Una introducció a l’ús de R per a SEO


L’anàlisi predictiva fa referència a l’ús de dades històriques i a analitzar-les mitjançant estadístiques per predir esdeveniments futurs.

Es desenvolupa en set passos, i aquests són: definició del projecte, recollida de dades, anàlisi de dades, estadístiques, modelització i seguiment del model.

Moltes empreses confien en l’anàlisi predictiva per determinar la relació entre les dades històriques i predir un patró futur.

Aquests patrons ajuden les empreses amb l’anàlisi de riscos, la modelització financera i la gestió de les relacions amb els clients.

L’anàlisi predictiva es pot utilitzar en gairebé tots els sectors, per exemple, sanitat, telecomunicacions, petroli i gas, assegurances, viatges, comerç minorista, serveis financers i productes farmacèutics.

Es poden utilitzar diversos llenguatges de programació en anàlisi predictiva, com R, MATLAB, Python i Golang.

Què és R i per què s’utilitza per a SEO?

R és un paquet de programari lliure i llenguatge de programació desenvolupat per Robert Gentleman i Ross Ihaka el 1993.

És àmpliament utilitzat per estadístics, bioinformàtics i miners de dades per desenvolupar programari estadístic i anàlisi de dades.

R consta d’un ampli catàleg gràfic i estadístic recolzat per la R Foundation i l’R Core Team.

Originalment es va crear per a estadístics, però s’ha convertit en una potència per a l’anàlisi de dades, l’aprenentatge automàtic i l’anàlisi. També s’utilitza per a l’anàlisi predictiva a causa de les seves capacitats de processament de dades.

R pot processar diverses estructures de dades com ara llistes, vectors i matrius.

Podeu utilitzar el llenguatge R o les seves biblioteques per implementar proves estadístiques clàssiques, modelització lineal i no lineal, agrupació, anàlisi de sèries temporals i espacials, classificació, etc.

A més, és un projecte de codi obert, és a dir, qualsevol pot millorar el seu codi. Això ajuda a corregir errors i facilita als desenvolupadors la creació d’aplicacions al seu marc.

Quins són els avantatges de R vs. MATLAB, Python, Golang, SAS i Rust?

R vs. MATLAB

R és un llenguatge interpretat, mentre que MATLAB és un llenguatge d’alt nivell.

Per aquest motiu, funcionen de diferents maneres per utilitzar l’anàlisi predictiva.

Com a llenguatge d’alt nivell, la majoria de MATLAB actual és més ràpid que R.

Tanmateix, R té un avantatge general, ja que és un projecte de codi obert. Això fa que sigui fàcil trobar materials en línia i el suport de la comunitat.

MATLAB és un programari de pagament, la qual cosa significa que la disponibilitat pot ser un problema.

El veredicte és que els usuaris que busquen resoldre coses complexes amb poca programació poden utilitzar MATLAB. D’altra banda, els usuaris que busquen un projecte gratuït amb un fort suport de la comunitat poden utilitzar R.

R vs. Python

És important tenir en compte que aquests dos idiomes són similars en diversos aspectes.

En primer lloc, tots dos són llenguatges de codi obert. Això vol dir que es poden descarregar i utilitzar gratuïtament.

En segon lloc, són fàcils d’aprendre i implementar, i no requereixen experiència prèvia amb altres llenguatges de programació.

En general, tots dos idiomes són bons per manejar dades, ja siguin automatització, manipulació, big data o anàlisi.

R té la avantatge quan es tracta d’anàlisi predictiva. Això es deu al fet que té les seves arrels en l’anàlisi estadística, mentre que Python és un llenguatge de programació de propòsit general.

Python és més eficient quan es desplega l’aprenentatge automàtic i l’aprenentatge profund.

Per aquest motiu, R és el millor per a una anàlisi estadística profunda mitjançant visualitzacions de dades precioses i unes poques línies de codi.

R vs. Golang

Golang és un projecte de codi obert que Google va llançar l’any 2007. Aquest projecte es va desenvolupar per resoldre problemes a l’hora de crear projectes en altres llenguatges de programació.

Es troba a la base de C/C++ per segellar els buits. Així, té els següents avantatges: seguretat de memòria, manteniment de multi-threading, declaració automàtica de variables i recollida d’escombraries.

Golang és compatible amb altres llenguatges de programació, com ara C i C++. A més, utilitza la sintaxi C clàssica, però amb característiques millorades.

El principal desavantatge en comparació amb R és que és nou al mercat; per tant, té menys biblioteques i molt poca informació disponible en línia.

R vs. SAS

SAS és un conjunt d’eines de programari estadístic creat i gestionat per l’institut SAS.

Aquesta suite de programari és ideal per a l’anàlisi predictiva de dades, intel·ligència empresarial, anàlisi multivariant, investigació criminal, anàlisi avançada i gestió de dades.

SAS és similar a R de diverses maneres, per la qual cosa és una gran alternativa.

Per exemple, es va llançar per primera vegada l’any 1976, convertint-lo en una potència per a una gran informació. També és fàcil d’aprendre i depurar, inclou una bona GUI i proporciona una sortida agradable.

SAS és més difícil que R perquè és un llenguatge procedimental que requereix més línies de codi.

El principal desavantatge és que SAS és una suite de programari de pagament.

Per tant, R pot ser la vostra millor opció si busqueu una suite d’anàlisi de dades predictiva gratuïta.

Finalment, SAS no té presentació gràfica, un gran contratemps a l’hora de visualitzar l’anàlisi predictiva de dades.

R vs. Rovell

Rust és un llenguatge de programació de codi obert de múltiples paradigmes llançat el 2012.

El seu compilador és un dels més utilitzats pels desenvolupadors per crear programari eficient i robust.

A més, Rust ofereix un rendiment estable i és molt útil, sobretot quan es creen programes grans, gràcies a la seva seguretat de memòria garantida.

És compatible amb altres llenguatges de programació, com ara C i C++.

A diferència de R, Rust és un llenguatge de programació de propòsit general.

Això vol dir que està especialitzat en una altra cosa que no sigui l’anàlisi estadística. Pot ser que trigui temps aprendre Rust a causa de la seva complexitat en comparació amb R.

Per tant, R és el llenguatge ideal per a l’anàlisi predictiva de dades.

Començant amb R

Si esteu interessats a aprendre R, aquí teniu alguns recursos fantàstics que podeu utilitzar, tant gratuïts com de pagament.

Coursera

Coursera és un lloc web educatiu en línia que cobreix diferents cursos. Les institucions d’ensenyament superior i les empreses líders del sector desenvolupen la majoria dels cursos.

És un bon lloc per començar amb R, ja que la majoria dels cursos són gratuïts i de gran qualitat.

Per exemple, aquest curs de programació R està desenvolupat per la Universitat Johns Hopkins i té més de 21.000 ressenyes:

YouTube

YouTube té una àmplia biblioteca de tutorials de programació R.

Els tutorials en vídeo són fàcils de seguir i us ofereixen l’oportunitat d’aprendre directament de desenvolupadors experimentats.

Un altre avantatge dels tutorials de YouTube és que els podeu fer al vostre ritme.

YouTube també ofereix llistes de reproducció que cobreixen cada tema àmpliament amb exemples.

Un bon recurs de YouTube per aprendre R és cortesia de FreeCodeCamp.org:

Udemy

Udemy ofereix cursos de pagament creats per professionals en diferents idiomes. Inclou una combinació de tutorials de vídeo i textuals.

Al final de cada curs, els usuaris reben certificats.

Un dels principals avantatges d’Udemy és la flexibilitat dels seus cursos.

Un dels cursos més ben valorats a Udemy ha estat produït per Ligency.

Ús de R per a la recollida i modelització de dades

Ús de R amb l’API de Google Analytics per generar informes

Google Analytics (GA) és una eina gratuïta que els administradors web fan servir per recopilar informació útil de llocs web i aplicacions.

Tanmateix, treure informació de la plataforma per a més anàlisi i processament de dades és un obstacle.

Podeu utilitzar l’API de Google Analytics per exportar dades a format CSV o connectar-les a plataformes de big data.

L’API ajuda les empreses a exportar dades i combinar-les amb altres dades empresarials externes per a un processament avançat. També ajuda a automatitzar les consultes i els informes.

Tot i que podeu utilitzar altres idiomes com Python amb l’API GA, R té un avançat paquet googleanalyticsR.

És un paquet fàcil, ja que només cal instal·lar R a l’ordinador i personalitzar les consultes que ja estan disponibles en línia per a diverses tasques. Amb una experiència mínima de programació en R, podeu extreure dades de GA i enviar-les a Google Sheets o emmagatzemar-les localment en format CSV.

Amb aquestes dades, sovint podeu superar els problemes de cardinalitat de les dades quan exporteu dades directament des de la interfície d’usuari de Google Analytics.

Si trieu la ruta de Google Sheets, podeu utilitzar aquests Fulls com a font de dades per crear-los Looker Studio (anteriorment Data Studio) informa i agilitzeu els informes dels vostres clients, reduint el treball ocupat innecessari.

Ús de R amb Google Search Console

Google Search Console (GSC) és una eina gratuïta que ofereix Google que mostra el rendiment d’un lloc web en la cerca.

Podeu utilitzar-lo per comprovar el nombre d’impressions, clics i la posició de la classificació de la pàgina.

Els estadístics avançats poden connectar Google Search Console a R per a un processament de dades en profunditat o la integració amb altres plataformes com ara CRM i Big Data.

Per connectar la consola de cerca a R, heu d’utilitzar la biblioteca searchConsoleR.

La recollida de dades de GSC mitjançant R es pot utilitzar per exportar i classificar les consultes de cerca de GSC amb GPT-3, extreure dades de GSC a escala amb un filtratge reduït i enviar sol·licituds d’indexació per lots a l’API d’indexació (per a tipus de pàgina específics).

Com utilitzar l’API GSC amb R

Consulteu els passos següents:

  1. Baixeu i instal·leu R Studio (Enllaç de descàrrega CRAN).
  2. Instal·leu els dos paquets R coneguts com searchConsoleR mitjançant l’ordre següent install.packages (“searchConsoleR”)
  3. Carregueu el paquet utilitzant el biblioteca () comandament és a dir biblioteca (“searchConsoleR”)
  4. Carregueu OAth 2.0 using scr_auth() comandament. Això obrirà automàticament la pàgina d’inici de sessió de Google. Inicieu la sessió amb les vostres credencials per acabar de connectar Google Search Console a R.
  5. Utilitzeu les ordres de el repositori oficial de GitHub searchConsoleRy per accedir a les dades de la consola de cerca amb R.

Fer consultes mitjançant l’API, en petits lots, també us permetrà extreure un conjunt de dades més gran i precís en comparació amb el filtratge a la interfície d’usuari de Google Search Console i l’exportació a Fulls de càlcul de Google.

Igual que amb Google Analytics, podeu utilitzar el full de càlcul de Google com a font de dades per a Looker Studio i automatitzar els informes d’estat d’impressions, clics i indexació setmanals o mensuals.

Conclusió

Tot i que la indústria del SEO es centra molt en Python i com es pot utilitzar per a una varietat de casos d’ús, des de l’extracció de dades fins al raspat SERP, crec que R és un llenguatge fort per aprendre i utilitzar per a l’anàlisi de dades i modelatge.

Quan utilitzeu R per extreure coses com ara Google Auto Suggest, PAA o com a comprovació de classificació ad hoc, és possible que vulgueu invertir.

Més recursos:


Imatge destacada: Billion Photos/Shutterstock





Source link

Una introducció a l’ús de R per a SEO
%d bloggers like this: