Una introducción al uso de R para SEO

El análisis predictivo se refiere al uso de datos históricos y su análisis mediante estadísticas para predecir eventos futuros.

Se lleva a cabo en siete pasos, que son: definición del proyecto, recopilación de datos, análisis de datos, estadísticas, modelado y seguimiento del modelo.

Muchas empresas confían en el análisis predictivo para determinar la relación entre los datos históricos y predecir el patrón futuro.

Estos modelos ayudan a las empresas con el análisis de riesgos, el modelado financiero y la gestión de relaciones con los clientes.

El análisis predictivo se puede utilizar en casi todos los sectores, por ejemplo, atención médica, telecomunicaciones, petróleo y gas, seguros, viajes, comercio minorista, servicios financieros y productos farmacéuticos.

Se pueden usar varios lenguajes de programación en el análisis predictivo, como R, MATLAB, Python y Golang.

¿Qué es R y por qué se usa para SEO?

R es un paquete de software libre y lenguaje de programación desarrollado por Robert Gentleman y Ross Ihaka en 1993.

Es ampliamente utilizado por estadísticos, bioinformáticos y mineros de datos para el desarrollo de software estadístico y análisis de datos.

R consta de un extenso catálogo de gráficos y estadísticas mantenido por R Foundation y R Core Team.

Originalmente fue creado para estadísticos, pero se ha convertido en una potencia para el análisis de datos, el aprendizaje automático y la analítica. También se utiliza para análisis predictivos debido a sus capacidades de procesamiento de datos.

R puede manejar una variedad de estructuras de datos, como listas, vectores y matrices.

Puede usar el lenguaje R o sus bibliotecas para implementar pruebas estadísticas clásicas, modelado lineal y no lineal, agrupamiento, análisis de series de tiempo y espacio, clasificación y más.

Además, es un proyecto de código abierto, lo que significa que cualquiera puede mejorar su código. Esto ayuda a corregir errores y facilita a los desarrolladores la creación de aplicaciones sobre su marco.

¿Cuáles son los beneficios de R Vs. MATLAB, Python, Golang, SAS y Rust?

R vs. MATLAB

R es un lenguaje interpretado mientras que MATLAB es un lenguaje de alto nivel.

Por esta razón, funcionan de diferentes maneras para usar el análisis predictivo.

Como lenguaje de alto nivel, el último MATLAB es más rápido que R.

Sin embargo, R tiene la ventaja general de ser un proyecto de código abierto. Esto facilita la búsqueda de materiales en línea y el apoyo de la comunidad.

MATLAB es un software de pago, lo que significa que la disponibilidad puede ser un problema.

El veredicto es que los usuarios que quieran resolver cosas complejas con poca programación pueden usar MATLAB. Por otro lado, los usuarios que busquen un proyecto gratuito con un fuerte apoyo de la comunidad pueden usar R.

R vs. Pitón

Es importante señalar que estos dos idiomas son similares en varios aspectos.

En primer lugar, ambos son lenguajes de código abierto. Esto significa que son gratuitos para descargar y usar.

En segundo lugar, son fáciles de aprender e implementar y no requieren experiencia previa con otros lenguajes de programación.

En general, ambos lenguajes son buenos para manejar datos, ya sea automatización, manipulación, big data o análisis.

R tiene una ventaja cuando se trata de análisis predictivo. Esto se debe a que tiene sus raíces en el análisis estadístico, mientras que Python es un lenguaje de programación de propósito general.

Python es más eficaz para implementar el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Por esta razón, R es mejor para el análisis estadístico en profundidad utilizando hermosas visualizaciones de datos y unas pocas líneas de código.

R vs. Golang

Golang es un proyecto de código abierto que Google inició en 2007. Este proyecto se desarrolló para resolver problemas al crear proyectos en otros lenguajes de programación.

Se basa en C/C++ para llenar los vacíos. Por lo tanto, tiene las siguientes ventajas: seguridad de la memoria, soporte para subprocesos múltiples, declaración automática de variables y recolección de basura.

Golang es compatible con otros lenguajes de programación como C y C++. Además, utiliza la sintaxis clásica de C pero con funciones mejoradas.

La principal desventaja en comparación con R es que es nuevo en el mercado; por lo tanto, hay menos bibliotecas y muy poca información disponible en línea.

R vs. S.A.S.

SAS es un conjunto de herramientas de software estadístico creado y administrado por el Instituto SAS.

Este paquete de software es ideal para el análisis predictivo de datos, la inteligencia comercial, el análisis multivariado, la investigación criminal, el análisis avanzado y la gestión de datos.

SAS es similar a R en varios aspectos, lo que lo convierte en una excelente alternativa.

Por ejemplo, se lanzó por primera vez en 1976, lo que lo convierte en un centro neurálgico de gran cantidad de información. También es fácil de aprender y depurar, viene con una buena interfaz gráfica de usuario y proporciona un buen resultado.

SAS es más difícil que R porque es un lenguaje de procedimiento que requiere más líneas de código.

La principal desventaja es que SAS es un paquete de software pago.

Por lo tanto, R podría ser su mejor opción si está buscando un paquete gratuito de análisis predictivo de datos.

Finalmente, a SAS carece de representación gráfica, lo que es un gran obstáculo para visualizar el análisis predictivo de datos.

R vs. óxido

Rust es un lenguaje de programación multiparadigma de código abierto lanzado en 2012.

Su compilador es uno de los más utilizados por los desarrolladores para crear software eficiente y estable.

Además, Rust ofrece un rendimiento estable y es muy útil, especialmente al crear programas grandes, gracias a la seguridad de la memoria garantizada.

Es compatible con otros lenguajes de programación como C y C++.

A diferencia de R, Rust es un lenguaje de programación de propósito general.

Esto significa que se especializa en algo más que análisis estadístico. Rust puede tomar tiempo para aprender debido a su complejidad en comparación con R.

Por lo tanto, R es el lenguaje ideal para el análisis predictivo de datos.

Comenzando con R

Si está interesado en aprender R, aquí hay algunos recursos excelentes que puede usar que son gratuitos y de pago.

Coursera

Coursera es un sitio web de educación en línea que cubre varios cursos. Instituciones de educación superior y empresas líderes en la industria desarrollan la mayoría de los cursos.

Este es un buen lugar para comenzar con R ya que la mayoría de los cursos son gratuitos y de alta calidad.

Por ejemplo, este curso de programación en R fue desarrollado por la Universidad Johns Hopkins y cuenta con más de 21.000 reseñas:

Youtube

YouTube tiene una extensa biblioteca de tutoriales de programación R.

Los tutoriales en video son fáciles de seguir y le ofrecen la oportunidad de aprender directamente de desarrolladores experimentados.

Otra ventaja de los tutoriales de YouTube es que puedes hacerlos a tu propio ritmo.

YouTube también ofrece listas de reproducción que cubren cada tema en detalle con ejemplos.

Un buen recurso de YouTube para aprender R es cortesía de FreeCodeCamp.org:

Bien

Udemy ofrece cursos de pago creados por profesionales en varios idiomas. Incluye una combinación de video y tutoriales de texto.

Al final de cada curso, los usuarios reciben certificados.

Una de las principales ventajas de Udemy es la flexibilidad de sus cursos.

Ligency crea uno de los cursos mejor calificados en Udemy.

Uso de R para la recopilación y el modelado de datos

Uso de R con la API de Google Analytics para informes

Google Analytics (GA) es una herramienta gratuita que los webmasters utilizan para recopilar información útil de sitios web y aplicaciones.

Sin embargo, extraer información de la plataforma para un mayor análisis y procesamiento de datos es un obstáculo.

Puede utilizar la API de Google Analytics para exportar datos en formato CSV o conectarlos a plataformas de big data.

La API ayuda a las empresas a exportar datos y fusionarlos con otros datos comerciales externos para un procesamiento avanzado. También ayuda a automatizar las consultas y los informes.

Aunque puede usar otros lenguajes como Python con la API de GA, R tiene una extensión paquete googleanalyticsR.

Es un paquete fácil ya que solo necesita instalar R en su computadora y personalizar las consultas que ya están disponibles en línea para diferentes tareas. Con una experiencia mínima en programación R, puede descargar datos de GA y enviarlos a Hojas de cálculo de Google o almacenarlos localmente en formato CSV.

Con estos datos, a menudo puede superar los problemas de cardinalidad de datos al exportar datos directamente desde la interfaz de usuario de Google Analytics.

Si sigue la ruta de Google Sheets, puede usar estas hojas de cálculo como fuente de datos para crear informes de Looker Studio (anteriormente Data Studio) y acelerar la presentación de informes a sus clientes al reducir la carga de trabajo innecesaria.

Usando R con Google Search Console

Google Search Console (GSC) es una herramienta gratuita ofrecida por Google que muestra el rendimiento de un sitio web en la búsqueda.

Puede usarlo para comprobar el número de impresiones, clics y posición en el ranking de la página.

Los estadísticos avanzados pueden conectar Google Search Console a R para el procesamiento profundo de datos o la integración con otras plataformas como CRM y Big Data.

Para conectar la consola de búsqueda a R, debe usar la biblioteca searchConsoleR.

La recopilación de datos de GSC a través de R se puede usar para exportar y categorizar consultas de búsqueda de GSC con GPT-3, extraer datos de GSC a escala con filtrado reducido y enviar solicitudes de indexación por lotes a través de la API de indexación (para tipos de página específicos).

Cómo usar la API de GSC con R

Vea los pasos a continuación:

1. Descarga e instala R studio (enlace de descarga CRAN).
2. Instale los dos paquetes R conocidos como searchConsoleR usando el siguiente comando install.packages("searchConsoleR")
3. Cargue el paquete usando el en bibliotecas() comando, es decir biblioteca("searchConsoleR")
4. Cargue OAth 2.0 usando elg scr_auth() dominio. Esto abrirá automáticamente la página de inicio de sesión de Google. Inicie sesión con sus credenciales para completar la conexión de Google Search Console a R.
5. Usa los comandos de el repositorio oficial de searchConsoleR en GitHuby para acceder a los datos en su consola de búsqueda usando R.

Obtener consultas a través de la API en pequeños lotes también le permitirá obtener un conjunto de datos más grande y preciso en comparación con el filtrado en la interfaz de usuario de Google Search Console y la exportación a Hojas de cálculo de Google.

Al igual que Google Analytics, puede usar Google Sheet como fuente de datos para Looker Studio y automatizar informes semanales o mensuales sobre impresiones, clics y estado de indexación.

conclusión

Aunque en la industria del SEO se ha puesto mucho énfasis en Python y en cómo se puede usar para varios casos de uso, desde la extracción de datos hasta la recuperación de SERP, creo que R es un lenguaje fuerte para aprender y usar para el análisis y el modelado de datos.

Cuando use R para extraer cosas como Google Auto Suggest, PAA o como una verificación de clasificación ad hoc, es posible que desee invertir.

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