自分のQiitaの記事を分析してみた

# はじめに
目標としていた30件の記事をQiitaに投稿できたので、自分の記事を分析してみる。
今後のアクションが何か導き出せるとよい。
データ集計は2021/9/20 0:00くらいに行った。

## データ分析の注意点
アクションに結びつかないデータ分析をしないように注意する。
課題解決・問題解消につながらないデータ分析をしないように注意する。
せっかくなので、趣味のデータ分析をして終わりにならないように注意する。

### 『データ指向のソフトウェア品質マネジメント―メトリクス分析による「事実にもとづく管理」の実践』
書籍『データ指向のソフトウェア品質マネジメント―メトリクス分析による「事実にもとづく管理」の実践』に示されている「品質データ分析の作法」の中に、「作法7：アクションに結びつく分析を行う」がある。

https://bookmeter.com/books/5474213

###『日本企業がデータドリブン企業になれない本当の理由とその解決方法』
河本薫の講演資料の中に以下の言葉が出てくる。
> データ分析のゴールは、課題を解決し、問題を解消することである。

河本薫，「日本企業がデータドリブン企業になれない本当の理由とその解決方法」，ソフトウェア品質シンポジウム2020，2020

https://www.juse.jp/sqip/symposium/2020/timetable/files/kichou-kouen_happyou.pdf

#データ集計結果
##集計対象データ
goods：LGTMの数
stock：ストックの数
views：viewsの数
views/goods：一つのLGTMをいただくまでに必要とするviewsの平均値
views/(goods+stock)：一つのLGTMまたはストックをいただくまでに必要とするviewsの平均値
rewrite：記事の編集回数
links：記事内のリンクの数

views/goodsとviews/(goods+stock)は、記事の良さを示す指標となり得る。
views/goodsの詳細な説明は、@kaizen_nagoyaさんの以下の記事参照。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d30240b2a9adec288ca9

## 記事毎のデータ集計結果
投稿日時が新しい順に並べている。

|title|link|goods|stock|views|views/<br>goods|views/<br>(goods+stock)|rewrite|links|
|:----|:----|----:|----:|----:|----:|----:|----:|----:|
|ダブルチェックとクロスチェックに関する参考情報|https://qiita.com/kazuo_reve/items/f6e26643dc390b4a4120|2|2|444|222 |111 |7|8|
|私達の最悪実行時間計測アプローチ|https://qiita.com/kazuo_reve/items/50176a1f192fb77aa576|2|0|100|50 |50 |7|3|
|チェックリストに関する考察と私達のチェックリスト活用法|https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/81e3519e3740fa766d6a|1|0|348|348 |348 |16|5|
|昔プロセス診断でいただいた所見・提言で、今も大切だと思っていること|https://qiita.com/kazuo_reve/items/06a76755b25dc7a2dec5|1|0|248|248 |248 |10|7|
|ELYZA DIGESTで自分の論文・記事を要約させてみた|https://qiita.com/kazuo_reve/items/f25b444fad35acfe6b41|3|2|658|219 |132 |20|8|
|私達のリスク管理の事例（オニオンモデル風の図&プロセス図&未来予想図の活用）|https://qiita.com/kazuo_reve/items/8664746290f092264d35|4|6|1405|351 |141 |28|11|
|トム・デマルコ「ゆとりの法則」に関係する経験則　～マネージャーの圧について～|https://qiita.com/kazuo_reve/items/50fb4bf485e98b9355ed|11|6|3845|350 |226 |11|8|
|自分のコーディングでユーザーに喜びの声いただいたこと|https://qiita.com/kazuo_reve/items/b1a4ee2fc421422c6b9a|1|0|430|430 |430 |18|3|
|アーキテクチャ設計のプロセスを改善するために参照した論文・資料・記事|https://qiita.com/kazuo_reve/items/dc9e170a45fb033127fd|32|56|5041|158 |57 |26|37|
|確率・統計についての勉強メモ|https://qiita.com/kazuo_reve/items/e0b4c078bcdcff521960|1|0|157|157 |157 |0|62|
|マネージャーの役割を引き継ぐときに、メンバから聞いた”継続して欲しいこと”|https://qiita.com/kazuo_reve/items/68b01e25f1bfc7762fcd|12|11|1587|132 |69 |18|3|
|マネージャー・リーダーの私にとって有益な知見が得られた書籍|https://qiita.com/kazuo_reve/items/6976029e72763ea73245|75|97|6824|91 |40 |53|39|
|2020年度SQiP研究会で発表された論文「自然言語処理を利用した類似障害情報の抽出と活用方法の提案」の内容を写経してみた|https://qiita.com/kazuo_reve/items/eb6cb30f96836ded95c7|9|11|2457|273 |123 |6|7|
|自動車の故障診断に関連するプログラマーになりたての方が参照するとよさそうな情報|https://qiita.com/kazuo_reve/items/f773b320dcbf2ab316da|3|4|1874|625 |268 |6|14|
|新人の方によく展開している有益な情報|https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1|1836|2349|94441|51 |23 |31|73|
|プロセス改善に関して、個人的に有益な情報|https://qiita.com/kazuo_reve/items/2c9a2d13bd57282bec1f|4|5|1552|388 |172 |22|31|
|ソフトウェアテストに関して、個人的に有益な論文・資料|https://qiita.com/kazuo_reve/items/157423aff900ac3b9e16|5|12|1181|236 |69 |15|22|
|ソフトウェア品質シンポジウムでBest Paper Effective Awardを受賞するコツ？|https://qiita.com/kazuo_reve/items/b5e740328bebad179414|2|2|717|359 |179 |16|11|
|形態素解析を活用した推敲の方法|https://qiita.com/kazuo_reve/items/6b7205ffb4ce6ad230ba|8|5|1637|205 |126 |18|18|
|見積りに関する情報と知見|https://qiita.com/kazuo_reve/items/4d74723faaad1c2875a0|15|12|2718|181 |101 |26|15|
|文章の推敲・校正の個人的なノウハウ|https://qiita.com/kazuo_reve/items/b15d99759d75f942b9f0|24|8|3584|149 |112 |22|13|
|トラブルシューティング(デバッグ)について実体験から学んだこと|https://qiita.com/kazuo_reve/items/d8fff990b8f2e691ad74|3|7|1281|427 |128 |14|8|
|派生開発の課題を解決するための工夫|https://qiita.com/kazuo_reve/items/847a7b0a7988078c6cce|7|7|1707|244 |122 |17|8|
|「Rによる機械学習」の勉強履歴（5）|https://qiita.com/kazuo_reve/items/162ba2ebaf44bd4d449c|1|2|759|759 |253 |4|3|
|「規模あたりのテストケース数はもはや意味をなさない」という問いに対する考え|https://qiita.com/kazuo_reve/items/50419ce788703746d14a|1|6|1675|1675 |239 |16|7|
|ワークショップ「ソフトウェア開発におけるHAZOP入門」の結果|https://qiita.com/kazuo_reve/items/c1c1d32baed5d60d55c7|2|3|1538|769 |308 |7|13|
|「Rによる機械学習」の勉強履歴（4）|https://qiita.com/kazuo_reve/items/7cb4d7beaf55a8a1e745|2|4|801|401 |134 |5|2|
|「Rによる機械学習」の勉強履歴（3）|https://qiita.com/kazuo_reve/items/609396b80384095f594f|3|3|808|269 |135 |9|5|
|「Rによる機械学習」の勉強履歴（2）|https://qiita.com/kazuo_reve/items/388968db10b67dbbb7ac|3|3|1004|335 |167 |5|7|
|「Rによる機械学習」の勉強履歴（1）|https://qiita.com/kazuo_reve/items/d45506146aeef52f6c65|6|6|1863|311 |155 |3|5|

|title|link|tag|
|:----|:----|:----|
|ダブルチェックとクロスチェックに関する参考情報|https://qiita.com/kazuo_reve/items/f6e26643dc390b4a4120|ポエム レビュー プロジェクト管理 新人プログラマ応援 プロセス改善|
|私達の最悪実行時間計測アプローチ|https://qiita.com/kazuo_reve/items/50176a1f192fb77aa576|組み込み 計測 RTOS処理 速度 プロセス改善|
|チェックリストに関する考察と私達のチェックリスト活用法|https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/81e3519e3740fa766d6a|ポエム プロジェクト管理 チェックリスト 新人プログラマ応援 プロセス改善|
|昔プロセス診断でいただいた所見・提言で、今も大切だと思っていること|https://qiita.com/kazuo_reve/items/06a76755b25dc7a2dec5|ポエム プロジェクト管理 interview プロセス改善 アセスメント|
|ELYZA DIGESTで自分の論文・記事を要約させてみた|https://qiita.com/kazuo_reve/items/f25b444fad35acfe6b41|自然言語処理 機械学習 DeepLearning 論文 AI|
|私達のリスク管理の事例（オニオンモデル風の図&プロセス図&未来予想図の活用）|https://qiita.com/kazuo_reve/items/8664746290f092264d35|プロジェクト管理 マネジメント リスク管理 リスクマネジメント プロジェクトマネジメント|
|トム・デマルコ「ゆとりの法則」に関係する経験則　～マネージャーの圧について～|https://qiita.com/kazuo_reve/items/50fb4bf485e98b9355ed|ポエム プロジェクト管理 マネジメント プロジェクトマネジメント 心理的安全性|
|自分のコーディングでユーザーに喜びの声いただいたこと|https://qiita.com/kazuo_reve/items/b1a4ee2fc421422c6b9a|プログラミング 初心者 ポエム アプリ開発 新人プログラマ応援|
|アーキテクチャ設計のプロセスを改善するために参照した論文・資料・記事|https://qiita.com/kazuo_reve/items/dc9e170a45fb033127fd|リファクタリング 設計 アーキテクチャ 組み込み プロセス改善|
|確率・統計についての勉強メモ|https://qiita.com/kazuo_reve/items/e0b4c078bcdcff521960|統計 データ分析 統計学 メトリクス 確率|
|マネージャーの役割を引き継ぐときに、メンバから聞いた”継続して欲しいこと”|https://qiita.com/kazuo_reve/items/68b01e25f1bfc7762fcd|ポエム プロジェクト管理 マネジメント チームビルディング プロジェクトマネジメント|
|マネージャー・リーダーの私にとって有益な知見が得られた書籍|https://qiita.com/kazuo_reve/items/6976029e72763ea73245|書籍 プロジェクト管理 マネジメント プロジェクトマネジメント Qiitaエンジニアフェスタ_技術書|
|2020年度SQiP研究会で発表された論文「自然言語処理を利用した類似障害情報の抽出と活用方法の提案」の内容を写経してみた|https://qiita.com/kazuo_reve/items/eb6cb30f96836ded95c7|Python 自然言語処理 GiNZA 推敲 SQiP|
|自動車の故障診断に関連するプログラマーになりたての方が参照するとよさそうな情報|https://qiita.com/kazuo_reve/items/f773b320dcbf2ab316da|OBD2 OBDⅡ Diagnostics AUTOSAR 故障診断|
|新人の方によく展開している有益な情報|https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1|初心者 ポエム 初心者向け 新人プログラマ応援|
|プロセス改善に関して、個人的に有益な情報|https://qiita.com/kazuo_reve/items/2c9a2d13bd57282bec1f|プロセス プロジェクト管理 品質管理 品質 プロセス改善|
|ソフトウェアテストに関して、個人的に有益な論文・資料|https://qiita.com/kazuo_reve/items/157423aff900ac3b9e16|テスト バグ プロセス改善 ソフトウェアテスト 品質|
|ソフトウェア品質シンポジウムでBest Paper Effective Awardを受賞するコツ？|https://qiita.com/kazuo_reve/items/b5e740328bebad179414|統計データ 分析 形態素解析 論文 KHCoder|
|形態素解析を活用した推敲の方法|https://qiita.com/kazuo_reve/items/6b7205ffb4ce6ad230ba|レビュー 形態素解析 ドキュメント KHCoder 推敲|
|見積りに関する情報と知見|https://qiita.com/kazuo_reve/items/4d74723faaad1c2875a0|データ分析 プロジェクト管理 マネジメント メトリクス 見積もり|
|文章の推敲・校正の個人的なノウハウ|https://qiita.com/kazuo_reve/items/b15d99759d75f942b9f0|レビュー 形態素解析 KHCoder 校正 推敲|
|トラブルシューティング(デバッグ)について実体験から学んだこと|https://qiita.com/kazuo_reve/items/d8fff990b8f2e691ad74|ノウハウ デバッグ トラブルシューティング モブプログラミング FTA|
|派生開発の課題を解決するための工夫|https://qiita.com/kazuo_reve/items/847a7b0a7988078c6cce|テスト データ分析 派生開発 XDDP DRBFM|
|「Rによる機械学習」の勉強履歴（5）|https://qiita.com/kazuo_reve/items/162ba2ebaf44bd4d449c|R 機械学習 RStudio|
|「規模あたりのテストケース数はもはや意味をなさない」という問いに対する考え|https://qiita.com/kazuo_reve/items/50419ce788703746d14a|テスト データ分析 カバレッジ メトリクス ソフトウェアテスト|
|ワークショップ「ソフトウェア開発におけるHAZOP入門」の結果|https://qiita.com/kazuo_reve/items/c1c1d32baed5d60d55c7|テスト 初心者 分析 HAZOP Jasst|
|「Rによる機械学習」の勉強履歴（4）|https://qiita.com/kazuo_reve/items/7cb4d7beaf55a8a1e745|R 機械学習 RStudio|
|「Rによる機械学習」の勉強履歴（3）|https://qiita.com/kazuo_reve/items/609396b80384095f594f|R 機械学習 RStudio|
|「Rによる機械学習」の勉強履歴（2）|https://qiita.com/kazuo_reve/items/388968db10b67dbbb7ac|R 機械学習 RStudio|
|「Rによる機械学習」の勉強履歴（1）|https://qiita.com/kazuo_reve/items/d45506146aeef52f6c65|R 機械学習 RStudio|

## タグ毎のデータ集計結果
goodsが多い順に並べている。
numは、tagが使われていた記事の数。

|tag|goods|stock|views|num|
|:----|----:|----:|----:|----:|
|ポエム|1864|2368|101343|7|
|新人プログラマ応援|1840|2351|95663|4|
|初心者|1839|2352|96409|3|
|初心者向け|1836|2349|94441|1|
|プロジェクト管理|125|139|18971|9|
|マネジメント|117|132|16379|5|
|プロジェクトマネジメント|102|120|13661|4|
|Qiitaエンジニアフェスタ_技術書|75|97|6824|1|
|書籍|75|97|6824|1|
|プロセス改善|47|75|8914|7|
|推敲|41|24|7678|3|
|KHCoder|34|15|5938|3|
|レビュー|34|15|5665|3|
|形態素解析|34|15|5938|3|
|組み込み|34|56|5141|2|
|アーキテクチャ|32|56|5041|1|
|リファクタリング|32|56|5041|1|
|設計|32|56|5041|1|
|データ分析|24|25|6257|4|
|校正|24|8|3584|1|
|機械学習|18|20|5893|6|
|メトリクス|17|18|4550|3|
|R|15|18|5235|5|
|RStudio|15|18|5235|5|
|テスト|15|28|6101|4|
|見積もり|15|12|2718|1|
|チームビルディング|12|11|1587|1|
|自然言語処理|12|13|3115|2|
|心理的安全性|11|6|3845|1|
|GiNZA|9|11|2457|1|
|Python|9|11|2457|1|
|SQiP|9|11|2457|1|
|品質|9|17|2733|2|
|ドキュメント|8|5|1637|1|
|DRBFM|7|7|1707|1|
|XDDP|7|7|1707|1|
|派生開発|7|7|1707|1|
|ソフトウェアテスト|6|18|2856|2|
|バグ|5|12|1181|1|
|論文|5|4|1375|2|
|プロセス|4|5|1552|1|
|リスクマネジメント|4|6|1405|1|
|リスク管理|4|6|1405|1|
|品質管理|4|5|1552|1|
|分析|4|5|2255|2|
|AI|3|2|658|1|
|AUTOSAR|3|4|1874|1|
|DeepLearning|3|2|658|1|
|Diagnostics|3|4|1874|1|
|FTA|3|7|1281|1|
|OBD2|3|4|1874|1|
|OBDⅡ|3|4|1874|1|
|デバッグ|3|7|1281|1|
|トラブルシューティング|3|7|1281|1|
|ノウハウ|3|7|1281|1|
|モブプログラミング|3|7|1281|1|
|故障診断|3|4|1874|1|
|HAZOP|2|3|1538|1|
|Jasst|2|3|1538|1|
|RTOS処理|2|0|100|1|
|計測|2|0|100|1|
|速度|2|0|100|1|
|統計データ|2|2|717|1|
| interview|1|0|248|1|
|アセスメント|1|0|248|1|
|アプリ開発|1|0|430|1|
|カバレッジ|1|6|1675|1|
|チェックリスト|1|0|348|1|
|プログラミング|1|0|430|1|
|確率|1|0|157|1|
|統計|1|0|157|1|
|統計学|1|0|157|1|


#考察
* 記事内にリンクの数が多い「まとめ記事」は、viewsも多く、評価も高い傾向がある。
* 圧倒的に評価が高い（views/goodsが51、views/(goods+stock)が23）記事は、viewsも圧倒的に多い。
 * 『新人の方によく展開している有益な情報』
* 自分にとって有益だった情報を展開した「まとめ記事」は、評価が高い傾向がある（6記事中4記事で、views/(goods+stock)が100以下）。以下の記事は、それほど評価が高くない。そもそも、この2つの記事で対象としている情報を必要としているQiitaユーザーの方が少ない可能性が高そう。
 * 『自動車の故障診断に関連するプログラマーになりたての方が参照するとよさそうな情報』
 * 『プロセス改善に関して、個人的に有益な情報』
* 「まとめ記事」にもかかわらず、以下の記事だけは、viewsも少なく、評価も低い。
 * 『確率・統計についての勉強メモ』
* まだviewsはそこまで多くないが（viewsは2000以下で）、比較的多くの方々に評価をいただいている記事（views/(goods+stock)が100以下の記事）で、「まとめ記事」でないものが2つある。この2つの記事は、「まとめ記事」ではなく「自分自身の工夫を紹介した記事」である。
   * 『私達の最悪実行時間計測アプローチ』
   * 『マネージャーの役割を引き継ぐときに、メンバから聞いた”継続して欲しいこと”』
* 記事『新人の方によく展開している有益な情報』のタグを除くと、以下のタグがつけられている記事の評価が高い。
 * プロジェクト管理
 * マネジメント
 * プロジェクトマネジメント

# 今後のアクション
* 『確率・統計についての勉強メモ』は、まとめ記事としてまだ価値がないので、改善する。
* 『私達の最悪実行時間計測アプローチ』と『マネージャーの役割を引き継ぐときに、メンバから聞いた”継続して欲しいこと”』は、自プロジェクト以外でも有益な知見である可能性がある。自分のプロジェクトで取り組みを継続しながら、記事で述べている方法を洗練させていく。シンポジウム等で発表することも視野に入れる。
* プロジェクトマネージャーとしての経験を更に積み、プロジェクト管理（プロジェクトマネジメント）の知見を言語化し、その知見を活かし業界に貢献する。
* 自分にとって有益だった情報は、他の方にとっても有益な可能性が高い。自分にとって有益な情報をまとめて展開するだけでも、業界に貢献できる可能性がある。自分が有益な情報を教えていただいたら、その有益な情報をまとめて展開することを、今後も継続する。

まだ、統計手法による分析が不足しているので、Rなどを使って、もう少し追加の分析をしてみたいと思う。

# おまけ：統計手法による分析
「R コマンダー（Rcmdr）」で、統計手法による分析をしてみた。
Rcmdrの使い方は、以下の記事を参照。
https://qiita.com/kazuo_reve/items/388968db10b67dbbb7ac

分析するときに記事『新人の方によく展開している有益な情報』は外した。各変数の値が、他の記事と比べてかなり大きく、分析をするときに記事『新人の方によく展開している有益な情報』の影響を強く受けすぎると考えた。

## 散布図行列
psychというライブラリを使って、相関係数も表示される散布図行列を描いてみた。

※psychを使った散布図行列の描き方・読み方については、以下の記事でご説明していただいている。
https://joho-ka.mints.ne.jp/scatter-plot-matrix-in-r?doing_wp_cron=1633659222.1625850200653076171875
https://k-metrics.netlify.app/post/2018-09/pairplot/

### 分析結果

```
> Qiita <- read.table("clipboard", header=TRUE, stringsAsFactors=TRUE, sep="\t", na.strings="NA", dec=".", strip.white=TRUE)
> psych::pairs.panels(Qiita)
```

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/243842/1f55751a-c832-b196-1cdc-f9a93cd8183d.png)

### 考察
* goodsとstockとviewsの相関関係が強い。よい記事は、よく見られる。よく見られる記事は、よい記事。
* rewriteとgoods、rewriteとstockの相関関係が強い。改善を継続している記事は、よい記事と評価されやすい。よい記事と評価されるためには、現状に満足せず、記事を改善し続けるとよいのかもしれない。

## 重回帰分析
ステップワイズ法を使って、重回帰分析をしてみた。
何がgoodsを増やす要因となるかを確認した。記事の編集回数を増やせばいいのか、記事内のリンクの数を増やせばいいのか、記事の参照回数をふやせばいいのかを明らかにしようとした。

* 目的変数：goods
* 説明変数：rewrite, links, views

### Rcmdrの操作手順
0. データのインポート
（省略）

1. モデルの作成
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/243842/9bca64e4-0fb0-c4f8-058b-7d7ec45841d5.png)

2. ステップワイズ法による重回帰分析
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/243842/656b98d2-0860-3a3e-a960-808b2aa64c77.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/243842/b82ba1bc-eeec-f568-63e5-832ed6eafc19.png)

### 分析結果

```
> RegModel.1 <- lm(goods~links+rewrite+views, data=Qiita)
> summary(RegModel.1)

Call:
lm(formula = goods ~ links + rewrite + views, data = Qiita)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-9.0048 -2.2566 -0.1054  3.7025 14.7678 

Coefficients:
              Estimate Std. Error t value   Pr(>|t|)    
(Intercept) -9.9195837  1.9001691  -5.220 0.00002109 ***
links        0.1143670  0.0845251   1.353    0.18815    
rewrite      0.4462691  0.1363793   3.272    0.00311 ** 
views        0.0061605  0.0009731   6.330 0.00000126 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 5.582 on 25 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.8709,	Adjusted R-squared:  0.8555 
F-statistic: 56.24 on 3 and 25 DF,  p-value: 2.956e-11

> stepwise(RegModel.1, direction='backward', criterion='AIC')

Direction:  backward
Criterion:  AIC 

Start:  AIC=103.43
goods ~ links + rewrite + views

          Df Sum of Sq     RSS    AIC
<none>                  779.08 103.43
- links    1     57.05  836.13 103.48
- rewrite  1    333.69 1112.77 111.77
- views    1   1248.87 2027.95 129.18

Call:
lm(formula = goods ~ links + rewrite + views, data = Qiita)

Coefficients:
(Intercept)        links      rewrite        views  
   -9.91958      0.11437      0.44627      0.00616
```

### 考察
* goodsの増減を説明するために、rewrite, links, viewsの全部の変数が必要。ただし、しいて言うなら、linksにはそれほどこだわる必要がない。goodsを増やすためには、有益な参考文献を多数紹介し、記事を継続的に改善し、多くの人の目に触れるようにする必要がありそう。


## 層別した散布図行列と箱ひげ図と数値要約
散布図と箱ひげ図をみて、バズったあとから、記事の質に変化があったか傾向を確認する。

データを以下の2つに層別している。
A：記事『新人の方によく展開している有益な情報』を執筆する以前の記事（バズった前の記事）
B：記事『新人の方によく展開している有益な情報』を執筆して以降の記事（バズった後の記事）


### 分析結果
各種データの散布図を、バズり前後で層別して表示。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/243842/35782171-2ff0-0a4f-8ff5-41b4ffb21941.png)

views/goods（一つのLGTMをいただくまでに必要とするviewsの平均値）の箱ひげ図を、バズり前後で層別して表示。また数値要約も示す。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/243842/197fbf89-d78c-c12a-129a-1769aa2b6e46.png)

```
> numSummary(Qiita2[,"views.goods", drop=FALSE], groups=Qiita2$buz, 
+   statistics=c("mean", "sd", "IQR", "quantiles"), quantiles=c(0,.25,.5,.75,1))
   mean       sd    IQR  0%    25% 50%   75% 100% views.goods:n
A 447.2 386.3132 174.00 149 240.00 335 414.0 1675            15
B 261.0 151.8430 192.25  50 157.25 235 349.5  625            14
```

### 考察
* 記事『新人の方によく展開している有益な情報』を執筆して以降、質の低い記事を執筆する確率が下がってきたと思われる。

# 参考記事

https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/81e3519e3740fa766d6a

https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d30240b2a9adec288ca9

# 2021年の実績
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/243842/ddaaa33f-38b0-5172-2378-54c22c139e14.png)