Прогнозный анализ относится к использованию исторических данных и их анализу с использованием статистики для прогнозирования будущих событий.
Это происходит в семь шагов, а именно: определение проекта, сбор данных, анализ данных, статистика, моделирование и мониторинг модели.
Многие предприятия полагаются на прогностический анализ, чтобы определить взаимосвязь между историческими данными и предсказать будущую модель.
Эти шаблоны помогают компаниям с анализом рисков, финансовым моделированием и управлением взаимоотношениями с клиентами.
Прогнозный анализ можно использовать практически во всех секторах, например, в здравоохранении, телекоммуникациях, нефтегазовой отрасли, страховании, путешествиях, розничной торговле, финансовых услугах и фармацевтике.
В прогнозном анализе можно использовать несколько языков программирования, таких как R, MATLAB, Python и Golang.
Содержание
Что такое R и почему он используется для SEO?
R — это пакет бесплатного программного обеспечения. и язык программирования, разработанный Робертом Джентльменом и Россом Ихакой в 1993 году.
Он широко используется статистиками, биоинформатиками и сборщиками данных для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных.
R состоит из обширного графического и статистического каталога, поддерживаемого R Foundation и R Core Team.
Первоначально он был создан для статистиков, но превратился в центр анализа данных, машинного обучения и аналитики. Он также используется для прогнозного анализа из-за его возможностей обработки данных.
R может обрабатывать различные структуры данных, такие как списки, векторы и массивы.
Вы можете использовать язык R или его библиотеки для реализации классических статистических тестов, линейного и нелинейного моделирования, кластеризации, анализа временных и пространственных рядов, классификации и т. д.
Кроме того, это проект с открытым исходным кодом, то есть каждый может улучшить его код. Это помогает исправлять ошибки и облегчает разработчикам создание приложений на его основе.
Каковы преимущества R Vs. MATLAB, Python, Golang, SAS и Rust?
Р Против. МАТЛАБ
R — это интерпретируемый язык, а MATLAB — язык высокого уровня.
По этой причине они функционируют по-разному, чтобы использовать прогностический анализ.
Как язык высокого уровня, большинство современных MATLAB быстрее, чем R.
Однако у R есть общее преимущество, поскольку это проект с открытым исходным кодом. Это упрощает поиск материалов в Интернете и поддержку со стороны сообщества.
MATLAB является платным программным обеспечением, а это означает, что доступность может быть проблемой.
Вердикт заключается в том, что пользователи, которые хотят решать сложные задачи с минимальными затратами программирования, могут использовать MATLAB. С другой стороны, пользователи, которые ищут бесплатный проект с сильной поддержкой сообщества, могут использовать R.
Р Против. питон
Важно отметить, что эти два языка во многом похожи.
Во-первых, они оба являются языками с открытым исходным кодом. Это означает, что их можно бесплатно загрузить и использовать.
Во-вторых, их легко освоить и внедрить, и они не требуют предварительного опыта работы с другими языками программирования.
В целом, оба языка хороши для обработки данных, будь то автоматизация, манипуляция, большие данные или анализ.
R имеет преимущество, когда дело доходит до предиктивного анализа. Это связано с тем, что он уходит своими корнями в статистический анализ, а Python — это язык программирования общего назначения.
Python более эффективен при развертывании машинного обучения и глубокого обучения.
По этой причине R лучше всего подходит для глубокого статистического анализа с использованием красивых визуализаций данных и нескольких строк кода.
Р против. Голанг
Golang — это проект с открытым исходным кодом, запущенный Google в 2007 году. Этот проект был разработан для решения проблем при создании проектов на других языках программирования.
В основе C/C++ лежит закрытие пробелов. Таким образом, он имеет следующие преимущества: сохранность памяти, поддержка многопоточности, автоматическое объявление переменных и сборка мусора.
Golang совместим с другими языками программирования, такими как C и C++. Кроме того, он использует классический синтаксис C, но с улучшенными возможностями.
Основным недостатком по сравнению с R является то, что он является новым на рынке, поэтому у него меньше библиотек и очень мало информации, доступной в Интернете.
Р Против. САС
SAS — это набор статистических программных инструментов, созданных и управляемых институтом SAS.
Этот программный пакет идеально подходит для прогнозного анализа данных, бизнес-аналитики, многомерного анализа, уголовного расследования, расширенной аналитики и управления данными.
SAS во многом похож на R, что делает его отличной альтернативой.
Например, он был впервые запущен в 1976 году, что сделало его источником обширной информации. Кроме того, его легко освоить и отладить, он поставляется с приятным графическим интерфейсом и обеспечивает хороший результат.
SAS сложнее, чем R, потому что это процедурный язык, требующий большего количества строк кода.
Основным недостатком является то, что SAS является платным пакетом программного обеспечения.
Таким образом, R может быть вашим лучшим вариантом, если вы ищете бесплатный пакет прогнозного анализа данных.
Наконец, в SAS отсутствует графическое представление, что является серьезной проблемой при визуализации прогностического анализа данных.
Р Против. Ржавчина
Rust — это язык программирования с несколькими парадигмами с открытым исходным кодом, выпущенный в 2012 году.
Его компилятор является одним из наиболее часто используемых разработчиками для создания эффективного и надежного программного обеспечения.
Кроме того, Rust предлагает стабильную производительность и очень полезен, особенно при создании больших программ, благодаря гарантированной безопасности памяти.
Он совместим с другими языками программирования, такими как C и C++.
В отличие от R, Rust является языком программирования общего назначения.
Это означает, что он специализируется на чем-то другом, кроме статистического анализа. Изучение Rust может занять некоторое время из-за его сложности по сравнению с R.
Таким образом, R — идеальный язык для предиктивного анализа данных.
Начало работы с R
Если вы заинтересованы в изучении R, вот несколько отличных бесплатных и платных ресурсов, которые вы можете использовать.
Курсера
Coursera — это образовательный онлайн-сайт, который охватывает различные курсы. Большинство курсов разрабатывают высшие учебные заведения и ведущие отраслевые компании.
Это хорошее место для начала с R, так как большинство курсов бесплатны и высокого качества.
Например, этот курс программирования на R разработан Университетом Джонса Хопкинса и имеет более 21 000 отзывов:
YouTube
На YouTube есть обширная библиотека руководств по программированию на R.
Видеоуроки просты в использовании и дают вам возможность учиться непосредственно у опытных разработчиков.
Еще одно преимущество учебных пособий на YouTube заключается в том, что вы можете выполнять их в своем собственном темпе.
YouTube также предлагает плейлисты, которые подробно охватывают каждую тему с примерами.
Хороший ресурс YouTube для изучения R предоставлен FreeCodeCamp.org:
Удеми
Udemy предлагает платные курсы, созданные профессионалами на разных языках. Он включает в себя комбинацию как видео, так и текстовых руководств.
По окончании каждого курса пользователям выдаются сертификаты.
Одним из главных преимуществ Udemy является гибкость курсов.
Один из самых популярных курсов на Udemy был подготовлен Ligency.
Использование R для сбора данных и моделирования
Использование R с API Google Analytics для создания отчетов
Google Analytics (GA) — это бесплатный инструмент, который веб-мастера используют для сбора полезной информации с веб-сайтов и приложений.
Однако извлечение информации из платформы для дальнейшего анализа и обработки данных является препятствием.
Вы можете использовать API Google Analytics для экспорта данных в формат CSV или подключения к платформам больших данных.
API помогает предприятиям экспортировать данные и объединять их с другими внешними бизнес-данными для расширенной обработки. Это также помогает автоматизировать запросы и отчеты.
Хотя вы можете использовать другие языки, такие как Python, с API GA, R имеет расширенные возможности. пакет googleanalyticsR.
Это простой пакет, поскольку вам нужно только установить R на компьютер и настроить запросы, уже доступные в Интернете, для различных задач. Имея минимальный опыт программирования на R, вы можете извлекать данные из GA и отправлять их в Google Таблицы или хранить локально в формате CSV.
С помощью этих данных вы часто можете решить проблемы кардинальности данных при экспорте данных непосредственно из пользовательского интерфейса Google Analytics.
Если вы выберете маршрут Google Sheets, вы можете использовать эти Таблицы в качестве источника данных для создания отчетов Looker Studio (ранее Data Studio) и ускорить отчетность вашего клиента, сократив ненужную работу.
Использование R с консолью поиска Google
Google Search Console (GSC) — это бесплатный инструмент, предлагаемый Google, который показывает, как веб-сайт работает в поиске.
Вы можете использовать его для проверки количества показов, кликов и позиции страницы в рейтинге.
Опытные статистики могут подключить Google Search Console к R для углубленной обработки данных или интеграции с другими платформами, такими как CRM и Big Data.
Чтобы подключить консоль поиска к R, необходимо использовать библиотеку searchConsoleR.
Сбор данных GSC с помощью R можно использовать для экспорта и категоризации поисковых запросов из GSC с помощью GPT-3, извлечения данных GSC в масштабе с уменьшенной фильтрацией и отправки запросов пакетного индексирования через API индексирования (для определенных типов страниц).
Как использовать GSC API с R
См. шаги ниже:
- Скачайте и установите R Studio (ссылка на скачивание крана).
- Установите два пакета R, известные как searchConsoleR, с помощью следующей команды install.packages(«searchConsoleR»)
- Загрузите пакет, используя в библиотека() команда т.е. библиотека («searchConsoleR»)
- Загрузите OAth 2.0 с помощьюg scr_auth() команда. Это автоматически откроет страницу входа в Google. Войдите, используя свои учетные данные, чтобы завершить подключение Google Search Console к R.
- Используйте команды из официальный репозиторий searchConsoleR на GitHuby для доступа к данным в консоли поиска с помощью R.
Вытягивание запросов через API небольшими партиями также позволит вам получить более крупный и точный набор данных по сравнению с фильтрацией в пользовательском интерфейсе Google Search Console и экспортом в Google Таблицы.
Как и в случае с Google Analytics, вы можете использовать Google Sheet в качестве источника данных для Looker Studio и автоматизировать еженедельные или ежемесячные отчеты о показах, кликах и статусе индексирования.
Вывод
Несмотря на то, что в индустрии SEO большое внимание уделяется Python и тому, как его можно использовать для различных вариантов использования, от извлечения данных до очистки результатов поисковой выдачи, я считаю, что R — это сильный язык для изучения и использования для анализа данных и моделирование.
При использовании R для извлечения таких вещей, как Google Auto Suggest, PAA или в качестве специальной проверки ранжирования, вы можете захотеть инвестировать.
Дополнительные ресурсы:
Рекомендуемое изображение: миллиард фотографий / Shutterstock
