Za veľkú výhodu ako užívateľ považujem to, že softvér nemusím inštalovať, je to v podstate portable verzia, spustiteľná kdekoľvek.

Softvér je využiteľný pre analýzu veľkého množstva údajov, na ktoré aplikuje fuzzy zhlukovú analýzu. Uvedená analýza je realizovaná na základe kriviek (teda podobných či rozdielnych čiar).

Výstupná zostava zobrazená v Simplex Impera veľmi jednoducho a čitateľne zobrazuje jednotlivé skupiny zhlukov. Výstupy je možné kopírovať do textového editora a následne prezentovať vo výskumnej práci.

Jediné negatívum vidím v slabšom popise parametrov modifikácie v Simplex Divide, kde vlastne vstupné údaje upravujeme pre následnú analýzu. Aj tu sa treba riadiť intuíciou a hrať sa so zmenou hodnôt. V manuáli síce jednotlivé možnosti vysvetlené sú, ale užívateľ si zmeny v nastaveniach najlepšie uvedomí na svojich vlastných údajoch.

Ing. Renáta Prokeinová, PhD., Katedra štatistiky a operačného výskumu, Slovenská poľnohospodárska univerzita v Nitre

Renáta PROKEINOVÁ – Martina HANOVÁ

Abstract  
Main aim of the paper is to realize multidimensional classification of chosen European countries. The data about education index grow domestic product index and life expectancy index are obtained from database of the National report about Human Development UNDP 2010. The methodical aspect of comparison is made according to the „classic“cluster analysis and fuzzy cluster analysis.  Using these two methodical approaches leads to favorable results in the case that countries aggregate to the inartificial clusters. Seeing that there are tendencies of approximation of countries in education, increasing of grow domestic product and environmental protection the differences among countries diminish or – in some cases – dissolve. The proof of this fact is creating of two clusters where four indicators of countries´ economic-welfare development are used.

Keywords
Human development Index, cluster analysis, fuzzy cluster analysis

Úvod
Aj keď sa krajina nachádza na popredných miestach v ekonomických štatistikách, nemusí to znamenať, že ľudia v nej nemôžu žiť v strachu, negramotní a bez možnosti vzdelávania. Pre reálny život ľudí sú oveľa dôležitejšie iné hodnoty než výsledky štatistiky – napríklad či bývajú zdravo, či ich prístup k vzdelaniu je neobmedzený ako aj to, či majú prístup k takej základnej surovine, akou je voda. Význam pre nich má aj tá skutočnosť, či bez obmedzení môžu participovať na rozvoji spoločnosti.

Kvalitu života hodnotí index ľudského rozvoja pozostávajúci z očakávanej dĺžky života, indexu hrubého domáceho produktu a indexu vzdelania. Podľa OSN však samotné indexy ešte nestanovujú skutočnú kvalitu života. O mnohom vypovedajú aj dodatočné ukazovatele o rovnoprávnosti žien, príjmoch, chudobe, úmrtnosti detí a mnohé iné. Podľa viacerých ekonómov stačia na určenie kvality života v krajine údaje o príjmoch štátu. OSN však s týmto tvrdením nesúhlasí. Uvádza, že aj keď bohatstvo štátov veľa vypovedá o situácii obyvateľov, tá často vychádza z toho, ako sa príjmy krajiny prerozdeľujú – či na vývoj nových zbraní alebo zvýšenie potravinového zabezpečenia, výstavbu palácov pre malú skupinu dôležitých ľudí alebo na zabezpečenie dodávok pitnej vody. Od príjmov štátu nezávisí napríklad právo účasti obyvateľstva na riadení krajiny ani rovnaké práva pre ženy a mužov.

Cieľom príspevku je uskutočniť viacrozmernú klasifikáciu vybraných európskych krajín. Dané krajiny budeme porovnávať prostredníctvom indexu vzdelania, indexu hrubého domáceho produktu, očakávanej dĺžky života. Z metodologického hľadiska ide o komparáciu pomocou „klasickej“ zhlukovej analýzy a použitím prístupu založenom na fuzzy množinách – fuzzy zhlukovej analýzy. Na základe týchto ukazovateľov zatriedime pozorované krajiny do skupín pre zistenie ich  podobnosti respektíve rozdielnosti.“Klasická“ zhluková analýza bola realizovaná v softvéri SAS a fuzzy zhluková analýza bola počítaná softvérom perSimplex.

Metodika a materiál
V príspevku sú analýzy uskutočnené na výberovom súbore 34 krajín. Skúmali sme štyri premenné. Informácie o  indexe vzdelania, indexe hrubého domáceho produktu, očakávanej dĺžke života sú čerpané z databázy Národnej správy o ľudskom rozvoji UNDP 2010. Všetky premenné popisujú stav v roku 2010.

Z dôvodu nedostupnosti údajov indexu trvalo udržateľného rozvoja sme z analýzy vylúčili Maltu, Luxembursko a Slovinsko, v ktorých uvedený index absentoval.
Nami sledované indexy predstavujú agregované ukazovatele, ktoré sú  vymedzené nasledovne:

Index ľudského rozvoja („Human Development Index“ – HDI) môžeme zaradiť medzi komplexné indikátory trvalo udržateľného rozvoja sociálno-ekonomickej povahy. Index ľudského rozvoja sa skladá z troch čiastkových ukazovateľov – stredná dĺžka života (očakávaná dĺžka života pri narodení), dosiahnuté vzdelanie (kombinácia miery gramotnosti – dve tretiny váhy a kombinovanej miery zápisu na základné, stredné a vysoké školy – jedna tretina váhy) a životná úroveň (reálny hrubý domáci produkt na obyvateľa v USD prepočítaný cez paritu kúpnej sily). Index hrubého domáceho produktu (GDP index) predstavuje jeden z troch ukazovateľov, na základe ktorého je vytvorený index ľudského rozvoja. Vychádza z hrubého domáceho produktu na obyvateľa v parite kúpnej sily, vyjadreného v amerických dolároch. Očakávaná dĺžka života je najčastejšie používaná globálna charakteristika na hodnotenie úmrtnosti. Je definovaná ako počet rokov, ktoré v priemere ešte prežije osoba v príslušnom veku za predpokladu, že sa úmrtnostné pomery nezmenia. Zvykne sa používať aj pojem nádej na dožitie. Index vzdelania je založený na gramotnosti obyvateľstva a počte ľudí s dosiahnutým základným, stredným a vysokoškolským vzdelaním.

Ako už bolo spomínané  v cieli,  z metodologického hľadiska sa jedná o komparáciu vybraných krajín prostredníctvom  dvoch prístupov – „klasickej“ zhlukovej analýzy a fuzzy zhlukovej analýzy. Obidva prístupy patria do skupiny viacrozmerných štatistických metód, ktorých cieľom je rozklad množiny objektov na niekoľko relatívne rovnorodých podmnožín (zhlukov) tak, aby objekty patriace do jedného zhluku  si boli čo najviac podobné, zatiaľ čo objekty pochádzajúce z rôznych zhlukov majú byť čo najviac rôzne.

Základným pojmom v zhlukovej analýze je  podobnosť, resp. odlišnosť (nepodobnoť, vzdialenosť) objektov. Pri fuzzy zhlukovej analýze je podobnosť vyjadrená pomocou relácie podobnosti, ktorá by mala byť reflexívna, symetrická a silne tranzitívna. Matejková (2000).

Pojem podobnosti je jedným z najdôležitejších pojmov teórie fuzzy množín. Dva objekty sú rovnaké, ak sú vzájomne zameniteľné. Vzájomná zameniteľnosť znamená, že každý z týchto objektov obsahuje úplnú informáciu o druhom objekte, ktorá je v danej situácii dôležitá. Vzájomná zameniteľnosť objektov je zhoda znakov, kritérií dôležitých v danej situácii. Podobnosť objektov znamená ich čiastočnú vzájomnú zameniteľnosť, t.j. možnosť vzájomnej  zámeny objektov s určitou stratou informácie, ktorej veľkosť je v danej situácii prípustná. Každý prvok z množiny podobných objektov nesie v sebe určitú informáciu o jemu podobných objektoch. Nie je to však úplná informácia, ako v prípade rovnakých prvkov. Na druhej strane tu však nie je iba jediná možnosť: úplná informácia alebo žiadna informácia. Sú tu rôzne úrovne informácie, ktorú jeden objekt obsahuje o inom podobnom objekte. Ak je pre množinu objektov zadaná len podobnosť, potom túto množinu nevieme rozložiť do presne určených tried tak, aby objekty vnútri jednej triedy boli  podobné , ale aby objekty rôznych tried  podobné neboli. Vieme dosiahnuť len to, aby objekty vnútri jednej triedy boli viac podobné, ako je ich podobnosť s objektmi  iných tried. Matematickým modelom „rovnakosti“ objektov je relácia ekvivalencie (reflexívna, symetrická a tranzitívna binárna relácia).

Pre nedostatok  priestoru sa detailnej formulácii zhlukovej analýzy resp. fuzzy zhlukovej analýzy venovať nebudeme. Všeobecné postupy zhlukovania sú uvedené v zdrojoch: Stehlíková  (1999).

Pri analýze uvedených údajov sme používali štatistický software SAS, MS Excel a Simplex Impera. Pre lepšie pochopenie softvéru Simplex Impera  ho v krátkosti popíšeme. Produkt perSimplex je inteligentný softwarový nástroj určený na spracovanie numerických dát s cieľom získať hodnotné znalosti a informácie. Základná myšlienka je inšpirovaná bežnou potrebou užívateľov, ktorí reprezentujú numerické dáta a ich pohyb klasickým čiarovým grafom. Hlavným dôvodom je lepšia pochopiteľnosť a zrozumiteľnosť grafického zobrazenia oproti tabuľkám plných čísel a dátumov. Dôležitý je pritom tvar kriviek v čiarovom grafe, pretože práve tvar krivky informuje užívateľa o pohybe a zmenách číselných údajov. Užívateľa zaujíma ako prudko krivka klesá alebo rastie, alebo či má krivka nejaký špecifický tvar.

Problém nastane vtedy, keď užívateľ umiestni do grafu príliš veľa kriviek. Graf sa stáva neprehľadný už pri počte 100 rozličných kriviek. Ak teda chceme graficky reprezentovať tisíce alebo milióny kriviek, potom sa takýto graf stane prakticky nepoužiteľný. Riešenie tohto problému je jednoduché Rozdeliť krivky v grafe do skupín – zhlukov kriviek s podobným tvarom.

Výsledky a diskusia
Ako vstupné premenné sme použili hodnoty indexu vzdelania, indexu hrubého domáceho produktu, očakávanej dĺžky života a indexu trvalo udržateľného rozvoja. Pri výbere  metódy zhlukovania sme prihliadali na charakteristiku pôvodných dát. Toto najlepšie zohľadňuje Wardova metóda hierarchického zhlukovania, ktorá spája pozorovania do skupín tak, aby medzizhlukový rozptyl bol čo najnižší. Táto metóda sa zreteľne odlišuje od všetkých ostatných, pretože na určenie vzdialenosti medzi zhlukmi využíva prístup analýzy rozptylu. S touto metódou sa zhluky vytvárajú tak, aby sa vnútrozhlukový súčet štvorcov minimalizoval.

Obrázok 1 Dendrogram podľa indexu ľudského rozvoja

Zdroj: Vlastné výpočty

Krajiny v prvom zhluku sú nasledovné: Albánsko, Bielorusko, Bosna a Hercegovina, Bulharsko, Macedónia, Rusko, Rumunsko, Turecko, Ukrajina, Moldavsko, Chorvátsko, Litva, Česká republika, Estónsko, Lotyšsko, Slovensko, Maďarsko a Poľsko.

Druhý zhluk podľa HDI je tvorený krajinami: Rakúsko, Taliansko, Nemecko, Španielsko, Belgicko, Írsko, Švajčiarsko, Švédsko, Dánsko, Fínsko, Holandsko, Francúzsko, Veľká Bratiánia,  Nórsko, Grécko a Portugalsko.

Druhým metodologickým prístupom využitým v našom príspevku bola fuzzy zhluková analýza v záujme overenia výsledkov dosiahnutých prostredníctvom klasickej fuzzy zhlukovej analýzy.
Ako vidíme v obrázok 2, použitím fuzzy zhlukovej analýzy bol stanovený počet zhlukov na dva.

Obrázok 2 Výstup fuzzy zhlukovej analýzy zo softvéru Simplex Impera

Zdroj: Vlastné výpočty

Panel IMPERA aplikácie SimplexImpera obsahuje tabuľku rozdelenia vstupného súboru do zhlukov. Nultý riadok tabuľky predstavuje analyzovanú databázu a každý ďalší riadok tabuľky zodpovedá vždy jednému zhluku rozdelenia.

V prvom stĺpci Cluster je poradové číslo zhluku. Nasleduje druhý stĺpec Number s počtom riadkov – kriviek, ktoré patria do daného zhluku. Tabuľka je zotriedená podľa druhého stĺpca. Na začiatku sú teda najmohutnejšie zhluky. StatusBar v spodnej časti panela obsahuje vždy pre aktuálny zhluk údaj o percentuálnej mohutnosti zhluku a údaj o percentuálnej mohutnosti všetkých zhlukov od prvého až po aktuálny zhluk. V tomto prípade prvý zhluk predstavuje 89,19% mohutnosti zhluku.

Za prvými dvoma stĺpcami nasledujú stĺpce so štatistickými údajmi zhluku, ktoré sú voliteľné v závislosti od nastavenia tlačidiel panelu IMPERA.

Krajiny prvého zhluku majú priemernú hodnotu indexu očakávanej dĺžky života 0,85, indexu vzdelania 0,947 a HDP indexu 0,864.

Ružová čiara v grafe predstavuje krivku priemerných hodnôt skúmaných premenných.

Do prvého zhluku boli zaradené krajiny: Rakúsko, Belgicko, Bosna a Hercegovina, Bulharsko, Chorvátsko, Česká republika, Dánsko, Estónsko, Fínsko, Francúzsko, Nemecko,  Grécko, Maďarsko, Írsko, Taliansko, Rumunsko, Bielorusko, Macedónia, Turecko, Ukrajina, Albánsko a Rusko, Moldava, Litva, Poľsko, Lotyšsko. Z analýzy vyplýva, že prvú skupinu tvoria vyspelé krajiny s rôznou úrovňou jednotlivých indexov. Jedným z dôvodov môže byť aj neadekvátna metodika výpočtu jednotlivých indexov pre skúmané krajiny. Medzi vyspelé krajiny boli zaradanené krajiny, ktoré sú vačšinou na spodných priečkach hodnotiacich rebríčkov.

Do druhej skupiny boli zaradené: Albánsko, Bielorusko, Ukrajina a Moldava. Ide o krajiny s transformujúcou sa ekonomikou. Uvedenú krajiny vykazovali extrémnu úroveň kriviek v porovnaní s predchadzajúcim zhlukom.

Záver
Výsledky prezentované v príspevku poukazujú na skutočnosť, že použitie zhlukovej, resp. fuzzy zhlukovej analýzy vedie k priaznivým výsledkom vtedy, keď krajiny majú snahu zoskupovať sa do prirodzených zhlukov. Keďže vo svete existujú zámery približovania sa vo vzdelávaní, v raste hrubého domáceho produktu a ochrane životného prostredia, rozdiely medzi krajinami sa zmenšujú, dokonca niekedy aj zanikajú. Dôkazom toho je vytvorenie dvoch zhlukov, kde sme brali do úvahy tri ukazovatele ekonomicko-sociálneho vývoja krajín.

Abstrakt
Cieľom príspevku je uskutočniť viacrozmernú klasifikáciu vybraných európskych krajín. Informácie o indexe vzdelania, indexe hrubého domáceho produktu, očakávanej dĺžky života  sú čerpané z databázy Národnej správy o ľudskom rozvoji UNDP 2010. Z metodologického hľadiska ide o komparáciu krajín pomocou „klasickej“ zhlukovej analýzy a použitím prístupu založenom na fuzzy množinách – fuzzy zhlukovej analýze. Použitie zhlukovej, resp. fuzzy zhlukovej analýzy vedie k priaznivým výsledkom vtedy, keď krajiny majú snahu zoskupovať sa do prirodzených zhlukov. Keďže vo svete existujú zámery približovania sa vo vzdelávaní, v raste hrubého domáceho produktu a ochrane životného prostredia, rozdiely medzi krajinami sa zmenšujú, dokonca niekedy aj zanikajú. Dôkazom toho je vytvorenie dvoch zhlukov, kde sme brali do úvahy tri ukazovatele ekonomicko-sociálneho vývoja krajín.

Kľúčové slová
index ľudského rozvoja, zhluková analýza, fuzzy zhluková analýza

Literatúra
[1]    Human development report 2010 http://hdr.undp.org/reports/global/2005/pdf/HDR10_HDI.pdf (11.07.2011)
[2]MATEJKOVÁ, E. Komparácia rôznych metodologických prístupov pri hodnotení výživy obyvateľstva európskych krajín In:  Zborník vedeckých prác „Medzinárodné vedecké dni 2000“. Nitra: Fakulta ekonomiky a manažmentu, 2000, s.65-70, ISBN 80-7137-717-1

[3]STEHLÍKOVÁ, B. Ukážka aplikácie fuzzy zhlukovej analýzy v ekonómii In: Zborník z medzinárodnej vedeckej konferencie „Súčasné trendy v manažmente“. Bratislava: Fakulta managementu univerzity Komenského, 1999, s. 81, ISBN 80-968125-8-0

Kontakt
Ing. Renáta Prokeinová, PhD.
Ing. Martina Hanová, PhD.
Katedra štatistiky a operačného výskumu
Fakulta ekonomiky a manažmentu
Slovenská poľnohospodárska univerzita v Nitre
e-mail: renata.prokeinova@fem.uniag.sk
telefón: 037/641 4158

Na webe AIMmonitora boli tentokrát k dispozícii viaceré dáta ako za mesiac jún (rozšírené o podstránky pokec.sk). Analyzovali sme vývoj návštevnosti na týchto web stránkach: azet.sk, hlavná stránka azet.sk, email azet.sk, prihlásenie azet.sk, zoznamka.sk, azet.sk katalóg, mapy.azet.sk, slovnik.sk, meteo.sk, minihry.sk, homepage – pokec.sk, rychla posta – pokec.sk, sluzby – pokec.sk, profily – pokec.sk, sluzby – pokec.sk, www.videoalbumy.sk AIMmonitor uvádza údaje za sluzby – pokec.sk dvakrát. Predpokladáme, že sa jedná o dva rôzne údaje.

Figure 0: Graf vývoja návštevnosti na weboch portálu azet.sk v mesiaci júl 2010

Trendová čiara vývoja návštevnosti RU na jednotlivých podstránkach portálu azet.sk potvrdzuje predchádzajúce zistenie poklesu návštevnosti počas sobôt.

V analýze za mesiac júl SimplexDivide rozdelil sedemnásť sledovaných web stránok portálu azet.sk len do štyroch skupín oproti piatim v mesiaci jún 2010:

Figure 1: Prvý zhluk azet.sk v júli 2010

V prvom zhluku azet.sk sa sa nachádza až dvanásť web stránok, čo predstavuje až 70,59% zo všetkých sledovaných. Približne rovnaký vývoj návštevnosti mali tieto weby: azet.sk, homepage – azet.sk, email azet.sk, prihlásenie azet.sk, minihry.sk, pokec.sk, homepage – pokec.sk, rychla posta – pokec.sk, sluzby – pokec.sk, profily – pokec.sk, sluzby – pokec.sk, zoznamka.sk Táto najmohutnejšia skupina je viac skupinou zábavnou – voľnočasovou. Užívatelia navzájom komunikujú, zoznamujú sa, hrajú, zabávajú.

Figure 2: Druhý zhluk azet.sk v júli 2010

V druhom zhluku azet.sk sa sa nachádzajú tri weby, ktoré predstavujú 17,65% zo všetkých sledovaných. Približne rovnaký vývoj návštevnosti mali tieto tri weby: katalog – azet.sk, mapy.azet.sk, slovnik.sk Užívatelia na týchto stránkach vyhľadávajú informácie – katalóg, mapy, preklady slovíčok.

Zvyšné dva zhluky majú len po jednom webe. Sú to špecializované tematické weby zamerané na video a počasie.

Figure 3: videoalbumy.sk

Figure 4: meteo.sk

Novým webom v analýze je web stránka videoalbmumy.sk, ktorá sa vyvíja samostatne. Rovnako ako v mesiaci jún si svoju samostatnú pozíciu udržal web meteo.sk

Tento príklad dokumentuje možnosť nasadenia perSimplexu na analýzy návštevnosti web stránok a ich jednotlivých sekcií, čo dáva možnosť majiteľom webov cielene umiestňovať reklamu a prispôsobovať obsah.

perSimplex.biz

Nastavenie parametrov:

Parametre SimplexDivide sme ponechali na rovnakých hodnotách ako v predchádzajúcej analýze Similarity: D. Proximity – in points, Modification: E. [sum] >> [100%] – in row, Analysis: B. Statistical analysis – in column, Stress: 0, Strictness: 99.

Ako sme uviedli analýzy návštevnosti sú nástrojom pre rozhodovanie pre marketingových špecialistov a stratégov, či už na strane zadávateľa reklamy, mediálnych agentúr alebo samotných majiteľov portálov.

Za mesiac jún 2010 sa nám okrem zachytenia trendu návštevnosti RU podarilo zistiť, ktoré portály sú navštevované približne rovnakou skupinou užívateľov a kedy tieto skupiny užívateľov utlmujú či zvyšujú svoju aktivitu.

Ako môžeme tieto zistenia využiť? Ak sme zadávateľ reklamy, tak by nás mohlo zaujímať, kde a kedy umiestniť svoje reklamné nástroje pre maximalizáciu efektu z reklamy. Tiež môžeme vyjednať výhodnejšiu cenu za reklamu, prípadne lepšie načasovať svoju kampaň. Optimalizácia nákladov na reklamu je tiež nezanedbateľná možnosť pre analýzy so softvérom perSimplex. Pokiaľ vie zadávateľ presnejšie určiť svoju cieľovú skupinu a využíva kontextovú reklamu, s využitím perSimplexu sa mu znížia náklady na relevantných návštevníkov.

Majitelia portálov majú k dispozícii oveľa viac detailnejších dát, ako sme doposiaľ analyzovali. perSimplex analýzy dokážu získať informacie v kontexte o pohybe a trendoch pohybu užívateľov. Môžu tak upravovať obsah portálov, prípadne prísť s novými projektami, ktoré budú zodpovedať záujmu návštevníkov portálu.

Dáta budeme opäť spracúvať pomocou jednej z funkcií SimplexDivide, ktorá umožňuje zachytiť vývoj návštevnosti portálov bez rozdielu mohutnosti užívateľských návštev. Do jedného zo zhlukov sa majú možnosť dostať popri veľkých portáloch (stotisíce návštev) aj menšie portály (niekoľko stoviek užívateľov denne) pokiaľ je zachovaný približne rovnaký trend návštevnosti.

Popis parametrov nájdete tu alebo v SimplexManual, ktorý si môžete stiahnuť tu.

Spracovaním dát o RU z AIMmonitora za júl 2010 so SimplexDivide sme získali týchto 18 zhlukov:

Figure 0: Graf vývoja návštevnosti na sledovaných internetových portáloch.

Figure 0 zobrazuje celkový vývoj návštevnosti analyzovanej vzorky – 85 internetových portálov. Trendová čiara zachytila prepad návštevnosti v sledovanom mesiaci júl opäť vždy v sobotu.

Z obrázka Figure 0 môžeme zistiť, že trend prepadu návštevnosti zo soboty 10. 7. sa udržal aj nasledujúci deň 11. 7..

Pozrime sa bližšie na najmohutnejšie zhluky zo SimplexImpera:

Figure 1: Prvý zhluk AIM report júl 2010

Prvý zhluk z AIM report júl 2010 zachytáva podobný vývoj návštevnosti 24 portálov (28,24% zo všetkých sledovaných).

Z tejto skupiny 24 portálov vyberáme niektoré, na ktorých nastal približne rovnaký vývoj návštevnosti: avizo.sk, cas.sk, centrum.sk, funradio.sk, hiking.sk, invia.sk, mobil.sk, najnakup.sk, oskole.sk, pluska.sk, pravda.sk, radiofm.sk, sme.sk, superdeal.sk, topky.sk, travel.sk, ta3.com, webnoviny.sk, zlacnene.sk, zoznam.sk

Oproti mesiacu júl môžeme pozorovať mierne preskupenie a do najmohutnejšieho zhluku pribudli invia.sk, oskole.sk, sme.sk, ta3.com.

O prvom zhluku by sme mohli konštatovať, že odráža životný štýl mainstreamového užívateľa internetu.

Tabuľku všetkých 24 portálov si môžete stiahnuť tu.

Návštevnosť RU – reálnych užívateľov tohto zhluku dosahuje dno v sobotu, ako sme uviedli a vrchol v pondelok (okrem 6.7. – vrchol v prvom týždni mesiaca júl sa posunul o deň neskôr – na utorok, pretože v pondelok 5.7. bol štátny sviatok). Zadávateľ reklamy môže na základe týchto informácií určiť presné spustenie kampane resp. jej utlmenie pre konkrétnu cieľovú skupinu užívateľov.Figure 2: Druhý zhluk AIM report júl 2010

Druhý zhluk zachytáva podobný vývoj návštevnosti 15 portálov (17,65% zo všetkých sledovaných). Tabuľku stiahnite tu.

V uvedenom druhom zhluku prevládajú spravodajské portály (vrátane športových a technologických): aktuality.sk, joj.sk, markiza.sk, orangeportal.sk, osporte.sk, parameter.sk, pc.sk, profutbal.sk, tvnoviny.sk, ujszo.sk

Do druhého zhluku pribudol predtým samostatne sa vývíjajúci videoportal.sk a tiež sa sem preskupily vyhľadávače atlas.sk a azet.sk

Z uvedeného zhluku vyplýva, že hoci tiež dosahuje dno návštevnosti v sobotu, oproti prvému zhluku je jeho trend návštevnosti “plochejší”. Užívatelia obľubujú navštevovať spravodajské portály aj počas víkendov. Reklama na týchto portáloch by mala byť úspešná počas celého týždňa.

Figure 3: Tretí zhluk AIM report júl 2010

V treťom zhluku sa nachádza 13 portálov (15,29% zo všetkých). Ide najmä o portály o predaji a kúpe automobilov: auto.sk, autobazar.sk, autovia.sk o hudbe supermusic.sk, ohudbe.sk a nákupné monitor-cien.sk, pricemania.sk. Víkendový prepad tejto skupiny nie je veľmi prudký.

Figure 4: Štvrtý zhluk AIM report júl 2010

Deväť portálov štvrtého zhluku (10,59% ) sú špecializované tematické portály: asb.sk, education.sk, etrend.sk, mobilmania.sk, porada.sk, profesia.sk, reality.sk, wlw.sk, zzz.sk

Figure 5: Piaty zhluk AIM report júl 2010

Do piateho zhluku (7,06%) sa dostali portály s tematikou športovou: denniksport.sk, hokej.sk a technologickou: zive.sk, komunikuj.sk Tieto zaznamenávajú víkendovo len mierny pokles (najvýraznejší pokles návštevnosti mali v prvom a druhom júlovom týždni).

Figure 6: Šiesty zhluk AIM report júl 2010

Obsah portálov šiesteho zhluku je ekonomickej povahy: e-firmy.sk, finance.sk, hnonline.sk, strategie.sk, zlatestranky.sk. Počas týždňa zaznamenávajú stabilne vysokú návštevnosť a ku koncu týždňa je prepad návštevnosti o to výraznejší.

Siedmy zhluk je zhluk portálov s nedostupnými údajmi, preto mu nebudeme venovať pozornosť.

Ôsmy až osemnásty zhluk sú samostatne vyvíjajúce sa portály, ktorých správanie perSimplex nezaradil do žiadneho zo zhlukov.

Upozornili by sme najmä na portál tyzden.sk, ktorého návštevnosť sa aj v mesiaci júl vyvíjala samostatne, mimo vývoja zvyšných spravodajských portálov.

Figure 8: Vývoj návštevnosti www.obedovat.sk

Figure 9: Vývoj návštevnosti www.peniaze.sk

Figure 10: Vývoj návštevnosti www.sportovenoviny.sk

Figure 11: Vývoj návštevnosti www.huste.sk

Figure 12: Vývoj návštevnosti www.tyzden.sk

Figure 13: Vývoj návštevnosti www.cme.sk

Figure 14: Vývoj návštevnosti www.diva.sk

Figure 15: Vývoj návštevnosti www.f1.sk

Figure 16: Vývoj návštevnosti www.mynoviny.sk

Figure 17: Vývoj návštevnosti www.nevesta.skFigure 18: Vývoj návštevnosti www.pocasie.sk

perSimplex analýza vývoj návštevnosti portálov je demonštračným príkladom využitia nášho unikátneho nástroja perSimplex pri analýzach dát, v tomto prípade dát o návštevnosti RU z AIMmonitora.

Záver z analyzovaných dát necháme otvorený pre marketingových špecialistov, ktorí najlepšie vedia ohodnotiť uvedené výstupy a prípadne uvážiť, kedy a ako načasovať reklamnú kampaň.

Budeme radi ak budete náš blog komentovať a prípadné nedostatky kritizovať. Vopred ďakujeme za pripomienky.

Ak by ste mali záujem o detailnejšie analýzy pomocou perSimplexu kontaktujte nás na analyzy@perSimplex.biz

perSimplex.biz

Nastavenie parametrov:

Pre potreby analýzy sme SimplexDivide nastavili nasledovne Similarity: D. Proximity – in points, Modification: E. [sum] >> [100%] – in row, Analysis: B. Statistical analysis – in column, Stress: 0, Strictness: 99.

]]> http://persimplex.wordpress.com/2010/09/06/aim-report-jul-2010/feed/ 0 persimplex history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_0 history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_1 history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_2 history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_3 history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_4 history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_5 history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_6 history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_8 history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_9 history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_10 history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_11 history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_12 history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_13 history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_14 history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_15 history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_16 history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_17 history_report_jul 2010_kratke_GRAPH_18 http://persimplex.wordpress.com/2010/08/23/aim-report-azet-sk-jun-2010/ http://persimplex.wordpress.com/2010/08/23/aim-report-azet-sk-jun-2010/#comments Mon, 23 Aug 2010 14:27:02 +0000 persimplex http://persimplex.wordpress.com/?p=59 Continue reading →]]> V predchádzajúcom blogu sme Vám prezentovali ukážku možnosti využitia perSimplexu pri hľadaní trendov vývoja návštevnosti na internetových portáloch z dát AIMmonitora za mesiac jún.

Tento blog bude na predchádzajúce výstupy nadväzovať tým, že za mesiac jún 2010 sa pozrieme hlbšie na dáta z portálu azet.sk

Zaujíma nás aký trend vývoja návštevnosti RU (počet reálnych užívateľov)
majú jednotlivé web stránky a podstránky portálu. Existuje medzi návštevnosťou web stránok spojitosť? Ak identifikujeme medzi sledovanými dátami vzťah, tak ako ho využiť?

Analyzovali sme vývoj návštevnosti na týchto web stránkach: hlavná stránka azet.sk, email azet.sk, prihlásenie azet.sk, pokec.sk, zoznamka.sk, azet.sk katalóg, mapy.azet.sk, slovnik.sk, meteo.sk, minihry.sk

Figure 0: Graf vývoja návštevnosti na jednotlivých web stránkach portálu azet.sk

Trendová čiara vývoja návštevnosti RU na jednotlivých podstránkach portálu azet.sk potvrdzuje predchádzajúce zistenie poklesu návštevnosti počas sobôt.

SimplexDivide rozdelil jedenásť sledovaných web stránok portálu azet.sk do nasledujúcich piatich skupín – zhlukov:

Figure 1: Prvý zhluk azet.sk

V prvom zhluku azet.sk sa sa nachádza šesť web stránok, čo predstavuje až 54,55% zo všetkých sledovaných. Približne rovnaký vývoj návštevnosti mali tieto weby: hlavná stránka azet.sk, email azet.sk, prihlásenie azet.sk, pokec.sk, zoznamka.sk a tiež sa rovnako vyvíjala návštevnosť na celom portály azet.sk globálne.

Weby z tohto zhluku dosahujú maximálnu návštevnosť v pondelok a vysoko si ju udržujú až do štvrtka.

Figure 2: Druhý zhluk azet.sk

V druhom zhluku azet.sk sú dva weby (18,18%), a to: azet.sk katalóg a mapy.azet.sk

Samostatný vývoj na portály azet.sk mali web stránky: meteo.sk, slovnik.sk a minihry.sk

Figure 3: Tretí zhluk meteo.sk

Figure 4: Štvrtý zhluk slovnik.sk

Figure 5: Piaty zhluk minihry.sk

Hneď na základe prvého zhluku je možné identifikovať, že užívatelia azet.sk vyhľadávajúci tento portál sa prihlasujú v rovnakom trende na svoj email, pokec a zoznamku. Zvyšné weby portálu sa vyvíjajú samostatnejšie a majú vlastných špecifických užívateľov.

Tento príklad dokumentuje možnosť nasadenia perSimplexu na analýzy návštevnosti web stránok a ich jednotlivých sekcií, čo dáva možnosť majiteľom webov cielene umiestňovať reklamu a prispôsobovať obsah.

perSimplex.biz

Nastavenie parametrov:

Parametre SimplexDivide sme ponechali na rovnakých hodnotách ako v predchádzajúcej analýze Similarity: D. Proximity – in points, Modification: E. [sum] >> [100%] – in row, Analysis: B. Statistical analysis – in column, Stress: 0, Strictness: 90.

]]> http://persimplex.wordpress.com/2010/08/23/aim-report-azet-sk-jun-2010/feed/ 0 persimplex history_report_jun 2010_azet_GRAPH_0 history_report_jun 2010_azet_GRAPH_1 history_report_jun 2010_azet_GRAPH_2 history_report_jun 2010_azet_GRAPH_3 history_report_jun 2010_azet_GRAPH_4 history_report_jun 2010_azet_GRAPH_5 http://persimplex.wordpress.com/2010/08/15/aim-report-jun-2010/ http://persimplex.wordpress.com/2010/08/15/aim-report-jun-2010/#comments Sun, 15 Aug 2010 16:13:01 +0000 persimplex http://persimplex.wordpress.com/?p=20 Continue reading →]]> Blogy v sekcii AIM analýzy by mali zaujímať všetkých marketingových, reklamných analytikov a stratégov, ktorí sú špecializovaní na online reklamu.

Pomocou perSimplexu vieme zachytiť trend návštevnosti skupín portálov, na ktoré užívatelia internetu pristupuju v rovnakých dňoch (ak by sme analyzovali detailnejší vývoj, tak perSimplex dokáže určiť trend vývoja za jednotlivé hodiny, či minúty dňa). Podľa analyzovaných výstupov môžeme hovoriť aj o približne rovnakých cieľových skupinách návštevníkov. Takéto pozorovanie vývoja návštevnosti a zachytenie trendu je ďalšou pomôckou pri umiestňovaní online reklamy alebo vyjednávaní ceny za reklamu.

Dáta z aplikácie OLA – AIMmonitor (http://online.aimmonitor.sk/) za mesiac jún 2010 sme spracovali pomocou SimplexDivide. Zaujímal nás parameter RU – počet reálnych užívateľov za sledované obdobie na 86 sledovaných internetových portáloch.

Pre spracovanie dát sme použili jednu z funkcií SimplexDivide, ktorá nám umožní zachytiť trend vývoja návštevnosti na sledovaných portáloch za jednotlivé dni bez rozdielu mohutnosti návštevnosti. Týmto krokom získame možnosť pozorovať približne rovnaký trend vývoja návštevnosti na portáloch s menšou (rádovo stovky užívateľov napr. www.beh.sk – 1.6. 2010 – 972 RU), strednou (tisíce užívateľov napr. www.f1.sk – 1.6.2010 – 8016 RU) a väčšou návštevnosťou (desaťtisíce až stotisíce návštev denne napr. www.azet.sk – 1.6.2010 – 621 112 RU).

Popis parametrov nájdete tu alebo v SimplexManual, ktorý si môžete stiahnuť tu.

Figure 0: Graf vývoja návštevnosti na sledovaných internetových portáloch.

Figure 0 vykresľuje celkový trend vývoja návštevnosti analyzovanej vzorky – 86 internetových portálov. Trendová čiara (ružová krivka na obrázku Figure 0) zachytila prepad návštevnosti v sledovanom mesiaci jún vždy v sobotu, a to v dňoch 5.6., 12.6, 19.6., 26.6.  Užívatelia nenavštevujú resp. menej navštevujú svoje obľúbené internetové stránky prevažne v sobotu.

SimplexDivide pri nastaveniach uvedených vyššie nám rozdelil vývoj návštevnosti RU – počet reálnych užívateľov do 18 zhlukov. V každom zhluku sa nachádzajú internetové portály s približne rovnakým trendom vývoja návštevnosti.

Figure 1: Prvý zhluk

Prvý zhluk zachytáva podobný vývoj návštevnosti 35 portálov (40,7% zo všetkých sledovaných).

Približne rovnaký vývoj návštevnosti nastal: aktuality.sk, auto.sk, autovia.sk, avizo.sk, azet.sk, beauty.sk, cas.sk, centrum.sk, funradio.sk, mobil.sk, mobilmania.sk, monitor-cien.sk, pravda.sk, pricemania.sk, radiofm.sk, reality.sk, server.sk, zlacnene.sk, zoznam.sk

Tabuľku všetkých 35 portálov si môžete stiahnuť tu.

Ako je možné pozorovať, tak v tomto prvom zhluku mali približne rovnaký vývoj návštevnosti RU prevažne internetové stránky s voľnočasovou tematikou.

Ide napr. o lifestylové portály – akobyvat.sk, auto.sk, beh.sk, beuty.sk,  hiking.sk, mobil.sk, mobilmania.sk, zdravie.sk alebo inzertné a nákupné a vyhľadávacie portály – atlas.sk, avizo.sk, azet.sk, centrum.sk, inzeraty.sk, monitor-cien.sk, najnakup.sk, pricemania.sk, reality.sk, superdeal.sk, zlacnene.sk, zoznam.sk alebo niektoré spravodajské médiá – aktuality.sk,  pravda.sk, radiofm.sk a bulvárne médiá cas.sk, funradio.sk, pluska.sk, topky.sk,

Rast návštevnosti RU na analyzovanom zhluku nastáva prevažne v nedeľu, vrcholí v pondelok s presahom do stredu týždňa a dno dosahuje väčšinou v sobotu. Zadávateľ reklamy resp. majiteľ portálu sa takémuto trendu môže prispôsobiť alebo naň patrične zareagovať.

Figure 2: Druhý zhluk

Druhý zhluk zachytáva podobný vývoj návštevnosti 12 portálov (13,95% zo všetkých sledovaných).

Približne rovnaký vývoj návštevnosti za jednotlivé dni nastal na portáloch: education.sk, etrend.sk, finance.sk, merces.sk, mynoviny.sk, porada.sk, profesia.sk, strategie.sk, wlw.sk, zenskyweb.sk, zlatestranky.sk, zzz.sk. Oproti prvému zhluku môžeme tieto typy portálov považovať za odbornejšie, ekonomickejšie.

Tabuľku všetkých 12 portálov si môžete stiahnuť tu.

Figure 3: Tretí zhluk

Tretí zhluk zachytáva podobný vývoj návštevnosti 7 portálov (8,14% zo všetkých sledovaných).

Približne rovnaký vývoj návštevnosti za jednotlivé dni nastal na portáloch: bratislavskenoviny.sk, expres.sk, hokej.sk, joj.sk, markiza.sk, pc.sk, zive.sk

Návštevnosti RU v treťom zhluku je počas týždňa vyrovnanejšia a dno návštevnosti týchto prevažne mediálnych portálov a dvoch technologických sa okrem soboty udržuje aj v nedeľu.

Tabuľku všetkých 7 portálov si môžete stiahnuť tu.

Figure 4: Štvrtý zhluk

Štvrtý zhluk zachytáva podobný vývoj návštevnosti 6 portálov (6,98% zo všetkých sledovaných).

Približne rovnaký vývoj návštevnosti za jednotlivé dni nastal na portáloch: denniksport.sk, diva.sk, invia.sk, osporte.sk, profutbal.sk, travel.sk

Túto skupinu portálov by sme mohli označiť ako  “športovú a cestovateľskú”. Jej vývoj ovplyvnili Majstrovstvá sveta vo futbale, ako aj prichádzajúca dovolenková sezóna.

Figure 5: Piaty zhluk

Piaty, tiež veľmi zaujímavý zhluk, zachytáva podobný vývoj návštevnosti 6 portálov (6,98% zo všetkých sledovaných).

Približne rovnaký vývoj návštevnosti za jednotlivé dni nastal na portáloch: hnonline.sk, huste.sk, parameter.sk, sme.sk, tvnoviny.sk, ujszo.sk Jedná sa prevažne o spravodajské a mediálne portály, takže ich zaradenie do jedného zhluku môžeme pokladať za prirodzené. perSimplex potvrdil svoje kvality a rozoznal približne rovnaký vývoj v online spravodajstve.

Figure 6: Šiesty zhluk

Šiesty zhluk obsahuje podobný vývoj návštevnosti 5 portálov (5,81% zo všetkých sledovaných). Približne rovnaký vývoj návštevnosti za jednotlivé dni nastal na portáloch: autobazar.sk, birdz.sk, ohudbe.sk, supermusic.sk, tv-program.sk

Do ďalšieho, siedmeho zhluku, nám SimplexDivide dal portály, ktorých dáta neboli k dispozície. Touto skupinou sa ďalej nebudeme zaoberať.

Ôsmy zhluk obsahuje len dva portály, a to: e-firmy.sk, obedovat.sk,

V deviatom až osemnástom zhluku sú špecifické prípady vývoja samostatných portálov ako: oskole.sk, peniaze.sk, videoportal.sk, ta3.com, tyzden.sk, komunikuj.sk, najmama.sk, cme.sk, webnoviny.sk, f1.sk.

Výrazný nárast návštevnosti zaznamenali tyzden.sk a ta3.com v čase predvolebnej kampane v SR a v dňoch parlamentných volieb.

Figure 12: Dvanásty zhluk, ta3.com

Figure 13: Trinásty zhluk, tyzden.sk

V prípade, že by ste mali záujem sami si spracovať dáta z aplikácie OLA – AIMmonitor, tak v ďalších dieloch nášho blogu uverejníme návod ako na to.

perSimplex.biz

Nastavenie parametrov:

Pre potreby analýzy sme SimplexDivide nastavili nasledovne Similarity: D. Proximity – in points, Modification: E. [sum] >> [100%] – in row, Analysis: B. Statistical analysis – in column, Stress: 0, Strictness: 90.

Na našom blogu budeme zverejňovať analýzy verejne dostupných dát, ktoré získame surfovaním na internete. Jednotlivé analýzy sa budeme snažiť v krátkosti komentovať a nebudú chýbať ani najzaujímavejšie zhluky vyexportované zo SimplexImpera. Samozrejme cieľom blogu je podporiť predaj a využitie perSimplexu, preto budeme očakávať akékoľvek námety od čitateľov (analytikov a manažérov) a priaznivcov softvérového vývoja.

Užite si!