datawhalechina/quant-for-beginners — GitHub trend

◂ BACK TO LEADERBOARD

FINDING #992 · UNIT ID 1254959609

datawhalechina/quant-for-beginners

[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000125

ENGAGEMENT0.20

FRESHNESS1.00

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

14% OF STARS IN ARCHIVE

[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:

S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS

S8 · KEYWORD-STUFFED OR EMPTY DESCRIPTION

Growth Telemetry

VELOCITY /D

16.67

ACCEL

+0.50

RETENTION

100.0%

PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 50 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

133,804

FOLLOWERS

30,618

OWNER ★

362,841

Engagement Signals

FORKS

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 50 / 50 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datawhalechina/quant-for-beginners собрал 50 звёзд за окно, тогда как у автора всего 30,618 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 133,804. Это даёт surprise-индекс 0.000125 (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.

Related Findings

RANKS ABOVE 7% OF 1069 FINDINGS

#792Mjrovai/EdgeML-with-Raspberry-Pi[ JUPYTER NOTEBOOK ]0.00102 #858NVIDIA-AI-Blueprints/cuFOLIO[ JUPYTER NOTEBOOK ]0.000418 #02Mesh-LLM/mesh-llm[ RUST ]0.71 #04muscriptor/muscriptor[ PYTHON ]0.63 #09yuku-toolchain/yuku[ ZIG ]0.45

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 1069 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.000.01-0.01ABOVE 7%

VELOCITY16.6715.33+1.33ABOVE 52%

RETENTION100.0%33.3%+66.7 PPABOVE 98%

FORKS5345+8ABOVE 52%

SURPRISE0.000.05-0.05ABOVE 1%