SEO를 위한 R 사용 소개

게시 됨: 2022-11-23

예측 분석은 과거 데이터를 사용하고 통계를 사용하여 분석하여 미래 이벤트를 예측하는 것을 말합니다.

프로젝트 정의, 데이터 수집, 데이터 분석, 통계, 모델링, 모델 모니터링의 7단계로 이루어집니다.

많은 기업이 과거 데이터 간의 관계를 파악하고 미래 패턴을 예측하기 위해 예측 분석에 의존합니다.

이러한 패턴은 기업의 위험 분석, 재무 모델링 및 고객 관계 관리에 도움이 됩니다.

예측 분석은 의료, 통신, 석유 및 가스, 보험, 여행, 소매, 금융 서비스 및 제약과 같은 거의 모든 분야에서 사용할 수 있습니다.

R, MATLAB, Python 및 Golang과 같은 여러 프로그래밍 언어를 예측 분석에 사용할 수 있습니다.

R은 무엇이며 SEO에 사용되는 이유는 무엇입니까?

R은 1993년 Robert Gentleman과 Ross Ihaka가 개발한 자유 소프트웨어 및 프로그래밍 언어 패키지입니다.

통계 소프트웨어 및 데이터 분석을 개발하기 위해 통계학자, 생물정보학자 및 데이터 마이너가 널리 사용합니다.

R은 R Foundation 및 R Core Team에서 지원하는 광범위한 그래픽 및 통계 카탈로그로 구성됩니다.

원래 통계학자를 위해 만들어졌지만 데이터 분석, 기계 학습 및 분석을 위한 강국으로 성장했습니다. 데이터 처리 기능으로 인해 예측 분석에도 사용됩니다.

R은 리스트, 벡터, 배열 등 다양한 데이터 구조를 처리할 수 있습니다.

R 언어 또는 라이브러리를 사용하여 고전적인 통계 테스트, 선형 및 비선형 모델링, 클러스터링, 시간 및 공간 계열 분석, 분류 등을 구현할 수 있습니다.

게다가 오픈 소스 프로젝트이므로 누구나 코드를 개선할 수 있습니다. 이를 통해 버그를 수정하고 개발자가 프레임워크에서 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다.

R 대.의 이점은 무엇입니까? MATLAB, Python, Golang, SAS 및 Rust?

R 대. MATLAB

R은 인터프리터 언어이고 MATLAB은 고급 언어입니다.

이러한 이유로 이들은 예측 분석을 활용하는 다양한 방식으로 작동합니다.

고급 언어로서 최신 MATLAB은 R보다 빠릅니다.

그러나 R은 오픈 소스 프로젝트이기 때문에 전반적인 이점이 있습니다. 이를 통해 온라인에서 자료를 쉽게 찾고 커뮤니티에서 지원을 받을 수 있습니다.

MATLAB은 유료 소프트웨어이므로 가용성이 문제가 될 수 있습니다.

간단한 프로그래밍으로 복잡한 문제를 해결하려는 사용자는 MATLAB을 사용할 수 있습니다. 반면 강력한 커뮤니티 지원을 받는 무료 프로젝트를 찾는 사용자는 R을 사용할 수 있습니다.

R 대. 파이썬

이 두 언어는 여러 면에서 유사하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

첫째, 둘 다 오픈 소스 언어입니다. 즉, 무료로 다운로드하여 사용할 수 있습니다.

둘째, 배우고 구현하기 쉽고 다른 프로그래밍 언어에 대한 사전 경험이 필요하지 않습니다.

전반적으로 두 언어 모두 자동화, 조작, 빅 데이터 또는 분석 등 데이터 처리에 능숙합니다.

R은 예측 분석과 관련하여 우위를 점합니다. Python은 범용 프로그래밍 언어인 반면 통계 분석에 뿌리를 두고 있기 때문입니다.

머신 러닝과 딥 러닝을 배포할 때 Python이 더 효율적입니다.

이러한 이유로 R은 아름다운 데이터 시각화와 몇 줄의 코드를 사용하여 심층적인 통계 분석에 가장 적합합니다.

R 대. 골랑

Golang은 Google이 2007년에 시작한 오픈 소스 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 다른 프로그래밍 언어로 프로젝트를 빌드할 때 발생하는 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다.

간극을 메우기 위해 C/C++를 기반으로 합니다. 따라서 메모리 안전성, 멀티 스레딩 유지, 자동 변수 선언 및 가비지 수집과 같은 장점이 있습니다.

Golang은 C 및 C++와 같은 다른 프로그래밍 언어와 호환됩니다. 또한 고전적인 C 구문을 사용하지만 기능이 향상되었습니다.

R과 비교했을 때 가장 큰 단점은 시장에 새로 나온 것이기 때문에 라이브러리가 적고 온라인에서 사용할 수 있는 정보가 거의 없다는 것입니다.

R 대. SAS

SAS는 SAS 연구소에서 만들고 관리하는 일련의 통계 소프트웨어 도구입니다.

이 소프트웨어 제품군은 예측 데이터 분석, 비즈니스 인텔리전스, 다변량 분석, 범죄 수사, 고급 분석 및 데이터 관리에 이상적입니다.

SAS는 다양한 면에서 R과 유사하므로 훌륭한 대안이 됩니다.

예를 들어, 1976년에 처음 출시되어 방대한 정보의 강국이 되었습니다. 또한 배우고 디버그하기 쉽고 멋진 GUI와 함께 제공되며 멋진 출력을 제공합니다.

SAS는 더 많은 코드 라인이 필요한 절차적 언어이기 때문에 R보다 어렵습니다.

주요 단점은 SAS가 유료 소프트웨어 제품군이라는 것입니다.

따라서 무료 예측 데이터 분석 제품군을 찾고 있다면 R이 최선의 선택일 수 있습니다.

마지막으로 SAS는 예측 데이터 분석을 시각화할 때 주요 걸림돌인 그래픽 프레젠테이션이 부족합니다.

R 대. 녹

Rust는 2012년에 출시된 오픈 소스 다중 패러다임 프로그래밍 언어입니다.

컴파일러는 개발자가 효율적이고 강력한 소프트웨어를 만들기 위해 가장 많이 사용하는 것 중 하나입니다.

또한 Rust는 안정적인 성능을 제공하며 특히 메모리 안전성이 보장되어 큰 프로그램을 만들 때 매우 유용합니다.

C 및 C++와 같은 다른 프로그래밍 언어와 호환됩니다.

R과 달리 Rust는 범용 프로그래밍 언어입니다.

이것은 통계 분석 이외의 것을 전문으로 한다는 것을 의미합니다. R에 비해 Rust의 복잡성으로 인해 Rust를 배우는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

따라서 R은 예측 데이터 분석에 이상적인 언어입니다.

R 시작하기

R 학습에 관심이 있는 경우 사용할 수 있는 무료 및 유료 리소스가 있습니다.

코세라

Coursera는 다양한 과정을 다루는 온라인 교육 웹사이트입니다. 고등 교육 기관 및 업계를 선도하는 기업에서 대부분의 과정을 개발합니다.

대부분의 과정이 무료이고 고품질이기 때문에 R로 시작하는 것이 좋습니다.

예를 들어 이 R 프로그래밍 과정은 Johns Hopkins University에서 개발했으며 21,000개 이상의 리뷰가 있습니다.

  • R 프로그래밍, Roger D. Peng, PhD

유튜브

YouTube에는 광범위한 R 프로그래밍 자습서 라이브러리가 있습니다.

비디오 자습서는 따라하기 쉽고 숙련된 개발자로부터 직접 배울 수 있는 기회를 제공합니다.

YouTube 튜토리얼의 또 다른 장점은 원하는 속도로 할 수 있다는 것입니다.

YouTube는 예시와 함께 각 주제를 광범위하게 다루는 재생목록도 제공합니다.

R 학습을 위한 좋은 YouTube 리소스는 FreeCodeCamp.org에서 제공됩니다.

  • R 프로그래밍 자습서 – 통계 컴퓨팅의 기본 사항 알아보기

유데미

Udemy는 다양한 언어로 전문가가 만든 유료 코스를 제공합니다. 여기에는 비디오 및 텍스트 자습서의 조합이 포함됩니다.

모든 과정이 끝나면 사용자에게 인증서가 수여됩니다.

Udemy의 주요 이점 중 하나는 코스의 유연성입니다.

Udemy에서 가장 높은 평가를 받은 과정 중 하나는 Ligency에서 제작했습니다.

  • R 프로그래밍 AZ

데이터 수집 및 모델링에 R 사용

보고를 위해 Google Analytics API와 함께 R 사용

Google Analytics(GA)는 웹마스터가 웹사이트 및 애플리케이션에서 유용한 정보를 수집하는 데 사용하는 무료 도구입니다.

그러나 더 많은 데이터 분석 및 처리를 위해 플랫폼에서 정보를 추출하는 것은 장애물입니다.

Google Analytics API를 사용하여 데이터를 CSV 형식으로 내보내거나 빅 데이터 플랫폼에 연결할 수 있습니다.

API는 기업이 데이터를 내보내고 고급 처리를 위해 다른 외부 비즈니스 데이터와 병합하는 데 도움이 됩니다. 또한 쿼리 및 보고를 자동화하는 데 도움이 됩니다.

GA API와 함께 Python과 같은 다른 언어를 사용할 수 있지만 R에는 고급 googleanalyticsR 패키지가 있습니다.

컴퓨터에 R을 설치하고 다양한 작업을 위해 이미 온라인에서 사용할 수 있는 쿼리를 사용자 지정하기만 하면 되기 때문에 쉬운 패키지입니다. 최소한의 R 프로그래밍 경험으로 GA에서 데이터를 가져와 Google 스프레드시트로 보내거나 CSV 형식으로 로컬에 저장할 수 있습니다.

이 데이터를 사용하면 Google Analytics 사용자 인터페이스에서 직접 데이터를 내보낼 때 종종 데이터 카디널리티 문제를 극복할 수 있습니다.

Google 스프레드시트 경로를 선택하면 이 시트를 데이터 소스로 사용하여 Looker Studio(이전 데이터 스튜디오) 보고서를 작성하고 고객 보고를 신속하게 처리하여 불필요한 바쁜 작업을 줄일 수 있습니다.

Google 검색 콘솔에서 R 사용

Google Search Console(GSC)은 Google에서 제공하는 무료 도구로 웹사이트의 검색 실적을 보여줍니다.

노출 수, 클릭 수 및 페이지 순위 위치를 확인하는 데 사용할 수 있습니다.

고급 통계학자는 심층적인 데이터 처리 또는 CRM 및 빅 데이터와 같은 다른 플랫폼과의 통합을 위해 Google Search Console을 R에 연결할 수 있습니다.

검색 콘솔을 R에 연결하려면 searchConsoleR 라이브러리를 사용해야 합니다.

R을 통해 GSC 데이터를 수집하면 GPT-3을 사용하여 GSC에서 검색 쿼리를 내보내고 분류하고, 축소된 필터링으로 대규모로 GSC 데이터를 추출하고, 인덱싱 API(특정 페이지 유형의 경우)를 통해 일괄 인덱싱 요청을 보내는 데 사용할 수 있습니다.

R에서 GSC API를 사용하는 방법

아래 단계를 참조하십시오.

  1. R 스튜디오(CRAN 다운로드 링크)를 다운로드하여 설치합니다.
  2. install.packages(“searchConsoleR”) 명령을 사용하여 searchConsoleR이라는 두 개의 R 패키지를 설치합니다.
  3. 다음을 사용하여 패키지를 로드합니다.   그만큼   도서관()   명령 즉   라이브러리("searchConsoleR")
  4. scr_auth() 명령 을 사용하여 OAth 2.0을 로드 합니다. Google 로그인 페이지가 자동으로 열립니다. 자격 증명을 사용하여 로그인하여 Google Search Console을 R에 연결을 완료합니다.
  5. searchConsoleR 공식 GitHub 리포지토리 의 명령을 사용하여 R을 사용하여 검색 콘솔의 데이터에 액세스합니다.

API를 통해 쿼리를 작은 배치로 가져오면 Google Search Console UI에서 필터링하고 Google 스프레드시트로 내보낼 때보다 더 크고 정확한 데이터 세트를 가져올 수 있습니다.

Google Analytics와 마찬가지로 Google 시트를 Looker Studio의 데이터 소스로 사용하고 주간 또는 월간 노출, 클릭 및 인덱싱 상태 보고서를 자동화할 수 있습니다.

결론

SEO 산업에서 많은 초점이 Python에 맞춰져 있고 Python이 데이터 추출에서 SERP 스크래핑에 이르기까지 다양한 사용 사례에 어떻게 사용될 수 있는지에 대해 저는 R이 데이터 분석 및 데이터 분석을 위해 배우고 사용하기에 강력한 언어라고 생각합니다. 모델링.

R을 사용하여 Google Auto Suggest, PAA 또는 임시 순위 확인과 같은 항목을 추출할 때 투자하고 싶을 수 있습니다.

추가 리소스:

  • 기술 SEO를 위한 Python 및 기계 학습 소개
  • SEO를 위한 코딩: 코딩 기술이 SEO 노력을 향상시킬 수 있는 10가지 방법
  • 고급 기술 SEO: 완벽한 가이드

주요 이미지: Billion Photos/Shutterstock