Czytelnictwo prasy

Punktem wyjścia są dane ze strony ZKDP (w formacie Excel.) Ponieważ pobieram je od pewnego czasu mam tego więcej niż jest na ww. stronie bo od stycznia 2015 do lipca 2017, czyli 31 plików. Ręczna konwersja byłaby zatem ciut za bardzo czasochłonna.

  for i in *.xls do
    oocalc --headless --convert-to csv $i ;
    # albo ssconvert -v $i `basename $i .xls`.csv ;
    done
  # Wyciągam dane dotyczące sprzedaży ogółem dla SE
  grep 'Super Ex' *.csv | awk -F ',' '{print $7} ' > se_sales.csv
  # Analogicznie dla innych tytułów

Uwaga: program ssconvert znajduje się w pakiecie gnumeric, oocalc to oczywiście składni Libre/OpenOffice.

Wielkości sprzedaży dla trzech najpoczytniejszych tytułów pokazują wykresy liniowe (pierwszy w tys egz. a drugi w procentach nakładu ze stycznia 2015 r.)

Sprzedaż w tys egz.

Sprzedaż w % poziomu ze stycznia 2015

library(ggplot2)
library(reshape2)

df <- read.csv("newspaper_sales_2015-17.csv", sep = ';',
               header=T, na.string="NA");

meltdf <- melt(df,id="month")

ggplot(meltdf,aes(x=month, y=value, colour=variable, group=variable)) +
  geom_line() +
  ylab(label="sales [ths]") +
  theme(legend.title=element_blank()) +
  scale_x_discrete (breaks=c("2015-01-01", "2015-06-01",
     "2016-01-01", "2016-06-01", "2017-01-01",  "2017-06-01"),
  labels=c("2015-01", "2015-06", "2016-01", "2016-06",
     "2017-01", "2017-06")  )

# https://stackoverflow.com/questions/10085806/extracting-specific-columns-from-a-data-frame
obs <- df[,c("month")]

normalize <- function(x) { return (x /x[1] * 100 )  }
dfN <- as.data.frame(lapply(df[-1], normalize))

# https://stackoverflow.com/questions/10150579/adding-a-column-to-a-data-frame
dfN["month"] <- obs

str(dfN)

meltdf <- melt(dfN,id="month")

# https://www.r-bloggers.com/what-is-a-linear-trend-by-the-way/
pN <- ggplot(meltdf,
 aes(x=month, y=value, colour=variable, group=variable)) + geom_line() +
 ylab(label="sales [ths]") +
 theme(legend.title=element_blank()) +
 stat_smooth(method = "lm", se=F) +
  scale_x_discrete (breaks=c("2015-01-01", "2015-06-01",
     "2016-01-01", "2016-06-01", "2017-01-01",  "2017-06-01"),
  labels=c("2015-01", "2015-06", "2016-01",
  "2016-06", "2017-01", "2017-06")  )

  pN

Spadek widoczny na wykresach można określić liczbowo na przykład szacując linię trendu:

# Trend liniowy
# http://t-redactyl.io/blog/2016/05/creating-plots-in-r-using-ggplot2-part-11-linear-regression-plots.html

# http://r-statistics.co/Time-Series-Analysis-With-R.html
seq = c (1:nrow(dfN))
dfN["trend"] <- seq

trendL.gw <- lm(data=dfN, gw ~ trend )
trendL.fakt <- lm(data=dfN, fakt ~ trend )
trendL.se <- lm(data=dfN, se ~ trend )

trendL.gw
trendL.fakt
trendL.se

Współczynniki trendu dla GW, Faktu i SE są odpowiednio równe -1.114 -0.6415 -0.4301, co należy interpretować następująco: przeciętnie z miesiąca na miesiąc nakład spada o 1,11%, 0,64% oraz 0,43% nakładu ze stycznia 2015 r., odpowiednio dla GW, Faktu i SuperExpresu.

Dane i wyniki są tutaj