日本コミュニティーのポストトレンドの分析 - Business Intelligence Steemit

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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.