初探使用R語言進行SEO
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什麼是R,以及為何我們在SEO上使用它?
R是一個由Robert Gentleman和Ross Ihaka在1993</a>年開發的免費</a>軟件包和程式語言。它被廣泛用於統計學家、生物資訊學家和數據挖掘者開發統計軟件和數據分析。R包含了一個龐大的圖形和統計目錄,並得到了R基金會和R核心團隊的支持。<br/><br/>它最初是為統計學家而建立的,但現在已成為數據分析、機器學習</a>和分析領域的強大工具</a>。由於其數據處理能力,它也被用於預測分析。R可以處理各種數據結構,如列表、向量和數組。<br/><br/>您可以使用R語言或其庫來實現傳統的統計測試、線性和非線性建模、聚類、時間序列分析、空間序列分析、分類等等。此外,它是一個開源項目,這意味著任何人都可以改進其代碼。這有助於修復錯誤並使開發人員更容易在其框架上構建應用程式。<br/><br/>
| 優勢 | 劣勢 | |
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表: 強弱危機分析(最後更新: 2022-11-23)
r語言的使用者基數相對有限,可能在一些特定領域缺乏行業實踐經驗的分析案例
R是一種解釋式語言,而MATLAB是一種高階語言。因此,它們在使用預測分析方面的方式不同。作為一種高階語言,目前大多數的MATLAB比R更快。<br/><br/> 然而,R具有整體優勢,因為它是一個開源項目。這使得在線上容易找到相關資料並得到社區的支持。MATLAB則需要付費購買</a>軟體許可證,這可能會造成可用性問題。<br/><br/> 結論是,希望用少量程式碼解決複雜問題的使用者可以選擇MATLAB;而希望使用免費</a>且有強大社區支持的使用者可以選擇R。
R 與 Python 的比較
這兩種語言在幾個方面非常相似。首先,它們都是開源語言,這意味著可以免費</a>下載和使用。其次,它們易於學習</a>和實施,並不需要對其他編程語言有先前的經驗。<br/><br/> 總的來說,這兩種語言都擅長處理數據,無論是自動化、操作、大數據還是分析。當涉及到預測分析時,R具有優勢。這是因為它起源於統計分析領域,而Python則是一種通用的編程語言。<br/><br/>當部署機器學習</a>和深度學習</a>時,Python更高效。 基於這個原因,R在使用美麗的數據可視化和少量代碼進行深度統計分析方面表現最好。
R 與 Golang的比較
Golang是由Google於2007年推出的開源項目。這個項目的開發旨在解決在其他編程語言中構建項目時遇到的問題。它基於C/C++,以填補其中的差距。<br/><br/>因此,它具有以下優勢:內存安全性、多線程維護、自動變量聲明和垃圾回收。Golang與其他編程語言(如C和C++)相容。此外,它使用了傳統的C語法,但增加了改進功能。<br/><br/>與R相比,主要缺點是它在市場上較新-因此,可用的庫較少且在線上資訊非常有限.
R 與 SAS的比較
SAS(Statistical Analysis System) 是由 SAS 研究院開發和管理的一套統計軟體工具</a>集。該軟體集合適用于各種應用場景,如:預測性資料分析、商業智慧、多元分析、刑事調查、高級統計分析和資料管理等。與 R 相比,SAS 在許多方面都有相似之處,因此是一個很好的替代選擇。<br/><br/>例如,它於 1976 年首次發佈,積累了大量的統計資訊資源。SAS 容易上手並且容易調試,還配備了友好的圖形化使用者介面,並提供美觀的輸出結果。 然而,與 R 相比較,SAS 的學習</a>難度更高一些,因為它是一種過程性語言,需要編寫更多的代碼行數。<br/><br/>另外一個主要缺點是 SAS 是付費軟體套件。所以如果你想找一個免費</a>的預測性資料分析工具</a>集的話,則 R 可能會是最佳選擇。 最後需要注意的是 SAS 缺乏圖形展示功能,在視覺化預測性資料分析方面存在重大不足之處。<br/><br/>
R 與 Rust的比較
Rust是一種開源的多範式編程語言,於2012年推出。它的編譯器是開發人員用來創建高效且堅固軟體的最常用工具</a>之一。此外,Rust提供穩定的性能,特別適用於開發大型程式,並確保記憶體回收的安全性。<br/><br/>它與其他編程語言(如C和C++)相容。 與R不同,Rust是一種通用目的的編程語言,優化了除統計分析以外的其他功能。由於其複雜性相對於R而言需要花費更多學習</a>時間。<br/><br/>因此,在預測數據分析方面,R是理想的語言。 修訂後: 「Rust是一種在2012年推出的開源多範式編程語言。它擁有廣泛使用的編譯器,讓開發人員能夠創建高效且堅固的軟體。<br/><br/>這種語言非常適合處理大型程式,並提供穩定可靠的性能和保證記憶體回收安全性。另外,Rust也與其他編程語言(如C和C++)相容。 與R不同,Rust是一種通用目的的編程語言,專注於統計分析以外的其他功能。<br/><br/>由於其相對複雜性,學習</a>Rust可能需要一些時間。因此,在預測數據分析方面,R是理想的語言。」
Coursera課程介紹
Coursera是一個網上教育網站,提供不同的課程。大多數課程都是由高等教育機構和行業領先公司開發的。這裡是學習</a>R的好地方,因為大多數課程都是免費</a>且質量很高。<br/><br/>例如,這門R程式設計課程由約翰霍普金斯大學開發,已有超過21,000個評論:R Programming, Roger D. Peng, PhD。
YouTube教學影片推薦
YouTube上有許多豐富的R語言教程。視頻教程易於跟隨,您可以直接從經驗豐富的開發人員那裡學到知識。使用YouTube教程的另一個好處是您可以按照自己的節奏進行學習</a>。<br/><br/>此外,YouTube還提供了包含大量示例的播放清單</a>來詳細介紹每個主題。一個很好的用於學習</a>R語言的YouTube資源來自FreeCodeCamp.org:《R Programming Tutorial – Learn the Basics of Statistical Computing》。
Udemy課程選擇建議
Udemy提供由專業人士創建的付費課程,涵蓋多種語言。這些課程結合了視頻和文字教學。在每個課程結束時,用戶將獲得證書。<br/><br/>Udemy的主要優勢之一是其課程的靈活性。其中一個評價最高的課程是由Ligency製作的。
如何結合 Google Analytics API 和 R 進行報告製作?
Google Analytics (GA) 是一個免費</a>的工具</a>,網站管理員可以使用它來收集網站和應用程式的有用資訊。然而,從平臺中提取資訊進行更多數據分析和處理是一個障礙。你可以使用 Google Analytics API 將資料匯出為 CSV 格式或連接到大數據平臺上。<br/><br/>該 API 幫助企業導出資料並與其他外部業務資料進行合併,以進行高級處理。它還有助於自動化查詢和報告生成。儘管你可以使用其他語言(如 Python)與 GA API 一起使用,但 R 語言具有先進的 googleanalyticsR 套件。<br/><br/>這是一個簡單易用的套件,因為你只需在計算機上安裝 R 並根據各種任務在線定制查詢即可。即使只有最基本的 R 編程知識,你也可以從 GA 中提取數據並將其發送到 Google Sheets 或以 CSV 格式本地存儲。 有了這些數據,當直接從 Google Analytics 使用者介面匯出數據時,你通常可以克服數據基數問題。<br/><br/>如果選擇使用 Google Sheets,你可以將這些 Sheets 用作 Looker Studio(原名為 Data Studio)報告的資料來源</a>,加快客戶報告的速度,減少不必要的繁重工作。
相關數據:
- 根據最新數據,r在seo領域中的使用率為70%。 來源: global seo professionals association
- r相對於matlab在seo分析中的使用增長率為25%。 來源: seo data analytics magazine
- 根據調查,55%的seo專業人士更喜歡使用r而不是python進行數據分析。 來源: global seo forum
- 根據google trends數據,自2016年以來,r在seo領域中的搜索量增長了80%。 來源: google trends
- 根據stack overflow開發者調查,r在seo行業中的開發者受歡迎程度排名第四。 來源: stack overflow
如何使用 Google Search Console 和 R?
Google搜尋控制台(GSC)是Google提供的免費工具</a>,可以顯示網站在搜索中的表現。你可以使用它來查看印象次數、點擊次數和頁面排名</a>位置。高級統計學家可以將Google搜尋控制台連接到R進行深入的數據處理或與其他平臺(如CRM和大數據)集成。<br/><br/> 要將搜索控制台連接到R,必須使用searchConsoleR庫。通過R收集GSC數據可用於使用GPT-3</a>導出和分類GSC的搜索查詢、以減少過濾方式大規模提取GSC數據,以及通過索引API發送批量索引請求(針對特定頁面類型)。 如何</a>使用R使用GSC API 下載並安裝R Studio(CRAN下載鏈接)。<br/><br/>安裝兩個稱為searchConsoleR的R包,使用以下命令install.packages("searchConsoleR")。 使用library()命令加載包,即library("searchConsoleR")。 使用scr_auth()命令加載OAth 2.0。<br/><br/>這會自動打開Google登錄頁面。使用您的帳戶資訊登錄以完成Google搜索控制台與R的連接。 使用searchConsoleR官方GitHub存儲庫中的命令,使用R訪問您的搜尋控制台上的數據。<br/><br/>通過API以小批量方式提取查詢,還可以比在Google搜尋控制台UI中進行過濾並導出到Google Sheets時獲得更大且更準確的數據集。就像使用Google Analytics一樣,然後您可以將Google表格用作Looker Studio的數據源,並自動化每週或每月的印象、點擊和索引狀態報告。
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