Edited at

Qiita(16)Qiita記事 いいね と views の関係

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。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ため自己記事で集計。

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)

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


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

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