時間×速さ=ポイントサイトの人気?


今回は、
流行度予測の公式
を考えてみたいと思います。



15/01/04 山田メール

正月の間に考えていたんですが、
雑談→何故か好評?笑
論理→いまいち
計算→手応えはあるが、何かが足りない。
みたいなんですよね。


それで、
笑い∧分かりやすさ∧一つのテーマ(繋がり)
を考えてみたんですが、答えは作り話なんじゃないかと。


ただ、作り話は
毎日更新するブログでやるには大変ですよね。笑


ここからは意味が分からないかもしれませんが、
作り話→キャラクター→遊園地→...


数字遊びという結論に。笑


という事で、
データの楽しみ方
みたいなコーナーを作ろうと思います。


流行度予測の公式グラフ

はい、
棒グラフと折れ線グラフがあると思いますが、
まずは棒グラフから。


棒グラフは、会員数を流行度に変換したものです。


公式を折れ線グラフにしたのは、関係が見やすかったからです。


従来の流行度予測では、
結果論になってしまうので、
これを別の要素から予測する方法
を考えてみたいと思います。


第一公式は、
確かに比例はするんですが、
論理的には意味が分からないので却下しました。


ポイントサイトの情報で、
数値化できて意味がありそうなものには、
ポイントサイトの年齢、紹介還元率、最低換金額
などがあると思いますが、
第一公式では、何故か”最低換金額”を掛け算しています。笑


これで比例するのは、単なる偶然だと思います。


第二公式と第三公式は、
ポイントサイトの年齢(時間?)×特定ブログ言及数
を(山田で言う所の)フラッグで補正したものです。


第二公式では、
ポイントタウンとハピタスの人気を
実際より大きく見積もっていますが、
この誤差をフラッグを追加して補正したものが
第三公式です。


第三公式は、
流行度に変換した会員数(棒グラフ)と
割ときれいに比例していますが、
これらの公式は、
論理的な説明が難しいんですね。
(今だけ比例しているだけかもしれません。)


具体的には、
(a×b+c)×d
a=※ポイントサイトの年齢
※今の名前になってからの年齢
b=特定ブログ言及数
c=フラッグ
25×(※条件式)
条件は恐らく、
一定以上の特定ブログ言及
だと思います。
d=※フラッグ
※第二公式では単に1.25が入ります。
0.25×(※条件式)+1
条件が真なら1.25、
偽(ポイントタウン、ハピタス)なら、1になります。
この部分(d)の条件は、まだ判っていません。
と考えています。


少し疑問なのが、cですよね。笑


言葉で説明すると、
流行度に25%を加えているんですが、
会員数で言うなら、
+120万人くらいになりますし、
ポイントサイトなら何でもかんでも
100万人会員と予測してしまうようでは危険なので、
これをフラッグにしています。


要するに、
時間(年齢)×速度(特定言及)=移動距離(会員数)
の計算という事なんじゃないかと思います。


重要なのは、
速度=特定ブログ言及数という事が分かった事で、
これは簡単に調べられるので、時間をキャンペーン期間などに置きかえれば、
リスク判断の公式として
情報の信頼度の計算などにも応用する事ができる訳です。


この計算が正しいなら、
特定ブログ言及数が1(万件)の状態で、
ポイントサイトが1年つづくと、
会員は約5万人増える計算になります。


ただこれ、
ライフマイルの会員数(470万人?)を
最大値として計算しているんですよね。


この25%(約120万人)が
新しいものが好きな人の数だとしたら、
最大値は見直す必要があるかもしれません。






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