AUTOSAR CountdownAdvent Calendar 2022Day 25

Qiita(16) いいねと viewsの関係統計(21)

Last updated at 2024-10-20Posted at 2019-01-21

@takubb Qiita の「いいね！」は何件とれば「いいね！」なのか検証してみた！
https://qiita.com/takubb/items/ed774e7b10a771676254

10件の「いいね！」がつけば、Qiita内でもTOP10%を占める良記事

自己記事で、いいねとviewsの関係を計算した。

いいね(good)が上位32は、いいねが9以上。viewsが10,000を超えているのは8記事。
views/goods は最小が32.4, 最大は1049.7。いいねがない記事は無限大です。

1000人に1人しかいいねしてもらえていない記事から32人に1人がいいねしてくれている記事まで幅広い。

viewsは自己記事しかみえないかもしれない。自己記事で集計。

N	No.	Japanese title	English Title	good	views	v/g
	1	プログラマが知っているとよい　色使い（安全色）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cb7eb3199b0b98904a35	Safety colour, everyone should know the use of colour.	1181	47516	40.2
N	2	６５歳からのプログラミング入門 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f	Getting start programming at 65 years old.	370	13327	36.0
	3	Qiitaで組立語・機械語・CPU＜アセンブラへの道＞https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/46f2333c2647b0e692b2	Road to Assembler, machine language and CPU on Qiita	268	13504	50.3
	4	プログラムは音楽だhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/33c9f33581e6886f8ad8	A program is a music.	265	19160	72.3
	5	「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラムhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73	Beffore joinng a reading club on "Start from scratch, Deep Learning 2, natural language version", try these exercise materials	124	16474	132.8
N	6	製造業における機械学習 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f	machine learning on the manufacturing industry	124	8527	68.7
	7	C言語/C++に対する誤解、曲解、無理解、爽快。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3f3992c9722c1cee2e3a	Misunderstanding, twist, unappreciation or fresh on C and/or C++ Languages	51	5467	107.1
	8	量子コンピュータプログラムへの道https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/37c90488c87bbe9f2d71	Road to quantum computing	51	4485	87.9
N	9	dockerで機械学習(3) with anaconda(3)「直感Deep Learning」Antonio Gulli、Sujit Pal著 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32	machine learning on docker with anaconda(3) "Deep Learning with Keras" by Antonio Gulli and Sujit Pal	34	10192	299.7
	10	Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する（5つの罠）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679	5 traps, introducing Python (Anaconda) to M.S. Windows.	29	30442	1049.7
	11	プログラマが苦手な「人との口頭のやりとり」面談技術(interview technique)７つの要点 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f322df6978853c708c99	Programmers are not good at talking with others. 7 points of interview technique.	20	961	48
	12	名古屋のIoTは名古屋のOSで, TOPPERS まとめhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9026c049cb0309b9d451	Iot at Nagoya wearing kernels at Nagoya, see TOPPERS summary	18	3637	202
	13	RTL設計スタイルガイド Verilog HDL編(System Verilog対応版）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4c02f1575db1f28310a7	STARC RTL Design Style Guide Verilog HDL(System Verikog)	16	4216	263.5
N	14	プログラマの「日報、週報、月報、年報」考 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97ad8ac9217c12c3bb69	thinking of "daily, weekly, monthly and yearly report by programmer "	15	1315	87.6
N	15	dockerで機械学習(6) with anaconda(6)「 scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習」Aurélien Géron　著https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/140428dfce7e3234ceb7	Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow on docker(6)	15	4985	332
	16	ITエンジニアとしてのPC初期環境構築[MacOS編]」に付記したいことhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/08c9f7e4b968472961fd	Some comment for "Initial environment setting on PC as IT specialist, Mac os version"	14	1000	71.4
	17	VZエディタ移植に当たって実施したことと成果https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5551be98dcbed8f41949	Porting the VZ editor(assembler made) to N5200.	13	2555	196.5
	18	「coq入門」の入門https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/13566f0b2083ea8d4998	Getting start with "Getting start with coq"	13	2099	161.4
	19	情報処理技術者試験　ネットワークスペシャリストに合格https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/407857392ca5c5677ee4	Pass the network specialist(ITEE: The Information Technology Engineers Examination).	12	2019	168.2
	20	64bitCPUへの道（６４歳の決意）壁２つ https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfb5ffa24ded23ab3f60	2 barriers on Road to 64 bit CPU(made-up mind at the age of 64）	12	1454	121.1
N	21	dockerで機械学習(17) with anaconda(17)「PythonとKerasによるディープラーニング」：Francois Chollet著 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bce4fa73560370733ea2	machine learning on docker with anaconda(17) "Deep Learning with Python" by Francois Chollet	11	6223	565.7
	22	プログラマが国立国会図書館（本館：永田町）利用:16の関門(FD読めない！)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/09252fdce118ec9e21aa	When Programmer use National Diet Library, FD can not read! 16 Gates (Main Building: Nagatacho)	11	2812	255.6
N	23	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	merit of machine learning on docker, target 100 list of books and sources, constructing now.	11	1801	163.7
N	24	言語処理100本ノック 2015(python) 落ち穂拾い第1章: 準備運動 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06,07 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee1b625b0b65cd63d42a	100 fungoes in language processing, 2015 Chapter 1 warm-up exercises	10	1886	188.6
	25	電子電力計(smart meter)記録を利用・家電を制御：ECHONET Lite, TOPPERS ECNL https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/79825e6ec78d853d044f	TOPPERS ECNL, ECHONET Lite, Home electronics control and using the record on smart meter.	10	1441	144.1
N	26	Macbook ProまたはMac miniでNVIDIAのGPUが使えるようになるまで　第一日 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6b3e06645f1cd7604d56	How tu use Nvidia GPU on Macbook Pro or Mac mini, Day 1. https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6b3e06645f1cd7604d56	9	10097	1121.8
	27	Autosar Guidelines C++14 example code compile list(1-169)名古屋のIoTは名古屋のOSで https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8ccbf6675c3494d57a76	Autosar Guidelines C++14 example code compile list(1-169)	9	3984	442.6
N	28	Dockerをどっかーらどうやって使えばいいんでしょう。TOPPERS/FMP on RaspberryPi with Macintosh編５つの関門「名古屋のIoTは名古屋のOSで」 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9c46c6da8ceb64d2d7af	5 Gates in TOPPERS/FMP on RaspberryPi with Macintosh	9	3715	412.7
N	29	「C++完全理解ガイド」の同意できること上位10 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/aa5744e0c4a8618c7671		9	1447	160.7
	30	楽しいQiitaの使い方　壁１０罠6つ技7つhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7828d0b1d47ad21b45c6	Very fun at Qiita, 10 walls that can not be overcome, 6 traps and 7 techniques.	9	1427	158.5
N	31	言語処理100本ノックをdockerで。 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4		9	618	68.6
N	32	プログラマが知っているとよい英単語の語源 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9de6d47c47e2c211222b		9	292	32.4
N	33	短歌の自動生成プログラムとデータの収集 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d3198402d8b8b4ac8cd2		8	1880	235
				2769	230958	83.4

一番左の欄のNは、昨年夏に集計した以降に登場した新規登場項目

利用方法

集計結果から、この表の利用方法を検討した。

見直し

現在、見直しは、いいねをいただいたら行っている。
知り合いの場合は、その方の仕事に役立ちそうな事項を追記する。
知らない方の場合は、その方の書き込み傾向に関係のありそうな事項を追記する。

views/goodsの低いものと、高いものの両方を書き足すことにしてみる。

宣伝

Qiitaの記事は、twitter, facebookにURLを記載するようにしている。

次に、どの記事をtwitter, facebookに流すかをviews/goods低いものと、高いものの両方で試してみる。

参考資料(reference)

【無料】Qiitaの殿堂を作った物語【簡単】
https://qiita.com/youwht/items/9851c2ac9024633fc04e

直近１年のQiita記事分析で分かった７つの「驚愕」
https://qiita.com/youwht/items/f3fa7e6cc2687509c06e

自己参照

計画者(programmer)のための横顔(profile)入門 (1)「お金のセンスを測ってみる」on「確率論及統計論」輪講演習
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c77cafd3fe47a558bfe5
確率論及統計論
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cc3730e4494e7d37ea4d
科学四分類と算譜(program)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a2f2b9cc3a51b6af7603
言語論と確率論
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cc3730e4494e7d37ea4d
事業計画確率
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f2dc5d216e57df844f50

p.s.2019年2月25日現在(Pre.欄は前回20190121順位)

N	No.	Pre.	Japanese title	English Title	good	views	v/g
	1	1	プログラマが知っているとよい　色使い（安全色）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cb7eb3199b0b98904a35	Safety colour, everyone should know the use of colour.	1236	49852	40.3
N	2	2	６５歳からのプログラミング入門 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f	Getting start programming at 65 years old.	460	16875	36.6
	3	4	プログラムは音楽だhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/33c9f33581e6886f8ad8	A program is a music.	280	20083	71.7
	4	3	Qiitaで組立語・機械語・CPU＜アセンブラへの道＞https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/46f2333c2647b0e692b2	Road to Assembler, machine language and CPU on Qiita	272	14117	51.9
NN	5	N	プログラマで飛び抜けた人が少ないという仮説 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d22e20f6d2c58f2c1b	Hypothesis that there are few innovative programmers	185	10404	56.2
	6	5	「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラムhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73	Beffore joinng a reading club on "Start from scratch, Deep Learning 2, natural language version", try these exercise materials	131	17391	132.7
N	7	6	製造業における機械学習 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f	machine learning on the manufacturing industry	127	9786	77
NN	8	N	プログラマとして、プログラムを書く時、文章を書く時、言い訳をする時に心がけていること https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e5700db01727cb516fc	What to keep in mind when writing programs, writing letters and excuses as a programmer.	62	3467	55.9
	9	8	量子コンピュータプログラムへの道https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/37c90488c87bbe9f2d71	Road to quantum computing	54	4978	92.1
	10	7	C言語/C++に対する誤解、曲解、無理解、爽快。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3f3992c9722c1cee2e3a	Misunderstanding, twist, unappreciation or fresh on C and/or C++ Languages	52	5659	108.8
	11	10	Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する（5つの罠）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679	5 traps, introducing Python (Anaconda) to M.S. Windows.	41	41658	1016
N	12	9	dockerで機械学習(3) with anaconda(3)「直感Deep Learning」Antonio Gulli、Sujit Pal著 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32	machine learning on docker with anaconda(3) "Deep Learning with Keras" by Antonio Gulli and Sujit Pal	34	11714	344.5
N	13	31	言語処理100本ノックをdockerで。 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4	language processing 100 fungo on docker	28	3329	118.8
	14	11	プログラマが苦手な「人との口頭のやりとり」面談技術(interview technique)７つの要点 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f322df6978853c708c99	Programmers are not good at talking with others. 7 points of interview technique.	22	999	45.4
N	15	14	プログラマの「日報、週報、月報、年報」考 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97ad8ac9217c12c3bb69	thinking of "daily, weekly, monthly and yearly report by programmer "	19	1721	90.5
	16	12	名古屋のIoTは名古屋のOSで, TOPPERS まとめhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9026c049cb0309b9d451	Iot at Nagoya wearing kernels at Nagoya, see TOPPERS summary	18	3885	215.8
	17	13	RTL設計スタイルガイド Verilog HDL編(System Verilog対応版）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4c02f1575db1f28310a7	STARC RTL Design Style Guide Verilog HDL(System Verikog)	17	4929	289.9
N	18	32	プログラマが知っているとよい英単語の語源 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9de6d47c47e2c211222b	English word origin for programmer	16	566	35.3
N	19	15	dockerで機械学習(6) with anaconda(6)「 scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習」Aurélien Géron　著https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/140428dfce7e3234ceb7	Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow on docker(6)	15	5228	348.5
N	20	23	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	merit of machine learning on docker, target 100 list of books and sources, constructing now.	14	2494	178.1
	21	16	ITエンジニアとしてのPC初期環境構築[MacOS編]」に付記したいことhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/08c9f7e4b968472961fd	Some comment for "Initial environment setting on PC as IT specialist, Mac os version"	14	1073	76.6
	22	17	VZエディタ移植に当たって実施したことと成果https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5551be98dcbed8f41949	Porting the VZ editor(assembler made) to N5200.	13	2868	220.6
	23	18	「coq入門」の入門https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/13566f0b2083ea8d4998	Getting start with "Getting start with coq"	13	2309	177.6
	24	20	64bitCPUへの道（６４歳の決意）壁２つ https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfb5ffa24ded23ab3f60	2 barriers on Road to 64 bit CPU(made-up mind at the age of 64）	13	1606	123.5
	25	19	情報処理技術者試験　ネットワークスペシャリストに合格https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/407857392ca5c5677ee4	Pass the network specialist(ITEE: The Information Technology Engineers Examination).	12	2132	177.6
N	26	21	dockerで機械学習(17) with anaconda(17)「PythonとKerasによるディープラーニング」：Francois Chollet著 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bce4fa73560370733ea2	machine learning on docker with anaconda(17) "Deep Learning with Python" by Francois Chollet	11	7773	706.6
	27	22	プログラマが国立国会図書館（本館：永田町）利用:16の関門(FD読めない！)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/09252fdce118ec9e21aa	When Programmer use National Diet Library, FD can not read! 16 Gates (Main Building: Nagatacho)	11	3052	277.4
N	28	28	Dockerをどっかーらどうやって使えばいいんでしょう。TOPPERS/FMP on RaspberryPi with Macintosh編５つの関門「名古屋のIoTは名古屋のOSで」 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9c46c6da8ceb64d2d7af	5 Gates in TOPPERS/FMP on RaspberryPi with Macintosh	10	4030	403
N	29	24	言語処理100本ノック 2015(python) 落ち穂拾い第1章: 準備運動 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06,07 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee1b625b0b65cd63d42a	100 fungoes in language processing, 2015 Chapter 1 warm-up exercises	10	2088	208.8
	30	25	電子電力計(smart meter)記録を利用・家電を制御：ECHONET Lite, TOPPERS ECNL https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/79825e6ec78d853d044f	TOPPERS ECNL, ECHONET Lite, Home electronics control and using the record on smart meter.	10	1545	154.5
NN	31	N	IT系勉強会をすべて当たりにする方法 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9f001a79ab4162220406		9	295	32.7
N	32	26	Macbook ProまたはMac miniでNVIDIAのGPUが使えるようになるまで　第一日 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6b3e06645f1cd7604d56	How tu use Nvidia GPU on Macbook Pro or Mac mini, Day 1. https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6b3e06645f1cd7604d56	9	10702	1189.1
	33	27	Autosar Guidelines C++14 example code compile list(1-169)名古屋のIoTは名古屋のOSで https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8ccbf6675c3494d57a76	Autosar Guidelines C++14 example code compile list(1-169)	9	4111	456.7
N	34	29	「C++完全理解ガイド」の同意できること上位10 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/aa5744e0c4a8618c7671		9	1539	171
	35	30	楽しいQiitaの使い方　壁１０罠6つ技7つhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7828d0b1d47ad21b45c6	Very fun at Qiita, 10 walls that can not be overcome, 6 traps and 7 techniques.	9	1505	167.2
N	36	33	短歌の自動生成プログラムとデータの収集 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d3198402d8b8b4ac8cd2		8	2010	251.2
NN	37	N	SoftEtherを知る https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7a4062f845ebb2539e25	SoftEther	8	990	123.7
			中間合計		3261	278763	85.4

参考資料　

Qiitaの「いいねがダメならば
https://qiita.com/yossymura/items/5d063852f3fef3d0427a

一覧

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

自動車　記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5

通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

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

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

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

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

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

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
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＜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.

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ver. 0.01 初稿 20件 20190121 昼
ver. 0.02 追記 32件 20190121 夕
ver. 0.03 URL追記 20190123
ver. 0.04 追記 35件 20190124
ver. 0.05 参考資料追記 20190214
ver. 0.06 最近の資料追記 20190224
ver. 0.07 誤記訂正 20190225
ver. 0.08 追記更新 20190226
ver. 0.09 表更新 20190227
ver. 0.10 人気がある場合、ない場合追記 20190301
ver. 0.11 参照追記 20220410
ver. 0.12 URL追記　20230211

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