R を SEO に使用するための概要

予測分析とは、過去のデータを使用し、それを統計を使用して分析して将来のイベントを予測することです。

これは、プロジェクトの定義、データ収集、データ分析、統計、モデリング、モデル監視の 7 つのステップで行われます。

多くの企業は、履歴データ間の関係を判断し、将来のパターンを予測するために、予測分析に依存しています。

これらのパターンは、企業のリスク分析、財務モデリング、顧客関係管理に役立ちます。

予測分析は、医療、電気通信、石油とガス、保険、旅行、小売、金融サービス、医薬品など、ほぼすべての分野で使用できます。

R、MATLAB、Python、Golang など、いくつかのプログラミング言語を予測分析に使用できます。

R とは何ですか? なぜ SEO に使用されるのですか?

R は、1993 年に Robert Gentleman と Ross Ihaka によって開発されたフリー ソフトウェアとプログラミング言語のパッケージです。

統計学者、バイオインフォマティシャン、データ マイナーによって、統計ソフトウェアやデータ分析を開発するために広く使用されています。

R は、R Foundation と R Core Team によってサポートされている広範なグラフィカルおよび統計カタログで構成されています。

もともとは統計学者向けに構築されましたが、データ分析、機械学習、および分析のための強力なツールに成長しました. また、そのデータ処理機能により、予測分析にも使用されます。

R は、リスト、ベクトル、配列などのさまざまなデータ構造を処理できます。

R 言語またはそのライブラリを使用して、古典的な統計テスト、線形および非線形モデリング、クラスタリング、時系列および空間系列の分析、分類などを実装できます。

さらに、これはオープンソース プロジェクトであるため、誰でもコードを改善できます。 これはバグを修正するのに役立ち、開発者がそのフレームワークでアプリケーションを簡単に構築できるようにします。

R と MATLAB、Python、Golang、SAS、Rust の利点は何ですか?

R 対 MATLAB

R はインタープリター言語ですが、MATLAB は高級言語です。

このため、それらは予測分析を利用するためにさまざまな方法で機能します。

高水準言語として、最新の MATLAB は R よりも高速です。

ただし、R はオープンソース プロジェクトであるため、全体的に有利です。 これにより、オンラインの資料やコミュニティからのサポートを簡単に見つけることができます。

MATLAB は有料ソフトウェアであるため、可用性が問題になる可能性があります。

結論として、ほとんどプログラミングをせずに複雑なことを解決しようとしているユーザーは、MATLAB を使用することができます。 一方、強力なコミュニティの支援がある無料のプロジェクトを探しているユーザーは、R を使用できます。

R 対 Python

これら 2 つの言語はいくつかの点で類似していることに注意することが重要です。

まず、どちらもオープンソース言語です。 これは、無料でダウンロードして使用できることを意味します。

第 2 に、習得と実装が容易であり、他のプログラミング言語の経験は必要ありません。

全体として、自動化、操作、ビッグデータ、分析のいずれであっても、どちらの言語もデータの処理に優れています。

予測分析に関しては、R が優勢です。 これは、Python が汎用プログラミング言語であるのに対し、統計分析にルーツがあるためです。

機械学習と深層学習を展開する場合は、Python の方が効率的です。

このため、R は美しいデータの視覚化と数行のコードを使用した詳細な統計分析に最適です。

R 対 Golang

Golang は、Google が 2007 年に開始したオープンソース プロジェクトです。このプロジェクトは、他のプログラミング言語でプロジェクトをビルドする際の問題を解決するために開発されました。

ギャップを埋めるのは C/C++ の基盤です。 したがって、メモリの安全性、マルチスレッドの維持、自動変数宣言、およびガベージ コレクションという利点があります。

Golang は、C や C++ などの他のプログラミング言語と互換性があります。 さらに、従来の C 構文を使用しますが、機能が改善されています。

R と比較した場合の主な欠点は、R が市場に出回ったばかりであることです。そのため、ライブラリが少なく、オンラインで入手できる情報がほとんどありません。

R対SAS

SAS は、SAS 研究所によって作成および管理されている統計ソフトウェア ツールのセットです。

このソフトウェア スイートは、予測データ分析、ビジネス インテリジェンス、多変量解析、犯罪捜査、高度な分析、およびデータ管理に最適です。

SAS はさまざまな点で R に似ており、優れた代替手段となっています。

たとえば、1976 年に最初に開始され、膨大な情報を提供する原動力となっています。 また、学習とデバッグが簡単で、優れた GUI が付属しており、優れた出力を提供します。

SAS は、より多くのコード行を必要とする手続き型言語であるため、R よりも困難です。

主な欠点は、SAS が有料のソフトウェア スイートであることです。

したがって、無料の予測データ分析スイートを探している場合は、R が最適な選択肢となる可能性があります。

最後に、SAS にはグラフィック表示がありません。これは、予測データ分析を視覚化する際の大きな欠点です。

R対錆

Rust は、2012 年にリリースされたオープンソースのマルチパラダイム プログラミング言語です。

そのコンパイラは、開発者が効率的で堅牢なソフトウェアを作成するために最もよく使用するものの 1 つです。

さらに、Rust は安定したパフォーマンスを提供し、メモリの安全性が保証されているため、特に大きなプログラムを作成する場合に非常に役立ちます。

C や C++ などの他のプログラミング言語と互換性があります。

R とは異なり、Rust は汎用プログラミング言語です。

これは、統計分析以外の何かに特化していることを意味します。 Rust は R に比べて複雑なため、習得には時間がかかる場合があります。

したがって、R は予測データ分析に理想的な言語です。

R 入門

R の学習に興味がある場合は、無料と有料の両方で使用できる優れたリソースをいくつか紹介します。

コースラ

Coursera は、さまざまなコースをカバーするオンライン教育 Web サイトです。 高等教育機関や業界をリードする企業がほとんどのコースを開発しています。

ほとんどのコースは無料で高品質であるため、R から始めるのに適しています。

たとえば、この R プログラミング コースはジョンズ ホプキンス大学によって開発され、21,000 件以上のレビューがあります。

ユーチューブ

YouTube には、R プログラミング チュートリアルの広範なライブラリがあります。

ビデオ チュートリアルは簡単に理解でき、経験豊富な開発者から直接学ぶ機会を提供します。

YouTube チュートリアルのもう 1 つの利点は、自分のペースで実行できることです。

YouTube には、各トピックを例を挙げて幅広くカバーするプレイリストも用意されています。

R を学習するための優れた YouTube リソースは、FreeCodeCamp.org の厚意により提供されています。

Udemy

Udemy では、さまざまな言語の専門家によって作成された有料コースを提供しています。 ビデオとテキストの両方のチュートリアルの組み合わせが含まれています。

すべてのコースの最後に、ユーザーには証明書が授与されます。

Udemy の主な利点の 1 つは、コースの柔軟性です。

Udemy で最も評価の高いコースの 1 つが Ligency によって作成されました。

R を使用したデータ収集とモデリング

レポート用の Google アナリティクス API での R の使用

Google アナリティクス (GA) は、ウェブマスターがウェブサイトやアプリケーションから有益な情報を収集するために使用する無料のツールです。

ただし、より多くのデータ分析と処理のためにプラットフォームから情報を引き出すことはハードルです。

Google アナリティクス API を使用して、データを CSV 形式にエクスポートしたり、ビッグ データ プラットフォームに接続したりできます。

この API は、企業がデータをエクスポートし、それを他の外部ビジネス データとマージして高度な処理を行うのに役立ちます。 また、クエリとレポートの自動化にも役立ちます。

GA API で Python などの他の言語を使用することもできますが、R には高度な googleanalyticsR パッケージがあります。

コンピューターに R をインストールし、さまざまなタスクのために既にオンラインで利用可能なクエリをカスタマイズするだけでよいため、これは簡単なパッケージです。 R プログラミングの経験がほとんどなくても、GA からデータを取り出して Google スプレッドシートに送信したり、CSV 形式でローカルに保存したりできます。

このデータを使用すると、多くの場合、Google アナリティクスのユーザー インターフェースからデータを直接エクスポートする際のデータ カーディナリティの問題を解決できます。

Google スプレッドシート ルートを選択すると、これらのスプレッドシートをデータ ソースとして使用して Looker Studio (以前の Data Studio) レポートを作成し、クライアント レポートを迅速に作成して、不必要な忙しい作業を減らすことができます。

R を Google Search Console で使用する

Google Search Console (GSC) は、Google が提供する無料のツールで、ウェブサイトの検索結果を表示します。

インプレッション数やクリック数、ページ順位の確認にご利用いただけます。

高度な統計学者は、Google Search Console を R に接続して、詳細なデータ処理や、CRM やビッグデータなどの他のプラットフォームとの統合を行うことができます。

検索コンソールを R に接続するには、searchConsoleR ライブラリを使用する必要があります。

R を使用して GSC データを収集すると、GPT-3 を使用して GSC から検索クエリをエクスポートおよび分類し、フィルタリングを減らして GSC データを大規模に抽出し、バッチ インデックス作成要求を Indexing API (特定のページ タイプ用) に送信するために使用できます。

R で GSC API を使用する方法

以下の手順を参照してください。

  1. R studio (CRAN ダウンロード リンク) をダウンロードしてインストールします。
  2. 次のコマンドを使用して、searchConsoleR と呼ばれる 2 つの R パッケージをインストールします。 install.packages(“searchConsoleR”)
  3. を使用してパッケージをロードします お茶 図書館() 指図 ライブラリ(“searchConsoleR”)
  4. OAth 2.0 ファクトリを読み込むg scr_auth() 指図。 これにより、Google ログイン ページが自動的に開きます。 資格情報を使用してログインし、Google Search Console と R の接続を完了します。
  5. からのコマンドを使用します。 searchConsoleR の公式 GitHub リポジトリy を使用して、R を使用して Search Console のデータにアクセスします。

API を介して小さなバッチでクエリをプルすると、Google Search Console UI でのフィルタリングや Google スプレッドシートへのエクスポートよりも、より大規模で正確なデータ セットをプルすることもできます。

Google アナリティクスと同様に、Google スプレッドシートを Looker Studio のデータ ソースとして使用し、週次または月次のインプレッション、クリック、およびインデックス作成ステータス レポートを自動化できます。

結論

SEO 業界では Python に多くの注目が集まっており、データ抽出から SERP スクレイピングまで、さまざまなユースケースに Python をどのように使用できるかが注目されていますが、R は学習してデータ分析やデータ分析に使用できる強力な言語だと思います。モデリング。

R を使用して Google Auto Suggest や PAA などを抽出する場合、またはアドホック ランキング チェックとして使用する場合は、投資することをお勧めします。

その他のリソース:


主な画像:10億枚の写真/シャッターストック

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