在Stack Overflow数据团队，我们不必假设开发人员在哪里，他们使用什么工具：我们可以测量它！通过分析我们的流量，我们可以了解访问Stack Overflow的用户以及他们正在使用的技术。作为一系列即将到来的Stack Overflow数据分析的第一波，这里我们将展示一些关于我们可以在每个主要城市检测软件开发人员的例子。

在这篇文章中，我们将重点关注四个访问Stack Overflow的城市：旧金山，班加罗尔，伦敦和纽约。（这个帖子中使用的数据在公司内部是私有的）。

首先，我们将比较两个对软件开发最流行的美国城市：旧金山和纽约。

当开发人员使用编程语言或技术时，他们通常访问与之相关的问题。 因此，根据使用Python或Javascript标记的问题的流量，我们可以估计城市的软件开发在该语言中所占的比例。

例如，去年来自旧金山的问题浏览量为1.87亿，我们可以看到10.3％的访问是关于Python标签的问题，而纽约的流量为12.8％。

大多数这些常见技术看起来在纽约和SF流量中占有相同一的比例，但我们对其中的差异感兴趣。 什么标签（在200个最高流量标签中）说明了旧金山和纽约之间的最大差异？

一个明显的区别：纽约在微软程序开发人员中占有更大的份额。 许多在Microsoft技术栈中重要的标签，如C＃，.NET，SQL Server和VB.NET，在纽约占有的流量是旧金山的两倍。 这可能是因为在纽约有更常见的银行和金融公司使用这些技术。

此外在旧金山地区也有更常见的技术模式，特别是由Apple（Cocoa，Objective-C，OSX）和Google（Go，Android）开发的语言。 我们还可以看到几个有影响力的开源项目，特别是与Apache（Hive，Hadoop，Spark）相关的项目。

我们可以看到SF / NY比率与总访问量的比较，而不是只看其中剧烈的变化：

这证实了C＃（在纽约）和Android（在SF）脱颖而出作为显示不同行为的最高流量标签，与标签，如Excel，VBA，可可和Go显示更多甚至戏剧性的差异。 同时，Java标签在每个城市中具有大致相同的流量水平，以及诸如“字符串”，“正则表达式”和“性能”的几个“语言不可知”标签。

让我们将分析扩大到包括印度班加罗尔和英国伦敦。 这四个城市占所有Stack Overflow流量的11.1％。

这些城市中的每一个都是拥有“首都”的特殊标签，访问量多于其他几个城市。 是什么标签使这些城市在访问量保持领先呢？

以下分析填补了我们的故事：

伦敦软件开发人员使用微软技术栈的比例最高：虽然纽约的微软相关流量比旧金山更多，但我们看到伦敦的比例更大。由于伦敦和纽约都是金融中心，这表明之前我们关于微软技术往往与金融专业人士有联系的论断是正确的。

纽约在几个数据分析工具，包括pandas（Python 数据科学的使用库）和R领先。这可能是由于金融，学术研究和科技公司的数据科学的结合。这不是一个巨大的领先，但作为一个在纽约的R语言使用者，我个人仍然很高兴看到它！

班加罗尔拥有最多的Android开发，与其他三个城市相比，Android相关标签的流量是其两倍到三倍。班加罗尔有时被称为“印度的硅谷”，因为其蓬勃发展的软件出口行业，Android开发在其中发挥最大的作用。

旧金山的情况与纽约大致相同（Android除外）。特别是（因为山景城），它是无可争议的“世界的资本。”（这是真的，即使我们看看50个拥有最高流量城市，而不只是前4）。

这四个主要开发人员中心的初探是众多基于Stack Overflow流量告诉我们的关于全球软件工程生态系统的方式之一。 无论您是想了解开发人员，雇用他们，与他们互动，还是让自己的开发人员更有效率，我们都有解决方案来帮助您解决问题。 查看Developer Insights了解详情。