Github Trends®
2559 findingsmedian surprise 0.00074window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #2017 · UNIT ID 720853375
DataExpert-io/data-engineer-handbook
This is a repo with links to everything you'd ever want to learn about data engineering
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000186
ENGAGEMENT0.49
FRESHNESS1.39
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.91
ACCEL
-0.06
RETENTION
2.8%
PEAK 2026-02-07 · FORK-RETENTION 74.7% · 523 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
15,583
FOLLOWERS
3,201
OWNER ★
45,904

Engagement Signals

FORKS
7,950
ISSUE AUTH
2
PR AUTH
2
UNIQUE STARGAZERS 522 / 523 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

DataExpert-io/data-engineer-handbook собрал 523 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3,201 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 15,583. Это даёт surprise-индекс 0.000186 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 74.7% и 4 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 2559 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 21%
VELOCITY2.912.88+0.02ABOVE 50%
RETENTION2.8%6.3%-3.5 PPABOVE 21%
FORKS7,9501,183+6,767ABOVE 89%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 24%