Oui, je sais, je n’écris plus très souvent… Et c’est bien dommage ! Mais j’ai depuis quelques mois des préoccupations qui me prennent si ce n’est la tête, du temps…

Pour combler ce vide, je vais vous parler à nouveau des statistiques de mathweb.fr.

Depuis le 01/09/2020

Le 01/09/2020, il y avait 227 visites… C’est peu ! Mais cela me convenait.

Cependant, je voulais que mon travail soit connu de plus de monde, au cas où il en intéresserait certain·e·s. J’ai donc travaillé sur l”optimisation du référencement SEO.

Cela tombait bien, mon site était déjà sous wordpress, ce qui a rendu la chose plus aisée.

J’ai donc installé Yoast SEO! et ai passé pas mal de temps à tout configurer. Le résultat ne s’est pas fait attendre trop longtemps. Une semaine après, le site reçut 354 visites uniques.

Je vous avez déjà parlé dans cet article de la façon dont j’allais gérer les statistiques et leur représentation graphique (à l’aide de Python et \(\LaTeX\).

Où en sommes-nous aujourd’hui ? Voici les statistiques brutes (que je tiens initialement sous OpenOffice Calc):

 01/09/2020
 227 
 02/09/2020
 285 
 03/09/2020
 296 
 04/09/2020
 237 
 05/09/2020
 277 
 06/09/2020
 337 
 07/09/2020
 366 
 08/09/2020
 354 
 09/09/2020
 393 
 10/09/2020
 394 
 11/09/2020
 379 
 12/09/2020
 307 
 13/09/2020
 376 
 14/09/2020
 525 
 15/09/2020
 419 
 16/09/2020
 491 
 17/09/2020
 471 
 18/09/2020
 391 
 19/09/2020
 418 
 20/09/2020
 445 
 21/09/2020
 561 
 22/09/2020
 506 
 23/09/2020
 562 
 24/09/2020
 652 
 25/09/2020
 435 
 26/09/2020
 490 
 27/09/2020
 592 
 28/09/2020
 595 
 29/09/2020
 643 
 30/09/2020
 661 
 01/10/2020
 602 
 02/10/2020
 550 
 03/10/2020
 549 
 04/10/2020
 706 
 05/10/2020
 659 
 06/10/2020
 703 
 07/10/2020
 792 
 08/10/2020
 750 
 09/10/2020
 568 
 10/10/2020
 521 
 11/10/2020
 701 
 12/10/2020
 767 
 13/10/2020
 752 
 14/10/2020
 858 
 15/10/2020
 816 
 16/10/2020
 637 
 17/10/2020
 475 
 18/10/2020
 549 
 19/10/2020
 712 
 20/10/2020
 749 
 21/10/2020
 807 
 22/10/2020
 809 
 23/10/2020
 672 
 24/10/2020
 579 
 25/10/2020
 609 
 26/10/2020
 831 
 27/10/2020
 863 
 28/10/2020
 705 
 29/10/2020
 580 
 30/10/2020
 896 
 31/10/2020
 798 
 01/11/2020
 961 
 02/11/2020
 923 
 03/11/2020
 880 
 04/11/2020
 971 
 05/11/2020
 949 
 06/11/2020
 808 
 07/11/2020
 726 
 08/11/2020
 942 
 09/11/2020
 1007 
 10/11/2020
 879 
 11/11/2020
 1089 
 12/11/2020
 1045 
 13/11/2020
 897 
 14/11/2020
 869 
 15/11/2020
 1023 
 16/11/2020
 1147 
 17/11/2020
 1160 
 18/11/2020
 1191 
 19/11/2020
 1129 
 20/11/2020
 933 
 21/11/2020
 907 
 22/11/2020
 1050 
 23/11/2020
 1187 
 24/11/2020
 1188 
 25/11/2020
 1306 
 26/11/2020
 1216 
 27/11/2020
 1050 
 28/11/2020
 822 
 29/11/2020
 1036 
 30/11/2020
 1172 
 01/12/2020
 1156 
 02/12/2020
 1198 
 03/12/2020
 1169 
 04/12/2020
 868 
 05/12/2020
 631 
 06/12/2020
 914 
 07/12/2020
 956 
 08/12/2020
 1034 
 09/12/2020
 1039 
 10/12/2020
 1059 
 11/12/2020
 943 
 12/12/2020
 824 
 13/12/2020
 984 
 14/12/2020
 1053 
 15/12/2020
 1104 
 16/12/2020
 1002 
 17/12/2020
 958 
 18/12/2020
 720 
 19/12/2020
 507 
 20/12/2020
 609 
 21/12/2020
 706 
 22/12/2020
 702 
 23/12/2020
 603 
 24/12/2020
 387 
 25/12/2020
 368 
 26/12/2020
 514 
 27/12/2020
 570 
 28/12/2020
 686 
 29/12/2020
 671 
 30/12/2020
 745 
 31/12/2020
 470 
 01/01/2021
 642 
 02/01/2021
 887 
 03/01/2021
 996 
 04/01/2021
 1001 
 05/01/2021
 946 
 06/01/2021
 1045 
 07/01/2021
 1000 
 08/01/2021
 824 
 09/01/2021
 657 
 10/01/2021
 845 
 11/01/2021
 1059 
 12/01/2021
 1116 
 13/01/2021
 1034 
 14/01/2021
 957 
 15/01/2021
 892 
 16/01/2021
 781 
 17/01/2021
 991 
 18/01/2021
 1032 
 19/01/2021
 1096 
 20/01/2021
 1052 
 21/01/2021
 1097 
 22/01/2021
 881 
 23/01/2021
 713 
 24/01/2021
 962 
 25/01/2021
 1110 
 26/01/2021
 1038 
 27/01/2021
 1081 
 28/01/2021
 1047 
 29/01/2021
 862 
 30/01/2021
 704 
 31/01/2021
 923 
 01/02/2021
 3070 
 02/02/2021
 1174 
 03/02/2021
 1172 
 04/02/2021
 1131 
 05/02/2021
 858 
 06/02/2021
 714 
 07/02/2021
 869 
 08/02/2021
 1090 
 09/02/2021
 1052 
 10/02/2021
 1123 
 11/02/2021
 1033 
 12/02/2021
 927 
 13/02/2021
 656 
 14/02/2021
 807 
 15/02/2021
 1134 
 16/02/2021
 1017 
 17/02/2021
 978 
 18/02/2021
 1029 
 19/02/2021
 917 
 20/02/2021
 705 
 21/02/2021
 761 
 22/02/2021
 951 
 23/02/2021
 945 
 24/02/2021
 912 
 25/02/2021
 933 
 26/02/2021
 872 
 27/02/2021
 693 
 28/02/2021
 1665 
 01/03/2021
 1018 
 02/03/2021
 1039 
 03/03/2021
 1120 
 04/03/2021
 1216 
 05/03/2021
 1129 
 06/03/2021
 783 
 07/03/2021
 1017 
 08/03/2021
 1093 
 09/03/2021
 1099 
 10/03/2021
 1121 
 11/03/2021
 1058 
 12/03/2021
 917 
 13/03/2021
 697 
 14/03/2021
 921 
 15/03/2021
 1126 

Bien sûr, avec OpenOffice Calc, on peut créer un graphique :

C’est mieux que rien vous allez me dire… Sauf que moi, cela ne me suffit pas. Il me faut une interpolation exponentielle.

Interpolation exponentielle

Une interpolation est une approximation par une fonction. On parle d’interpolation linéaire, interpolation polynomiale, interpolation logarithmique ou encore interpolation exponentielle selon la progression observée.

Vu la tronche de ma progression aux débuts de mes observations, je m’attendais à avoir une progression exponentielle mais j’ai vite déchanté… Les problèmes techniques dus aux diverses mises à jour de certains plugins ont sûrement eu raison de cette progression !

Bref, j’ai tout de même gardé le modèle exponentiel, et ai écrit un programme Python pour exploiter mes statistiques (sauvegardées au format CSV) et construire un graphique en \(\LaTeX\), que voici:

Il y a eu un pic à 3070 visites le 01/02/2020 (je ne sais toujours pas pourquoi…), mais sino, cela tourne autour de 1000 visites/jour, avec des hauts et des bas.

Le programme me donne alors la fonction d’interpolation suivante (tracée en orange):$$ f(x)=\text{e}^{0,005x + 6,1989}.$$

Mais on peut constater que cette interpolation n’est pas bonne du tout (la courbe ne suit pas vraiment le nuage de points).

Bref, j’ai voulu interpoler les visites de mon site et ça n’a rien donné de convainquant…


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Philippe Rackette

Il y a des choses à analyser :
1) Le pic du 1er février
2) La saisonnalité : hebdomadaire ?
Puis programmer un modèle prédictif probabiliste !

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