1、总体宏观洞察 负责人 @HalloMelon，@Tenth-crew，@gloriaaa0312

[will-ww]

以下给出一些分析建议，供参考，希望结合已有的内容进行优化和扩展~

1. 总体宏观洞察

1.1 开源事件：全球开源生态的活跃度

1.1.1. 全球开源事件趋势：GitHub 全域分析

• 分析目标：通过 GitHub 全域事件的年度变化，揭示全球开源生态的活跃度和趋势。
• 分析维度：
  • 2019-2024 年（近六年）事件总量的增长率对比。
  • 各类事件（Push、Pull Request、Issue、Watch 等）的分布及变化。
  • 年度活跃高峰期和低谷期的时间节点分析。
• 优化点：
  • 增加对不同事件类型增长贡献率的分解分析，找出事件类型的驱动力。
  • 探讨高峰期是否与特定的全球技术热点（如 AIGC、云原生）相关。

1.1.2. GitHub 与 Gitee 的总事件数趋势比较

• 分析目标：对比 GitHub 和 Gitee 的事件量及其变化趋势，挖掘中国开源生态发展特点。
• 分析维度：
  • GitHub 和 Gitee 前 3 万活跃仓库的事件数量对比。
  • 两个平台事件类型分布的差异（如 Gitee 是否更聚焦于企业协作需求）。
  • 平台之间增速差异分析，揭示 Gitee 的增长潜力。
• 优化点：
  • 增加平台用户行为模式分析，展示两者在 Pull Request 和 Issue 等核心协作事件上的差异。
  • 探讨 Gitee 是否更能满足本地开发者需求（如更高的 PR 审查率）。

1.1.3. GitLink 平台事件分析

• 该部分需要协调

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1.2 活跃仓库：开源生态的核心参与者

1.2.1. GitHub 全域活跃仓库数目趋势

• 分析目标：通过 GitHub 活跃仓库数量的变化，揭示全球开源生态的核心项目活跃度趋势。
• 分析维度：
  • 年度活跃仓库数量的增长趋势。
  • 活跃仓库的头部项目与长尾项目的分布（Pareto 法则）。
  • 仓库活跃度的均值与中位数变化，分析整体活跃水平的变化。
• 优化点：
  • 增加对“活跃仓库生命周期”的分析——长时间保持高活跃度的仓库与新兴仓库的比例变化。
  • 结合头部仓库的 OpenRank 值，评估其在全球生态中的主导地位。

1.2.2. GitHub 和 Gitee 活跃仓库活跃度趋势对比

• 分析目标：对比 GitHub 和 Gitee 平台的活跃仓库活跃度，挖掘中国开源项目的成长轨迹。
• 分析维度：
  • 两个平台前 3 万活跃仓库的平均活跃度变化。
  • 不同类型的事件（PR、Issue 等）对活跃度的贡献对比。
  • 中国仓库是否呈现出更高的参与深度（如 PR 审查率和合并率）。
• 优化点：
  • 针对 Gitee，分析其头部项目是否开始在全球生态中占据更高影响力。
  • 增加对 Gitee 长尾项目的分析，探讨中小型开源项目的活跃度提升。

1.2.3. GitHub 和 Gitee 活跃仓库 OpenRank 趋势对比

• 分析目标：通过 OpenRank 值的对比，揭示两大平台活跃仓库的影响力差异。
• 分析维度：
  • GitHub 和 Gitee 平台前 3 万仓库的 OpenRank 分布。
  • 中美仓库与中国本地仓库（Gitee）在 OpenRank 上的对比。
  • OpenRank 趋势分析：Gitee 是否在缩小与 GitHub 的差距。
• 优化点：
  • 结合 OpenRank 高分仓库的案例分析，展示中国头部项目的全球影响力（如 OpenHarmony、PaddlePaddle）。
  • 对比不同领域（如数据库、AI、大模型）的 OpenRank 表现，挖掘中国项目的技术优势。

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1.3 活跃用户：开发者的全球化参与

1.3.1. GitHub 全域活跃用户数量趋势

• 分析目标：揭示全球活跃开发者数量的增长趋势及其区域分布。
• 分析维度：
  • 全球活跃用户数量的年度增长率。
  • 开发者的行为分布：PR 提交者、Issue 评论者、代码审查者等角色。
  • 活跃用户的核心贡献比例：头部开发者是否贡献了绝大部分事件。
• 优化点：
  • 增加对开发者行为模式的分析（如中国开发者是否更倾向于代码贡献）。
  • 深入分析全球开发者的角色转化率（如从探索者到贡献者的转化过程）。

1.3.2. 活跃用户地理分布与排名

1.3.2.1 全球开发者地域分布

• 分析目标：展示全球开发者的分布特征，重点关注中美印的开发者参与度。
• 分析维度：
  • 各国开发者的数量和占比。
  • 开发者活跃度对比（年度事件总量平均值）。
  • 中印等新兴经济体开发者的增长幅度。
• 优化点：
  • 增加对区域特征的探讨（如中国开发者在 AI、大模型领域的贡献特点）。
  • 主意：今年有了全球行政区划的细粒度标签数据，可以好好利用

1.3.2.2 中国开发者地域分布

• 分析目标：挖掘中国开发者的地域分布特点，分析区域间的差异。
• 分析维度：
  • 北上广深与中西部地区开发者数量的占比。
  • 各地区开发者的活跃度和贡献类型。
  • 区域经济发展与开发者活跃度的关联性。
• 优化点：
  • 深化区域对比，探讨中西部是否在崛起（如成都、武汉的开发者增长趋势）。
  • 增加对高校开发者的分析，评估 OSPP 等项目的影响。

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1.4 开源许可证：开源合法性与合规发展的演变

1.4.1. 使用开源许可证的仓库数量

• 分析目标：统计全球和中国活跃仓库使用开源许可证的比例，评估合规意识的提升。
• 分析维度：
  • 使用许可证的仓库占比变化（全球 vs 中国）。
  • 许可证类型的分布（MIT、Apache、GPL 等）。
• 优化点：
  • 增加对不使用许可证仓库的风险评估，探讨合规的重要性。

1.4.2. 开源许可证种类变化趋势

• 分析目标：分析开源许可证种类的多样性及其增长趋势。
• 分析维度：
  • 近五年新兴许可证（如木兰、CERN）的增长情况。
  • 中国本地许可证的使用率变化。
• 优化点：
  • 对比国内外许可证种类，探讨新兴许可证的推广效果。

1.4.3. 使用木兰系列许可证仓库数量变化趋势

• 分析目标：评估木兰许可证的普及程度及其影响。
• 分析维度：
  • 使用木兰许可证的仓库数量及增长趋势。
  • 木兰许可证在特定领域（如政府项目、国企项目）的应用情况。
• 优化点：
  • 案例分析：展示木兰许可证在某些头部项目中的成功实践。

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1.5 编程语言：技术趋势的反映

1.5.1. 2024 年开发者使用编程语言榜单

• 分析目标：统计全球和中国开发者最常使用的编程语言。
• 分析维度：
  • 全球语言使用 Top10 排名。
  • 中国开发者使用语言的特点（如 Python 的增长）。
• 优化点：
  • 对比 GitHub 和 Gitee 的语言分布，探讨平台特性。

1.5.2. 2019-2023 年开发者使用编程语言趋势

• 分析目标：分析全球和中国编程语言的长期变化趋势。
• 分析维度：
  • 近五年语言使用量的增长率（特别是 TypeScript、Rust）。
  • 新兴语言的崛起与传统语言的变化。
• 优化点：
  • 增加领域特定分析（如 AI 项目是否推动 Python 的使用）。