Qiita記事統計分析システム
統計的手法を使って、時間あたり/日ごと/週ごとのいいね増加率が異常な記事を自動で見つけます。
データは1時間ごとに更新されます。
分析コントロール
統計サマリー
総記事数分析対象となった記事の総数です。より多くの記事があると、統計的な分析がより正確になります。
記事
平均日間いいね率全記事の「1日あたりのいいね数」の平均値です。この数値より大幅に高い記事が「異常」として検出されます。
いいね/日
標準偏差日間いいね率のばらつきを表す数値です。大きいほど記事間のいいね率の差が大きくなります。
ばらつき
異常記事数通常よりも高い日間いいね率を獲得している記事の数です。Z-スコアが1.5以上の記事をカウントしています。
記事
記事一覧
投稿者: Aqua•2025/12/12•3時間経過
投稿者: Aqua•2025/12/12•3時間経過
投稿者: Aqua•2025/12/12•3時間経過
投稿者: HITOSHI KATSUMATA•2025/12/12•3時間経過
投稿者: Aqua•2025/12/12•3時間経過
投稿者: Aqua•2025/12/12•3時間経過
投稿者: 哲平 須山•2025/12/12•3時間経過
投稿者: kei kamitani•2025/12/12•3時間経過
投稿者: くまさんのAI開発日記•2025/12/12•3時間経過
投稿者: 杉山 洋一•2025/12/12•3時間経過
投稿者: Hideo Yanagi•2025/12/12•3時間経過
投稿者: HITOSHI KATSUMATA•2025/12/12•3時間経過
投稿者: 真有•2025/12/12•3時間経過
投稿者: に の•2025/12/12•3時間経過
投稿者: Takaaki Yayoi•2025/12/12•3時間経過
投稿者: seiya watanabe•2025/12/12•3時間経過
投稿者: Takahiro Tochika•2025/12/12•3時間経過
投稿者: HITOSHI KATSUMATA•2025/12/12•2時間経過
投稿者: norito hiraoka•2025/12/12•2時間経過
投稿者: toamoku•2025/12/12•2時間経過
投稿者: masaomi•2025/12/12•2時間経過
投稿者: 猫の手道具箱 何処•2025/12/12•2時間経過
投稿者: HITOSHI KATSUMATA•2025/12/12•2時間経過
投稿者: HITOSHI KATSUMATA•2025/12/12•2時間経過
投稿者: 真有•2025/12/12•2時間経過
投稿者: やす•2025/12/12•2時間経過
投稿者: れおまろ•2025/12/12•2時間経過
投稿者: HITOSHI KATSUMATA•2025/12/12•2時間経過
投稿者: dai•2025/12/12•2時間経過
投稿者: 大学教員 Yasukawa•2025/12/12•2時間経過
投稿者: 大学教員 Yasukawa•2025/12/12•2時間経過
投稿者: Ayaka Sukegawa•2025/12/12•2時間経過
投稿者: Ryoto Katagiri•2025/12/12•1時間経過
投稿者: HITOSHI KATSUMATA•2025/12/12•1時間経過
投稿者: 佐藤 隆司•2025/12/12•1時間経過
投稿者: Shinya Yamada•2025/12/12•1時間経過
投稿者: Haru_K•2025/12/12•1時間経過
投稿者: カーブ ミラー•2025/12/12•1時間経過
投稿者: HITOSHI KATSUMATA•2025/12/12•1時間経過
投稿者: kaiwalker 0329•2025/12/12•1時間経過
投稿者: 大学教員 Yasukawa•2025/12/12•1時間経過
投稿者: Shinya Suzuki•2025/12/12•1時間未満経過
投稿者: Sera•2025/12/12•1時間未満経過
投稿者: 真有•2025/12/12•1時間未満経過
投稿者: Natsuhi Aruku•2025/12/12•1時間未満経過
投稿者: いしくら•2025/12/12•1時間未満経過
投稿者: 平山 師穏•2025/12/12•1時間未満経過
投稿者: Dice Rice•2025/12/12•1時間未満経過
投稿者: Shinya Yamada•2025/12/12•1時間未満経過
投稿者: 森岡 達明•2025/12/12•1時間未満経過
投稿者: 廣石 真也•2025/12/12•1時間未満経過
投稿者: jaesung park•2025/12/12•1時間未満経過
複数期間でのいいね率ベース異常検知とは？
従来の「総いいね数」ではなく、「時間あたり・日あたり・週あたりのいいね数（いいね率）」を基準に異常を検知します：
✅ 新方式の利点
- • 新しい記事も古い記事も公平に評価
- • 投稿直後のバズを素早く検知
- • 時間経過による影響を排除
- • 複数の時間軸で包括的に分析