क
• पत्नी और गिरवी के साथ सावधानीपूर्वक नीदरलैंड जाना। भाग 1: नौकरी खोज 76200 बार देखा गया, 555 बुकमार्क
• टीसीपी बनाम यूडीपी या नेटवर्क प्रोटोकॉल का भविष्य 50300 बार देखा गया, 538 बुकमार्क
• पुराने कंप्यूटरों के लिए सर्वोत्तम लिनक्स वितरण 66000 बार देखा गया, 523 बुकमार्क

बुकमार्क और दृश्यों के अनुपात के अनुसार शीर्ष पर

• शुरुआती लोगों के लिए मशीन लर्निंग पर 15 पुस्तकें 670 बुकमार्क, 18700 बार देखा गया
• आपकी परियोजनाओं के लिए संगीत: क्रिएटिव कॉमन्स के तहत लाइसेंस प्राप्त ट्रैक के साथ 12 विषयगत संसाधन 477 बुकमार्क, 18100 बार देखा गया
• पायथन साक्षात्कारों का एक व्यापक अवलोकन। युक्तियाँ और चालें 687 बुकमार्क, 28400 बार देखा गया
• मशीन लर्निंग के लिए डेटासेट का चयन 455 बुकमार्क, 19000 बार देखा गया
• ग्राफ़ नोड्स पर आधारित कालकोठरी जनरेटर 304 बुकमार्क, 12700 बार देखा गया
• पाथफाइंडिंग और ए* एल्गोरिदम की एक सरल व्याख्या 316 बुकमार्क, 13500 बार देखा गया
• वेब उपकरण, या एक पेंटेस्टर के रूप में कहाँ से शुरुआत करें? 421 बुकमार्क, 18800 बार देखा गया
• लर्निंग डॉकर, भाग 2: नियम और अवधारणाएँ 341 बुकमार्क, 15600 बार देखा गया
• डॉकर सीखना, भाग 3: डॉकरफ़ाइल्स 297 बुकमार्क, 13800 बार देखा गया
• .NET अनुप्रयोगों के विश्लेषण और डिबगिंग के लिए टूलकिट 244 बुकमार्क, 11600 बार देखा गया
• लिनक्स में पर्यावरण चर को कैसे डिबग करें 322 बुकमार्क, 15900 बार देखा गया
• रोबोटिक्स में अपना पहला कदम कैसे रखें? 224 बुकमार्क, 11200 बार देखा गया
• लेबिरिंथ: वर्गीकरण, पीढ़ी, समाधान की खोज 318 बुकमार्क, 16000 बार देखा गया
• व्यावहारिक सुझाव, उदाहरण और एसएसएच सुरंगें 787 बुकमार्क, 40000 बार देखा गया
• व्याख्यान का कोर्स 'डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग के बुनियादी सिद्धांत' 418 बुकमार्क, 21400 बार देखा गया
• 42 Google उन्नत खोज ऑपरेटर (पूरी सूची) 917 बुकमार्क, 47100 बार देखा गया
• शुरुआती लोगों के लिए 3डी गेम शेडर्स 239 बुकमार्क, 12400 बार देखा गया
• वायरगार्ड और DNSCrypt का उपयोग करके OpenWrt वाले राउटर पर PKH ब्लॉकिंग का लक्षित बाईपास 302 बुकमार्क, 15700 बार देखा गया
• पायथन में ग्रुपिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करने के कौशल पर काम करना 192 बुकमार्क, 10000 बार देखा गया
• एक और Github 2: मशीन लर्निंग, डेटासेट और Jupyter नोटबुक 265 बुकमार्क, 13900 बार देखा गया

टिप्पणियों की संख्या के आधार पर शीर्ष लेख

• यूक्रेनी पाठ 1672 टिप्पणियाँ, 60400 बार देखा गया
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• GitHub ने क्रीमिया, क्यूबा, ​​​​ईरान, उत्तर कोरिया और सीरिया के उपयोगकर्ताओं के रिपॉजिटरी को ब्लॉक करना शुरू कर दिया 1309 टिप्पणियाँ, 44500 बार देखा गया
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• 'बीमार और स्वस्थ' लेख पर मनोचिकित्सक की प्रतिक्रिया, 272 टिप्पणियाँ, रेटिंग +154.0/-55.0
• एप्पल को याचिका, 96 टिप्पणियाँ, रेटिंग +90.0/-52.0
• नई प्रोग्रामिंग भाषाएँ वास्तविकता के साथ हमारे संबंध को चुपचाप ख़त्म कर रही हैं, 764 टिप्पणियाँ, रेटिंग +164.0/-52.0
• आधुनिक विकास में पाँच डरावनी प्रवृत्तियाँ, 262 टिप्पणियाँ, रेटिंग +95.0/-52.0

उह. मेरे पास कुछ और दिलचस्प चयन हैं, लेकिन मैं पाठकों को बोर नहीं करूंगा।

निष्कर्ष

रेटिंग बनाते समय, मैंने दो बिंदुओं पर ध्यान दिया जो दिलचस्प लगे।

सबसे पहले, शीर्ष के 60% लेख "गीकटाइम्स" शैली के हैं। क्या अगले साल उनमें से कम होंगे, और बियर, अंतरिक्ष, दवा इत्यादि के बारे में लेखों के बिना हैबर कैसा दिखेगा, मुझे नहीं पता। निश्चित रूप से, पाठक कुछ न कुछ खो देंगे। चलो देखते हैं।

दूसरे, शीर्ष बुकमार्क अप्रत्याशित रूप से उच्च गुणवत्ता वाले निकले। यह मनोवैज्ञानिक रूप से समझने योग्य है; पाठक शायद रेटिंग पर ध्यान न दें, लेकिन यदि लेख पर आवश्यक है, तो इसे आपके बुकमार्क में जोड़ दिया जाएगा। और यहाँ वास्तव में उपयोगी और गंभीर लेखों का सबसे बड़ा संकेन्द्रण है। मुझे लगता है कि साइट मालिकों को किसी तरह बुकमार्क की संख्या और पुरस्कार कार्यक्रम के बीच संबंध के बारे में सोचना चाहिए, अगर वे यहां हैबे पर लेखों की इस विशेष श्रेणी को बढ़ाना चाहते हैं।

कुछ इस तरह। मुझे आशा है कि यह जानकारीपूर्ण था.

लेखों की सूची लंबी हो गई, खैर, यह शायद बेहतरी के लिए है। सभी को पढ़कर खुशी हुई.

स्रोत: www.habr.com