@takubb Qiita の「いいね！」は何件とれば「いいね！」なのか検証してみた！
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。
##人気がない場合
1000件以上viewsがあって、goods/viewsの値が100以上の場合には書き足す。
読んでくださった方の100人に１人もいいねをおしてくださらなかったということ。新旧のどちらでも、いいねを８以上もらっている場合は、90人に1人はいいねをくださっている。100以上は手をくわえるとよいことがある。
##人気がある場合
10,000件以上viewsがあってgoods/viewsの値が100未満の場合には書き足す。
読んでくださった方の100人に１人以上がいいねをおしてくださったということ。さらによくすれば、その比率があがるかもしれない。
##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】
直近１年のQiita記事分析で分かった７つの「驚愕」
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
#文書履歴(document history)
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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