Rapp 公众号从2016年7月创立到现在已经过去一年的时间。在这一年时间里，Rapp 和大家分享了50多篇原创文章，共计46000多字。
判断一个公众号是否活跃，最关键的是阅读量和粉丝数。一些比较牛的公众号，粉丝可以上百万，一篇文章的阅读量10W+也是家常便饭。Rapp 和这些公众号相比就是小巫见大巫。尽管如此，Rapp 始终坚持发表自己原创的文章，并且公开所有代码，以便读者重复文章中的结果。不管阅读量和粉丝数如何，Rapp 将沿着这条道路坚定地走下去。
为了给自己一年来的付出做一个总结，我下载了公众号后台的数据，并以可视化的方式呈现给所有支持Rapp 的朋友们。
我下载的数据有3类：
- 从2016年7月到2017年7月，每天的文章阅读量
- 从2016年7月到2017年7月，每天的净增粉丝数（新增数-取关数）
- 每篇文章的发布时间
我的目标是：
- 展示文章阅读数（Number of Views）随时间增长的情况，找出增长迅速和缓慢的时间段
- 展示粉丝数（Number of Users）随时间增长的情况，找出增长迅速和缓慢的时间段
- 展示文章发布的时间，并和文章阅读数与粉丝数相关联
数据结构很简单，展示方法使用的是很常见的曲线图。只需要大家注意一下几点：
- 如何读取Excel文件中的表格，并存入data frame中
- 如何用最简单的方法整合（rbind）多个data frame
- 如何在x轴上标注日期（年和月）
- 如何将数据随时间变化的情况用动态图（GIF）的形式展示出来
具体的解决方法见下面的代码：
下面来看看结果：
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文章阅读数随时间的增长情况
Number_of_views.png
红色的竖线表示的是文章发布的日期，可以看到，在刚开始的几个月，Rapp 更新的速度很快，阅读量直线上升，但是到了2016年10月以后，Rapp 几乎停止了更新（原因是投出去的一篇研究论文被拒，需要大改，耗费了大量时间和精力），阅读量也停滞不前。到了2017年5月，随着又一波文章出炉，阅读量呈现出跳跃式地增长。
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粉丝数随时间的增长情况
Number_of_users.png
经历了一波快速增长后，到2016年10月已经有将近350人，随后就进入了缓慢的平台期。我突然想到二八法则：20%的时间积累80%的用户。经过一番计算，果然是这样（20%的时间积累75%的用户，近似满足二八法则）！也许这就是一种规律吧，想到这里心里好受了许多：）
时间序列的数据最适合用动态图来展示（看上去更酷）：
写作和健身一样，开始容易坚持难。面对寥寥的阅读数，我也曾有好几次想放弃Rapp，但是对R的热爱让我每次又坚持了下来。既然我的目标不是成为网红，又何必在意有多少人关注呢？写作是人生的一部分，而我的人生才刚刚开始……
