Change in the Medium Term of Site-centric Web Statistics

Bilgisayar ağlarının planlanması ve kaliteli ağ servisi sağlamak için internet veri trafiği modellerinin tahminlenmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada amaç, tıklama verilerinden meydana gelen sayfa merkezli verilere ait dağılımların modellenmesi ile benzetim ve planlama modellerine kaynak oluşturmaktır. Bu amaç doğrultusunda hedef olarak belirlenen web siteleri, aksesuar ve hazır giyimin pazarlandığı e-ticaret ile bilgi edinme amacı taşıyan haber siteleridir. Bu web sitelerinin göstergelerinden olan hemen çıkma oranı, sitede kalma süresi ve sayfa görüntüleme sayısına ait dağılımlar incelenmiştir. Beş ay aralıkla elde edilen verilerin karşılaştırmalı analiz edilmesiyle, hemen çıkma oranı ve sayfa görüntüleme sayısı göstergelerinin, yapılacak benzetim modellerinde Dagum ve Johnson SB dağılımları ile incelenebilir olduğu çıkarımı yapılabilmektedir. İnternet kullanıcılarının davranış şeklinin değişmesi nedeniyle, araştırmacıların diğer web sitesi göstergeleri için sürekli güncel verilere dayalı dağılımları kullanarak değerlendirmeler yapmaları uygun olacaktır. Elde edilen dağılım bilgileriyle, özellikle özel sektörde kullanılan satış simülasyonlarında, web siteleri arasındaki performans değerlendirmesi gibi çeşitli alanlarda kullanılabileceği düşünülmektedir.Internet data traffic models need to be estimated to provide computer network planning and high quality network service. The aim of this study is to model the distributions of page-based data consisting of click data, and to generate resources for simulation and planning models. For this purpose, web sites, accessories and ready-to-wear websites are presented as e-commerce and news sites aiming to acquire information. Bypass rate, duration of site and number of page views are examined. With comparative analysis of the data obtained at five-month intervals, it can be concluded that the bounce rate and page video number indicators are examined by Dagum and Johnson SB distributions in the simulation models to be made. Due to the change in the behavior of Internet users, it would be appropriate for the researchers to make evaluations using other distributions based on current data for other website indicators. It is thought that the distribution information obtained can be used in various areas such as performance evaluation among web sites, especially in sales simulations used in the private sector