このページのアクセス解析はninja toolsとGoogleAnalyticsを使っています。
どちらも、４ヶ月分のログを記録してくれるようになっていますが、
それより時間が経ったログは消えていってしまいます。
ま、４ヶ月分のアクセス解析結果があれば十分といえば十分なのですが、
年単位でみたときにアクセス数がどう変化してきたのかが
知りたくなるのが人情というもので、
あるときからせっせとログをローカルに保存するというようなことを
するようになりました。（不完全ながら）
赤いのがユニークビジターで青いのが総閲覧数。
それぞれ、日毎と一週間移動平均を示してあります。
縦線のうち、緑が月単位の区切りで、茶色が年の区切りです。
これだけ長いスパンでみると、
一年と通して着実にアクセス数が伸びていることとか、
お盆とお正月にはガクンとアクセス数が下がることとかがわかる。
ぼんやりとだけど、世の中の大きな流れを反映しているのが面白い。
それから、よーくみるとわかるのが、日毎のグラフには月に４回程度、
山と谷があるということ。
これは、土日はアクセス数が少なめで、平日にアクセス数が多いということを
反映していると考えられる。
それを確かめるために自己相関関数を計算してみた。
すごくおおざっぱな計算なのだが、ぴったり７日で周期があるのが
一目瞭然である。
縦の赤い線が７日ごとの区切り線。 見事に山の頂点と一致している。 データは2008年の366日分を用いた。
octaveで書いたコードをさらしておきます。 （自己相関関数の計算はかなり適当ですのであしからず。）
＊ ＊ ＊
過去のアクセス数に言及した記事
year_aa.m
function [data]=year_aa() tail = 20000; fid=fopen("./2008_1yearLog.txt", 'r', 'native'); data = fscanf(fid, "%s %d %d", [12,tail]); fclose(fid); data=data';#' data(:,1:10)=[]; u_visit = data(:,1); last = length(u_visit); limit = 75; result = zeros(1, limit); for i = 0:(limit-1) result(i+1) = sqrt( sum(u_visit(1+i:last).*u_visit(1:last-i)) /(last - i )) ; endfor p = 0; measure = zeros(1,limit).+70; while p<limit measure(p+1) = 84.99999; p = p+7; endwhile clg axis([0,limit,75, 85]) hold on; plot(0:limit-1,result(1:limit)) stem(0:limit-1, measure(1:limit)) hold off