Прогноз посещаемости сайта на основе трендов. Прогноз посещаемости сайта. Порой возникает необходимость сделать прогноз посещаемости сайта на ближайшее время.
![Журнал Посещаемости В Экселе Журнал Посещаемости В Экселе](http://www.orenklass.narod.ru/Rastem/electron/4.gif)
![Журнал Посещаемости В Экселе Журнал Посещаемости В Экселе](http://mikamanterephoto.com/23/monthly-budget-format-316.gif)
Эта задача легко решается по средствам анализа временных рядов. Временные ряды - они же ряды динамики позволяют изучать явления в развитии – во времени. Как меняется из месяца в месяц посещаемость на каком- нибудь интернет- ресурсе?
Как изменяется частотность по wordstat Яндекса определенного ключевого запроса? Изучение динамики начинается с построения так называемого ряда динамики, то есть таблицы, в которой представлены значения какого- либо показателя за последние периоды или же на определенные моменты времени. Каждое значение такого показателя называется уровнем ряда.
.вместе с редакцией журнала «Мир» участвовали в подготовке разворота, посвященного мировой статистике посещаемости выставок по искусству в На основе данных из таблицы в Экселе построим диаграмму, показывающую совместное распределение этих двух величин. Журнал посещаемости 1. Журнал посещаемости. 3. Февраль 1-5. Нужно нажать на вторую кнопочку слева и записать фамилию студента потом выделить нужную ячейку и воспользоваться условным форматированием, после этого написать формулу ЕСЛИ ПРОПУСКИ БОЛЬШЕ 2 И в завершение нажать 'ОК' Это, конечно шутка. Тема урока: Журнал учета посещаемости учащихся. Предмет: В помощь классному руководителю. Класс: 1 - 11. Оборудование: компьютерный класс, Microsoft Office Excel..
Различают интервальные и моментальные временные ряды. Первыми являются такие ряды, которые представляют собой некий итог процесса за определенный интервал времени – год, месяц, день и так далее.
Моментальные ряды – представляют собой такие, где уровни отражают состояние процесса в отдельные моменты времени. При изучении ряда динамики необходимо обращать внимание на его тенденцию, если таковая имеется.
Электронный журнал посещаемости в коррекционно-развивающей деятельности журнала был использован табличный редактор Microsoft Excel.
Выражение тенденции можно представить в виде уравнения, которое будет наилучшим образом его описывать. Такое уравнение называется трендом. Различают несколько видов тренда: линейный, логарифмический, полиномиальный, степенной и экспоненциальный.
Таким образом, начнем построение временного ряда. Собираем данные по посещаемости за предыдущие периоды, или сделаем выгрузку из Google Analytics. Представим данные в виде таблички с 2 столбцами.
Первый столбец период - в нашем случае это отчетный месяц, и второй столбец – количество посетителей пришедших с поиска за указанный период. Таким образом, мы получим интервальный временной ряд. Известно, что существует несколько видов прогнозов, мы сделаем текущий прогноз на 4 месяца. Это срок гарантии наступления вывода в ТОП1.
Таким образом, спрогнозируем количество посетителей с поиска, которые придут на сайт без каких либо изменений, проводимых на сайте. Прежде всего, нам нужно построить уравнения трендов линейного, логарифмического, полиномиального, степенного и экспоненциального и рассчитать прогноз на основе аппроксимирующих зависимостей. А затем определить какое из уравнений дает наиболее точный результат на основе расчета контрольных сумм. Определим, какая функциональная зависимость больше всего подходит для описания посещаемости сайта с поиска, и соответственно чего ожидать в последующие месяцы.
Построим и проанализируем данный процесс на основе разных зависимостей. Сделаем в Excel вот такую заготовку: Далее построим диаграмму. Для наглядности лучше выбирать точечную диаграмму с гладкими кривыми. Далее построим диаграмму. Для наглядности лучше выбирать точечную диаграмму с гладкими кривыми. На основании полученных уравнений заполним, приведенную выше таблицу, после чего произведем подсчет контрольных сумм по каждому столбцу.
Для выявления наилучшего тренда сверим их с главной контрольной суммой. В результате исследования динамики посещаемости, пришедших на сайт с поиска мы получили, что данная зависимость описывается полиномиальным уравнением второй степени: y = 0,8. Контрольная сумма посещаемости за анализируемый период, вычисленная по данной зависимости, наиболее близка к статистическим данным. Соответственно для прогнозирования посещаемости можно использовать полиномиальное уравнение тренда 2 порядка. Таким образом, на предстоящие четыре месяца, при отсутствии каких- либо изменений, на сайт с поиска придет в мае 2. Сведем данные в таблицу для наглядности и получим: Для более быстрого прогноза посещаемости, можно также воспользоваться встроенными в Excel функциями.
Но это тема уже для другого поста. Автор - специалист по Интернет- рекламе компании "Index.