Github Trends®
9760 findingsmedian surprise 0.0099window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4481 · 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

SURPRISE0.00743
ENGAGEMENT0.30
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
4.57
ACCEL
-0.79
RETENTION
36.7%
PEAK 2026-08-22 · FORK-RETENTION 0.0% · 32 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
575
FOLLOWERS
381
OWNER ★
1,939

Engagement Signals

FORKS
270
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 32 / 32 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

PavelGrigoryevDS/awesome-data-analysis собрал 32 звёзд за окно, тогда как у автора всего 381 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 575. Это даёт surprise-индекс 0.00743 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 54%
VELOCITY4.573.71+0.86ABOVE 56%
RETENTION36.7%38.0%-1.4 PPABOVE 48%
FORKS27086+184ABOVE 77%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 42%