農園ちょっと素人な統計部????　～3月編～

農園ちょっと素人な統計部????　～3月編～ 今回も農園に立てられたスレッド数について調査していきます?? 前スレ 農園ちょっと素人な統計部???? https://tulip-kako.fox-tools.workers.dev/test/read.cgi/tulipplantation/1706960570/

まずは月ごとのスレッド数はこちら https://i.imgur.com/VHVg1JD.png 右肩上がりの数字となっております 2024年2月に立てられたスレッド数は過去最高の12613件

お？🥺

次に日ごとのデータを見てみましょう?? 2024年1月のデータはこちら https://i.imgur.com/sp20xbs.png 2024年2月のデータはこちら https://i.imgur.com/TsTFbE4.png 1日の平均スレッド数は388→435と増加 先月はより多くのスレが立てられたことが分かります

はぇ～🥺

スレ立て数増えてる感覚あったからその通りのデータだ🥺

最後に時間帯ごとのスレッド数を見ていきましょう?? 2024年1月のデータはこちら https://i.imgur.com/qmX4tQV.png 2024年2月のデータはこちら https://i.imgur.com/G2SPPOw.png 1月2月共に一番スレ立ての少ない時間帯は4時台、一番多い時間帯は20時台となっています 2月のデータでは4時台が92件、20時台が1030件となっており、時間帯により10倍以上スレ立て数が違うことが分かります 以上です また来月お会いしましょう??

最近スレッドが多いと感じてたけど実際に増えてるのね🥺

4時台いるからもっと賑わってほちい😭

>>7 書き忘れましたが12時台がポコっと高いのも面白いですね🤓 お昼休みにスレ立てしているのでしょうか🥸

統計部員ら🥺

>>7 賑わってる時間が知れるの助かる

>>10 もしかして昼休憩もしかして働いているとかまさか🥺

>>7 一番賑わってる時間にスレを立ててるわけですね🥺

>>14 結果的にはそうなりますが実際は農園便りのスレを見て「やべっ忘れてた」となり急いで画像を出力したわけですね🥸

データくれんか？ サーバーに負担かかるからスクレイピングするか悩んでたんやけどあるなら欲しいわ

ビニールハウスに部スレ立ててほしいわ 多分活用そんなにされんやろうけど

上がってるんだね🥺

>>16 https://tulip-kako.fox-tools.workers.dev/tulipplantation/subject.txt で全過去スレのスレタイ一覧が取れるのでスレ番号から日時に変換しています🤓 大元からのデータ取得は1日1回、上記URLへのアクセスごとにさらに1回なので農園鯖への影響は極小と思われます🥺 書き込み数を分析したい場合は全てのdatを開く必要がありこれは流石に鯖への影響が大きいのでやってません😕

>>19 サンガツ レス数ってどばっと取れる？

取れるみたいやね

はえー休みも日数も少ない2月の方がスレ建て多かったんやね 賑わってて嬉しい🤗

>>20 レス数の情報は現行スレなら https://tulipplantation.com/tulipplantation/subject.json から取れるんだけど 過去スレは https://tulipplantation.com/tulipplantation/thread/1709/subject.json みたいにレス数の情報が消えちゃう仕様なんだよね?? だからレス数を集計したいなら各スレのdatファイルを開いて行数から数えないといけない

>>23 そうなると書き込み数が増えたかを簡単には調べられそうやないや スクレイピングは簡単やが負荷が気になる

>>24 そうなんだよねえ🥺 当然レス数も数えたい気持ちはあるけど農園本体の負荷になることはしたくないし まあ遊び目的の統計だからワイはスレッド数だけでいいかなって感じ

今ちょいまち すぐにコード書くわ

ワードクラウドまで行けるやろか

はえ～ なに喋ってるかわかんないけどがんばえ～🥺✊✊

昼12はやっぱふえるわね

>>27 スレタイのならワードクラウド作れると思う✊😳

>>30 今pandasで分割中

🐼?

# txtは別途utf-8に変換してね import pandas as pd import re import datetime with open("./subject.txt") as f: l = f.readlines() df = pd.DataFrame(l, columns=［"data"］) df = df［"data"］.str.extract(r"^(\d+)\.dat<>(.+)\(1\)$") df.rename(columns={0: "date", 1: "title"}, inplace=True) df［"date"］ = df［"date"］.astype(int).apply(lambda x: datetime.datetime.fromtimestamp(x))

>>33 とりあえず前処理用のコード

学びガール👧

>>33続き hourly_counts = df.resample("h", on="date").size() import statsmodels from statsmodels.tsa.seasonal import STL import matplotlib.pyplot as plt hourly_counts.plot() # 1時間ごとなので24分割 stl = STL(hourly_counts, period=24, robust=True) stl_series = stl.fit() stl_series.plot() plt.show()

SLT分解してみたで ただ単にプロット https://i.imgur.com/Y2neoee.png ピリオドが24でSLT分解 https://i.imgur.com/TWIEpyN.png 24 * 7 で分解 https://i.imgur.com/hfevflJ.png

このことからトレンド的には緩やかに人口は増加しとるみたいや

残差もいい感じにバラけてる臭いしまあおかしくはないんちゃう？

以上統計部（幽霊部員）の感想でした

全然わかんないけどとりあえず統計部員さんめっちゃ頭良さそうなのは分かった🥺すごいぷゆ

1月はあけおめスレの乱立とかだろうけど2月の3本くらいは何があったんやこれ

>>41 何が調べたくて言いたかったかというとここの人口は スレ数が増える=人口は増加している と仮定したとき スレ数のトレンドは緩やかな上昇トレンドなので多分人口も緩やかに増えてるっぽいってことやで

バレンタインとか？

🐼すごい🥺

>>42 クソスレ便乗大喜利乱立かもしれんね??

>>37　❓ はえ～ 🥺

NISA部かなんかで便乗スレ立ちまくってそれ見た農園主が荒らしと思ってビックリしたのがきっかけでちょっとしたブームになったんやっけ？🤔

たしかスレタイ改変ブームは2回くらいあったのは覚えてる🥺

>>37 これSTL分解や…… 恥ずかしすぎる

>>47 STL分解によってグラフの変化の仕方を以下の2つに分けたんや トレンド：時系列データの長期的な傾向を表す成分。例）経済成長率や人口増加率など 季節性　：時系列データの周期的な変動を表す成分。例）気温や売上高など（朝はスレか立たないとか土日はスレが立たないとかそういうの） 残差　　：トレンドと季節性の影響を取り除いた成分。　例）天候や突発イベントなど（要は誤差やら外れ値やらなんやら） トレンドを見ることによってもとの上下激しいグラフから画像のように滑らかに変化するグラフを抽出することでスレは立つことが増えてるのか？を調べたかったんやで ここから先に進むとどのくらいスレが今後立つようになるのかの予測がしやすくなったりする感じやね

2やなくて3つやね