บทนำเกี่ยวกับการใช้ R สำหรับ SEO

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์หมายถึงการใช้ข้อมูลในอดีตและวิเคราะห์โดยใช้สถิติเพื่อทำนายเหตุการณ์ในอนาคต

เกิดขึ้นในเจ็ดขั้นตอน และเหล่านี้คือ: การกำหนดโครงการ การรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล สถิติ การสร้างแบบจำลอง และการมอนิเตอร์แบบจำลอง

ธุรกิจจำนวนมากใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลในอดีตและทำนายรูปแบบในอนาคต

รูปแบบเหล่านี้ช่วยธุรกิจในการวิเคราะห์ความเสี่ยง การสร้างแบบจำลองทางการเงิน และการจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถใช้ได้ในเกือบทุกภาคส่วน เช่น การดูแลสุขภาพ โทรคมนาคม น้ำมันและก๊าซ ประกันภัย การท่องเที่ยว การค้าปลีก บริการทางการเงิน และเภสัชกรรม

สามารถใช้ภาษาโปรแกรมได้หลายภาษาในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เช่น R, MATLAB, Python และ Golang

R คืออะไร และเหตุใดจึงใช้สำหรับ SEO

R เป็นชุดซอฟต์แวร์ฟรีและภาษาโปรแกรมที่พัฒนาโดย Robert Gentleman และ Ross Ihaka ในปี 1993

มีการใช้กันอย่างแพร่หลายโดยนักสถิติ นักชีวสารสนเทศ และนักขุดข้อมูลเพื่อพัฒนาซอฟต์แวร์ทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล

R ประกอบด้วยแค็ตตาล็อกกราฟิกและสถิติมากมายที่สนับสนุนโดย R Foundation และ R Core Team

เดิมทีสร้างขึ้นสำหรับนักสถิติ แต่ได้เติบโตขึ้นเป็นโรงไฟฟ้าสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิง และการวิเคราะห์ นอกจากนี้ยังใช้สำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เนื่องจากความสามารถในการประมวลผลข้อมูล

R สามารถประมวลผลโครงสร้างข้อมูลต่างๆ เช่น รายการ เวกเตอร์ และอาร์เรย์

คุณสามารถใช้ภาษา R หรือไลบรารีของภาษานั้นเพื่อใช้การทดสอบทางสถิติแบบคลาสสิก การสร้างแบบจำลองเชิงเส้นและไม่ใช่เชิงเส้น การจัดกลุ่ม การวิเคราะห์อนุกรมเวลาและเชิงพื้นที่ การจำแนกประเภท ฯลฯ

นอกจากนี้ยังเป็นโครงการโอเพ่นซอร์ส ซึ่งหมายความว่าใครก็ตามสามารถปรับปรุงโค้ดของมันได้ สิ่งนี้ช่วยแก้ไขข้อบกพร่องและทำให้นักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชันบนเฟรมเวิร์กได้ง่าย

ประโยชน์ของ R Vs คืออะไร MATLAB, Python, Golang, SAS และ Rust?

R กับ แมทแล็บ

R เป็นภาษาตีความ ในขณะที่ MATLAB เป็นภาษาระดับสูง

ด้วยเหตุผลนี้ พวกเขาจึงทำงานในรูปแบบต่างๆ เพื่อใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ในฐานะภาษาระดับสูง MATLAB ปัจจุบันส่วนใหญ่เร็วกว่า R

อย่างไรก็ตาม R มีข้อได้เปรียบโดยรวมเนื่องจากเป็นโครงการโอเพ่นซอร์ส ทำให้ง่ายต่อการค้นหาสื่อออนไลน์และได้รับการสนับสนุนจากชุมชน

MATLAB เป็นซอฟต์แวร์แบบชำระเงิน ซึ่งหมายความว่าความพร้อมใช้งานอาจเป็นปัญหา

คำตัดสินคือผู้ใช้ที่ต้องการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนด้วยการเขียนโปรแกรมเพียงเล็กน้อยสามารถใช้ MATLAB ได้ ในทางกลับกัน ผู้ใช้ที่กำลังมองหาโปรเจ็กต์ฟรีที่มีการสนับสนุนจากชุมชนที่แข็งแกร่งสามารถใช้ R

R กับ หลาม

โปรดทราบว่าทั้งสองภาษามีความคล้ายคลึงกันหลายประการ

ประการแรก ทั้งสองเป็นภาษาโอเพ่นซอร์ส ซึ่งหมายความว่าสามารถดาวน์โหลดและใช้งานได้ฟรี

ประการที่สอง ง่ายต่อการเรียนรู้และใช้งาน และไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์กับภาษาโปรแกรมอื่นๆ มาก่อน

โดยรวมแล้ว ทั้งสองภาษานั้นดีในการจัดการข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการทำงานอัตโนมัติ การจัดการ ข้อมูลขนาดใหญ่ หรือการวิเคราะห์

R มีความได้เปรียบเมื่อพูดถึงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เนื่องจากมันมีรากฐานมาจากการวิเคราะห์ทางสถิติ ในขณะที่ Python เป็นภาษาโปรแกรมสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไป

Python มีประสิทธิภาพมากกว่าเมื่อใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึก

ด้วยเหตุนี้ R จึงดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์เชิงลึกทางสถิติโดยใช้การแสดงภาพข้อมูลที่สวยงามและโค้ดไม่กี่บรรทัด

R กับ โกลัง

Golang เป็นโครงการโอเพ่นซอร์สที่ Google เปิดตัวในปี 2550 โครงการนี้พัฒนาขึ้นเพื่อแก้ปัญหาเมื่อสร้างโครงการในภาษาโปรแกรมอื่น

มันอยู่บนรากฐานของ C/C++ เพื่อปิดช่องว่าง ดังนั้นจึงมีข้อดีดังต่อไปนี้: ความปลอดภัยของหน่วยความจำ การรักษามัลติเธรด การประกาศตัวแปรอัตโนมัติ และการรวบรวมขยะ

Golang เข้ากันได้กับภาษาโปรแกรมอื่นๆ เช่น C และ C++ นอกจากนี้ยังใช้ไวยากรณ์ C แบบคลาสสิก แต่มีคุณสมบัติที่ได้รับการปรับปรุง

ข้อเสียเปรียบหลักเมื่อเทียบกับ R คือเป็นของใหม่ในตลาด ดังนั้นจึงมีห้องสมุดน้อยกว่าและมีข้อมูลทางออนไลน์น้อยมาก

R กับ ศส

SAS เป็นชุดเครื่องมือซอฟต์แวร์ทางสถิติที่สร้างและจัดการโดยสถาบัน SAS

ชุดซอฟต์แวร์นี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ ระบบธุรกิจอัจฉริยะ การวิเคราะห์หลายตัวแปร การสืบสวนอาชญากรรม การวิเคราะห์ขั้นสูง และการจัดการข้อมูล

SAS คล้ายกับ R ในหลาย ๆ ด้าน ทำให้เป็นทางเลือกที่ยอดเยี่ยม

ตัวอย่างเช่น เปิดตัวครั้งแรกในปี 1976 ทำให้เป็นขุมพลังสำหรับข้อมูลมากมาย นอกจากนี้ยังเรียนรู้และดีบักได้ง่าย มาพร้อมกับ GUI ที่สวยงาม และให้ผลลัพธ์ที่ดี

SAS ยากกว่า R เนื่องจากเป็นภาษาขั้นตอนที่ต้องใช้โค้ดมากกว่า

ข้อเสียเปรียบหลักคือ SAS เป็นชุดซอฟต์แวร์ที่ต้องชำระเงิน

ดังนั้น R อาจเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดของคุณ หากคุณกำลังมองหาชุดการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ฟรี

ประการสุดท้าย SAS ขาดการนำเสนอกราฟิก ซึ่งเป็นความพ่ายแพ้ครั้งใหญ่เมื่อแสดงภาพการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์

R กับ สนิม

Rust เป็นภาษาโปรแกรมโอเพ่นซอร์สหลายกระบวนทัศน์ที่เปิดตัวในปี 2555

คอมไพเลอร์เป็นหนึ่งในคอมไพเลอร์ที่นักพัฒนาใช้มากที่สุดเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่มีประสิทธิภาพและแข็งแกร่ง

นอกจากนี้ Rust ยังมีประสิทธิภาพที่เสถียรและมีประโยชน์มาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อสร้างโปรแกรมขนาดใหญ่ ต้องขอบคุณการรับประกันความปลอดภัยของหน่วยความจำ

เข้ากันได้กับภาษาโปรแกรมอื่นๆ เช่น C และ C++

ซึ่งแตกต่างจาก R, Rust เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไป

ซึ่งหมายความว่าเชี่ยวชาญในสิ่งอื่นนอกเหนือจากการวิเคราะห์ทางสถิติ อาจใช้เวลาในการเรียนรู้สนิมเนื่องจากความซับซ้อนเมื่อเทียบกับ R

ดังนั้น R จึงเป็นภาษาที่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์

เริ่มต้นกับ ร

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับ R ต่อไปนี้เป็นแหล่งข้อมูลดีๆ ที่คุณสามารถใช้ได้ทั้งแบบฟรีและแบบชำระเงิน

คอร์สร่า

Coursera เป็นเว็บไซต์การศึกษาออนไลน์ที่ครอบคลุมหลักสูตรต่างๆ สถาบันการศึกษาระดับสูงและบริษัทชั้นนำในอุตสาหกรรมพัฒนาหลักสูตรส่วนใหญ่

เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีด้วย R เนื่องจากหลักสูตรส่วนใหญ่ฟรีและมีคุณภาพสูง

ตัวอย่างเช่น หลักสูตรการเขียนโปรแกรม R นี้พัฒนาโดย Johns Hopkins University และมีบทวิจารณ์มากกว่า 21,000 รายการ:

• การเขียนโปรแกรม R, Roger D. Peng, PhD

ยูทูบ

YouTube มีไลบรารีการสอนการเขียนโปรแกรม R มากมาย

บทช่วยสอนวิดีโอนั้นง่ายต่อการติดตาม และเปิดโอกาสให้คุณได้เรียนรู้โดยตรงจากนักพัฒนาที่มีประสบการณ์

ข้อดีอีกประการของบทช่วยสอนของ YouTube คือคุณสามารถทำได้ด้วยตนเอง

YouTube ยังมีเพลย์ลิสต์ที่ครอบคลุมแต่ละหัวข้ออย่างครอบคลุมพร้อมตัวอย่าง

แหล่งข้อมูล YouTube ที่ดีสำหรับการเรียนรู้ R ได้รับความอนุเคราะห์จาก FreeCodeCamp.org:

• บทช่วยสอนการเขียนโปรแกรม R – เรียนรู้พื้นฐานของการคำนวณเชิงสถิติ

ยูเดมี่

Udemy มีหลักสูตรแบบชำระเงินที่สร้างโดยผู้เชี่ยวชาญในภาษาต่างๆ ซึ่งจะมีทั้งแบบฝึกสอนแบบวิดีโอและแบบข้อความ

ในตอนท้ายของทุกหลักสูตร ผู้ใช้จะได้รับใบรับรอง

ข้อดีหลักประการหนึ่งของ Udemy คือความยืดหยุ่นของหลักสูตร

หนึ่งในหลักสูตรที่ได้รับคะแนนสูงสุดบน Udemy ผลิตโดย Ligency

• การเขียนโปรแกรม R AZ

การใช้ R สำหรับการรวบรวมข้อมูลและการสร้างแบบจำลอง

การใช้ R กับ Google Analytics API สำหรับการรายงาน

Google Analytics (GA) เป็นเครื่องมือฟรีที่ผู้ดูแลเว็บใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากเว็บไซต์และแอปพลิเคชัน

อย่างไรก็ตาม การดึงข้อมูลออกจากแพลตฟอร์มเพื่อการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลเพิ่มเติมนั้นเป็นอุปสรรค์

คุณสามารถใช้ Google Analytics API เพื่อส่งออกข้อมูลเป็นรูปแบบ CSV หรือเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่

API ช่วยให้ธุรกิจส่งออกข้อมูลและผสานเข้ากับข้อมูลธุรกิจภายนอกอื่นๆ เพื่อการประมวลผลขั้นสูง นอกจากนี้ยังช่วยให้การสืบค้นและการรายงานเป็นไปโดยอัตโนมัติ

แม้ว่าคุณจะสามารถใช้ภาษาอื่นๆ เช่น Python กับ GA API ได้ แต่ R ก็มีแพ็คเกจ googleanalyticsR ขั้นสูง

เป็นแพ็คเกจที่ง่ายเนื่องจากคุณเพียงแค่ติดตั้ง R บนคอมพิวเตอร์และปรับแต่งการสืบค้นออนไลน์ที่มีอยู่แล้วสำหรับงานต่างๆ ด้วยประสบการณ์การเขียนโปรแกรม R เพียงเล็กน้อย คุณสามารถดึงข้อมูลออกจาก GA และส่งไปยัง Google ชีต หรือจัดเก็บไว้ในเครื่องในรูปแบบ CSV

ด้วยข้อมูลนี้ คุณสามารถแก้ปัญหาเกี่ยวกับจำนวนสมาชิกของข้อมูลได้บ่อยครั้งเมื่อส่งออกข้อมูลโดยตรงจากอินเทอร์เฟซผู้ใช้ Google Analytics

หากคุณเลือกเส้นทาง Google ชีต คุณสามารถใช้ชีตเหล่านี้เป็นแหล่งข้อมูลเพื่อสร้างรายงานของ Looker Studio (เดิมคือ Data Studio) และทำให้ลูกค้ารายงานได้เร็วขึ้น ลดงานยุ่งที่ไม่จำเป็น

ใช้ R กับ Google Search Console

Google Search Console (GSC) เป็นเครื่องมือฟรีที่นำเสนอโดย Google ซึ่งแสดงประสิทธิภาพของเว็บไซต์ในการค้นหา

คุณสามารถใช้เพื่อตรวจสอบจำนวนการแสดงผล จำนวนคลิก และอันดับของหน้า

นักสถิติขั้นสูงสามารถเชื่อมต่อ Google Search Console กับ R เพื่อประมวลผลข้อมูลเชิงลึกหรือผสานรวมกับแพลตฟอร์มอื่นๆ เช่น CRM และ Big Data

หากต้องการเชื่อมต่อคอนโซลการค้นหากับ R คุณต้องใช้ไลบรารี searchConsoleR

การรวบรวมข้อมูล GSC ผ่าน R สามารถใช้เพื่อส่งออกและจัดหมวดหมู่คำค้นหาจาก GSC ด้วย GPT-3 ดึงข้อมูล GSC ในปริมาณมากด้วยการกรองที่ลดลง และส่งคำขอจัดทำดัชนีเป็นชุดผ่านไปยัง Indexing API (สำหรับประเภทเพจเฉพาะ)

วิธีใช้ GSC API กับ R

ดูขั้นตอนด้านล่าง:

1. ดาวน์โหลดและติดตั้ง R studio (ลิงค์ดาวน์โหลด CRAN)
2. ติดตั้งแพ็คเกจ R สองแพ็คเกจที่เรียกว่า searchConsoleR โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้ install.packages(“searchConsoleR”)
3. โหลดแพ็คเกจโดยใช้   เดอะ   ห้องสมุด()   คำสั่งเช่น   ห้องสมุด (“searchConsoleR”)
4. โหลด OAth 2.0 โดยใช้ คำสั่ง g scr_auth() นี่จะเป็นการเปิดหน้าเข้าสู่ระบบของ Google โดยอัตโนมัติ เข้าสู่ระบบโดยใช้ข้อมูลรับรองของคุณเพื่อสิ้นสุดการเชื่อมต่อ Google Search Console กับ R
5. ใช้คำสั่งจาก ที่เก็บ GitHub อย่างเป็นทางการของ searchConsoleR y เพื่อเข้าถึงข้อมูลบน Search Console โดยใช้ R

การดึงข้อความค้นหาผ่าน API เป็นกลุ่มเล็กๆ ยังทำให้คุณสามารถดึงชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นและแม่นยำมากขึ้นเมื่อเทียบกับการกรองใน UI ของ Google Search Console และส่งออกไปยัง Google ชีต

เช่นเดียวกับ Google Analytics คุณสามารถใช้ Google ชีตเป็นแหล่งข้อมูลสำหรับ Looker Studio และทำให้รายงานสถานะการแสดงผล การคลิก และการจัดทำดัชนีเป็นรายสัปดาห์หรือรายเดือนโดยอัตโนมัติ

บทสรุป

ในขณะที่อุตสาหกรรม SEO ให้ความสนใจกับ Python เป็นอย่างมาก และสามารถนำไปใช้กับกรณีการใช้งานต่างๆ ตั้งแต่การดึงข้อมูลไปจนถึงการขูด SERP ได้อย่างไร ฉันเชื่อว่า R เป็นภาษาที่แข็งแกร่งในการเรียนรู้และใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและ การสร้างแบบจำลอง

เมื่อใช้ R เพื่อแยกสิ่งต่างๆ เช่น Google Auto Suggest, PAA หรือเป็นการตรวจสอบอันดับแบบเฉพาะกิจ คุณอาจต้องการลงทุน

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม:

• ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ Python และการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับ SEO ทางเทคนิค
• การเข้ารหัสสำหรับ SEO: 10 วิธีที่ทักษะการเข้ารหัสสามารถปรับปรุงความพยายามในการทำ SEO
• SEO ทางเทคนิคขั้นสูง: คู่มือฉบับสมบูรณ์

ภาพเด่น: ภาพถ่ายพันล้านภาพ/Shutterstock