Электронная книга «Using Google Analytics with R» (Michal Brys) представляет собой практическое руководство по анализу данных из Google Analytics в R. Написана дата-сайентистом в 2014 году, но ничуть не теряет своей актуальности и сегодня.
R — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом в рамках проекта GNU. Был разработан сотрудниками статистического факультета Оклендского университета Россом Айхэкой (Ross Ihaka) и Робертом Джентлменом (Robert Gentleman).
Основные преимущества языка R:
Автор материала работает в интернет-индустрии с 2009 года, является экспертом в области веб-аналитики в электронной коммерции, особенно с использованием Google Analytics и Google Tag Manager, а также состоит в группе разработчиков Google в Кракове (Польша).
Благодаря этой книге я познакомился с R. Она написана для маркетологов, которые работали с Google Analytics и знают основные метрики, включенные в этот инструмент, и знают веб-интерфейс.
В книге используется R Studio (свободная среда разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом для языка программирования R), а также различные пакеты, такие как: googleAnalyticsR, googleAuthR, RGoogleAnalytics, ggplot2, plotly, tidyverse, forecast, reshape2.
Содержание книги:
Скачать книгу в формате .pdf
Поскольку книга была написана в 2014 году, некоторые вещи за последние 5 лет претерпели изменения. Например, обновился код Google Analytics (gtag.js), изменен интерфейс cloud.google.com, некоторые команды в библиотеках R. В процессе перевода я сам проверял код, запускал программы, и там, где было необходимо, вносил корректировки. Поэтому данные из оригинальной книги могут несколько отличаться от моего перевода.
Если нашли ошибки и есть замечания по переводу, пишите мне на почту ya.osipenkov@icloud.com. С благодарностями тоже можно =)
В настоящее время мы плаваем в «озере данных» (data lake). Только если вы знаете, как использовать эти данные, вы останетесь на поверхности. Первым шагом является регулярная проверка стандартных отчетов в инструменте веб-аналитики (Google Analytics).
Но чтобы оставаться конкурентоспособным, нужно нечто большее. Все говорят о сборе данных. Но только некоторые знают, что делать с данными после их сбора. Я постараюсь описать этот процесс и дать вам несколько идей, как работать с данными из Google Analytics, используя R.
R — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом в рамках проекта GNU. Был разработан сотрудниками статистического факультета Оклендского университета Россом Айхэкой (Ross Ihaka) и Робертом Джентлменом (Robert Gentleman).
Основные преимущества языка R:
- бесплатный;
- доступно множество библиотек для различных статистических вычислений;
- актуальный список пакетов. Множество учебных материалов (учебные пособия, MOOCs, блоги) доступно бесплатно в интернете;
- имеет большое сообщество специалистов (русскоязычное пока маленькое);
- готов к запуску на разных платформах (Windows, Mac, Unix). Версия для установки сервера также доступна;
- быстрый, поскольку работает в режиме вычислений в памяти.
Автор материала работает в интернет-индустрии с 2009 года, является экспертом в области веб-аналитики в электронной коммерции, особенно с использованием Google Analytics и Google Tag Manager, а также состоит в группе разработчиков Google в Кракове (Польша).
Благодаря этой книге я познакомился с R. Она написана для маркетологов, которые работали с Google Analytics и знают основные метрики, включенные в этот инструмент, и знают веб-интерфейс.
В книге используется R Studio (свободная среда разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом для языка программирования R), а также различные пакеты, такие как: googleAnalyticsR, googleAuthR, RGoogleAnalytics, ggplot2, plotly, tidyverse, forecast, reshape2.
Содержание книги:
- Вступление
- Зачем?
- О Google Analytics
- Про R
- Об авторе
- Подготовка среды
- Источники данных
- Создание аккаунта Google Analytics
- Получение учетных данных для Google Analytics API
- Установка счетчика Google Analytics на веб-сайт
- Установка R Studio
- Первые шаги
- Введение в R
- Связь с Google Analytics
- Пакет googleAnalyticsR
- Импорт и экспорт данных в .CSV
- Хранилище кодов
- Разведочный анализ данных (EDA)
- Визуализация данных в R
- Тепловая карта трафика (Traffic Heatmap)
- Сравнение устройств
- Машинное обучение
- Кластеризация (метод k-средних)
- Построение отчетов
- Введение в R Markdown
- Создание отчета
- Дополнительный анализ
- Обнаружение аномалий
- Прогнозирование
- Ресурсы (блоги, документация, онлайн тренинги, книги)
Скачать книгу в формате .pdf
Поскольку книга была написана в 2014 году, некоторые вещи за последние 5 лет претерпели изменения. Например, обновился код Google Analytics (gtag.js), изменен интерфейс cloud.google.com, некоторые команды в библиотеках R. В процессе перевода я сам проверял код, запускал программы, и там, где было необходимо, вносил корректировки. Поэтому данные из оригинальной книги могут несколько отличаться от моего перевода.
Если нашли ошибки и есть замечания по переводу, пишите мне на почту ya.osipenkov@icloud.com. С благодарностями тоже можно =)
