Wprowadzenie do korzystania z R dla SEO

Analiza predykcyjna odnosi się do wykorzystywania danych historycznych i analizowania ich za pomocą statystyk w celu przewidywania przyszłych zdarzeń.

Odbywa się to w siedmiu krokach, a są to: zdefiniowanie projektu, zbieranie danych, analiza danych, statystyka, modelowanie i monitorowanie modelu.

Wiele firm polega na analizie predykcyjnej w celu określenia relacji między danymi historycznymi i przewidywania przyszłego wzorca.

Te wzorce pomagają firmom w analizie ryzyka, modelowaniu finansowym i zarządzaniu relacjami z klientami.

Analiza predykcyjna może być stosowana w prawie wszystkich sektorach, na przykład w służbie zdrowia, telekomunikacji, ropie naftowej i gazie, ubezpieczeniach, podróżach, handlu detalicznym, usługach finansowych i farmaceutyce.

W analizie predykcyjnej można używać kilku języków programowania, takich jak R, MATLAB, Python i Golang.

Co to jest R i dlaczego jest używany do SEO?

R to pakiet wolnego oprogramowania i języka programowania opracowany przez Roberta Gentlemana i Rossa Ihakę w 1993 roku.

Jest szeroko stosowany przez statystyków, bioinformatyków i eksploratorów danych do tworzenia oprogramowania statystycznego i analizy danych.

R składa się z obszernego katalogu graficznego i statystycznego wspieranego przez R Foundation i R Core Team.

Został pierwotnie stworzony dla statystyków, ale stał się potężnym narzędziem do analizy danych, uczenia maszynowego i analiz. Jest również używany do analizy predykcyjnej ze względu na swoje możliwości przetwarzania danych.

R może przetwarzać różne struktury danych, takie jak listy, wektory i tablice.

Możesz użyć języka R lub jego bibliotek do implementacji klasycznych testów statystycznych, modelowania liniowego i nieliniowego, grupowania, analizy szeregów czasowych i przestrzennych, klasyfikacji itp.

Poza tym jest to projekt typu open source, co oznacza, że ​​każdy może poprawić jego kod. Pomaga to naprawić błędy i ułatwia programistom tworzenie aplikacji w jego ramach.

Jakie są zalety R vs. MATLAB, Python, Golang, SAS i Rust?

R vs. MATLAB

R jest językiem interpretowanym, podczas gdy MATLAB jest językiem wysokiego poziomu.

Z tego powodu działają na różne sposoby, aby wykorzystać analizę predykcyjną.

Jako język wysokiego poziomu, większość obecnych MATLAB jest szybsza niż R.

Jednak R ma ogólną przewagę, ponieważ jest to projekt typu open source. Ułatwia to znajdowanie materiałów online i wsparcia ze strony społeczności.

MATLAB jest płatnym oprogramowaniem, co oznacza, że ​​dostępność może stanowić problem.

Werdykt jest taki, że użytkownicy, którzy chcą rozwiązywać złożone problemy przy niewielkiej ilości programowania, mogą używać MATLAB-a. Z drugiej strony użytkownicy szukający darmowego projektu z silnym wsparciem społeczności mogą korzystać z R.

R vs. Pyton

Należy zauważyć, że te dwa języki są podobne pod kilkoma względami.

Po pierwsze, oba są językami open source. Oznacza to, że można je bezpłatnie pobierać i używać.

Po drugie, są łatwe do nauczenia się i wdrożenia oraz nie wymagają wcześniejszego doświadczenia z innymi językami programowania.

Ogólnie rzecz biorąc, oba języki dobrze radzą sobie z danymi, niezależnie od tego, czy chodzi o automatyzację, manipulację, duże zbiory danych czy analizę.

R ma przewagę, jeśli chodzi o analizę predykcyjną. Dzieje się tak dlatego, że ma swoje korzenie w analizie statystycznej, podczas gdy Python jest językiem programowania ogólnego przeznaczenia.

Python jest bardziej wydajny przy wdrażaniu uczenia maszynowego i uczenia głębokiego.

Z tego powodu R najlepiej nadaje się do głębokiej analizy statystycznej przy użyciu pięknych wizualizacji danych i kilku linijek kodu.

R vs. Golang

Golang to projekt typu open source, który Google uruchomił w 2007 roku. Ten projekt został opracowany w celu rozwiązywania problemów podczas tworzenia projektów w innych językach programowania.

Jest na fundamencie C/C++, aby uszczelnić luki. Ma więc następujące zalety: bezpieczeństwo pamięci, zachowanie wielowątkowości, automatyczne deklarowanie zmiennych i wyrzucanie elementów bezużytecznych.

Golang jest kompatybilny z innymi językami programowania, takimi jak C i C++. Ponadto używa klasycznej składni C, ale z ulepszonymi funkcjami.

Główną wadą w porównaniu z R jest to, że jest nowy na rynku – w związku z tym ma mniej bibliotek i bardzo mało informacji dostępnych online.

R vs. SAS

SAS to zestaw statystycznych narzędzi programowych stworzonych i zarządzanych przez instytut SAS.

Ten pakiet oprogramowania jest idealny do predykcyjnej analizy danych, analizy biznesowej, analizy wielowymiarowej, dochodzeń karnych, zaawansowanych analiz i zarządzania danymi.

SAS jest podobny do R na różne sposoby, co czyni go świetną alternatywą.

Na przykład został po raz pierwszy uruchomiony w 1976 roku, co czyni go potęgą dla ogromnych informacji. Jest również łatwy do nauczenia się i debugowania, ma ładny GUI i zapewnia niezłe wyniki.

SAS jest trudniejszy niż R, ponieważ jest to język proceduralny wymagający większej liczby linii kodu.

Główną wadą jest to, że SAS jest płatnym pakietem oprogramowania.

Dlatego R może być najlepszą opcją, jeśli szukasz bezpłatnego pakietu do predykcyjnej analizy danych.

Wreszcie SAS nie ma prezentacji graficznej, co jest główną przeszkodą w wizualizacji predykcyjnej analizy danych.

R vs. Rdza

Rust to wieloparadygmatowy język programowania typu open source, wprowadzony na rynek w 2012 roku.

Jego kompilator jest jednym z najczęściej używanych przez programistów do tworzenia wydajnego i solidnego oprogramowania.

Dodatkowo Rust oferuje stabilną wydajność i jest bardzo przydatny, zwłaszcza przy tworzeniu dużych programów, dzięki gwarantowanemu bezpieczeństwu pamięci.

Jest kompatybilny z innymi językami programowania, takimi jak C i C++.

W przeciwieństwie do R, Rust jest językiem programowania ogólnego przeznaczenia.

Oznacza to, że specjalizuje się w czymś innym niż analiza statystyczna. Nauka Rust może zająć trochę czasu ze względu na jego złożoność w porównaniu z R.

Dlatego R jest idealnym językiem do predykcyjnej analizy danych.

Pierwsze kroki z r

Jeśli chcesz nauczyć się języka R, oto kilka świetnych zasobów, z których możesz skorzystać, zarówno bezpłatnych, jak i płatnych.

Coursera

Coursera to internetowa witryna edukacyjna obejmująca różne kursy. Większość kursów opracowują instytucje szkolnictwa wyższego i wiodące w branży firmy.

To dobre miejsce, aby zacząć od R, ponieważ większość kursów jest bezpłatna i wysokiej jakości.

Na przykład ten kurs programowania w języku R został opracowany przez Johns Hopkins University i ma ponad 21 000 recenzji:

• Programowanie R, dr Roger D. Peng

Youtube

YouTube ma obszerną bibliotekę samouczków programowania R.

Samouczki wideo są łatwe do naśladowania i oferują możliwość uczenia się bezpośrednio od doświadczonych programistów.

Kolejną zaletą samouczków YouTube jest to, że możesz je robić we własnym tempie.

YouTube oferuje również listy odtwarzania, które obszernie omawiają każdy temat wraz z przykładami.

Dobre źródło YouTube do nauki języka R jest dostępne dzięki uprzejmości FreeCodeCamp.org:

• Samouczek programowania w języku R — poznaj podstawy obliczeń statystycznych

Udemy

Udemy oferuje płatne kursy tworzone przez profesjonalistów w różnych językach. Zawiera połączenie samouczków wideo i tekstowych.

Na koniec każdego kursu użytkownicy otrzymują certyfikaty.

Jedną z głównych zalet Udemy jest elastyczność kursów.

Jeden z najwyżej ocenianych kursów na Udemy został stworzony przez Ligency.

• R Programowanie AZ

Używanie R do zbierania i modelowania danych

Używanie R z interfejsem API Google Analytics do raportowania

Google Analytics (GA) to bezpłatne narzędzie używane przez webmasterów do zbierania przydatnych informacji z witryn i aplikacji.

Jednak wyciąganie informacji z platformy w celu dalszej analizy i przetwarzania danych jest przeszkodą.

Możesz użyć interfejsu API Google Analytics, aby wyeksportować dane do formatu CSV lub połączyć je z platformami big data.

Interfejs API pomaga firmom eksportować dane i łączyć je z innymi zewnętrznymi danymi biznesowymi w celu zaawansowanego przetwarzania. Pomaga również zautomatyzować zapytania i raportowanie.

Chociaż możesz używać innych języków, takich jak Python z interfejsem API GA, R ma zaawansowany pakiet googleanalyticsR.

Jest to łatwy pakiet, ponieważ wystarczy zainstalować R na komputerze i dostosować zapytania już dostępne online do różnych zadań. Mając minimalne doświadczenie w programowaniu w języku R, możesz pobierać dane z GA i wysyłać je do Arkuszy Google lub przechowywać je lokalnie w formacie CSV.

Dzięki tym danym często można przezwyciężyć problemy z licznością danych podczas eksportowania danych bezpośrednio z interfejsu użytkownika Google Analytics.

Jeśli wybierzesz drogę Arkuszy Google, możesz używać tych Arkuszy jako źródła danych do tworzenia raportów Looker Studio (dawniej Data Studio) i przyspieszyć raportowanie dla klientów, zmniejszając niepotrzebną pracę.

Używanie R z Google Search Console

Google Search Console (GSC) to bezpłatne narzędzie oferowane przez Google, które pokazuje, jak witryna radzi sobie w wyszukiwaniu.

Możesz go użyć do sprawdzenia liczby wyświetleń, kliknięć i pozycji strony w rankingu.

Zaawansowani statystycy mogą połączyć Google Search Console z R w celu dogłębnego przetwarzania danych lub integracji z innymi platformami, takimi jak CRM i Big Data.

Aby połączyć konsolę wyszukiwania z R, musisz użyć biblioteki searchConsoleR.

Zbieranie danych GSC za pośrednictwem R może służyć do eksportowania i kategoryzowania zapytań wyszukiwania z GSC za pomocą GPT-3, wyodrębniania danych GSC na dużą skalę przy zmniejszonym filtrowaniu i wysyłania żądań indeksowania wsadowego do interfejsu Indexing API (dla określonych typów stron).

Jak używać API GSC z R

Zobacz poniższe kroki:

1. Pobierz i zainstaluj R studio (link do pobrania CRAN).
2. Zainstaluj dwa pakiety R znane jako searchConsoleR za pomocą następującego polecenia install.packages("searchConsoleR")
3. Załaduj pakiet za pomocą   the   biblioteka()   komenda tj   biblioteka („searchConsoleR”)
4. Załaduj OAth 2.0 za pomocą polecenia g scr_auth() . Spowoduje to automatyczne otwarcie strony logowania Google. Zaloguj się przy użyciu swoich poświadczeń, aby dokończyć łączenie Google Search Console z R.
5. Użyj poleceń z oficjalnego repozytorium GitHub searchConsoleR, aby uzyskać dostęp do danych w konsoli wyszukiwania za pomocą języka R.

Wyciąganie zapytań za pośrednictwem interfejsu API, w małych partiach, pozwoli również na pobieranie większego i dokładniejszego zestawu danych niż filtrowanie w interfejsie Google Search Console i eksportowanie do Arkuszy Google.

Podobnie jak w przypadku Google Analytics, możesz użyć Arkusza Google jako źródła danych dla Looker Studio i zautomatyzować tygodniowe lub miesięczne raporty o wyświetleniach, kliknięciach i stanie indeksowania.

Wniosek

Podczas gdy w branży SEO duży nacisk kładzie się na Pythona i sposób, w jaki można go wykorzystać w różnych przypadkach, od ekstrakcji danych po zbieranie SERP, uważam, że R jest dobrym językiem do nauki i używania do analizy danych i modelowanie.

Używając R do wyodrębniania rzeczy, takich jak Google Auto Suggest, PAA lub jako sprawdzanie rankingu ad hoc, możesz chcieć zainwestować.

Więcej zasobów:

• Wprowadzenie do Pythona i uczenia maszynowego dla technicznego SEO
• Kodowanie dla SEO: 10 sposobów, w jakie umiejętności kodowania mogą poprawić wysiłki SEO
• Zaawansowane techniczne SEO: kompletny przewodnik

Wyróżniony obraz: miliard zdjęć/Shutterstock