Natuurlijk! Hier is een stappenplan om je zoekmachine logs en analytics data te analyseren en verbeterpunten te identificeren, gericht op het verminderen van vertragingen in zoekresultaten: 1. Data Voorbereiding - Verzamel alle JSON-logs en converteer ze naar een analysevriendelijk formaat zoals CSV of database. - Zorg dat je data tijdstempel correct geformatteerd is voor tijdsanalyses. 2. Tijdsduur Analyseren - Als je de verwerkingstijd van zoekopdrachten hebt vastgelegd, identificeer dan zoekopdrachten met hoge responsetijden. - Als deze niet aanwezig is, probeer dan de tijd tussen zoekopdracht en respons te meten of te schatten. 3. Identificatie van Vertragingen - Filter logs op zoekopdrachten die langer duren dan een vastgesteld threshold (bijvoorbeeld > 500ms). - Analyseer patronen: zijn bepaalde zoektermen, tijdstippen, of gebruikersgroepen meer getroffen? 4. Zoekterm Analyse - Kijk of specifieke zoekwoorden vaker leiden tot vertragingen. - Controleer of bepaalde zoekwoorden geen of weinig resultaten opleveren, wat mogelijk extra verwerkingstijd veroorzaakt. 5. Resultaatstatus en Fouten - Identificeer fouten of time-outs in de resultaatstatus. - Corrigeer of optimaliseer zoekproces bij veel voorkomende fouten. 6. Gebruikerservaring en Gedrag - Analyseer bounce rates en klikgedrag na lange zoekresultaten. - Check of gebruikers vaker zoeken herhalen, wat kan wijzen op onvoldoende relevante resultaten of traagheid. 7. Technische Verbeteringen - Optimaliseer zoekindexering en query-verwerking. - Overweeg caching van veelgebruikte zoekresultaten. - Verbeter serverprestaties of schaalbaarheid indien nodig. 8. Rapportage en Monitoring - Maak dashboards die responsetijden en fouten in real-time tonen. - Stel automatische alerts in bij vertragingen of hoge foutpercentages. 9. Continu Verbeteren - Voer regelmatige analyses uit om de impact van veranderingen te meten. - Verzamel gebruikersfeedback over de zoekervaring. Voor een gerichte analyse, kun je bijvoorbeeld een script schrijven dat: - De JSON logs inleest. - Per zoekterm de gemiddelde responsetijd berekent. - Zoekopdrachten met responsetijden boven een drempel markeert. - Patronen in data opspoort. Wil je dat ik je help met een voorbeeldscript of meer specifieke analyse-tips?

Ik help je graag bij het analyseren van je zoekmachinelogs om verbeterpunten te identificeren. Hier is een stappenplan specifiek gericht op het verminderen van vertragingen in zoekresultaten: ## 1. Data-extractie en voorbereiding ```python import json import pandas as pd from datetime import datetime # Laad logbestanden logs = [] with open('zoek_logs.json', 'r') as f: for line in f: logs.append(json.loads(line)) # Converteer naar DataFrame df = pd.DataFrame(logs) df['tijdstempel'] = pd.to_datetime(df['tijdstempel']) ``` ## 2. Prestatie-analyse ```python # Analyseer responstijden per zoekterm response_times = df.groupby('zoekterm')['response_time'].agg(['mean', 'median', 'count']) # Identificeer trage zoekopdrachten (> 2 seconden) slow_queries = df[df['response_time'] > 2] ``` ## 3. Patroonherkenning ```python # Zoektermen met consistent slechte prestaties problematic_queries = slow_queries.groupby('zoekterm').size().sort_values(ascending=False) # Tijdsgebonden vertragingen (bijv. piekuren) df['uur'] = df['tijdstempel'].dt.hour hourly_performance = df.groupby('uur')['response_time'].mean() ``` ## 4. Aanbevolen verbeteringen **Technische optimalisaties:** - Implementeer caching voor veelvoorkomende zoektermen - Optimaliseer database-indexen voor frequente queries - Overweeg een zoekengine zoals Elasticsearch of Solr - Implementeer query-voorspelling en pre-fetching **Monitoring:** - Stel real-time alerts in voor trage response times - Monitor systeembelasting tijdens piekmomenten - Track query-complexiteit en resultaatgrootte ## 5. Specifieke actiepunten 1. **Cache-strategie**: Cache top 100 zoektermen voor 5 minuten 2. **Index-optimalisatie**: Analyseer meest voorkomende zoekpatronen 3. **Load balancing**: Verdeel queries over meerdere servers 4. **Query-optimalisatie**: Identificeer en optimaliseer complexe zoekopdrachten Wil je dat ik specifieke code schrijf voor een van deze analyses of heb je aanvullende data waar ik rekening mee moet houden?