🥇Habrastatistics: Habr은 괴짜 없이 어떻게 살아요

헤이 하브르.

이 기사는 등급의 논리적 연속입니다. 2018년 최고의 Habr 기사. 그리고 올해가 아직 끝나지 않았지만 아시다시피 여름에는 규칙이 변경되었으므로 이것이 어떤 영향을 미치는지 확인하는 것이 흥미로워졌습니다.

실제 통계 외에도 업데이트된 기사 등급과 기사 작동 방식에 관심이 있는 사람들을 위한 일부 소스 코드가 제공됩니다.

무슨 일이 일어났는지 궁금하신 분들을 위해 속편은 컷팅 중입니다. 사이트 섹션에 대한 보다 자세한 분석에 관심이 있는 사용자는 다음을 참조할 수도 있습니다. 다음 부분.

원시 데이터

이 평가는 비공식적이며 내부 정보가 없습니다. 브라우저의 주소창을 보면 쉽게 알 수 있듯이 Habré의 모든 글에는 연속된 번호가 매겨져 있습니다. 그런 다음 기술의 문제입니다. 우리는 단순히 주기에 따라 모든 기사를 연속적으로 읽습니다(서버를 로드하지 않도록 한 스레드에서 일시 중지). 값 자체는 Python의 간단한 파서로 얻은 것입니다(소스 사용 가능) 여기에) 다음과 같은 csv 파일에 저장됩니다.

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

처리

구문 분석을 위해 Python, Pandas 및 Matplotlib를 사용합니다. 통계에 관심이 없는 분들은 이 부분을 건너뛰고 바로 기사로 이동하셔도 됩니다.

먼저 데이터 세트를 메모리에 로드하고 원하는 연도의 데이터를 선택해야 합니다.

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)

올해(아직 끝나지 않았지만) 이 글을 쓰는 시점을 기준으로 12715개의 기사가 출판된 것으로 밝혀졌습니다. 비교를 위해 2018년부터 15904년까지입니다. 일반적으로 많이 - 이는 하루에 약 43개의 기사입니다. (그리고 이는 긍정적인 평가에만 해당됩니다. 다운로드된 총 기사 중 부정적이거나 삭제된 기사의 수는 다음과 같습니다. 식별자 간의 차이를 추측하거나 대략적으로 추정합니다.

데이터 세트에서 필요한 필드를 선택해 보겠습니다. 측정 항목으로는 조회수, 댓글, 평가 값 및 북마크 수를 사용합니다.

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

이제 데이터가 데이터 세트에 추가되었으며 이를 사용할 수 있습니다. 데이터를 일별로 그룹화하고 평균값을 구해 보겠습니다.

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()

이제 흥미로운 부분은 그래프를 볼 수 있다는 것입니다.

2019년 아브레 출판물 수를 살펴보겠습니다.

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()

결과는 흥미롭습니다. 보시다시피 Habr은 일년 내내 작은 "소시지"였습니다. 나는 이유를 모른다.

비교해 보면 2018년은 조금 더 부드러워 보입니다.

전체적으로 그래프를 보면 2019년에 게재된 논문 수가 크게 감소한 것을 볼 수 없습니다. 게다가 오히려 여름 이후에는 조금이라도 늘어난 것 같다.

그러나 다음 두 그래프는 나를 좀 더 우울하게 만듭니다.

기사당 평균 조회수:

기사당 평균 평점:

보시다시피 평균 조회수는 일년 내내 약간 감소합니다. 이는 새 기사가 아직 검색 엔진에 의해 색인화되지 않았고 자주 검색되지 않는다는 사실로 설명할 수 있습니다. 하지만 기사당 평균 평점 하락은 더욱 이해하기 어렵습니다. 독자들은 너무 많은 기사를 살펴볼 시간이 없거나 평점에 주의를 기울이지 않는다는 느낌이 듭니다. 저자 보상 프로그램의 관점에서 볼 때 이러한 추세는 매우 불쾌합니다.

그건 그렇고, 2018년에는 이런 일이 일어나지 않았으며 일정도 어느 정도 균일합니다.

일반적으로 리소스 소유자는 고려해야 할 사항이 있습니다.

하지만 슬픈 이야기는 하지 말자. 일반적으로 Habr이 여름 변화를 성공적으로 "생존"했으며 사이트의 기사 수가 줄어들지 않았다고 말할 수 있습니다.

평가

이제 실제로 등급입니다. 합격하신 분들 축하드립니다. 등급이 비공식적이라는 점을 다시 한 번 상기시켜 드리겠습니다. 제가 뭔가를 놓쳤을 수도 있고, 여기에 꼭 있어야 하는 기사가 없으면 직접 추가하겠습니다. 평가로서 저는 계산된 지표를 사용했는데, 꽤 흥미로운 것으로 나타났습니다.

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윽. 몇 가지 흥미로운 선택 항목이 더 있지만 독자들을 지루하게 하지는 않겠습니다.

결론

평점을 구성할 때 흥미로워 보이는 두 가지 점에 주목했습니다.

첫째, 상위 60%가 "긱타임즈(geektimes)" 장르의 기사입니다. 내년에는 그 수가 줄어들지, 맥주, 우주, 의학 등에 관한 기사가 없으면 Habr이 어떤 모습일지 모르겠습니다. 분명히 독자들은 뭔가를 잃을 것입니다. 어디 보자.

둘째, 상위 북마크의 품질이 예상외로 높은 것으로 나타났습니다. 이는 심리적으로 이해할 수 있는 일입니다. 독자는 등급에 주의를 기울이지 않을 수도 있지만, 기사가 필요하다을 클릭하면 북마크에 추가됩니다. 그리고 여기에 유용하고 진지한 기사가 가장 많이 집중되어 있습니다. 내 생각에 사이트 소유자는 여기 Habré에서 이 특정 기사 카테고리를 늘리고 싶다면 북마크 수와 보상 프로그램 사이의 연관성을 어떻게든 생각해야 한다고 생각합니다.

이 같은. 유익한 정보였기를 바랍니다.

기사 목록이 긴 것으로 나타났습니다. 아마도 더 좋을 것입니다. 모두들 즐거운 독서 되세요.

출처 : habr.com

Habrastatistics: Habr이 괴짜 시간 없이 사는 방법

원시 데이터

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결론

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