始まりは分析
これらの発端は、日鉄ソリューションズの方が、いろいろランキングを作ってくださったのが、これらの統計を取るきっかけ。感謝している。
Qiitaのいろいろランキング2018
https://qiita.com/t_nakayama0714/items/865da4afde5e0600187c
Qiitaのいろいろランキング2019
https://qiita.com/t_nakayama0714/items/68123821a29fe29e1605
「Qiitaのいろいろランキング2019」への感謝と提案
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/40b8557a20e8d75d62b5
そして、ひきついでくださった方へも感謝
Qiitaのいろいろランキング2020
https://qiita.com/rana_kualu/items/307d461ad2d59a1d6008
統計と確率(23)データサイエンティストのための分析：Qiita自己記事まとめ2020：Qiita(98)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ff51b03848908d38d7b3
<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words in order.
記事の検索
Qiitaで検索してもうまく記事が出てこないことがある。
仮説(113) Qiitaの記事を見失わないために
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7fd1a6fa8e55c432788a
Qiita(36) Qiitaの検索の仕様が不明
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/116d5cfc0291ee1707b9
誰が書いたかわかっていて、その人のQiitaの記事が、40くらいまでなら、Qiitaのメニューを繰っていってもいい。
先頭ページには、一覧が２０あり、次を選び、３回押せば、必要な記事に到達する。
https://qiita.com/kaizen_nagoya
利用者界面(user interface)としては３段階がお勧め。
一覧の作成
記事数が41以上になったら、独自の一覧を作ることをお勧めしたい。
その際に、viewsを記載してもらえると嬉しい。
Qiitaは、なぜか、書いた人にしかviewsを表示しない。
Qiita(27)views一覧を作るまで(第一日目)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7de46ac898e776834605
なんでそんなに沢山記事を書くんですか？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e291196f9b692757f2cc
出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840
分野一覧
記事が100を超えたら、分野ごとに一覧を作ることをお勧めする。
次の記事に、一覧の一覧に分野ごとの一覧の例があります。
一つの記事は、３つの分類に含むとよい。
３つの一覧にあれば、ちょっと視点を間違えても到達することが可能。
一覧の一覧
記事が1000を超えたら、一覧の一覧を作ることをお勧めする。
一覧の一覧 a directory of directories of mine.
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39
知人の一覧
自分の一覧を作ったら、知人の一覧を作って見ると良い。
自分との違いから、何をすればよいかわかるかも。
@kazuo_reve の Qiita記事の分析
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/81e3519e3740fa766d6a
幸い、viewsを教えていただけた。ありがとう。
分析が進んだ。
もっと嬉しいことがある。この記事を書いてすぐに、私のいいねの一番よりも、
いいねの数が多い記事を書かれた。
新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1
うれしいことはまだまだある。
上記の記事から、私の記事へのリンクがいくつかあった。
早速、それらの記事を、他のリンクよりも見劣りがしないように手を入れた。
記事を参照して頂いた時にしていること。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0e4e92f45c158ef81423
ありがとう。
検索いろいろ
仮説(182）質問の仕方を学ぶ前に、検索の仕方を学んだ方がよいかも。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d36e87972e6cd5f665f9
Researchmapという公的サービスは、なぜだか検索窓がない。
さらにリンク切れをシステムが放置している。
Researchmap version 2 URLリンク切れ対策検討中。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e8ad794ff7c6521e9a2
記事再構築事例
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ec76a6d4909e7eb5d201
物理記事 上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff
数学関連記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d
言語・文学記事 １００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6
医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82
通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7
自動車 記事 １００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5
Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6
鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/26bda595f341a27901a0
日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68
英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d
転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe
仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df
安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409
Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8
Ethernet 記事一覧 Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794
Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0
線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001
OSEK OS設計の基礎 OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3
官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3
Error一覧(C/C++, python, bash...) Error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8
C++ Support(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514
Coding Rules(0) C Secure , MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0
なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4
プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394
TOPPERSまとめ #名古屋のIoTは名古屋のOSで
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9026c049cb0309b9d451
自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b
プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945
一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39
小川清最終講義、小川清最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53
＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on the individual's experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20240504
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