[ad_1]
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.
Il se déroule en sept étapes, à savoir : 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.
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.
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 ?
R est un ensemble de logiciels libres et de langage de programmation développé par Robert Gentleman et Ross Ihaka en 1993.
Il est largement utilisé par les statisticiens, les bioinformaticiens et les mineurs de données pour développer des logiciels statistiques et des analyses de données.
R se compose d’un vaste catalogue graphique et statistique pris en charge par la R Foundation et la R Core Team.
Il a été conçu à l’origine pour les statisticiens, mais est devenu une centrale électrique pour l’analyse des 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.
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.
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.
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.
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.
Le verdict est que les utilisateurs qui cherchent à résoudre des problèmes 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 contre. Python
Il est important de noter que ces deux langues sont similaires à plusieurs égards.
Premièrement, ce sont tous deux des langages open source. 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.
Dans l’ensemble, 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.
Python est plus efficace lors du déploiement de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage en profondeur.
Pour cette raison, R est le meilleur pour une analyse statistique approfondie en utilisant de belles visualisations de données et quelques lignes de code.
R contre. 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 construction de projets dans d’autres langages de programmation.
C’est sur la base de C/C++ pour sceller 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.
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.
Cette suite logicielle est idéale pour l’analyse prédictive des données, l’informatique décisionnelle, l’analyse multivariée, les enquêtes criminelles, l’analyse avancée et la gestion des données.
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.
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.
Par conséquent, R pourrait être votre meilleure option si vous recherchez une suite gratuite d’analyse prédictive des données.
Enfin, SAS manque de présentation graphique, un inconvénient majeur lors de la visualisation de l’analyse prédictive des données.
R contre. Rouiller
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.
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++.
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.
Par conséquent, R est le langage idéal pour l’analyse prédictive des données.
Premiers pas avec R
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.
C’est un bon endroit pour commencer 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 :
Youtube
YouTube propose 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.
Un autre avantage des tutoriels YouTube est que vous pouvez les faire à votre rythme.
YouTube propose également des listes de lecture qui couvrent chaque sujet de manière approfondie avec des exemples.
Une bonne ressource YouTube pour apprendre R est une gracieuseté de FreeCodeCamp.org :
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.
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.
Utilisation de R pour la collecte de données et la 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.
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.
L’API aide les entreprises à exporter des données et à les fusionner avec d’autres données commerciales externes pour un traitement avancé. Il aide également à 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 avancé.
C’est un package simple car 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 l’itinéraire Google Sheets, vous pouvez utiliser ces feuilles comme source de données pour créer des rapports Looker Studio (anciennement Data Studio) et accélérer les rapports de vos 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 les performances d’un site Web lors de la recherche.
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.
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 des demandes d’indexation par lots via l’API d’indexation (pour des types de page spécifiques).
Comment utiliser l’API GSC avec R
Voir les étapes ci-dessous :
- Téléchargez et installez R studio (lien de téléchargement CRAN).
- Installez les deux packages R appelés searchConsoleR à l’aide de la commande suivante install.packages(« searchConsoleR »)
- Chargez le paquet en utilisant la bibliothèque() commande c’est-à-dire bibliothèque (« searchConsoleR »)
- Charger OAth 2.0 en utilisantg scr_auth() commande. Cela ouvrira automatiquement la page de connexion Google. Connectez-vous en utilisant 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.
L’extraction de requêtes via l’API, par petits lots, vous permettra également d’extraire un ensemble de données plus volumineux et plus précis par rapport au filtrage dans l’interface utilisateur de la console de recherche Google et à l’exportation vers Google Sheets.
Comme avec Google Analytics, vous pouvez ensuite utiliser Google Sheet comme source de données pour Looker Studio et automatiser les rapports hebdomadaires ou mensuels sur l’état des impressions, des clics et de l’indexation.
Conclusion
Alors que l’industrie du référencement se concentre beaucoup sur Python et sur la manière dont il peut être utilisé pour une variété de cas d’utilisation, de l’extraction de données au scraping SERP, je pense que R est un langage puissant à apprendre et à utiliser pour l’analyse de données et la modélisation.
Lorsque vous utilisez R pour extraire des éléments tels que Google Auto Suggest, les PAA ou comme vérification de classement ad hoc, vous voudrez peut-être investir.
Davantage de ressources:
Image en vedette : milliards de photos/Shutterstock
[ad_2]
Source link -16