fbpx

Een inleiding tot het gebruik van R voor SEO

Een inleiding tot het gebruik van R voor SEO

Share This Post


Voorspellende analyse verwijst naar het gebruik van historische gegevens en het analyseren ervan met behulp van statistieken om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen.

Het is ontwikkeld in zeven stappen, en deze zijn: projectdefinitie, dataverzameling, data-analyse, statistiek, modellering en modelmonitoring.

Veel bedrijven vertrouwen op voorspellende analyses om de relatie tussen historische gegevens te bepalen en een toekomstig patroon te voorspellen.

Deze patronen helpen bedrijven bij risicoanalyse, financiële modellering en klantrelatiebeheer.

Voorspellende analyses kunnen in bijna elke branche worden gebruikt, bijvoorbeeld in de gezondheidszorg, telecommunicatie, olie en gas, verzekeringen, reizen, detailhandel, financiële dienstverlening en farmaceutica.

Bij voorspellende analyses kunnen verschillende programmeertalen worden gebruikt, waaronder R, MATLAB, Python en Golang.

Wat is R en waarom wordt het gebruikt voor SEO?

R is een gratis softwarepakket en programmeertaal ontwikkeld door Robert Gentleman en Ross Ihaka in 1993.

Het wordt veel gebruikt door statistici, bio-informatici en dataminers om statistische software en data-analyse te ontwikkelen.

R bestaat uit een uitgebreide grafische en statistische catalogus die wordt ondersteund door de R Foundation en het R Core Team.

Oorspronkelijk gebouwd voor statistici, is het een krachtpatser geworden voor data-analyse, machine learning en analyse. Het wordt ook gebruikt voor voorspellende analyses vanwege de mogelijkheden voor gegevensverwerking.

R kan verschillende gegevensstructuren verwerken, zoals lijsten, vectoren en arrays.

U kunt de R-taal of zijn bibliotheken gebruiken om klassieke statistische tests, lineaire en niet-lineaire modellering, clustering, analyse van tijd- en ruimtereeksen, classificatie en meer te implementeren.

Bovendien is het een open source-project, wat betekent dat iedereen zijn code kan verbeteren. Dit helpt bij het oplossen van bugs en maakt het voor ontwikkelaars gemakkelijker om apps in hun framework te bouwen.

Wat zijn de voordelen van R vs. MATLAB, Python, Golang, SAS en Rust?

R versus MATLAB

R is een geïnterpreteerde taal, terwijl MATLAB een taal op hoog niveau is.

Om deze reden werken ze op verschillende manieren om voorspellende analyses te gebruiken.

Als taal op hoog niveau is het grootste deel van MATLAB tegenwoordig sneller dan R.

R heeft echter een algemeen voordeel omdat het een open source-project is. Dit maakt het gemakkelijk om online materiaal en gemeenschapsondersteuning te vinden.

MATLAB is betaalde software, wat betekent dat beschikbaarheid een probleem kan zijn.

Het oordeel is dat gebruikers die complexe dingen willen oplossen met weinig programmeerwerk MATLAB kunnen gebruiken. Aan de andere kant kunnen gebruikers die op zoek zijn naar een gratis project met sterke community-ondersteuning R.

R versus Python

Het is belangrijk op te merken dat deze twee talen op verschillende manieren vergelijkbaar zijn.

Ten eerste zijn beide open source-talen. Dit betekent dat ze gratis kunnen worden gedownload en gebruikt.

Ten tweede zijn ze gemakkelijk te leren en te implementeren en is er geen voorafgaande ervaring met andere programmeertalen vereist.

Over het algemeen zijn beide talen goed voor het omgaan met gegevens, of het nu gaat om automatisering, manipulatie, big data of analyse.

R heeft een voorsprong als het gaat om voorspellende analyses. Dit komt omdat het zijn wortels heeft in statistische analyse, terwijl Python een algemene programmeertaal is.

Python is het meest efficiënt bij het inzetten van machine learning en deep learning.

Om deze reden is R het beste voor diepgaande statistische analyse met behulp van prachtige datavisualisaties en een paar regels code.

R versus Golang

Golang is een open source-project dat in 2007 door Google is gelanceerd. Dit project is ontwikkeld om problemen op te lossen bij het maken van projecten in andere programmeertalen.

Het is de kern van C/C++ om gaten te dichten. Het heeft dus de volgende voordelen: geheugenveiligheid, multi-threading onderhoud, automatische declaratie van variabelen en afvalinzameling.

Golang ondersteunt andere programmeertalen zoals C en C++. Het gebruikt ook de klassieke C-syntaxis, maar met verbeterde functies.

Het grootste nadeel ten opzichte van R is dat het nieuw is op de markt; daarom heeft het minder bibliotheken en is er heel weinig informatie online beschikbaar.

R versus SAS

SAS is een suite van statistische softwaretools gemaakt en beheerd door het SAS Institute.

Deze softwaresuite is ideaal voor voorspellende data-analyse, business intelligence, multivariate analyse, strafrechtelijk onderzoek, geavanceerde analyses en databeheer.

SAS lijkt op verschillende manieren op R, waardoor het een geweldig alternatief is.

Het werd bijvoorbeeld voor het eerst gelanceerd in 1976, waardoor het een krachtpatser is voor geweldige informatie. Het is ook gemakkelijk te leren en te debuggen, wordt geleverd met een mooie GUI en levert mooie output.

SAS is moeilijker dan R omdat het een procedurele taal is die meer regels code vereist.

Het grootste nadeel is dat SAS een betaalde softwaresuite is.

Daarom is R wellicht uw beste keuze als u op zoek bent naar een gratis pakket voor voorspellende gegevensanalyse.

Ten slotte heeft SAS geen grafische weergave, een grote tegenvaller bij het visualiseren van voorspellende data-analyse.

R versus Roest

Rust is een multi-paradigma open source programmeertaal uitgebracht in 2012.

De compiler is een van de meest gebruikte door ontwikkelaars om efficiënte en robuuste software te maken.

Daarnaast biedt Rust stabiele prestaties en is het erg handig, vooral bij het bouwen van grote programma’s, dankzij de gegarandeerde geheugenveiligheid.

Het ondersteunt andere programmeertalen zoals C en C++.

In tegenstelling tot R is Rust een programmeertaal voor algemeen gebruik.

Dit betekent dat je je specialiseert in iets anders dan statistische analyse. Het kan enige tijd duren om Rust te leren vanwege de complexiteit in vergelijking met R.

Daarom is R de ideale taal voor voorspellende data-analyse.

Beginnend met R

Als je geïnteresseerd bent in het leren van R, zijn hier enkele geweldige bronnen die je kunt gebruiken, zowel gratis als betaald.

Cursus

Coursera is een online educatieve website die verschillende cursussen omvat. Instellingen voor hoger onderwijs en toonaangevende bedrijven ontwikkelen de meeste cursussen.

Het is een goede plek om met R te beginnen, aangezien de meeste cursussen gratis en van hoge kwaliteit zijn.

Deze R-programmeercursus is bijvoorbeeld ontwikkeld door de Johns Hopkins University en heeft meer dan 21.000 beoordelingen:

YouTube

YouTube heeft een uitgebreide bibliotheek met R-programmeertutorials.

Videotutorials zijn gemakkelijk te volgen en geven u de mogelijkheid om rechtstreeks van ervaren ontwikkelaars te leren.

Een ander voordeel van YouTube-tutorials is dat je ze in je eigen tempo kunt doen.

YouTube biedt ook afspeellijsten die elk onderwerp uitgebreid behandelen met voorbeelden.

Een goede YouTube-bron voor het leren van R is afkomstig van FreeCodeCamp.org:

Udemy

Udemy biedt betaalde cursussen aan die zijn gemaakt door professionals in verschillende talen. Bevat een combinatie van video- en tekstzelfstudies.

Aan het einde van elke cursus ontvangen gebruikers certificaten.

Een van de belangrijkste voordelen van Udemy is de flexibiliteit van de cursussen.

Een van de hoogst gewaardeerde cursussen over Udemy is gemaakt door Ligency.

R gebruiken voor gegevensverzameling en modellering

R gebruiken met de Google Analytics API om rapporten te genereren

Google Analytics (GA) is een gratis tool die webmasters gebruiken om nuttige informatie van websites en applicaties te verzamelen.

Het halen van informatie uit het platform voor verdere analyse en dataverwerking is echter een obstakel.

U kunt de Google Analytics API gebruiken om gegevens naar CSV-indeling te exporteren of te verbinden met big data-platforms.

De API helpt bedrijven gegevens te exporteren en te combineren met andere externe bedrijfsgegevens voor geavanceerde verwerking. Het helpt ook bij het automatiseren van vragen en rapporten.

Terwijl je andere talen zoals Python kunt gebruiken met de GA API, heeft R een geavanceerd googleanalyticsR-pakket.

Het is een eenvoudig pakket, aangezien u alleen R op uw computer hoeft te installeren en de query’s kunt aanpassen die al online beschikbaar zijn voor verschillende taken. Met minimale R-programmeerervaring kunt u gegevens uit GA extraheren en naar Google Spreadsheets verzenden of lokaal opslaan in CSV-indeling.

Met deze gegevens kunt u vaak problemen met gegevenskardinaliteit oplossen wanneer u gegevens rechtstreeks vanuit de gebruikersinterface van Google Analytics exporteert.

Als u de Google Spreadsheets-route kiest, kunt u deze Spreadsheets gebruiken als een gegevensbron om Looker Studio (voorheen Data Studio)-rapporten te maken en de rapportage voor uw klanten te versnellen, waardoor onnodig werk wordt verminderd.

R gebruiken met Google Search Console

Google Search Console (GSC) is een gratis tool van Google die de prestaties van een website in de zoekresultaten laat zien.

U kunt het gebruiken om het aantal vertoningen, klikken en paginapositie te controleren.

Gevorderde statistici kunnen Google Search Console verbinden met R voor diepgaande gegevensverwerking of integratie met andere platforms zoals CRM en Big Data.

Om de zoekconsole met R te verbinden, moet u de bibliotheek searchConsoleR gebruiken.

GSC-gegevensverzameling met behulp van R kan worden gebruikt voor het exporteren en classificeren van GSC-zoekopdrachten met GPT-3, het extraheren van GSC-gegevens op schaal met minder filtering en het verzenden van batchindexeringsverzoeken naar de API voor indexering (voor specifieke paginatypen).

De GSC API gebruiken met R

Zie de onderstaande stappen:

Download en installeer R studio (CRAN downloadlink).
Installeer de twee R-pakketten die bekend staan ​​als searchConsoleR met behulp van de volgende opdracht install.packages(“searchConsoleR”)
Laad het pakket met behulp van de bibliotheek () commando dat is bibliotheek (“searchConsoleR”)
Laad OAth 2.0 using scr_auth() opdracht Hierdoor wordt automatisch de inlogpagina van Google geopend. Log in met uw inloggegevens om het verbinden van Google Search Console met R te voltooien.
Gebruik de commando’s van de officiële GitHub searchConsoleR-repositoryy om toegang te krijgen tot gegevens van de zoekconsole met R.

Door in kleine batches via de API te zoeken, kunt u ook een grotere en nauwkeurigere dataset extraheren in vergelijking met filteren in de gebruikersinterface van Google Search Console en exporteren naar Google Spreadsheets.

Net als bij Google Analytics kunt u Google Spreadsheet gebruiken als gegevensbron voor Looker Studio en wekelijkse of maandelijkse vertoningen, klikken en indexeringsstatusrapporten automatiseren.

conclusie

Hoewel de SEO-industrie zich veel richt op Python en hoe het kan worden gebruikt voor verschillende gebruiksscenario’s, van datamining tot SERP-scraping, denk ik dat R een sterke taal is om te leren en te gebruiken voor data-analyse en modellering.

Wanneer u R gebruikt om zaken als Google Auto Suggest, PAA of als een ad-hocrangschikkingscontrole op te halen, wilt u misschien investeren.

Meer middelen:

Uitgelichte afbeelding: miljard foto’s/Shutterstock



Source link

More To Explore

WACHT! VOORDAT JE GAAT...

Geef me jouw E-mail Address, en dan stuur ik je een GRATIS kopie van mijn boek, waarin ik je laat zien hoe je jouw inkomen kan verdubbelen in 90 dagen!