數據，只有在充滿智慧的運用它，才能發(fā)揮出其應有的功效。這不，作為一名開源項目的維護者，以可以利用數據來助自己一臂之力。

當獲取到很多的信息之后，就可以做很多事，比如：

• 理解用戶對一個新功能是怎么反應的
• 搞清楚新用戶是從哪里來的
• 鑒別，并且決定是否支持一個跑偏的使用場景或者功能
• 量化你項目的流行程度
• 知道你的項目是怎樣被別人使用的
• 通過贊助商或者贊賞掙點小錢

舉個例子，Homebrew 就利用谷歌數據分析，來幫助他們對工作進行了優(yōu)先級的區(qū)分：

Homebrew 是免費的，完全由志愿者在業(yè)余時間維護。所以，我們沒有資源去做詳細的 Hemobrew 用戶調查從而決定如何更好的設計未來的新功能以及對當前的工作分出優(yōu)先級。匿名的聚合用戶數據分析讓我們基于用戶如何，何地，何時使用 Homebrew 來優(yōu)先考慮某些補丁和功能。

流行程度并不能代表一切。每個人都是因為不同的原因參與到開源項目中來，如果你做項目維護者的原因是展示你的工作成果，公開你的代碼，或者只是為了好玩，那么度量標準可能對你來說就不是那么的重要。

如果你想對自己的項目有一個深層次的了解，那么請繼續(xù)閱讀下文介紹的分析項目活躍度的方法。