こんにちは！

ずっとこのフィードでお伝えしてきたRapidMinerブログPJですが、
ついに先日の全社会議の発表を持って完結しました！

今日はその発表の様子と、結果を皆さまにお伝えしたいと思います。

スライドを作って、関わったメンバーみんなで発表しました！

すでにみんな全社会議を終え、食べながら飲みながらだったので、
アットホームな雰囲気で発表することができ、よかったです‥！

まず、なぜこのPJを始めるに至ったか、
ブログの現在の状況や、新卒研修としての位置づけを話してから、
実際にやってみてどうだったか、振り返っていきました。

ブログPJを８月に更新しはじめてから１１月までの４か月間で、１５投稿しました。
無事に更新した記事は定期的に見てもらえるようになっており、
右肩上がりで閲覧数が伸びたことはよかったなと思います。

また、みんなにも考えてもらおうと、
これまで投稿した１５記事の中で、一番読まれたベスト３をあてる問題を出してみたり‥
みなさんはどれが一番読まれた記事か、わかりますか？
（公開時期が異なるので、１日あたりPV数が一番高い記事、としています！）

というわけで、まず３位はこちら！
→　python-rapidminerでpythonからRapidMinerを呼び出す

できることだけでなく、できないことまでもしっかり調べて書いてくれた
実用的な記事が３位にランクイン！

そして、２位はこちら！
→“RapidMiner vs Python”データ分析初心者はどちらを勉強すべき？

Python関連はやっぱり根強い人気！図表も多様してわかりやすく書いてくれた印章でした！

そして栄えある１位は‥！

→　機械学習で株価予測の最初の一歩　～RapidMinerのwindowing株価データ扱い～

RapidMiner上級者向けに株価のデータを扱ったブログが１位にランクインでした！
最初からアクセス数が高かったわけではないのですが、
じわじわ人気が出始め、最終的にはぶっちぎりという結果になりました！

もちろん、ここからが大事です。結果から考察してみました。

その他の記事のアクセス数の推移を見ていても、超初心者向けは安定して見られていたり、
Pythonなどの人気キーワードはアクセス数が伸びやすいということもわかりました。

そこで、実際に、事例紹介や、人気キーワードで、記事を書いてみました、
それがこちらの２本。
RapidMiner vs KNIME ～市民データサイエンティストに向いているのはどっち？～
RapidMinerとPythonを使用した特異スペクトル変換法による変化検知

詳細なアクセス数は秘密‥とさせていただきますが、
この２本も、その他の人気記事と同様のアクセス数の伸びを見せました！
やはり考察の方向性は合っていそう‥

人気のない記事についても考察、みんながつまづくとおもっていた前処理系の記事は
なかなかアクセス数が伸びず、意外な結果となりました。

その他、研修としても位置付けていたこのPJ,
新卒メンバーの上長たちからもコメントをもらいました。

新しい取り組みだったにもかかわらず、ご協力いただいたみなさま、ありがとうございました！

こうして夏から続いた４か月のPJは幕を下ろした‥のですが！

１２月のアクセス数をふと振り返ってみると、

機械学習で株価予測の最初の一歩　～RapidMinerのwindowing株価データ扱い～　の記事が、
なんと、８月～１１月の閲覧数を１２月の１か月だけで上回るほどアクセス数が急増！

考察から、こういう記事はアクセス数が上がりそう！と更新したこの２本も、
他のブログの平均アクセス数の約３倍をたたき出すという人気っぷり！
RapidMiner vs KNIME ～市民データサイエンティストに向いているのはどっち？～
RapidMinerとPythonを使用した特異スペクトル変換法による変化検知　

このまま終わらせてはいけないと思い、今後は新卒だけでなく、
全社単位でブログ更新をしていけたらと思います、また状況をお知らせしますね！