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birmannet.com サイト解析まとめ

基本情報

サイトトップhttps://birmannet.com

HTMLサイズ

1ページ平均HTML（バイト）96748.58

内部リンク集計

リンク総数42

外部リンク集計

リンク総数53

メタ情報

meta description平均長65
OGPありページ数16
Twitterカードありページ数16

HTML言語 分布

キー割合
ja100.00%

文字コード 分布

キー割合
utf-8100.00%

内部リンク分析（Internal）

ユニーク内部リンク数42
ページあたり内部リンク平均43.11

内部リンク 深さヒストグラム

キー値
0109
1489
2218
43

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
https://birmannet.com/category/programming/110
https://birmannet.com/94
https://birmannet.com/category/consideration/79
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https://birmannet.com/gemini-api%e3%81%a7%e3%82%b3%e3%83%bc%e3%83%89%e7%94%9f%e6%88%90%e3%82%92%e8%87%aa%e5%8b%95%e5%8c%96%e3%81%97%e3%81%a6%e3%80%81%e3%82%a8%e3%83%a9%e3%83%bc%e4%bf%ae%e6%ad%a3%e3%82%82ai%e3%81%ab/#comment-4219
https://birmannet.com/meet-new-movie/#comment-4119
https://birmannet.com/privacy-policy/19
https://birmannet.com/%e3%81%8a%e5%95%8f%e3%81%84%e5%90%88%e3%82%8f%e3%81%9b/19
https://birmannet.com/meet-new-movie/18
https://birmannet.com/search-similar-lyrics/15
https://birmannet.com/support-vector-macine/15

連絡先候補（Contacts）

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キーワード分析（KeywordMap）

ワードクラウド上位

語重み
IDF1
当サイトは0.348104
クッキー0.348104
Gemini0.311745
Frequency0.30418
まず0.266157
次に0.266157
Python0.263158
また0.252965
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このコードは0.248646
最後に0.228135
NewsAPI0.228135
例えば0.202924
以下のコードを実行して0.198917
Cookie0.198917
Google0.157895
を求めます0.155873
Yahoo0.155873
本記事では0.155743
Term0.15209
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Document0.15209
TfidfVectorizer0.15209
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内部リンク0.15209
price0.149188
データの取得は0.149188
job0.149188
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これはまるで0.149188
Moving0.149188
買われすぎ0.149188
売られすぎ0.149188
このスクリプトでは0.149188
を計算し0.149188
macd0.149188
解説0.149188
当サイトでは0.149188
をご覧ください0.135282
この記事では0.135282
https0.131579
以下に0.112735
しかし0.112735
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scikit0.105263
learn0.105263
なお0.105263
data0.099458

共起語上位

語1語2スコア共起ページ数
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DocumentFrequency2.62587820
DocumentInverse2.55208716
learnscikit2.55208716
Cookieクッキー2.44606318
BirmanNetcom2.29990819
FrequencyTerm2.18182816
userというエラーに遭遇しました2.17102710
user複数のCSVファイルを読み込み2.17102710
売られすぎ買われすぎ2.16855211
オンラインで読めるニュース記事の数は日々大量に増えています興味のあるテーマを深推りしたいと思っても2.1027718
対策などさまざまな場面で活用できるでしょう最新の技術動向やデータ分析手法を学び2.1027718
ここ数年で驚くべき進化を通りましたオンラインで利用できる生成AIは2.1027718
検討しながら活用することで開発者自身の学びにもつながります2.1027718
企業の決算や新製品発表など様々なニュースが影響しています株式市場で株価が上昇する背景には2.1027718
APIを利用するのが便利です2.06331710
APIは株式関連ニュースを検索できる無料2.06331710
pricestock2.05194312
そこで役立つのが興味のあるテーマを深推りしたいと思っても2.0083178
を使えば効率的な情報収集が可能になります2.0083178
は大量の文書集合における希少性を表します一般的に2.0083178
よく使われる単語一般的に2.0083178
などよく使われる単語2.0083178
などは重要度が低く2.0083178
は重要度が低く特定の文書にしか登場しない固有名詞などは重要度が高くなります2.0083178
を掛け合わせることで詳しくはウィキペディアの解説2.0083178
の計算です単語の重要度を算出する最初のステップは2.0083178
の計算ですは文書中の単語の出現回数をカウントし2.0083178
は文書中の単語の出現回数をカウントし文書全体の語数で割った値です2.0083178
この値が高いほど文書全体の語数で割った値です2.0083178
この値が高いほどその単語がその文書内で繰り返し使われていることを意味します2.0083178
は単語の希少性を評価します多数の文書を集め2.0083178
単語がいくつの文書に出現するかを計算し多数の文書を集め2.0083178
単語がいくつの文書に出現するかを計算し総文書数で割った値の対数を取ることで2.0083178
が高くなり多くの文書に出現する単語は2.0083178
が低くなりますニュース記事でキーワードを抽出する際は2.0083178
ニュース記事でキーワードを抽出する際は以下の手順で2.0083178
stopのパラメータには2.0083178
stopwords2.0083178
maxwords2.0083178
featuresmax2.0083178
featuresなどがあり2.0083178
などがあり用途に従って調整できます2.0083178
日本語の場合は用途に従って調整できます2.0083178
Janome日本語の場合は2.0083178
JanomeSudachiPy2.0083178
SudachiPyを組み合せ2.0083178
を組み合せトークン化したリストを2.0083178
さまざまな場面で活用できますは単にキーワードを抽出するだけでなく2.0083178
さまざまな場面で活用できます実際にプロジェクトで2.0083178

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