No es que siempre me hayan gustado las matemáticas pero si que me ha gusta la aplicación de estas a modelos económicos y estadísticos para comprender y prever tanto cambios como tendencias.
Todo esto viene a cuento de que tengo que preparar las previsiones de crecimiento de distintos sitios webs y no voy a hacerlo chupandome el dedo y poniéndolo al viento si no que lo mejor es crear un sistema de previsión mediante series temporales ( Es cuando hablamos de una secuencia de valores observados a lo largo del tiempo, y por tanto ordenados cronológicamente. )
En nuestro caso serán visitas vs tiempo.
Los objetivos del análisis de series temporales son diversos, pudiendo destacar la predicción, denominando predicción a la estimación de valores futuros de la variable en función del comportamiento pasado de la serie.
Evidentemente aunque el valor futuro de una serie temporal no sea predecible con total exactitud, para que tenga interés el estudio, el resultado tampoco puede ser completamente aleatorio, existiendo alguna regularidad en cuanto a su comportamiento en el tiempo, lo que hará posible su modelado y por ende, en su caso, la predicción.
Por lo tanto, si podemos encontrar patrones de regularidad en diferentes secciones de una serie temporal, podremos también describirlas mediante modelos basados en distribuciones de probabilidad.
El primer paso obligatorio para analizar una serie temporal es presentar un gráfico de la evolución de la variable a lo largo del tiempo:
El siguiente paso consiste en determinar si la secuencia de valores es completamente aleatoria o si, por el contrario, se puede encontrar algún patrón a lo largo del tiempo, pues sólo en este caso podremos seguir con el análisis.
La metodología tradicional para el estudio de series temporales es bastante sencilla de comprender, y fundamentalmente se basa en descomponer las series en varias partes: tendencia, variación estacional o periódica, y otras fluctuaciones irregulares.
- Tendencia. Es la dirección general de la variable en el periodo de observación, es decir el cambio a largo plazo de la media de la serie.
- Estacionalidad. Corresponde a fluctuaciones periódicas de la variable, en periodos relativamente cortos de tiempo.
- Otras fluctuaciones irregulares. Después de extraer de la serie la tendencia y variaciones cíclicas, nos quedará una serie de valores residuales, que pueden ser o no totalmente aleatorios.
Como observamos en la gráfica del ejemplo tenemos claramente una tendencia y periodos de estacionalidad que se pueden detectar claramente sabiendo únicamente que está realizada mediante periodos de tiempo mensual.
Ahora bien para eliminar esas otras fluctuaciones irregulares y detectar la tendencia de la gráfica utilizaremos filtros. Un filtro no es más que una función matemática que aplicada a los valores de la serie produce una nueva serie con unas características determinada.
Para esto utilizaremos un filtro de suavizado exponencial donde los últimos datos del periodo utilizado tienen más peso que los del total del resto del periodo, consiguiendo además así suavizar las fluctuaciones de plazos cortos y resaltar las tendencias o ciclos de plazos largo atenuando las desventajas de otros métodos como promedios móviles simples, en donde los datos para calcular el promedio tienen la misma ponderación.
Presentamos la ecuación de suavizado exponencial como:
XD
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Y digo yo: si en Analítica los números son orientativos (no olvidemos que Analytics mide lo que mide), ¿para suavizar esa linea, no es más facil aplicarle una linea de tendencia logaritmica con un Excel?
Ampliando y aclarando: si la desviación que te da el calculo es de un 4,26% y sabiendo que Analytics pierde el 10% de las visitas al sitio, ¿para qué necesitamos hilar tan fino con ese pedazo de margen de error sobre nuestras cabezas?
Yo pillo un lapiz, una regla, tiro una línea y digo: en Agosto hemos de llegar hasta aquí sí o sí. Avinash dijo: no mires los números, mira la tendencia.
esto lo voy a tener que mirar bastante despacio
Me gustaria saber si existe algun estudio estadistico en el que hagan correlaciones de variables y cual de ellas tiene mas peso en el posicionamiento de una pagina. Nosotros recientemente desarrollamos un estudio en el que probamos que la validacion interna de una pagina (utilizando w3c) apenas “influye” en el posicionamiento de una pagina. Proximamente vamos a compartir esta informacion.
Tengo la encuesta del Congreso SEO, pero todavia no la he trabajado para sacar conclusiones. A ver si para marzo…
Los economistas tienen entre uno de sus lemas que la Economía es la ciencia que trata de predecir…lo que ya ha pasado
El problema de las predicciones de ventas (una asignatura que cursé) es pensar que las acciones humanas (como consumir un producto o servicio) es predecible por una simple ecuación. Simplificando, por mucho que compliques las ecuaciones, al final es lo mismo que decir “si esta linea tira hacia arriba… pongo una regla y la prolongo, y en junio estaremos en la cifra x”. Eso sólo puede causar errores y frustración, porque el ser humano es complejo y para ciertos comportamientos complejos depende de muchas más variables que “lo acontecido”, que en realidad es independiente del futuro.
Vamos, que mientras hablemos de humanos y no de máquinas, esas gráficas son interesantes en retrospectiva. Lo demás entra en el terreno de la futurología, bolas de cristal y demás 😉
Muy completa aunque dudo que pueda aplicarse en todos los casos.
Me viene a la cabeza el dicho que dice que la estadistica es la ciencia que dice que si tu vecino tiene dos coches y tu vas andando, los dos tenemos un coche!
Un Articulo sobre estadísticas muy interesante. Es importante tener claro en los Proyectos Web los motivos que hacen que sean éstos, Proyectos Web al alza o por el contrario, que sean poco rentables o a la baja.
El Artículo deja claro, como a un Cliente se le puede hacer comprender mediante gráficos estadísticos, cuales son los motivos de los resultados que tiene en cada momento, en cada uno de sus Proyectos Web activos.
Te leo y veo que me falta tanto por aprender, esto del mundo Seo es todo un temaso.
Gracias por tus aportes
Paablo Herrera
Leyendo sobre su primer postulado me recordó las increíbles predicciones de Harry Seldon (Fundación e Imperio– Issac Asimov)
La verdad es que las matemáticas están ahí para ayudarnos. Ahora bien al estar tan condicionados por los algorítmos de Google, será este estudio efectivo?. El comportamiento humano es mas predecible, de hecho cuando existe una noticia que provoca psicosis, que hará la práctica totalidad de las personas?
Jejeje nunca le he puesto tanto cálculo a mi SEO, pero bueno, hay para todo!