Qiita(16) いいね と viewsの関係 統計(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。

## 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】
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
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ver. 0.02 追記 32件 20190121 夕
ver. 0.03 URL追記 20190123
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ver. 0.09 表更新 20190227
ver. 0.10 人気がある場合、ない場合追記 20190301
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