カットの下には、Hype Cycleのテクノロジーに関するいくつかのグラフと、ITからのハリウッドのトピックに関する多くのグラフがあります。XML対JOSNからMySQL対HBaseまでです。 一般的に、ソファ分析のための肥沃な地面。
誇大広告サイクル
ガートナーは毎年、技術の成熟サイクルを公開しています。 ウィキペディアを繰り返して、サイクルは「技術の出現」（技術についてのみ知っており、検索クエリがほとんどない）、「過度の期待のピーク」（誰もがこの技術に何ができ、どのように彼らの仕事に役立つか興味があります）の5つの段階で構成されていると言うことは不必要ではありません）、「幻想を取り除く」（誰もが発見し、あまりにも多くの希望があり、誰もこのトピックに関する情報を探していないことが明らかになった）、「欠点を克服する」（一部の愛好家は技術の状態を分析し続けている）、「生産性のプラトー」（最後にやっとわかる 技術はそれほど悪くないので、ある程度の人気があります）。 ステップは、時間軸の方向に沿って順番にリストされます。 グラフでは、これらのステップは垂直線で区切られています。 ウィキは言及されていませんが、第6段階があります。「忘却」です。馬のサドルや蒸気車の生産で発生したように、テクノロジーを使用するニッチがゼロになる傾向があります。
Gartnerチャートでは、X軸は相対時間であり、Y軸は技術の期待値です。 一見したところ、期待はテクノロジーに関連する検索クエリの数で非選択的に置き換えることができるようです。
好奇心のために
テクノロジーが指定されるシンボルは、テクノロジーが「生産性のプラトー」に達する推定時間です。
Googleトレンド
Googleトレンドは既にHabréで言及されていますが、非常にカジュアルです。 かつて、類似の機能を備えたGoogleトレンドとインサイト検索の2つのサービスがありました。 2012年、Search for Insightsは閉鎖され、その機能はGoogleトレンドに組み込まれました（ここでも、Wikipediaに送信されます）。
Googleトレンドでは、選択したクエリの人気度を正規化したグラフを提供しています。 つまり グラフは、特定の期間におけるリクエストの総数に対する受信したリクエストの数の比率を示しています。 一般に、グラフィックスを直感的にわざわざ知覚することはできません。 2004年以降利用可能なデータ。
また、Googleトレンドでは、リクエストが地球のどの部分で最も人気があったかを判断する機会があります。
一般に、各写真の下には、写真の受信元のグラフセットへのリンクがあります。 幸いなことに、GoogleのパラメーターはGETメソッドを介して受け入れられます。
公益サイクル検索
2009年からのサイクルは上に示されています。 青い丸でマークされたテクノロジーはすでに「生産性のプラトー」に達しているはずであり、白い丸は長い間その上にあったはずです。 Web 2.0、SOA、RFID、およびタブレットPCを使用してください。 そして何が起こった：
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全体として、タブレットを除いてまだ「欠点を克服する」ことがあります。これらは一般に、おそらく大量広告に関連する何らかの異常なグラフィックを持っています。
SOAに関して、「ブリッジング」にはXMLからJSONへの移行が関係しているというおかしなアイデアが浮上しました。 この図からわかるように、CORBAなどの初期のプロトコルはほとんど忘れられており、JSONは人気を集めており、すでにXMLに先んじています。
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私に関しては、2つのオプションがあります-誇大広告サイクルが機能しないか、「テクノロジーからの期待」の表示->関連する検索クエリの数が機能しません。
もちろん、特定のソフトウェア製品はテクノロジーではありませんが、誇大宣伝サイクルがそれらに適用可能であることを排除することはできません。 表示されたすべてのグラフの中で、Google Chromeの人気曲線は誇大広告サイクルに最も似ています。
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ハリウッドのテーマ
最も興味深いものに移りましょう。 Googleトレンドは、学習する言語、使用するソフトウェアを選択する際の追加の視点を提供します。
そのため、次の図から、ブラウザーで3Dシーンを表示することは、相続人と時代遅れのVRMLではなく、WebGLを使用することがより有望であることは明らかです。
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次の図は、与えられたセットからPythonを研究するための最も大きな視点を示しています。 もちろん意図の要素がありますが。
薬草
検索ポータルのグラフは、かつて非常に人気があったAltavistaの例を使用して、「忘却」段階を明確に示しています。
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データベースによれば、NoSQLのマストドンはSQLの世界のマストドンとはほど遠いものの、SQLの地位は失われており、NoSQLの人気が高まっていると言えます。
次の2つの画像は、両方の世界を示しています。 両方の画像のスケールでは、MongoDB曲線は同じ色です。
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UMLの人気が低下し、IDEFにまったく関心がないことに非常に驚いた。
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また、ソートアルゴリズムの人気のダイナミクスにも驚きました。これは、一定の範囲で変動するようですが、2005年にはそうではありません。
これらのアルゴリズムに対するリクエストの数は急激に減少しました
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取得したグラフから判断すると、実際の人気とリクエスト数の関係は、強いとは言えません。 ソートの人気を特に疑います。 このような減少を説明することは困難です-ITに関係のないGoogleユーザーの数が増加したか、計算アルゴリズムが変更されたか...
いずれの場合でも、Googleトレンドは、新しいテクノロジーまたはソフトウェアの選択に関するレポートの追加のサブセクションのソースとして機能します。
がんばって。
PSそして、はい、グラフの興味深い組み合わせのアイデアを得た場合-コメントを追加します。