Github Trends®
9591 findingsmedian surprise 0.00783window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3454 · UNIT ID 1028988827
PavelGrigoryevDS/awesome-data-analysis
🚀 500+ curated resources for Data Analysis & Data Science: Python, SQL, Statistics, ML, AI, Visualization, Cheatsheets, Roadmaps, Interview Prep. For beginners and experts.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00802
ENGAGEMENT0.42
FRESHNESS1.26
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
8% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.93
ACCEL
+0.10
RETENTION
35.8%
PEAK 2026-08-19 · FORK-RETENTION 20.0% · 148 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
575
FOLLOWERS
381
OWNER ★
1,939

Engagement Signals

FORKS
270
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 148 / 148 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

PavelGrigoryevDS/awesome-data-analysis собрал 148 звёзд за окно, тогда как у автора всего 381 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 575. Это даёт surprise-индекс 0.00802 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 20.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 64%
VELOCITY4.933.63+1.30ABOVE 61%
RETENTION35.8%24.8%+11.0 PPABOVE 71%
FORKS270120+150ABOVE 70%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 51%