Google Analytics का उपयोग आर (मिशाल ब्राइस) के साथ अनुवाद

"आर के साथ गूगल एनालिटिक्स का उपयोग करना" (मीकल ब्रोज) ई-बुक आर में गूगल एनालिटिक्स से डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक व्यावहारिक गाइड है। इसे 2014 में एक डेटा वैज्ञानिक द्वारा लिखा गया था, लेकिन आज इसकी प्रासंगिकता नहीं खोती है।

• मूल पुस्तक अंग्रेजी में डाउनलोड करें

वर्तमान में हम "डेटा लेक" में तैर रहे हैं। केवल अगर आप जानते हैं कि इस डेटा का उपयोग कैसे करना है, तो आप सतह पर बने रहेंगे। पहला कदम नियमित रूप से वेब एनालिटिक्स टूल (Google Analytics) में मानक रिपोर्ट की जांच करना है।

लेकिन प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए, आपको कुछ और चाहिए। हर कोई डेटा कलेक्शन की बात कर रहा है। लेकिन केवल कुछ ही जानते हैं कि एकत्र किए जाने के बाद डेटा के साथ क्या करना है। मैं इस प्रक्रिया का वर्णन करने की कोशिश करूंगा और आपको Google Analytics के R का उपयोग करके डेटा के साथ काम करने के बारे में कुछ विचार दूंगा।

आर सांख्यिकीय डेटा प्रोसेसिंग और ग्राफिक्स के लिए एक प्रोग्रामिंग भाषा है, साथ ही जीएनयू परियोजना के तहत कंप्यूटिंग के लिए एक मुक्त ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर वातावरण है। इसे ऑकलैंड यूनिवर्सिटी ऑफ स्टैटिस्टिक्स के रॉस इहाका और रॉबर्ट जेंटलमैन द्वारा विकसित किया गया था।


आर भाषा के मुख्य लाभ:

• नि: शुल्क;
• कई पुस्तकालय विभिन्न सांख्यिकीय गणनाओं के लिए उपलब्ध हैं;
• संकुल की वर्तमान सूची। बहुत सारी प्रशिक्षण सामग्री (अध्ययन गाइड, एमओओसी, ब्लॉग) इंटरनेट पर मुफ्त में उपलब्ध हैं;
• विशेषज्ञों का एक बड़ा समुदाय है (रूसी भाषी अभी भी छोटा है);
• विभिन्न प्लेटफार्मों पर चलने के लिए तैयार (विंडोज, मैक, यूनिक्स)। एक सर्वर इंस्टॉलेशन संस्करण भी उपलब्ध है;
• फास्ट क्योंकि यह मेमोरी मोड में काम करता है।

लेख के लेखक 2009 से इंटरनेट उद्योग में काम कर रहे हैं, ई-कॉमर्स में वेब विश्लेषिकी के क्षेत्र में विशेषज्ञ हैं, विशेष रूप से Google विश्लेषिकी और Google टैग प्रबंधक का उपयोग करते हैं, और क्राको (पोलैंड) में Google विकास टीम के सदस्य भी हैं।


इस पुस्तक के लिए धन्यवाद, मैं आर से मिला। यह उन मार्केटर्स के लिए लिखा गया है जिन्होंने Google Analytics के साथ काम किया है और इस टूल में शामिल बुनियादी मैट्रिक्स को जानते हैं और वेब इंटरफ़ेस को जानते हैं।

पुस्तक आर स्टूडियो (आर प्रोग्रामिंग भाषा के लिए एक नि: शुल्क मुक्त स्रोत सॉफ्टवेयर विकास वातावरण), साथ ही साथ विभिन्न पैकेज जैसे कि googleAnalyticsR, googleAuthR, RGoogleAnalytics, ggplot2, plotly, tidyverse, पूर्वानुमान, reshape2 का उपयोग करती है ।


पुस्तक की सामग्री:

• प्रविष्टि
• क्यों?
• Google Analytics के बारे में
• आर के बारे में
• लेखक के बारे में
• पर्यावरण की तैयारी
• डेटा स्रोत
• Google Analytics खाता बनाएं
• Google Analytics API के लिए क्रेडेंशियल पुनर्प्राप्त करें
• वेबसाइट पर Google Analytics काउंटर स्थापित करना
• आर स्टूडियो स्थापित करें
• पहला कदम
• आर का परिचय
• Google Analytics से लिंक करें
• GoogleAnalyticsR पैकेज
• .CSV में डेटा आयात और निर्यात करें
• कोड रिपॉजिटरी
• अन्वेषण डेटा विश्लेषण (EDA)
• डेटा दृश्य में आर
• ट्रैफ़िक हीटमैप
• डिवाइस की तुलना
• मशीन सीखने
• क्लस्टरिंग (k- साधन विधि)
• रिपोर्ट भवन
• आर मार्कडाउन का परिचय
• रिपोर्ट निर्माण
• अतिरिक्त विश्लेषण
• विसंगति का पता लगाना
• भविष्यवाणी
• संसाधन (ब्लॉग, प्रलेखन, ऑनलाइन प्रशिक्षण, किताबें)

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चूंकि पुस्तक 2014 में लिखी गई थी, इसलिए पिछले 5 वर्षों में कुछ चीजें बदल गई हैं। उदाहरण के लिए, Google Analytics कोड (gtag.js) अपडेट किया गया था, इंटरफ़ेस cloud.google.com, R लाइब्रेरी में कुछ कमांड बदल दिए गए थे। अनुवाद प्रक्रिया के दौरान, मैंने खुद कोड की जाँच की, कार्यक्रमों को चलाया, और जहां आवश्यक हो, सुधार किए। इसलिए, मूल पुस्तक का डेटा मेरे अनुवाद से थोड़ा भिन्न हो सकता है।

यदि आपको त्रुटियां मिलती हैं और अनुवाद पर टिप्पणियां हैं, तो मुझे ya.osipenkov@icloud.com पर लिखें । धन्यवाद भी संभव =)