更好的模型 我想我会有点乐趣并破解我自己的 Alexa/Compete 算法，看看我是否可以做得更好。 Alexa 和 Compete 都使用某种形式的用户行为数据来计算他们的估计值。 我采取了不同的方法。 我没有注册数百万用户并跟踪他们的在线行为，而是决定研究一些更隐含的网络人类行为指标和我认为更有可能代表流量来源的数据。
然后收集了各种其他数据
推文、索引页面、SEOMoz 链接 哥伦比亚手机号 指标等，所有这些都是衡量网站受欢迎程度的指标，大概也是衡量网站流量多少的良好指标。 我将这些数据插入回归分析，经过一些迭代后，我得到了一个模型/算法。 回归是相关性的下一步，被认为是观察变量之间关系的更好的方法。 该算法的效果如何？ 实际上非常糟糕，除了上图中索引页面数量所显示的相关性之外，并没有可靠的改善。
显然，这个领域还有巨大的改进空间
我很乐意看到有人以新的方式解 为每个页面编写独特且相关的元描述 决这个问题，比如使用新数据或将这种类型的数据与广泛使用的网络行为相结合。 如果有人愿意尝试测试一些想法或其他数据点，请随时给我发电子邮件，我很乐意提供我的真实世界网络流量数据集，以关联或回归他们的想法。
客户保留的科学
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让我们谈谈良好的销售和客
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