Github Trends®
9760 findingsmedian surprise 0.0099window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #8961 · UNIT ID 851644708
oxylabs/how-to-scrape-amazon-product-data
The process of extracting product data from Amazon using Python, including titles, ratings, prices, images, and descriptions.
[ ][ ORG ][ VERIFIED ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00024
ENGAGEMENT0.0148
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
7.43
ACCEL
+2.39
RETENTION
78.6%
PEAK 2026-08-25 · FORK-RETENTION 0.0% · 52 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
30,957
FOLLOWERS
782
OWNER ★
68,703

Engagement Signals

FORKS
12
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 52 / 52 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

oxylabs/how-to-scrape-amazon-product-data собрал 52 звёзд за окно, тогда как у автора всего 782 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 30,957. Это даёт surprise-индекс 0.00024 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 8%
VELOCITY7.433.71+3.71ABOVE 71%
RETENTION78.6%38.0%+40.5 PPABOVE 95%
FORKS1286-74ABOVE 14%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 7%