Сезонность. Кто считал?

Как вариант, веди собственную статистику сезонных запросов...

Еще давно была у меня идея написать скрипт ведения такой статистики, но все руки не доходят :(

А про шубы, дубленки, меха?

🚬

P.S. Можно в личку.

Хотя я и не Lenka

По Рамблеру, после компенсации роста общего числа запросов для совокупности шуба, шубы, шубу, шубн*, дубленк*

Max/Min ~8

Max Октябрь, Ноябрь

Min Апрель, Май

FWHH 4 месяца

Думаю, что для Яндекса форма примерно та же.

Интересно, что в 2003 есть пик в августе на уровне октября, вероятно за счет "шубных туров" и пр. В 2004 г. этого пика нет, вероятно потому что туры кончились. Другой момент - дубленки любят чистить, хотя на форму сигнала это не сильно влияет.

HTH.

Странные ты какие-то цифры пишешь. Мне бы интересно взять например один запрос "шубы" и узнать цифра какая есть в середине лета и в середине зимы например.

А так октябрь, апрель, ничего не пойму..

И сокращения какие-то интересные, расшифруй :)

🚬

Я, конечно, не RoofCat, но догадываюсь, что надо взять справочник и посмотреть как выглядит распределение Гаусса. И вполне однозначно вычислить, сколько снегокатов будет этой зимой :)

ой..а что это за зверь?

Если я правильно читаю этот форум - была поставлена задачка вида:

"Летом было X снегокатов, сколько снегокатов будет зимой?"

Для того, чтобы решить эту задачку, нужны дополнительные данные и уточнения, и можно долго утошнять, что такое в понимании многоуважаемого Smile - лето, что такое зима, а можно опубликовать недостающие данные, позволяющие сделать оценку решения, по точности соответствующую точности постановки задачи. Я пошел по второму пути, но, по-видимому, нужно сделать некоторые разъяснения, которые приводятся ниже.

Для большинства серьезно упоминавшихся в данном обсуждении запросов сезонное распределение имеет одномодальный ("одногорбый") вид. Ситуация не всегда такова (напр. запрос "шины"). Более того, в первом приближении это распределение - симметричное, т.е. скорость нарастания числа запросов примерно соответствует скорости спада. Поскольку "год на год не приходится", с достаточной точностью сезонное распределение можно описать четырьмя параметрами

1. "Высота" (т.е. отношение максимума к минимуму)

2. Положение максимума

3. Положение минимума

4. "Толщина" пика - т.е. как быстро нарастает к максимуму и как быстро убывает от него.

Собственно, эти четыре величины и приводятся. следует пояснить, что для "толщины" в качестве характеристики взята полуширина пика на середине высоты или Full Width on Half Height, где высота отсчитывается от минимума, т.е. примерное время в течение которого количество запросов превышает (Min+Max)/2. Точная форма пика сигнала большого значения в оценке не имеет. Можно, как заметила Lenka, аппроксимировать Гауссовским колоколом, можно взять треугольник - мне кажется так гораздо проще и достаточно точно.

Для того, чтобы решить поставленную Smile-ом задачку с помощью этих данных, нужно сделать следующее

1. Определить, где начинается и кончается пик. Если считать сигнал треугольным, то из геометрических соображений

Tbegin = Tmax - FWHH

Tend = Tmax + FWHH

где Tmax - положение максимума

2. проверить, находится ли время замера в минимуме, или уже на росте пика, т.е. что Tлето<Tbegin. Дальше рассматривается именно такой случай, (когда летнее измерение было в минимуме) как более простой.

3. Из "высоты" пика (параметра Max/Min) определить "количество снегокатов зимой" без учета роста общего числа запросов

Nзимой = Nлетом *(Max/Min)

4. Скорректировать N на рост числа запросов, исходя из какой-либо модели роста Рунета, или просто из статистики портала.

Nбудущей зимой = Nэтим летом * (Max/Min) * K роста

Описанный метод позволяет также прикинуть число поисковых запросов за сезон (это просто интегрирование, с или без учета роста общего числа запросов) и решить задачку, когда "летний" замер происходил на росте или спаде. Именно в силу гибкости модели я и предпочел такое описание сигнала.

HTH