新品葱网站大数据洞见(不断更新)
由 https://pincong.rocks/question/1197 建议二想到的
使用 新品葱SQL数据库在线查询 https://pincong.rocks/article/540
数据来源:https://github.com/pin-cong/data/blob/master/pink.sql
截至2019年1月29日,本站已产生提问1678个,问题评论378个,回答7724个,回答评论7065个,文章542篇,文章评论4182个,话题926个,共计22495个。本站已稳定运行82天,平均每天产生274个。

用户总数
1982 个

威望大于0的用户数
409个
活跃的用户太少

大救星系列


假的 “清水照子” 们
可以看出几乎是连续注册的


热门词汇词频分析
使用 新品葱SQL数据库在线查询 https://pincong.rocks/article/540
数据来源:https://github.com/pin-cong/data/blob/master/pink.sql
截至2019年1月29日,本站已产生提问1678个,问题评论378个,回答7724个,回答评论7065个,文章542篇,文章评论4182个,话题926个,共计22495个。本站已稳定运行82天,平均每天产生274个。
DROP TABLE IF EXISTS numbers;
CREATE TEMP TABLE numbers (
"问题数" INTEGER,
"问题评论数" INTEGER,
"回答数" INTEGER,
"回答评论数" INTEGER,
"文章数" INTEGER,
"文章评论数" INTEGER,
"话题数" INTEGER
);
INSERT INTO numbers VALUES (
(SELECT count(*) FROM aws_question),
(SELECT count(*) FROM aws_question_comments),
(SELECT count(*) FROM aws_answer),
(SELECT count(*) FROM aws_answer_comments),
(SELECT count(*) FROM aws_article),
(SELECT count(*) FROM aws_article_comments),
(SELECT count(*) FROM aws_topic)
);
DROP TABLE IF EXISTS _Variables;
CREATE TEMP TABLE _Variables (
"total" INTEGER,
"days" INTEGER
);
INSERT INTO _Variables VALUES (
(SELECT (问题数 + 问题评论数 + 回答数 + 回答评论数 + 文章数 + 文章评论数 + 话题数) FROM numbers),
(julianday(date('now')) - julianday('2018-11-08'))
);
SELECT numbers.*,
_Variables.total AS 共计(个),
_Variables.days AS 网站运行天数,
round(_Variables.total / _Variables.days) AS 平均每天产生(个)
FROM numbers, _Variables;

用户总数
1982 个
SELECT count(*) AS 用户总数 FROM aws_users;

威望大于0的用户数
409个
活跃的用户太少
SELECT count(*) AS 威望大于0的用户数 FROM aws_users
WHERE reputation > 0;

大救星系列
SELECT * FROM aws_users
WHERE user_name LIKE '大救星%';


假的 “清水照子” 们
可以看出几乎是连续注册的
SELECT * FROM aws_users
WHERE (user_name LIKE '__照_' OR user_name LIKE '清水%') AND user_name != "清水照子"
ORDER BY uid;


热门词汇词频分析
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10 个评论
厉害。
大舅猩系列,我笑了(捂嘴
大救星也算個名人了 : )
剛才把那一系列全封禁了, 基本都有辱罵行為, 封了也是活該
剛才把那一系列全封禁了, 基本都有辱罵行為, 封了也是活該
五毛猖獗啊,如何有效防范,还是摆在管理员们面前的严肃课题。
期待“用户vs关键词”的统计
暴露表结构没问题吗
没问题,新品葱使用的是开源的 WeCenter,表结构是开源的
品蔥大數據分析,可以做一些熱門詞彙分析,趨勢跟踪的。
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