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使用 R 进行 SEO 的介绍

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预测分析是指使用历史数据并使用统计分析来预测未来事件。

它分为七个步骤,它们是:定义项目、数据收集、数据分析、统计、建模和模型监控。

许多企业依靠预测分析来确定历史数据之间的关系并预测未来模式。

这些模式帮助企业进行风险分析、财务建模和客户关系管理。

预测分析几乎可以用于所有领域,例如,医疗保健、电信、石油和天然气、保险、旅游、零售、金融服务和制药。

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多种编程语言可用于预测分析,例如 R、MATLAB、Python 和 Golang。

什么是 R,为什么将其用于 SEO?

R 是 Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 于 1993 年开发的一套自由软件和编程语言。

它被统计学家、生物信息学家和数据挖掘者广泛用于开发统计软件和数据分析。

R 由 R Foundation 和 R Core Team 支持的广泛的图形和统计目录组成。

它最初是为统计学家构建的,但现已发展成为数据分析、机器学习和分析的强大工具。 由于其数据处理能力,它还用于预测分析。

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R 可以处理各种数据结构,例如列表、向量和数组。

您可以使用 R 语言或其库来实现经典统计检验、线性和非线性建模、聚类、时间和空间序列分析、分类等。

此外,它是一个开源项目,这意味着任何人都可以改进其代码。 这有助于修复错误,并使开发人员可以轻松地在其框架上构建应用程序。

R VS 的好处是什么? MATLAB、Python、Golang、SAS 和 Rust?

R 比。 软件

R 是一种解释型语言,而 MATLAB 是一种高级语言。

因此,它们以不同的方式发挥作用以利用预测分析。

作为一种高级语言,当前大多数 MATLAB 都比 R 快。

但是,R 具有整体优势,因为它是一个开源项目。 这使得在线查找资料和社区支持变得容易。

MATLAB 是付费软件,这意味着可用性可能是个问题。

结论是希望通过少量编程解决复杂问题的用户可以使用 MATLAB。 另一方面,寻找具有强大社区支持的免费项目的用户可以使用 R。

R 比。 Python

重要的是要注意这两种语言在几个方面是相似的。

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首先,它们都是开源语言。 这意味着它们可以免费下载和使用。

其次,它们易于学习和实施,并且不需要先前使用其他编程语言的经验。

总的来说,两种语言都擅长处理数据,无论是自动化、操作、大数据还是分析。

在预测分析方面,R 具有优势。 这是因为它起源于统计分析,而 Python 是一种通用编程语言。

Python 在部署机器学习和深度学习时效率更高。

出于这个原因,R 是使用漂亮的数据可视化和几行代码进行深度统计分析的最佳选择。

R 比。 戈朗

Golang 是 Google 于 2007 年推出的一个开源项目。该项目旨在解决使用其他编程语言构建项目时遇到的问题。

它是在C/C++的基础上来填补空白的。 因此,它具有以下优点:内存安全、保持多线程、自动变量声明和垃圾收集。

Golang 与其他编程语言兼容,例如 C 和 C++。 此外,它使用经典的 C 语法,但具有改进的功能。

与 R 相比的主要缺点是它是市场上的新产品——因此,它的库较少,在线可用信息也很少。

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R 比。 SAS

SAS是由SAS研究所创建和管理的一套统计软件工具。

该软件套件是预测数据分析、商业智能、多变量分析、刑事调查、高级分析和数据管理的理想选择。

SAS 在许多方面与 R 相似,使其成为一个很好的替代品。

例如,它于 1976 年首次推出,使其成为海量信息的发源地。 它还易于学习和调试,带有漂亮的 GUI,并提供漂亮的输出。

SAS 比 R 更难,因为它是一种需要更多代码行的过程语言。

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主要缺点是 SAS 是付费软件套件。

因此,如果您正在寻找免费的预测数据分析套件,R 可能是您的最佳选择。

最后,SAS 缺乏图形表示,这是可视化预测数据分析时的一个主要挫折。

R 比。 锈

Rust 是一种开源的多范式编程语言,于 2012 年推出。

它的编译器是开发人员用来创建高效和健壮软件的最常用编译器之一。

此外,Rust 提供稳定的性能并且非常有用,特别是在创建大型程序时,这要归功于其保证的内存安全性。

它与其他编程语言兼容,例如 C 和 C++。

与 R 不同,Rust 是一种通用编程语言。

这意味着它专门从事统计分析以外的事情。 与 R 相比,由于 Rust 的复杂性,学习 Rust 可能需要一些时间。

因此,R 是预测数据分析的理想语言。

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开始使用 R

如果您有兴趣学习 R,可以使用以下免费和付费的一些很棒的资源。

Coursera 课程

Coursera 是一个涵盖不同课程的在线教育网站。 高等院校和行业领先的公司开发了大部分课程。

这是从 R 开始的好地方,因为大多数课程都是免费的,而且质量很高。

例如,这门 R 编程课程由约翰霍普金斯大学开发,拥有超过 21,000 条评论:

YouTube

YouTube 拥有丰富的 R 编程教程库。

视频教程简单易懂,让您有机会直接向经验丰富的开发人员学习。

YouTube 教程的另一个优势是您可以按照自己的节奏进行。

YouTube 还提供播放列表,其中广泛涵盖每个主题并附有示例。

学习 R 的一个很好的 YouTube 资源来自 FreeCodeCamp.org:

乌迪米

Udemy 提供由专业人士用不同语言创建的付费课程。 它包括视频和文本教程的组合。

在每门课程结束时,用户都会获得证书。

Udemy 的主要优势之一是其课程的灵活性。

Ligency 制作了 Udemy 上评分最高的课程之一。

使用 R 进行数据收集和建模

将 R 与 Google Analytics API 一起用于报告

Google Analytics (GA) 是一种免费工具,网站管理员可以使用它从网站和应用程序中收集有用的信息。

然而,将信息从平台中提取出来以进行更多的数据分析和处理是一个障碍。

您可以使用 Google Analytics API 将数据导出为 CSV 格式或将其连接到大数据平台。

API 帮助企业导出数据并将其与其他外部业务数据合并以进行高级处理。 它还有助于自动化查询和报告。

尽管您可以将其他语言(如 Python)与 GA API 一起使用,但 R 有一个高级的 googleanalyticsR 包。

这是一个简单的软件包,因为您只需要在计算机上安装 R 并为各种任务自定义已经在线可用的查询。 只需最少的 R 编程经验,您就可以从 GA 中提取数据并将其发送到 Google 表格,或以 CSV 格式在本地存储。

有了这些数据,您通常可以在直接从 Google Analytics 用户界面导出数据时克服数据基数问题。

如果您选择 Google 表格路线,您可以使用这些表格作为数据源来构建 Looker Studio(以前称为 Data Studio)报告,并加快您的客户报告速度,减少不必要的繁忙工作。

将 R 与 Google Search Console 结合使用

Google Search Console (GSC) 是 Google 提供的免费工具,可显示网站在搜索中的表现。

您可以使用它来检查展示次数、点击次数和页面排名位置。

高级统计人员可以将 Google Search Console 连接到 R 以进行深度数据处理或与其他平台(如 CRM 和大数据)集成。

要将搜索控制台连接到 R,您必须使用 searchConsoleR 库。

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通过 R 收集 GSC 数据可用于使用 GPT-3 从 GSC 导出和分类搜索查询,通过减少过滤大规模提取 GSC 数据,并通过索引 API(针对特定页面类型)发送批量索引请求。

如何在 R 中使用 GSC API

请参阅以下步骤:

  1. 下载并安装 R studio(CRAN 下载链接)。
  2. 使用以下命令安装称为 searchConsoleR 的两个 R 包 安装.packages(“searchConsoleR”)
  3. 使用加载包 图书馆() 命令即 库(“searchConsoleR”)
  4. 使用 OAth 2.0 加载g scr_auth() 命令。 这将自动打开 Google 登录页面。 使用您的凭据登录以完成将 Google Search Console 连接到 R。
  5. 使用来自的命令 searchConsoleR 官方 GitHub 存储库y 使用 R 访问 Search Console 上的数据。

通过 API 小批量提取查询,与在 Google Search Console UI 中过滤并导出到 Google 表格相比,还可以让您提取更大、更准确的数据集。

与 Google Analytics 一样,您随后可以将 Google 表格用作 Looker Studio 的数据源,并自动生成每周或每月的印象、点击和索引状态报告。

结论

虽然 SEO 行业的很多焦点都放在 Python 上,以及它如何用于从数据提取到 SERP 抓取的各种用例,但我相信 R 是……

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