Übersetzung der Verwendung von Google Analytics mit R (Michal Brys)

Das E-Book „Verwenden von Google Analytics mit R“ (Michal Brys) ist ein praktischer Leitfaden zur Analyse von Daten aus Google Analytics in R. Es wurde 2014 von einem Datenwissenschaftler verfasst, verliert jedoch heute nicht an Relevanz.

• Laden Sie das Originalbuch auf Englisch herunter

Wir schwimmen derzeit in einem „Datensee“. Nur wenn Sie wissen, wie man diese Daten verwendet, bleiben Sie an der Oberfläche. Der erste Schritt besteht darin, die Standardberichte im Webanalysetool (Google Analytics) regelmäßig zu überprüfen.

Aber um wettbewerbsfähig zu bleiben, brauchen Sie etwas mehr. Alle reden von Datenerfassung. Aber nur wenige wissen, was mit den Daten zu tun ist, nachdem sie gesammelt wurden. Ich werde versuchen, diesen Prozess zu beschreiben und Ihnen einige Ideen zu geben, wie Sie mit Daten aus Google Analytics unter Verwendung von R arbeiten können.

R ist eine Programmiersprache für statistische Datenverarbeitung und Grafik sowie eine kostenlose Open-Source-Computerumgebung innerhalb des GNU-Projekts. Es wurde von Ross Ihaka und Robert Gentleman von der University of Auckland University of Statistics entwickelt.


Die Hauptvorteile der R-Sprache:

• kostenlos;
• Viele Bibliotheken stehen für verschiedene statistische Berechnungen zur Verfügung.
• aktuelle Liste der Pakete. Viele Schulungsmaterialien (Studienführer, MOOCs, Blogs) sind kostenlos im Internet verfügbar.
• Hat eine große Gemeinschaft von Spezialisten (russischsprachig ist noch klein);
• Bereit, auf verschiedenen Plattformen (Windows, Mac, Unix) ausgeführt zu werden. Eine Serverinstallationsversion ist ebenfalls verfügbar.
• schnell, weil es im Speichermodus funktioniert.

Der Autor des Artikels ist seit 2009 in der Internetbranche tätig, Experte auf dem Gebiet der Webanalyse im E-Commerce, insbesondere mit Google Analytics und Google Tag Manager, und Mitglied des Google-Entwicklungsteams in Krakau (Polen).


Dank dieses Buches habe ich R kennengelernt. Es richtet sich an Vermarkter, die mit Google Analytics gearbeitet haben, die grundlegenden Metriken dieses Tools kennen und die Weboberfläche kennen.

Das Buch verwendet R Studio (eine kostenlose Open-Source-Softwareentwicklungsumgebung für die Programmiersprache R) sowie verschiedene Pakete wie googleAnalyticsR, googleAuthR, RGoogleAnalytics, ggplot2, plotly, tidyverse, Forecasting, Reshape2 .


Der Inhalt des Buches:

• Eintrag
• Warum?
• Informationen zu Google Analytics
• Über R.
• Über den Autor
• Umweltvorbereitung
• Datenquellen
• Erstellen Sie ein Google Analytics-Konto
• Rufen Sie Anmeldeinformationen für die Google Analytics-API ab
• Installieren eines Google Analytics-Zählers auf einer Website
• Installieren Sie R Studio
• Erste Schritte
• Einführung in R.
• Link zu Google Analytics
• GoogleAnalyticsR-Paket
• Importieren und Exportieren von Daten in .CSV
• Code-Repository
• Explorationsdatenanalyse (EDA)
• Datenvisualisierung in R.
• Verkehrs-Heatmap
• Gerätevergleich
• Maschinelles Lernen
• Clustering (k-means-Methode)
• Berichtserstellung
• Einführung in R Markdown
• Berichterstellung
• Zusätzliche Analyse
• Anomalieerkennung
• Prognose
• Ressourcen (Blogs, Dokumentation, Online-Schulungen, Bücher)

Laden Sie das Buch im PDF-Format herunter

Seit das Buch 2014 geschrieben wurde, haben sich in den letzten 5 Jahren einige Dinge geändert. Zum Beispiel wurde der Google Analytics-Code (gtag.js) aktualisiert, die Schnittstelle cloud.google.com, einige Befehle in den R-Bibliotheken wurden geändert. Während des Übersetzungsprozesses habe ich selbst den Code überprüft, die Programme ausgeführt und erforderlichenfalls Korrekturen vorgenommen. Daher können die Daten aus dem Originalbuch geringfügig von meiner Übersetzung abweichen.

Wenn Sie Fehler finden und Kommentare zur Übersetzung haben, schreiben Sie mir an ya.osipenkov@icloud.com . Danke auch möglich =)