أفضل طريقة لمعرفة البريد الالكتروني لأي حساب فيس بوك

تشير التحليلات التنبؤية إلى استخدام البيانات التاريخية وتحليلها باستخدام الإحصائيات للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.

تتم على سبع مراحل ، وهي: تعريف المشروع ، وجمع البيانات ، وتحليل البيانات ، والإحصاءات ، والنمذجة ، ورصد النماذج.

تعتمد العديد من الشركات على التحليلات التنبؤية لتحديد العلاقة بين البيانات التاريخية والتنبؤ بنمط مستقبلي.

تساعد هذه النماذج الشركات في تحليل المخاطر والنمذجة المالية وإدارة علاقات العملاء.

يمكن استخدام التحليلات التنبؤية في أي صناعة تقريبًا ، على سبيل المثال الرعاية الصحية والاتصالات والنفط والغاز والتأمين والسفر والبيع بالتجزئة والخدمات المالية والمستحضرات الصيدلانية.

يمكن استخدام العديد من لغات البرمجة في التحليلات التنبؤية ، مثل R و MATLAB و Python و Golang.

ما هو R ولماذا يتم استخدامه لتحسين محركات البحث؟

R هي مجموعة من البرامج المجانية ولغة برمجة طورها روبرت جنتلمان وروس إهاكا عام 1993.

يستخدم على نطاق واسع من قبل الإحصائيين وعلماء المعلومات الحيوية وعمال مناجم البيانات لتطوير البرمجيات الإحصائية وتحليل البيانات.

يتكون R من كتالوج رسومي وإحصائي شامل مدعوم من مؤسسة R وفريق R Core.

تم تصميمه في الأصل للإحصائيين ، ولكنه أصبح قوة لتحليل البيانات والتعلم الآلي والتحليلات. يتم استخدامه أيضًا للتحليلات التنبؤية نظرًا لقدراته على معالجة البيانات.

يمكن لـ R معالجة هياكل البيانات المختلفة مثل القوائم والمتجهات والمصفوفات.

يمكنك استخدام لغة R أو مكتباتها لتنفيذ الاختبارات الإحصائية الكلاسيكية ، والنمذجة الخطية وغير الخطية ، والتجميع ، وتحليل السلاسل الزمنية والمكانية ، والتصنيف ، والمزيد.

بالإضافة إلى أنه مشروع مفتوح المصدر ، مما يعني أنه يمكن لأي شخص تحسين الكود الخاص به. يساعد هذا في إصلاح الأخطاء ويسمح للمطورين ببناء التطبيقات بسهولة على إطار العمل الخاص بهم.

ما هي مزايا R Vs. MATLAB و Python و Golang و SAS و Rust؟

R مقابل. ماتلاب

R هي لغة مفسرة ، بينما MATLAB هي لغة عالية المستوى.

لهذا السبب ، يعملون بطرق مختلفة لاستخدام التحليلات التنبؤية.

كلغة عالية المستوى ، فإن معظم MATLAB الحالي أسرع من R.

ومع ذلك ، يتمتع R بميزة عامة ، لأنه مشروع مفتوح المصدر. هذا يجعل من السهل العثور على المستندات عبر الإنترنت ودعم المجتمع.

MATLAB عبارة عن برنامج مدفوع ، مما يعني أن التوافر يمكن أن يكون مشكلة.

الحكم هو أن المستخدمين الذين يتطلعون إلى حل المشكلات المعقدة باستخدام القليل من البرمجة يمكنهم استخدام MATLAB. من ناحية أخرى ، يمكن للمستخدمين الذين يبحثون عن مشروع مجاني مع دعم مجتمعي قوي استخدام R.

R مقابل. بايثون

من المهم ملاحظة أن هاتين اللغتين متشابهتان بعدة طرق.

أولاً ، كلاهما لغات مفتوحة المصدر. هذا يعني أنه يمكن تنزيلها واستخدامها مجانًا.

ثانيًا ، من السهل تعلمها وتنفيذها ولا تتطلب خبرة سابقة في لغات البرمجة الأخرى.

بشكل عام ، كلتا اللغتين جيدتان في التعامل مع البيانات ، سواء أكانت أتمتة أو تلاعب أو بيانات ضخمة أو تحليلات.

R لها اليد العليا عندما يتعلق الأمر بالتحليلات التنبؤية. في الواقع ، لها جذورها في التحليل الإحصائي ، بينما Python هي لغة برمجة للأغراض العامة.

تعد Python أكثر كفاءة عند نشر التعلم الآلي والتعلم العميق.

لهذا السبب ، يعد R هو الأفضل للتحليل الإحصائي المتعمق باستخدام تصورات البيانات الجميلة وبضعة أسطر من التعليمات البرمجية.

R مقابل. جولانج

Golang هو مشروع مفتوح المصدر بدأه Google في عام 2007. تم تطوير هذا المشروع لحل المشكلات عند إنشاء مشاريع بلغات برمجة أخرى.

يعتمد على C / C ++ لسد الفجوات. وبالتالي ، فإنه يتمتع بالمزايا التالية: أمان الذاكرة ، وصيانة الخيوط المتعددة ، والإعلان التلقائي للمتغيرات وجمع القمامة.

Golang متوافق مع لغات البرمجة الأخرى ، مثل C و C ++. علاوة على ذلك ، فإنه يستخدم بناء جملة C الكلاسيكي ، ولكن مع ميزات محسنة.

العيب الرئيسي مقارنة بـ R هو أنه جديد في السوق – وبالتالي فهو يحتوي على عدد أقل من المكتبات وقليل جدًا من المعلومات المتاحة عبر الإنترنت.

R مقابل. ساس

SAS عبارة عن مجموعة من أدوات البرامج الإحصائية التي تم إنشاؤها وصيانتها بواسطة معهد SAS.

تعتبر مجموعة البرامج هذه مثالية لتحليل البيانات التنبؤية ، وذكاء الأعمال ، والتحليل متعدد المتغيرات ، والتحقيقات الجنائية ، والتحليلات المتقدمة ، وإدارة البيانات.

تشبه SAS R من نواح كثيرة ، مما يجعلها بديلاً رائعًا.

على سبيل المثال ، تم إطلاقه لأول مرة في عام 1976 ، مما جعله مركزًا قويًا للمعلومات الهائلة. من السهل أيضًا التعلم والتصحيح ، ويأتي مع واجهة مستخدم رسومية لطيفة ، ويوفر إخراجًا رائعًا.

تعد SAS أكثر صعوبة من R لأنها لغة إجرائية تتطلب المزيد من أسطر التعليمات البرمجية.

العيب الرئيسي هو أن SAS عبارة عن مجموعة برامج مدفوعة.

لذلك ، قد يكون R هو خيارك الأفضل إذا كنت تبحث عن مجموعة تحليل بيانات تنبؤية مجانية.

أخيرًا ، تفتقر SAS إلى العرض التقديمي الرسومي ، وهو عيب رئيسي عند عرض تحليل البيانات التنبؤية.

R مقابل. الصدأ

Rust هي لغة برمجة متعددة النماذج مفتوحة المصدر تم إطلاقها في عام 2012.

يعد برنامج التحويل البرمجي الخاص به أحد أكثر البرامج استخدامًا من قبل المطورين لإنشاء برامج فعالة وقوية.

علاوة على ذلك ، يوفر Rust أداءً مستقرًا ومفيدًا للغاية ، خاصة عند إنشاء برامج كبيرة ، وذلك بفضل أمان الذاكرة المضمون.

وهو متوافق مع لغات البرمجة الأخرى ، مثل C و C ++.

على عكس R ، فإن Rust هي لغة برمجة للأغراض العامة.

هذا يعني أنه متخصص في شيء آخر غير التحليل الإحصائي. يمكن أن يستغرق تعلم Rust وقتًا نظرًا لتعقيده مقارنةً بـ R.

لذلك ، R هي اللغة المثالية لتحليل البيانات التنبؤية.

الشروع في العمل مع R

إذا كنت تريد تعلم لغة R ، فإليك بعض الموارد الرائعة التي يمكنك استخدامها ، مجانًا ومدفوعة.

كورسيرا

Coursera هو موقع تعليمي عبر الإنترنت يغطي دورات مختلفة. تقوم مؤسسات التعليم العالي والشركات الرائدة في القطاع بتطوير معظم الدورات.

هذا مكان جيد للبدء بـ R ، حيث أن معظم الدورات مجانية وذات جودة عالية.

على سبيل المثال ، تم تطوير دورة البرمجة R هذه بواسطة جامعة جونز هوبكنز ولديها أكثر من 21000 مراجعة:

موقع يوتيوب

يحتوي موقع YouTube على مكتبة شاملة من البرامج التعليمية لبرمجة R.

من السهل متابعة مقاطع الفيديو التعليمية وتمنحك الفرصة للتعلم مباشرة من المطورين ذوي الخبرة.

ميزة أخرى لدروس YouTube هي أنه يمكنك القيام بها بالسرعة التي تريدها.

يقدم YouTube أيضًا قوائم تشغيل تغطي كل موضوع بعمق مع أمثلة.

مصدر جيد على YouTube لتعلم R هو مقدمة من FreeCodeCamp.org:

Udemy

تقدم Udemy دورات مدفوعة تم إنشاؤها باحتراف بلغات مختلفة. يتضمن مجموعة من دروس الفيديو والنصوص.

في نهاية كل دورة ، يتلقى المستخدمون شهادات.

واحدة من المزايا الرئيسية لـ Udemy هي مرونة دوراتها.

تم إنتاج واحدة من الدورات التدريبية الأعلى تصنيفًا في Udemy بواسطة Ligency.

استخدام R لجمع البيانات والنمذجة

استخدام R مع Google Analytics API لإعداد التقارير

Google Analytics (GA) هي أداة مجانية يستخدمها مشرفو المواقع لجمع معلومات مفيدة من مواقع الويب والتطبيقات.

ومع ذلك ، فإن استخراج المعلومات من النظام الأساسي لمزيد من التحليل ومعالجة البيانات يمثل عائقًا.

يمكنك استخدام Google Analytics API لتصدير البيانات بتنسيق CSV أو توصيلها بأنظمة البيانات الضخمة.

تساعد واجهة برمجة التطبيقات الشركات على تصدير البيانات ودمجها مع بيانات الأعمال الخارجية الأخرى من أجل المعالجة المتقدمة. كما أنه يساعد في أتمتة الاستعلامات والتقارير.

على الرغم من أنه يمكنك استخدام لغات أخرى مثل Python مع واجهة برمجة تطبيقات GA ، إلا أن R لديها امتداد حزمة googleanalyticsR.

إنها حزمة بسيطة حيث تحتاج فقط إلى تثبيت R على الكمبيوتر وتخصيص الاستعلامات المتاحة بالفعل عبر الإنترنت لمختلف المهام. مع الحد الأدنى من خبرة برمجة R ، يمكنك سحب البيانات من GA وإرسالها إلى جداول بيانات Google ، أو تخزينها محليًا بتنسيق CSV.

باستخدام هذه البيانات ، يمكنك غالبًا التغلب على مشكلات البيانات الأساسية عند تصدير البيانات مباشرةً من واجهة مستخدم Google Analytics.

إذا اخترت مسار جداول بيانات Google ، فيمكنك استخدام هذه الأوراق كمصدر بيانات للإنشاء LookerStudio (سابقًا Data Studio) وتسريع إنشاء التقارير لعملائك ، مما يقلل من المهام غير الضرورية.

استخدام R مع Google Search Console

جوجل Search Console (GSC) هي أداة مجانية تقدمها Google تعرض أداء موقع الويب أثناء البحث.

يمكنك استخدامه للتحقق من عدد مرات الظهور والنقرات وموضع الترتيب للصفحة.

يمكن للإحصائيين المتقدمين توصيل Google Search Console بـ R لمعالجة البيانات المتعمقة أو التكامل مع الأنظمة الأساسية الأخرى مثل CRM والبيانات الكبيرة.

لتوصيل وحدة تحكم البحث بـ R ، تحتاج إلى استخدام مكتبة searchConsoleR.

يمكن استخدام جمع بيانات GSC عبر R لتصدير استعلامات بحث GSC وتصنيفها باستخدام GPT-3 ، واستخراج بيانات GSC على نطاق واسع مع تصفية منخفضة ، وإرسال طلبات فهرسة الدُفعات عبر فهرسة R API (لأنواع معينة من الصفحات).

كيفية استخدام GSC API مع R.

انظر الخطوات أدناه:

1. قم بتنزيل وتثبيت R studio (رابط تنزيل CRAN).
2. قم بتثبيت حزمتي R المسماة searchConsoleR باستخدام الأمر التالي install.packages (“searchConsoleR”)
3. قم بتحميل الحزمة باستخدام ال مكتبة() أمر أي مكتبة (“searchConsoleR”)
4. قم بتحميل OAth 2.0 باستخدامز scr_auth () أمر. سيؤدي هذا تلقائيًا إلى فتح صفحة تسجيل الدخول إلى Google. قم بتسجيل الدخول باستخدام بيانات الاعتماد الخاصة بك لإكمال اتصال Google Search Console بـ R.
5. استخدم أوامر البحث الرسمي عن مستودع GitHuby للوصول إلى بيانات وحدة تحكم البحث باستخدام R.

سيسمح لك استخراج الاستعلامات من خلال واجهة برمجة التطبيقات ، على دفعات صغيرة ، باستخراج مجموعة أكبر وأكثر دقة من البيانات مقارنة بالتصفية في Google Search Console UI والتصدير إلى جداول بيانات Google.

كما هو الحال مع Google Analytics ، يمكنك بعد ذلك استخدام Google Sheet كمصدر بيانات لـ Looker Studio وأتمتة التقارير الأسبوعية أو الشهرية عن حالة مرات الظهور والنقرات والفهرسة.

استنتاج

في حين أن صناعة تحسين محركات البحث (SEO) تركز بشكل كبير على Python وكيف يمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام ، من التنقيب عن البيانات إلى تجريف SERP ، أعتقد أن R هي لغة قوية للتعلم واستخدامها لتحليل البيانات والنمذجة.

عند استخدام R لاستخراج أشياء مثل Google Auto Suggest ، أو AAPs ، أو كفحص تصنيف مخصص ، قد ترغب في الاستثمار.

المزيد من الموارد:

---

الصورة المميزة: مليار صورة / Shutterstock

#مقدمة #لاستخدام #لـ #SEO

المصدر