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Dev.to であなたを本當にフォローしているのは誰ですか?視聴者を分析するためのガイド

Nov 26, 2024 am 04:41 AM

私がこの投稿を書いている理由は、私たちの多くが深く考えていない Dev.to の側(cè)面、つまりフォロワーに光を當てるためです。私たちはコンテンツの作成に多大な労力を費やし、それが読者の共感を呼び、コミュニティを構(gòu)築することを願っていますが、実際にあなたをフォローしているのは誰なのか疑問に思ったことはありますか?

この記事では、Dev.to のフォロワーを分析するために私が行った手順と、その結(jié)果わかったことを共有します。その過程で、いくつかの驚くべきパターンに気づくかもしれません。これらのフォロワーの一部が本物であるかどうか疑問に思うものです。その中に「ボットのような」活動が存在する可能性はあるでしょうか?非難するつもりはありませんが、検討する価値はあります。代わりに、自分のフォロワー データを詳しく調(diào)べて、自分自身で発見をすることをお勧めしたいと思います。

視聴者を分析する理由

Dev.to の著者が自分のフォロワーを見て、次のような疑問を抱くことがよくあります: 彼らは誰ですか?彼らはエンゲージしていますか? 殘念ながら、このプラットフォームでは、フォロワーのアクティビティやエンゲージメントについてはあまり洞察が得られません。これが、私が分析用のカスタム Jupyter ノートブック を作成するきっかけとなったもので、私はこれを Dev.to Audience Analyzer と呼んでいます。このノートブックは、フォロワーに関するデータを抽出して分析するのに役立ち、プラットフォームではすぐには表示されない洞察を明らかにします。

このツールを使用すると、アクティビティ、プロフィールの完成度、その他のパタ??ーンに基づいてフォロワーを分類できます。そして、言っておきますが、調(diào)査結(jié)果の中には…普通ではないものもありました。まさか見つけられるとは思っていませんでしたが、ここにありました!私がこれにどのようにアプローチしたかを見てみましょう。

フォロワーについて學べること

Dev.to の視聴者を分析する場合、Dev.to の API と軽い Web スクレイピングを使用して、かなりの量の情報を収集できます。さまざまなソースからのデータをつなぎ合わせることで、フォロワーのエンゲージメントとアクティビティのレベルをより明確に把握できます。

Forem API 経由で記事とフォロワーを取得する

Forem API は、記事やフォロワーを含むいくつかの Dev.to エンティティへのアクセスを提供します。

  • 記事: タイトル、タグ、公開日、エンゲージメント統(tǒng)計などの詳細を含む獨自の公開記事を取得できます。この情報は、API エンドポイント getUserArticles.

  • 経由で入手できます。
  • フォロワー: フォロワーのリストを取得し、ユーザー名、ユーザー ID、プロフィール畫像、フォローした日付などの詳細を確認できます。この情報には、getUserFollowers エンドポイントを介してアクセスできます。

API によって返されるフォロワー データの例は次のとおりです。

{<br>
  "type_of": "user_follower",<br>
  "id": 72,<br>
  "created_at": "2023-04-14T14:45:36Z",<br>
  "user_id": 1375,<br>
  "name": "Taylor \"Chrystal\" \:/ Pfannerstill",<br>
  "path": "/username435",<br>
  "username": "username435",<br>
  "profile_image": "/uploads/user/profile_image/1375/11fa0607-0d22-4c3c-b339-490ff1e25e8d.jpeg"<br>
}<br>




フォロワーのプロフィールを調(diào)べて追加の洞察を得る

フォロワーのユーザー名または ID を取得したら、API の v0 バージョンの getUser エンドポイントを使用して、より詳細なプロフィール情報を取得できます。これには、プロフィール、所在地、GitHub リンク、その他の公開プロフィールの詳細が含まれるため、プロフィールの完全性を評価できます。

エンゲージメント指標のプロファイル ページをスクレイピングする

API 経由で利用できるデータに加えて、パブリック プロファイルをスクレイピングして、さらに多くの指標を明らかにすることもできます。たとえば、私やあなた自身のプロフィール ページを見ると、API では入手できない追加情報が表示されます。

  • バッジ: ユーザーが獲得したバッジを表示します。これは、アクティビティとエンゲージメントを示すことができます。

  • 統(tǒng)計: 公開された投稿の數(shù)、書き込まれたコメント、フォローされたタグなどを表示します。

  • 最近のアクティビティ: 最新の投稿またはコメントが表示され、エンゲージメント レベルに関する詳細なコンテキストが提供されます。

API とプロフィール ページからのデータを結(jié)合した結(jié)果、分析用の 2 つの主要なデータセットが完成しました。 1 つのデータセットは私の記事をカバーしており、タイトル、created_at、public_reactions_count などの詳細が含まれています。もう 1 つは私のフォロワーに関するもので、ユーザー名や場所から、article_count、comments_count などの指標、さらには獲得したバッジに至るまで、あらゆるものが含まれます。フォロワー データセットには、created_at 列とjoined_at 列の両方が含まれていますが、少し混亂する可能性があります。created_at はユーザーが私をフォローした日付を示し、joined_at はユーザーが最初に Dev.to に參加した日付を示します。興味があれば、GitHub で抽出コードを確認してください。データは 2 つのパンダ データフレームに取り込まれます。

注意: Forem API には厳格なレート制限があるため、データ抽出が遅くなる可能性があります。処理を高速化するために抽出を並行して実行しようとしましたが、レート リミッターに達して停止することがよくあります。參考までに、約 2,500 人のフォロワーのデータを取得するのに約 40 分かかりました。したがって、より多くのフォロワーがいる場合は、忍耐が鍵となります!

Dev.to Audience Analyzer の使用を開始する

自分のフォロワーを分析することに興味がある場合は、ローカル コンピューターで Dev.to Audience Analyzer Jupyter ノートブックを?qū)g行できます。分析に入る前に、Python 環(huán)境をセットアップして、すべての依存関係が正しくインストールされていることを確認する必要があります。

  1. Python 環(huán)境のセットアップ: プロジェクトの GitHub リポジトリにある README の指示に従って、仮想環(huán)境をセットアップし、必要なライブラリをインストールし、Dev.to API を使用して .env ファイルを構(gòu)成します。キー。

  2. ノートブックの実行: 環(huán)境の準備ができたら、Jupyter で Analysis.ipynb を開き、セルを?qū)g行して Dev.to フォロワー データを抽出して分析します。このノートブックでは、フォロワーのアクティビティ、プロフィールの完成度、エンゲージメント パターンを視覚化することができます。

私の開発者をフォロワーに深く掘り下げる

この章では、私自身のフォロワーに対して行った詳細な分析について詳しく説明します。彼らの関與度、プロフィールの完成度のパターン、そしてその過程で気づいたいくつかの奇妙な傾向を見ていきます。ただし、この詳細な內(nèi)容に興味がない場合は、主な要點を詳しく説明する次の章に進んでください!

まず、時間の経過とともにフォロワーがどのように増加したか、そして新しい記事を公開した後にフォロワー數(shù)に目立った増加があったかどうかを把握したいと思いました?,F(xiàn)在、記事が 11 件あり、フォロワー數(shù)が 2,485 人なので、特定のコンテンツがこれらの數(shù)字を押し上げているかどうか知りたいと思っていました。そこで、日ごとの新規(guī)フォロワー數(shù)を示す棒グラフを作成し、累積フォロワー數(shù)を線でプロットしました。縦の破線はそれぞれ記事の公開日を表しており、コンテンツの公開とフォロワーの急増との間に相関関係があるかどうかを簡単に確認できます。

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すぐに、2024 年から 2003 年初めにかけて顕著な大規(guī)模な急増があります。ただし、この靜的なグラフを見るだけでは、どの特定の記事がこの急増を引き起こしたのかを正確に特定するのは困難です。さらに深く掘り下げて、特定の記事がこのジャンプの原因となったかどうかを確認するために、より明確なビューを得るために、Plotly でよりインタラクティブなものを試してみることにしました。

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このグラフから、フォロワー數(shù)の大幅な急増が実際に私の記事「ソングライティングのための AI 學習の旅: LSTM とテイラー スウィフト」に関係していることがわかります。私はこの記事をいくつかの外部チャネルで宣伝したところ、間違いなく記事の勢いが増し、新しいフォロワーの波が集まりました。この種の洞察は役に立ちます。これは、Dev.to を超えてコンテンツを共有することが、フォロワーの増加にどのように顕著な影響を與える可能性があるかを示しています。

次に、もう少し深く掘り下げていきたいと思います。各記事の公開日に私の新しいフォロワーのうち、実際に Dev.to 自體を初めて知った人は何人いるでしょうか?ここからが面白くなり始めました。データを調(diào)べてみると、記事の公開日に現(xiàn)れたフォロワーのうち、なんと 98.5% が同日參加者だったことがわかりました。

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これを聞いて疑問に思ったのですが、この人たちは私の記事を見て、その場で Dev.to への參加を決めたのでしょうか?それともその逆でしょうか。彼らは Dev.to に參加し、その日のうちにどういうわけか私の記事に遭遇したのでしょうか?いずれにせよ、同日のフォロワーの多さは驚くべきことであり、この取り組みがどれほど本物であるかについて、私の心にいくつかの疑問が生じたのは間違いありません。

さらに興味深いのは、私をフォローした同じ日に Dev.to に參加したフォロワーたちが、ただ消えたのではなく、プラットフォームに留まり続けていることです。これをより明確に把握するために、Dev.to でのフォロワーの時間の分布をプロットし、これらのフォロワーが參加日からどのくらいの期間存在し続けているかを示しました。

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次に、フォロワーのプロフィール屬性を詳しく見ていきたいと思います。記入されている屬性は 1 つだけですか?いくつかの組み合わせ?私のフォロワーベースの質(zhì)を理解するために、さまざまなプロフィール屬性を調(diào)べて、これらのプロフィールがどの程度完全であるか、またはアクティブであるかを確認しました。

以下の棒グラフは、次のような特定のプロフィール屬性を持つフォロワーの數(shù)を示しています。

  • コメントや記事を書く

  • バッジ、Twitter/GitHub ユーザー名、Web サイト、または場所がリストされている

  • プロフィール畫像または概要の追加

  • Dev.to でタグをフォローしています

また、「空のプロフィール」、つまりアクティビティやプロフィールの詳細がまったくないフォロワーにもフラグを立てました。

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私の 2,485 人のフォロワーのうち、全員がプロフィール畫像を持っていることから、Dev.to がデフォルト畫像を割り當てている可能性が高いことが示唆されます。これは、プロフィール畫像の屬性がこの分析に意味のある洞察を提供しないことを意味します。

興味深いことに、ほとんどのフォロワーはタグもフォローしています。ただし、タグがフォローする特定のタグの詳細にはアクセスできないため、この屬性は実用的な洞察をあまり提供しません。

次に、プロフィールに屬性が 1 つだけ記入されているフォロワーを調(diào)べました。分析のこの部分は、深く関與していない可能性のあるフォロワーの間で最も一般的な最小限のプロフィールの詳細を特定するのに役立ちます。

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棒グラフは、唯一のプロフィール詳細として 1 つの屬性だけを持つフォロワーの數(shù) (GitHub ユーザー名のみ、タグのフォローのみ、場所のリストのみなど) を強調(diào)表示します。

  • タグのみをフォロー: 大規(guī)模なグループ (フォロワー 530 人) には、「タグをフォロー」屬性のみがあります。前に述べたように、タグがフォローしている特定のタグを詳しく調(diào)べることはできないため、このグループをさらなる分析から除外することにしました。

  • バッジのみ: もう 1 つの興味深いグループ (24 人のフォロワー) にはバッジのみがリストされており、その他のプロフィール情報はありません。これは異例であり、いくつかの危険信號が発生したため、バッジの分布を分析してこれらのフォロワーを詳しく調(diào)査することにしました。

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フォロワーのアクティビティをもう少し詳しく調(diào)べるために、フォロワー間のバッジの分布を調(diào)べました。上の棒グラフは、最も一般的なバッジのトップ 10 を示しており、「One Year Club」バッジがリストを占めています。

しかしここで問題があります。これらの X 年クラブのバッジ (「一年クラブ」や「二年クラブ」など) は、実際にはフォロワーの活動についてはあまり語っていません。これらは、一定期間 Dev.to に留まったことに対してのみ授與されます。関與や貢獻に対して授與されるものではありません。したがって、私のフォロワーが実際にどのくらいアクティブであるかを把握するのには正確には役に立ちません。

そのため、私はこれらの X 年クラブのバッジを分析から除外することにしました。私のフォロワーがプラットフォーム上で実際に何をしているのかについては、まったく洞察が得られません。

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X 年クラブのバッジが邪魔にならないので、私のフォロワーの中でアクティブなバッジのトップ 10 が表示されます。これらのバッジは、最初の記事の公開に対する 執(zhí)筆デビュー、継続的な活動に対する コミュニティ ウェルネス ストリーク、イベント參加に対する ハクトーバーフェストの誓約 など、真のエンゲージメントを示しています。これにより、ただぶらぶらしているだけでなく、実際に Dev.to でアクティブに活動しているフォロワーをよりよく見ることができます。

X- Year Club バッジが邪魔にならないため、ただぶらぶらしているだけでなく、Dev.to で実際にアクティブに活動しているフォロワーをよりよく見ることができます。しかし、バッジだけではすべてを語ることはできません。また、GitHub、Twitter、個人 Web サイトなどの外部プロファイルにリンクしているフォロワーの數(shù)も調(diào)べました。結(jié)局のところ、大多數(shù)は自分の GitHub のみをリストに挙げていますが、テクノロジーに熱心な人々を考えると、これは當然のことです。少數(shù)には個人の Web サイトや Twitter が含まれており、複數(shù)のプラットフォームにリンクしているものはほんの一握りです。

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Dev.to 內(nèi)での活動に関しては、私の熱心なフォロワーの中にはバッジと記事を組み合わせて持っている人もいます。中には、書いたり、コメントしたり、バッジを集めたりしてオールインしている人もいます。これにより、誰が本當に貢獻しているのか、あまり関與せずにただ長々としている可能性のある人が明確にわかります。

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次に、私のフォロワーがどこから來ているのか調(diào)べてみました。このグラフは、フォロワーのプロフィールにリストされている上位 10 の場所を示しています (空白のままにしたものを除く)。インドがリストのトップで、アメリカ、ブラジルがそれに続きます。さらに、場所は分散しており、パリ、ホーチミン市、バリなどの場所からの言及がいくつかあります。必ずしも世界的に大きく広がっているわけではありませんが、地理的な多様性が混在しているのは興味深いことです。

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私のフォロワーの出身地を調(diào)べた後、彼らが書いた記事を詳しく見ていきたいと思いました。集中力を保つために、超短い投稿 (読了時間 1 分未満) を除外しました。これらは通常、「こんにちは、これが私の最初の記事です」のような簡単な導入であり、分析にはあまり追加されません。

私がやったことは次のとおりです:

  1. 記事をフィルタリングしました: 読了時間が 1 分を超える記事のみを保持します。

  2. データを更新しました: 各フォロワーの記事データを、より充実した投稿のフィルタリングされたリストに置き換えました。

  3. 數(shù)を再計算しました: これらの長くて意味のある投稿に基づいて記事數(shù)を調(diào)整しました。

次に、記事數(shù)、平均読書時間、そして彼らが書いている最も人気のあるタグの傾向を見てみましょう。

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データを見ると、ほとんどのフォロワーが數(shù)件の記事しか公開していないことが明らかです (通常は 5 件未満です)。 10 件を超える記事を掲載している記事はほとんどなく、一貫した出版がかなり珍しいことを示唆しています。記事の長さに関しては、ほとんどのフォロワーの平均読書時間は 2 ~ 5 分であるため、短くてすぐに読める傾向があります。平均読了時間が 10 分を超える長い記事を書くフォロワーはほんの一握りです。

タグに関しては、特定のテーマが際立っています。最も人気のあるタグは「初心者」、「webdev」、「プログラミング」であり、基本的なトピックに焦點を當てていることがわかります。また、「Python」、「JavaScript」、「AI」、「devops」など、より技術(shù)的な読者を?qū)澫螭趣筏刻囟à畏忠挨摔鈴姢らv心が寄せられています。また、「學習」や「チュートリアル」などのタグを使用すると、多くのフォロワーが教育や知識の共有を目的としたコンテンツを作成していることがわかります。

もう少し深く掘り下げるために、記事を公開していないがコメントを殘しているフォロワーに注目してみました。グラフからわかるように、これらのフォロワーのほとんどは數(shù)件のコメントしか殘しておらず、大半は 5 件未満です。もっと頻繁にコメントしている外れ値の人も何人かいますが、彼らは間違いなく例外です。これは、多くのフォロワーにとって、Dev.to への関與は非常に最小限であることを示唆しています。コンテンツを公開しておらず、ディスカッションにもあまり積極的ではありません。

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フォロワーのアクティビティを詳しく調(diào)べた後、実際にアクティブなユーザーをより明確に把握するために、フォロワーのアクティビティを 4 つの主要なカテゴリに分類することにしました。

  1. アクティブコントリビューター: 記事を書いたり、コメントを殘したりする人。

  2. 接続済みプロフィール: 外部リンク (GitHub、Twitter など) を持つが、それ以外はあまり持たないユーザー。

  3. 基本プロフィール: 場所や概要などの最小限の情報 — 記事やリンクはありません。

  4. 空のプロファイル: まったく意味はありません??瞻驻违抓恁榨ˉぅ毪坤堡扦埂?/p>

左側(cè)の棒グラフは各グループの數(shù)値を示し、右側(cè)のドーナツ グラフはパーセンテージの內(nèi)訳を示します。これは、アクティブなフォロワーと隠れているだけのフォロワーとのバランスを示すのに役立ちます。

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目立つのは、私のフォロワーの大部分 (30%) が完全に空のプロフィールであり、殘りの 10% が最小限の情報を含むが実際のエンゲージメントを持たない「基本的な」プロフィールであることです。したがって、最終的には、少なくとも GitHub や Twitter などの外部リンクを持っている 54.4% が殘りますが、Dev.to で実際に記事を書いたりコメントを殘したりする積極的な寄稿者は、わずか 5.4% だけです。

さらに詳しく調(diào)べるために、私をフォローし始めた同じ日に Dev.to に參加したフォロワーの數(shù)を調(diào)べました。グラフでは、同じ日參加者 (明るい珊瑚色) は、同じ日に Dev.to に參加して私をフォローした人たちですが、他の參加者 (青緑色) はすでにプラットフォーム。

結(jié)果は? 基本プロフィールのほぼすべてが同日參加者です。そのため、最小限のプロフィールを持つこれらの新しいフォロワーは本當に熱心なユーザーなのか、それともただ通り過ぎているのか疑問に思います。

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どの記事が本當に注目を集めたのかを確認するために、公開後 14 日以內(nèi)に起こった各記事のフォロワーの増加をフォロワーのタイプ別に調(diào)べました。

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グラフの各バーは、アクティブな投稿者、接続されたプロファイル、基本的なプロファイル、および空のプロファイルの 4 つのカテゴリにわたって各記事がもたらした新規(guī)フォロワーの數(shù)を示します。興味深いことに、アクティブ コントリビューター (実際に Dev.to に參加するフォロワー) を惹きつけた記事は、私が外部チャネルを通じて宣伝した記事でした。 Dev.to を超えてリーチすると、単なる受動的なプロフィールではなく、より真に積極的なフォロワーを dev.to から引き込むようであり、プラットフォームの外でコンテンツを共有して、より関與し貢獻する傾向のある読者を引き付ける価値があることがわかります。

「My Journey Learning…」 の記事に多くの接続プロファイルが集まり、そのほとんどが GitHub リンクを持っていることを確認して、GitHub に接続されているこれらのフォロワーをさらに詳しく調(diào)査することにしました。私のフォロワーのほぼ半數(shù)は GitHub プロファイルのみに接続しているため、探索するには良い領(lǐng)域だと感じました。

まず、GitHub API へのアクセスを設(shè)定して、プロフィールに関する基本情報を取得しました。私が見つけたものは次のとおりです:

  • 最小限のエンゲージメント: 8 人のフォロワーが、GitHub が作成され、最後に更新されたのと同じ日に Dev.to に參加し、公開リポジトリはありませんでした。これは、これらのアカウントがフォローまたは限定的な使用のみを目的として作成された可能性があることを示唆しています。

  • 新しいアカウント: 19 人のフォロワーが、GitHub アカウントを作成した同じ日に、最後のアクティビティ日は確認せずに Dev.to に參加しました。

  • パブリック リポジトリがありません: このグループの合計 110 人のフォロワーにはパブリック リポジトリがありません。これは、彼らが GitHub 上で非アクティブであるか、仕事を非公開のままにしていることを意味している可能性があります。

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上記の內(nèi)訳では、グラフは GitHub アクティビティのステータスの 3 つのカテゴリを示しています。

  1. アクティブ: かなりの部分 (74% 以上) が、複數(shù)のパブリック リポジトリと最近の更新でアクティビティの兆候を示しています。

  2. 非アクティブ: 約 22.7% が GitHub アカウントを持っていますが、目に見えるエンゲージメントがなく、公開リポジトリがほとんどまたはまったくありません。

  3. なし: 提供された GitHub プロファイルがごく一部見つかりませんでした。

この分析は、GitHub リンクを持つフォロワーの多くは実際にアクティブである一方、重要な部分は最小限の存在しかないか、公に公開されるアクティビティがないことを示しています。

フォロワー間の GitHub アクティビティをよりよく把握するために、各ユーザーが所有するパブリック リポジトリの數(shù)を調(diào)べました。少數(shù)のフォロワーのリポジトリ數(shù)が異常に多いため、分析を一般的なユーザーに集中させるために 98 パーセンタイルでカットオフを適用しました。

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この散布図は、より明確な狀況を示しています。ほとんどのフォロワーは適度な數(shù)のパブリック リポジトリを持っていますが、GitHub 上で非常に高いアクティビティを示しているのはほんの一握りです。これは、一部のパワー ユーザーはいるものの、平均的なフォロワーは GitHub 上でそれほど活発に活動していないことを示唆しており、これは一般ユーザーの傾向と一致しています。

結(jié)果の解釈

私の分析を見ると、何が起こっているのか本當に不思議に思うことがいくつか浮かび上がります:

  1. 同日參加者: どうやら、私の記事で人々が Dev.to に參加してすぐにフォローしてくれるようになっていますが、確立されたアクティブなユーザーを?qū)g際に引き込んでいるわけではありません。ここでの大きな疑問は、これらの新しいフォロワーが Dev.to で他に何をしているのかということです。彼らは他の誰かをフォローしているのでしょうか、それとも私だけでしょうか?彼らは本當に興味を持っているのでしょうか、それとも大衆(zhòng)フォローのトレンドの一部にすぎないのでしょうか?

  2. 必要最小限のプロフィール: 驚くほど多くの私のフォロワーはプロフィールがほとんど空です。これらの「クリーンな」プロファイルと非アクティブな GitHub ユーザーを除外すると、約 2,500 人のフォロワーのうち、潛在的に本物のフォロワーは約 1,200 人だけになります。私のフォロワー數(shù)の半分は煙と鏡かもしれません。

  3. ビュー數(shù)とフォロワーのパズル: ここが本當に奇妙なところです。 各記事の 14 日以內(nèi)のカテゴリ別の新規(guī)フォロワー グラフを見ると、ソングライティングのための AI を?qū)W習する私の旅 のような記事が膨大な數(shù)のフォロワーをもたらしていることがわかります。わずか 2 週間で 1,200 件を超えました。

New Followers by Category within 14 Days of Each Article

さて、これほどフォロワー數(shù)が急増すれば、同様に驚異的な視聴數(shù)も得られると思うでしょう。しかし、Dev.to の記事ごとの合計閲覧數(shù) グラフを確認すると、まったく異なることが分かりました。この記事の閲覧數(shù)はわずか 342 件程度で、フォロワーの殺到とは釣り合いません。

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これにより、いくつかの興味深い疑問が生じます。これらのフォロワーは本當に私のコンテンツを読んでいるのでしょうか、それとも何か他のことが関係しているのでしょうか?彼らは大量のフォロワーなのでしょうか、それともボットの可能性もありますか?ビューとフォロワーの間のこの不一致により、おそらく Dev.to の指標や私自身のフォロワーの間でさえ、もっと明らかにすべきことがあるかもしれないと私は考えました。これらすべての質(zhì)問に答えるためのデータは私にはありませんが、この分析により、さらに詳しく調(diào)べたいと思うようになったのは確かです。また、この分析が他の人たちにも自分の視聴者統(tǒng)計を詳しく調(diào)べるきっかけになれば幸いです。

より広い視點を奨勵する

それで、私はこのすべてから何を?qū)Wんだのでしょうか?まず、フォロワー數(shù)だけですべてがわかるわけではありません。フォロワー數(shù)が多いことと、コンテンツを真に評価する熱心でアクティブなフォロワーがいることは全く別のことです。私の分析では答えよりも多くの疑問が殘りましたが、他の Dev.to 著者が獨自のフォロワー分析で何を発見したかを知りたいと思っています。

私たちのフォロワーの中にはボットである可能性がありますか?多分。非アクティブなアカウントである可能性がありますか?おそらく。最終的に、これらの洞察は私にフォロワーの指標に関する新たな視點を與えてくれました。視聴者に対しても同じことを行うことをお勧めします。

ご自身の Dev.to フォロワーについて詳しく知りたい場合は、Dev.to Audience Analyzer のリポジトリで私の完全な分析とコードを見つけることができます。

以上がDev.to であなたを本當にフォローしているのは誰ですか?視聴者を分析するためのガイドの詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

このウェブサイトの聲明
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listslicinginpythonextractsoristusingindices.1.itusesthesyntaxlist [start:end:step]、wherestartisinclusive、endisexclusive、andstepdefinestheinterval.2.ifstartorerendareomitte、pythondefaultStotheBeginedoftothemonist.3.commonuseScludette

python `@classmethod`デコレーターが説明しました python `@classmethod`デコレーターが説明しました Jul 04, 2025 am 03:26 AM

クラスメソッドは、@ClassMethodデコレーターを介してPythonで定義されるメソッドです。最初のパラメーターはクラス自體(CLS)で、クラス狀態(tài)へのアクセスまたは変更に使用されます。特定のインスタンスではなく、クラス全體に影響を與えるクラスまたはインスタンスを通じて呼び出すことができます。たとえば、Personクラスでは、show_count()メソッドは作成されたオブジェクトの數(shù)を數(shù)えます。クラスメソッドを定義するときは、@ClassMethodデコレータを使用して、Change_Var(new_Value)メソッドなどの最初のパラメーターCLSに名前を付けてクラス変數(shù)を変更する必要があります。クラス方法は、インスタンスメソッド(自己パラメーター)および靜的メソッド(自動パラメーターなし)とは異なり、工場の方法、代替コンストラクター、およびクラス変數(shù)の管理に適しています。一般的な用途には以下が含まれます。

Python関數(shù)引數(shù)とパラメーター Python関數(shù)引數(shù)とパラメーター Jul 04, 2025 am 03:26 AM

パラメーターは関數(shù)を定義するときはプレースホルダーであり、引數(shù)は呼び出し時に特定の値が渡されます。 1。位置パラメーターを順番に渡す必要があり、順序が正しくない場合は結(jié)果のエラーにつながります。 2。キーワードパラメーターはパラメーター名で指定されており、順序を変更して読みやすさを向上させることができます。 3.デフォルトのパラメーター値は、複製コードを避けるために定義されたときに割り當てられますが、変數(shù)オブジェクトはデフォルト値として避ける必要があります。 4. Argsおよび *Kwargsは、不確実な數(shù)のパラメーターを処理でき、一般的なインターフェイスまたはデコレータに適していますが、読みやすさを維持するためには注意して使用する必要があります。

PythonでCSVファイルを使用するためにCSVモジュールを使用するにはどうすればよいですか? PythonでCSVファイルを使用するためにCSVモジュールを使用するにはどうすればよいですか? Jun 25, 2025 am 01:03 AM

PythonのCSVモジュールは、CSVファイルを簡単に読み書きできる方法を提供します。 1. CSVファイルを読み取るときは、csv.reader()を使用して行ごとに読み取り、各ラインを文字列リストとして返すことができます。列名を介してデータにアクセスする必要がある場合は、csv.dictreader()を使用して各行を辭書にマッピングできます。 2。CSVファイルに書き込むときは、csv.writer()を使用して、writerow()またはwriterows()メソッドを呼び出して、単一または複數(shù)のデータを記述します。辭書データを書きたい場合は、csv.dictwriter()を使用する場合は、最初に列名を定義し、writeheader()を介してヘッダーを書き込む必要があります。 3.エッジケースを処理するとき、モジュールは自動的に処理します

Pythonジェネレーターと反復器を説明します。 Pythonジェネレーターと反復器を説明します。 Jul 05, 2025 am 02:55 AM

イテレータは、__iter __()および__next __()メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の()を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評価を動的に生成するときにジェネレーターを使用します。注:リストなどの反復オブジェクトは反復因子ではありません。イテレーターがその端に達した後、それらは再作成する必要があり、発電機はそれを一度しか通過できません。

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