このブログを開設してからもうすぐ1年になります。
そして、日々せっせと書いてきた記事数がいよいよこの記事で300記事になりました。
もうしばらくしたら年間の振り返り記事も書くので時期的に微妙なのですが、
記事数のキリが良いので100記事の時の記事も見つつ、ちょっと振り返りをやってみます。
参考: 記事数が100を超えていました
日々の訪問者数がかなり伸びてきた
100記事の頃は日々20〜30人のかたがきてくださることを喜んでいたのですが、
今では平日は1日300人以上の訪問があるようになりました。(休日はもう少し減ります。)
以前はライブラリやモジュールのインストール記事や、エラーメッセージを貼り付けたような記事でアクセスの多くを稼いでいたのですが、
今では、時系列データ分析関係の記事や、pandasの使い方、scikit-learnやkerasの記事などにもある程度の量のアクセスが集まるようになりました。
(と言っても、graphvizの記事が一番人気であることは変わりませんが。)
Qiitaからの流入が出始めたのも最近のことです。
自分用のリファレンスとして便利になってきた
流石に300も記事を書くと、内容を全部覚えているわけでは無いのでこのブログで調べ物をする機会も度々発生するようになりました。
元々は、一度は気になって調べて自分が使ってるどれかの端末化サーバのどこかにメモが残ってるものが多いのですが、それを探すのはかなり手間です。
そのため、このブログに書いたような気がする内容はまずここで検索するようになりました。
当たり前ですが記事中のコードは自分が好きなスタイルで書いてるのでコピペでも使いやすく快適です。
(訪問者の方にとって使いやすいか、という点でまだ課題がある気がします。)
記事を書くためにネタを探すことも増えてきた
流石に最近は、明日のブログ記事を何にしようかと悩むことも増えてきました。
ただ、このブログを書く中で、各ライブラリの公式ドキュメントなどを読む習慣もついているので、
そのような時は主要なライブラリのドキュントを読み漁ってネタを探しています。
それはそれで新しい発見もあり、勉強になるので元々が必要に迫られた情報ばかりだった頃とは違った意味で勉強になると感じています。
ただ、ネタ探しに時間がかかる分、肝心の記事が内容が浅くなりがちでそれは反省しないといけません。
今後の方針について
残り少ないですが今年いっぱいは今のペースで続ける予定です。
ただ、来年の方針は考え直そうと思ってます。
１日1記事のペースでかけるネタが枯渇している一方で、時間かけてしっかり書きたい内容は色々あります。
具体的なペースとか、来年の記事数の目標とかはブログ以外の目標等も含めてしっかり練って、
年末年始の間にでも決めたいと思ってます。
時系列データ分析の話題で言えば、ベクトル自己回帰や状態空間モデルの話をまだかけていないですし。
ディープラーニングの話題でも、普段よく使っているLSTMなどの話をかけていません。
自然言語処理もまだまだで、早めに書きたいと思ってたword2vecの話題が未登場です。
１日1記事のペースを維持しようと、自分がしっかり時間かけてしっかり書きたい記事がかけずに
さっと出せる小ネタを探す傾向が最近強いので、きちんと振り返ってもっと有益な形でブログ更新を続けたいです。