Traducción del uso de Google Analytics con R (Michal Brys)

El libro electrónico "Uso de Google Analytics con R" (Michal Brys) es una guía práctica para analizar datos de Google Analytics en R. Fue escrito por un científico de datos en 2014, pero hoy no pierde relevancia.

• Descargar el libro original en inglés

Actualmente estamos nadando en un "lago de datos". Solo si sabe cómo usar estos datos, permanecerá en la superficie. El primer paso es verificar periódicamente los informes estándar en la herramienta de análisis web (Google Analytics).

Pero para seguir siendo competitivo, necesitas algo más. Todos hablan de la recopilación de datos. Pero solo unos pocos saben qué hacer con los datos una vez recopilados. Trataré de describir este proceso y darle algunas ideas sobre cómo trabajar con datos de Google Analytics usando R.

R es un lenguaje de programación para procesamiento de datos estadísticos y gráficos, así como un entorno informático de código abierto gratuito dentro del proyecto GNU. Fue desarrollado por Ross Ihaka y Robert Gentleman del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland.


Las principales ventajas del lenguaje R:

• sin cargo;
• muchas bibliotecas están disponibles para varios cálculos estadísticos;
• Lista actual de paquetes. Una gran cantidad de materiales de capacitación (guías de estudio, MOOC, blogs) están disponibles de forma gratuita en Internet;
• Tiene una gran comunidad de especialistas (el ruso aún es pequeño);
• listo para ejecutarse en diferentes plataformas (Windows, Mac, Unix). Una versión de instalación del servidor también está disponible;
• rápido porque funciona en modo memoria.

El autor del artículo ha estado trabajando en la industria de Internet desde 2009, es un experto en el campo de la analítica web en el comercio electrónico, especialmente usando Google Analytics y Google Tag Manager, y también es miembro del equipo de desarrollo de Google en Cracovia (Polonia).


Gracias a este libro, conocí a R. Está escrito para vendedores que han trabajado con Google Analytics y conocen las métricas básicas incluidas en esta herramienta y conocen la interfaz web.

El libro utiliza R Studio (un entorno de desarrollo de software de código abierto gratuito para el lenguaje de programación R), así como varios paquetes, como googleAnalyticsR, googleAuthR, RGoogleAnalytics, ggplot2, plotly, tidyverse, Forecast, reshape2 .


El contenido del libro:

• Entrada
• Por qué
• Sobre Google Analytics
• Sobre R
• Sobre el autor
• Preparación del medio ambiente
• Fuentes de datos
• Crea una cuenta de Google Analytics
• Recupere credenciales para la API de Google Analytics
• Instalación de un contador de Google Analytics en un sitio web
• Instalar R Studio
• Primeros pasos
• Introducción a R
• Enlace a Google Analytics
• Paquete GoogleAnalyticsR
• Importar y exportar datos en .CSV
• Repositorio de código
• Análisis de datos de exploración (EDA)
• Visualización de datos en R
• Traffic Heatmap
• Comparación de dispositivos
• Aprendizaje automático
• Agrupación (método k-means)
• Report Building
• Introducción a R Markdown
• Creación de informes
• Análisis adicional
• Detección de anomalías
• Previsión
• Recursos (blogs, documentación, capacitación en línea, libros)

Descargue el libro en formato .pdf

Desde que el libro fue escrito en 2014, algunas cosas han cambiado en los últimos 5 años. Por ejemplo, se actualizó el código de Google Analytics (gtag.js), se cambió la interfaz cloud.google.com, se modificaron algunos comandos en las bibliotecas R. Durante el proceso de traducción, yo mismo verifiqué el código, ejecuté los programas e hice correcciones cuando fue necesario. Por lo tanto, los datos del libro original pueden ser ligeramente diferentes de mi traducción.

Si encuentra errores y tiene comentarios sobre la traducción, escríbame a ya.osipenkov@icloud.com . Gracias también posible =)