Une introduction à l'utilisation de R pour le référencement

Une introduction à l'utilisation de R pour le référencement

23 novembre 2022

L'analyse prédictive fait référence à l'utilisation de données historiques et à leur analyse à l'aide de statistiques pour prédire des événements futurs.

L'analyse prédictive fait référence à l'utilisation de données historiques et à leur analyse à l'aide de statistiques pour prédire des événements futurs.

Elle se déroule en sept étapes, et ce sont : la définition du projet, la collecte des données, l'analyse des données, les statistiques, la modélisation et le suivi du modèle.

Elle se déroule en sept étapes, et ce sont : la définition du projet, la collecte des données, l'analyse des données, les statistiques, la modélisation et le suivi du modèle.

De nombreuses entreprises s'appuient sur l'analyse prédictive pour déterminer la relation entre les données historiques et prédire un modèle futur.

De nombreuses entreprises s'appuient sur l'analyse prédictive pour déterminer la relation entre les données historiques et prédire un modèle futur.

Ces modèles aident les entreprises dans l'analyse des risques, la modélisation financière et la gestion de la relation client.

Ces modèles aident les entreprises dans l'analyse des risques, la modélisation financière et la gestion de la relation client.

L'analyse prédictive peut être utilisée dans presque tous les secteurs, par exemple les soins de santé, les télécommunications, le pétrole et le gaz, les assurances, les voyages, la vente au détail, les services financiers et les produits pharmaceutiques.

L'analyse prédictive peut être utilisée dans presque tous les secteurs, par exemple les soins de santé, les télécommunications, le pétrole et le gaz, les assurances, les voyages, la vente au détail, les services financiers et les produits pharmaceutiques.

Plusieurs langages de programmation peuvent être utilisés dans l'analyse prédictive, tels que R, MATLAB, Python et Golang.

Plusieurs langages de programmation peuvent être utilisés dans l'analyse prédictive, tels que R, MATLAB, Python et Golang.

Qu'est-ce que R et pourquoi est-il utilisé pour le référencement ?

Qu'est-ce que R et pourquoi est-il utilisé pour le référencement ?Qu'est-ce que R et pourquoi est-il utilisé pour le référencement ?

R est un ensemble de logiciels libres et de langage de programmation développé par Robert Gentleman et Ross Ihaka en 1993.

R est un ensemble de logiciels libres et de langage de programmation développé par Robert Gentleman et Ross Ihaka en 1993. R est un ensemble de logiciels libresIl est largement utilisé par les statisticiens, les bioinformaticiens et les mineurs de données pour développer des logiciels statistiques et des analyses de données.

R consiste en un vaste catalogue graphique et statistique soutenu par la R Foundation et la R Core Team.

R consiste en un vaste catalogue graphique et statistique soutenu par la R Foundation et la R Core Team.

Il a été construit à l'origine pour les statisticiens mais a est devenu une centrale électrique pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique et l'analyse. Il est également utilisé pour l'analyse prédictive en raison de ses capacités de traitement des données.

Il a été construit à l'origine pour les statisticiens mais a est devenu une centrale électrique pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique et l'analyse. Il est également utilisé pour l'analyse prédictive en raison de ses capacités de traitement des données.

R peut traiter diverses structures de données telles que des listes, des vecteurs et des tableaux.

R peut traiter diverses structures de données telles que des listes, des vecteurs et des tableaux.

Vous pouvez utiliser le langage R ou ses bibliothèques pour mettre en œuvre des tests statistiques classiques, la modélisation linéaire et non linéaire, le clustering, l'analyse de séries temporelles et spatiales, la classification, etc.

Vous pouvez utiliser le langage R ou ses bibliothèques pour mettre en œuvre des tests statistiques classiques, la modélisation linéaire et non linéaire, le clustering, l'analyse de séries temporelles et spatiales, la classification, etc.

De plus, c'est un projet open-source, ce qui signifie que n'importe qui peut améliorer son code. Cela aide à corriger les bogues et permet aux développeurs de créer facilement des applications sur son framework.

De plus, c'est un projet open-source, ce qui signifie que n'importe qui peut améliorer son code. Cela aide à corriger les bogues et permet aux développeurs de créer facilement des applications sur son framework.

Quels sont les avantages de R Vs. MATLAB, Python, Golang, SAS et Rust ?

Quels sont les avantages de R Vs. MATLAB, Python, Golang, SAS et Rust ? Quels sont les avantages de R Vs. MATLAB, Python, Golang, SAS et Rust ?

R contre. MATLAB

R est un langage interprété, tandis que MATLAB est un langage de haut niveau.

R est un langage interprété, tandis que MATLAB est un langage de haut niveau.

Pour cette raison, ils fonctionnent de différentes manières pour utiliser l'analyse prédictive.

Pour cette raison, ils fonctionnent de différentes manières pour utiliser l'analyse prédictive.

En tant que langage de haut niveau, la plupart des MATLAB actuels sont plus rapides que R.

En tant que langage de haut niveau, la plupart des MATLAB actuels sont plus rapides que R.

Cependant, R a un avantage global , car il s'agit d'un projet open source. Cela facilite la recherche de documents en ligne et le soutien de la communauté.

Cependant, R a un avantage global , car il s'agit d'un projet open source. Cela facilite la recherche de documents en ligne et le soutien de la communauté.

MATLAB est un logiciel payant, ce qui signifie que la disponibilité peut être un problème.

MATLAB est un logiciel payant, ce qui signifie que la disponibilité peut être un problème.

Le verdict est que les utilisateurs qui cherchent à résoudre des choses complexes avec peu de programmation peuvent utiliser MATLAB. D'autre part, les utilisateurs à la recherche d'un projet gratuit avec un fort soutien de la communauté peuvent utiliser R.

Le verdict est que les utilisateurs qui cherchent à résoudre des choses complexes avec peu de programmation peuvent utiliser MATLAB. D'autre part, les utilisateurs à la recherche d'un projet gratuit avec un fort soutien de la communauté peuvent utiliser R.

R Vs. Python

Il est important de noter que ces deux langages sont similaires à plusieurs égards.

Il est important de noter que ces deux langages sont similaires à plusieurs égards.

Tout d'abord, ils sont tous les deux open-source langues. Cela signifie qu'ils peuvent être téléchargés et utilisés gratuitement.

Tout d'abord, ils sont tous les deux open-source langues. Cela signifie qu'ils peuvent être téléchargés et utilisés gratuitement.

Deuxièmement, ils sont faciles à apprendre et à mettre en œuvre, et ne nécessitent aucune expérience préalable avec d'autres langages de programmation.

Deuxièmement, ils sont faciles à apprendre et à mettre en œuvre, et ne nécessitent aucune expérience préalable avec d'autres langages de programmation.

Globalement , les deux langages sont bons pour gérer les données, qu'il s'agisse d'automatisation, de manipulation, de mégadonnées ou d'analyse.

Globalement , les deux langages sont bons pour gérer les données, qu'il s'agisse d'automatisation, de manipulation, de mégadonnées ou d'analyse.

R a le dessus en matière d'analyse prédictive. En effet, il a ses racines dans l'analyse statistique, tandis que Python est un langage de programmation à usage général.

R a le dessus en matière d'analyse prédictive. En effet, il a ses racines dans l'analyse statistique, tandis que Python est un langage de programmation à usage général.

Python est plus efficace lors du déploiement du machine learning et du deep learning.

Python est plus efficace lors du déploiement du machine learning et du deep learning.

Pour cette raison, R est le meilleur pour le deep learning. analyse statistique à l'aide de belles visualisations de données et de quelques lignes de code.

Pour cette raison, R est le meilleur pour le deep learning. analyse statistique à l'aide de belles visualisations de données et de quelques lignes de code.

R Vs. Golang

Golang est un projet open source que Google a lancé en 2007. Ce projet a été développé pour résoudre des problèmes lors de la création de projets dans d'autres langages de programmation.

Golang est un projet open source que Google a lancé en 2007. Ce projet a été développé pour résoudre des problèmes lors de la création de projets dans d'autres langages de programmation.

C'est sur la base de C/C++ de combler les lacunes. Ainsi, il présente les avantages suivants : sécurité de la mémoire, maintien du multi-threading, déclaration automatique des variables et récupération de place.

C'est sur la base de C/C++ de combler les lacunes. Ainsi, il présente les avantages suivants : sécurité de la mémoire, maintien du multi-threading, déclaration automatique des variables et récupération de place.

Golang est compatible avec d'autres langages de programmation, tels que C et C++. De plus, il utilise la syntaxe C classique, mais avec des fonctionnalités améliorées.

Golang est compatible avec d'autres langages de programmation, tels que C et C++. De plus, il utilise la syntaxe C classique, mais avec des fonctionnalités améliorées.

Le principal inconvénient par rapport à R est qu'il est nouveau sur le marché - par conséquent, il a moins de bibliothèques et très peu d'informations disponibles en ligne.

Le principal inconvénient par rapport à R est qu'il est nouveau sur le marché - par conséquent, il a moins de bibliothèques et très peu d'informations disponibles en ligne.

R contre. SAS

SAS est un ensemble d'outils logiciels statistiques créés et gérés par l'institut SAS.

SAS est un ensemble d'outils logiciels statistiques créés et gérés par l'institut SAS.

Cette suite logicielle est idéale pour les données prédictives analyse, intelligence économique, analyse multivariée, enquête criminelle, analyse avancée et gestion des données.

Cette suite logicielle est idéale pour les données prédictives analyse, intelligence économique, analyse multivariée, enquête criminelle, analyse avancée et gestion des données.

SAS est similaire à R à bien des égards, ce qui en fait une excellente alternative.

SAS est similaire à R à bien des égards, ce qui en fait une excellente alternative.

Par exemple, il a été lancé pour la première fois en 1976, ce qui en fait une centrale électrique pour de vastes informations. Il est également facile à apprendre et à déboguer, est livré avec une belle interface graphique et fournit une belle sortie.

Par exemple, il a été lancé pour la première fois en 1976, ce qui en fait une centrale électrique pour de vastes informations. Il est également facile à apprendre et à déboguer, est livré avec une belle interface graphique et fournit une belle sortie.

SAS est plus difficile que R car c'est un langage procédural nécessitant plus de lignes de code.

SAS est plus difficile que R car c'est un langage procédural nécessitant plus de lignes de code.

Le principal inconvénient est que SAS est une suite logicielle payante.

Le principal inconvénient est que SAS est une suite logicielle payante.

Par conséquent, R pourrait être votre meilleure option si vous recherchez une suite d'analyse de données prédictive gratuite.

Par conséquent, R pourrait être votre meilleure option si vous recherchez une suite d'analyse de données prédictive gratuite.

Enfin, SAS manque de présentation graphique, un revers majeur lors de la visualisation de l'analyse prédictive des données.

Enfin, SAS manque de présentation graphique, un revers majeur lors de la visualisation de l'analyse prédictive des données.

R contre. Rust

Rust est un langage de programmation multi-paradigmes open-source lancé en 2012.

Rust est un langage de programmation multi-paradigmes open-source lancé en 2012.

Son compilateur est l'un des plus utilisés par les développeurs pour créer des logiciels efficaces et robustes.

Son compilateur est l'un des plus utilisés par les développeurs pour créer des logiciels efficaces et robustes.

De plus, Rust offre des performances stables et est très utile, en particulier lors de la création de programmes volumineux, grâce à sa sécurité mémoire garantie.

De plus, Rust offre des performances stables et est très utile, en particulier lors de la création de programmes volumineux, grâce à sa sécurité mémoire garantie.

Il est compatible avec d'autres langages de programmation, tels que C et C++.

Il est compatible avec d'autres langages de programmation, tels que C et C++.

Contrairement à R, Rust est un langage de programmation à usage général.

Contrairement à R, Rust est un langage de programmation à usage général.

Cela signifie qu'il se spécialise dans autre chose que l'analyse statistique. L'apprentissage de Rust peut prendre du temps en raison de sa complexité par rapport à R.

Cela signifie qu'il se spécialise dans autre chose que l'analyse statistique. L'apprentissage de Rust peut prendre du temps en raison de sa complexité par rapport à R.

Par conséquent, R est le langage idéal pour l'analyse prédictive des données.

Par conséquent, R est le langage idéal pour l'analyse prédictive des données.

Commencer avec R

Si vous souhaitez apprendre R, voici quelques excellentes ressources que vous pouvez utiliser, à la fois gratuites et payantes.

Si vous souhaitez apprendre R, voici quelques excellentes ressources que vous pouvez utiliser, à la fois gratuites et payantes.

Coursera

Coursera est un site Web éducatif en ligne qui couvre différents cours. Les établissements d'enseignement supérieur et les entreprises leaders du secteur élaborent la plupart des cours.

Coursera est un site Web éducatif en ligne qui couvre différents cours. Les établissements d'enseignement supérieur et les entreprises leaders du secteur élaborent la plupart des cours.

C'est un bon point de départ avec R, car la plupart des cours sont gratuits et de haute qualité.

C'est un bon point de départ avec R, car la plupart des cours sont gratuits et de haute qualité.

Par exemple, ce cours de programmation R est développé par l'Université Johns Hopkins et compte plus de 21 000 avis :

Par exemple, ce cours de programmation R est développé par l'Université Johns Hopkins et compte plus de 21 000 avis :
  • Programmation R, Roger D. Peng, PhD
  • Programmation R, Roger D. Peng, PhD

    YouTube

    YouTube possède une vaste bibliothèque de didacticiels de programmation R.

    YouTube possède une vaste bibliothèque de didacticiels de programmation R.

    Les didacticiels vidéo sont faciles à suivre et vous offrent la possibilité d'apprendre directement auprès de développeurs expérimentés.

    Les didacticiels vidéo sont faciles à suivre et vous offrent la possibilité d'apprendre directement auprès de développeurs expérimentés.

    Un autre avantage des tutoriels YouTube est que vous pouvez les suivre à votre propre rythme.

    Un autre avantage des tutoriels YouTube est que vous pouvez les suivre à votre propre rythme.

    YouTube propose également des listes de lecture qui couvrent chaque sujet en détail avec des exemples.

    YouTube propose également des listes de lecture qui couvrent chaque sujet en détail avec des exemples.

    Une bonne ressource YouTube pour apprendre R est offerte par FreeCodeCamp.org :

    Une bonne ressource YouTube pour apprendre R est offerte par FreeCodeCamp.org :
  • Tutoriel de programmation R – Apprenez les bases du calcul statistique
  • Tutoriel de programmation R – Apprenez les bases du calcul statistique

    Udemy

    Udemy propose des cours payants créés par des professionnels dans différentes langues. Il comprend une combinaison de didacticiels vidéo et textuels.

    À la fin de chaque cours, les utilisateurs reçoivent des certificats.

    À la fin de chaque cours, les utilisateurs reçoivent des certificats.

    L'un des principaux avantages d'Udemy est la flexibilité de ses cours.

    L'un des principaux avantages d'Udemy est la flexibilité de ses cours.

    L'un des cours les mieux notés sur Udemy a été produit par Ligency.

  • R Programming A-Z< /li>
  • R Programming A-Z

    Utilisation de R pour la collecte de données & ; Modélisation

    Utilisation de R avec l'API Google Analytics pour les rapports

    Google Analytics (GA) est un outil gratuit que les webmasters utilisent pour recueillir des informations utiles à partir de sites Web et d'applications.

    Google Analytics (GA) est un outil gratuit que les webmasters utilisent pour recueillir des informations utiles à partir de sites Web et d'applications.

    Cependant, extraire des informations de la plate-forme pour plus d'analyse et de traitement de données est un obstacle.

    Cependant, extraire des informations de la plate-forme pour plus d'analyse et de traitement de données est un obstacle.

    Vous pouvez utiliser l'API Google Analytics pour exporter des données au format CSV ou les connecter à des plateformes de big data.

    Vous pouvez utiliser l'API Google Analytics pour exporter des données au format CSV ou les connecter à des plateformes de big data.

    L'API aide les entreprises à exporter des données et à les fusionner avec d'autres données commerciales externes pour un traitement avancé. Cela permet également d'automatiser les requêtes et les rapports.

    L'API aide les entreprises à exporter des données et à les fusionner avec d'autres données commerciales externes pour un traitement avancé. Cela permet également d'automatiser les requêtes et les rapports.

    Bien que vous puissiez utiliser d'autres langages comme Python avec l'API GA, R dispose d'un package googleanalyticsR.

    Bien que vous puissiez utiliser d'autres langages comme Python avec l'API GA, R dispose d'un package googleanalyticsR. package googleanalyticsR

    C'est un package simple puisqu'il vous suffit d'installer R sur l'ordinateur et de personnaliser les requêtes déjà disponibles en ligne pour diverses tâches. Avec une expérience minimale en programmation R, vous pouvez extraire des données de GA et les envoyer à Google Sheets, ou les stocker localement au format CSV.

    C'est un package simple puisqu'il vous suffit d'installer R sur l'ordinateur et de personnaliser les requêtes déjà disponibles en ligne pour diverses tâches. Avec une expérience minimale en programmation R, vous pouvez extraire des données de GA et les envoyer à Google Sheets, ou les stocker localement au format CSV.

    Avec ces données, vous pouvez souvent surmonter les problèmes de cardinalité des données lors de l'exportation de données directement depuis l'interface utilisateur de Google Analytics.

    Si vous choisissez la route Google Sheets, vous pouvez utiliser ces feuilles comme source de données pour créer des rapports Looker Studio (anciennement Data Studio) et accélérer votre rapports aux clients, réduisant ainsi les tâches inutiles.

    Utilisation de R avec Google Search Console

    Google Search Console (GSC) est un outil gratuit proposé par Google qui montre comment un site Web est effectuer sur la recherche.

    Google Search Console (GSC) est un outil gratuit proposé par Google qui montre comment un site Web est effectuer sur la recherche.

    Vous pouvez l'utiliser pour vérifier le nombre d'impressions, de clics et la position de classement de la page.

    Vous pouvez l'utiliser pour vérifier le nombre d'impressions, de clics et la position de classement de la page.

    Les statisticiens avancés peuvent connecter Google Search Console à R pour un traitement approfondi des données ou une intégration avec d'autres plates-formes telles que CRM et Big Data.

    Les statisticiens avancés peuvent connecter Google Search Console à R pour un traitement approfondi des données ou une intégration avec d'autres plates-formes telles que CRM et Big Data.

    Pour connecter la console de recherche à R, vous devez utiliser la bibliothèque searchConsoleR.

    Pour connecter la console de recherche à R, vous devez utiliser la bibliothèque searchConsoleR.

    La collecte de données GSC via R peut être utilisée pour exporter et catégoriser les requêtes de recherche de GSC avec GPT-3, extraire les données GSC à grande échelle avec un filtrage réduit et envoyer requêtes d'indexation par lots via l'API d'indexation (pour des types de page spécifiques).

    Comment utiliser l'API GSC avec R

    Comment utiliser l'API GSC avec R

    Voir les étapes ci-dessous :

    1. Télécharger et installer R studio (lien de téléchargement CRAN ).
    2. Installez les deux packages R appelés searchConsoleR à l'aide de la commande suivante install.packages(“ searchConsoleR »)
    3. Chargez le package à l'aide de la commande library() c'est-à-dire bibliothèque(“searchConsoleR”)
    4. Charger OAth 2.0 en using scr_auth() commande. Cela ouvrira automatiquement la page de connexion Google. Connectez-vous à l'aide de vos informations d'identification pour terminer la connexion de Google Search Console à R.
    5. Utilisez les commandes de le référentiel GitHub officiel de searchConsoleRy pour accéder aux données de votre console de recherche à l'aide de R.
  • Télécharger et installer R studio (lien de téléchargement CRAN ).
  • Télécharger et installer R studio (lien de téléchargement CRAN ).lien de téléchargement CRAN
  • Installez les deux packages R appelés searchConsoleR à l'aide de la commande suivante install.packages(“ searchConsoleR »)
  • Installez les deux packages R appelés searchConsoleR à l'aide de la commande suivante install.packages(“ searchConsoleR »)install.packages(“ searchConsoleR »)install.packages(“ searchConsoleR »)
  • Chargez le package à l'aide de la commande library() c'est-à-dire bibliothèque(“searchConsoleR”)
  • Chargez le package à l'aide de la commande library() library()library() c'est-à-dire bibliothèque(“searchConsoleR”) bibliothèque(“searchConsoleR”)bibliothèque(“searchConsoleR”)
  • Charger OAth 2.0 en using scr_auth() commande. Cela ouvrira automatiquement la page de connexion Google. Connectez-vous à l'aide de vos informations d'identification pour terminer la connexion de Google Search Console à R.
  • Charger OAth 2.0 en using scr_auth() g scr_auth() commande. Cela ouvrira automatiquement la page de connexion Google. Connectez-vous à l'aide de vos informations d'identification pour terminer la connexion de Google Search Console à R.
  • Utilisez les commandes de le référentiel GitHub officiel de searchConsoleRy pour accéder aux données de votre console de recherche à l'aide de R.
  • Utilisez les commandes de le référentiel GitHub officiel de searchConsoleR le référentiel GitHub officiel de searchConsoleRy pour accéder aux données de votre console de recherche à l'aide de R.

    L'extraction de requêtes via l'API, par petits lots, vous permettra également d'extraire un ensemble de données plus vaste et plus précis par rapport au filtrage dans l'interface utilisateur de Google Search Console et à l'exportation vers Google Sheets.

    Comme avec Google Analytics, vous pouvez ensuite utiliser la feuille de calcul Google comme données source pour Looker Studio et automatiser les rapports hebdomadaires ou mensuels sur l'état des impressions, des clics et de l'indexation.

    Conclusion

    Bien que l'industrie du référencement accorde beaucoup d'attention à sur Python, et comment il peut être utilisé pour une variété de cas d'utilisation, de l'extraction de données à SE RP scraping, je crois que R est un langage fort à apprendre et à utiliser pour l'analyse et la modélisation de données.

    Bien que l'industrie du référencement accorde beaucoup d'attention à sur Python, et comment il peut être utilisé pour une variété de cas d'utilisation, de l'extraction de données à SE RP scraping, je crois que R est un langage fort à apprendre et à utiliser pour l'analyse et la modélisation de données.

    Lorsque vous utilisez R pour extraire des éléments tels que Google Auto Suggest, PAA ou en tant qu'annonce contrôle de classement ponctuel, dans lequel vous voudrez peut-être investir.

    Plus de ressources :

    Plus de ressources :
    • An Introduction To Python & Apprentissage automatique pour le référencement technique
    • Codage pour le référencement : 10 façons dont les compétences en matière de codage peuvent améliorer les efforts de référencement
    • SEO technique avancé : un guide complet
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  • Codage pour le référencement : 10 façons dont les compétences en matière de codage peuvent améliorer les efforts de référencement
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  • Image en vedette : milliards de photos/Shutterstock

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