使用 R 進行 SEO 的介紹

已發表: 2022-11-23

預測分析是指使用歷史數據並使用統計分析來預測未來事件。

它分為七個步驟，它們是：定義項目、數據收集、數據分析、統計、建模和模型監控。

許多企業依靠預測分析來確定歷史數據之間的關係並預測未來模式。

這些模式幫助企業進行風險分析、財務建模和客戶關係管理。

預測分析幾乎可以用於所有領域，例如，醫療保健、電信、石油和天然氣、保險、旅遊、零售、金融服務和製藥。

多種編程語言可用於預測分析，例如 R、MATLAB、Python 和 Golang。

什麼是 R，為什麼將其用於 SEO？

R 是 Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 於 1993 年開發的一套自由軟件和編程語言。

它被統計學家、生物信息學家和數據挖掘者廣泛用於開發統計軟件和數據分析。

R 由 R Foundation 和 R Core Team 支持的廣泛的圖形和統計目錄組成。

它最初是為統計學家構建的，但現已發展成為數據分析、機器學習和分析的強大工具。由於其數據處理能力，它還用於預測分析。

R 可以處理各種數據結構，例如列表、向量和數組。

您可以使用 R 語言或其庫來實現經典統計檢驗、線性和非線性建模、聚類、時間和空間序列分析、分類等。

此外，它是一個開源項目，這意味著任何人都可以改進其代碼。這有助於修復錯誤，並使開發人員可以輕鬆地在其框架上構建應用程序。

R VS 的好處是什麼？ MATLAB、Python、Golang、SAS 和 Rust？

R 比。軟件

R 是一種解釋型語言，而 MATLAB 是一種高級語言。

因此，它們以不同的方式發揮作用以利用預測分析。

作為一種高級語言，當前大多數 MATLAB 都比 R 快。

但是，R 具有整體優勢，因為它是一個開源項目。這使得在線查找資料和社區支持變得容易。

MATLAB 是付費軟件，這意味著可用性可能是個問題。

結論是希望通過少量編程解決複雜問題的用戶可以使用 MATLAB。另一方面，尋找具有強大社區支持的免費項目的用戶可以使用 R。

R 比。 Python

重要的是要注意這兩種語言在幾個方面是相似的。

首先，它們都是開源語言。這意味著它們可以免費下載和使用。

其次，它們易於學習和實施，並且不需要先前使用其他編程語言的經驗。

總的來說，兩種語言都擅長處理數據，無論是自動化、操作、大數據還是分析。

在預測分析方面，R 具有優勢。這是因為它起源於統計分析，而 Python 是一種通用編程語言。

Python 在部署機器學習和深度學習時效率更高。

出於這個原因，R 是使用漂亮的數據可視化和幾行代碼進行深度統計分析的最佳選擇。

R 比。戈朗

Golang 是 Google 於 2007 年推出的一個開源項目。該項目旨在解決使用其他編程語言構建項目時遇到的問題。

它是在C/C++的基礎上來填補空白的。因此，它具有以下優點：內存安全、保持多線程、自動變量聲明和垃圾收集。

Golang 與其他編程語言兼容，例如 C 和 C++。此外，它使用經典的 C 語法，但具有改進的功能。

與 R 相比的主要缺點是它是市場上的新產品——因此，它的庫較少，在線可用信息也很少。

R 比。 SAS

SAS是由SAS研究所創建和管理的一套統計軟件工具。

該軟件套件是預測數據分析、商業智能、多變量分析、刑事調查、高級分析和數據管理的理想選擇。

SAS 在許多方面與 R 相似，使其成為一個很好的替代品。

例如，它於 1976 年首次推出，使其成為海量信息的發源地。它還易於學習和調試，帶有漂亮的 GUI，並提供漂亮的輸出。

SAS 比 R 更難，因為它是一種需要更多代碼行的過程語言。

主要缺點是 SAS 是付費軟件套件。

因此，如果您正在尋找免費的預測數據分析套件，R 可能是您的最佳選擇。

最後，SAS 缺乏圖形表示，這是可視化預測數據分析時的一個主要挫折。

R 比。銹

Rust 是一種開源的多範式編程語言，於 2012 年推出。

它的編譯器是開發人員用來創建高效和健壯軟件的最常用編譯器之一。

此外，Rust 提供穩定的性能並且非常有用，特別是在創建大型程序時，這要歸功於其保證的內存安全性。

它與其他編程語言兼容，例如 C 和 C++。

與 R 不同，Rust 是一種通用編程語言。

這意味著它專門從事統計分析以外的事情。與 R 相比，由於 Rust 的複雜性，學習 Rust 可能需要一些時間。

因此，R 是預測數據分析的理想語言。

開始使用 R

如果您有興趣學習 R，可以使用以下免費和付費的一些很棒的資源。

Coursera 課程

Coursera 是一個涵蓋不同課程的在線教育網站。高等院校和行業領先的公司開發了大部分課程。

這是從 R 開始的好地方，因為大多數課程都是免費的，而且質量很高。

例如，這門 R 編程課程由約翰霍普金斯大學開發，擁有超過 21,000 條評論：

R 編程，Roger D. Peng，博士

YouTube

YouTube 擁有豐富的 R 編程教程庫。

視頻教程簡單易懂，讓您有機會直接向經驗豐富的開發人員學習。

YouTube 教程的另一個優勢是您可以按照自己的節奏進行。

YouTube 還提供播放列表，其中廣泛涵蓋每個主題並附有示例。

學習 R 的一個很好的 YouTube 資源來自 FreeCodeCamp.org：

R 編程教程——學習統計計算的基礎知識

烏迪米

Udemy 提供由專業人士用不同語言創建的付費課程。它包括視頻和文本教程的組合。

在每門課程結束時，用戶都會獲得證書。

Udemy 的主要優勢之一是其課程的靈活性。

Ligency 製作了 Udemy 上評分最高的課程之一。

R編程AZ

使用 R 進行數據收集和建模

將 R 與 Google Analytics API 一起用於報告

Google Analytics (GA) 是一種免費工具，網站管理員可以使用它從網站和應用程序中收集有用的信息。

然而，將信息從平台中提取出來以進行更多的數據分析和處理是一個障礙。

您可以使用 Google Analytics API 將數據導出為 CSV 格式或將其連接到大數據平台。

API 幫助企業導出數據並將其與其他外部業務數據合併以進行高級處理。它還有助於自動化查詢和報告。

儘管您可以將其他語言（如 Python）與 GA API 一起使用，但 R 有一個高級的 googleanalyticsR 包。

這是一個簡單的軟件包，因為您只需要在計算機上安裝 R 並為各種任務自定義已經在線可用的查詢。只需最少的 R 編程經驗，您就可以從 GA 中提取數據並將其發送到 Google 表格，或以 CSV 格式在本地存儲。

有了這些數據，您通常可以在直接從 Google Analytics 用戶界面導出數據時克服數據基數問題。

如果您選擇 Google 表格路線，您可以使用這些表格作為數據源來構建 Looker Studio（以前稱為 Data Studio）報告，並加快您的客戶報告速度，減少不必要的繁忙工作。

將 R 與 Google Search Console 結合使用

Google Search Console (GSC) 是 Google 提供的免費工具，可顯示網站在搜索中的表現。

您可以使用它來檢查展示次數、點擊次數和頁面排名位置。

高級統計人員可以將 Google Search Console 連接到 R 以進行深度數據處理或與其他平台（如 CRM 和大數據）集成。

要將搜索控制台連接到 R，您必須使用 searchConsoleR 庫。

通過 R 收集 GSC 數據可用於使用 GPT-3 從 GSC 導出和分類搜索查詢，通過減少過濾大規模提取 GSC 數據，並通過索引 API（針對特定頁麵類型）發送批量索引請求。

如何在 R 中使用 GSC API

請參閱以下步驟：

下載並安裝 R studio（CRAN 下載鏈接）。
使用以下命令安裝稱為 searchConsoleR 的兩個 R 包install.packages(“searchConsoleR”)
使用加載包這 圖書館（） 命令即 庫（“searchConsoleR”）
使用g scr_auth()命令加載 OAth 2.0 。這將自動打開 Google 登錄頁面。使用您的憑據登錄以完成將 Google Search Console 連接到 R。
使用searchConsoleR 官方 GitHub 存儲庫中的命令，使用 R 訪問搜索控制台上的數據。

通過 API 小批量提取查詢，與在 Google Search Console UI 中過濾並導出到 Google 表格相比，還可以讓您提取更大、更準確的數據集。

與 Google Analytics 一樣，您隨後可以將 Google 表格用作 Looker Studio 的數據源，並自動生成每週或每月的印象、點擊和索引狀態報告。

結論

雖然 SEO 行業的很多焦點都放在 Python 上，以及它如何用於從數據提取到 SERP 抓取的各種用例，但我相信 R 是一種學習和用於數據分析的強大語言，造型。

當使用 R 提取諸如 Google Auto Suggest、PAA 之類的內容或作為臨時排名檢查時，您可能需要投資。

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