SEO İçin R Kullanmaya Giriş

Tahmine dayalı analiz, tarihsel verilerin kullanılması ve gelecekteki olayları tahmin etmek için istatistikleri kullanarak analiz edilmesi anlamına gelir.

Yedi adımda gerçekleşir ve bunlar: projeyi tanımlama, veri toplama, veri analizi, istatistik, modelleme ve model izlemedir.

Birçok işletme, geçmiş veriler arasındaki ilişkiyi belirlemek ve gelecekteki bir modeli tahmin etmek için tahmine dayalı analize güvenir.

Bu modeller, işletmelere risk analizi, finansal modelleme ve müşteri ilişkileri yönetimi konusunda yardımcı olur.

Tahmine dayalı analiz, sağlık, telekomünikasyon, petrol ve gaz, sigorta, seyahat, perakende, finansal hizmetler ve ilaç gibi hemen hemen tüm sektörlerde kullanılabilir.

Tahmine dayalı analizde R, MATLAB, Python ve Golang gibi çeşitli programlama dilleri kullanılabilir.

R Nedir ve Neden SEO İçin Kullanılır?

R, 1993 yılında Robert Gentleman ve Ross Ihaka tarafından geliştirilen bir özgür yazılım ve programlama dili paketidir.

İstatistikçiler, biyoinformatikçiler ve veri madencileri tarafından istatistiksel yazılım ve veri analizi geliştirmek için yaygın olarak kullanılır.

R, R Foundation ve R Core Team tarafından desteklenen kapsamlı bir grafik ve istatistiksel katalogdan oluşur.

Başlangıçta istatistikçiler için oluşturulmuştu, ancak veri analizi, makine öğrenimi ve analitik için bir güç merkezi haline geldi. Veri işleme yetenekleri nedeniyle tahmine dayalı analiz için de kullanılır.

R, listeler, vektörler ve diziler gibi çeşitli veri yapılarını işleyebilir.

Klasik istatistiksel testler, doğrusal ve doğrusal olmayan modelleme, kümeleme, zaman ve uzamsal seri analizi, sınıflandırma vb. uygulamak için R dilini veya kitaplıklarını kullanabilirsiniz.

Ayrıca, açık kaynaklı bir projedir, yani herkes kodunu geliştirebilir. Bu, hataları düzeltmeye yardımcı olur ve geliştiricilerin çerçevesi üzerinde uygulamalar oluşturmasını kolaylaştırır.

R Vs.'nin Faydaları Nelerdir? MATLAB, Python, Golang, SAS ve Rust?

R Vs. MATLAB

R yorumlanmış bir dildir, MATLAB ise yüksek seviyeli bir dildir.

Bu nedenle, tahmine dayalı analizden yararlanmak için farklı şekillerde işlev görürler.

Yüksek seviyeli bir dil olarak, en güncel MATLAB, R'den daha hızlıdır.

Bununla birlikte, açık kaynaklı bir proje olduğu için R'nin genel bir avantajı vardır. Bu, çevrimiçi materyaller bulmayı ve topluluktan destek almayı kolaylaştırır.

MATLAB ücretli bir yazılımdır, yani kullanılabilirlik sorun olabilir.

Karar, karmaşık şeyleri az programlama ile çözmek isteyen kullanıcıların MATLAB kullanabileceğidir. Öte yandan, güçlü topluluk desteğine sahip ücretsiz bir proje arayan kullanıcılar R'yi kullanabilir.

R Vs. Piton

Bu iki dilin birkaç yönden benzer olduğuna dikkat etmek önemlidir.

İlk olarak, ikisi de açık kaynaklı dillerdir. Bu, indirip kullanmanın ücretsiz olduğu anlamına gelir.

İkincisi, öğrenmeleri ve uygulamaları kolaydır ve diğer programlama dilleriyle önceden deneyim gerektirmezler.

Genel olarak, ister otomasyon, ister manipülasyon, ister büyük veri veya analiz olsun, her iki dil de verileri işlemede iyidir.

Tahmine dayalı analiz söz konusu olduğunda R üstündür. Bunun nedeni, köklerinin istatistiksel analizde bulunması, Python'un ise genel amaçlı bir programlama dili olmasıdır.

Python, makine öğrenimi ve derin öğrenmeyi devreye alırken daha verimlidir.

Bu nedenle R, güzel veri görselleştirmeleri ve birkaç satır kod kullanan derin istatistiksel analiz için en iyisidir.

R Vs. Golang

Golang, Google'ın 2007'de başlattığı açık kaynaklı bir projedir. Bu proje, diğer programlama dillerinde proje oluştururken yaşanan sorunları çözmek için geliştirilmiştir.

Boşlukları kapatmak C/C++ temeli üzerindedir. Bu nedenle, şu avantajlara sahiptir: bellek güvenliği, çoklu iş parçacığının sürdürülmesi, otomatik değişken bildirimi ve çöp toplama.

Golang, C ve C++ gibi diğer programlama dilleriyle uyumludur. Ek olarak, klasik C sözdizimini kullanır, ancak gelişmiş özelliklere sahiptir.

R ile karşılaştırıldığında ana dezavantaj, pazarda yeni olmasıdır - bu nedenle, daha az kitaplığa ve çevrimiçi olarak çok az bilgiye sahiptir.

R Vs. SAS

SAS, SAS enstitüsü tarafından oluşturulan ve yönetilen bir dizi istatistiksel yazılım aracıdır.

Bu yazılım paketi, tahmine dayalı veri analizi, iş zekası, çok değişkenli analiz, adli soruşturma, gelişmiş analitik ve veri yönetimi için idealdir.

SAS, çeşitli yönlerden R'ye benzer, bu da onu harika bir alternatif yapar.

Örneğin, ilk kez 1976'da piyasaya sürüldü ve bu da onu engin bilgiler için bir güç merkezi haline getirdi. Öğrenmesi ve hata ayıklaması da kolaydır, güzel bir GUI ile birlikte gelir ve güzel bir çıktı sağlar.

SAS, R'den daha zordur çünkü daha fazla kod satırı gerektiren prosedürel bir dildir.

Ana dezavantaj, SAS'ın ücretli bir yazılım paketi olmasıdır.

Bu nedenle, ücretsiz bir tahmine dayalı veri analizi paketi arıyorsanız, R en iyi seçeneğiniz olabilir.

Son olarak, SAS, tahmine dayalı veri analizini görselleştirirken önemli bir gerileme olan grafik sunumundan yoksundur.

R Vs. Pas

Rust, 2012'de piyasaya sürülen açık kaynaklı bir çoklu paradigma programlama dilidir.

Derleyicisi, geliştiriciler tarafından verimli ve sağlam yazılım oluşturmak için en çok kullanılanlardan biridir.

Ek olarak, Rust istikrarlı bir performans sunar ve garantili bellek güvenliği sayesinde özellikle büyük programlar oluştururken çok kullanışlıdır.

C ve C++ gibi diğer programlama dilleriyle uyumludur.

R'den farklı olarak, Rust genel amaçlı bir programlama dilidir.

Bu, istatistiksel analizden başka bir konuda uzmanlaştığı anlamına gelir. R ile karşılaştırıldığında karmaşıklıkları nedeniyle Rust'u öğrenmek zaman alabilir.

Bu nedenle R, tahmini veri analizi için ideal dildir.

R'ye Başlarken

R öğrenmekle ilgileniyorsanız, işte kullanabileceğiniz hem ücretsiz hem de ücretli bazı harika kaynaklar.

kursra

Coursera, farklı kursları kapsayan çevrimiçi bir eğitim sitesidir. Yüksek öğrenim kurumları ve endüstri lideri şirketler kursların çoğunu geliştirir.

Kursların çoğu ücretsiz ve kaliteli olduğu için R ile başlamak için iyi bir yer.

Örneğin, bu R programlama kursu Johns Hopkins Üniversitesi tarafından geliştirilmiştir ve 21.000'den fazla inceleme içerir:

• R Programlama, Roger D. Peng, Doktora

Youtube

YouTube, kapsamlı bir R programlama öğreticileri kitaplığına sahiptir.

Video eğitimlerini takip etmek kolaydır ve size doğrudan deneyimli geliştiricilerden öğrenme şansı sunar.

YouTube eğitimlerinin bir başka avantajı da bunları kendi hızınızda yapabilmenizdir.

YouTube ayrıca her konuyu kapsamlı bir şekilde örneklerle kapsayan oynatma listeleri sunar.

R öğrenmek için iyi bir YouTube kaynağı, FreeCodeCamp.org sayesinde gelir:

• R Programlama Eğitimi – İstatistiksel Hesaplamanın Temellerini Öğrenin

Udemy

Udemy, profesyoneller tarafından farklı dillerde oluşturulmuş ücretli kurslar sunar. Hem video hem de metinsel eğitimlerin bir kombinasyonunu içerir.

Her kursun sonunda kullanıcılara sertifika verilir.

Udemy'nin ana avantajlarından biri, kurslarının esnekliğidir.

Udemy'deki en yüksek puan alan kurslardan biri Ligency tarafından hazırlanmıştır.

• A'dan Z'ye Programlama

Veri Toplama ve Modelleme İçin R Kullanımı

Raporlama için R'yi Google Analytics API ile Kullanma

Google Analytics (GA), web yöneticilerinin web sitelerinden ve uygulamalardan yararlı bilgiler toplamak için kullandıkları ücretsiz bir araçtır.

Ancak, daha fazla veri analizi ve işleme için bilgileri platformdan çıkarmak bir engeldir.

Verileri CSV biçiminde dışa aktarmak veya büyük veri platformlarına bağlamak için Google Analytics API'sini kullanabilirsiniz.

API, işletmelerin verileri dışa aktarmasına ve gelişmiş işleme için diğer harici iş verileriyle birleştirmesine yardımcı olur. Ayrıca sorguları ve raporlamayı otomatikleştirmeye yardımcı olur.

Python gibi diğer dilleri GA API ile kullanabilseniz de R, gelişmiş bir googleanalyticsR paketine sahiptir.

Bilgisayara yalnızca R'yi yüklemeniz ve çeşitli görevler için zaten çevrimiçi olan sorguları özelleştirmeniz gerektiğinden bu kolay bir pakettir. Minimum R programlama deneyimiyle, verileri GA'dan çekip Google E-Tablolar'a gönderebilir veya yerel olarak CSV biçiminde depolayabilirsiniz.

Bu verilerle, verileri doğrudan Google Analytics kullanıcı arayüzünden dışa aktarırken çoğu zaman veri kardinalite sorunlarının üstesinden gelebilirsiniz.

Google E-Tablolar yolunu seçerseniz, bu E-Tabloları Looker Studio (eski adıyla Data Studio) raporları oluşturmak için bir veri kaynağı olarak kullanabilir ve gereksiz yoğun işleri azaltarak müşteri raporlamanızı hızlandırabilirsiniz.

R'yi Google Search Console ile Kullanma

Google Arama Konsolu (GSC), Google tarafından sunulan ve bir web sitesinin aramada nasıl performans gösterdiğini gösteren ücretsiz bir araçtır.

Gösterim, tıklama sayısını ve sayfa sıralama konumunu kontrol etmek için kullanabilirsiniz.

Gelişmiş istatistikçiler, derinlemesine veri işleme veya CRM ve Büyük Veri gibi diğer platformlarla entegrasyon için Google Search Console'u R'ye bağlayabilir.

Arama konsolunu R'ye bağlamak için searchConsoleR kitaplığını kullanmalısınız.

R aracılığıyla GSC verilerinin toplanması, GPT-3 ile GSC'den arama sorgularını dışa aktarmak ve kategorilere ayırmak, azaltılmış filtreleme ile ölçekte GSC verilerini çıkarmak ve Dizin Oluşturma API'sine (belirli sayfa türleri için) toplu dizin oluşturma isteklerini göndermek için kullanılabilir.

GSC API R ile Nasıl Kullanılır

Aşağıdaki adımlara bakın:

1. R studio'yu indirin ve kurun (CRAN indirme bağlantısı).
2. Aşağıdaki komutu kullanarak searchConsoleR olarak bilinen iki R paketini kurun install.packages(“searchConsoleR”)
3. kullanarak paketi yükleyin   the   kütüphane()   komut yani   kitaplık(“searchConsoleR”)
4. g scr_auth() komutunu kullanarak OAth 2.0'ı yükleyin . Bu, Google giriş sayfasını otomatik olarak açacaktır. Google Search Console'u R'ye bağlamayı tamamlamak için kimlik bilgilerinizi kullanarak giriş yapın.
5. R kullanarak Arama konsolunuzdaki verilere erişmek için searchConsoleR resmi GitHub deposundaki komutları kullanın.

Sorguları API aracılığıyla küçük gruplar halinde çekmek, Google Search Console kullanıcı arayüzünde filtrelemeye ve Google E-Tablolar'a dışa aktarmaya kıyasla daha büyük ve daha doğru bir veri kümesi çekmenize de olanak tanır.

Google Analytics'te olduğu gibi, Google E-Tablosunu Looker Studio için bir veri kaynağı olarak kullanabilir ve haftalık veya aylık gösterim, tıklama ve dizine ekleme durumu raporlarını otomatikleştirebilirsiniz.

Çözüm

SEO endüstrisinde çok fazla odaklanma Python'a ve bunun veri çıkarmadan SERP kazımaya kadar çeşitli kullanım durumları için nasıl kullanılabileceğine odaklanırken, R'nin öğrenmek ve veri analizi için kullanmak için güçlü bir dil olduğuna inanıyorum. modelleme

Google Otomatik Öneri, PAA'lar veya ad hoc sıralama kontrolü gibi şeyleri ayıklamak için R'yi kullanırken yatırım yapmak isteyebilirsiniz.

Daha fazla kaynak:

• Teknik SEO İçin Python ve Makine Öğrenimine Giriş
• SEO İçin Kodlama: Kodlama Becerilerinin SEO Çabalarını İyileştirmesinin 10 Yolu
• Gelişmiş Teknik SEO: Eksiksiz Bir Kılavuz

Öne Çıkan Görsel: Milyar Fotoğraf/Shutterstock