なんとなく醸していきます。
期間を限定して時系列プロットをやってみる
前回やったときは1月からの全期間でやってたのですが、モデルを作るとあれれ。。。な感じになってしまったので、期間をしぼってやってみることにしました。
線形に上がっているトレンドがあるような無いような。
曜日ごとのアクセス数の基本統計量と密度トレイス
書いた後にこの辺で同じことやってたじゃん、と気がついたがまあ気にしない。
my.plot <- function(x,week){ png(paste(week,".png",sep="")) plot(density(x),main="") title(paste(week,"(mean=",round(mean(x),digits=1),",median=",round(median(x),digits=1),",sd=",round(sd(x),digits=1),")")) dev.off() } my.plot(log$count[log$week==0],"Sunday") my.plot(log$count[log$week==1],"Monday") my.plot(log$count[log$week==2],"Tuesday") my.plot(log$count[log$week==3],"Wednesday") my.plot(log$count[log$week==4],"Thursday") my.plot(log$count[log$week==5],"Friday") my.plot(log$count[log$week==6],"Saturday")
曜日ごとの平均アクセス数の推移
要するに曜日と時間のクロス表を作ってるだけなのだけど。これ見てみると曜日ごとでアクセスの動向結構違うな。
| 曜日 | 特徴 |
|---|---|
| 土日 | 日中はほとんど上がらない。20時以降に多いようだ。 |
| 月曜 | 9頃から一定数のアクセスが続いていることが読み取れる。9時の急激な上がりかたは休日後の出勤とか学校だからか? |
| その他平日 | 大体お昼を境に一定数のアクセスが続いている感じかな。月曜だと9時に急激な上がりかたを見せたが、他の曜日だと12時くらいか。 |
my.table <- tapply(log$count,list(log$week,log$hour),mean) plot(my.table[1,],type="l",col=1,ylim=c(0,10),xlab="時間",ylab="平均アクセス数") for(i in 2:7){ lines(my.table[i,],col=i) } legend(1,10,c("日","月","火","水","木","金","土"),col=1:7,lwd=1) title(main="曜日ごとの平均アクセス数の推移") grid()
