O introducere în utilizarea R pentru SEO

Analiza predictivă se referă la utilizarea datelor istorice și la analiza lor folosind statistici pentru a prezice evenimente viitoare.

Se desfășoară în șapte pași, iar aceștia sunt: ​​definirea proiectului, colectarea datelor, analiza datelor, statistica, modelarea și monitorizarea modelului.

Multe companii se bazează pe analiza predictivă pentru a determina relația dintre datele istorice și pentru a prezice un model viitor.

Aceste modele ajută companiile cu analiza riscurilor, modelarea financiară și gestionarea relațiilor cu clienții.

Analiza predictivă poate fi utilizată în aproape toate sectoarele, de exemplu, asistență medicală, telecomunicații, petrol și gaze, asigurări, călătorii, comerț cu amănuntul, servicii financiare și produse farmaceutice.

Mai multe limbaje de programare pot fi utilizate în analiza predictivă, cum ar fi R, MATLAB, Python și Golang.

Ce este R și de ce este folosit pentru SEO?

R este un pachet de software liber și limbaj de programare dezvoltat de Robert Gentleman și Ross Ihaka în 1993.

Este utilizat pe scară largă de statisticieni, bioinformaticieni și mineri de date pentru a dezvolta software statistic și analiza datelor.

R constă dintr-un catalog grafic și statistic extins, susținut de Fundația R și de Echipa R Core.

A fost construit inițial pentru statisticieni, dar a devenit o putere pentru analiza datelor, învățarea automată și analiză. Este, de asemenea, utilizat pentru analiza predictivă datorită capacităților sale de procesare a datelor.

R poate procesa diferite structuri de date, cum ar fi liste, vectori și matrice.

Puteți utiliza limbajul R sau bibliotecile sale pentru a implementa teste statistice clasice, modelare liniară și neliniară, grupare, analiză de timp și serii spațiale, clasificare etc.

În plus, este un proiect open-source, ceea ce înseamnă că oricine își poate îmbunătăți codul. Acest lucru ajută la remedierea erorilor și le facilitează dezvoltatorilor să construiască aplicații pe cadrul său.

Care sunt beneficiile R vs. MATLAB, Python, Golang, SAS și Rust?

R vs. MATLAB

R este un limbaj interpretat, în timp ce MATLAB este un limbaj de nivel înalt.

Din acest motiv, ele funcționează în moduri diferite pentru a utiliza analiza predictivă.

Ca limbaj de nivel înalt, cel mai actual MATLAB este mai rapid decât R.

Cu toate acestea, R are un avantaj general, deoarece este un proiect open-source. Acest lucru facilitează găsirea de materiale online și sprijin din partea comunității.

MATLAB este un software plătit, ceea ce înseamnă că disponibilitatea poate fi o problemă.

Verdictul este că utilizatorii care doresc să rezolve lucruri complexe cu puțină programare pot folosi MATLAB. Pe de altă parte, utilizatorii care caută un proiect gratuit cu susținere puternică a comunității pot folosi R.

R vs. Piton

Este important să rețineți că aceste două limbi sunt similare în mai multe moduri.

În primul rând, ambele sunt limbi open-source. Aceasta înseamnă că acestea sunt gratuite pentru descărcare și utilizare.

În al doilea rând, sunt ușor de învățat și implementat și nu necesită experiență anterioară cu alte limbaje de programare.

În general, ambele limbi sunt bune la manipularea datelor, fie că este vorba de automatizare, manipulare, date mari sau analiză.

R are mâna de sus când vine vorba de analiza predictivă. Acest lucru se datorează faptului că își are rădăcinile în analiza statistică, în timp ce Python este un limbaj de programare de uz general.

Python este mai eficient atunci când implementează învățarea automată și învățarea profundă.

Din acest motiv, R este cel mai bun pentru analiza statistică profundă, folosind vizualizări frumoase de date și câteva linii de cod.

R vs. Golang

Golang este un proiect open-source pe care Google l-a lansat în 2007. Acest proiect a fost dezvoltat pentru a rezolva probleme la construirea proiectelor în alte limbaje de programare.

Este pe baza C/C++ pentru a sigila golurile. Astfel, are următoarele avantaje: siguranța memoriei, menținerea multi-threading-ului, declararea automată a variabilelor și colectarea gunoiului.

Golang este compatibil cu alte limbaje de programare, cum ar fi C și C++. În plus, folosește sintaxa clasică C, dar cu caracteristici îmbunătățite.

Principalul dezavantaj în comparație cu R este că este nou pe piață – prin urmare, are mai puține biblioteci și foarte puține informații disponibile online.

R vs. SAS

SAS este un set de instrumente software statistice create și gestionate de institutul SAS.

Această suită de software este ideală pentru analiza predictivă a datelor, business intelligence, analiză multivariată, investigație penală, analiză avansată și management al datelor.

SAS este similar cu R în diferite moduri, ceea ce îl face o alternativă excelentă.

De exemplu, a fost lansat pentru prima dată în 1976, făcându-l o centrală pentru informații vaste. De asemenea, este ușor de învățat și de depanat, vine cu o interfață grafică frumoasă și oferă o ieșire plăcută.

SAS este mai dificil decât R, deoarece este un limbaj procedural care necesită mai multe linii de cod.

Principalul dezavantaj este că SAS este o suită de software plătită.

Prin urmare, R ar putea fi cea mai bună opțiune dacă căutați o suită gratuită de analiză a datelor predictive.

În cele din urmă, SAS îi lipsește prezentarea grafică, un obstacol major în vizualizarea analizei predictive a datelor.

R vs. Rugini

Rust este un limbaj de programare open-source cu multiple paradigme, lansat în 2012.

Compilatorul său este unul dintre cele mai utilizate de dezvoltatori pentru a crea software eficient și robust.

În plus, Rust oferă performanțe stabile și este foarte util, mai ales atunci când se creează programe mari, datorită siguranței sale de memorie garantate.

Este compatibil cu alte limbaje de programare, cum ar fi C și C++.

Spre deosebire de R, Rust este un limbaj de programare de uz general.

Aceasta înseamnă că este specializat în altceva decât analiza statistică. Poate dura timp pentru a învăța Rust din cauza complexității sale în comparație cu R.

Prin urmare, R este limbajul ideal pentru analiza predictivă a datelor.

Noțiuni introductive cu R

Dacă ești interesat să înveți R, iată câteva resurse grozave pe care le poți folosi, atât gratuite, cât și plătite.

Coursera

Coursera este un site web educațional online care acoperă diferite cursuri. Instituțiile de învățământ superior și companiile lider în industrie dezvoltă majoritatea cursurilor.

Este un loc bun pentru a începe cu R, deoarece majoritatea cursurilor sunt gratuite și de înaltă calitate.

De exemplu, acest curs de programare R este dezvoltat de Universitatea Johns Hopkins și are peste 21.000 de recenzii:

• R Programare, Roger D. Peng, PhD

YouTube

YouTube are o bibliotecă extinsă de tutoriale de programare R.

Tutorialele video sunt ușor de urmărit și vă oferă șansa de a învăța direct de la dezvoltatori experimentați.

Un alt avantaj al tutorialelor YouTube este că le poți face în ritmul tău.

YouTube oferă, de asemenea, liste de redare care acoperă pe larg fiecare subiect cu exemple.

O resursă YouTube bună pentru a învăța R vine prin amabilitatea FreeCodeCamp.org:

• Tutorial de programare R – Aflați elementele de bază ale calculului statistic

Udemy

Udemy oferă cursuri plătite create de profesioniști în diferite limbi. Include o combinație de tutoriale video și textuale.

La sfârșitul fiecărui curs, utilizatorilor li se acordă certificate.

Unul dintre principalele avantaje ale Udemy este flexibilitatea cursurilor sale.

Unul dintre cele mai bine cotate cursuri pe Udemy a fost produs de Ligency.

• R Programare AZ

Utilizarea R pentru colectarea și modelarea datelor

Utilizarea R cu API-ul Google Analytics pentru raportare

Google Analytics (GA) este un instrument gratuit pe care webmasterii îl folosesc pentru a culege informații utile de pe site-uri web și aplicații.

Cu toate acestea, scoaterea informațiilor din platformă pentru mai multe analize și procesare a datelor este un obstacol.

Puteți utiliza API-ul Google Analytics pentru a exporta date în format CSV sau pentru a le conecta la platforme de date mari.

API-ul ajută companiile să exporte date și să le îmbine cu alte date externe de afaceri pentru procesare avansată. De asemenea, ajută la automatizarea interogărilor și a raportării.

Deși puteți folosi alte limbi precum Python cu API-ul GA, R are un pachet avansat googleanalyticsR.

Este un pachet ușor, deoarece trebuie doar să instalați R pe computer și să personalizați interogările deja disponibile online pentru diverse sarcini. Cu o experiență minimă de programare R, puteți extrage date din GA și le puteți trimite la Foi de calcul Google sau le puteți stoca local în format CSV.

Cu aceste date, puteți depăși adesea problemele de cardinalitate a datelor atunci când exportați date direct din interfața de utilizator Google Analytics.

Dacă alegeți traseul Foi de calcul Google, puteți utiliza aceste Foi de calcul ca sursă de date pentru a crea rapoarte Looker Studio (fost Data Studio) și pentru a accelera raportarea clienților, reducând munca aglomerată inutilă.

Utilizarea R cu Google Search Console

Google Search Console (GSC) este un instrument gratuit oferit de Google, care arată cum funcționează un site web la căutare.

Îl puteți folosi pentru a verifica numărul de afișări, clicuri și poziția în clasamentul paginii.

Statisticienii avansați pot conecta Google Search Console la R pentru procesarea în profunzime a datelor sau integrarea cu alte platforme, cum ar fi CRM și Big Data.

Pentru a conecta consola de căutare la R, trebuie să utilizați biblioteca searchConsoleR.

Colectarea datelor GSC prin R poate fi utilizată pentru a exporta și clasifica interogările de căutare din GSC cu GPT-3, pentru a extrage datele GSC la scară cu filtrare redusă și pentru a trimite cereri de indexare în loturi către API-ul de indexare (pentru anumite tipuri de pagini).

Cum să utilizați GSC API cu R

Vezi pașii de mai jos:

1. Descărcați și instalați R studio (link de descărcare CRAN).
2. Instalați cele două pachete R cunoscute sub numele de searchConsoleR utilizând următoarea comandă install.packages(„searchConsoleR”)
3. Încărcați pachetul folosind   cel   bibliotecă()   comanda de ex   bibliotecă ("searchConsoleR")
4. Încărcați OAth 2.0 utilizând comanda g scr_auth() . Aceasta va deschide automat pagina de conectare Google. Conectați-vă folosind datele de conectare pentru a finaliza conectarea Google Search Console la R.
5. Utilizați comenzile din depozitul oficial GitHub searchConsoleR pentru a accesa datele din consola dvs. de căutare folosind R.

Extragerea de interogări prin API, în loturi mici, vă va permite, de asemenea, să extrageți un set de date mai mare și mai precis, comparativ cu filtrarea în interfața de utilizare Google Search Console și exportarea în Foi de calcul Google.

Ca și în cazul Google Analytics, puteți utiliza Foaia Google ca sursă de date pentru Looker Studio și puteți automatiza rapoartele săptămânale sau lunare privind starea afișărilor, clicurilor și indexării.

Concluzie

Deși o mare atenție în industria SEO este pusă pe Python și asupra modului în care acesta poate fi utilizat pentru o varietate de cazuri de utilizare, de la extragerea datelor până la scraping SERP, cred că R este un limbaj puternic de învățat și de utilizat pentru analiza datelor și modelare.

Când utilizați R pentru a extrage lucruri precum Google Auto Suggest, PAA sau ca o verificare ad hoc a clasamentului, vă recomandăm să investiți în.

Mai multe resurse:

• O introducere în Python și învățare automată pentru SEO tehnic
• Codificare pentru SEO: 10 moduri în care abilitățile de codificare pot îmbunătăți eforturile SEO
• SEO tehnic avansat: un ghid complet

Imagine prezentată: miliarde de fotografii/Shutterstock