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SEO預測

要為不同的網站準備成長預測,而不是透過吸吮手指 SEO預測 並將其置於風中來完成,最好使用時間序列來創建一個預測系統(這是當我們談論隨著時間的推移觀察到的一系列值時) ,因此按時間順序排列)。

訪問次數與時間

時間序列分析的目標是多種多樣的,可以突出預測,稱預測為基於序列過去行為對變數未來值的估計。

顯然,雖然時間序列的未來值無法完全準確地預測,但為了使研究有意義,結果也不能完全隨機,隨著時間的推移,其行為存在一些規律性,這使得它成為可能進行建模,因此,在您的情況下,進行預測。

因此如果我們能夠在時間

序列的不同部分中找到規律性模式,我們也可 台湾电话号码数据 以使用基於機率分佈的模型來描述它們。

分析時間序列的第一個強制性步驟是呈現變數隨時間演變的圖表:

下一步是確定值序列是否完全隨機,或者相反,隨著時間的推移是否可以找到某種模式,因為只有在這種情況下我們才能繼續分析。

研究時間序列的傳統方法非常容易理解,基本上是將序列分解為幾個部分:趨勢、季節性或週期性變化以及其他不規則波動。

趨勢。它是變數在觀察期間內的大體方向,即序列平均值的長期變化。
季節性。它對應於變數在相對較短的時間內的周期性波動。
其他不規則波動。從序列中提取趨勢和週期性變化後,我們將留下一系列殘差值,這些殘差值可能是完全隨機的,也可能不是完全隨機的。
當我們查看圖表時,我們必須提取趨勢,看看是否存在可以使用與過去幾年相比的每月時間段輕鬆檢測到的季節性時段。

現在:為了消除這些其他不規則波動並檢測圖表的趨勢,我們將使用濾鏡。濾波器只不過是一個數學函數,應用於序列的值,產生具有某些特徵的新序列。

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為此,我們將使用指數平滑濾波器,其中所使用週期的最新數據比其餘週期的總和具有更大的權重,從而還可以平滑短期波動並突出長期趨勢或週期,從而減弱其他方法的缺點,例如簡單移動平均線,其中計算平均值的資料具有相同的權重。

平滑常數的選擇對於估計

未來預測至關重要。如果時間序列包含 為什麼客戶投訴對您的業務有好處 大量隨機變化,則優選較小的值作為平滑常數。這項斷言的原因是大部分預測誤差是由隨機變異引起的,因此較小的 α 值可以實現更好的預測。

相較之下,對於隨機變異性相對較小的時間序列,較高的平滑常數值具有在發生預測誤差時快速調整預測的優點,使預測能夠更快地對變化的條件作出反應。

實際上,α的值在0.1到0.9之間

在我們的例子中,我們將採用 0.8 的高平滑常數,因為我們相對於所呈現的圖表的一系列值沒有建立高隨機變異性,從而清楚地區分圖表中的趨勢和季節性。

如果我們的時間段較短,我們必須使用較小的平滑常數,因為我們無法與先前較長的時間段建立相關性,因此實質隨機性會更高。

一旦我們根據我們估計的結果和最終達 名譽互換 到的結果調整一段時間內的平滑常數和實際值,我們將能夠做出更準確的預測。

例如,如果我們在較短的時間內使用根據我們操作的媒介(例如互聯網)調整的真實值,我們將獲得不同的結果,但會具有更高水平的實質性隨機性。

因此,我們改變了先前預測的結果,即在較短時間段內的實際值,但同時使用較低的平滑常數進行調整,這同時為我們提供了更大的隨機性。

因此,透過減少時間段內的實際值和平滑常數,我們得到訪問次數的偏差為 3.8%,假設一段時間內的實際值較低,則相對於實際值的百分比偏差較大較長週期內的值,直到達到不提供偏差的調整後的平滑常數。

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