あなたのQiita力はどれくらい？データで見るContribute数の統計

概要

• Qiitaの統計データを解析してみた
• Qiita力が分かるように早見表を作った
• Contribute数，20未満の人々は記事を書いているユーザーの約48%
• 自分のQiita力は上位17%くらいだった

前書き

最近，家でプログラムを打つことも少なくなり，自分の技術力ってどれくらいなのか？と思い始めた．そこで，自分の技術力向上もかねて，「今年中にQiitaでContributeが1000になるまで頑張ろう」と思いはじめました．しかし，今，自分のContribute数が157くらい．というところを考えると，どれくらい難しいのか？現実的なのか？実現可能性について考えました．そこで，QiitaのContribute数の統計データを集め，どれくらい難しいのかを調べてみました．

手法

ひとつひとつクローリングしてもいいのですが，QiitaUserRankingというサイトで，欲しいデータが集まっていたので，そこから抽出しました．

Contribute数と，その人数のデータがまとめられていました．
まず初めに簡単にスクレイピングします．

wget -O - https://qiita-user-ranking.herokuapp.com/chart | grep Bar | grep -o "\[.*\]" | sed "s/\],\[/\n/g" | grep -o "[0-9][0-9]*,[0-9][0-9]*" > data.csv

data.csvのフォーマットとして，

Contribute数,そのContribute数のユーザーの人数

となっています．このデータを変換して，Contribute数に合わせ，パーセンタイルに変換します．そして，Qiitaの表記に合わせて出力するPythonスクリプトを書きます．

qiita_stats.py

if __name__=="__main__":
    data = [
        tuple(map(int,l.split(",")))
        for l
        in open("data.csv")
    ]

    all_num = sum(l[1] for l in data)

    for num in [10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,200,300,400,500,600,700,800,900,1000,2000,3000,4000,5000]:
        under = sum(l[1] for l in data if l[0] < num)
        print "| %5d | %5d | %5.2f |" % (num,under,(1-float(under)/all_num)*100)

    #自分の順位を出す用
    num = 159
    under = sum(l[1] for l in data if l[0] < num)

    print "num %5d : %5d / %5d : %5.2f%%"  % (num,under,all_num,(1-float(under)/all_num)*100)

出力された表がこちらです．

Contribute数	人数	パーセンタイル
10	7767	67.19
20	11156	52.88
30	13046	44.89
40	14307	39.57
50	15275	35.48
60	16083	32.06
70	16735	29.31
80	17231	27.22
90	17686	25.29
100	18065	23.69
200	20174	14.78
300	21092	10.91
400	21684	8.41
500	22063	6.80
600	22347	5.61
700	22556	4.72
800	22718	4.04
900	22840	3.52
1000	22943	3.09
2000	23367	1.30
3000	23515	0.67
4000	23573	0.43
5000	23606	0.29

Contribute数10未満のユーザーは7767人います．そのため，Contribute数10のユーザーは，Qiitaのユーザーの中で，上位67.19%の位置にいます．という見方をします．他の例ですと，Contributeの数が500未満のユーザーが22063人います．そのため，Contributeの数が500のユーザーは上位6.80%の位置にいます．

考察

QiitaUserRankingによるとContributeが1以上の人は，23674人いるようです．上の表を見て分かる通り，Contribute数が20のユーザーは上位52.88%にいるようです．そのため，Contributeの数が20程度を境に上位と下位が分かれることが分かります．今，現状の私のContribute数は159．スクリプトで計算してみた結果，

num   159 : 19496 / 23674 : 17.65%

というデータが出てきました．したがって，Contribute数159未満のユーザーが19,496人います．そして，私の順位は上位17.65%に当たるようです．

感想

私が目指していた

Contribute数1000のユーザーはQiitaの上位約3%に当たります．

なかなか厳しいなーと思いました．
個人的な話になってしまうのですが，私の記事は1記事当り，平均Contributeが14程度あります．そのため，Contributeを1000にするには，72記事必要な計算になります．2017年はあと7カ月の計算なので，月産10～11記事．週3ぐらいのペースで記事を書けば間に合います．いやーこれは辛い．
どちらかというともう少しクオリティの高い記事，もしくは引きの強い記事を書いて，１記事当りのContribute数を上げたいなーと思いました．