키워드 분석 결과

1. 개요

N/B 알고리즘은 키워드의 조회 가치를 분석하기 위해 상한치(NB Max)와 하한치(NB Min) 두 가지 지표를 계산합니다. 이 두 값의 차이인 NB Gap은 키워드의 변동성과 위험도를 나타냅니다.

2. 연도 값 변환 (year_to_nb_value)

분석 대상 연도를 N/B 계산 가능한 수치로 변환합니다:

정규화된 값 = 1000 + (연도 - 기준연도) × 10

예시 (기준연도: 2015):
  - 2026년 → 1000 + (2026 - 2015) × 10 = 1110
  - 2024년 → 1000 + (2024 - 2015) × 10 = 1090
  - 2020년 → 1000 + (2020 - 2015) × 10 = 1050

최신 연도일수록 높은 값을 가지며, 이는 최신 콘텐츠의 가치를 반영합니다.

3. N/B 값 계산 (calculate_bit)

핵심 알고리즘은 다음 단계로 진행됩니다:

1. 범위 계산: 입력 값들의 최대값(max)과 최소값(min)을 구합니다.
2. 구간 분할: count_size(50) × 데이터 개수만큼의 구간으로 분할합니다.
3. 증분 계산:
   • 음수 범위: min값이 음수인 경우, 음수 증분 = |min| / (total_range_count - 1)
   • 양수 범위: max값이 양수인 경우, 양수 증분 = max / (total_range_count - 1)
4. 비트 배열 생성: 각 구간별로 A50, A100, B50, B100, NBA100 값을 계산합니다.
5. 가중치 적용:

   A100 = (count + 1) × bit / total_range_count
   NBA100 = A100 / (데이터개수 - 1)

6. 최종 계산:

   평균 비율 = (총합 / (데이터개수 × |최대값|)) × 100
   NB50 = (NB50 / 100) × 평균 비율

4. 상한치/하한치 계산

지표	함수	설명
NB Max	bit_max_nb(nb)	상한치 - 최적 시나리오에서의 예상 조회 가치
NB Min	bit_min_nb(nb)	하한치 - 최악 시나리오에서의 예상 조회 가치
NB Gap	NB Max - NB Min	변동성 지표 - 값이 클수록 예측 불확실성이 높음

5. 해석 가이드

• 높은 NB Max + 낮은 NB Gap → 안정적이고 높은 조회 가치 예상
• 높은 NB Max + 높은 NB Gap → 높은 조회 가능성이지만 변동성 큼
• 낮은 NB Max + 높은 NB Gap → 예측 어려움, 위험도 높음
• 낮은 NB Max + 낮은 NB Gap → 안정적이지만 낮은 조회 가치

6. 입력 데이터 소스

N/B 계산에 사용되는 값들은 다음에서 추출됩니다:

• 조회수 분석: viewAnalysis.viewCounts 리스트
• 날짜 분석: dateAnalysis에서 추출한 연도들의 정규화된 값
• 영상 데이터: 각 키워드별 유튜브 영상 메타데이터