連載衣袋宏美のデータハックス
週次データのトレンドを見る場合に注意すべきポイント [アクセス解析tips]

1日当たり訪問回数を見ていくときの注意点

次の図3は、図1に8月の週次データも加えて12週にトレンド・グラフを延ばしてみたものだが、祝祭日のない8月の利用回数のレベルが6・7月に比べて一段下がっているのが見て取れる。KPIとして推奨した1日当たりの訪問回数を調べてみると、平日が489件、休日が39件と、全体的に水準が下がっていることがわかった。

図3：6月から8月にかけての毎週の訪問回数の推移グラフ

この理由は容易に推測がつくと思うが、会社も夏休みで代わるがわるお休みする感じで、アクティビティが全体的に落ちているようだとわかる。実際、日別の利用状況を見てみると、図4のようになっていることで、その裏づけとなった。

図4：6月から8月にかけての毎日の訪問回数のグラフ

週次データの難点である、平日と休日の落差が大きいという点をカバーする「平日・休日別の1日当たりの訪問回数」という指標ではあるが、1年という長いサイクルで見た場合には、季節変動からは逃れられないのである。

移動平均の比較という選択肢もある

季節変動の影響を受けずにトレンドを見る方法としては、移動平均との比較という方法もある。最後に移動平均を比較できるツールのグラフを紹介しておこう。このツールでは過去4期間の平均値と比較するグラフが表示できる。具体的には、週次のレポートなら過去4週間の平均値と比べられる。過去4週間つまりほぼ過去1か月の移動平均と比べられるので、数字が上昇傾向なのか下落傾向なのかの目安がつくという点で、トレンドを見ていくには便利なので、興味のある方はこういった集計を試みてはどうだろうか。

図5：週間のアクセスと過去4週平均のアクセスデータ

まとめ

• 週次データは月次データのように日数依存しない
• ビジネス向けでは、平日と休日の落差が大きい
• そこで活躍するKPIは、平日・休日別の1日当たりの訪問回数という指標
• 週次データでも季節変動は顕在化する
• 過去4週間の移動平均と比較するのも有効

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