Dieses Unternehmen ist das 819. am beliebtesten in der hindi Wikipedia. Artikel "बंसल लर्निंग" in der hindi Wikipedia hat 26.8 Punkte für Qualität (Stand 1. August 2024). Der Artikel enthält 4 Referenzen und 4 Abschnitte. Der Artikel enthält auch eine Vorlage für Qualitätsmängel, die den Qualitätsfaktor verringert.
Im Juli 2024 wurde der Artikel "बंसल लर्निंग" von 2 Autoren in der hindi Wikipedia bearbeitet (1165. Platz) und von 2 Autoren in allen Sprachen verfasst.
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Der Artikel "बंसल लर्निंग" belegt den 819. Platz im lokalen Ranking der Geschäft in der hindi Wikipedia in der ganzen Zeit.
Der höchste Autoreninteresse-Rang aus dem Jahr 2001:
Der höchste Beliebtheitsrang aus dem Jahr 2008:
Es gibt 1 Sprachversion für diesen Artikel in der WikiRank-Datenbank (von den berücksichtigten 55 Wikipedia-Sprachausgaben).
Die Qualitäts- und Beliebtheitsbewertung basierte auf Wikipedia-Dumps vom 1. August 2024 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Hindi: Nr. 20962 06.2017 |
Global: Nr. 2717242 09.2019 |
| Bester Rang | Hindi: Nr. 945 05.2016 |
Global: Nr. 871402 07.2024 |
Am 15. Dezember 2024 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Syrien, Baschar al-Assad, Hundert Jahre Einsamkeit, Ayrton Senna, Mayotte, Kraven the Hunter, Amad Diallo, Elisabeth von Österreich-Ungarn, Red One – Alarmstufe Weihnachten, Nekrolog 2024.
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Das Projekt dient der automatischen relativen Auswertung der Artikel in den verschiedenen Sprachversionen von Wikipedia. Derzeit ermöglicht der Dienst den Vergleich von über 44 Millionen Wikipedia-Artikeln in 55 Sprachen. Die Qualitätsbewertung von Artikeln basiert auf Wikipedia-Dumps vom August 2024. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juli 2024 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2023... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
