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.

• Скачать оригинал книги на английском языке

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 =)