Bir "Veri Bilimi" Gönderisini Medium'da Popüler yapan nedir?

Bu blog ilk olarak, UpGrad'ın IIIT-Bangalore ile Veri Bilimi programının bir mezunu olan Aiswarya Ramachandran tarafından Medium'da yayınlandı.

Medium'daki önceki yazılarımdan birinde, Medium'dan belirli bir sorgu dizesi için arama sonuçlarının nasıl kazınacağı hakkında yazmıştım. Bu gönderide, Alkış ve Yanıt Sayısına göre gönderileri farklı popülerlik seviyelerine göre gruplamak için "Veri Bilimi" arama terimi için hurdaya çıkarılan verileri analiz etmenin ayrıntılarına gireceğiz ve ayrıca bu gönderileri neyin popüler kıldığını anlayacağız.

Orta arama sonuçlarından çıkarılan veriler, her arama sonucu hakkında kapsamlı veriler içeren JSON dosyasıydı. JSON dosyasının yapısını keşfetmek için JSON eklentisi ile Notepad++ kullandım. JSON dosyası, gönderiler, gönderinin yazarı ve bu gönderiyle (varsa) ilişkili yayıncı hakkında veriler içeriyordu. Orta boy bir gönderi için JSON veri yapısı:

JSON dosyasından veri çıkarma kodu burada bulunabilir. JSON dosyasından veri çıkarmaya ek olarak, gönderinin rafa kaldırıldığı tarihi içeren bir alan da ekledim.

“Veri Bilimi” İle İlgili Gönderilerin Keşifsel Analizi

"Veri Bilimi" arama terimi için kazıma sonuçlarında, 31'i bir gönderiye yanıt olan 831 gönderi silindi ve analizden çıkarıldı. İşte yıllar içinde yayınlanan yayınların sayısı, hurdaya çıkarılan veriler Mart 2013'ten Nisan 2018'e kadardı:

Oluşturma Tarihi, İlk Yayınlanma Tarihi, Son Güncelleme Tarihi gibi milisaniyelerin Ocak 1970'den beri geçtiği tüm tarih alanları. Aşağıdaki fonksiyon kullanılarak insan tarafından okunabilir bir tarih formatına dönüştürüldüler.

 # EPOCH Tarihini Okunabilir Formata Dönüştürme Fonksiyonu

 def convertToDateString(tarih):
    dönüş (datetime(1970, 1, 1) + timedelta(milisaniye=tarih)).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

Bir sonraki adım, bu gönderilerin başlıklarında en çok hangi kelimelerin geçtiğine bakmaktı. Aşağıdaki kelime bulutundan da görebileceğiniz gibi, Data Science, Big Data, AI, Analytics, Machine Learning, Python, self-driven (kendi kendini süren arabalar hakkında) en sık kullanılan kelimelerden bazılarıdır.

Alkış Sayısı, Yanıt Sayısı dağılımı oldukça çarpık. 708 gönderi 500'den az alkış aldı. Bu, popüler hale gelen birkaç gönderi olduğunu gösterir. İşte alkışların dağılımı:

Çoğu makalenin Okuma Süresi (dakika) 1 ila 3 dakika arasındadır.

Medium'da her gönderide en fazla 5 etiket olabilir. Etiketler, okuyucuların içeriği daha kolay bulmasına yardımcı olur. Daha alakalı etiketler, bulmak daha kolay. Görselde de görebileceğimiz gibi Data Science en sık kullanılan etiket olurken, bunu Makine Öğrenimi, Büyük Veri, Yapay Zeka takip ediyor. İşte veri bilimi ile ilgili en iyi 10 etiket:

Kullanıcı Yanıtlarına Dayalı Kümeler Oluşturma

Medium'da bir gönderinin ne kadar popüler olduğunu ölçmek için üç ölçüm vardır. #Alkışlar, #Yanıtlar ve #Tavsiyeler. Adil bir karşılaştırma yapmak için, İlk Yayınlanma tarihi ile veri toplama tarihi arasındaki #Günler özelliğini de ekledim. Bu özellik setinde k-ortalamalar kümeleme uyguladım ve üç küme belirledim. Aşağıdaki resimden de görebileceğimiz gibi, kümeler arasındaki üç ölçüm (Popülerlik Grupları) arasında büyük bir fark vardır. Ayrıca, daha az popüler olan gönderilerin, yayınlama ve iptal etme arasındaki medyan günlerinin en yüksek olmasına rağmen etkileşimlerinin çok düşük olduğunu görebiliriz. Kümeler arasındaki metrikler (Popülarite Grupları):

Aşağıdaki resimden de görebileceğimiz gibi, daha popüler makaleler için yüksek ve orta popülerlik makalelerinin medyanı 9 ve 7'dir. Ayrıca daha az popüler makalelere kıyasla daha fazla bağlantıya sahiptirler. Bu, Popüler gönderilerin içeriğe daha fazla değer katan diğer gönderilere ve diğer bilgi kaynaklarına atıfta bulunduğu anlamına gelir. Popüler ve Popüler Olmayan Gönderiler Arasındaki Fark

Yukarıdaki resimden, orta düzeyde popülerliğe sahip gönderinin, daha az popüler olan bir gruba göre oldukça popüler bir gruba daha yakın olduğunu görebiliriz.

Basit bir k-means ile, Veri Bilimi ile ilgili Medium'daki popüler ve popüler olmayan gönderileri belirleyebildik.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.