可视化你的 GitHub 仓库数据，发掘更多的细节GitHub Insights

GitHub 用的久了，偶尔看到一些爆款仓库（ Star 数量非常多）总会有一些想要对其中数据进行分析的冲动，最早一次是在 996ICU 仓库发布的时候进行的一个小小的分析（相关博文：对 996.icu 仓库 Stargazers 的一些小的分析），当时在完成了那个仓库的分析之后便感觉这种分析的操作应该是通用的，我们应该需要有能力可以对任意 GitHub Stargazer 进行一些分析，然而由于各种原因没有成功完成，在看到 timquan 的 timqian/star-history 之后，不禁感慨，大家手速都好快呀（跑~

Stargazer Register Times

其实对于一个 GitHub 仓库而言，除了 Stargazer 数量以外，还有很多可以用来作统计和可视化的指标，我们从一个简单的问题开始吧：

给我们仓库点 Star 的用户都是什么样子的人呢？

要回答这个问题，我们可以首先看看他们都是什么时候注册的，我们以两个仓库进行对比吧：「 d3/d3 」和「 996icu/996.ICU 」，在「 d3/d3 」中，用户的「注册时间-注册数量」的图是这样的：

相比较之下「 996icu/996.ICU 」仓库的「注册时间-注册数量」图是这样的：

对比一下可以发现 Star 「 996icu/996.ICU 」 仓库的用户普遍注册时间比 「 d3/d3 」 的要晚一些，而且在 2019 年的时候注册时间还出现了一个非常突出的点，让我们回忆一下这个仓库的上线时间同时标记一下这个仓库的 Star 数量和时间曲线图：

会发现这个项目在刚刚上线的时候有非常多的 Star，之后都比较倾向于平缓，那么那段陡增的 Star 有没有可能与这段用户有关呢？

Stargazer Avatars

有的时候，我会好奇：

给这些仓库点 Star 的人，他们的头像是怎样分布的呢？

继续用「 d3/d3 」和「 996icu/996.ICU 」作为对比，首先我们把他们的 Stargazer 数据全部拉下来，然后按照用户的 Follower 数量从小到大进行排序，并从左到右，从上到下拼接到一张图片中，就有了如下的情况，首先还是 「 d3/d3 」：

然后是 「 996icu/996.ICU 」

有没有发现 「 996icu/996.ICU 」 的图片中有一个非常明显的分层？从差不多 50% 的位置，以上的部分使用 GitHub 默认头像的用户较多。

除此之外，我们是不是还可以把 Stargazer 们的 Company 生成词云，了解一下他们所在公司的信息，或者根据他们留的邮箱情况来统计一下他们的邮件服务商分布呢？

其实有很多数据等待我们去发掘，为此，我专门做了一个站点，叫 GitHub Insights，地址是 https://github.re，欢迎来参观.

由于 GitHub 仓库众多，目前的爬取策略是每天更新一次 GitHub Trending 的所有仓库并生成相关的可视化图表，后续可能会根据大家的搜索结果相关做一个分析队列，并逐渐加入更多的分析数据项，目前如果你对某个仓库感兴趣，或者希望我收录某个仓库的话，暂时可以邮件联系我进行添加~

希望你会喜欢这个工具.