sh19910711 2019 / "生存時間が長い: PHP (Laravel), Ruby (Rails),C#,iOS,Androidなど / 生存時間が短い: OSやミドルウェアなど + GitやSlackなどの開発支援のツール / 専門性が高いツール: すぐにやめやすいが継続的に投稿していく人もいる"

2022年08月31日リンク

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Qiita記事データで技術の寿命を分析する〜コンテンツログを用いた生存時間分析〜 - Qiita

本記事はNTTドコモSI部アドベントカレンダー19日目の記事です. こんにちは! 先読みエンジンチームの橋... 本記事はNTTドコモSI部アドベントカレンダー19日目の記事です. こんにちは! 先読みエンジンチームの橋本です. 業務ではエージェントサービスのためのパーソナルデータ解析の技術開発に取り組んでます. 本記事では,Qiita投稿記事データに生存時間分析の適用し,コンテンツ(継続的な記事投稿)の寿命を定量的に評価する方法を紹介します. 生存時間分析とは,イベント発生までの期間とイベントとの関係を分析する手法です.一般的に,医学分野における患者の死亡イベントまでの期間(人の寿命)や,工学分野における部品の故障イベントまでの期間(部品の寿命)の分析に使われます.今回はQiita投稿データにおいて,ユーザが特定の技術の記事の継続的な投稿をやめたことをイベントの発生として技術投稿の寿命の分析をしようと思います! 生存時間分析を用いることで,そのコンテンツの寿命が長い/短いものなのか,あるいはコンテン