出前館 - 宅配ポータルサイトを運営する日本の会社. この会社は 7542番目 グローバルなウィキペディアランキングで最も人気のあるビジネス そして 87番目 で最も人気のあるウェブサイト 日本語版ウィキペディア. 日本語版ウィキペディアの記事「出前館」の品質点は 24.8 点です（2024年8月1日現在）。 この記事には 31 の参考文献と 10 のセクションが含まれています。 この記事には、品質スコアを下げる品質欠陥テンプレートも含まれています。
この言語版のウィキペディアでは、記事の品質が最も優れています。 また、この記事はその言語版で最も人気があります。
記事「出前館」の作成以来、その内容は日本語版ウィキペディアの登録ユーザー 20 名によって書かれ、すべての言語のウィキペディア登録ユーザー 128 名によって編集されました。
出前館はウィキペディアの世界都ビジネスランキングで7542位である。
出前館は日本語版ウィキペディアのローカル都ウェブサイトランキングで87位、世界都ウェブサイトランキングで1439位にランクインしている。
この記事は日本語版ウィキペディアで 229 回引用され、すべての言語でも 229 回引用されています。
2001 年からの著者の最も関心の高いランキング:
2008 年の最高人気ランキング:
WikiRank データベースには、この記事に関する 2 の言語バージョンがあります(考慮された 55 のウィキペディア言語版のうち)。
品質と人気の評価は、2024年8月1日のウィキペディアのダンプに基づいています (前年の改訂履歴とページビューを含む)。
以下の表は、最高品質の記事の言語バージョンを示しています。
| # | 言語 | 人気賞 | 相対的人気度 |
|---|---|---|---|
| 1 | 日本語版 (ja) 出前館 |
 | 987 317 |
| 2 | スペイン語版 (es) Demae-can |
 | 618 |
次の表は、先月で最も人気のあった記事の言語バージョンを示しています。
| # | 言語 | 人気賞 | 相対的人気度 |
|---|---|---|---|
| 1 | 日本語版 (ja) 出前館 |
 | 2 266 |
| 2 | スペイン語版 (es) Demae-can |
 | 24 |
次の表は、著者の関心が最も高い記事の言語バージョンを示しています。
| # | 言語 | 著者の関心賞 | 著者の相対的関心 |
|---|---|---|---|
| 1 | 日本語版 (ja) 出前館 |
 | 125 |
| 2 | スペイン語版 (es) Demae-can |
 | 3 |
次の表は、先月に著者の関心が最も高かった記事の言語バージョンを示しています。
| # | 言語 | 著者の関心賞 | 著者の相対的関心 |
|---|---|---|---|
| 1 | スペイン語版 (es) Demae-can |
 | 0 |
| 2 | 日本語版 (ja) 出前館 |
| 0 |
次の表は、引用数が最も多い記事の言語バージョンを示しています。
| # | 言語 | 引用指数賞 | 相対的引用指数 |
|---|---|---|---|
| 1 | 日本語版 (ja) 出前館 |
 | 229 |
| 2 | スペイン語版 (es) Demae-can |
 | 0 |
| ベストランク | 日本語版: 2651 08.2020 |
グローバル: 55281 08.2020 |
2025年4月6日の多言語ウィキペディアでは、インターネット ユーザーは次のトピックに関する記事を最もよく読んでいます: アドレセンス、ヴァル・キルマー、マインクラフト/ザ・ムービー、アレキサンダー・オベチキン、ドナルド・トランプ、2025年のF1世界選手権、ウェイン・グレツキー、訃報 2025年、ザ・ホワイト・ロータス、1923 (テレビドラマ)。
日本語版ウィキペディアでその日に最も人気のあった記事は次のとおりです: 清原果耶、名古屋アベック殺人事件、吉田鋼太郎、鈴木一真、やなせたかし、フジテレビのアナウンサー一覧、HANA (ガールズグループ)、渡邊渚、ウィッチウォッチ、九龍ジェネリックロマンス。
このプロジェクトは、さまざまな言語版の Wikipedia の記事を自動的に相対評価することを目的としています。 現時点では、このサービスでは 55 の言語で 4,400 万件以上の Wikipedia 記事を比較できます。 記事の品質スコアは、2024年8月のウィキペディアのダンプに基づいています。 著者の現在の人気と関心を計算する際には、2024年7月のデータが考慮されました。 著者の人気と関心の歴史的価値について、WikiRank は 2001 年から 2023 年までのデータを使用しました。 詳しくは
どこ：
どこ：
数式内の正規化されたメトリクスの値が四捨五入されているため、計算結果は若干異なる場合があります
