Uma introdução ao uso de R para SEO

A análise preditiva refere-se ao uso de dados históricos e sua análise usando estatísticas para prever eventos futuros.

Ocorre em sete etapas, que são: definição do projeto, coleta de dados, análise de dados, estatística, modelagem e monitoramento do modelo.

Muitas empresas dependem da análise preditiva para determinar a relação entre os dados históricos e prever um padrão futuro.

Esses padrões ajudam as empresas com análise de risco, modelagem financeira e gerenciamento de relacionamento com o cliente.

A análise preditiva pode ser usada em quase todos os setores, por exemplo, saúde, telecomunicações, petróleo e gás, seguros, viagens, varejo, serviços financeiros e farmacêuticos.

Várias linguagens de programação podem ser usadas na análise preditiva, como R, MATLAB, Python e Golang.

O que é R e por que é usado para SEO?

R é um pacote de software livre e linguagem de programação desenvolvido por Robert Gentleman e Ross Ihaka em 1993.

É amplamente utilizado por estatísticos, bioinformáticos e mineradores de dados para desenvolver software estatístico e análise de dados.

R consiste em um extenso catálogo gráfico e estatístico suportado pela R Foundation e pela R Core Team.

Ele foi originalmente desenvolvido para estatísticos, mas se tornou uma potência para análise de dados, aprendizado de máquina e análise. Também é usado para análise preditiva por causa de seus recursos de processamento de dados.

R pode processar várias estruturas de dados, como listas, vetores e matrizes.

Você pode usar a linguagem R ou suas bibliotecas para implementar testes estatísticos clássicos, modelagem linear e não linear, agrupamento, análise de séries temporais e espaciais, classificação, etc.

Além disso, é um projeto de código aberto, o que significa que qualquer pessoa pode melhorar seu código. Isso ajuda a corrigir bugs e torna mais fácil para os desenvolvedores criar aplicativos em sua estrutura.

Quais são os benefícios de R vs. MATLAB, Python, Golang, SAS e ferrugem?

R vs. MATLAB

R é uma linguagem interpretada, enquanto MATLAB é uma linguagem de alto nível.

Por esse motivo, eles funcionam de maneiras diferentes para utilizar a análise preditiva.

Como uma linguagem de alto nível, o MATLAB mais atual é mais rápido que o R.

No entanto, R tem uma vantagem geral, pois é um projeto de código aberto. Isso facilita a localização de materiais on-line e o suporte da comunidade.

O MATLAB é um software pago, o que significa que a disponibilidade pode ser um problema.

O veredicto é que os usuários que procuram resolver coisas complexas com pouca programação podem usar o MATLAB. Por outro lado, os usuários que procuram um projeto gratuito com forte apoio da comunidade podem usar o R.

R vs. Pitão

É importante notar que essas duas línguas são semelhantes em vários aspectos.

Primeiro, ambas são linguagens de código aberto. Isso significa que eles são gratuitos para baixar e usar.

Em segundo lugar, são fáceis de aprender e implementar e não requerem experiência prévia com outras linguagens de programação.

No geral, ambas as linguagens são boas para lidar com dados, seja automação, manipulação, big data ou análise.

R tem vantagem quando se trata de análise preditiva. Isso ocorre porque tem suas raízes na análise estatística, enquanto o Python é uma linguagem de programação de uso geral.

O Python é mais eficiente ao implantar aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

Por esse motivo, R é o melhor para análise estatística profunda usando belas visualizações de dados e algumas linhas de código.

R vs. Golang

Golang é um projeto de código aberto que o Google lançou em 2007. Este projeto foi desenvolvido para resolver problemas na construção de projetos em outras linguagens de programação.

Está na base do C/C++ para selar as lacunas. Assim, tem as seguintes vantagens: segurança de memória, manutenção de multi-threading, declaração automática de variáveis ​​e coleta de lixo.

Golang é compatível com outras linguagens de programação, como C e C++. Além disso, utiliza a sintaxe C clássica, mas com recursos aprimorados.

A principal desvantagem em relação ao R é que ele é novo no mercado – portanto, possui menos bibliotecas e pouquíssimas informações disponíveis online.

R vs. SAS

SAS é um conjunto de ferramentas de software estatístico criadas e gerenciadas pelo instituto SAS.

Este pacote de software é ideal para análise preditiva de dados, inteligência de negócios, análise multivariada, investigação criminal, análise avançada e gerenciamento de dados.

O SAS é semelhante ao R de várias maneiras, tornando-o uma ótima alternativa.

Por exemplo, foi lançado pela primeira vez em 1976, tornando-se uma potência para vasta informação. Também é fácil de aprender e depurar, vem com uma boa GUI e fornece uma boa saída.

SAS é mais difícil que R porque é uma linguagem procedural que requer mais linhas de código.

A principal desvantagem é que o SAS é um pacote de software pago.

Portanto, R pode ser sua melhor opção se você estiver procurando por um pacote gratuito de análise preditiva de dados.

Por fim, o SAS carece de apresentação gráfica, um grande revés ao visualizar a análise preditiva de dados.

R vs. Ferrugem

Rust é uma linguagem de programação de múltiplos paradigmas de código aberto lançada em 2012.

Seu compilador é um dos mais utilizados pelos desenvolvedores para criar softwares eficientes e robustos.

Além disso, Rust oferece desempenho estável e é muito útil, especialmente na criação de programas grandes, graças à sua segurança de memória garantida.

É compatível com outras linguagens de programação, como C e C++.

Ao contrário de R, Rust é uma linguagem de programação de uso geral.

Isso significa que é especializado em algo diferente de análise estatística. Pode levar algum tempo para aprender Rust devido às suas complexidades em comparação com R.

Portanto, R é a linguagem ideal para análise preditiva de dados.

Introdução ao R

Se você estiver interessado em aprender R, aqui estão alguns ótimos recursos gratuitos e pagos que você pode usar.

Coursera

O Coursera é um site educacional online que abrange diferentes cursos. Instituições de ensino superior e empresas líderes do setor desenvolvem a maioria dos cursos.

É um bom lugar para começar com R, já que a maioria dos cursos é gratuita e de alta qualidade.

Por exemplo, este curso de programação R é desenvolvido pela Johns Hopkins University e possui mais de 21.000 avaliações:

• Programação R, Roger D. Peng, PhD

Youtube

O YouTube tem uma extensa biblioteca de tutoriais de programação R.

Os tutoriais em vídeo são fáceis de seguir e oferecem a oportunidade de aprender diretamente com desenvolvedores experientes.

Outra vantagem dos tutoriais do YouTube é que você pode fazê-los no seu próprio ritmo.

O YouTube também oferece listas de reprodução que cobrem cada tópico extensivamente com exemplos.

Um bom recurso do YouTube para aprender R é cortesia de FreeCodeCamp.org:

• Tutorial de Programação R – Aprenda o Básico da Computação Estatística

Udemy

A Udemy oferece cursos pagos criados por profissionais em diferentes idiomas. Inclui uma combinação de tutoriais em vídeo e em texto.

Ao final de cada curso, os usuários recebem certificados.

Uma das principais vantagens da Udemy é a flexibilidade de seus cursos.

Um dos cursos mais bem avaliados da Udemy foi produzido pela Ligency.

• R Programação AZ

Usando R para coleta e modelagem de dados

Usando R com a API do Google Analytics para relatórios

O Google Analytics (GA) é uma ferramenta gratuita que os webmasters usam para coletar informações úteis de sites e aplicativos.

No entanto, extrair informações da plataforma para mais análise e processamento de dados é um obstáculo.

Você pode usar a API do Google Analytics para exportar dados para o formato CSV ou conectá-los a plataformas de big data.

A API ajuda as empresas a exportar dados e mesclá-los com outros dados comerciais externos para processamento avançado. Também ajuda a automatizar consultas e relatórios.

Embora você possa usar outras linguagens como Python com a API do GA, o R possui um pacote googleanalyticsR avançado.

É um pacote fácil já que você só precisa instalar o R ​​no computador e customizar as consultas já disponíveis online para diversas tarefas. Com experiência mínima em programação R, você pode extrair dados do GA e enviá-los para o Planilhas Google ou armazená-los localmente no formato CSV.

Com esses dados, muitas vezes você pode superar problemas de cardinalidade de dados ao exportar dados diretamente da interface do usuário do Google Analytics.

Se você escolher a rota do Planilhas Google, poderá usar essas planilhas como uma fonte de dados para criar relatórios do Looker Studio (anteriormente Data Studio) e agilizar os relatórios do cliente, reduzindo o trabalho desnecessário.

Usando R com o Google Search Console

O Google Search Console (GSC) é uma ferramenta gratuita oferecida pelo Google que mostra como um site está se saindo nas buscas.

Você pode usá-lo para verificar o número de impressões, cliques e posição no ranking da página.

Os estatísticos avançados podem conectar o Google Search Console ao R para processamento de dados aprofundado ou integração com outras plataformas, como CRM e Big Data.

Para conectar o console de pesquisa ao R, você deve usar a biblioteca searchConsoleR.

A coleta de dados do GSC por meio do R pode ser usada para exportar e categorizar consultas de pesquisa do GSC com GPT-3, extrair dados do GSC em escala com filtragem reduzida e enviar solicitações de indexação em lote para a API de indexação (para tipos de página específicos).

Como usar a API GSC com R

Veja os passos abaixo:

1. Baixe e instale o R studio (link para download do CRAN).
2. Instale os dois pacotes R conhecidos como searchConsoleR usando o seguinte comando install.packages(“searchConsoleR”)
3. Carregue o pacote usando   a   biblioteca()   comando ou seja   biblioteca(“searchConsoleR”)
4. Carregue o OAth 2.0 usando o comando scr_auth() . Isso abrirá a página de login do Google automaticamente. Faça login usando suas credenciais para concluir a conexão do Google Search Console ao R.
5. Use os comandos do repositório GitHub oficial searchConsoleR para acessar dados em seu console de pesquisa usando R.

Puxar consultas por meio da API, em pequenos lotes, também permitirá que você extraia um conjunto de dados maior e mais preciso em vez de filtrar na interface do usuário do Google Search Console e exportar para o Planilhas Google.

Assim como no Google Analytics, você pode usar a Planilha Google como fonte de dados para o Looker Studio e automatizar relatórios semanais ou mensais de impressões, cliques e status de indexação.

Conclusão

Embora muito foco na indústria de SEO seja colocado no Python e em como ele pode ser usado para uma variedade de casos de uso, desde a extração de dados até a raspagem de SERP, acredito que R é uma linguagem forte para aprender e usar para análise de dados e modelagem.

Ao usar R para extrair coisas como Google Auto Suggest, PAAs ou como uma verificação de classificação ad hoc, você pode querer investir.

Mais recursos:

• Uma introdução ao Python e aprendizado de máquina para SEO técnico
• Codificação para SEO: 10 maneiras pelas quais as habilidades de codificação podem melhorar os esforços de SEO
• SEO técnico avançado: um guia completo

Imagem em destaque: Billion Photos/Shutterstock