Pengantar Menggunakan R Untuk SEO

Pengantar Menggunakan R Untuk SEO

Analisis prediktif mengacu pada penggunaan data historis dan menganalisisnya menggunakan statistik untuk memprediksi peristiwa di masa depan.

Itu terjadi dalam tujuh langkah, dan ini adalah: mendefinisikan proyek, pengumpulan data, analisis data, statistik, pemodelan, dan pemantauan model.

Banyak bisnis mengandalkan analisis prediktif untuk menentukan hubungan antara data historis dan memprediksi pola masa depan.

Pola-pola ini membantu bisnis dengan analisis risiko, pemodelan keuangan, dan manajemen hubungan pelanggan.

Analisis prediktif dapat digunakan di hampir semua sektor, misalnya kesehatan, telekomunikasi, minyak dan gas, asuransi, perjalanan, ritel, jasa keuangan, dan farmasi.

Beberapa bahasa pemrograman dapat digunakan dalam analisis prediktif, seperti R, MATLAB, Python, dan Golang.

Apa Itu R, Dan Mengapa Digunakan Untuk SEO?

R adalah paket perangkat lunak bebas dan bahasa pemrograman yang dikembangkan oleh Robert Gentleman dan Ross Ihaka pada tahun 1993.

Ini banyak digunakan oleh ahli statistik, ahli bioinformatika, dan penambang data untuk mengembangkan perangkat lunak statistik dan analisis data.

R terdiri dari katalog grafis dan statistik yang luas yang didukung oleh R Foundation dan R Core Team.

Awalnya dibuat untuk ahli statistik, tetapi telah berkembang menjadi pembangkit tenaga listrik untuk analisis data, pembelajaran mesin, dan analitik. Ini juga digunakan untuk analisis prediktif karena kemampuan pemrosesan datanya.

R dapat memproses berbagai struktur data seperti daftar, vektor, dan array.

Anda dapat menggunakan bahasa R atau pustakanya untuk mengimplementasikan uji statistik klasik, pemodelan linier dan non-linier, pengelompokan, analisis deret waktu dan spasial, klasifikasi, dll.

Selain itu, ini adalah proyek sumber terbuka, artinya siapa pun dapat meningkatkan kodenya. Ini membantu memperbaiki bug dan memudahkan pengembang untuk membangun aplikasi pada kerangka kerjanya.

Apa Manfaat R Vs. MATLAB, Python, Golang, SAS, Dan Karat?

R Vs. MATLAB

R adalah bahasa yang ditafsirkan, sedangkan MATLAB adalah bahasa tingkat tinggi.

Untuk alasan ini, mereka berfungsi dengan cara yang berbeda untuk memanfaatkan analisis prediktif.

Sebagai bahasa tingkat tinggi, kebanyakan MATLAB saat ini lebih cepat daripada R.

Namun, R memiliki keunggulan keseluruhan, karena merupakan proyek sumber terbuka. Ini memudahkan untuk menemukan materi secara online dan dukungan dari komunitas.

MATLAB adalah perangkat lunak berbayar, yang berarti ketersediaan mungkin menjadi masalah.

Putusannya adalah bahwa pengguna yang ingin menyelesaikan hal-hal rumit dengan sedikit pemrograman dapat menggunakan MATLAB. Di sisi lain, pengguna yang mencari proyek gratis dengan dukungan komunitas yang kuat dapat menggunakan R.

R Vs. Piton

Penting untuk dicatat bahwa kedua bahasa ini serupa dalam beberapa hal.

Pertama, keduanya adalah bahasa sumber terbuka. Ini berarti mereka gratis untuk diunduh dan digunakan.

Kedua, mereka mudah dipelajari dan diimplementasikan, dan tidak memerlukan pengalaman sebelumnya dengan bahasa pemrograman lain.

Secara keseluruhan, kedua bahasa bagus dalam menangani data, baik itu otomatisasi, manipulasi, data besar, atau analisis.

R lebih unggul dalam hal analisis prediktif. Ini karena berakar pada analisis statistik, sedangkan Python adalah bahasa pemrograman tujuan umum.

Python lebih efisien saat menerapkan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.

Untuk alasan ini, R adalah yang terbaik untuk analisis statistik mendalam menggunakan visualisasi data yang indah dan beberapa baris kode.

R Vs. Golang

Golang adalah proyek sumber terbuka yang diluncurkan Google pada tahun 2007. Proyek ini dikembangkan untuk mengatasi masalah saat membuat proyek dalam bahasa pemrograman lain.

Itu ada di dasar C/C++ untuk menutup celah. Dengan demikian, ini memiliki keuntungan sebagai berikut: keamanan memori, memelihara multi-threading, deklarasi variabel otomatis, dan pengumpulan sampah.

Golang kompatibel dengan bahasa pemrograman lain, seperti C dan C++. Selain itu, ia menggunakan sintaks C klasik, tetapi dengan fitur yang ditingkatkan.

Kerugian utama dibandingkan dengan R adalah masih baru di pasar – oleh karena itu, perpustakaannya lebih sedikit dan sangat sedikit informasi yang tersedia secara online.

R Vs. SAS

SAS adalah seperangkat alat perangkat lunak statistik yang dibuat dan dikelola oleh lembaga SAS.

Rangkaian perangkat lunak ini ideal untuk analisis data prediktif, intelijen bisnis, analisis multivariat, investigasi kriminal, analitik tingkat lanjut, dan manajemen data.

SAS mirip dengan R dalam berbagai hal, menjadikannya alternatif yang bagus.

Misalnya, pertama kali diluncurkan pada tahun 1976, menjadikannya pusat informasi yang luas. Ini juga mudah dipelajari dan di-debug, dilengkapi dengan GUI yang bagus, dan memberikan keluaran yang bagus.

SAS lebih sulit daripada R karena merupakan bahasa prosedural yang membutuhkan lebih banyak baris kode.

Kerugian utama adalah SAS adalah rangkaian perangkat lunak berbayar.

Oleh karena itu, R mungkin menjadi pilihan terbaik Anda jika Anda mencari rangkaian analisis data prediktif gratis.

Terakhir, SAS tidak memiliki presentasi grafis, sebuah kemunduran besar saat memvisualisasikan analisis data prediktif.

R Vs. Karat

Rust adalah bahasa pemrograman multi-paradigma open-source yang diluncurkan pada tahun 2012.

Kompilernya adalah salah satu yang paling banyak digunakan oleh pengembang untuk membuat perangkat lunak yang efisien dan tangguh.

Selain itu, Rust menawarkan kinerja yang stabil dan sangat berguna, terutama saat membuat program besar, berkat keamanan memori yang terjamin.

Ini kompatibel dengan bahasa pemrograman lain, seperti C dan C ++.

Tidak seperti R, Rust adalah bahasa pemrograman untuk keperluan umum.

Ini berarti ia berspesialisasi dalam sesuatu selain analisis statistik. Mungkin perlu waktu untuk mempelajari Rust karena kerumitannya dibandingkan dengan R.

Oleh karena itu, R adalah bahasa yang ideal untuk analisis data prediktif.

Memulai Dengan R

Jika Anda tertarik untuk mempelajari R, berikut adalah beberapa sumber bagus yang dapat Anda gunakan baik gratis maupun berbayar.

Kursus

Coursera adalah situs web pendidikan online yang mencakup berbagai kursus. Institusi pendidikan tinggi dan perusahaan industri terkemuka mengembangkan sebagian besar kursus.

Ini adalah tempat yang baik untuk memulai dengan R, karena sebagian besar kursus gratis dan berkualitas tinggi.

Misalnya, kursus pemrograman R ini dikembangkan oleh Universitas Johns Hopkins dan memiliki lebih dari 21.000 ulasan:

Youtube

YouTube memiliki perpustakaan tutorial pemrograman R yang luas.

Tutorial video mudah diikuti, dan menawarkan Anda kesempatan untuk belajar langsung dari developer berpengalaman.

Keuntungan lain dari tutorial YouTube adalah Anda dapat melakukannya dengan kecepatan Anda sendiri.

YouTube juga menawarkan daftar putar yang membahas setiap topik secara luas dengan contoh.

Sumber daya YouTube yang bagus untuk mempelajari R berasal dari FreeCodeCamp.org:

Udemy

Udemy menawarkan kursus berbayar yang dibuat oleh para profesional dalam berbagai bahasa. Ini mencakup kombinasi tutorial video dan tekstual.

Di akhir setiap kursus, pengguna diberikan sertifikat.

Salah satu keunggulan utama Udemy adalah fleksibilitas kursusnya.

Salah satu kursus dengan rating tertinggi di Udemy telah diproduksi oleh Ligency.

Menggunakan R Untuk Pengumpulan & Pemodelan Data

Menggunakan R Dengan API Google Analytics Untuk Pelaporan

Google Analytics (GA) adalah alat gratis yang digunakan webmaster untuk mengumpulkan informasi berguna dari situs web dan aplikasi.

Namun, mengeluarkan informasi dari platform untuk lebih banyak analisis dan pemrosesan data merupakan rintangan.

Anda dapat menggunakan Google Analytics API untuk mengekspor data ke format CSV atau menghubungkannya ke platform big data.

API membantu bisnis untuk mengekspor data dan menggabungkannya dengan data bisnis eksternal lainnya untuk pemrosesan lanjutan. Ini juga membantu mengotomatiskan kueri dan pelaporan.

Meskipun Anda dapat menggunakan bahasa lain seperti Python dengan GA API, R memiliki lanjutan paket googleanalyticsR.

Ini adalah paket yang mudah karena Anda hanya perlu menginstal R di komputer dan menyesuaikan kueri yang sudah tersedia online untuk berbagai tugas. Dengan pengalaman pemrograman R minimal, Anda dapat menarik data dari GA dan mengirimkannya ke Google Sheets, atau menyimpannya secara lokal dalam format CSV.

Dengan data ini, Anda seringkali dapat mengatasi masalah kardinalitas data saat mengekspor data langsung dari antarmuka pengguna Google Analytics.

Jika Anda memilih rute Google Spreadsheet, Anda dapat menggunakan Spreadsheet ini sebagai sumber data untuk membuat laporan Looker Studio (sebelumnya Data Studio), dan mempercepat pelaporan klien Anda, mengurangi pekerjaan sibuk yang tidak perlu.

Menggunakan R Dengan Google Search Console

Google Search Console (GSC) adalah alat gratis yang ditawarkan oleh Google yang menunjukkan bagaimana kinerja situs web pada pencarian.

Anda dapat menggunakannya untuk memeriksa jumlah tayangan, klik, dan posisi peringkat halaman.

Ahli statistik tingkat lanjut dapat menghubungkan Google Search Console ke R untuk pemrosesan data yang mendalam atau integrasi dengan platform lain seperti CRM dan Big Data.

Untuk menghubungkan konsol pencarian ke R, Anda harus menggunakan pustaka searchConsoleR.

Mengumpulkan data GSC melalui R dapat digunakan untuk mengekspor dan mengkategorikan permintaan pencarian dari GSC dengan GPT-3, mengekstrak data GSC dalam skala besar dengan pemfilteran yang dikurangi, dan mengirimkan permintaan pengindeksan batch melalui Indexing API (untuk jenis halaman tertentu).

Cara Menggunakan GSC API Dengan R

Lihat langkah-langkah di bawah ini:

  1. Unduh dan pasang R studio (Tautan unduhan CRAN).
  2. Instal dua paket R yang dikenal sebagai searchConsoleR menggunakan perintah berikut instal.paket (“searchConsoleR”)
  3. Muat paket menggunakan itu Perpustakaan() perintah yaitu perpustakaan (“searchConsoleR”)
  4. Muat OAth 2.0 menggunakang scr_auth() memerintah. Ini akan membuka halaman login Google secara otomatis. Masuk menggunakan kredensial Anda untuk menyelesaikan koneksi Google Search Console ke R.
  5. Gunakan perintah dari repositor GitHub resmi searchConsoleRy untuk mengakses data di Search Console Anda menggunakan R.

Menarik kueri melalui API, dalam batch kecil, juga akan memungkinkan Anda menarik kumpulan data yang lebih besar dan lebih akurat dibandingkan memfilter di UI Google Search Console, dan mengekspor ke Google Sheets.

Seperti Google Analytics, Anda kemudian dapat menggunakan Google Sheet sebagai sumber data untuk Looker Studio, dan mengotomatiskan laporan status mingguan, atau bulanan, tayangan, klik, dan pengindeksan.

Kesimpulan

Sementara banyak fokus dalam industri SEO ditempatkan pada Python, dan bagaimana itu dapat digunakan untuk berbagai kasus penggunaan dari ekstraksi data hingga pengikisan SERP, saya yakin R adalah bahasa yang kuat untuk dipelajari dan digunakan untuk analisis data dan pemodelan.

Saat menggunakan R untuk mengekstrak hal-hal seperti Google Auto Suggest, PAA, atau sebagai pemeriksaan peringkat ad hoc, Anda mungkin ingin berinvestasi.

Lebih banyak sumber daya:


Gambar Unggulan: Miliar Foto/Shutterstock

Share

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *