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秋葉原、漫画、東京ディズニーランド、ラーメンー「日本」の言葉を聴けば、このイメージが頭に入ります。
今回のBusiness Intelligence Steemit ( #bisteemit )の版の分析、参加した日本のコミュニティーは対象としたいと思います。
方針
前のポストと同様に分析しますが、二つのステップを追加しました。
- 分析を日本語で書きます。(英語版はここ)
- 本件は２回目の分析の為、簡単と単純なことだけ分析しますーどのデータがあるかとどうすれば抽出できるかを知りたいと思います。
- ポストのデータのみを分析したい。コメントはとりあえず対象外とします。
- ポストのトレンドに興味がある為、それを最初に分析します。
- 日本のSteemitコミュニティーに誰が貢献しているかを知りたいと思います。
- ２０１７のポストを対象として、どの曜日にポストが多いかを知りたいと思います。
それでは、データと分析を提供させていただきます。
1. ２０１６～２０１７の期間に、全体的にポストのトレンドは何か？
データを見ましょう。
左のグラフのとおり、２０１６～２０１７の期間に、２０１７年５月にポストは大きく増加しました。ピークは７月に５１３、４０９個があります。
その後、８月に４９９、７３９個に少し減りました。
９月も減るでしょう。もう３週間目ですが、ポスト数は３１３、４４６個のみがあります。この数を２０日に割れば、１５、６７２個/日にポストがあります。この数字を残りの１０日間にかけると、約１６０、０００個増加でしょう。
９月のポスト数は約４７０、０００個でしょう。
2. 日本のコミュニティーのポストトレンドは何か？
ポストのタグにjapan（例: #japan, #japanese）が含まれているポストデータを見ましょう。
グラフによると、ポスト数は先月に
３、６７９個のピークがありました。
今月のポスト数は何でしょう？
予算する為に、Steemitポストのトレンドと同様に、今までの２、０９９個のポストを２０日間に割れば、１０５個／日があります。この数字を残りの１０日間にかけると、 約１，０００個があるでしょう。
今月のポスト数は約３、２００個でしょう。
3. Top 20の貢献しているは誰か？
@inoueさんが指示したとおり、bot と spamアカウントは抜きました。
@yadamaniart, @feelsomoon, @kouhei-gahaku はトップ３です。
@yadamaniart は２８４個、 @feelsomoonは２４３個、 @kouhei-gahakuは２３３個のポストがあります。
日本のトップ２０は下記のテーブルを見てください。
| No | Author | 2016 | 2017 | Total |
|---|---|---|---|---|
| 1 | @yadamaniart | 23 | 261 | 284 |
| 2 | @feelsomoon | 0 | 243 | 243 |
| 3 | @kouhei-gahaku | 0 | 233 | 233 |
| 4 | @soi-green | 0 | 229 | 229 |
| 5 | @kinakomochi | 0 | 212 | 212 |
| 6 | @aqeelmalik | 0 | 171 | 171 |
| 7 | @olga2772 | 0 | 169 | 169 |
| 8 | @boxcarblue | 71 | 79 | 150 |
| 9 | @kafkanarchy84 | 31 | 117 | 148 |
| 10 | @kumada90 | 3 | 135 | 138 |
| 11 | @ultraseven | 0 | 135 | 135 |
| 12 | @asim | 3 | 116 | 119 |
| 13 | @exhige | 0 | 115 | 115 |
| 14 | @steemitjp | 0 | 115 | 115 |
| 15 | @yoshiko | 0 | 114 | 114 |
| 16 | @noopu | 7 | 106 | 113 |
| 17 | @steemito | 0 | 109 | 109 |
| 18 | @yukihiro3005 | 0 | 106 | 106 |
| 19 | @miho | 0 | 106 | 106 |
| 20 | @kamada3 | 0 | 99 | 99 |
4. どの曜日にポストが多いか？
二つのグラフを準備しました。上記のグラフは各日のポスト数です。2. 日本のコミュニティーのポストトレンド の詳しいグラフです。
もうひとつのグラフは曜日のポスト数です。
このグラフに表したとおり、火曜日にポストが多いです。約２、１００個があります。ほかの曜日は大体同じ数です（約２、０００個）。
結論
日本のコミュニティーがSteemitに貢献しています。フィリピンのコミュニティーのデータと比べて、ポストのトレンドは７～８月に大体同じですが、９月は異なります。
全体的にSteemitのコミュニティーを成長する為に、どのコミュニティーでも、皆さんの貢献が必要です。
みんながんばりましょう！
Steemit Japanese Community
You can catch them at their Steemit chat channel #japan
I used Microsoft SQL Server Management Studio to connect to steemsql and then used Microsoft Excel for the analysis.
I am part of a Steemit Business Intelligence community. We all post under the tag #bisteemit. If you have an analysis you would like carried out on Steemit data, please do contact me or any of the #bisteemit team and we will do our best to help you...
You can find #bisteemit on discord - https://discordapp.com/invite/JN7Yv7j
Credits
Credits to @arcange for his support. All of the data taken in this report was from the superb steemsql managed by the same.