Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #9066 · UNIT ID 851644708
oxylabs/how-to-scrape-amazon-product-data
The process of extracting product data from Amazon using Python, including titles, ratings, prices, images, and descriptions.
[ ][ ORG ][ VERIFIED ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000135
ENGAGEMENT0.0148
FRESHNESS1.14
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.20
ACCEL
+0.21
RETENTION
34.6%
PEAK 2026-08-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 126 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
31,111
FOLLOWERS
783
OWNER ★
68,963

Engagement Signals

FORKS
12
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 126 / 126 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

oxylabs/how-to-scrape-amazon-product-data собрал 126 звёзд за окно, тогда как у автора всего 783 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 31,111. Это даёт surprise-индекс 0.000135 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 6%
VELOCITY4.203.67+0.53ABOVE 55%
RETENTION34.6%24.6%+10.0 PPABOVE 70%
FORKS12115-103ABOVE 10%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 6%