6、开源项目洞察 负责人 @l1tok，@YaoYao-Pig

[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~

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六. 开源项目洞察

整体目标

从项目分类和特定细分领域的角度出发，系统分析开源项目的类型、主题热点及其发展趋势，挖掘热门项目和技术方向，揭示开源生态中不同项目的相对地位和增长路径。通过深入解析项目数据，帮助更好地理解开源生态的多样性及其驱动因素。

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6.1 项目类型

分析目标

• 按照项目类型（例如框架、库、工具、应用等）对开源项目进行分类，分析不同类型在数量和影响力（OpenRank）上的分布特征。
• 评估不同类型项目在过去五年中的增长趋势，分析各类型项目在开源生态中的重要性变化。

分析维度

1. 项目类型数量比例：统计各类型项目的数量占比（例如，库型项目 vs 应用型项目）。
2. 项目类型 OpenRank 加总比例：各类型项目对整体开源生态 OpenRank 的贡献比例。
3. 近五年不同项目类型的 OpenRank 变化趋势：评估各类型项目的增长速度和趋势。

优化点

• 增加对不同项目类型之间关联性的分析，例如，框架型项目是否带动了库型项目的增长。
• 结合领域分析，探索不同项目类型在特定技术领域中的表现差异（如 AI 中库型项目和工具型项目的增长趋势）。

可视化形式

1. 饼图：展示不同项目类型的数量比例和 OpenRank 加总比例。
2. 时间序列折线图：展示不同项目类型的 OpenRank 变化趋势。
3. 堆叠柱状图：对比各类型项目的数量与 OpenRank 总值变化。

预期洞见

• 哪些类型的项目（如框架、工具）对开源生态的贡献最大。
• 开源生态中是否出现了某些类型项目的爆发性增长（如生成式 AI 工具型项目）。
• 不同项目类型在过去五年中影响力的变化轨迹。

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6.2 项目 Topic 分析

分析目标

• 按照项目的 Topic 标签，对开源项目进行主题分析，挖掘热门技术方向和趋势。
• 通过热门 Topic 的 OpenRank 总值变化，揭示技术热点的成长路径。

分析维度

1. 热门 Topic 排行榜：统计最受欢迎的 Topic，并评估其影响力（如 OpenRank 总值）。
2. 热门 Topic 的 OpenRank 趋势：评估热门 Topic 的仓库总 OpenRank 随时间的变化，识别持续增长或衰退的技术趋势。
3. Topic 的技术分布：分析热门 Topic 在不同技术领域中的分布。

优化点

• 增加对 Topic 关联网络的分析，揭示热门 Topic 之间的关系及技术方向的融合（如 AI 和数据分析的交叉）。
• 对比全球热门 Topic 与中国热门 Topic，分析区域技术偏好差异。

可视化形式

1. 词云图：展示热门 Topic 的排名及权重分布。
2. 时间序列折线图：展示热门 Topic 的 OpenRank 总值变化趋势。
3. 主题关联网络图：展示热门 Topic 之间的关联性。

预期洞见

• 哪些 Topic 是持续热门的技术方向（如 AI、云原生）。
• 新兴 Topic 是否正在快速崛起（如生成式 AI）。
• 不同技术领域的热门 Topic 分布是否具有明显差异。

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6.3 数据库领域项目分析

分析目标

• 深入解析数据库领域的开源项目，挖掘细分子领域（如关系型数据库、分布式数据库、NewSQL）的项目表现和趋势。
• 通过开源象限图对数据库领域项目进行分类分析，揭示头部项目和新兴项目的竞争格局。

分析维度

1. 数据库领域各子领域榜单：
   • 2023 年 OpenRank 和活跃度 Top 10 项目。
   • 各子领域（如关系型数据库、分布式数据库）的头部项目。
2. 子领域项目的五年变化趋势：
   • 各子领域 OpenRank 和活跃度的年度变化。
   • 子领域内头部项目的崛起或衰退。
3. 开源象限图：
   • 基于项目的 OpenRank 和活跃度，将数据库项目分为四类：明星项目（高 OpenRank、高活跃度）、潜力项目、稳定项目和低影响力项目。

优化点

• 增加对中国数据库项目（如 TiDB、OceanBase）的专项分析，评估其在全球数据库生态中的地位。
• 对比传统数据库（如 MySQL）与新兴数据库（如分布式数据库）的表现差异，揭示技术趋势。

可视化形式

1. 表格：展示数据库领域各子领域 2023 年 OpenRank 和活跃度 Top 10 榜单。
2. 时间序列折线图：展示子领域 OpenRank 和活跃度的变化趋势。
3. 象限图：展示数据库项目的开源象限分布。

预期洞见

• 数据库领域的主导项目和新兴项目如何演变。
• 不同子领域（如分布式数据库、HTAP）的技术趋势及头部项目。
• 中国数据库项目是否在某些子领域具备全球竞争力。

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6.4 生成式 AI 领域项目分析

分析目标

• 聚焦生成式 AI 领域开源项目，分析该领域的增长趋势和头部项目表现。
• 评估生成式 AI 各子领域（如大模型框架、AI 绘图工具）的技术发展动态。

分析维度

1. 生成 AI 各子领域近 5 年增长趋势：
   • 不同子领域（如文本生成、图像生成、代码生成）的 OpenRank 和活跃度变化。
2. 生成式 AI 领域项目 Top 10 变化趋势：
   • 头部项目的 OpenRank 和活跃度五年变化情况。
3. 2024 年生成式 AI 项目 TOP 10 榜单：
   • OpenRank 和活跃度 Top 10 项目榜单，包括：
     1. OpenRank Top 10 项目（如 Hugging Face、Stable Diffusion）。
     2. 活跃度 Top 10 项目（如 MidJourney、LangChain）。

优化点

• 增加对生成式 AI 新兴项目的崛起速度分析（如 ChatGPT 相关生态项目）。
• 对比国内外项目在生成式 AI 领域的差异，分析中国项目的参与深度和竞争力。

可视化形式

1. 时间序列折线图：展示生成式 AI 领域子领域的 OpenRank 总值变化。
2. 表格：展示 2024 年生成式 AI 领域 OpenRank 和活跃度 Top 10 项目。
3. 气泡图：展示生成式 AI 头部项目的增长速度和活跃度分布。

预期洞见

• 生成式 AI 各子领域的主导项目和新兴项目表现如何。
• 生成式 AI 是否已经形成明显的头部效应（如大模型框架的集中化趋势）。
• 不同子领域（如文本生成 vs 图像生成）的技术增长速度和竞争格局。

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新增内容建议

6.5 开源项目国际化与区域分布分析

• 分析目标：
  • 评估开源项目的国际化参与程度和区域分布情况。
  • 分析中国项目在全球开源生态中的位置及其国际化趋势。
• 分析维度：
  1. 项目国际化程度：国际开发者贡献占比。
  2. 区域分布：各区域主导项目的数量与 OpenRank。
• 可视化形式：
  1. 地图热力图：展示开源项目的全球分布。
  2. 条形图：对比不同区域项目的 OpenRank 总值。
• 预期洞见：
  • 中国项目的国际化程度是否显著提升。
  • 不同区域在特定技术领域的优势分布（如 AI 项目在中美的对比）。

6.6 GenAI 生态项目分析

• 蚂蚁合作，参考这里和这里

[PureNatural]

6.3 数据库（需娄博做更多补充）
6.4 生成式AI
详细报告如下：
https://github.com/PureNatural/open-digger/blob/2024_technical_report/notebook/China_open_source_techinical_report_2024.ipynb

[birdflyi]

6.3 数据库及云原生相关数据补充：China_open_source_techinical_report_2024_py.ipynb