Wikipedia 是一個全世界人都在使用的百科全書，我們可以從 Wikipedia 上面各個主題的使用狀況來分析出一些有趣的結果，例如軟體的普及程度等，另外也可以用來作為判斷軟體是否具有發展性的一個參考。
這裡我們針對矩陣計算軟體、作業系統等議題，分別使用 R 來抓取 Wikipedia 上面的使用資訊，並畫出圖表來分析，看看這些領域目前的情況。
矩陣計算軟體
首先來看 R 軟體本身的情況，下面這張是 R 語言近幾年在 Wikipedia 上面被查詢的狀況：
由這張圖可以看出來在這幾年中對 R 語言有興趣的人有成長的趨勢，而在 2009 年一月份因為紐約時報登了一篇關於 R 的文章，所以當月的瀏覽量突然暴增，由於增加的量相當驚人，原作者還一度以為是 bug。
接下來我們再來看看 Octave 與 Scilab 兩個軟體的情況，這兩個軟體也是跟 R 很類似的軟體，首先是 Octave：
由圖中情況看起來，似乎對 Octave 有興趣的人沒有 R 來的多，再來看看 Scilab：
看起來比 Octave 更慘，如果您正在考慮學習哪一種矩陣計算工具，這個結果值得參考一下，畢竟使用者的多寡對於軟體的發展有一定的影響力，使用者太少的軟體，其發展與除錯的速度相對的會比較遲緩。
作業系統
首先來看最近很熱門的 Android：
看來從 Google 一推出後，對於 Android 有興趣的人不斷上升，到了 2011 之後，似乎增加的速減緩了。接著來看 Linux：
看起來都是很穩定的樣子。跟 Linux 很像的 FreeBSD：
也是很穩定沒什麼變化，但是跟 Linux 比起來就差一大截。接著看一下微軟的 Windows：
可能微軟的 Windows 已經家喻戶曉了，所以上 Wikipedia 查 Windows 的人沒有非常多，跟 Linux 差不多。最後來看個有趣的 iPad：
在 2010 年年初 iPad 剛上市時造成轟動，瞬間的查詢量非常高，隨後就降下來，跟 Google 推出的 Android 相比截然不同，也許是兩家公司的行銷手法不一樣所導致的。
R 程式碼
以下是用來分析的 R 函數原始程式碼：
wikiStat <- function (query, lang = 'en',
monback = 12,
since = Sys.Date() ) {
#load packages
require(mondate)
require(XML)
namespace <- c("a" = "https://www.w3.org/1999/xhtml")
wikidata <- data.frame()
#iterate "monback" number of months back
for (i in 1:monback) {
#get number of days in a given month and create a vector
curdate <- strptime(mondate(since) - (i - 1), "%Y-%m-%d")
previous <- strptime(mondate(since) - (i - 2), "%Y-%m-%d")
noofdays <- round(as.numeric(previous - curdate), 0)
days <- seq(from = 1, to = noofdays, by = 1)
#build url
if(curdate$mon + 1 < 10)
{
dateurl <- paste(as.character(curdate$year + 1900), "0",
as.character(curdate$mon + 1), sep = "")
}
else
{
dateurl <- paste(as.character(curdate$year + 1900),
as.character(curdate$mon + 1), sep = "")
}
url <- paste("https://stats.grok.se/",
lang, '/',
dateurl, '/',
query,
sep = "")
#get and parse a wikipedia statistics webpage
wikitree <- xmlTreeParse(url, useInternalNodes=T)
#find nodes specifying traffic
traffic <- xpathSApply(wikitree,"//a:li[@class='sent bar']/a:p",
xmlValue, namespaces = namespace)
#edit obtained strings (sometimes its in the format
# of e.g. 7.5k meaning 7500)
traffic <- gsub(".", "", traffic)
traffic <- gsub("k", "00", traffic)
traffic <- as.numeric(traffic)
#it seems that there is some kind of a bug in wikipedia statistics
#and the results are shifted by one day in a month - this is a fix
if(length(traffic) > noofdays) {
traffic <- traffic[2:length(traffic)]
}
#create daily dates relating to traffic vector
#and create a dataframe
days <- seq(from = 1, to = length(traffic), by = 1)
yearmon <- rep(paste(curdate$year + 1900,
curdate$mon + 1, sep = "-"),
length(traffic))
date <- as.Date(paste(yearmon, days, sep = "-"), "%Y-%m-%d")
wikidata <- rbind(wikidata, data.frame(date, traffic))
}
#remove rows that are missing (due to the bug?)
wikidata <- wikidata[!is.na(wikidata$date),]
#return dataframe
return(wikidata)
}
wikiPlotStat <- function(wikitraffic,
title = "Wikipedia statistics") {
require(ggplot2)
#create a plot
wikiplot <- ggplot() + geom_bar(aes(x = date, y = traffic,
fill = traffic),
stat = "identity",
data = wikitraffic) +
opts(title = title)
#...with no legend and a theme that fits colours of my blog ;)
wikiplot <- wikiplot + theme_bw() + opts(legend.position = "none")
return(wikiplot)
}
在使用前要先確定 mondate 與 XML 這兩的套件有沒有裝，若是沒有裝就要先裝才能使用：
install.packages("mondate")
install.packages("XML")
然後就將上面兩個函數的定義複製貼到 R 中執行，或是存成一個 R 程式檔 script.R，使用 source 的方式：
source("script.R")
接下來就可以開始分析了，例如要分析 R_(programming_language) 在 Wikipedia 上面被查詢的狀況：
ar <- wikiStat("R_(programming_language)",
monback = 45, lang= 'en')
wikiPlotStat(ar,
"Wikipedia search traffic for 'R (programming language)'")
因為在分析時 R 要從網路上抓取資料，所以分析的時間會比較久，網路比較慢的人要比較有耐心。