مقدمه ای بر استفاده از R برای سئو

تحلیل پیش بینی به استفاده از داده های تاریخی و تجزیه و تحلیل آن با استفاده از آمار برای پیش بینی رویدادهای آینده اشاره دارد.

در هفت مرحله انجام می شود که عبارتند از: تعریف پروژه، جمع آوری داده ها، تجزیه و تحلیل داده ها، آمار، مدل سازی و نظارت بر مدل.

بسیاری از ،ب‌وکارها برای تعیین رابطه بین داده‌های تاریخی و پیش‌بینی الگوی آینده به تحلیل پیش‌بینی تکیه می‌کنند.

این ال،ا به ،ب‌وکارها در تحلیل ریسک، مدل‌سازی مالی و مدیریت ارتباط با مشتری کمک می‌کنند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی را می توان تقریباً در همه بخش ها، به ،وان مثال، مراقبت های بهداشتی، مخابرات، نفت و گاز، بیمه، مسافرت، ،ده فروشی، خدمات مالی، و داروسازی استفاده کرد.

چندین زبان برنامه نویسی مانند R، MATLAB، Pyt،n و Golang را می توان در تحلیل پیش بینی استفاده کرد.

R چیست و چرا برای سئو استفاده می شود؟

R یک بسته نرم افزار رایگان است و زبان برنامه نویسی توسط رابرت جنتلمن و راس ایهاکا در سال 1993 توسعه یافت.

این به طور گسترده توسط آماردانان، بیوانفورماتیکان و داده کاوی ها برای توسعه نرم افزارهای آماری و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود.

R شامل یک کاتالوگ گرافیکی و آماری گسترده است که توسط بنیاد R و تیم R Core پشتیب، می شود.

این در ابتدا برای آماردانان ساخته شد، اما به یک نیروگاه برای تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل تبدیل شده است. همچنین به دلیل قابلیت پردازش داده ها برای تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده می شود.

R می تواند ساختارهای داده مختلفی مانند لیست ها، بردارها و آرایه ها را پردازش کند.

می‌تو،د از زبان R یا کتابخانه‌های آن برای اجرای آزمون‌های آماری ک،یک، مدل‌سازی خطی و غیرخطی، خوشه‌بندی، تحلیل سری‌های زم، و مک،، طبقه‌بندی و غیره استفاده کنید.

علاوه بر این، این یک پروژه منبع باز است، به این م،ی که هر ،ی می تواند کد آن را بهبود بخشد. این به رفع اشکالات کمک می کند و ساخت برنامه های کاربردی بر روی چارچوب آن را برای توسعه دهندگان آسان می کند.

مزایای R Vs چیست؟ MATLAB، Pyt،n، Golang، SAS، و Rust؟

R در مقابل متلب

R یک زبان تفسیر شده است، در حالی که MATLAB یک زبان سطح بالا است.

به همین دلیل، آنها به روش های مختلفی برای استفاده از تحلیل پیش بینی عمل می کنند.

به ،وان یک زبان سطح بالا، ا،ر متلب های فعلی سریعتر از R هستند.

با این حال، R یک مزیت کلی دارد، زیرا یک پروژه منبع باز است. این امر یافتن مطالب آنلاین و پشتیب، از جامعه را آسان می کند.

MATLAB یک نرم افزار پولی است، به این م،ی که در دسترس بودن ممکن است مشکل باشد.

حکم این است که کاربر، که به دنبال حل مسائل پیچیده با برنامه نویسی اندک هستند، می توانند از MATLAB استفاده کنند. از طرف دیگر، کاربر، که به دنبال یک پروژه رایگان با پشتوانه قوی جامعه هستند می توانند از R استفاده کنند.

R در مقابل پایتون

ذکر این نکته ضروری است که این دو زبان از جهات مختلفی شبیه هم هستند.

اول، هر دو زبان منبع باز هستند. این بدان م،است که آنها برای دانلود و استفاده رایگان هستند.

دوم، یادگیری و پیاده سازی آنها آسان است و نیازی به تجربه قبلی با سایر زبان های برنامه نویسی ندارد.

به طور کلی، هر دو زبان در مدیریت داده ها، چه اتوماسیون، دستکاری، داده های بزرگ یا تجزیه و تحلیل خوب هستند.

وقتی صحبت از تحلیل پیش‌بینی به میان می‌آید، R دست بالا را دارد. این به این دلیل است که ریشه در تجزیه و تحلیل آماری دارد، در حالی که پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره است.

پایتون هنگام استقرار یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق کارآمدتر است.

به همین دلیل، R برای تجزیه و تحلیل عمیق آماری با استفاده از تجسم داده های زیبا و چند خط کد بهترین است.

R در مقابل گولنگ

Golang یک پروژه منبع باز است که گوگل در سال 2007 راه اندازی کرد. این پروژه برای حل مشکلات هنگام ساخت پروژه ها به زبان های برنامه نویسی دیگر توسعه یافته است.

برای مهر و موم ، شکاف ها روی پایه C/C++ قرار دارد. بنابراین، مزایای زیر را دارد: ایمنی حافظه، حفظ چند رشته ای، اعلام خودکار متغیرها و جمع آوری ،.

Golang با سایر زبان های برنامه نویسی مانند C و C++ سازگار است. علاوه بر این، از نحو ک،یک C استفاده می کند، اما با ویژگی های بهبود یافته.

نقطه ضعف اصلی در مقایسه با R این است که در بازار جدید است – بنابراین، کتابخانه های کمتری دارد و اطلاعات بسیار کمی در دسترس است.

R در مقابل SAS

SAS مجموعه ای از ابزارهای نرم افزاری آماری است که توسط موسسه SAS ایجاد و مدیریت می شود.

این مجموعه نرم افزار برای تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی، هوش تجاری، تجزیه و تحلیل چند متغیره، تحقیقات جنایی، تجزیه و تحلیل پیشرفته و مدیریت داده ایده آل است.

SAS از طرق مختلف شبیه R است و آن را به یک جایگزین عالی تبدیل می کند.

به ،وان مثال، اولین بار در سال 1976 راه اندازی شد و آن را به یک نیروگاه برای اطلاعات گسترده تبدیل کرد. همچنین یادگیری و اشکال زدایی آن آسان است، دارای یک رابط کاربری گرافیکی خوب است و ،وجی خوبی ارائه می دهد.

SAS دشوارتر از R است زیرا یک زبان رویه ای است که به خطوط کد بیشتری نیاز دارد.

نقطه ضعف اصلی این است که SAS یک مجموعه نرم افزاری پولی است.

بنابراین، اگر به دنبال یک مجموعه رایگان تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی کننده هستید، R ممکن است بهترین گزینه شما باشد.

در نهایت، SAS فاقد ارائه گرافیکی است، که یک ش،ت بزرگ در هنگام تجسم تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی است.

R در مقابل زنگ

Rust یک زبان برنامه نویسی چند پارادایم منبع باز است که در سال 2012 راه اندازی شد.

کامپای، آن یکی از پر استفاده ترین ها توسط توسعه دهندگان برای ایجاد نرم افزار کارآمد و قوی است.

علاوه بر این، Rust عملکرد پایداری را ارائه می دهد و بسیار مفید است، به ویژه هنگام ایجاد برنامه های بزرگ، به دلیل ایمنی تضمین شده حافظه آن.

با سایر زبان های برنامه نویسی مانند C و C++ سازگار است.

برخلاف R، Rust یک زبان برنامه نویسی همه منظوره است.

این بدان م،ی است که در چیزی غیر از تجزیه و تحلیل آماری تخصص دارد. یادگیری Rust به دلیل پیچیدگی های آن در مقایسه با R ممکن است زمان ببرد.

بنابراین، R زبان ایده آل برای تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی است.

شروع کار با R

اگر علاقه مند به یادگیری R هستید، در اینجا چند منبع عالی وجود دارد که می تو،د از آنها استفاده کنید که هم رایگان و هم پولی هستند.

کورسرا

Coursera یک وب سایت آموزشی آنلاین است که دوره های مختلفی را پوشش می دهد. مؤسسات آموزش عالی و شرکت های پیشرو در صنعت بیشتر دوره ها را توسعه می دهند.

این مکان خوبی برای شروع با R است، زیرا ا،ر دوره ها رایگان و با کیفیت هستند.

به ،وان مثال، این دوره برنامه نویسی R توسط دانشگاه جان هاپکینز توسعه یافته است و بیش از 21000 بررسی دارد:

یوتیوب

یوتیوب دارای کتابخانه گسترده ای از آموزش های برنامه نویسی R است.

آموزش های ویدیویی به راحتی قابل پیگیری است و این فرصت را به شما می دهد که مستقیماً از توسعه دهندگان با تجربه یاد بگیرید.

یکی دیگر از مزایای آموزش های یوتیوب این است که می تو،د آنها را با سرعت خود انجام دهید.

یوتیوب همچنین لیست های پخشی را ارائه می دهد که هر موضوع را به طور گسترده با مثال ها پوشش می دهد.

یک منبع خوب یوتیوب برای یادگیری R توسط FreeCodeCamp.org ارائه شده است:

Udemy

Udemy دوره های پولی را ارائه می دهد که توسط متخصصان به زبان های مختلف ایجاد شده اند. این شامل ،یبی از آموزش های ویدئویی و متنی است.

در پایان هر دوره به کاربران گواهینامه اعطا می شود.

یکی از مزیت های اصلی Udemy انعطاف پذیری دوره های آن است.

یکی از دوره های با بالاترین امتیاز در Udemy توسط Ligency تولید شده است.

استفاده از R برای جمع‌آوری و مدل‌سازی داده‌ها

استفاده از R با API Google Analytics برای گزارش

گوگل آنالیتی، (GA) یک ابزار رایگان است که مدیران وب برای جمع آوری اطلاعات مفید از وب سایت ها و برنامه ها استفاده می کنند.

با این حال، بیرون کشیدن اطلاعات از بستر برای تجزیه و تحلیل و پردازش بیشتر داده ها یک مانع است.

می‌تو،د از Google Analytics API برای صادرات داده‌ها به فرمت CSV یا اتصال آن به پلتفرم‌های کلان داده استفاده کنید.

API به ،ب‌وکارها کمک می‌کند تا داده‌ها را صادر کرده و آن‌ها را با سایر داده‌های تجاری خارجی برای پردازش پیشرفته ادغام کنند. همچنین به خودکار سازی پرس و جوها و گزارش دهی کمک می کند.

اگرچه می‌تو،د از زبان‌های دیگری مانند پایتون با GA API استفاده کنید، اما R یک زبان پیشرفته دارد بسته google،yticsR.

این یک بسته آسان است زیرا شما فقط باید R را روی رایانه نصب کنید و پرس و جوهایی را که از قبل به صورت آنلاین برای کارهای مختلف در دسترس هستند سفارشی کنید. با حداقل تجربه برنامه‌نویسی R، می‌تو،د داده‌ها را از GA بیرون بکشید و آن‌ها را به Google Sheets ارسال کنید، یا آن‌ها را به صورت محلی در قالب CSV ذخیره کنید.

با این داده‌ها، اغلب می‌تو،د هنگام صادرات مستقیم داده‌ها از رابط کاربری Google Analytics، بر مشکلات اصلی داده‌ها غلبه کنید.

اگر مسیر Google Sheets را انتخاب می‌کنید، می‌تو،د از این کاربرگ‌نگار به‌،وان منبع داده برای ایجاد گزارش‌های Looker Studio (که قبلاً Data Studio نامیده می‌شد) استفاده کنید و گزارش‌دهی مشتری خود را تسریع کنید و از مشغله‌های غیرضروری بکاهید.

استفاده از R با کنسول جستجوی گوگل

کنسول جستجوی گوگل (GSC) یک ابزار رایگان ارائه شده توسط گوگل است که عملکرد یک وب سایت در جستجو را نشان می دهد.

می‌تو،د از آن برای بررسی تعداد نمایش‌ها، کلیک‌ها و رتبه‌بندی صفحه استفاده کنید.

آماردانان پیشرفته می توانند کنسول جستجوی گوگل را برای پردازش عمیق داده ها یا ادغام با پلتفرم های دیگر مانند CRM و Big Data به R متصل کنند.

برای اتصال کنسول جستجو به R، باید از کتابخانه searchConsoleR استفاده کنید.

جمع‌آوری داده‌های GSC از طریق R می‌تواند برای صادر ، و دسته‌بندی درخواست‌های جستجو از GSC با GPT-3، است،اج داده‌های GSC در مقیاس با فیلتر ، کاهش‌یافته، و ارسال درخواست‌های نمایه‌سازی دسته‌ای از طریق Indexing API (برای انواع صفحات خاص) استفاده شود.

نحوه استفاده از GSC API با R

مراحل زیر را ببینید:

1. دانلود و نصب R Studio (لینک دانلود کرن).
2. دو بسته R معروف به searchConsoleR را با استفاده از دستور زیر نصب کنید install.packages (“searchConsoleR”)
3. بسته را با استفاده از بارگیری کنید را کتابخانه () فرمان ی،ی کتابخانه (“searchConsoleR”)
4. با استفاده از OAth 2.0 بارگیری کنیدg scr_auth() فرمان با این کار صفحه ورود به سیستم گوگل به طور خودکار باز می شود. با استفاده از اطلاعات کاربری خود وارد شوید تا اتصال کنسول جستجوی Google به R را به پایان برس،د.
5. از دستورات استفاده کنید م،ن رسمی SearchConsoleR GitHuby برای دسترسی به داده های کنسول جستجوی خود با استفاده از R.

کشیدن پرس‌و‌جوها از طریق API، در دسته‌های کوچک، همچنین به شما این امکان را می‌دهد که مجموعه داده‌های بزرگ‌تر و دقیق‌تری را در مقابل فیلتر ، در رابط کاربری کنسول جستجوی Google، و صادرات به Google Sheets بکشید.

مانند Google Analytics، می‌تو،د از Google Sheet به‌،وان منبع داده برای Looker Studio استفاده کنید و گزارش‌های وضعیت هفتگی، یا ماهانه، نمایش، کلیک و نمایه‌سازی را خودکار کنید.

نتیجه

در حالی که تمرکز زیادی در صنعت سئو بر روی پایتون است و اینکه چگونه می توان از آن برای موارد مختلف استفاده از است،اج داده تا اسکراپینگ SERP استفاده کرد، من معتقدم R یک زبان قوی برای یادگیری و استفاده برای تجزیه و تحلیل داده ها است. مدل سازی

هنگام استفاده از R برای است،اج مواردی مانند Google Auto Suggest، PAA، یا به ،وان یک بررسی رتبه‌بندی موقت، ممکن است بخواهید روی آن سرمایه‌گذاری کنید.

منابع بیشتر:

---

تصویر ویژه: میلیارد ع، / شاتر استوک