مقدمة لاستخدام R في تحسين محركات البحث

يشير التحليل التنبئي إلى استخدام البيانات التاريخية وتحليلها باستخدام الإحصائيات للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.

تتم في سبع خطوات ، وهي: تحديد المشروع ، وجمع البيانات ، وتحليل البيانات ، والإحصاءات ، والنمذجة ، ورصد النموذج.

تعتمد العديد من الشركات على التحليل التنبئي لتحديد العلاقة بين البيانات التاريخية والتنبؤ بنمط مستقبلي.

تساعد هذه الأنماط الشركات في تحليل المخاطر والنمذجة المالية وإدارة علاقات العملاء.

يمكن استخدام التحليل التنبئي في جميع القطاعات تقريبًا ، على سبيل المثال ، الرعاية الصحية والاتصالات والنفط والغاز والتأمين والسفر والبيع بالتجزئة والخدمات المالية والأدوية.

يمكن استخدام العديد من لغات البرمجة في التحليل التنبئي ، مثل R و MATLAB و Python و Golang.

ما هو R ولماذا يتم استخدامه لتحسين محركات البحث؟

R هي حزمة من البرمجيات الحرة ولغة البرمجة تم تطويرها بواسطة Robert Gentleman و Ross Ihaka في عام 1993.

يتم استخدامه على نطاق واسع من قبل الإحصائيين وعلماء المعلومات الحيوية وعمال مناجم البيانات لتطوير البرامج الإحصائية وتحليل البيانات.

يتكون R من كتالوج رسومي وإحصائي شامل مدعوم من مؤسسة R وفريق R Core.

تم إنشاؤه في الأصل للإحصائيين ولكنه نما ليصبح مركزًا قويًا لتحليل البيانات والتعلم الآلي والتحليلات. يتم استخدامه أيضًا للتحليل التنبئي نظرًا لقدراته على معالجة البيانات.

يمكن لـ R معالجة هياكل البيانات المختلفة مثل القوائم والمتجهات والمصفوفات.

يمكنك استخدام لغة R أو مكتباتها لتنفيذ الاختبارات الإحصائية الكلاسيكية ، والنمذجة الخطية وغير الخطية ، والتجميع ، وتحليل السلاسل الزمنية والمكانية ، والتصنيف ، إلخ.

إلى جانب ذلك ، إنه مشروع مفتوح المصدر ، مما يعني أنه يمكن لأي شخص تحسين الكود الخاص به. يساعد هذا في إصلاح الأخطاء ويسهل على المطورين إنشاء تطبيقات في إطار العمل الخاص بهم.

ما هي فوائد R مقابل. MATLAB و Python و Golang و SAS و Rust؟

R مقابل. ماتلاب

R هي لغة مفسرة ، بينما MATLAB هي لغة عالية المستوى.

لهذا السبب ، فإنهم يعملون بطرق مختلفة لاستخدام التحليل التنبئي.

كلغة عالية المستوى ، فإن معظم MATLAB الحالي أسرع من R.

ومع ذلك ، يتمتع R بميزة عامة ، لأنه مشروع مفتوح المصدر. هذا يجعل من السهل العثور على المواد عبر الإنترنت والدعم من المجتمع.

MATLAB هو برنامج مدفوع ، مما يعني أن التوافر قد يكون مشكلة.

الحكم هو أن المستخدمين الذين يتطلعون إلى حل الأشياء المعقدة بقليل من البرمجة يمكنهم استخدام MATLAB. من ناحية أخرى ، يمكن للمستخدمين الذين يبحثون عن مشروع مجاني بدعم قوي من المجتمع استخدام R.

R مقابل. بايثون

من المهم ملاحظة أن هاتين اللغتين متشابهتان بعدة طرق.

أولاً ، كلاهما لغات مفتوحة المصدر. هذا يعني أنها مجانية للتنزيل والاستخدام.

ثانيًا ، من السهل تعلمها وتنفيذها ، ولا تتطلب خبرة سابقة مع لغات البرمجة الأخرى.

بشكل عام ، كلتا اللغتين جيدتان في معالجة البيانات ، سواء كانت أتمتة أو معالجة أو بيانات ضخمة أو تحليل.

R لها اليد العليا عندما يتعلق الأمر بالتحليل التنبئي. هذا لأن لها جذورها في التحليل الإحصائي ، بينما Python هي لغة برمجة للأغراض العامة.

تعد Python أكثر كفاءة عند نشر التعلم الآلي والتعلم العميق.

لهذا السبب ، يعد R هو الأفضل للتحليل الإحصائي العميق باستخدام تصورات البيانات الجميلة وبضعة أسطر من التعليمات البرمجية.

R مقابل. جولانج

Golang هو مشروع مفتوح المصدر أطلقته Google في عام 2007. تم تطوير هذا المشروع لحل المشكلات عند إنشاء مشاريع بلغات برمجة أخرى.

على أساس C / C ++ لسد الفجوات. وبالتالي ، فإنه يتمتع بالمزايا التالية: أمان الذاكرة ، والحفاظ على خيوط المعالجة المتعددة ، والإعلان التلقائي المتغير ، وجمع القمامة.

Golang متوافق مع لغات البرمجة الأخرى ، مثل C و C ++. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يستخدم بناء جملة C الكلاسيكي ، ولكن مع ميزات محسنة.

العيب الرئيسي مقارنة بـ R هو أنه جديد في السوق - وبالتالي ، يحتوي على عدد أقل من المكتبات وقليل جدًا من المعلومات المتاحة عبر الإنترنت.

R مقابل. ساس

SAS عبارة عن مجموعة من أدوات البرامج الإحصائية التي أنشأها ويديرها معهد SAS.

تعتبر مجموعة البرامج هذه مثالية لتحليل البيانات التنبؤية ، وذكاء الأعمال ، والتحليل متعدد المتغيرات ، والتحقيق الجنائي ، والتحليلات المتقدمة ، وإدارة البيانات.

تشبه SAS R من نواحٍ مختلفة ، مما يجعلها بديلاً رائعًا.

على سبيل المثال ، تم إطلاقه لأول مرة في عام 1976 ، مما جعله مركزًا قويًا للمعلومات الهائلة. من السهل أيضًا تعلمها وتصحيحها ، وتأتي مع واجهة مستخدم رسومية لطيفة ، وتوفر إخراجًا رائعًا.

تعد SAS أكثر صعوبة من R لأنها لغة إجرائية تتطلب المزيد من أسطر التعليمات البرمجية.

العيب الرئيسي هو أن SAS عبارة عن مجموعة برامج مدفوعة.

لذلك ، قد يكون R هو خيارك الأفضل إذا كنت تبحث عن مجموعة تحليل بيانات تنبؤية مجانية.

أخيرًا ، تفتقر SAS إلى العرض الرسومي ، وهي عقبة كبيرة عند تصور تحليل البيانات التنبؤية.

R مقابل. الصدأ

Rust هي لغة برمجة متعددة النماذج مفتوحة المصدر تم إطلاقها في عام 2012.

يعد برنامج التحويل البرمجي الخاص به أحد أكثر البرامج استخدامًا من قبل المطورين لإنشاء برامج فعالة وقوية.

بالإضافة إلى ذلك ، يوفر Rust أداءً مستقرًا ومفيدًا للغاية ، خاصة عند إنشاء برامج كبيرة ، وذلك بفضل أمان الذاكرة المضمون.

وهو متوافق مع لغات البرمجة الأخرى ، مثل C و C ++.

على عكس R ، فإن Rust هي لغة برمجة للأغراض العامة.

هذا يعني أنه متخصص في شيء آخر غير التحليل الإحصائي. قد يستغرق الأمر وقتًا لتعلم Rust نظرًا لتعقيداتها مقارنة بـ R.

لذلك ، R هي اللغة المثالية لتحليل البيانات التنبؤية.

الشروع في العمل مع R.

إذا كنت مهتمًا بتعلم لغة R ، فإليك بعض الموارد الرائعة التي يمكنك استخدامها مجانًا ومدفوعة.

كورسيرا

Coursera هو موقع تعليمي عبر الإنترنت يغطي دورات مختلفة. تقوم مؤسسات التعليم العالي والشركات الرائدة في الصناعة بتطوير معظم الدورات.

إنه مكان جيد للبدء بـ R ، حيث أن معظم الدورات مجانية وذات جودة عالية.

على سبيل المثال ، تم تطوير دورة البرمجة R هذه بواسطة جامعة جونز هوبكنز ولديها أكثر من 21000 تقييم:

• برمجة آر ، روجر دي بينج ، دكتوراه

موقع يوتيوب

يحتوي موقع YouTube على مكتبة شاملة من البرامج التعليمية لبرمجة R.

من السهل متابعة دروس الفيديو ، وهي تتيح لك فرصة التعلم مباشرة من المطورين ذوي الخبرة.

ميزة أخرى لدروس YouTube هي أنه يمكنك القيام بها بالسرعة التي تريدها.

يوفر YouTube أيضًا قوائم تشغيل تغطي كل موضوع على نطاق واسع بأمثلة.

مصدر جيد على YouTube لتعلم R يأتي من FreeCodeCamp.org:

• R Programming Tutorial - تعلم أساسيات الحوسبة الإحصائية

Udemy

تقدم Udemy دورات مدفوعة تم إنشاؤها بواسطة محترفين بلغات مختلفة. يتضمن مجموعة من مقاطع الفيديو والبرامج التعليمية النصية.

في نهاية كل دورة ، يتم منح شهادات للمستخدمين.

واحدة من المزايا الرئيسية لـ Udemy هي مرونة دوراتها.

تم إنتاج واحدة من الدورات التدريبية الأعلى تصنيفًا في Udemy بواسطة Ligency.

• R برمجة AZ

استخدام R لجمع البيانات والنمذجة

استخدام R مع Google Analytics API لإعداد التقارير

Google Analytics (GA) هي أداة مجانية يستخدمها مشرفو المواقع لجمع معلومات مفيدة من مواقع الويب والتطبيقات.

ومع ذلك ، فإن سحب المعلومات من النظام الأساسي لمزيد من تحليل البيانات ومعالجتها يمثل عقبة.

يمكنك استخدام Google Analytics API لتصدير البيانات إلى تنسيق CSV أو توصيلها بأنظمة البيانات الضخمة.

تساعد واجهة برمجة التطبيقات الشركات على تصدير البيانات ودمجها مع بيانات الأعمال الخارجية الأخرى من أجل المعالجة المتقدمة. كما أنه يساعد في أتمتة الاستعلامات وإعداد التقارير.

على الرغم من أنه يمكنك استخدام لغات أخرى مثل Python مع GA API ، فإن R لديها حزمة googleanalyticsR متقدمة.

إنها حزمة سهلة نظرًا لأنك تحتاج فقط إلى تثبيت R على الكمبيوتر وتخصيص الاستعلامات المتاحة بالفعل عبر الإنترنت لمختلف المهام. مع الحد الأدنى من خبرة برمجة R ، يمكنك سحب البيانات من GA وإرسالها إلى جداول بيانات Google ، أو تخزينها محليًا بتنسيق CSV.

باستخدام هذه البيانات ، يمكنك في كثير من الأحيان التغلب على مشكلات البيانات الأساسية عند تصدير البيانات مباشرة من واجهة مستخدم Google Analytics.

إذا اخترت مسار "جداول بيانات Google" ، يمكنك استخدام هذه "جداول البيانات" كمصدر بيانات لإنشاء تقارير Looker Studio (استوديو البيانات سابقًا) ، وتسريع إعداد تقارير العملاء ، مما يقلل من الأعمال المشغولة غير الضرورية.

باستخدام R مع Google Search Console

Google Search Console (GSC) هي أداة مجانية تقدمها Google تُظهر كيفية أداء موقع الويب في البحث.

يمكنك استخدامه للتحقق من عدد مرات الظهور والنقرات وموضع ترتيب الصفحة.

يمكن للإحصائيين المتقدمين توصيل Google Search Console بـ R لمعالجة البيانات المتعمقة أو التكامل مع الأنظمة الأساسية الأخرى مثل CRM والبيانات الكبيرة.

لتوصيل وحدة تحكم البحث بـ R ، يجب عليك استخدام مكتبة searchConsoleR.

يمكن استخدام جمع بيانات GSC من خلال R لتصدير استعلامات البحث وتصنيفها من GSC باستخدام GPT-3 ، واستخراج بيانات GSC على نطاق واسع مع تصفية منخفضة ، وإرسال طلبات فهرسة الدُفعات من خلال واجهة برمجة تطبيقات الفهرسة (لأنواع صفحات معينة).

كيفية استخدام GSC API مع R.

انظر الخطوات أدناه:

1. قم بتنزيل R studio وتثبيته (رابط تنزيل CRAN).
2. قم بتثبيت حزمتي R المعروفة باسم searchConsoleR باستخدام الأمر التالي install.packages (“searchConsoleR”)
3. قم بتحميل الحزمة باستخدام   ال   مكتبة()   الأمر أي   مكتبة (“searchConsoleR”)
4. قم بتحميل OAth 2.0 باستخدام الأمر g scr_auth () . سيؤدي هذا إلى فتح صفحة تسجيل الدخول إلى Google تلقائيًا. قم بتسجيل الدخول باستخدام بيانات الاعتماد الخاصة بك لإنهاء توصيل Google Search Console بـ R.
5. استخدم الأوامر من أداة إعادة توزيع GitHub الرسمية في searchConsoleR للوصول إلى البيانات على وحدة تحكم البحث باستخدام R.

سيسمح لك سحب الاستعلامات عبر واجهة برمجة التطبيقات ، على دفعات صغيرة ، بسحب مجموعة بيانات أكبر وأكثر دقة مقابل التصفية في Google Search Console UI ، والتصدير إلى جداول بيانات Google.

كما هو الحال مع Google Analytics ، يمكنك بعد ذلك استخدام Google Sheet كمصدر بيانات لـ Looker Studio ، وأتمتة تقارير حالة الظهور والنقر والفهرسة الأسبوعية أو الشهرية.

استنتاج

بينما يتم التركيز كثيرًا في صناعة تحسين محركات البحث على Python ، وكيف يمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام بدءًا من استخراج البيانات وحتى تجريف SERP ، أعتقد أن R هي لغة قوية للتعلم واستخدامها لتحليل البيانات و النمذجة.

عند استخدام R لاستخراج أشياء مثل Google Auto Suggest أو PAAs أو كفحص تصنيف مخصص ، قد ترغب في الاستثمار فيه.

المزيد من الموارد:

• مقدمة إلى لغة Python والتعلم الآلي لتحسين محركات البحث التقنية
• الترميز لتحسين محركات البحث: 10 طرق يمكن لمهارات التشفير أن تحسن بها جهود تحسين محركات البحث
• مُحسنات محركات البحث الفنية المتقدمة: دليل كامل

الصورة المميزة: مليار صورة / Shutterstock