一些建议：

1. 您在解决方案中的想法是基本但可靠的。例如，第二个想法的波动可以用一个简单的移动平均线来平滑，然后应用你的想法是有意义的。
2. 另一个想法是将第一天的值设置为阈值，并计算整个月的总负数（从阈值下降）和正数（从阈值上升）。假设在一个固定月份（所有 30 天的值完全相同的月份），变化百分比为 0%。这意味着高于阈值和低于阈值的总和可以为您提供根据第一天的百分比变化的估计值。一个例子是[5, 10, 50, 100, 5, 1]6 天内的访问。我们设置第一天的值（$5$) 作为阈值。然后你会得到[0%, 100%, 900%, 1900%, 0%, -400%]上升和下降（为什么？！），你可以使用任何数值计算得出最终数字，例如 2900% 上升和 400% 下降，最后可能是 2500% 上升。
3. 使用上面的想法给出了许多不同的方法来做到这一点。正如您也提到的，不要将每一天与第一天进行比较，而是将其与前一天进行比较并得出最终的变化率。或者考虑对负面变化进行惩罚，例如，如果在一种情况下值严格提高并且最终变化为 +3000%，而在另一种情况下值波动但最终变化再次为 3000%，您可以考虑为第二种情况设置权重，因此差异它们之间被保留。