对前 12 个月进行回归,而不是使用前

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hasan018542
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对前 12 个月进行回归,而不是使用前

Post by hasan018542 »

潜在的扩展 如果你确实想自己尝试一下,以下是我个人考虑进一步扩展的一些领域,你可能会感兴趣: 每日数据而非每月数据,具有每周季节性(例如每周日都会下降) 内置增长目标(例如,到 2021 年底实现 20% 的增长) 我在上面多次提到过Richard Fergie的 Forecast Forge 工具,他也提供了一些很好的建议,可以在相当有限的额外复杂性下提高预测准确性: 通过对输入取 log() 并提供输出的指数来平滑数据并避免极端情况下的负面预测(平滑数据可能是也可能不是一件好事,这取决于您的观点!)。


1 个月 + 季节性(这需要至少 3 年的历 加纳电话数据 史数据) 随着时间的推移,我可能会或可能不会自己包含上述部分或全部内容,但如果是这样,我会确保使用相同的链接并在电子表格中记下它,因此本文始终链接到最新版本。 在没有历史数据的情况下寻找关键词机会 关键词研究 | 页面搜索引擎优化 作者的观点完全是他们自己的(不包括催眠的不太可能发生的情况)并且可能并不总是反映 Moz 的观点。


在去年 10 月的 Google Search On 活动上,Prabhakar Raghavan 解释说,每天有 15% 的查询是以前从未搜索过的。如果我们采用Internet Live Stats的最新数据,即每天搜索 35 亿次查询,这意味着其中 5.25 亿次查询是全新的。 有大量机会等待我们去发现,并付诸于战略、优化和内容计划。问题是,所有常用的关键词研究工具提供的数据最多也只能落后一个月。即便如此,他们报告的数据量也需要谨慎对待——你是说“女装折扣设计师服装”每月只有 140 次搜索?——如果你从事 B2B 行业,这些搜索量通常要小得多。
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