visualizing.jp サイト解析まとめ

基本情報

サイトトップhttps://visualizing.jp

HTMLサイズ

1ページ平均HTML(バイト)34876.65

内部リンク集計

リンク総数316

外部リンク集計

リンク総数91

メタ情報

meta description平均長367.05
OGPありページ数20
Twitterカードありページ数20

HTML言語 分布

キー割合
ja-jp85.00%
ja15.00%

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316
ページあたり内部リンク平均36.05

内部リンク 深さヒストグラム

キー
058
1487
2176

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
https://visualizing.jp/58
https://visualizing.jp/categories/consume/30
https://visualizing.jp/categories/chart/27
https://visualizing.jp/categories/technology/24
https://visualizing.jp/categories/principle/20
https://visualizing.jp/categories/education/19
https://visualizing.jp/categories/event/19
https://visualizing.jp/about/18
https://visualizing.jp/search/17
https://visualizing.jp/archives/17
https://visualizing.jp/link/17
https://visualizing.jp/word-clouds/7
https://visualizing.jp/word-bubble/7
https://visualizing.jp/scatterplot-matrix/6
https://visualizing.jp/correct-the-map/6
https://visualizing.jp/classification-and-coloplethmap/6
https://visualizing.jp/distance-to-downtown-from-airports/5
https://visualizing.jp/craig-projectionh/5
https://visualizing.jp/atlases-of-world-history/5
https://visualizing.jp/brain-drain/5

キーワード分析(KeywordMap)

ワードクラウド上位

重み
読者1
バンプ0.875
JUDGIT0.5
府省庁0.5
主要施策0.5
データジャーナリズム0.475117
ビースウォーム0.475117
だが0.380094
では0.380094
たとえば0.380094
Diagram0.375
COVID0.375
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時間の歪み0.375
頭脳流出0.375
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より引用0.375
仮説や切り口が思いつかないけど0.375
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ここでは0.309953
データ0.28507
Journalism0.28507
そして0.28507
以下0.28507
ただ0.28507
Beeswarm0.28507
この0.28507
です0.28507
Alluvial0.25
がある0.25
中央0.25
旬報社0.25
朝日新聞0.25
1950年代以降0.25
オープンデータ0.25
アワード0.25
見せ方0.25
短期賃貸0.25
ニューヨーク0.25
Atlases0.25
world0.25
history0.25
アトラス0.25
beeswarm0.25

共起語上位

語1語2スコア共起ページ数
httpswww2.60126616
Corrieredella2.34104612
Seradella2.34104612
articlepeteraldhous2.34104612
buzzfeednewscom2.27825112
articlecom2.27825112
buzzfeednewswww2.22244912
主要施策府省庁2.13097812
Journalismは残念ながら現在休刊中ですがに掲載された著者自身による記事の転載です2.0195158
Amazonなどでバックナンバーを入手することができますJournalismは残念ながら現在休刊中ですが2.0195158
Amazonなどでバックナンバーを入手することができますので2.0195158
ので機会があればぜひお手にとってください2.0195158
デジタルトランスフォーメーション2.0195158
Atlasesworld2.0195158
historyworld2.0195158
Howread2.0195158
Braindrain2.0195158
skiesspies2.0195158
これまで検索が難しかった国の事業予算の使いみちを全文横断で検索できるサービス2.0195158
が登場したどんな事業でどの省庁からどの企業へいくら支払われたのか2.0195158
どんな事業でどの省庁からどの企業へいくら支払われたのか通常のウェブ検索の感覚で利用することができる2.0195158
フリーワード検索仮説や切り口を持っている人のための2.0195158
フリーワード検索メタデータ検索2.0195158
の三種類の検索モードが用意されているクロスフィルター検索2.0195158
アメリカとイギリスの事例を取り上げる代表的な事例として2.0195158
と比較して機能的には大きな違いはないが2.0195158
機能的には大きな違いはないが特徴は異なる2.0195158
CEOによる主導で連邦政府や元MS2.0195158
CEOによる主導で誰から得たお金を誰へ支払っている2.0195158
という組織や人種が表立って登場していない誰から得たお金を誰へ支払っている2.0195158
数値をそのまま出すにとどまらず自分の世帯年収2.0195158
納税額自分の世帯年収2.0195158
から換算した納税額2.0195158
から換算した自分ゴト化を促している2.0195158
テックやガブテック系の活動や事例の増加という流れ2.0195158
そういった個別の流れが織りなす時代の潮流の中の一つにテック系の活動や事例の増加という流れ2.0195158
このJUDGITそういった個別の流れが織りなす時代の潮流の中の一つに2.0195158
このJUDGITも位置づけられるのではないか2.0195158
DoesMoney2.0195158
comwww2.01566311
Journalism本記事は朝日新聞社ジャーナリスト学校による1.9469158
skiesより引用1.9469158
チャートバンプ1.93049812
CorriereSera1.8669629
LetturaSera1.8669629
articlebuzzfeednews1.8669629
AlluvialDiagram1.8580618
Journalismジャーナリズム1.8580618
Beeswarmプロット1.8580618
BeeswarmPlot1.8580618

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