日付データを年ごとや月ごとや週ごとで集計 - 廿TT
R です。 lubridate パッケージを使うとかんたん。 [1301 東証1部] 極洋 日足 時系列データ CSVダウンロード のデータを使います。 > library(lubridate) > library(dplyr) > stocks <- read.csv("~/Downloads/stocks_1301-T.csv",fileEncoding = "cp932") > head(stocks) 日付 始値 高値 安値 終値 出来高 売買代金 1 2016-12-22 2727 2729 2720 2729 15600 42518900 2 2016-12-21 2736 2745 2724 2731 16500 45131600 3 2016-12-20 2725 2739 2715 2733 31800 86682900 4 2016-12-19 2727 2736 27
状態空間モデルで自然検索トラフィックの成長を予測する - 廿TT
場面設定 コンテンツを増やせばそれだけ自然検索にヒットするページが増え、ウェブサイトのトラフィックは増加します。 向こう一年間これだけ記事を書くぞ、というのが決まっていたとして、その計画から自然検索経由の訪問（セッション）数を予測できるでしょうか。 RGA パッケージでデータ抽出 RGA パッケージを使って Google アナリティクスから自然検索経由のセッション数を月次で引っ張ってきます。 library(RGA) library(dplyr) authorize() prof <-list_profiles() dat1 <-get_ga(profile.id = prof$id[1], start.date = "2013-06-01", end.date = "2016-01-31", dimensions = "ga:yearMonth,ga:landingPagePath",
R でアトリビューション分析。Google アナリティクスの「コンバージョン経路」レポートを視覚化。 - 廿TT
アトリビューション分析とは バズワードです。明確な定義はありません。 広告の直接効果だけでなく、間接的な効果も含めて分析しようみたいな意味です。 コンバージョン経路 Google アナリティクスの管理画面を開いて「コンバージョン」→「マルチチャネル」→「コンバージョン経路」を選ぶと、こんなレポートが表示されます。 例えば、「オーガニック検索 > ノーリファラー」は、最終的にコンバージョン（成果）に至ったセッションはノーリファラーだったけれども、その直前のセッションはオーガニック検索だった、という意味です。 こういうのを見るのが最近はやってます。ユーザーのセッション遍歴は「カスタマージャーニー」とか呼ばれます。 R で集計 どのチャネル（訪問経路）がコンバージョンにどの程度寄与しているのか、「コンバージョン経路」のレポートから集計してみます。 データは Analytics すべてのウェブ
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