СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОСЕЩАЕМОСТИ ВЕБ-САЙТОВ
Статьи на боковой панели
Главная статья
Аннотация
В контексте информационного общества, эффективное управление веб-трафиком становится критическим для функционирования веб-сайтов, служащих основными платформами для коммуникации и коммерции. Проблемы, связанные с колебаниями трафика, такие как сбои и замедление загрузки, могут негативно сказаться на бизнес-показателях, особенно в периоды пиковой активности пользователей. Использование аналитических инструментов, включая Google Analytics и Grafana, обеспечивает сбор и анализ данных о посещаемости, что способствует прогнозированию тенденций и оптимизации маркетинговых стратегий. Методы прогнозирования, такие как ARIMA и LSTM, основанные на временных рядах, позволяют с высокой точностью предсказывать будущий трафик, что является ключевым для адаптации ресурсов веб-сайтов к изменяющимся условиям. Точные прогнозы трафика предоставляют необходимые данные для управления ресурсами, оптимизации нагрузки и предотвращения технических проблем, тем самым улучшая пользовательский опыт и поддерживая стабильность бизнес-операций.
Подробнее
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
Неисключительные права на статью передаются журналу в полном соответствии с Лицензией Creative Commons By-NC-SA 4.0 (Международная)