https://psylab.info/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=KonhisPsylab.info - Вклад участника [ru]2026-10-12T16:51:12ZВклад участникаMediaWiki 1.26.2https://psylab.info/index.php?title=R:Google_Analytics&diff=9244R:Google Analytics2014-05-29T09:48:54Z<p>Konhis: /* Общее описание */</p>
<hr />
<div>{{CC-BY-4.0|author=авторами Филипп Управителев и Артём Клевцов}}<br />
<br />
{{Pkg-req-notice}}<br />
<br />
== Общее описание ==<br />
<br />
На данный момент, несмотря на все многообразие, в официальном репозитории CRAN нет пакетов для работы с API Google Analytics. Однако на сторонних ресурсах, тем не менее, можно обнаружить три рабочих решения: [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ <code>RGoogleAnalytics</code>], [http://skardhamar.github.io/rga/ <code>rga</code>] и [https://github.com/jdeboer/ganalytics <code>ganalytics</code>]. <ref>Пакеты <code>rga</code> и <code>ganalytics</code> в ближайшее время могут появиться и в CRAN, работы в этом направлении уже ведутся.</ref><br />
<br />
Сравнительная таблица пактов для работы с GA API:<br />
<br />
{| class="wikitable sortable" width="800px"<br />
! width="40%" | Параметры сравнения<br />
! width="20%" | [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ RGoogleAnalytics]<br />
! width="20%" | [https://github.com/skardhamar/rga rga]<br />
! width="20%" | [https://github.com/jdeboer/ganalytics ganalytics]<br />
|-<br />
! colspan=4 | Общая информация<br />
|-<br />
| Размещение<br />
| style="text-align:center" | [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ Google Code]<br />
| style="text-align:center" | [https://github.com/skardhamar/rga GitHub]<br />
| style="text-align:center" | [https://github.com/jdeboer/ganalytics GitHub]<br />
|-<br />
| Дата публикации<br />
| style="text-align:center" | 29.09.2010<br />
| style="text-align:center" | 27.11.2012<br />
| style="text-align:center" | 25.05.2013<br />
|-<br />
| Дата последней стабильной версии<br />
| style="text-align:center" | 9.09.2013<ref>В апреле 2014 были внесены значительные изменения в код проекта, но после их внесения стабильного выпуска пока нет.</ref><br />
| style="text-align:center" | 25.05.2014<ref>Дата последней правки на данный момент, т.к. релизы данного пакета отсутствуют.</ref><br />
| style="text-align:center" | 24.05.2014<ref>Дата последней правки на данный момент, т.к. релизы данного пакета отсутствуют.</ref><br />
|-<br />
| Лицензия<br />
| style="text-align:center" | Apache 2.0<br />
| style="text-align:center" | GPL<br />
| style="text-align:center" | MIT<br />
|-<br />
| Зависимости<br />
| style="text-align:center" | <code>RCurl</code>, <code>rjson</code>, <code>lubridate</code><br />
| style="text-align:center" | <code>RCurl</code>, <code>jsonlite</code>, <code>lubridate</code>, <code>httr</code><br />
| style="text-align:center" | <code>httr</code>, <code>plyr</code>, <code>stringr</code><br />
|-<br />
! colspan=4 | Авторизация<br />
|-<br />
| Авторизация по логину и паролю<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | -<br />
| style="text-align:center" | -<br />
|-<br />
| Авторизация [https://developers.google.com/accounts/docs/OAuth2 OAuth2]<ref>Авторизация по Client ID и Client secret, полученным в [https://console.developers.google.com API Console].</ref><br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
|-<br />
! colspan=4 | Доступ к API<br />
|-<br />
| Доступ к [https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/ API базовых отчётов]<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
|-<br />
| Доступ к [https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/mcf/v3/ API отчётов<br />многоканальных последовательностей]<br />
| style="text-align:center" | -<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | -<br />
|-<br />
| Доступ к [https://developers.google.com/analytics/devguides/config/mgmt/v3/ API конфигурации]<ref>Информация по аккаунтам, профилям, представлениям, сегментам и целям.</ref><br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | -<br />
|-<br />
| Пакетная обработка запросов<ref>Pagination - получение данных, превышающих ограничения Google (1000 на один запрос) путем организации нескольких запросов.</ref><br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
|}<br />
<br />
Помимо технических различий пакеты различаются еще рядом параметров, в частности методологией организации кода, документированностью функций, общей дружелюбностью и простотой в использовании пакета. <br />
<br />
Так, пакет <code>RGoogleAnalytics</code> основан на использовании простых функции и S3-методов, но по внутренней организации похож на RC (Reference classes). Пакет <code>rga</code> целиком основан на использовании RC. Пакет <code>ganalytics</code> основан на использовании S4 классов и методов, что обеспечивает более точный контроль над вводимыми аргументами <ref>Получить обобщённое представление об принципах и реализации ООП в R можно [http://adv-r.had.co.nz/OO-essentials.html#rc здесь]</ref>. При определенных различиях в реализации доступа к GA API, все пакеты, тем не менее, основываются на функционале пакета <code>httr</code>.<br />
<br />
В плане подробности документации, бесспорно, выигрывает пакет <code>ganalytics</code>. Он обладает довольно подробным <code>README</code> файлом, расположенном на странице проекта [https://github.com/jdeboer/ganalytics ganalytics], и описывающим практически весь функционал пакета. Помимо этого, пакет также содержит полную документацию всех функций, которая поставляется вместе с пакетом. Пакет <code>rga</code> обладает <code>README</code> файлом, описывающем лишь основы работы с пакетом и не включает в себя описание ряда возможностей пакета. Справка по функциям, доступная при установке пакета, содержит только краткое описание процедуры получения доступа к GA API и описание структуры запроса к API. Другие полезные функции, в частности, получение списка доступных профилей GA-аккаунта, приходится искать вслепую. Документация пакета <code>RGoogleAnalytics</code> также имеет файл <code>README</code>, в котором пошагово описан процесс работы с пакетом, включающим весь функционал.<br />
<br />
В плане простоты использования, в свою очередь. лидирует пакет <code>rga</code>. В отличие от <code>ganalytics</code>, пакет <code>rga</code> позволяет указывать метрики, измерения, узкие сегменты и фильтры в виде аргументов сразу, в одной функции, что упрощает понимание структуры запроса и сегмента, и позволяет обрабатывать множество однотипных сегментов (например, страниц сайта) в цикле или <code>[a-z]pply</code>-функциях. Также <code>ganalytics</code> не имеет внутренних инструментов получения ID профилей, а их получение из web-интерфейса Google Analytics с последующей вставкой в запросы <code>ganalytics</code> трудоемко и, самое главное, неинтуитивно. <code>RGoogleAnalytics</code>, несмотря на достаточно подробную документацию и достаточный для полноценной работы функционал, обладает несколько непрозрачной и неочевидной структурой запросов к GA API.<br />
<br />
== Пакет <code>rga</code> ==<br />
<br />
=== Установка необходимых пакетов ===<br />
<br />
Устанавливаем и подключаем пакет {{r-package|devtools}}, для доступа к [https://github.com/ github] (требуется только в первый раз, для установки пакета {{r-package|rga}}):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install.packages("devtools")<br />
> library(devtools)</nowiki>}}<br />
<br />
Устанавливаем пакет <code>rga</code>:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_github("rga", "skardhamar")</nowiki>}}<br />
<br />
=== Организация доступа к API ===<br />
<br />
Загрузка пакета доступа к GA (требуется только в начале работы при запуске новой R-сессии):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> library(rga)</nowiki>}}<br />
<br />
Запрет верификации SSL-соединения (требуется только для ОС Windows, чтобы избежать ошибок при аутентификации):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> options(RCurlOptions = list(capath = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl"), ssl.verifypeer = FALSE))</nowiki>}}<br />
<br />
Для создания тоекна доступа потребуется переход в браузер, подтверждение доступа и копирование ключа в консоль. Опционально команда создает отдельный файл, который потом можно использовать для аутентификации без перехода в браузер<ref>Аргумент <code>where</code> с указанием пути и имени файла.</ref>.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", where = "ga.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Видим, что в директории проекта появился файл <code>ga.rga</code><ref>Можно указать любой удобный путь и имя файла.</ref>. Теперь при повторном использовании этой команды будет осуществляться проверка наличия файла <code>ga.rga</code> в рабочей директории и, если такой файл будет найден, то данные для аутентификации будут взяты из данного файла.<br />
<br />
Второй вариант аутентификации с созданием собственного клиента API и ключей доступа:<br />
<br />
# Необходимо создать проект на странице https://console.developers.google.com/project;<br />
# На вкладке APIs & auth на вкладке APIs надо активировать Analytics API, нажав на кнопку, где написано <code>OFF</code>.<br />
# Во вкладке APIs & auth перейти во вкладку Credentials, где выбрать Create new Client ID;<br />
# При создании Client ID выбрать APPLICATION TYPE: Installed application, INSTALLED APPLICATION TYPE: other, и нажать create;<br />
# В результате будет Client ID = и Client secret = ;<br />
# На вкладке Consent screen необходимо выбрать рабочий email и дать название приложению (Product name), сохранить;<br />
<br />
Получаем токен доступа (откроется браузер, где надо будет выбрать свой почтовый аккаунт и подтвердить вход в API, тогда выдадут код, который надо будет вставить в консоль):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", client.id = "", client.secret = "", where = "api.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>client.id</code> необходимо вставить сюда Client ID;<br />
* <code>client.secret</code> необходимо вставить сюда Client secret.<br />
<br />
После успешной аутентификации информацию о установленном подключении можно получить с помощью команды <code>ga$status()</code> или более подробную информацию <code>ga$show()</code>.<br />
<br />
=== Получение данных ===<br />
<br />
Получить информацию о классе <code>rga</code> можно с помощью функции <code>getRefClass()</code>:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> getRefClass(Class = "rga")<br />
Generator for class "rga":<br />
<br />
Class fields:<br />
<br />
Name: client.id client.secret where token<br />
Class: character character character list<br />
<br />
Class Methods: <br />
"callSuper", "copy", "explore", "export", "field", "getAccounts", "getClass", "getData", <br />
"getDataInBatches", "getDataInWalks", "getFirstDate", "getGoals", "getMCFData", <br />
"getMCFDataInBatches", "getMCFDataInWalks", "getProfiles", "getRefClass", "getSegments", <br />
"getToken", "getWebProperties", "import", "initFields", "initialize", "isToken", "isTokenExpired", <br />
"isWhere", "prepare", "processManagementData", "refreshToken", "setToken", "show", "status", <br />
"tokenExpiresIn", "trace", "untrace", "usingMethods"<br />
<br />
<br />
Reference Superclasses: <br />
"envRefClass"<br />
</nowiki>}}<br />
<br />
Получить информацию о всех методах, доступных для класса <code>rga</code> можно с помощью команды <code>rga$methods()</code>:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga$methods()<br />
[1] "callSuper" "copy" "explore" "export" "field" "getAccounts" <br />
[7] "getClass" "getData" "getDataInBatches" "getDataInWalks" "getFirstDate" "getGoals" <br />
[13] "getMCFData" "getMCFDataInBatches" "getMCFDataInWalks" "getMGMTData" "getProfiles" "getRefClass" <br />
[19] "getSegments" "getToken" "getWebProperties" "import" "initFields" "initialize" <br />
[25] "isToken" "isTokenExpired" "isWhere" "prepare" "refreshToken" "setToken" <br />
[31] "show" "status" "tokenExpiresIn" "trace" "untrace" "usingMethods" <br />
</nowiki>}}<br />
<br />
Наиболее полезными являются:<br />
<br />
* <code>getAccounts</code> - получение списка аккаунтов в, к которым пользователь имеет доступ;<br />
* <code>getData</code> - получение данных из GA API базового отчёта;<br />
* <code>getFirstDate</code> - получения даты начала сбора статистики для данного id;<br />
* <code>getGoals</code> - получение списка целей;<br />
* <code>getMCFData</code> - получение данных из GA API многоканальных последовательностей;<br />
* <code>getProfiles</code> - получение списка ресурсов и представлений сайтов, к которым пользователь имеет доступ<ref>Можно указать <code>accountId</code> (по умолчанию будет выведена информацию по всем аккаунтам).</ref>;<br />
* <code>getSegments</code> - получение списка сегментов;<br />
* <code>getToken</code> - получение токена дотупа;<br />
* <code>getWebProperties</code> - получение списка ресурсов, к которым пользователь имеет доступ<ref>Можно указать <code>accountId</code> (по умолчанию будет выведена информацию по всем аккаунтам).</ref>;<br />
* <code>refreshToken</code> - обновление токена доступа;<br />
* <code>show</code> - получение подробной информации о данных подключения к GA;<br />
* <code>status</code> - получение краткой информации о статусе подключения к GA;<br />
<br />
Получить справку по тому или иному методу можно с помощью команды <code>rga$help(topic)</code>, где вместо <code>topic</code> нужно подставить название интересующего метода:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga$help("getWebProperties")<br />
Call:<br />
$getWebProperties(accountId = , start = , max = )<br />
</nowiki>}}<br />
Вызов метода осуществляется аналогично доступу к элементам списка посредством оператора <code>$</code>. После создания объекта с помощью функции <code>rga.open()</code> к методам можно обратиться с помощью конструкции <code>object$methodName()</code>, где <code>object</code> - имя, которое было указано в качестве аргумента <code>instance</code> при вызове функции <code>rga.open()</code>, а <code>methodName()</code> - один из вышеперечисленных методов.<br />
<br />
Узнать какие аргументы, а также их значения по умолчанию, можно передать тому или иному методу можно узнать с помощью функции <code>args</code>. Например:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> args(ga$getData)<br />
function (ids, start.date = format(Sys.time(), "%Y-%m-%d"), end.date = format(Sys.time(), <br />
"%Y-%m-%d"), date.format = "%Y-%m-%d", metrics = "ga:users,ga:sessions,ga:pageviews", <br />
dimensions = "ga:date", sort = "", filters = "", segment = "", <br />
fields = "", start = 1, max, messages = TRUE, batch, walk = FALSE, <br />
output.raw, output.formats, return.url = FALSE, rbr = FALSE, <br />
envir = .GlobalEnv) <br />
NULL<br />
</nowiki>}}<br />
<br />
Пакет <code>rga</code> поддерживает работу как с [https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/ API отчётов], так и с [https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/mcf/v3/ API многоканальных последовательностей].<br />
<br />
Получения данных базовых отчётов:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga$getData(id, start.date, end.date, metrics, dimensions)</nowiki>}}<br />
<br />
Получение данных по многоканальным последовательностям можно получить через функцию <code>ga$getMCFData()</code>. Аргументы методов <code>getData</code> и <code>getMCFData</code> совпадают<ref>Отличием является содержание показателей и измерений.</ref>.<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов для метода <code>getData</code>:<br />
<br />
* <code>ids</code> - номер профиля, из которого нужно выгрузить данные;<br />
* <code>start.date</code> - символьная строка, которая задаёт стартовое время в формате <code>%Y-%m-%d</code><ref>Получить начальную дату сбора статистики в GA можно с помощью команды <code> ga$getFirstDate(id)</code>.</ref>;<br />
* <code>end.date</code> - символьная строка, которая задаёт конечное время в формате <code>%Y-%m-%d</code><ref>В данном случае используется функция <code>Sys.Date()</code>, которая выводит текущую дату.</ref>;<br />
* <code>date.format</code> - символьная строка, которая задаёт формат даты, который используется для преобразования дат, полученных в результате запроса (по умолчанию <code>%Y-%m-%d</code>);<br />
* <code>metrics</code> - символьная строка, которая определяет показатели (столбцы), которые будут входить в таблицу с данными (по умолчанию <code>"ga:visits"</code>)<ref>Можно использовать не больше 10 метрик одновременно.</ref>;<br />
* <code>dimensions</code> - символьная строка, которая определяет параметры (строки) таблицы, которые будут входить в таблицу с данными (по умолчанию <code>"ga:date"</code>)<ref>Можно использовать не больше 7 измерений одновременно.</ref>;<br />
* <code>segment</code> - символьная строка, которая определяет сегмент данных (как правило, страницы/разделы сайта);<br />
* <code>sort</code> - символьная строка, которая определяет, по какому из столбцов будет производиться сортировка данных в таблице<ref>Поддерживается как прямая, так и обратная сортировка</ref>;<br />
* <code>filters</code> - символьная строка, которая определяет фильтры, применяемые при отборе данных на стороне сервера (в определенной мере аналог сегментов);<br />
* <code>batch = TRUE</code> - позволяет преодолеть ограничение на количество возвращаемых строк при ответе сервера (необходимо, если предполагается, что строк может быть больше, чем 10000).<br />
* <code>walk = TRUE</code> - позволяет получить исходные, а не агрегированные данные.<br />
<br />
Аргументы <code>ids</code>, <code>start.date</code>, <code>end.date</code> и <code>metrics</code> являются обязательными для запроса к GA API. Прм этом функция <code>getData()</code> требует только <code>id</code> профиля, т.к. остальные аргументы имеют значения по умолчанию. Все аргументы метода <code>getData</code>, а также значения по умолчанию можно посмотреть с помощью команды <code>args(ga$getData)</code>.<br />
<br />
Детальную информацию можно найти на соответствующих страницах справочного руководства по GA API:<br />
<br />
* по параметрам запроса к API отчётов: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/reference<br />
* по параметрам запроса к API многоканальных последовательностей: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/mcf/v3/reference<br />
* по метрикам и измерениям базовых отчётов: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* по метрикам и измерениям многоканальных последовательностей: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/mcf/dimsmets/<br />
* по сегментам: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments<br />
<br />
Получить доступ к API GA можно также с помощью веб-сервисов Google по следующей ссылке: https://developers.google.com/apis-explorer/?hl=ru#p/analytics/v3/. Для получения данных необходимо авторизоваться и задать требуемые параметры для запроса к API.<br />
<br />
Пример сбора данных по выбранным метрикам и измерениям приведён ниже. <br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga.data <- ga$getData(ids = id,<br />
+ start.date = ga$getFirstDate(id), end.date = Sys.Date(),<br />
+ metrics = "ga:users,ga:sessions,ga:pageviews",<br />
+ dimensions = "ga:date", batch = TRUE)</nowiki>}}<br />
<br />
После получения данных мы можем работать с переменной <code>ga.data</code> как с обычной таблицей данных (<code>data.frame</code>). Таблица данных, полученныя на предыдущем этапе, выглядит следующим образом (значения для psylab.info):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> head(ga.data)<br />
date pageviews sessions users<br />
1 2014-03-19 9032 3651 3038<br />
2 2014-03-20 11914 5028 4037<br />
3 2014-03-21 10494 4388 3505<br />
4 2014-03-22 7173 3133 2445<br />
5 2014-03-23 8561 3676 2853<br />
6 2014-03-24 11919 5043 3989</nowiki>}}<br />
<br />
Структура таблицы имеют следующий вид:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> str(ga.data)<br />
'data.frame': 34 obs. of 4 variables:<br />
$ date : Date, format: "2014-03-19" "2014-03-20" "2014-03-21" "2014-03-22" ...<br />
$ pageviews: num 9032 11914 10494 7173 8561 ...<br />
$ sessions : num 3651 5028 4388 3133 3676 ...<br />
$ users : num 3038 4037 3505 2445 2853 ...</nowiki>}}<br />
<br />
== Примечания ==<br />
<br />
<references /><br />
<br />
== Ссылки ==<br />
<br />
* R Google Analytics: An easy API connector to Google Analytics in R - http://skardhamar.github.io/rga/<br />
* r-google-analytics: Google Analytics For The R Statistical Programming Language - https://code.google.com/p/r-google-analytics/<br />
* Google Analytics: Dimensions & Metrics Reference - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* Google Analytics Query Explorer 2 - https://ga-dev-tools.appspot.com/explorer/?csw=1<br />
* Google Analytics: Core Reporting API - Segments - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments<br />
* Google Analytics Core Reporting API Changelog: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/changelog<br />
<br />
== См. также ==<br />
<br />
* [[R:Google Analytics/Параметры и измерения|Google Analytics - Параметры и измерения]]<br />
* [[R:Google Analytics/Примеры|Примеры анализа данных Google Analytics в R]]<br />
<br />
[[Категория:R]]<br />
[[Категория:Веб-аналитика]]</div>Konhishttps://psylab.info/index.php?title=R:Google_Analytics&diff=9243R:Google Analytics2014-05-29T09:47:01Z<p>Konhis: /* Общее описание */</p>
<hr />
<div>{{CC-BY-4.0|author=авторами Филипп Управителев и Артём Клевцов}}<br />
<br />
{{Pkg-req-notice}}<br />
<br />
== Общее описание ==<br />
<br />
На данный момент, несмотря на все многообразие, в официальном репозитории CRAN нет пакетов для работы с API Google Analytics. Однако на сторонних ресурсах, тем не менее, можно обнаружить три рабочих решения: [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ <code>RGoogleAnalytics</code>], [http://skardhamar.github.io/rga/ <code>rga</code>] и [https://github.com/jdeboer/ganalytics <code>ganalytics</code>]. <ref>Пакеты <code>rga</code> и <code>ganalytics</code> в ближайшее время могут появиться и в CRAN, работы в этом направлении уже ведутся.</ref><br />
<br />
Сравнительная таблица пактов для работы с GA API:<br />
<br />
{| class="wikitable sortable" width="800px"<br />
! width="40%" | Параметры сравнения<br />
! width="20%" | [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ RGoogleAnalytics]<br />
! width="20%" | [https://github.com/skardhamar/rga rga]<br />
! width="20%" | [https://github.com/jdeboer/ganalytics ganalytics]<br />
|-<br />
! colspan=4 | Общая информация<br />
|-<br />
| Размещение<br />
| style="text-align:center" | [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ Google Code]<br />
| style="text-align:center" | [https://github.com/skardhamar/rga GitHub]<br />
| style="text-align:center" | [https://github.com/jdeboer/ganalytics GitHub]<br />
|-<br />
| Дата публикации<br />
| style="text-align:center" | 29.09.2010<br />
| style="text-align:center" | 27.11.2012<br />
| style="text-align:center" | 25.05.2013<br />
|-<br />
| Дата последней стабильной версии<br />
| style="text-align:center" | 9.09.2013<ref>В апреле 2014 были внесены значительные изменения в код проекта, но после их внесения стабильного выпуска пока нет.</ref><br />
| style="text-align:center" | 25.05.2014<ref>Дата последней правки на данный момент, т.к. релизы данного пакета отсутствуют.</ref><br />
| style="text-align:center" | 24.05.2014<ref>Дата последней правки на данный момент, т.к. релизы данного пакета отсутствуют.</ref><br />
|-<br />
| Лицензия<br />
| style="text-align:center" | Apache 2.0<br />
| style="text-align:center" | GPL<br />
| style="text-align:center" | MIT<br />
|-<br />
| Зависимости<br />
| style="text-align:center" | <code>RCurl</code>, <code>rjson</code>, <code>lubridate</code><br />
| style="text-align:center" | <code>RCurl</code>, <code>jsonlite</code>, <code>lubridate</code>, <code>httr</code><br />
| style="text-align:center" | <code>httr</code>, <code>plyr</code>, <code>stringr</code><br />
|-<br />
! colspan=4 | Авторизация<br />
|-<br />
| Авторизация по логину и паролю<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | -<br />
| style="text-align:center" | -<br />
|-<br />
| Авторизация [https://developers.google.com/accounts/docs/OAuth2 OAuth2]<ref>Авторизация по Client ID и Client secret, полученным в [https://console.developers.google.com API Console].</ref><br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
|-<br />
! colspan=4 | Доступ к API<br />
|-<br />
| Доступ к [https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/ API базовых отчётов]<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
|-<br />
| Доступ к [https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/mcf/v3/ API отчётов<br />многоканальных последовательностей]<br />
| style="text-align:center" | -<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | -<br />
|-<br />
| Доступ к [https://developers.google.com/analytics/devguides/config/mgmt/v3/ API конфигурации]<ref>Информация по аккаунтам, профилям, представлениям, сегментам и целям.</ref><br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | -<br />
|-<br />
| Пакетная обработка запросов<ref>Pagination - получение данных, превышающих ограничения Google (1000 на один запрос) путем организации нескольких запросов.</ref><br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
|}<br />
<br />
Помимо технических различий пакеты различаются еще рядом параметров, в частности методологией организации кода, документированностью функций, общей дружелюбностью и простотой в использовании пакета. <br />
<br />
Так, пакет <code>RGoogleAnalytics</code> основан на использовании простых функции и S3-методов, но по внутренней организации похож на RC (Reference classes). Пакет <code>rga</code> целиком основан на использовании RC. Пакет <code>ganalytics</code> основан на использовании S4 классов и методов, что обеспечивает более точный контроль над вводимыми аргументами <ref>Получить обобщённое представление об принципах и реализации ООП в R можно [http://adv-r.had.co.nz/OO-essentials.html#rc здесь]</ref>. При определенных различиях в реализации доступа к GA API, все пакеты, тем не менее, основываются на функционале пакета <code>httr</code>.<br />
<br />
В плане подробности документации, бесспорно, выигрывает пакет <code>ganalytics</code>. Он обладает довольно подробным <code>README</code> файлом, расположенном на странице проекта [https://github.com/jdeboer/ganalytics ganalytics], и описывающим практически весь функционал пакета. Помимо этого, пакет также содержит полную документацию всех функций, которая поставляется вместе с пакетом. Пакет <code>rga</code> обладает <code>README</code> файлом, описывающем лишь основы работы с пакетом и не включает в себя описание ряда возможностей пакета. Справка по функциям, доступная при установке пакета, содержит только краткое описание процедуры получения доступа к GA API и описание структуры запроса к API. Другие полезные функции, в частности, получение списка доступных профилей GA-аккаунта, приходится искать вслепую. Документация пакета <code>RGoogleAnalytics</code> также имеет файл <code>README</code>, в котором пошагово описан процесс работы с пакетом, включающим весь функционал.<br />
<br />
В плане простоты использования лидирует, несомненно, пакет <code>rga</code>. В отличие от <code>ganalytics</code>, пакет <code>rga</code> позволяет указывать метрики, измерения, узкие сегменты и фильтры в виде аргументов сразу, в одной функции, что упрощает понимание структуры запроса и сегмента, и позволяет обрабатывать множество однотипных сегментов (например, страниц сайта) в цикле или <code>[a-z]pply</code>-функциях. Также <code>ganalytics</code> не имеет внутренних инструментов получения ID-профилей, а их получение из web-интерфейса Google Analytics с последующей вставкой в запросы <code>ganalytics</code> трудоемко и, самое главное, неинтуитивно. <code>RGoogleAnalytics</code>, несмотря на достаточно подробную документацию и достаточный для полноценный работы функционал, обладает несколько непрозрачной и неочевидной структурой запросов к GA API.<br />
<br />
== Пакет <code>rga</code> ==<br />
<br />
=== Установка необходимых пакетов ===<br />
<br />
Устанавливаем и подключаем пакет {{r-package|devtools}}, для доступа к [https://github.com/ github] (требуется только в первый раз, для установки пакета {{r-package|rga}}):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install.packages("devtools")<br />
> library(devtools)</nowiki>}}<br />
<br />
Устанавливаем пакет <code>rga</code>:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_github("rga", "skardhamar")</nowiki>}}<br />
<br />
=== Организация доступа к API ===<br />
<br />
Загрузка пакета доступа к GA (требуется только в начале работы при запуске новой R-сессии):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> library(rga)</nowiki>}}<br />
<br />
Запрет верификации SSL-соединения (требуется только для ОС Windows, чтобы избежать ошибок при аутентификации):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> options(RCurlOptions = list(capath = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl"), ssl.verifypeer = FALSE))</nowiki>}}<br />
<br />
Для создания тоекна доступа потребуется переход в браузер, подтверждение доступа и копирование ключа в консоль. Опционально команда создает отдельный файл, который потом можно использовать для аутентификации без перехода в браузер<ref>Аргумент <code>where</code> с указанием пути и имени файла.</ref>.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", where = "ga.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Видим, что в директории проекта появился файл <code>ga.rga</code><ref>Можно указать любой удобный путь и имя файла.</ref>. Теперь при повторном использовании этой команды будет осуществляться проверка наличия файла <code>ga.rga</code> в рабочей директории и, если такой файл будет найден, то данные для аутентификации будут взяты из данного файла.<br />
<br />
Второй вариант аутентификации с созданием собственного клиента API и ключей доступа:<br />
<br />
# Необходимо создать проект на странице https://console.developers.google.com/project;<br />
# На вкладке APIs & auth на вкладке APIs надо активировать Analytics API, нажав на кнопку, где написано <code>OFF</code>.<br />
# Во вкладке APIs & auth перейти во вкладку Credentials, где выбрать Create new Client ID;<br />
# При создании Client ID выбрать APPLICATION TYPE: Installed application, INSTALLED APPLICATION TYPE: other, и нажать create;<br />
# В результате будет Client ID = и Client secret = ;<br />
# На вкладке Consent screen необходимо выбрать рабочий email и дать название приложению (Product name), сохранить;<br />
<br />
Получаем токен доступа (откроется браузер, где надо будет выбрать свой почтовый аккаунт и подтвердить вход в API, тогда выдадут код, который надо будет вставить в консоль):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", client.id = "", client.secret = "", where = "api.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>client.id</code> необходимо вставить сюда Client ID;<br />
* <code>client.secret</code> необходимо вставить сюда Client secret.<br />
<br />
После успешной аутентификации информацию о установленном подключении можно получить с помощью команды <code>ga$status()</code> или более подробную информацию <code>ga$show()</code>.<br />
<br />
=== Получение данных ===<br />
<br />
Получить информацию о классе <code>rga</code> можно с помощью функции <code>getRefClass()</code>:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> getRefClass(Class = "rga")<br />
Generator for class "rga":<br />
<br />
Class fields:<br />
<br />
Name: client.id client.secret where token<br />
Class: character character character list<br />
<br />
Class Methods: <br />
"callSuper", "copy", "explore", "export", "field", "getAccounts", "getClass", "getData", <br />
"getDataInBatches", "getDataInWalks", "getFirstDate", "getGoals", "getMCFData", <br />
"getMCFDataInBatches", "getMCFDataInWalks", "getProfiles", "getRefClass", "getSegments", <br />
"getToken", "getWebProperties", "import", "initFields", "initialize", "isToken", "isTokenExpired", <br />
"isWhere", "prepare", "processManagementData", "refreshToken", "setToken", "show", "status", <br />
"tokenExpiresIn", "trace", "untrace", "usingMethods"<br />
<br />
<br />
Reference Superclasses: <br />
"envRefClass"<br />
</nowiki>}}<br />
<br />
Получить информацию о всех методах, доступных для класса <code>rga</code> можно с помощью команды <code>rga$methods()</code>:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga$methods()<br />
[1] "callSuper" "copy" "explore" "export" "field" "getAccounts" <br />
[7] "getClass" "getData" "getDataInBatches" "getDataInWalks" "getFirstDate" "getGoals" <br />
[13] "getMCFData" "getMCFDataInBatches" "getMCFDataInWalks" "getMGMTData" "getProfiles" "getRefClass" <br />
[19] "getSegments" "getToken" "getWebProperties" "import" "initFields" "initialize" <br />
[25] "isToken" "isTokenExpired" "isWhere" "prepare" "refreshToken" "setToken" <br />
[31] "show" "status" "tokenExpiresIn" "trace" "untrace" "usingMethods" <br />
</nowiki>}}<br />
<br />
Наиболее полезными являются:<br />
<br />
* <code>getAccounts</code> - получение списка аккаунтов в, к которым пользователь имеет доступ;<br />
* <code>getData</code> - получение данных из GA API базового отчёта;<br />
* <code>getFirstDate</code> - получения даты начала сбора статистики для данного id;<br />
* <code>getGoals</code> - получение списка целей;<br />
* <code>getMCFData</code> - получение данных из GA API многоканальных последовательностей;<br />
* <code>getProfiles</code> - получение списка ресурсов и представлений сайтов, к которым пользователь имеет доступ<ref>Можно указать <code>accountId</code> (по умолчанию будет выведена информацию по всем аккаунтам).</ref>;<br />
* <code>getSegments</code> - получение списка сегментов;<br />
* <code>getToken</code> - получение токена дотупа;<br />
* <code>getWebProperties</code> - получение списка ресурсов, к которым пользователь имеет доступ<ref>Можно указать <code>accountId</code> (по умолчанию будет выведена информацию по всем аккаунтам).</ref>;<br />
* <code>refreshToken</code> - обновление токена доступа;<br />
* <code>show</code> - получение подробной информации о данных подключения к GA;<br />
* <code>status</code> - получение краткой информации о статусе подключения к GA;<br />
<br />
Получить справку по тому или иному методу можно с помощью команды <code>rga$help(topic)</code>, где вместо <code>topic</code> нужно подставить название интересующего метода:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga$help("getWebProperties")<br />
Call:<br />
$getWebProperties(accountId = , start = , max = )<br />
</nowiki>}}<br />
Вызов метода осуществляется аналогично доступу к элементам списка посредством оператора <code>$</code>. После создания объекта с помощью функции <code>rga.open()</code> к методам можно обратиться с помощью конструкции <code>object$methodName()</code>, где <code>object</code> - имя, которое было указано в качестве аргумента <code>instance</code> при вызове функции <code>rga.open()</code>, а <code>methodName()</code> - один из вышеперечисленных методов.<br />
<br />
Узнать какие аргументы, а также их значения по умолчанию, можно передать тому или иному методу можно узнать с помощью функции <code>args</code>. Например:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> args(ga$getData)<br />
function (ids, start.date = format(Sys.time(), "%Y-%m-%d"), end.date = format(Sys.time(), <br />
"%Y-%m-%d"), date.format = "%Y-%m-%d", metrics = "ga:users,ga:sessions,ga:pageviews", <br />
dimensions = "ga:date", sort = "", filters = "", segment = "", <br />
fields = "", start = 1, max, messages = TRUE, batch, walk = FALSE, <br />
output.raw, output.formats, return.url = FALSE, rbr = FALSE, <br />
envir = .GlobalEnv) <br />
NULL<br />
</nowiki>}}<br />
<br />
Пакет <code>rga</code> поддерживает работу как с [https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/ API отчётов], так и с [https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/mcf/v3/ API многоканальных последовательностей].<br />
<br />
Получения данных базовых отчётов:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga$getData(id, start.date, end.date, metrics, dimensions)</nowiki>}}<br />
<br />
Получение данных по многоканальным последовательностям можно получить через функцию <code>ga$getMCFData()</code>. Аргументы методов <code>getData</code> и <code>getMCFData</code> совпадают<ref>Отличием является содержание показателей и измерений.</ref>.<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов для метода <code>getData</code>:<br />
<br />
* <code>ids</code> - номер профиля, из которого нужно выгрузить данные;<br />
* <code>start.date</code> - символьная строка, которая задаёт стартовое время в формате <code>%Y-%m-%d</code><ref>Получить начальную дату сбора статистики в GA можно с помощью команды <code> ga$getFirstDate(id)</code>.</ref>;<br />
* <code>end.date</code> - символьная строка, которая задаёт конечное время в формате <code>%Y-%m-%d</code><ref>В данном случае используется функция <code>Sys.Date()</code>, которая выводит текущую дату.</ref>;<br />
* <code>date.format</code> - символьная строка, которая задаёт формат даты, который используется для преобразования дат, полученных в результате запроса (по умолчанию <code>%Y-%m-%d</code>);<br />
* <code>metrics</code> - символьная строка, которая определяет показатели (столбцы), которые будут входить в таблицу с данными (по умолчанию <code>"ga:visits"</code>)<ref>Можно использовать не больше 10 метрик одновременно.</ref>;<br />
* <code>dimensions</code> - символьная строка, которая определяет параметры (строки) таблицы, которые будут входить в таблицу с данными (по умолчанию <code>"ga:date"</code>)<ref>Можно использовать не больше 7 измерений одновременно.</ref>;<br />
* <code>segment</code> - символьная строка, которая определяет сегмент данных (как правило, страницы/разделы сайта);<br />
* <code>sort</code> - символьная строка, которая определяет, по какому из столбцов будет производиться сортировка данных в таблице<ref>Поддерживается как прямая, так и обратная сортировка</ref>;<br />
* <code>filters</code> - символьная строка, которая определяет фильтры, применяемые при отборе данных на стороне сервера (в определенной мере аналог сегментов);<br />
* <code>batch = TRUE</code> - позволяет преодолеть ограничение на количество возвращаемых строк при ответе сервера (необходимо, если предполагается, что строк может быть больше, чем 10000).<br />
* <code>walk = TRUE</code> - позволяет получить исходные, а не агрегированные данные.<br />
<br />
Аргументы <code>ids</code>, <code>start.date</code>, <code>end.date</code> и <code>metrics</code> являются обязательными для запроса к GA API. Прм этом функция <code>getData()</code> требует только <code>id</code> профиля, т.к. остальные аргументы имеют значения по умолчанию. Все аргументы метода <code>getData</code>, а также значения по умолчанию можно посмотреть с помощью команды <code>args(ga$getData)</code>.<br />
<br />
Детальную информацию можно найти на соответствующих страницах справочного руководства по GA API:<br />
<br />
* по параметрам запроса к API отчётов: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/reference<br />
* по параметрам запроса к API многоканальных последовательностей: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/mcf/v3/reference<br />
* по метрикам и измерениям базовых отчётов: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* по метрикам и измерениям многоканальных последовательностей: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/mcf/dimsmets/<br />
* по сегментам: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments<br />
<br />
Получить доступ к API GA можно также с помощью веб-сервисов Google по следующей ссылке: https://developers.google.com/apis-explorer/?hl=ru#p/analytics/v3/. Для получения данных необходимо авторизоваться и задать требуемые параметры для запроса к API.<br />
<br />
Пример сбора данных по выбранным метрикам и измерениям приведён ниже. <br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga.data <- ga$getData(ids = id,<br />
+ start.date = ga$getFirstDate(id), end.date = Sys.Date(),<br />
+ metrics = "ga:users,ga:sessions,ga:pageviews",<br />
+ dimensions = "ga:date", batch = TRUE)</nowiki>}}<br />
<br />
После получения данных мы можем работать с переменной <code>ga.data</code> как с обычной таблицей данных (<code>data.frame</code>). Таблица данных, полученныя на предыдущем этапе, выглядит следующим образом (значения для psylab.info):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> head(ga.data)<br />
date pageviews sessions users<br />
1 2014-03-19 9032 3651 3038<br />
2 2014-03-20 11914 5028 4037<br />
3 2014-03-21 10494 4388 3505<br />
4 2014-03-22 7173 3133 2445<br />
5 2014-03-23 8561 3676 2853<br />
6 2014-03-24 11919 5043 3989</nowiki>}}<br />
<br />
Структура таблицы имеют следующий вид:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> str(ga.data)<br />
'data.frame': 34 obs. of 4 variables:<br />
$ date : Date, format: "2014-03-19" "2014-03-20" "2014-03-21" "2014-03-22" ...<br />
$ pageviews: num 9032 11914 10494 7173 8561 ...<br />
$ sessions : num 3651 5028 4388 3133 3676 ...<br />
$ users : num 3038 4037 3505 2445 2853 ...</nowiki>}}<br />
<br />
== Примечания ==<br />
<br />
<references /><br />
<br />
== Ссылки ==<br />
<br />
* R Google Analytics: An easy API connector to Google Analytics in R - http://skardhamar.github.io/rga/<br />
* r-google-analytics: Google Analytics For The R Statistical Programming Language - https://code.google.com/p/r-google-analytics/<br />
* Google Analytics: Dimensions & Metrics Reference - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* Google Analytics Query Explorer 2 - https://ga-dev-tools.appspot.com/explorer/?csw=1<br />
* Google Analytics: Core Reporting API - Segments - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments<br />
* Google Analytics Core Reporting API Changelog: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/changelog<br />
<br />
== См. также ==<br />
<br />
* [[R:Google Analytics/Параметры и измерения|Google Analytics - Параметры и измерения]]<br />
* [[R:Google Analytics/Примеры|Примеры анализа данных Google Analytics в R]]<br />
<br />
[[Категория:R]]<br />
[[Категория:Веб-аналитика]]</div>Konhishttps://psylab.info/index.php?title=R:Google_Analytics&diff=9242R:Google Analytics2014-05-29T09:45:49Z<p>Konhis: /* Общее описание */</p>
<hr />
<div>{{CC-BY-4.0|author=авторами Филипп Управителев и Артём Клевцов}}<br />
<br />
{{Pkg-req-notice}}<br />
<br />
== Общее описание ==<br />
<br />
На данный момент, несмотря на все многообразие, в официальном репозитории CRAN нет пакетов для работы с API Google Analytics. Однако на сторонних ресурсах, тем не менее, можно обнаружить три рабочих решения: [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ <code>RGoogleAnalytics</code>], [http://skardhamar.github.io/rga/ <code>rga</code>] и [https://github.com/jdeboer/ganalytics <code>ganalytics</code>]. <ref>Пакеты <code>rga</code> и <code>ganalytics</code> в ближайшее время могут появиться и в CRAN, работы в этом направлении уже ведутся.</ref><br />
<br />
Сравнительная таблица пактов для работы с GA API:<br />
<br />
{| class="wikitable sortable" width="800px"<br />
! width="40%" | Параметры сравнения<br />
! width="20%" | [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ RGoogleAnalytics]<br />
! width="20%" | [https://github.com/skardhamar/rga rga]<br />
! width="20%" | [https://github.com/jdeboer/ganalytics ganalytics]<br />
|-<br />
! colspan=4 | Общая информация<br />
|-<br />
| Размещение<br />
| style="text-align:center" | [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ Google Code]<br />
| style="text-align:center" | [https://github.com/skardhamar/rga GitHub]<br />
| style="text-align:center" | [https://github.com/jdeboer/ganalytics GitHub]<br />
|-<br />
| Дата публикации<br />
| style="text-align:center" | 29.09.2010<br />
| style="text-align:center" | 27.11.2012<br />
| style="text-align:center" | 25.05.2013<br />
|-<br />
| Дата последней стабильной версии<br />
| style="text-align:center" | 9.09.2013<ref>В апреле 2014 были внесены значительные изменения в код проекта, но после их внесения стабильного выпуска пока нет.</ref><br />
| style="text-align:center" | 25.05.2014<ref>Дата последней правки на данный момент, т.к. релизы данного пакета отсутствуют.</ref><br />
| style="text-align:center" | 24.05.2014<ref>Дата последней правки на данный момент, т.к. релизы данного пакета отсутствуют.</ref><br />
|-<br />
| Лицензия<br />
| style="text-align:center" | Apache 2.0<br />
| style="text-align:center" | GPL<br />
| style="text-align:center" | MIT<br />
|-<br />
| Зависимости<br />
| style="text-align:center" | <code>RCurl</code>, <code>rjson</code>, <code>lubridate</code><br />
| style="text-align:center" | <code>RCurl</code>, <code>jsonlite</code>, <code>lubridate</code>, <code>httr</code><br />
| style="text-align:center" | <code>httr</code>, <code>plyr</code>, <code>stringr</code><br />
|-<br />
! colspan=4 | Авторизация<br />
|-<br />
| Авторизация по логину и паролю<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | -<br />
| style="text-align:center" | -<br />
|-<br />
| Авторизация [https://developers.google.com/accounts/docs/OAuth2 OAuth2]<ref>Авторизация по Client ID и Client secret, полученным в [https://console.developers.google.com API Console].</ref><br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
|-<br />
! colspan=4 | Доступ к API<br />
|-<br />
| Доступ к [https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/ API базовых отчётов]<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
|-<br />
| Доступ к [https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/mcf/v3/ API отчётов<br />многоканальных последовательностей]<br />
| style="text-align:center" | -<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | -<br />
|-<br />
| Доступ к [https://developers.google.com/analytics/devguides/config/mgmt/v3/ API конфигурации]<ref>Информация по аккаунтам, профилям, представлениям, сегментам и целям.</ref><br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | -<br />
|-<br />
| Пакетная обработка запросов<ref>Pagination - получение данных, превышающих ограничения Google (1000 на один запрос) путем организации нескольких запросов.</ref><br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
|}<br />
<br />
Помимо технических различий пакеты различаются еще рядом параметров, в частности методологией организации кода, документированностью функций, общей дружелюбностью и простотой в использовании пакета. <br />
<br />
Так, пакет <code>RGoogleAnalytics</code> основан на использовании простых функции и S3-методов, но по внутренней организации похож на RC (Reference classes). Пакет <code>rga</code> целиком основан на использовании RC. <code>ganalytics</code> основан на использовании S4 классов и методов, что обеспечивает более точный контроль над вводимыми аргументами. Получить обобщённое представление об принципах и реализации ООП в R можно [http://adv-r.had.co.nz/OO-essentials.html#rc здесь]. При определенных различиях в реализации доступа к GA API, все пакеты, тем не менее, основываются на функционале пакета <code>httr</code>.<br />
<br />
В плане подробности документации, бесспорно, выигрывает пакет <code>ganalytics</code>. Он обладает довольно подробным <code>README</code> файлом, расположенном на странице проекта [https://github.com/jdeboer/ganalytics ganalytics], и описывающим практически весь функционал пакета. Помимо этого, пакет также содержит полную документацию всех функций, которая поставляется вместе с пакетом. Пакет <code>rga</code> обладает <code>README</code> файлом, описывающем лишь основы работы с пакетом и не включает в себя описание ряда возможностей пакета. Справка по функциям, доступная при установке пакета, содержит только краткое описание процедуры получения доступа к GA API и описание структуры запроса к API. Другие полезные функции, в частности, получение списка доступных профилей GA-аккаунта, приходится искать вслепую. Документация пакета <code>RGoogleAnalytics</code> также имеет файл <code>README</code>, в котором пошагово описан процесс работы с пакетом, включающим весь функционал.<br />
<br />
В плане простоты использования лидирует, несомненно, пакет <code>rga</code>. В отличие от <code>ganalytics</code>, пакет <code>rga</code> позволяет указывать метрики, измерения, узкие сегменты и фильтры в виде аргументов сразу, в одной функции, что упрощает понимание структуры запроса и сегмента, и позволяет обрабатывать множество однотипных сегментов (например, страниц сайта) в цикле или <code>[a-z]pply</code>-функциях. Также <code>ganalytics</code> не имеет внутренних инструментов получения ID-профилей, а их получение из web-интерфейса Google Analytics с последующей вставкой в запросы <code>ganalytics</code> трудоемко и, самое главное, неинтуитивно. <code>RGoogleAnalytics</code>, несмотря на достаточно подробную документацию и достаточный для полноценный работы функционал, обладает несколько непрозрачной и неочевидной структурой запросов к GA API.<br />
<br />
== Пакет <code>rga</code> ==<br />
<br />
=== Установка необходимых пакетов ===<br />
<br />
Устанавливаем и подключаем пакет {{r-package|devtools}}, для доступа к [https://github.com/ github] (требуется только в первый раз, для установки пакета {{r-package|rga}}):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install.packages("devtools")<br />
> library(devtools)</nowiki>}}<br />
<br />
Устанавливаем пакет <code>rga</code>:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_github("rga", "skardhamar")</nowiki>}}<br />
<br />
=== Организация доступа к API ===<br />
<br />
Загрузка пакета доступа к GA (требуется только в начале работы при запуске новой R-сессии):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> library(rga)</nowiki>}}<br />
<br />
Запрет верификации SSL-соединения (требуется только для ОС Windows, чтобы избежать ошибок при аутентификации):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> options(RCurlOptions = list(capath = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl"), ssl.verifypeer = FALSE))</nowiki>}}<br />
<br />
Для создания тоекна доступа потребуется переход в браузер, подтверждение доступа и копирование ключа в консоль. Опционально команда создает отдельный файл, который потом можно использовать для аутентификации без перехода в браузер<ref>Аргумент <code>where</code> с указанием пути и имени файла.</ref>.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", where = "ga.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Видим, что в директории проекта появился файл <code>ga.rga</code><ref>Можно указать любой удобный путь и имя файла.</ref>. Теперь при повторном использовании этой команды будет осуществляться проверка наличия файла <code>ga.rga</code> в рабочей директории и, если такой файл будет найден, то данные для аутентификации будут взяты из данного файла.<br />
<br />
Второй вариант аутентификации с созданием собственного клиента API и ключей доступа:<br />
<br />
# Необходимо создать проект на странице https://console.developers.google.com/project;<br />
# На вкладке APIs & auth на вкладке APIs надо активировать Analytics API, нажав на кнопку, где написано <code>OFF</code>.<br />
# Во вкладке APIs & auth перейти во вкладку Credentials, где выбрать Create new Client ID;<br />
# При создании Client ID выбрать APPLICATION TYPE: Installed application, INSTALLED APPLICATION TYPE: other, и нажать create;<br />
# В результате будет Client ID = и Client secret = ;<br />
# На вкладке Consent screen необходимо выбрать рабочий email и дать название приложению (Product name), сохранить;<br />
<br />
Получаем токен доступа (откроется браузер, где надо будет выбрать свой почтовый аккаунт и подтвердить вход в API, тогда выдадут код, который надо будет вставить в консоль):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", client.id = "", client.secret = "", where = "api.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>client.id</code> необходимо вставить сюда Client ID;<br />
* <code>client.secret</code> необходимо вставить сюда Client secret.<br />
<br />
После успешной аутентификации информацию о установленном подключении можно получить с помощью команды <code>ga$status()</code> или более подробную информацию <code>ga$show()</code>.<br />
<br />
=== Получение данных ===<br />
<br />
Получить информацию о классе <code>rga</code> можно с помощью функции <code>getRefClass()</code>:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> getRefClass(Class = "rga")<br />
Generator for class "rga":<br />
<br />
Class fields:<br />
<br />
Name: client.id client.secret where token<br />
Class: character character character list<br />
<br />
Class Methods: <br />
"callSuper", "copy", "explore", "export", "field", "getAccounts", "getClass", "getData", <br />
"getDataInBatches", "getDataInWalks", "getFirstDate", "getGoals", "getMCFData", <br />
"getMCFDataInBatches", "getMCFDataInWalks", "getProfiles", "getRefClass", "getSegments", <br />
"getToken", "getWebProperties", "import", "initFields", "initialize", "isToken", "isTokenExpired", <br />
"isWhere", "prepare", "processManagementData", "refreshToken", "setToken", "show", "status", <br />
"tokenExpiresIn", "trace", "untrace", "usingMethods"<br />
<br />
<br />
Reference Superclasses: <br />
"envRefClass"<br />
</nowiki>}}<br />
<br />
Получить информацию о всех методах, доступных для класса <code>rga</code> можно с помощью команды <code>rga$methods()</code>:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga$methods()<br />
[1] "callSuper" "copy" "explore" "export" "field" "getAccounts" <br />
[7] "getClass" "getData" "getDataInBatches" "getDataInWalks" "getFirstDate" "getGoals" <br />
[13] "getMCFData" "getMCFDataInBatches" "getMCFDataInWalks" "getMGMTData" "getProfiles" "getRefClass" <br />
[19] "getSegments" "getToken" "getWebProperties" "import" "initFields" "initialize" <br />
[25] "isToken" "isTokenExpired" "isWhere" "prepare" "refreshToken" "setToken" <br />
[31] "show" "status" "tokenExpiresIn" "trace" "untrace" "usingMethods" <br />
</nowiki>}}<br />
<br />
Наиболее полезными являются:<br />
<br />
* <code>getAccounts</code> - получение списка аккаунтов в, к которым пользователь имеет доступ;<br />
* <code>getData</code> - получение данных из GA API базового отчёта;<br />
* <code>getFirstDate</code> - получения даты начала сбора статистики для данного id;<br />
* <code>getGoals</code> - получение списка целей;<br />
* <code>getMCFData</code> - получение данных из GA API многоканальных последовательностей;<br />
* <code>getProfiles</code> - получение списка ресурсов и представлений сайтов, к которым пользователь имеет доступ<ref>Можно указать <code>accountId</code> (по умолчанию будет выведена информацию по всем аккаунтам).</ref>;<br />
* <code>getSegments</code> - получение списка сегментов;<br />
* <code>getToken</code> - получение токена дотупа;<br />
* <code>getWebProperties</code> - получение списка ресурсов, к которым пользователь имеет доступ<ref>Можно указать <code>accountId</code> (по умолчанию будет выведена информацию по всем аккаунтам).</ref>;<br />
* <code>refreshToken</code> - обновление токена доступа;<br />
* <code>show</code> - получение подробной информации о данных подключения к GA;<br />
* <code>status</code> - получение краткой информации о статусе подключения к GA;<br />
<br />
Получить справку по тому или иному методу можно с помощью команды <code>rga$help(topic)</code>, где вместо <code>topic</code> нужно подставить название интересующего метода:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga$help("getWebProperties")<br />
Call:<br />
$getWebProperties(accountId = , start = , max = )<br />
</nowiki>}}<br />
Вызов метода осуществляется аналогично доступу к элементам списка посредством оператора <code>$</code>. После создания объекта с помощью функции <code>rga.open()</code> к методам можно обратиться с помощью конструкции <code>object$methodName()</code>, где <code>object</code> - имя, которое было указано в качестве аргумента <code>instance</code> при вызове функции <code>rga.open()</code>, а <code>methodName()</code> - один из вышеперечисленных методов.<br />
<br />
Узнать какие аргументы, а также их значения по умолчанию, можно передать тому или иному методу можно узнать с помощью функции <code>args</code>. Например:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> args(ga$getData)<br />
function (ids, start.date = format(Sys.time(), "%Y-%m-%d"), end.date = format(Sys.time(), <br />
"%Y-%m-%d"), date.format = "%Y-%m-%d", metrics = "ga:users,ga:sessions,ga:pageviews", <br />
dimensions = "ga:date", sort = "", filters = "", segment = "", <br />
fields = "", start = 1, max, messages = TRUE, batch, walk = FALSE, <br />
output.raw, output.formats, return.url = FALSE, rbr = FALSE, <br />
envir = .GlobalEnv) <br />
NULL<br />
</nowiki>}}<br />
<br />
Пакет <code>rga</code> поддерживает работу как с [https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/ API отчётов], так и с [https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/mcf/v3/ API многоканальных последовательностей].<br />
<br />
Получения данных базовых отчётов:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga$getData(id, start.date, end.date, metrics, dimensions)</nowiki>}}<br />
<br />
Получение данных по многоканальным последовательностям можно получить через функцию <code>ga$getMCFData()</code>. Аргументы методов <code>getData</code> и <code>getMCFData</code> совпадают<ref>Отличием является содержание показателей и измерений.</ref>.<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов для метода <code>getData</code>:<br />
<br />
* <code>ids</code> - номер профиля, из которого нужно выгрузить данные;<br />
* <code>start.date</code> - символьная строка, которая задаёт стартовое время в формате <code>%Y-%m-%d</code><ref>Получить начальную дату сбора статистики в GA можно с помощью команды <code> ga$getFirstDate(id)</code>.</ref>;<br />
* <code>end.date</code> - символьная строка, которая задаёт конечное время в формате <code>%Y-%m-%d</code><ref>В данном случае используется функция <code>Sys.Date()</code>, которая выводит текущую дату.</ref>;<br />
* <code>date.format</code> - символьная строка, которая задаёт формат даты, который используется для преобразования дат, полученных в результате запроса (по умолчанию <code>%Y-%m-%d</code>);<br />
* <code>metrics</code> - символьная строка, которая определяет показатели (столбцы), которые будут входить в таблицу с данными (по умолчанию <code>"ga:visits"</code>)<ref>Можно использовать не больше 10 метрик одновременно.</ref>;<br />
* <code>dimensions</code> - символьная строка, которая определяет параметры (строки) таблицы, которые будут входить в таблицу с данными (по умолчанию <code>"ga:date"</code>)<ref>Можно использовать не больше 7 измерений одновременно.</ref>;<br />
* <code>segment</code> - символьная строка, которая определяет сегмент данных (как правило, страницы/разделы сайта);<br />
* <code>sort</code> - символьная строка, которая определяет, по какому из столбцов будет производиться сортировка данных в таблице<ref>Поддерживается как прямая, так и обратная сортировка</ref>;<br />
* <code>filters</code> - символьная строка, которая определяет фильтры, применяемые при отборе данных на стороне сервера (в определенной мере аналог сегментов);<br />
* <code>batch = TRUE</code> - позволяет преодолеть ограничение на количество возвращаемых строк при ответе сервера (необходимо, если предполагается, что строк может быть больше, чем 10000).<br />
* <code>walk = TRUE</code> - позволяет получить исходные, а не агрегированные данные.<br />
<br />
Аргументы <code>ids</code>, <code>start.date</code>, <code>end.date</code> и <code>metrics</code> являются обязательными для запроса к GA API. Прм этом функция <code>getData()</code> требует только <code>id</code> профиля, т.к. остальные аргументы имеют значения по умолчанию. Все аргументы метода <code>getData</code>, а также значения по умолчанию можно посмотреть с помощью команды <code>args(ga$getData)</code>.<br />
<br />
Детальную информацию можно найти на соответствующих страницах справочного руководства по GA API:<br />
<br />
* по параметрам запроса к API отчётов: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/reference<br />
* по параметрам запроса к API многоканальных последовательностей: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/mcf/v3/reference<br />
* по метрикам и измерениям базовых отчётов: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* по метрикам и измерениям многоканальных последовательностей: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/mcf/dimsmets/<br />
* по сегментам: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments<br />
<br />
Получить доступ к API GA можно также с помощью веб-сервисов Google по следующей ссылке: https://developers.google.com/apis-explorer/?hl=ru#p/analytics/v3/. Для получения данных необходимо авторизоваться и задать требуемые параметры для запроса к API.<br />
<br />
Пример сбора данных по выбранным метрикам и измерениям приведён ниже. <br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga.data <- ga$getData(ids = id,<br />
+ start.date = ga$getFirstDate(id), end.date = Sys.Date(),<br />
+ metrics = "ga:users,ga:sessions,ga:pageviews",<br />
+ dimensions = "ga:date", batch = TRUE)</nowiki>}}<br />
<br />
После получения данных мы можем работать с переменной <code>ga.data</code> как с обычной таблицей данных (<code>data.frame</code>). Таблица данных, полученныя на предыдущем этапе, выглядит следующим образом (значения для psylab.info):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> head(ga.data)<br />
date pageviews sessions users<br />
1 2014-03-19 9032 3651 3038<br />
2 2014-03-20 11914 5028 4037<br />
3 2014-03-21 10494 4388 3505<br />
4 2014-03-22 7173 3133 2445<br />
5 2014-03-23 8561 3676 2853<br />
6 2014-03-24 11919 5043 3989</nowiki>}}<br />
<br />
Структура таблицы имеют следующий вид:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> str(ga.data)<br />
'data.frame': 34 obs. of 4 variables:<br />
$ date : Date, format: "2014-03-19" "2014-03-20" "2014-03-21" "2014-03-22" ...<br />
$ pageviews: num 9032 11914 10494 7173 8561 ...<br />
$ sessions : num 3651 5028 4388 3133 3676 ...<br />
$ users : num 3038 4037 3505 2445 2853 ...</nowiki>}}<br />
<br />
== Примечания ==<br />
<br />
<references /><br />
<br />
== Ссылки ==<br />
<br />
* R Google Analytics: An easy API connector to Google Analytics in R - http://skardhamar.github.io/rga/<br />
* r-google-analytics: Google Analytics For The R Statistical Programming Language - https://code.google.com/p/r-google-analytics/<br />
* Google Analytics: Dimensions & Metrics Reference - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* Google Analytics Query Explorer 2 - https://ga-dev-tools.appspot.com/explorer/?csw=1<br />
* Google Analytics: Core Reporting API - Segments - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments<br />
* Google Analytics Core Reporting API Changelog: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/changelog<br />
<br />
== См. также ==<br />
<br />
* [[R:Google Analytics/Параметры и измерения|Google Analytics - Параметры и измерения]]<br />
* [[R:Google Analytics/Примеры|Примеры анализа данных Google Analytics в R]]<br />
<br />
[[Категория:R]]<br />
[[Категория:Веб-аналитика]]</div>Konhishttps://psylab.info/index.php?title=R:Google_Analytics&diff=9241R:Google Analytics2014-05-29T08:31:51Z<p>Konhis: /* Общее описание */</p>
<hr />
<div>{{CC-BY-4.0|author=авторами Филипп Управителев и Артём Клевцов}}<br />
<br />
{{Pkg-req-notice}}<br />
<br />
== Общее описание ==<br />
<br />
На данный момент, несмотря на все многообразие, в официальном репозитории CRAN нет пакетов для работы с API Google Analytics. Однако на сторонних ресурсах, тем не менее, можно обнаружить три рабочих решения: [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ <code>RGoogleAnalytics</code>], [http://skardhamar.github.io/rga/ <code>rga</code>] и [https://github.com/jdeboer/ganalytics <code>ganalytics</code>]. <ref>Пакеты <code>rga</code> и <code>ganalytics</code> в ближайшее время могут появиться и в CRAN, работы в этом направлении уже ведутся.</ref><br />
<br />
Сравнительная таблица пактов для работы с GA API:<br />
<br />
{| class="wikitable sortable" width="800px"<br />
! width="40%" | Параметры сравнения<br />
! width="20%" | [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ RGoogleAnalytics]<br />
! width="20%" | [https://github.com/skardhamar/rga rga]<br />
! width="20%" | [https://github.com/jdeboer/ganalytics ganalytics]<br />
|-<br />
! colspan=4 | Общая информация<br />
|-<br />
| Размещение<br />
| style="text-align:center" | [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ Google Code]<br />
| style="text-align:center" | [https://github.com/skardhamar/rga GitHub]<br />
| style="text-align:center" | [https://github.com/jdeboer/ganalytics GitHub]<br />
|-<br />
| Дата публикации<br />
| style="text-align:center" | 29.09.2010<br />
| style="text-align:center" | 27.11.2012<br />
| style="text-align:center" | 25.05.2013<br />
|-<br />
| Дата последней стабильной версии<br />
| style="text-align:center" | 9.09.2013<ref>В апреле 2014 были внесены значительные изменения в код проекта, но после их внесения стабильного выпуска пока нет.</ref><br />
| style="text-align:center" | 25.05.2014<ref>Дата последней правки на данный момент, т.к. релизы данного пакета отсутствуют.</ref><br />
| style="text-align:center" | 24.05.2014<ref>Дата последней правки на данный момент, т.к. релизы данного пакета отсутствуют.</ref><br />
|-<br />
| Лицензия<br />
| style="text-align:center" | Apache 2.0<br />
| style="text-align:center" | GPL<br />
| style="text-align:center" | MIT<br />
|-<br />
| Зависимости<br />
| style="text-align:center" | <code>RCurl</code>, <code>rjson</code>, <code>lubridate</code><br />
| style="text-align:center" | <code>RCurl</code>, <code>jsonlite</code>, <code>lubridate</code>, <code>httr</code><br />
| style="text-align:center" | <code>httr</code>, <code>plyr</code>, <code>stringr</code><br />
|-<br />
! colspan=4 | Авторизация<br />
|-<br />
| Авторизация по логину и паролю<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | -<br />
| style="text-align:center" | -<br />
|-<br />
| Авторизация [https://developers.google.com/accounts/docs/OAuth2 OAuth2]<ref>Авторизация по Client ID и Client secret, полученным в [https://console.developers.google.com API Console].</ref><br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
|-<br />
! colspan=4 | Доступ к API<br />
|-<br />
| Доступ к [https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/ API базовых отчётов]<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
|-<br />
| Доступ к [https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/mcf/v3/ API отчётов<br />многоканальных последовательностей]<br />
| style="text-align:center" | -<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | -<br />
|-<br />
| Доступ к [https://developers.google.com/analytics/devguides/config/mgmt/v3/ API конфигурации]<ref>Информация по аккаунтам, профилям, представлениям, сегментам и целям.</ref><br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | -<br />
|-<br />
| Пакетная обработка запросов<ref>Pagination - получение данных, превышающих ограничения Google (1000 на один запрос) путем организации нескольких запросов.</ref><br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
| style="text-align:center" | +<br />
|}<br />
<br />
С точки зрения внутренней организации кода пакеты можно охарактеризовать следующим образом. <code>RGoogleAnalytics</code> основан на использовании простых функции и S3-методов, но по внутренней организации похож на RC<ref>RC - Reference classes.</ref>. <code>rga</code> целиком основан на использовании RC. <code>ganalytics</code> основан на использовании S4 классов и методов. Получить обобщённое представление об ООП системе в R можно в [http://adv-r.had.co.nz/OO-essentials.html#rc этом] материале. Отметим, что все пакеты основываются на использовании пакета <code>httr</code>.<br />
<br />
В плане подробности документации, бесспорно, выигрывает пакет <code>ganalytics</code>. Он обладает довольно подробным <code>README</code> файлом, описывающим практически всю функциональность пакета. Помимо этого, пакет также содержит полную документацию всех функций, которая поставляется вместе с пакетом. Пакет <code>rga</code> обладает <code>README</code> файлом, описывающем лишь основы работы с пакетом и не включает в себя описание ряда возможностей пакета. При установке пакета документация содержит только краткое описание инициализации пакета. Документация пакета <code>RGoogleAnalytics</code> включает файл README, в котором пошагово описан процесс работы с пакетом, включающим весь функционал.<br />
<br />
Таким образом, основным источником документации для рассматриваемых пакетов являются файлы RESDME, размещённые на сайтах разработчиков.<br />
<br />
== Пакет <code>rga</code> ==<br />
<br />
=== Установка необходимых пакетов ===<br />
<br />
Устанавливаем и подключаем пакет {{r-package|devtools}}, для доступа к [https://github.com/ github] (требуется только в первый раз, для установки пакета {{r-package|rga}}):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install.packages("devtools")<br />
> library(devtools)</nowiki>}}<br />
<br />
Устанавливаем пакет <code>rga</code>:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_github("rga", "skardhamar")</nowiki>}}<br />
<br />
=== Организация доступа к API ===<br />
<br />
Загрузка пакета доступа к GA (требуется только в начале работы при запуске новой R-сессии):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> library(rga)</nowiki>}}<br />
<br />
Запрет верификации SSL-соединения (требуется только для ОС Windows, чтобы избежать ошибок при аутентификации):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> options(RCurlOptions = list(capath = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl"), ssl.verifypeer = FALSE))</nowiki>}}<br />
<br />
Для создания тоекна доступа потребуется переход в браузер, подтверждение доступа и копирование ключа в консоль. Опционально команда создает отдельный файл, который потом можно использовать для аутентификации без перехода в браузер<ref>Аргумент <code>where</code> с указанием пути и имени файла.</ref>.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", where = "ga.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Видим, что в директории проекта появился файл <code>ga.rga</code><ref>Можно указать любой удобный путь и имя файла.</ref>. Теперь при повторном использовании этой команды будет осуществляться проверка наличия файла <code>ga.rga</code> в рабочей директории и, если такой файл будет найден, то данные для аутентификации будут взяты из данного файла.<br />
<br />
Второй вариант аутентификации с созданием собственного клиента API и ключей доступа:<br />
<br />
# Необходимо создать проект на странице https://console.developers.google.com/project;<br />
# На вкладке APIs & auth на вкладке APIs надо активировать Analytics API, нажав на кнопку, где написано <code>OFF</code>.<br />
# Во вкладке APIs & auth перейти во вкладку Credentials, где выбрать Create new Client ID;<br />
# При создании Client ID выбрать APPLICATION TYPE: Installed application, INSTALLED APPLICATION TYPE: other, и нажать create;<br />
# В результате будет Client ID = и Client secret = ;<br />
# На вкладке Consent screen необходимо выбрать рабочий email и дать название приложению (Product name), сохранить;<br />
<br />
Получаем токен доступа (откроется браузер, где надо будет выбрать свой почтовый аккаунт и подтвердить вход в API, тогда выдадут код, который надо будет вставить в консоль):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", client.id = "", client.secret = "", where = "api.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>client.id</code> необходимо вставить сюда Client ID;<br />
* <code>client.secret</code> необходимо вставить сюда Client secret.<br />
<br />
После успешной аутентификации информацию о установленном подключении можно получить с помощью команды <code>ga$status()</code> или более подробную информацию <code>ga$show()</code>.<br />
<br />
=== Получение данных ===<br />
<br />
Получить информацию о классе <code>rga</code> можно с помощью функции <code>getRefClass()</code>:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> getRefClass(Class = "rga")<br />
Generator for class "rga":<br />
<br />
Class fields:<br />
<br />
Name: client.id client.secret where token<br />
Class: character character character list<br />
<br />
Class Methods: <br />
"callSuper", "copy", "explore", "export", "field", "getAccounts", "getClass", "getData", <br />
"getDataInBatches", "getDataInWalks", "getFirstDate", "getGoals", "getMCFData", <br />
"getMCFDataInBatches", "getMCFDataInWalks", "getProfiles", "getRefClass", "getSegments", <br />
"getToken", "getWebProperties", "import", "initFields", "initialize", "isToken", "isTokenExpired", <br />
"isWhere", "prepare", "processManagementData", "refreshToken", "setToken", "show", "status", <br />
"tokenExpiresIn", "trace", "untrace", "usingMethods"<br />
<br />
<br />
Reference Superclasses: <br />
"envRefClass"<br />
</nowiki>}}<br />
<br />
Получить информацию о всех методах, доступных для класса <code>rga</code> можно с помощью команды <code>rga$methods()</code>:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga$methods()<br />
[1] "callSuper" "copy" "explore" "export" "field" "getAccounts" <br />
[7] "getClass" "getData" "getDataInBatches" "getDataInWalks" "getFirstDate" "getGoals" <br />
[13] "getMCFData" "getMCFDataInBatches" "getMCFDataInWalks" "getMGMTData" "getProfiles" "getRefClass" <br />
[19] "getSegments" "getToken" "getWebProperties" "import" "initFields" "initialize" <br />
[25] "isToken" "isTokenExpired" "isWhere" "prepare" "refreshToken" "setToken" <br />
[31] "show" "status" "tokenExpiresIn" "trace" "untrace" "usingMethods" <br />
</nowiki>}}<br />
<br />
Наиболее полезными являются:<br />
<br />
* <code>getAccounts</code> - получение списка аккаунтов в, к которым пользователь имеет доступ;<br />
* <code>getData</code> - получение данных из GA API базового отчёта;<br />
* <code>getFirstDate</code> - получения даты начала сбора статистики для данного id;<br />
* <code>getGoals</code> - получение списка целей;<br />
* <code>getMCFData</code> - получение данных из GA API многоканальных последовательностей;<br />
* <code>getProfiles</code> - получение списка ресурсов и представлений сайтов, к которым пользователь имеет доступ<ref>Можно указать <code>accountId</code> (по умолчанию будет выведена информацию по всем аккаунтам).</ref>;<br />
* <code>getSegments</code> - получение списка сегментов;<br />
* <code>getToken</code> - получение токена дотупа;<br />
* <code>getWebProperties</code> - получение списка ресурсов, к которым пользователь имеет доступ<ref>Можно указать <code>accountId</code> (по умолчанию будет выведена информацию по всем аккаунтам).</ref>;<br />
* <code>refreshToken</code> - обновление токена доступа;<br />
* <code>show</code> - получение подробной информации о данных подключения к GA;<br />
* <code>status</code> - получение краткой информации о статусе подключения к GA;<br />
<br />
Получить справку по тому или иному методу можно с помощью команды <code>rga$help(topic)</code>, где вместо <code>topic</code> нужно подставить название интересующего метода:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga$help("getWebProperties")<br />
Call:<br />
$getWebProperties(accountId = , start = , max = )<br />
</nowiki>}}<br />
Вызов метода осуществляется аналогично доступу к элементам списка посредством оператора <code>$</code>. После создания объекта с помощью функции <code>rga.open()</code> к методам можно обратиться с помощью конструкции <code>object$methodName()</code>, где <code>object</code> - имя, которое было указано в качестве аргумента <code>instance</code> при вызове функции <code>rga.open()</code>, а <code>methodName()</code> - один из вышеперечисленных методов.<br />
<br />
Узнать какие аргументы, а также их значения по умолчанию, можно передать тому или иному методу можно узнать с помощью функции <code>args</code>. Например:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> args(ga$getData)<br />
function (ids, start.date = format(Sys.time(), "%Y-%m-%d"), end.date = format(Sys.time(), <br />
"%Y-%m-%d"), date.format = "%Y-%m-%d", metrics = "ga:users,ga:sessions,ga:pageviews", <br />
dimensions = "ga:date", sort = "", filters = "", segment = "", <br />
fields = "", start = 1, max, messages = TRUE, batch, walk = FALSE, <br />
output.raw, output.formats, return.url = FALSE, rbr = FALSE, <br />
envir = .GlobalEnv) <br />
NULL<br />
</nowiki>}}<br />
<br />
Пакет <code>rga</code> поддерживает работу как с [https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/ API отчётов], так и с [https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/mcf/v3/ API многоканальных последовательностей].<br />
<br />
Получения данных базовых отчётов:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga$getData(id, start.date, end.date, metrics, dimensions)</nowiki>}}<br />
<br />
Получение данных по многоканальным последовательностям можно получить через функцию <code>ga$getMCFData()</code>. Аргументы методов <code>getData</code> и <code>getMCFData</code> совпадают<ref>Отличием является содержание показателей и измерений.</ref>.<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов для метода <code>getData</code>:<br />
<br />
* <code>ids</code> - номер профиля, из которого нужно выгрузить данные;<br />
* <code>start.date</code> - символьная строка, которая задаёт стартовое время в формате <code>%Y-%m-%d</code><ref>Получить начальную дату сбора статистики в GA можно с помощью команды <code> ga$getFirstDate(id)</code>.</ref>;<br />
* <code>end.date</code> - символьная строка, которая задаёт конечное время в формате <code>%Y-%m-%d</code><ref>В данном случае используется функция <code>Sys.Date()</code>, которая выводит текущую дату.</ref>;<br />
* <code>date.format</code> - символьная строка, которая задаёт формат даты, который используется для преобразования дат, полученных в результате запроса (по умолчанию <code>%Y-%m-%d</code>);<br />
* <code>metrics</code> - символьная строка, которая определяет показатели (столбцы), которые будут входить в таблицу с данными (по умолчанию <code>"ga:visits"</code>)<ref>Можно использовать не больше 10 метрик одновременно.</ref>;<br />
* <code>dimensions</code> - символьная строка, которая определяет параметры (строки) таблицы, которые будут входить в таблицу с данными (по умолчанию <code>"ga:date"</code>)<ref>Можно использовать не больше 7 измерений одновременно.</ref>;<br />
* <code>segment</code> - символьная строка, которая определяет сегмент данных (как правило, страницы/разделы сайта);<br />
* <code>sort</code> - символьная строка, которая определяет, по какому из столбцов будет производиться сортировка данных в таблице<ref>Поддерживается как прямая, так и обратная сортировка</ref>;<br />
* <code>filters</code> - символьная строка, которая определяет фильтры, применяемые при отборе данных на стороне сервера (в определенной мере аналог сегментов);<br />
* <code>batch = TRUE</code> - позволяет преодолеть ограничение на количество возвращаемых строк при ответе сервера (необходимо, если предполагается, что строк может быть больше, чем 10000).<br />
* <code>walk = TRUE</code> - позволяет получить исходные, а не агрегированные данные.<br />
<br />
Аргументы <code>ids</code>, <code>start.date</code>, <code>end.date</code> и <code>metrics</code> являются обязательными для запроса к GA API. Прм этом функция <code>getData()</code> требует только <code>id</code> профиля, т.к. остальные аргументы имеют значения по умолчанию. Все аргументы метода <code>getData</code>, а также значения по умолчанию можно посмотреть с помощью команды <code>args(ga$getData)</code>.<br />
<br />
Детальную информацию можно найти на соответствующих страницах справочного руководства по GA API:<br />
<br />
* по параметрам запроса к API отчётов: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/reference<br />
* по параметрам запроса к API многоканальных последовательностей: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/mcf/v3/reference<br />
* по метрикам и измерениям базовых отчётов: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* по метрикам и измерениям многоканальных последовательностей: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/mcf/dimsmets/<br />
* по сегментам: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments<br />
<br />
Получить доступ к API GA можно также с помощью веб-сервисов Google по следующей ссылке: https://developers.google.com/apis-explorer/?hl=ru#p/analytics/v3/. Для получения данных необходимо авторизоваться и задать требуемые параметры для запроса к API.<br />
<br />
Пример сбора данных по выбранным метрикам и измерениям приведён ниже. <br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga.data <- ga$getData(ids = id,<br />
+ start.date = ga$getFirstDate(id), end.date = Sys.Date(),<br />
+ metrics = "ga:users,ga:sessions,ga:pageviews",<br />
+ dimensions = "ga:date", batch = TRUE)</nowiki>}}<br />
<br />
После получения данных мы можем работать с переменной <code>ga.data</code> как с обычной таблицей данных (<code>data.frame</code>). Таблица данных, полученныя на предыдущем этапе, выглядит следующим образом (значения для psylab.info):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> head(ga.data)<br />
date pageviews sessions users<br />
1 2014-03-19 9032 3651 3038<br />
2 2014-03-20 11914 5028 4037<br />
3 2014-03-21 10494 4388 3505<br />
4 2014-03-22 7173 3133 2445<br />
5 2014-03-23 8561 3676 2853<br />
6 2014-03-24 11919 5043 3989</nowiki>}}<br />
<br />
Структура таблицы имеют следующий вид:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> str(ga.data)<br />
'data.frame': 34 obs. of 4 variables:<br />
$ date : Date, format: "2014-03-19" "2014-03-20" "2014-03-21" "2014-03-22" ...<br />
$ pageviews: num 9032 11914 10494 7173 8561 ...<br />
$ sessions : num 3651 5028 4388 3133 3676 ...<br />
$ users : num 3038 4037 3505 2445 2853 ...</nowiki>}}<br />
<br />
== Примечания ==<br />
<br />
<references /><br />
<br />
== Ссылки ==<br />
<br />
* R Google Analytics: An easy API connector to Google Analytics in R - http://skardhamar.github.io/rga/<br />
* r-google-analytics: Google Analytics For The R Statistical Programming Language - https://code.google.com/p/r-google-analytics/<br />
* Google Analytics: Dimensions & Metrics Reference - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* Google Analytics Query Explorer 2 - https://ga-dev-tools.appspot.com/explorer/?csw=1<br />
* Google Analytics: Core Reporting API - Segments - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments<br />
* Google Analytics Core Reporting API Changelog: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/changelog<br />
<br />
== См. также ==<br />
<br />
* [[R:Google Analytics/Параметры и измерения|Google Analytics - Параметры и измерения]]<br />
* [[R:Google Analytics/Примеры|Примеры анализа данных Google Analytics в R]]<br />
<br />
[[Категория:R]]<br />
[[Категория:Веб-аналитика]]</div>Konhishttps://psylab.info/index.php?title=R:Google_Analytics&diff=8549R:Google Analytics2014-04-22T11:05:37Z<p>Konhis: /* Получение данных из GA */</p>
<hr />
<div>{{CC-BY-4.0|author=авторами Филипп Управителев и Артём Клевцов}}<br />
<br />
{{Pkg-req-notice}}<br />
<br />
== Общее описание ==<br />
<br />
Пакетов для работы с API Google Analytics несколько, наиболее часто упоминающиеся - [http://skardhamar.github.io/rga/ <code>rga</code>] и [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ <code>RGoogleAnalytics</code>]. В принципе, они различаются незначительно - в процедуре аутентификации и организации доступа к API. Пакет <code>rga</code> выглядит более удобным для работы, так как ключ для аутентификации создается один раз, и потом только загружается, в то время как при работе с пакетом <code>RGoogleAnalytics</code> приходится в начале каждой сессии проходить аутентификацию в браузере. К тому же, пакет <code>rga</code> обладает более прозрачной логикой запросов к API.<br />
<br />
== Установка необходимых пакетов ==<br />
<br />
Устанавливаем и подключаем пакет {{r-package|devtools}}, для доступа к [https://github.com/ github] (требуется только в первый раз, для установки пакета {{r-package|rga}}):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install.packages("devtools")<br />
> library(devtools)</nowiki>}}<br />
<br />
Устанавливаем пакет <code>rga</code><ref>Поскольку автор оригинального пакета в данный момент не занимается его поддержкой, мы используем форк Willem Paling, в котором исправлены некоторые критические ошибки.</ref>:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_github("rga", "willempaling")</nowiki>}}<br />
<br />
== Организация доступа к API ==<br />
<br />
Загрузка пакета доступа к GA (требуется только в начале работы при запуске новой R-сессии):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> library(rga)</nowiki>}}<br />
<br />
Запрет верификации SSL-соединения (требуется только для ОС Windows, чтобы избежать ошибок при аутентификации):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> options(RCurlOptions = list(capath = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl"), ssl.verifypeer = FALSE))</nowiki>}}<br />
<br />
Для создания ключа аутентификации потребуется переход в браузер, подтверждение доступа и копирование ключа в консоль. Опционально команда создает отдельный файл, который потом можно использовать для аутентификации без перехода в браузер и т.д.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", where = "ga.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Видим, что в директории проекта появился файл <code>ga.rga</code><ref>Можно указать любой удобный путь и имя файла.</ref>. Теперь при повторном использовании этой команды будет осуществляться проверка наличия файла <code>ga.rga</code> в рабочей директории и, если такой файл будет найден, то данные для аутентификации будут взяты из данного файла.<br />
<br />
Второй вариант аутентификации с созданием собственного клиента API и ключей доступа:<br />
<br />
# Необходимо создать проект на странице https://console.developers.google.com/project;<br />
# Во вкладке APIs & auth выбрать Analytics API, и там перейти во вкладку Credentials, где выбрать Create new Client ID;<br />
# При создании Client ID выбрать Installed application/other, и нажать create;<br />
# В результате будет Client ID = и Client secret = ;<br />
# На вкладке Consent screen необходимо выбрать рабочий email и дать название приложению (Product name), сохранить;<br />
# На общей вкладке APIs & auth/Analytics API/APIs надо активировать API, нажав на кнопку, где написано OFF.<br />
<br />
Создаем постоянный ключ (откроется браузер, где надо будет выбрать свой почтовый аккаунт и подтвердить вход в API, тогда выдадут код, который надо будет вставить в консоль):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", client.id = "", client.secret = "", where = "api.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>client.id</code> необходимо вставить сюда Client ID;<br />
* <code>client.secret</code> необходимо вставить сюда Client secret.<br />
<br />
После успешной аутентификации информацию о установленном подключении можно получит с помощью команды <code>ga$status()</code> или более подробную информацию <code>ga$.self</code>.<br />
<br />
== Получение данных из GA ==<br />
<br />
Получение списка аккаунтов в GA:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga$getAccounts()</nowiki>}}<br />
<br />
Получение списка ресурсов и представлений сайтов в GA, которые используется для сбора данных:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga$getProfiles()</nowiki>}}<br />
<br />
Пример сбора данных по выбранным метрикам и измерениям приведён ниже. <br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga.data <- ga$getData(ids = id,<br />
+ start.date = ga$getFirstDate(id), end.date = Sys.Date(),<br />
+ metrics = "ga:pageviews,ga:sessions,ga:users",<br />
+ dimensions = "ga:date",<br />
+ batch = TRUE)</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>ids</code> - номер профиля, из которого нужно выгрузить данные;<br />
* <code>start.date</code> - задает стартовое время в формате, указанном с помощью аргумента <code>date.format</code><ref>Получить начальную дату сбора статистики в GA можно с помощью команды <code> ga$getFirstDate(id)</code>.</ref>;<br />
* <code>end.date</code> - задает конечное время в формате, указанном с помощью аргумента <code>date.format</code><ref>В данном случае используется функция <code>Sys.Date()</code>, которая выводит текущую дату.</ref>;<br />
* <code>date.format</code> - формат даты, который используется по умолчанию для <code>start.date</code> и <code>end.date</code> (по умолчанию <code>format(Sys.time(), "%Y-%m-%d")</code>)<br />
* <code>metrics</code> - определяет показатели (столбцы), которые будут входить в таблицу с данными (по умолчанию <code>"ga:visits"</code>)<ref>Можно использовать не больше 10 метрик одновременно.</ref>;<br />
* <code>dimensions</code> - определяет параметры (строки) таблицы, которые будут входить в таблицу с данными (по умолчанию <code>"ga:date"</code>)<ref>Можно использовать не больше 7 измерений одновременно.</ref>;<br />
* <code>segment</code> - определяет сегмент данных (как правило, страницы/разделы сайта);<br />
* <code>sort</code> - определяет, по какому из столбцов будет производиться сортировка данных в таблице<ref>Поддерживается как прямая, так и обратная сортировка</ref>;<br />
* <code>filters</code> - определяет фильтры, которые накладываются на данные (в определенной мере аналог сегментов);<br />
* <code>batch = TRUE</code> собирает все данные, а не только первые 10000 строк (необходимо, если предполагается, что строк может быть много).<br />
<br />
Аргументы <code>ids</code>, <code>start.date</code>, <code>end.date</code> и <code>metrics</code> являются обязательными для запроса к GA API. Прм этом функция <code>getData()</code> требует только <code>id</code> профиля, т.к. остатальные аргменты имеют значения по умолчанию. Все аргументы функции <code>getData()</code>, а также значения по умолчанию можно посмотреть с помощью команды <code>args(ga$getData)</code>.<br />
<br />
Детальную информацию можно найти на соответствующих страницах справочного руководства по GA API:<br />
<br />
* по параметрам запроса к API: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/reference#q_summary<br />
* по метрикам и измерениям: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* по сегментам: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments.<br />
<br />
После получения данных мы можем работать с переменной <code>ga.data</code> как с обычной таблицей данных (<code>data.frame</code>). Таблица данных, полученных на предыдущем этапе выглядит следующим образом (значения для psylab.info):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> head(ga.data)<br />
date pageviews sessions users<br />
1 2014-03-19 9032 3651 3038<br />
2 2014-03-20 11914 5028 4037<br />
3 2014-03-21 10494 4388 3505<br />
4 2014-03-22 7173 3133 2445<br />
5 2014-03-23 8561 3676 2853<br />
6 2014-03-24 11919 5043 3989</nowiki>}}<br />
<br />
Структура таблицы имеют следующий вид:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> str(ga.data)<br />
'data.frame': 34 obs. of 4 variables:<br />
$ date : Date, format: "2014-03-19" "2014-03-20" "2014-03-21" "2014-03-22" ...<br />
$ pageviews: num 9032 11914 10494 7173 8561 ...<br />
$ sessions : num 3651 5028 4388 3133 3676 ...<br />
$ users : num 3038 4037 3505 2445 2853 ...</nowiki>}}<br />
<br />
== Примечания ==<br />
<br />
<references /><br />
<br />
== Ссылки ==<br />
<br />
* R Google Analytics: An easy API connector to Google Analytics in R - http://skardhamar.github.io/rga/<br />
* r-google-analytics: Google Analytics For The R Statistical Programming Language - https://code.google.com/p/r-google-analytics/<br />
* Google Analytics: Dimensions & Metrics Reference - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* Google Analytics Query Explorer 2 - https://ga-dev-tools.appspot.com/explorer/?csw=1<br />
* Google Analytics: Core Reporting API - Segments - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments<br />
<br />
== См. также ==<br />
<br />
[[R:Google Analytics/Параметры и измерения|Google Analytics - Параметры и измерения]]<br />
<br />
[[Категория:R]]<br />
[[Категория:Веб-аналитика]]</div>Konhishttps://psylab.info/index.php?title=R:Google_Analytics&diff=8495R:Google Analytics2014-04-21T09:32:16Z<p>Konhis: /* Организация доступа к API */</p>
<hr />
<div>{{CC-BY-4.0|author=авторами Филипп Управителев и Артём Клевцов}}<br />
<br />
{{Pkg-req-notice}}<br />
<br />
== Общее описание ==<br />
<br />
Пакетов для работы с API Google Analytics несколько, наиболее часто упоминающиеся - [http://skardhamar.github.io/rga/ <code>rga</code>] и [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ <code>RGoogleAnalytics</code>]. В принципе, они различаются незначительно - в процедуре аутентификации и организации доступа к API. Пакет <code>rga</code> выглядит более удобным для работы, так как ключ для аутентификации создается один раз, и потом только загружается, в то время как при работе с пакетом <code>RGoogleAnalytics</code> приходится в начале каждой сессии проходить аутентификацию в браузере. К тому же, пакет <code>rga</code> обладает более прозрачной логикой запросов к API.<br />
<br />
== Установка необходимых пакетов ==<br />
<br />
Устанавливаем и подключаем пакет {{r-package|devtools}}, для доступа к [https://github.com/ github] (требуется только в первый раз, для установки пакета {{r-package|rga}}):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install.packages("devtools")<br />
> library(devtools)</nowiki>}}<br />
<br />
Устанавливаем пакет `rga`<ref>Поскольку автор оригинального пакета в данный момент не занимается его поддержкой, мы используем форк Willem Paling, в котором исправлены некоторые критические ошибки.</ref>:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_github("rga", "willempaling")</nowiki>}}<br />
<br />
== Организация доступа к API ==<br />
<br />
Загрузка пакета доступа к GA (требуется только в начале работы при запуске новой R-сессии):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> library(rga)</nowiki>}}<br />
<br />
Запрет верификации SSL-соединения (требуется только для ОС Windows, чтобы избежать ошибок при аутентификации):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> options(RCurlOptions = list(capath = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl"), ssl.verifypeer = FALSE))</nowiki>}}<br />
<br />
Для создания ключа аутентификации потребуется переход в браузер, подтверждение доступа и копирование ключа в консоль. Опционально команда создает отдельный файл, который потом можно использовать для аутентификации без перехода в браузер и т.д.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", where = "ga.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Видим, что в директории проекта появился файл <code>ga.rga</code><ref>Можно указать любой удобный путь и имя файла.</ref>. Теперь при повторном использовании этой команды будет осуществляться проверка наличия файла <code>ga.rga</code> в рабочей директории и, если такой файл будет найден, то данные для аутентификации будут взяты из данного файла.<br />
<br />
Второй вариант аутентификации с созданием собственного клиента API и ключей доступа:<br />
<br />
# Необходимо создать проект на странице https://console.developers.google.com/project;<br />
# Во вкладке APIs & auth выбрать Analytics API, и там перейти во вкладку Credentials, где выбрать Create new Client ID;<br />
# При создании Client ID выбрать Installed application/other, и нажать create;<br />
# В результате будет Client ID = и Client secret = ;<br />
# На вкладке Consent screen необходимо выбрать рабочий email и дать название приложению (Product name), сохранить;<br />
# На общей вкладке APIs & auth/Analytics API/APIs надо активировать API, нажав на кнопку, где написано OFF.<br />
<br />
Создаем постоянный ключ (откроется браузер, где надо будет выбрать свой почтовый аккаунт и подтвердить вход в API, тогда выдадут код, который надо будет вставить в консоль):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", client.id = "", client.secret = "", where = "api.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>client.id</code> необходимо вставить сюда Client ID;<br />
* <code>client.secret</code> необходимо вставить сюда Client secret.<br />
<br />
После успешной аутентификации информацию о установленном подключении можно получит с помощью команды <code>ga$status()</code> или более подробную информацию <code>ga$.self</code>.<br />
<br />
== Получение данных из GA ==<br />
<br />
Получение списка аккаунтов в GA:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga$getAccounts()</nowiki>}}<br />
<br />
Получение списка ресурсов и представлений сайтов в GA, которые используется для сбора данных:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga$getProfiles()</nowiki>}}<br />
<br />
Пример сбора данных по выбранным метрикам и измерениям приведён ниже. <br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga.data <- ga$getData(ids = id,<br />
+ start.date = ga$getFirstDate(id), end.date = Sys.Date(),<br />
+ metrics = "ga:pageviews,ga:sessions,ga:users",<br />
+ dimensions = "ga:date",<br />
+ batch = TRUE)</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>ids</code> - номер профиля, из которого нужно выгрузить данные;<br />
* <code>start.date</code> - задает стартовое время в формате, указанном с помощью аргумента <code>date.format</code><ref>Получить начальную дату сбора статистики в GA можно с помощью команды <code> ga$getFirstDate(id)</code>.</ref>;<br />
* <code>end.date</code> - задает конечное время в формате, указанном с помощью аргумента <code>date.format</code><ref>В данном случае используется функция <code>Sys.Date()</code>, которая выводит текущую дату.</ref>;<br />
* <code>date.format</code> - формат даты, который используется по умолчанию для <code>start.date</code> и <code>end.date</code> (по умолчанию <code>format(Sys.time(), "%Y-%m-%d")</code>)<br />
* <code>metrics</code> - определяет показатели (столбцы), которые будут входить в таблицу с данными (по умолчанию <code>"ga:visits"</code>)<ref>Можно использовать не больше 10 метрик одновременно.</ref>;<br />
* <code>dimensions</code> - определяет параметры (строки) таблицы, которые будут входить в таблицу с данными (по умолчанию <code>"ga:date"</code>)<ref>Можно использовать не больше 7 измерений одновременно.</ref>;<br />
* <code>segment</code> - определяет сегмент данных (как правило, страницы/разделы сайта);<br />
* <code>sort</code> - определяет, по какому из столбцов будет производиться сортировка данных в таблице<ref>Поддерживается как прямая, так и обратная сортировка</ref>;<br />
* <code>filters</code> - определяет фильтры, которые накладываются на данные (в определенной мере аналог сегментов);<br />
* <code>batch = TRUE</code> собирает все данные, а не только первые 10000 строк (необходимо, если предполагается, что строк может быть много).<br />
<br />
Аргументы <code>ids</code>, <code>start.date</code>, <code>end.date</code> и <code>metrics</code> являются обязательными для запроса к GA API.<br />
<br />
Детальную информацию можно найти на соответствующих страницах справочного руководства по GA API:<br />
<br />
* по параметрам запроса к API: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/reference#q_summary<br />
* по метрикам и измерениям: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* по сегментам: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments.<br />
<br />
После получения данных мы можем работать с переменной <code>ga.data</code> как с обычной таблицей данных (<code>data.frame</code>). Таблица данных, полученных на предыдущем этапе выглядит следующим образом (значения взяты произвольно):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> head(ga.data)<br />
date pageviews sessions users<br />
1 2014-03-19 9032 3651 3038<br />
2 2014-03-20 11914 5028 4037<br />
3 2014-03-21 10494 4388 3505<br />
4 2014-03-22 7173 3133 2445<br />
5 2014-03-23 8561 3676 2853<br />
6 2014-03-24 11919 5043 3989</nowiki>}}<br />
<br />
Структура таблицы имеют следующий вид:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> str(ga.data)<br />
'data.frame': 34 obs. of 4 variables:<br />
$ date : Date, format: "2014-03-19" "2014-03-20" "2014-03-21" "2014-03-22" ...<br />
$ pageviews: num 9032 11914 10494 7173 8561 ...<br />
$ sessions : num 3651 5028 4388 3133 3676 ...<br />
$ users : num 3038 4037 3505 2445 2853 ...</nowiki>}}<br />
<br />
== Примечания ==<br />
<br />
<references /><br />
<br />
== Ссылки ==<br />
<br />
* R Google Analytics: An easy API connector to Google Analytics in R - http://skardhamar.github.io/rga/<br />
* r-google-analytics: Google Analytics For The R Statistical Programming Language - https://code.google.com/p/r-google-analytics/<br />
* Google Analytics: Dimensions & Metrics Reference - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* Google Analytics Query Explorer 2 - https://ga-dev-tools.appspot.com/explorer/?csw=1<br />
* Google Analytics: Core Reporting API - Segments - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments<br />
<br />
[[Категория:R]]</div>Konhishttps://psylab.info/index.php?title=R:Google_Analytics&diff=8429R:Google Analytics2014-04-16T08:18:59Z<p>Konhis: /* Получение данных из GA */</p>
<hr />
<div>{{CC-BY-4.0|author=авторами Филипп Управителев и Артём Клевцов}}<br />
<br />
{{Pkg-req-notice}}<br />
<br />
== Общее описание ==<br />
<br />
Пакетов для работы с API Google Analytics несколько, наиболее часто упоминающиеся - [http://skardhamar.github.io/rga/ <code>rga</code>] и [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ <code>RGoogleAnalytics</code>]. В принципе, они различаются незначительно - в процедуре аутентификации и организации доступа к API. Пакет <code>rga</code> выглядит более удобным для работы, так как ключ для аутентификации создается один раз, и потом только загружается, в то время как при работе с пакетом <code>RGoogleAnalytics</code> приходится в начале каждой сессии проходить аутентификацию в браузере. К тому же, пакет <code>rga</code> обладает более прозрачной логикой запросов к API.<br />
<br />
== Установка необходимых пакетов ==<br />
<br />
Устанавливаем и подключаем пакет {{r-package|devtools}}, для доступа к [https://github.com/ github], требуется только в первый раз, для установки пакетов {{r-package|rga}}. В дальнейшем он не требуется.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install.packages("devtools")<br />
> library(devtools)</nowiki>}}<br />
<br />
Загрузка пакета доступа к GA, требуется только в начале работы при запуске новой R-сессии:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_github("rga", "skardhamar")</nowiki>}}<br />
<br />
После обновления пакета {{r-package|httr}} до версии 0.3, функции которого используются в пакете <code>rga</code>, появились ошибки с выводом данных запроса при использовании нескольких метрик. Поэтому на данный момент использование пакета <code>rga</code> возможно только с установкой предыдущей версии пакета {{r-package|httr}} (0.2) вручную. Установить пакет {{r-package|httr}} необходимый версии можно с помощью функции <code>install_url()</code> из пакет {{r-package|devtools}}, который мы уже загрузили ранее:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_url("http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/httr/httr_0.2.tar.gz")</nowiki>}}<br />
<br />
== Организация доступа к API ==<br />
<br />
Подключение пакета доступа к GA<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> library(rga)</nowiki>}}<br />
<br />
Запрет верификации SSL-соединения (требуется только для ОС Windows, чтобы избежать ошибок при аутентификации):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> options(RCurlOptions = list(capath = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl"), ssl.verifypeer = FALSE))</nowiki>}}<br />
<br />
Для создания ключа аутентификации потребуется переход в браузер, подтверждение доступа и копирование ключа в консоль. Опционально команда создает отдельный файл, который потом можно использовать для аутентификации без перехода в браузер и т.д.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", where = "ga.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Видим, что в директории проекта появился файл <code>ga.rga</code><ref>Можно указать любой удобный путь и имя файла.</ref>. Теперь при повторном использовании этой команды будет осуществляться проверка наличия файла <code>ga.rga</code> в рабочей директории и, если такой файл будет найден, то данные для аутентификации будут взяты из данного файла.<br />
<br />
Второй вариант аутентификации с созданием собственного клиента API и ключей доступа:<br />
<br />
# Необходимо создать проект на странице https://console.developers.google.com/project/;<br />
# Во вкладке APIs & auth выбрать Analytics API, и там перейти во вкладку Credentials, где выбрать Create new Client ID;<br />
# При создании Client ID выбрать Installed application/other, и нажать create;<br />
# В результате будет Client ID = и Client secret = ;<br />
# На вкладке Consent screen необходимо выбрать рабочий email и дать название приложению (Product name), сохранить;<br />
# На общей вкладке APIs & auth/Analytics API/APIs надо активировать API, нажав на кнопку, где написано OFF.<br />
<br />
Создаем постоянный ключ (откроется браузер, где надо будет выбрать свой почтовый аккаунт и подтвердить вход в API, тогда выдадут код, который надо будет вставить в консоль):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga",<br />
+ client.id = "",<br />
+ client.secret = "",<br />
+ where = "api.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>client.id</code> необходимо вставить сюда Client ID;<br />
* <code>client.secret</code> необходимо вставить сюда Client secret.<br />
<br />
После успешной аутентификации информацию о установленном подключении можно получит с помощью команды <code>a$status()</code> или более подробную информацию <code>ga$.self</code>.<br />
<br />
== Получение данных из GA ==<br />
<br />
Получение списка аккаунтов/сайтов в GA и их ID, которые используется для сбора данных:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga$getProfiles()</nowiki>}}<br />
<br />
Пример сбора данных по выбранным метрикам и измерениям приведён ниже. <br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga.data <- ga$getData(ids = ID,<br />
+ start.date = ga$getFirstDate(ID), end.date = Sys.Date(),<br />
+ metrics = "ga:pageviews, ga:visits, ga:visitors",<br />
+ dimensions = "ga:date",<br />
+ batch = TRUE)</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>ids</code> - номер профиля, из которого нужно выгрузить данные;<br />
* <code>start.date</code> - задает стартовое время в формате, указанном с помощью аргумента <code>date.format</code> (по умолчанию <code>format(Sys.time(), "%Y-%m-%d")</code>)<ref>Получить начальную дату сбора статистики в GA можно с помощью команды <code> ga$getFirstDate(ID)</code>.</ref>;<br />
* <code>end.date</code> - задает конечное время в формате, указанном с помощью аргумента <code>date.format</code> (по умолчанию <code>format(Sys.time(), "%Y-%m-%d")</code>)<ref>В данном случае используется функция <code>Sys.Date()</code>, которая выводит текущую дату.</ref>;<br />
* <code>metrics</code> - определяет показатели (столбцы), которые будут входить в таблицу с данными (по умолчанию <code>"ga:visits"</code>)<ref>Внимание, нельзя использовать больше 7 метрик одновременно!</ref>;<br />
* <code>dimensions</code> - определяет параметры (строки) таблицы, которые будут входить в таблицу с данными;<br />
* <code>segment</code> - определяет сегмент данных (как правило, страницы/разделы сайта);<br />
* <code>sort</code> - определяет, по какому из столбцов будет производиться сортировка данных в таблице;<br />
* <code>filters</code> - определяет фильтры, которые накладываются на данные (в определенной мере аналог сегментов);<br />
* <code>batch = TRUE</code> собирает все данные, а не только первые 10000 строк (необходимо, если предполагается, что строк может быть много).<br />
<br />
Аргументы <code>ids</code>, <code>start.date</code>, <code>end.date</code> и <code>metrics</code> являются обязательными для запроса к GA API.<br />
<br />
Детальную информацию можно найти на соответствующих страницах справочного руководства по GA API:<br />
<br />
* по параметрам запроса к API: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/reference#q_summary<br />
* по метрикам и измерениям: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* по сегментам: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments.<br />
<br />
После получения данных мы можем работать с переменной <code>ga.data</code> как с обычной таблицей данных (<code>data.frame</code>). Таблица данных, полученных на предыдущем этапе выглядит следующим образом (значения взяты произвольно):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> head(ga.data)<br />
date pageviews visits visitors<br />
1 2014-03-19 9032 3651 3038<br />
2 2014-03-20 11914 5028 4037<br />
3 2014-03-21 10494 4388 3505<br />
4 2014-03-22 7173 3133 2445<br />
5 2014-03-23 8561 3676 2853<br />
6 2014-03-24 11919 5043 3989</nowiki>}}<br />
<br />
Структура таблицы имеют следующий вид:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> str(ga.data)<br />
'data.frame': 29 obs. of 4 variables:<br />
$ date : Date, format: "2014-03-19" "2014-03-20" "2014-03-21" "2014-03-22" ...<br />
$ pageviews: num 9032 11914 10494 7173 8561 ...<br />
$ visits : num 3651 5028 4388 3133 3676 ...<br />
$ visitors : num 3038 4037 3505 2445 2853 ...</nowiki>}}<br />
<br />
== Примечания ==<br />
<br />
<references /><br />
<br />
== Ссылки ==<br />
<br />
* R Google Analytics: An easy API connector to Google Analytics in R - http://skardhamar.github.io/rga/<br />
* r-google-analytics: Google Analytics For The R Statistical Programming Language - https://code.google.com/p/r-google-analytics/<br />
* Google Analytics: Dimensions & Metrics Reference - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* Google Analytics Query Explorer 2 - https://ga-dev-tools.appspot.com/explorer/?csw=1<br />
* Google Analytics: Core Reporting API - Segments - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments<br />
<br />
[[Категория:R]]</div>Konhishttps://psylab.info/index.php?title=R:Google_Analytics&diff=8428R:Google Analytics2014-04-16T08:18:23Z<p>Konhis: /* Получение данных из GA */</p>
<hr />
<div>{{CC-BY-4.0|author=авторами Филипп Управителев и Артём Клевцов}}<br />
<br />
{{Pkg-req-notice}}<br />
<br />
== Общее описание ==<br />
<br />
Пакетов для работы с API Google Analytics несколько, наиболее часто упоминающиеся - [http://skardhamar.github.io/rga/ <code>rga</code>] и [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ <code>RGoogleAnalytics</code>]. В принципе, они различаются незначительно - в процедуре аутентификации и организации доступа к API. Пакет <code>rga</code> выглядит более удобным для работы, так как ключ для аутентификации создается один раз, и потом только загружается, в то время как при работе с пакетом <code>RGoogleAnalytics</code> приходится в начале каждой сессии проходить аутентификацию в браузере. К тому же, пакет <code>rga</code> обладает более прозрачной логикой запросов к API.<br />
<br />
== Установка необходимых пакетов ==<br />
<br />
Устанавливаем и подключаем пакет {{r-package|devtools}}, для доступа к [https://github.com/ github], требуется только в первый раз, для установки пакетов {{r-package|rga}}. В дальнейшем он не требуется.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install.packages("devtools")<br />
> library(devtools)</nowiki>}}<br />
<br />
Загрузка пакета доступа к GA, требуется только в начале работы при запуске новой R-сессии:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_github("rga", "skardhamar")</nowiki>}}<br />
<br />
После обновления пакета {{r-package|httr}} до версии 0.3, функции которого используются в пакете <code>rga</code>, появились ошибки с выводом данных запроса при использовании нескольких метрик. Поэтому на данный момент использование пакета <code>rga</code> возможно только с установкой предыдущей версии пакета {{r-package|httr}} (0.2) вручную. Установить пакет {{r-package|httr}} необходимый версии можно с помощью функции <code>install_url()</code> из пакет {{r-package|devtools}}, который мы уже загрузили ранее:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_url("http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/httr/httr_0.2.tar.gz")</nowiki>}}<br />
<br />
== Организация доступа к API ==<br />
<br />
Подключение пакета доступа к GA<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> library(rga)</nowiki>}}<br />
<br />
Запрет верификации SSL-соединения (требуется только для ОС Windows, чтобы избежать ошибок при аутентификации):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> options(RCurlOptions = list(capath = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl"), ssl.verifypeer = FALSE))</nowiki>}}<br />
<br />
Для создания ключа аутентификации потребуется переход в браузер, подтверждение доступа и копирование ключа в консоль. Опционально команда создает отдельный файл, который потом можно использовать для аутентификации без перехода в браузер и т.д.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", where = "ga.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Видим, что в директории проекта появился файл <code>ga.rga</code><ref>Можно указать любой удобный путь и имя файла.</ref>. Теперь при повторном использовании этой команды будет осуществляться проверка наличия файла <code>ga.rga</code> в рабочей директории и, если такой файл будет найден, то данные для аутентификации будут взяты из данного файла.<br />
<br />
Второй вариант аутентификации с созданием собственного клиента API и ключей доступа:<br />
<br />
# Необходимо создать проект на странице https://console.developers.google.com/project/;<br />
# Во вкладке APIs & auth выбрать Analytics API, и там перейти во вкладку Credentials, где выбрать Create new Client ID;<br />
# При создании Client ID выбрать Installed application/other, и нажать create;<br />
# В результате будет Client ID = и Client secret = ;<br />
# На вкладке Consent screen необходимо выбрать рабочий email и дать название приложению (Product name), сохранить;<br />
# На общей вкладке APIs & auth/Analytics API/APIs надо активировать API, нажав на кнопку, где написано OFF.<br />
<br />
Создаем постоянный ключ (откроется браузер, где надо будет выбрать свой почтовый аккаунт и подтвердить вход в API, тогда выдадут код, который надо будет вставить в консоль):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga",<br />
+ client.id = "",<br />
+ client.secret = "",<br />
+ where = "api.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>client.id</code> необходимо вставить сюда Client ID;<br />
* <code>client.secret</code> необходимо вставить сюда Client secret.<br />
<br />
После успешной аутентификации информацию о установленном подключении можно получит с помощью команды <code>a$status()</code> или более подробную информацию <code>ga$.self</code>.<br />
<br />
== Получение данных из GA ==<br />
<br />
Получение списка аккаунтов/сайтов в GA и их ID, которые используется для сбора данных:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga$getProfiles()</nowiki>}}<br />
<br />
Пример сбора данных по выбранным метрикам и измерениям приведён ниже. <br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga.data <- ga$getData(ids = ID,<br />
+ start.date = ga$getFirstDate(ID), end.date = Sys.Date(),<br />
+ metrics = "ga:pageviews, ga:visits, ga:visitors",<br />
+ dimensions = "ga:date",<br />
+ batch = TRUE)</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>ids</code> - номер профиля, из которого нужно выгрузить данные;<br />
* <code>start.date</code> - задает стартовое время в формате, указанном с помощью аргумента <code>date.format</code> (по умолчанию <code>format(Sys.time(), "%Y-%m-%d")</code>)<ref>Получить начальную дату сбора статистики в GA можно с помощью команды <code> ga$getFirstDate(ID)</code>.</ref>;<br />
* <code>end.date</code> - задает конечное время в формате, указанном с помощью аргумента <code>date.format</code> (по умолчанию <code>format(Sys.time(), "%Y-%m-%d")</code>)<ref>в данном случае используется функция <code>Sys.Date()</code>, которая выводит текущую дату.</ref>;<br />
* <code>metrics</code> - определяет показатели (столбцы), которые будут входить в таблицу с данными (по умолчанию <code>"ga:visits"</code>)<ref>Внимание, нельзя использовать больше 7 метрик одновременно!</ref>;<br />
* <code>dimensions</code> - определяет параметры (строки) таблицы, которые будут входить в таблицу с данными;<br />
* <code>segment</code> - определяет сегмент данных (как правило, страницы/разделы сайта);<br />
* <code>sort</code> - определяет, по какому из столбцов будет производиться сортировка данных в таблице;<br />
* <code>filters</code> - определяет фильтры, которые накладываются на данные (в определенной мере аналог сегментов);<br />
* <code>batch = TRUE</code> собирает все данные, а не только первые 10000 строк (необходимо, если предполагается, что строк может быть много).<br />
<br />
Аргументы <code>ids</code>, <code>start.date</code>, <code>end.date</code> и <code>metrics</code> являются обязательными для запроса к GA API.<br />
<br />
Детальную информацию можно найти на соответствующих страницах справочного руководства по GA API:<br />
<br />
* по параметрам запроса к API: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/reference#q_summary<br />
* по метрикам и измерениям: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* по сегментам: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments.<br />
<br />
После получения данных мы можем работать с переменной <code>ga.data</code> как с обычной таблицей данных (<code>data.frame</code>). Таблица данных, полученных на предыдущем этапе выглядит следующим образом (значения взяты произвольно):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> head(ga.data)<br />
date pageviews visits visitors<br />
1 2014-03-19 9032 3651 3038<br />
2 2014-03-20 11914 5028 4037<br />
3 2014-03-21 10494 4388 3505<br />
4 2014-03-22 7173 3133 2445<br />
5 2014-03-23 8561 3676 2853<br />
6 2014-03-24 11919 5043 3989</nowiki>}}<br />
<br />
Структура таблицы имеют следующий вид:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> str(ga.data)<br />
'data.frame': 29 obs. of 4 variables:<br />
$ date : Date, format: "2014-03-19" "2014-03-20" "2014-03-21" "2014-03-22" ...<br />
$ pageviews: num 9032 11914 10494 7173 8561 ...<br />
$ visits : num 3651 5028 4388 3133 3676 ...<br />
$ visitors : num 3038 4037 3505 2445 2853 ...</nowiki>}}<br />
<br />
== Примечания ==<br />
<br />
<references /><br />
<br />
== Ссылки ==<br />
<br />
* R Google Analytics: An easy API connector to Google Analytics in R - http://skardhamar.github.io/rga/<br />
* r-google-analytics: Google Analytics For The R Statistical Programming Language - https://code.google.com/p/r-google-analytics/<br />
* Google Analytics: Dimensions & Metrics Reference - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* Google Analytics Query Explorer 2 - https://ga-dev-tools.appspot.com/explorer/?csw=1<br />
* Google Analytics: Core Reporting API - Segments - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments<br />
<br />
[[Категория:R]]</div>Konhishttps://psylab.info/index.php?title=R:Google_Analytics&diff=8427R:Google Analytics2014-04-16T08:16:57Z<p>Konhis: /* Получение данных из GA */</p>
<hr />
<div>{{CC-BY-4.0|author=авторами Филипп Управителев и Артём Клевцов}}<br />
<br />
{{Pkg-req-notice}}<br />
<br />
== Общее описание ==<br />
<br />
Пакетов для работы с API Google Analytics несколько, наиболее часто упоминающиеся - [http://skardhamar.github.io/rga/ <code>rga</code>] и [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ <code>RGoogleAnalytics</code>]. В принципе, они различаются незначительно - в процедуре аутентификации и организации доступа к API. Пакет <code>rga</code> выглядит более удобным для работы, так как ключ для аутентификации создается один раз, и потом только загружается, в то время как при работе с пакетом <code>RGoogleAnalytics</code> приходится в начале каждой сессии проходить аутентификацию в браузере. К тому же, пакет <code>rga</code> обладает более прозрачной логикой запросов к API.<br />
<br />
== Установка необходимых пакетов ==<br />
<br />
Устанавливаем и подключаем пакет {{r-package|devtools}}, для доступа к [https://github.com/ github], требуется только в первый раз, для установки пакетов {{r-package|rga}}. В дальнейшем он не требуется.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install.packages("devtools")<br />
> library(devtools)</nowiki>}}<br />
<br />
Загрузка пакета доступа к GA, требуется только в начале работы при запуске новой R-сессии:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_github("rga", "skardhamar")</nowiki>}}<br />
<br />
После обновления пакета {{r-package|httr}} до версии 0.3, функции которого используются в пакете <code>rga</code>, появились ошибки с выводом данных запроса при использовании нескольких метрик. Поэтому на данный момент использование пакета <code>rga</code> возможно только с установкой предыдущей версии пакета {{r-package|httr}} (0.2) вручную. Установить пакет {{r-package|httr}} необходимый версии можно с помощью функции <code>install_url()</code> из пакет {{r-package|devtools}}, который мы уже загрузили ранее:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_url("http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/httr/httr_0.2.tar.gz")</nowiki>}}<br />
<br />
== Организация доступа к API ==<br />
<br />
Подключение пакета доступа к GA<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> library(rga)</nowiki>}}<br />
<br />
Запрет верификации SSL-соединения (требуется только для ОС Windows, чтобы избежать ошибок при аутентификации):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> options(RCurlOptions = list(capath = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl"), ssl.verifypeer = FALSE))</nowiki>}}<br />
<br />
Для создания ключа аутентификации потребуется переход в браузер, подтверждение доступа и копирование ключа в консоль. Опционально команда создает отдельный файл, который потом можно использовать для аутентификации без перехода в браузер и т.д.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", where = "ga.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Видим, что в директории проекта появился файл <code>ga.rga</code><ref>Можно указать любой удобный путь и имя файла.</ref>. Теперь при повторном использовании этой команды будет осуществляться проверка наличия файла <code>ga.rga</code> в рабочей директории и, если такой файл будет найден, то данные для аутентификации будут взяты из данного файла.<br />
<br />
Второй вариант аутентификации с созданием собственного клиента API и ключей доступа:<br />
<br />
# Необходимо создать проект на странице https://console.developers.google.com/project/;<br />
# Во вкладке APIs & auth выбрать Analytics API, и там перейти во вкладку Credentials, где выбрать Create new Client ID;<br />
# При создании Client ID выбрать Installed application/other, и нажать create;<br />
# В результате будет Client ID = и Client secret = ;<br />
# На вкладке Consent screen необходимо выбрать рабочий email и дать название приложению (Product name), сохранить;<br />
# На общей вкладке APIs & auth/Analytics API/APIs надо активировать API, нажав на кнопку, где написано OFF.<br />
<br />
Создаем постоянный ключ (откроется браузер, где надо будет выбрать свой почтовый аккаунт и подтвердить вход в API, тогда выдадут код, который надо будет вставить в консоль):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga",<br />
+ client.id = "",<br />
+ client.secret = "",<br />
+ where = "api.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>client.id</code> необходимо вставить сюда Client ID;<br />
* <code>client.secret</code> необходимо вставить сюда Client secret.<br />
<br />
После успешной аутентификации информацию о установленном подключении можно получит с помощью команды <code>a$status()</code> или более подробную информацию <code>ga$.self</code>.<br />
<br />
== Получение данных из GA ==<br />
<br />
Получение списка аккаунтов/сайтов в GA и их ID, которые используется для сбора данных:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga$getProfiles()</nowiki>}}<br />
<br />
Пример сбора данных по выбранным метрикам и измерениям приведён ниже. <br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga.data <- ga$getData(ids = ID,<br />
+ start.date = ga$getFirstDate(ID), end.date = Sys.Date(),<br />
+ metrics = "ga:pageviews, ga:visits, ga:visitors",<br />
+ dimensions = "ga:date",<br />
+ batch = TRUE)</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>ids</code> - номер профиля, из которого нужно выгрузить данные;<br />
* <code>start.date</code> - задает стартовое время в формате, указанном с помощью аргумента <code>date.format</code> (по умолчанию <code>format(Sys.time(), "%Y-%m-%d")</code>)<ref>Получить начальную дату сбора статистики в GA можно с помощью команды <code> ga$getFirstDate(ID)</code>.</ref>;<br />
* <code>end.date</code> - задает конечное время в формате, указанном с помощью аргумента <code>date.format</code> (по умолчанию <code>format(Sys.time(), "%Y-%m-%d")</code>)<ref>в данном случае используется функция <code>Sys.Date()</code>, которая выводит текущую дату.</ref>;<br />
* <code>metrics</code> - определяет показатели (столбцы), которые будут входить в таблицу с данными (по умолчанию <code>"ga:visits"</code>)<ref>Внимание, нельзя использовать больше 7 метрик одновременно!</ref>;<br />
* <code>dimensions</code> - определяет параметры (строки) таблицы, которые будут входить в таблицу с данными;<br />
* <code>segment</code> - определяет сегмент данных (как правило, страницы/разделы сайта);<br />
* <code>sort</code> - определяет, по какому из столбцов будет производиться сортировка данных в таблице;<br />
* <code>filters</code> - определяет фильтры, которые накладываются на данные (в определенной мере аналог сегментов);<br />
* <code>batch = TRUE</code> собирает все данные, а не только первые 10000 строк (необходимо, если предполагается, что строк может быть много).<br />
<br />
Аргументы <code>ids</code>, <code>start.date</code>, <code>end.date</code> и <code>metrics</code> являются обязательными для запроса к GA API.<br />
<br />
Детальную информацию можно найти на соответствующей странице справочного руководства к GA API:<br />
<br />
* по параметрам запроса к API: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/reference#q_summary<br />
* по метрикам и измерениям: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* по сегментам: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments.<br />
<br />
После получения данных мы можем работать с переменной <code>ga.data</code> как с обычной таблицей данных (<code>data.frame</code>). Таблица данных, полученных на предыдущем этапе выглядит следующим образом (значения взяты произвольно):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> head(ga.data)<br />
date pageviews visits visitors<br />
1 2014-03-19 9032 3651 3038<br />
2 2014-03-20 11914 5028 4037<br />
3 2014-03-21 10494 4388 3505<br />
4 2014-03-22 7173 3133 2445<br />
5 2014-03-23 8561 3676 2853<br />
6 2014-03-24 11919 5043 3989</nowiki>}}<br />
<br />
Структура таблицы имеют следующий вид:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> str(ga.data)<br />
'data.frame': 29 obs. of 4 variables:<br />
$ date : Date, format: "2014-03-19" "2014-03-20" "2014-03-21" "2014-03-22" ...<br />
$ pageviews: num 9032 11914 10494 7173 8561 ...<br />
$ visits : num 3651 5028 4388 3133 3676 ...<br />
$ visitors : num 3038 4037 3505 2445 2853 ...</nowiki>}}<br />
<br />
== Примечания ==<br />
<br />
<references /><br />
<br />
== Ссылки ==<br />
<br />
* R Google Analytics: An easy API connector to Google Analytics in R - http://skardhamar.github.io/rga/<br />
* r-google-analytics: Google Analytics For The R Statistical Programming Language - https://code.google.com/p/r-google-analytics/<br />
* Google Analytics: Dimensions & Metrics Reference - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* Google Analytics Query Explorer 2 - https://ga-dev-tools.appspot.com/explorer/?csw=1<br />
* Google Analytics: Core Reporting API - Segments - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments<br />
<br />
[[Категория:R]]</div>Konhishttps://psylab.info/index.php?title=R:Google_Analytics&diff=8426R:Google Analytics2014-04-16T08:16:03Z<p>Konhis: /* Получение данных из GA */</p>
<hr />
<div>{{CC-BY-4.0|author=авторами Филипп Управителев и Артём Клевцов}}<br />
<br />
{{Pkg-req-notice}}<br />
<br />
== Общее описание ==<br />
<br />
Пакетов для работы с API Google Analytics несколько, наиболее часто упоминающиеся - [http://skardhamar.github.io/rga/ <code>rga</code>] и [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ <code>RGoogleAnalytics</code>]. В принципе, они различаются незначительно - в процедуре аутентификации и организации доступа к API. Пакет <code>rga</code> выглядит более удобным для работы, так как ключ для аутентификации создается один раз, и потом только загружается, в то время как при работе с пакетом <code>RGoogleAnalytics</code> приходится в начале каждой сессии проходить аутентификацию в браузере. К тому же, пакет <code>rga</code> обладает более прозрачной логикой запросов к API.<br />
<br />
== Установка необходимых пакетов ==<br />
<br />
Устанавливаем и подключаем пакет {{r-package|devtools}}, для доступа к [https://github.com/ github], требуется только в первый раз, для установки пакетов {{r-package|rga}}. В дальнейшем он не требуется.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install.packages("devtools")<br />
> library(devtools)</nowiki>}}<br />
<br />
Загрузка пакета доступа к GA, требуется только в начале работы при запуске новой R-сессии:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_github("rga", "skardhamar")</nowiki>}}<br />
<br />
После обновления пакета {{r-package|httr}} до версии 0.3, функции которого используются в пакете <code>rga</code>, появились ошибки с выводом данных запроса при использовании нескольких метрик. Поэтому на данный момент использование пакета <code>rga</code> возможно только с установкой предыдущей версии пакета {{r-package|httr}} (0.2) вручную. Установить пакет {{r-package|httr}} необходимый версии можно с помощью функции <code>install_url()</code> из пакет {{r-package|devtools}}, который мы уже загрузили ранее:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_url("http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/httr/httr_0.2.tar.gz")</nowiki>}}<br />
<br />
== Организация доступа к API ==<br />
<br />
Подключение пакета доступа к GA<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> library(rga)</nowiki>}}<br />
<br />
Запрет верификации SSL-соединения (требуется только для ОС Windows, чтобы избежать ошибок при аутентификации):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> options(RCurlOptions = list(capath = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl"), ssl.verifypeer = FALSE))</nowiki>}}<br />
<br />
Для создания ключа аутентификации потребуется переход в браузер, подтверждение доступа и копирование ключа в консоль. Опционально команда создает отдельный файл, который потом можно использовать для аутентификации без перехода в браузер и т.д.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", where = "ga.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Видим, что в директории проекта появился файл <code>ga.rga</code><ref>Можно указать любой удобный путь и имя файла.</ref>. Теперь при повторном использовании этой команды будет осуществляться проверка наличия файла <code>ga.rga</code> в рабочей директории и, если такой файл будет найден, то данные для аутентификации будут взяты из данного файла.<br />
<br />
Второй вариант аутентификации с созданием собственного клиента API и ключей доступа:<br />
<br />
# Необходимо создать проект на странице https://console.developers.google.com/project/;<br />
# Во вкладке APIs & auth выбрать Analytics API, и там перейти во вкладку Credentials, где выбрать Create new Client ID;<br />
# При создании Client ID выбрать Installed application/other, и нажать create;<br />
# В результате будет Client ID = и Client secret = ;<br />
# На вкладке Consent screen необходимо выбрать рабочий email и дать название приложению (Product name), сохранить;<br />
# На общей вкладке APIs & auth/Analytics API/APIs надо активировать API, нажав на кнопку, где написано OFF.<br />
<br />
Создаем постоянный ключ (откроется браузер, где надо будет выбрать свой почтовый аккаунт и подтвердить вход в API, тогда выдадут код, который надо будет вставить в консоль):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga",<br />
+ client.id = "",<br />
+ client.secret = "",<br />
+ where = "api.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>client.id</code> необходимо вставить сюда Client ID;<br />
* <code>client.secret</code> необходимо вставить сюда Client secret.<br />
<br />
После успешной аутентификации информацию о установленном подключении можно получит с помощью команды <code>a$status()</code> или более подробную информацию <code>ga$.self</code>.<br />
<br />
== Получение данных из GA ==<br />
<br />
Получение списка аккаунтов/сайтов в GA и их ID, которые используется для сбора данных:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga$getProfiles()</nowiki>}}<br />
<br />
Пример сбора данных по выбранным метрикам и измерениям приведён ниже. <br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga.data <- ga$getData(ids = ID,<br />
+ start.date = ga$getFirstDate(ID), end.date = Sys.Date(),<br />
+ metrics = "ga:pageviews, ga:visits, ga:visitors",<br />
+ dimensions = "ga:date",<br />
+ batch = TRUE)</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>ids</code> - номер профиля, из которого нужно выгрузить данные;<br />
* <code>start.date</code> - задает стартовое время в формате, указанном с помощью аргумента <code>date.format</code> (по умолчанию <code>format(Sys.time(), "%Y-%m-%d")</code>)<ref>Получить начальную дату сбора статистики в GA можно с помощью команды <code> ga$getFirstDate(ID)</code>.</ref>;<br />
* <code>end.date</code> - задает конечное время в формате, указанном с помощью аргумента <code>date.format</code> (по умолчанию <code>format(Sys.time(), "%Y-%m-%d")</code>)<ref>в данном случае используется функция <code>Sys.Date()</code>, которая выводит текущую дату.</ref>;<br />
* <code>metrics</code> - определяет показатели (столбцы), которые будут входить в таблицу с данными (по умолчанию <code>"ga:visits"</code>)<ref>Внимание, нельзя использовать больше 7 метрик одновременно!</ref>;<br />
* <code>dimensions</code> - определяет параметры (строки) таблицы, которые будут входить в таблицу с данными;<br />
* <code>segment</code> - определяет сегмент данных (как правило, страницы/разделы сайта);<br />
* <code>sort</code> - определяет, по какому из столбцов будет производиться сортировка данных в таблице;<br />
* <code>filters</code> - определяет фильтры, которые накладываются на данные (в определенной мере аналог сегментов);<br />
* <code>batch = TRUE</code> собирает все данные, а не только первые 10000 строк (необходимо, если предполагается, что строк может быть много).<br />
<br />
Аргументы <code>ids</code>, <code>start.date</code>, <code>end.date</code> и <code>metrics</code> являются обязательными для запроса к GA API.<br />
<br />
Детальную информацию можно найти на соответствующей странице справочного руководства к GA API:<br />
<br />
* по параметрам запроса к API: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/reference#q_summary<br />
* по метрикам и измерениям: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* по сегментам: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments.<br />
<br />
После получения данных мы можем работать с переменной <code>ga.data</code> как с обычной таблицей данных (<code>data.frame</code>). Таблица данных, полученных на предыдущем этапе выглядит следующим образом:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> head(ga.data)<br />
date pageviews visits visitors<br />
1 2014-03-19 9032 3651 3038<br />
2 2014-03-20 11914 5028 4037<br />
3 2014-03-21 10494 4388 3505<br />
4 2014-03-22 7173 3133 2445<br />
5 2014-03-23 8561 3676 2853<br />
6 2014-03-24 11919 5043 3989</nowiki>}}<br />
<br />
Структура таблицы имеют следующий вид:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> str(ga.data)<br />
'data.frame': 29 obs. of 4 variables:<br />
$ date : Date, format: "2014-03-19" "2014-03-20" "2014-03-21" "2014-03-22" ...<br />
$ pageviews: num 9032 11914 10494 7173 8561 ...<br />
$ visits : num 3651 5028 4388 3133 3676 ...<br />
$ visitors : num 3038 4037 3505 2445 2853 ...</nowiki>}}<br />
<br />
== Примечания ==<br />
<br />
<references /><br />
<br />
== Ссылки ==<br />
<br />
* R Google Analytics: An easy API connector to Google Analytics in R - http://skardhamar.github.io/rga/<br />
* r-google-analytics: Google Analytics For The R Statistical Programming Language - https://code.google.com/p/r-google-analytics/<br />
* Google Analytics: Dimensions & Metrics Reference - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets<br />
* Google Analytics Query Explorer 2 - https://ga-dev-tools.appspot.com/explorer/?csw=1<br />
* Google Analytics: Core Reporting API - Segments - https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments<br />
<br />
[[Категория:R]]</div>Konhishttps://psylab.info/index.php?title=R:Google_Analytics&diff=8371R:Google Analytics2014-04-15T14:12:28Z<p>Konhis: /* Установка необходимых пакетов */</p>
<hr />
<div>{{CC-BY-4.0|author=авторами Филипп Управителев и Артём Клевцов}}<br />
<br />
{{Pkg-req-notice}}<br />
<br />
== Общее описание ==<br />
<br />
Пакетов для работы с API Google Analytics несколько, наиболее часто упоминающиеся - [http://skardhamar.github.io/rga/ <code>rga</code>] и [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ <code>RGoogleAnalytics</code>]. В принципе, они различаются незначительно - в процедуре аутентификации и организации доступа к API. Пакет <code>rga</code> выглядит более удобным для работы, так как ключ для аутентификации создается один раз, и потом только загружается, в то время как при работе с пакетом <code>RGoogleAnalytics</code> приходится в начале каждой сессии проходить аутентификацию в браузере. К тому же, пакет <code>rga</code> обладает более прозрачной логикой запросов к API.<br />
<br />
== Установка необходимых пакетов ==<br />
<br />
Устанавливаем и подключаем пакет {{r-package|devtools}}, для доступа к [https://github.com/ github], требуется только в первый раз, для установки пакетов {{r-package|rga}}. В дальнейшем он не требуется.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install.packages("devtools")<br />
> library(devtools)</nowiki>}}<br />
<br />
Загрузка пакета доступа к GA, требуется только в начале работы при запуске новой R-сессии:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_github("rga", "skardhamar")</nowiki>}}<br />
<br />
После обновления пакета {{r-package|httr}} до версии 0.3, функции которого используются в пакете <code>rga</code>, появились сложности и ошибки с выводом данных запроса при использовании нескольких метрик. Поэтому на данный момент использование пакета <code>rga</code> возможно только с установкой предыдущей версии пакета {{r-package|httr}} (0.2) вручную. Установить пакет {{r-package|httr}} необходимый версии можно с помощью функции <code>install_url()</code> из пакет {{r-package|devtools}}, который мы уже загрузили ранее:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_url("http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/httr/httr_0.2.tar.gz")</nowiki>}}<br />
<br />
== Организация доступа к API ==<br />
<br />
Подключение пакета доступа к GA<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> library(rga)</nowiki>}}<br />
<br />
Запрет верификации SSL-соединения (требуется только для ОС Windows, чтобы избежать ошибок при аутентификации):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> curl <- getCurlHandle()<br />
> options(RCurlOptions = list(capath = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl"), ssl.verifypeer = FALSE))</nowiki>}}<br />
<br />
Для создания ключа аутентификации потребуется переход в браузер, подтверждение доступа и копирование ключа в консоль. Команда создает отдельный файл, который потом можно использовать для аутентификации без перехода в браузер и т.д.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", where = "ga.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Видим, что в директории проекта появился файл ga.rga<ref>Можно указать любой удобный путь и имя файла.</ref>.<br />
<br />
Второй вариант аутентификации, с созданием собственного клиента API и ключей доступа:<br />
<br />
# Необходимо создать проект на странице https://console.developers.google.com/project/;<br />
# Во вкладке APIs & auth выбрать Analytics API, и там перейти во вкладку Credentials, где выбрать Create new Client ID;<br />
# При создании Client ID выбрать Installed application/other, и нажать create;<br />
# В результате будет Client ID = и Client secret = ;<br />
# На вкладке Consent screen необходимо выбрать рабочий email и дать название приложению (Product name), сохранить;<br />
# На общей вкладке APIs & auth/Analytics API/APIs надо активировать API, нажав на кнопку, где написано OFF.<br />
<br />
Создаем постоянный ключ (откроется браузер, где надо будет выбрать свой почтовый аккаунт и подтвердить вход в API, тогда выдадут код, который надо будет вставить в консоль):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga",<br />
+ client.id = "",<br />
+ client.secret = "",<br />
+ where = "api.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>client.id</code> необходимо вставить сюда Client ID;<br />
* <code>client.secret</code> необходимо вставить сюда Client secret.<br />
<br />
== Работа с данными GA ==<br />
<br />
Получение списка аккаунтов/сайтов в GA и их ID, ID используется в дальнейших процедурах:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga$getProfiles()</nowiki>}}<br />
<br />
Задаем временные рамки сбора информации - это необходимо, если запросов предполагается много и по разным параметрам, но по одному временному периоду:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> startdate <- "2014-01-01"<br />
> enddate <- "2014-03-31"</nowiki>}}<br />
<br />
Сбор данных по просмотрам, посещениям и посетителям указанной страницы. <br />
Детальнее по метрикам, сегментам и фильтрам смотреть здесь: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets. Внимание, нельзя использовать больше 7 метрик одновременно!<br />
Гайд по сегментам здесь: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga.data <- data.frame(ga$getData(id, # ID GA-профиля<br />
+ start.date = startdate, # задаем стартовое время, можно просто в виде "2014-01-01", ГГГГ-ММ-ДД<br />
+ end.date = enddate, # задаем конечное время время, можно просто в виде "2014-01-01", ГГГГ-ММ-ДД<br />
+ metrics = "ga:pageviews, ga:visits, ga:visitors", # измеряем количество просмотров, посещений и посетителей<br />
+ dimensions = "ga:date", # задаем измерения сбора<br />
+ segment = "", # задаем страницу, по которой собираем статистику<br />
+ batch = TRUE)) # необходимо, если предполагается, что строк может быть много - собирает все данные, а не только первые 10к строк</nowiki>}}<br />
<br />
После получения данных мы можем работать с переменной <code>ga.data</code> как с обычной таблицей данных (<code>data.frame</code>).<br />
<br />
== Примечания ==<br />
<br />
<references /><br />
<br />
[[Категория:R]]</div>Konhishttps://psylab.info/index.php?title=R:Google_Analytics&diff=8370R:Google Analytics2014-04-15T14:09:44Z<p>Konhis: /* Работа с данными GA */</p>
<hr />
<div>{{CC-BY-4.0|author=авторами Филипп Управителев и Артём Клевцов}}<br />
<br />
{{Pkg-req-notice}}<br />
<br />
== Общее описание ==<br />
<br />
Пакетов для работы с API Google Analytics несколько, наиболее часто упоминающиеся - [http://skardhamar.github.io/rga/ <code>rga</code>] и [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ <code>RGoogleAnalytics</code>]. В принципе, они различаются незначительно - в процедуре аутентификации и организации доступа к API. Пакет <code>rga</code> выглядит более удобным для работы, так как ключ для аутентификации создается один раз, и потом только загружается, в то время как при работе с пакетом <code>RGoogleAnalytics</code> приходится в начале каждой сессии проходить аутентификацию в браузере. К тому же, пакет <code>rga</code> обладает более прозрачной логикой запросов к API.<br />
<br />
== Установка необходимых пакетов ==<br />
<br />
Устанавливаем и подключаем пакет {{r-package|devtools}}, для доступа к [https://github.com/ github], требуется только в первый раз<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install.packages("devtools")<br />
> library(devtools)</nowiki>}}<br />
<br />
Загрузка пакета доступа к GA, требуется только в начале работы при запуске новой R-сессии:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_github("rga", "skardhamar")</nowiki>}}<br />
<br />
После обновления пакета {{r-package|httr}} до версии 0.3, функции которого используются в пакете <code>rga</code>, появились сложности и ошибки с выводом данных запроса при использовании нескольких метрик. Поэтому на данный момент использование пакета <code>rga</code> возможно только с установкой предыдущей версии пакета {{r-package|httr}} (0.2) вручную. Установить пакет {{r-package|httr}} необходимый версии можно с помощью функции <code>install_url()</code> из пакет {{r-package|devtools}}, который мы уже загрузили ранее:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_url("http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/httr/httr_0.2.tar.gz")</nowiki>}}<br />
<br />
== Организация доступа к API ==<br />
<br />
Подключение пакета доступа к GA<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> library(rga)</nowiki>}}<br />
<br />
Запрет верификации SSL-соединения (требуется только для ОС Windows, чтобы избежать ошибок при аутентификации):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> curl <- getCurlHandle()<br />
> options(RCurlOptions = list(capath = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl"), ssl.verifypeer = FALSE))</nowiki>}}<br />
<br />
Для создания ключа аутентификации потребуется переход в браузер, подтверждение доступа и копирование ключа в консоль. Команда создает отдельный файл, который потом можно использовать для аутентификации без перехода в браузер и т.д.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", where = "ga.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Видим, что в директории проекта появился файл ga.rga<ref>Можно указать любой удобный путь и имя файла.</ref>.<br />
<br />
Второй вариант аутентификации, с созданием собственного клиента API и ключей доступа:<br />
<br />
# Необходимо создать проект на странице https://console.developers.google.com/project/;<br />
# Во вкладке APIs & auth выбрать Analytics API, и там перейти во вкладку Credentials, где выбрать Create new Client ID;<br />
# При создании Client ID выбрать Installed application/other, и нажать create;<br />
# В результате будет Client ID = и Client secret = ;<br />
# На вкладке Consent screen необходимо выбрать рабочий email и дать название приложению (Product name), сохранить;<br />
# На общей вкладке APIs & auth/Analytics API/APIs надо активировать API, нажав на кнопку, где написано OFF.<br />
<br />
Создаем постоянный ключ (откроется браузер, где надо будет выбрать свой почтовый аккаунт и подтвердить вход в API, тогда выдадут код, который надо будет вставить в консоль):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga",<br />
+ client.id = "",<br />
+ client.secret = "",<br />
+ where = "api.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>client.id</code> необходимо вставить сюда Client ID;<br />
* <code>client.secret</code> необходимо вставить сюда Client secret.<br />
<br />
== Работа с данными GA ==<br />
<br />
Получение списка аккаунтов/сайтов в GA и их ID, ID используется в дальнейших процедурах:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga$getProfiles()</nowiki>}}<br />
<br />
Задаем временные рамки сбора информации - это необходимо, если запросов предполагается много и по разным параметрам, но по одному временному периоду:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> startdate <- "2014-01-01"<br />
> enddate <- "2014-03-31"</nowiki>}}<br />
<br />
Сбор данных по просмотрам, посещениям и посетителям указанной страницы. <br />
Детальнее по метрикам, сегментам и фильтрам смотреть здесь: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets. Внимание, нельзя использовать больше 7 метрик одновременно!<br />
Гайд по сегментам здесь: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga.data <- data.frame(ga$getData(id, # ID GA-профиля<br />
+ start.date = startdate, # задаем стартовое время, можно просто в виде "2014-01-01", ГГГГ-ММ-ДД<br />
+ end.date = enddate, # задаем конечное время время, можно просто в виде "2014-01-01", ГГГГ-ММ-ДД<br />
+ metrics = "ga:pageviews, ga:visits, ga:visitors", # измеряем количество просмотров, посещений и посетителей<br />
+ dimensions = "ga:date", # задаем измерения сбора<br />
+ segment = "", # задаем страницу, по которой собираем статистику<br />
+ batch = TRUE)) # необходимо, если предполагается, что строк может быть много - собирает все данные, а не только первые 10к строк</nowiki>}}<br />
<br />
После получения данных мы можем работать с переменной <code>ga.data</code> как с обычной таблицей данных (<code>data.frame</code>).<br />
<br />
== Примечания ==<br />
<br />
<references /><br />
<br />
[[Категория:R]]</div>Konhishttps://psylab.info/index.php?title=R:Google_Analytics&diff=8369R:Google Analytics2014-04-15T14:08:11Z<p>Konhis: /* Работа с данными GA */</p>
<hr />
<div>{{CC-BY-4.0|author=авторами Филипп Управителев и Артём Клевцов}}<br />
<br />
{{Pkg-req-notice}}<br />
<br />
== Общее описание ==<br />
<br />
Пакетов для работы с API Google Analytics несколько, наиболее часто упоминающиеся - [http://skardhamar.github.io/rga/ <code>rga</code>] и [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ <code>RGoogleAnalytics</code>]. В принципе, они различаются незначительно - в процедуре аутентификации и организации доступа к API. Пакет <code>rga</code> выглядит более удобным для работы, так как ключ для аутентификации создается один раз, и потом только загружается, в то время как при работе с пакетом <code>RGoogleAnalytics</code> приходится в начале каждой сессии проходить аутентификацию в браузере. К тому же, пакет <code>rga</code> обладает более прозрачной логикой запросов к API.<br />
<br />
== Установка необходимых пакетов ==<br />
<br />
Устанавливаем и подключаем пакет {{r-package|devtools}}, для доступа к [https://github.com/ github], требуется только в первый раз<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install.packages("devtools")<br />
> library(devtools)</nowiki>}}<br />
<br />
Загрузка пакета доступа к GA, требуется только в начале работы при запуске новой R-сессии:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_github("rga", "skardhamar")</nowiki>}}<br />
<br />
После обновления пакета {{r-package|httr}} до версии 0.3, функции которого используются в пакете <code>rga</code>, появились сложности и ошибки с выводом данных запроса при использовании нескольких метрик. Поэтому на данный момент использование пакета <code>rga</code> возможно только с установкой предыдущей версии пакета {{r-package|httr}} (0.2) вручную. Установить пакет {{r-package|httr}} необходимый версии можно с помощью функции <code>install_url()</code> из пакет {{r-package|devtools}}, который мы уже загрузили ранее:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_url("http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/httr/httr_0.2.tar.gz")</nowiki>}}<br />
<br />
== Организация доступа к API ==<br />
<br />
Подключение пакета доступа к GA<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> library(rga)</nowiki>}}<br />
<br />
Запрет верификации SSL-соединения (требуется только для ОС Windows, чтобы избежать ошибок при аутентификации):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> curl <- getCurlHandle()<br />
> options(RCurlOptions = list(capath = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl"), ssl.verifypeer = FALSE))</nowiki>}}<br />
<br />
Для создания ключа аутентификации потребуется переход в браузер, подтверждение доступа и копирование ключа в консоль. Команда создает отдельный файл, который потом можно использовать для аутентификации без перехода в браузер и т.д.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", where = "ga.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Видим, что в директории проекта появился файл ga.rga<ref>Можно указать любой удобный путь и имя файла.</ref>.<br />
<br />
Второй вариант аутентификации, с созданием собственного клиента API и ключей доступа:<br />
<br />
# Необходимо создать проект на странице https://console.developers.google.com/project/;<br />
# Во вкладке APIs & auth выбрать Analytics API, и там перейти во вкладку Credentials, где выбрать Create new Client ID;<br />
# При создании Client ID выбрать Installed application/other, и нажать create;<br />
# В результате будет Client ID = и Client secret = ;<br />
# На вкладке Consent screen необходимо выбрать рабочий email и дать название приложению (Product name), сохранить;<br />
# На общей вкладке APIs & auth/Analytics API/APIs надо активировать API, нажав на кнопку, где написано OFF.<br />
<br />
Создаем постоянный ключ (откроется браузер, где надо будет выбрать свой почтовый аккаунт и подтвердить вход в API, тогда выдадут код, который надо будет вставить в консоль):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga",<br />
+ client.id = "",<br />
+ client.secret = "",<br />
+ where = "api.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>client.id</code> необходимо вставить сюда Client ID;<br />
* <code>client.secret</code> необходимо вставить сюда Client secret.<br />
<br />
== Работа с данными GA ==<br />
<br />
Получение списка аккаунтов/сайтов в GA и их ID, ID используется в дальнейших процедурах:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga$getProfiles()</nowiki>}}<br />
<br />
Задаем временные рамки сбора информации. необходимо, если запросов предполагается много и по разным параметрам, но по одному периоду:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> startdate <- "2014-01-01"<br />
> enddate <- "2014-03-31"</nowiki>}}<br />
<br />
Сбор данных по просмотрам, посещениям и посетителям указанной страницы. <br />
Детальнее по метрикам, сегментам и фильтрам смотреть здесь: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets. Внимание, нельзя использовать больше 7 метрик одновременно!<br />
Гайд по сегментам здесь: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga.data <- data.frame(ga$getData(id, # ID GA-профиля<br />
+ start.date = startdate, # задаем стартовое время, можно просто в виде "2014-01-01", ГГГГ-ММ-ДД<br />
+ end.date = enddate, # задаем конечное время время, можно просто в виде "2014-01-01", ГГГГ-ММ-ДД<br />
+ metrics = "ga:pageviews, ga:visits, ga:visitors", # измеряем количество просмотров, посещений и посетителей<br />
+ dimensions = "ga:date", # задаем измерения сбора<br />
+ segment = "", # задаем страницу, по которой собираем статистику<br />
+ batch = TRUE)) # необходимо, если предполагается, что строк может быть много - собирает все данные, а не только первые 10к строк</nowiki>}}<br />
<br />
После получения данных мы можем работать с переменной <code>ga.data</code> как с обычной таблицей данных (<code>data.frame</code>).<br />
<br />
== Примечания ==<br />
<br />
<references /><br />
<br />
[[Категория:R]]</div>Konhishttps://psylab.info/index.php?title=R:Google_Analytics&diff=8368R:Google Analytics2014-04-15T14:04:40Z<p>Konhis: /* Организация доступа к API */</p>
<hr />
<div>{{CC-BY-4.0|author=авторами Филипп Управителев и Артём Клевцов}}<br />
<br />
{{Pkg-req-notice}}<br />
<br />
== Общее описание ==<br />
<br />
Пакетов для работы с API Google Analytics несколько, наиболее часто упоминающиеся - [http://skardhamar.github.io/rga/ <code>rga</code>] и [https://code.google.com/p/r-google-analytics/ <code>RGoogleAnalytics</code>]. В принципе, они различаются незначительно - в процедуре аутентификации и организации доступа к API. Пакет <code>rga</code> выглядит более удобным для работы, так как ключ для аутентификации создается один раз, и потом только загружается, в то время как при работе с пакетом <code>RGoogleAnalytics</code> приходится в начале каждой сессии проходить аутентификацию в браузере. К тому же, пакет <code>rga</code> обладает более прозрачной логикой запросов к API.<br />
<br />
== Установка необходимых пакетов ==<br />
<br />
Устанавливаем и подключаем пакет {{r-package|devtools}}, для доступа к [https://github.com/ github], требуется только в первый раз<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install.packages("devtools")<br />
> library(devtools)</nowiki>}}<br />
<br />
Загрузка пакета доступа к GA, требуется только в начале работы при запуске новой R-сессии:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_github("rga", "skardhamar")</nowiki>}}<br />
<br />
После обновления пакета {{r-package|httr}} до версии 0.3, функции которого используются в пакете <code>rga</code>, появились сложности и ошибки с выводом данных запроса при использовании нескольких метрик. Поэтому на данный момент использование пакета <code>rga</code> возможно только с установкой предыдущей версии пакета {{r-package|httr}} (0.2) вручную. Установить пакет {{r-package|httr}} необходимый версии можно с помощью функции <code>install_url()</code> из пакет {{r-package|devtools}}, который мы уже загрузили ранее:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> install_url("http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/httr/httr_0.2.tar.gz")</nowiki>}}<br />
<br />
== Организация доступа к API ==<br />
<br />
Подключение пакета доступа к GA<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> library(rga)</nowiki>}}<br />
<br />
Запрет верификации SSL-соединения (требуется только для ОС Windows, чтобы избежать ошибок при аутентификации):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> curl <- getCurlHandle()<br />
> options(RCurlOptions = list(capath = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl"), ssl.verifypeer = FALSE))</nowiki>}}<br />
<br />
Для создания ключа аутентификации потребуется переход в браузер, подтверждение доступа и копирование ключа в консоль. Команда создает отдельный файл, который потом можно использовать для аутентификации без перехода в браузер и т.д.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga", where = "ga.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Видим, что в директории проекта появился файл ga.rga<ref>Можно указать любой удобный путь и имя файла.</ref>.<br />
<br />
Второй вариант аутентификации, с созданием собственного клиента API и ключей доступа:<br />
<br />
# Необходимо создать проект на странице https://console.developers.google.com/project/;<br />
# Во вкладке APIs & auth выбрать Analytics API, и там перейти во вкладку Credentials, где выбрать Create new Client ID;<br />
# При создании Client ID выбрать Installed application/other, и нажать create;<br />
# В результате будет Client ID = и Client secret = ;<br />
# На вкладке Consent screen необходимо выбрать рабочий email и дать название приложению (Product name), сохранить;<br />
# На общей вкладке APIs & auth/Analytics API/APIs надо активировать API, нажав на кнопку, где написано OFF.<br />
<br />
Создаем постоянный ключ (откроется браузер, где надо будет выбрать свой почтовый аккаунт и подтвердить вход в API, тогда выдадут код, который надо будет вставить в консоль):<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> rga.open(instance = "ga",<br />
+ client.id = "",<br />
+ client.secret = "",<br />
+ where = "api.rga")</nowiki>}}<br />
<br />
Пояснения по значениям аргументов:<br />
<br />
* <code>client.id</code> необходимо вставить сюда Client ID;<br />
* <code>client.secret</code> необходимо вставить сюда Client secret.<br />
<br />
== Работа с данными GA ==<br />
<br />
Получение списка аккаунтов/сайтов в GA и их ID, ID используется в дальнейших процедурах:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga$getProfiles()</nowiki>}}<br />
<br />
Задаем временные рамки сбора информации. необходимо, если запросов предполагается много и по разным параметрам, но по одному периоду:<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> startdate <- "2014-01-01"<br />
> enddate <- "2014-03-31"</nowiki>}}<br />
<br />
Сбор данных по просмотрам, посещениям и посетителям указанной страницы детальнее по метрикам, сегментам и фильтрам смотреть здесь: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets. Внимание, нельзя использовать больше 7 метрик одновременно! Гайд по сегментам здесь: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v3/segments.<br />
<br />
{{r-code|code=<nowiki>> ga.data <- data.frame(ga$getData(id, # ID GA-профиля<br />
+ start.date = startdate, # задаем стартовое время, можно просто в виде "2014-01-01", ГГГГ-ММ-ДД<br />
+ end.date = enddate, # задаем конечное время время, можно просто в виде "2014-01-01", ГГГГ-ММ-ДД<br />
+ metrics = "ga:pageviews, ga:visits, ga:visitors", # измеряем посещения, просмотры и уникальные просмотры<br />
+ dimensions = "ga:date", # задаем измерения сбора<br />
+ segment = "", # задаем страницу, по которой собираем статистику<br />
+ batch = TRUE)) # необходимо, если предполагается, что строк может быть много - собирает все данные, а не только первые 10к строк</nowiki>}}<br />
<br />
После получения данных мы можем работать с переменной <code>ga.data</code> как с обычной таблицей данных (<code>data.frame</code>).<br />
<br />
== Примечания ==<br />
<br />
<references /><br />
<br />
[[Категория:R]]</div>Konhishttps://psylab.info/index.php?title=R:%D0%9B%D0%B8%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B0&diff=8061R:Литература2014-03-17T13:56:05Z<p>Konhis: /* На русском языеке */</p>
<hr />
<div>{{mbox<br />
|type = warning<br />
|text = '''Авторское право'''<br />
|text-small = Все представленные на данной странице ресурсы взяты из открытых источников, являются собственностью их авторов и издательств и предназначены исключительно для ознакомительных целей.<br />
}}<br />
<br />
В данном материале представлен список книг, статей, ресурсов по языку программирования [http://www.r-project.org/ R], находящихся в открытом доступе.<br />
<br />
Полное библиографическое описание представленных материалов в формате [http://mirrors.ibiblio.org/CTAN/macros/latex/contrib/biblatex/doc/biblatex.pdf Biblatex] находится по следующей ссылкам:<br />
<br />
* Англоязычные источники - http://git.psylab.info/r-books/src/master/en.bib;<br />
* Русскоязычные источники - http://git.psylab.info/r-books/src/master/ru.bib.<br />
<br />
Нижеприведённый список сформирован с помощью стиля gost-numeric из пакета [http://mirrors.ibiblio.org/CTAN/macros/latex/contrib/biblatex-contrib/biblatex-gost/doc/biblatex-gost.pdf Biblatex-GOST].<br />
<br />
== На английском языке ==<br />
<br />
=== Книги ===<br />
<br />
# Abedin J. Data Manipulation with R. — Packt Publishing, 2014. — 102 с. — ISBN 9781783281091. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Abedin2014.pdf.<br />
# Adler J. R in a Nutshell: A Desktop Quick Reference. — 2-е изд. — O’Reilly Media, 2012. — 724 с. — (In a Nutshell). — ISBN 9781449312084. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Adler2012.pdf.<br />
# Advances in Social Science Research Using R / под ред. H. D. Vinod. — Springer, 2010. — 205 с. — (Lecture Notes in Statistics / Lecture Notes in Statistics - Proceedings ; 196). — ISBN 9781441917638. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Vinod2010.pdf.<br />
# Albert J. Bayesian Computation With R. — 2-е изд. — Springer, 2009. — 300 с. — (Use R!) — ISBN 9780387922973. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Albert2009.pdf.<br />
# Albert J., Rizzo M. R by Example. — Springer, 2012. — 375 с. — (Use R!) — ISBN 9781461413646. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/AlbertRizzo2012.pdf.<br />
# Allerhand M. Tiny Handbook of R. — Springer, 2011. — 92 с. — (Springer Briefs in Statistics). — ISBN 9783-642179792. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Allerhand2011.pdf.<br />
# Altham P. M. E. Introduction to Statistical Modelling in R. — University of Cambridge, 2012. — 114 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Altham2012.pdf.<br />
# An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R / G. James [и др.]. — Springer, 2013. — 430 с. — (Springer Texts in Statistics). — ISBN 9781461471370. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/James2013.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/James2013.zip.<br />
# Baayen R. H. Analyzing Linguistic Data: A Practical Introduction to Statistics using R. — Cambridge University Press, 2008. — 368 с. — ISBN 9780521709187. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Baayen2008.pdf.<br />
# Barker T. Pro Data Visualization using R and JavaScript. — Apress, 2013. — 216 с. — ISBN 9781430258063. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Barker2013.pdf.<br />
# Basic R for Finance / D. Wurtz [и др.]. — Zurich : Rmetrics Association & Finance Online Publishing, 2010. — 312 с. — ISBN 9783906041025. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Wurtz2010.pdf.<br />
# Beckerma A. P., Petchey O. L. Getting Started with R: An introduction for Biologists. — Oxford University Press, 2012. — 160 с. — (Oxford Biology). — ISBN 9780199601622. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/BeckermaPetchey2012.pdf.<br />
# Beeley C. Web Application Development with R Using Shiny. — Packt Publishing, 2013. — 110 с. — ISBN 9781783284474. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Beeley2013.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Beeley2013.zip.<br />
# Beyersmann J., Allignol A., Schumacher M. Competing Risks and Multistate Models with R. — Springer, 2012. — 257 с. — (Use R!) — ISBN 9781461420347. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Beyersmann2012.pdf.<br />
# Bivand R. S., Pebesma E., Gomez-Rubio V. Applied Spatial Data Analysis with R. — 2-е изд. — Springer, 2013. — 420 с. — (Use R! ; 10). — ISBN 9781461476177. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/BivandPebesma2013.pdf.<br />
# Bloomfield V. Computer Simulation and Data Analysis in Molecular Biology and Biophysics: An Introduction Using R. — Springer, 2009. — 322 с. — (Biological and Medical Physics, Biomedical Engineering). — ISBN 9781441900845. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Bloomfield2009.pdf.<br />
# Bogetoft P., Otto L. Benchmarking with DEA, SFA, and R. — Springer, 2011. — 352 с. — (International Series in Operations Research & Management Science ; 157). — ISBN 9781441979605. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/BogetoftOtto2011.pdf.<br />
# Bolker B. M. Ecological Models and Data in R. — Princeton University Press, 2007. — 408 с. — ISBN 9780691125220. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Bolker2007.pdf.<br />
# Boogaart K. G. van den, Tolosana-Delgado R. Analyzing Compositional Data with R. — Springer, 2013. — 280 с. — (Use R!) — ISBN 9783642368080. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Boogaart2013.pdf.<br />
# Boos D. D., Stefanski L. A. Essential Statistical Inference: Theory and Methods. — Springer, 2013. — 587 с. — (Springer Texts in Statistics ; 120). — ISBN 9781461448174. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/BoosStefanski2013.pdf.<br />
# Borcard D., Gillet F., Legendre P. Numerical Ecology with R. — Springer, 2011. — 312 с. — (Use R!) — ISBN 9781441979759. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Borcard2011.pdf.<br />
# Braun W. J., Murdoch D. J. First Course in Statistical Programming with R. — Cambridge University Press, 2008. — 174 с. — ISBN 9780521694247. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/BraunMurdoch2008.pdf.<br />
# Bretz F., Hothorn T., Westfall P. Multiple Comparisons Using R. — Chapman, Hall/CRC, 2010. — 205 с. — ISBN 9781584885740. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/BretzHothornWestfall2010.pdf.<br />
# Burns P. The R Inferno. — 2-е изд. — lulu.com, 2012. — 154 с. — ISBN 9781471046520. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Burns2012.pdf.<br />
# Cano E. L., Moguerza J. M., Redchuk A. Six Sigma with R: Statistical Engineering for Process Improvement. — Springer, 2012. — 316 с. — (Use R! ; 36). — ISBN 9781461436515. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Cano2012.pdf.<br />
# Chambers J. Software for Data Analysis: Programming with R. — Springer, 2008. — 501 с. — (Statistics and Computing). — ISBN 9780387759357. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Chambers2008.pdf.<br />
# Chan N. Time Series: Applications to Finance with R and S-Plus. — 2-е изд. — Wiley, 2010. — 330 с. — (Wiley Series in Probability and Statistics ; 837). — ISBN 9780470583623. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Chan2010.pdf.<br />
# Chang W. R Graphics Cookbook. — O’Reilly Media, 2012. — 416 с. — ISBN 9781449316952. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Chang2012.pdf.<br />
# Chatterjee S., Simonoff J. S. Handbook of Regression Analysis. — Wiley, 2013. — 240 с. — (Wiley Handbooks in Applied Statistics ; 5). — ISBN 9780470887165. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/ChatterjeeSimonoff2013.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/ChatterjeeSimonoff2013.zip.<br />
# Chen D.-G., Peace K. E. Clinical Trial Data Analysis Using R. — CRC Press, 2011. — 387 с. — (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series). — ISBN 9781439840207. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/ChenPeace2011.pdf.<br />
# Chen D.-G., Peace K. E. Applied Meta-Analysis with R. — Chapman, Hall/CRC, 2013. — 342 с. — (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series ; 59). — ISBN 9781466505995. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/ChenPeace2013.pdf.<br />
# Cheung Y. K. Dose Finding by the Continual Reassessment Method. — Chapman, Hall/CRC, 2011. — 200 с. — (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series ; 41). — ISBN 9781420091519. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Cheung2011.pdf.<br />
# Chihara L., Hesterberg T. Mathematical Statistics with Resampling and R. — Wiley, 2011. — 440 с. — ISBN 9781118029855. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/ChiharaHesterberg2011.pdf.<br />
# Clark M. Introduction to R: A First Course in R. — Center for Social Research University of Notre Dame, 2013. — 29 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Clark2013.pdf.<br />
# Claude J. Morphometrics with R. — Springer, 2008. — 317 с. — (Use R!) — ISBN 9780387777894. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Claude2008.pdf.<br />
# Coghlan A. A Little Book of R for Biomedical Statistics. — University College Cork, 2013. — 31 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Coghlan2013-1.pdf.<br />
# Coghlan A. A Little Book of R for Multivariate Analysis. — University College Cork, 2013. — 47 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Coghlan2013-2.pdf.<br />
# Coghlan A. A Little Book of R For Time Series. — University College Cork, 2014. — 71 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Coghlan2014.pdf.<br />
# Cohen Y., Cohen J. Y. Statistics and Data with R: An Applied Approach Through Examples. — Wiley, 2008. — 618 с. — ISBN 9780470758052. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/CohenCohen2008.pdf.<br />
# Cotton R. Learning R. — O’Reilly Media, 2013. — 400 с. — ISBN 9781449357108. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Cotton2013.pdf.<br />
# Cowpertwait P. S. P., Metcalfe A. Introductory Time Series with R. — Springer, 2009. — 256 с. — (Use R!) — ISBN 9780387886978. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/CowpertwaitMetcalfe2009.pdf.<br />
# Crawley M. J. Statistics: An Introduction Using R. — Wiley, 2005. — 342 с. — ISBN 9780470022986. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Crawley2005.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Crawley2005.zip.<br />
# Crawley M. J. The R Book. — 2-е изд. — Wiley, 2013. — 1076 с. — ISBN 9780470973929. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Crawley2013.pdf.<br />
# Crowder M. J. Multivariate Survival Analysis and Competing Risks. — Chapman, Hall/CRC, 2012. — 417 с. — (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science ; 92). — ISBN 9781439875216. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Crowder2012.pdf.<br />
# Cryer J. D., Chan K.-S. Time Series Analysis: With Applications in R. — 2-е изд. — Springer, 2008. — 491 с. — (Springer Texts in Statistics). — ISBN 9780387759586. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/CryerChan2008.pdf.<br />
# Curran J. M. Introduction to Data Analysis with R for Forensic Scientists. — CRC Press, 2010. — 331 с. — (International Forensic Science and Investigation ; 21). — ISBN 9781420088267. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Curran2010.pdf.<br />
# Dalgaard P. Introductory Statistics with R. — 2-е изд. — Springer, 2008. — 364 с. — (Statistics and Computing). — ISBN 9780387954752. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Dalgaard2008.pdf.<br />
# Dobrow R. P. Probability: With Applications and R. — Wiley, 2014. — 520 с. — ISBN 9781118241257. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Dobrow2014.pdf.<br />
# Douc R., Moulines E., Stoffe D. Nonlinear Time Series: Theory, Methods and Applications with R Examples. — Chapman, Hall/CRC, 2014. — 551 с. — (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science ; 107). — ISBN 9781466502253. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/DoucMoulinesStoffe2014.pdf.<br />
# Eddelbuettel D. Seamless R and C++ Integration with Rcpp. — Springer, 2013. — 220 с. — (Use R! ; 64). — ISBN 9781461468677. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Eddelbuettel2013.pdf.<br />
# Ergul O. Guide to Programming and Algorithms Using R. — Springer, 2013. — 200 с. — ISBN 9781447153276. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Ergul2013.pdf.<br />
# Everitt B. S. An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis. — 2-е изд. — Springer, 2007. — 221 с. — (Springer Texts in Statistics). — ISBN 9781852338824. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Everitt2007.pdf.<br />
# Everitt B. S., Hothorn T. A Handbook of Statistical Analyses Using R. — 2-е изд. — Chapman, Hall/CRC, 2010. — 376 с. — ISBN 9781420079333. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Everitt2010.pdf.<br />
# Everitt B. S., Hothorn T. An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R. — Springer, 2011. — 288 с. — (Use R!) — ISBN 9781441996497. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Everitt2011.pdf.<br />
# Falissard F. Analysis of Questionnaire Data with R. — Chapman, Hall/CRC, 2011. — 280 с. — ISBN 9781439817667. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Falissard2011.pdf.<br />
# Faraway J. J. Practical Regression and Anova using R. — University of Bath, 2002. — 212 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Faraway2002.pdf.<br />
# Faraway J. J. Linear Models with R. — Chapman, Hall/CRC, 2004. — 240 с. — (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science). — ISBN 9781584884255. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Faraway2004.pdf.<br />
# Faraway J. J. Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models. — Chapman, Hall/CRC, 2005. — 312 с. — (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science). — ISBN 9781584884248. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Faraway2005.pdf.<br />
# Feigelson E. D., Babu G. J. Modern Statistical Methods for Astronomy: With R Applications. — Cambridge University Press, 2012. — 490 с. — ISBN 9780521767279. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/FeigelsonBabu2012.pdf.<br />
# Foulkes A. S. Applied Statistical Genetics with R. For Population-based Association Studies. — Springer, 2009. — 252 с. — (Use R!) — ISBN 9780387895536. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Foulkes2009.pdf.<br />
# Fox J.-P. Bayesian Item Response Modeling: Theory and Applications. — Springer, 2010. — 326 с. — (Statistics for Social and Behavioral Sciences). — ISBN 9781441907417. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Fox2010.pdf.<br />
# Frery A. C., Perciano T. Introduction to Image Processing Using R: Learning by Examples. — Springer, 2013. — 116 с. — (SpringerBriefs in Computer Science). — ISBN 9781447149491. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/FreryPerciano2013.pdf.<br />
# Galecki A., Burzykowski T. Linear Mixed-Effects Models Using R: A Step-by-Step Approach. — Springer, 2013. — 625 с. — (Springer Texts in Statistics). — ISBN 9781461438991. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/GaleckiBurzykowski2013.pdf.<br />
# Galwey N. W. Introduction to Mixed Modelling: Beyond Regression and Analysis of Variance. — Wiley, 2006. — 376 с. — ISBN 9780470014967. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Galwey2006.pdf.<br />
# Gardener M. Beginning R: The Statistical Programming Language. — Wrox, 2012. — 504 с. — ISBN 9781118164303. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Gardener2012.pdf.<br />
# Gentleman R. R Programming for Bioinformatics. — Chapman, Hall/CRC, 2008. — 328 с. — (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis). — ISBN 9781420063677. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Gentleman2008.pdf.<br />
# Good P. I. Introduction to Statistics Through Resampling Methods and R. — 2-е изд. — Wiley, 2013. — 224 с. — ISBN 9781118428214. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Good2013.pdf.<br />
# Gries S. T. Quantitative Corpus Linguistics with R. A Practical Introduction. — Routledge, 2009. — 256 с. — ISBN 9780415962704. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Gries2009.pdf.<br />
# Gries S. T. Statistics for Linguistics with R. — 2-е изд. — Walter de Gruyter, 2013. — 359 с. — (Mouton Textbook). — ISBN 9783110307283. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Gries2013.pdf.<br />
# Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. — Springer, 2009. — 745 с. — (Springer Series in Statistics). — ISBN 9780387848570. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Hastie2009.pdf.<br />
# Hay-Jahans C. An R Companion to Linear Statistical Models. — Chapman, Hall/CRC, 2011. — 372 с. — ISBN 9781439873656. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Hay-Jahans2011.pdf.<br />
# Heiberger R. M., Holland B. Statistical Analysis and Data Display: An Intermediate Course with Examples in S-Plus, R, and SAS. — Springer, 2004. — 730 с. — (Springer Texts in Statistics). — ISBN 9780387402703. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/HeibergerHolland2004.pdf.<br />
# Heiberger R. M., Neuwirth E. R Through Excel: A Spreadsheet Interface for Statistics, Data Analysis, and Graphics. — Springer, 2009. — 344 с. — (Use R!) — ISBN 9781441900517. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Heiberger2009.pdf.<br />
# Helsel D. R. Statistics for Censored Environmental Data Using Minitab and R. — 2-е изд. — Wiley, 2012. — 344 с. — (Statistics in Practice ; 77). — ISBN 9780470479889. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Helsel2012.pdf.<br />
# Henry M., Stevens H. A Primer of Ecology with R. — Springer, 2009. — 388 с. — (Use R!) — ISBN 9780387898810. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Stevens2009.pdf.<br />
# Hettmansperger T. P., McKean J. W. Robust Nonparametric Statistical Methods and R. — 2-е изд. — CRC Press, 2010. — 553 с. — (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability). — ISBN 9781439809082. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/HettmanspergerMcKean2010.pdf.<br />
# Højsgaard S., Edwards D., Lauritzen S. Graphical Models with R. — Springer, 2012. — 192 с. — (Use R!) — ISBN 9781461422983. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/HojsgaardEdwardsLauritzen2012.pdf.<br />
# Horton N. J., Kleinman K. Using R for Data Management, Statistical Analysis, and Graphics. — Chapman, Hall/CRC, 2010. — 297 с. — ISBN 9781439827550. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/HortonKleinman2010.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/HortonKleinman2010.zip.<br />
# Husson F., Le S., Pages J. Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R. — CRC Press, 2010. — 240 с. — (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis). — ISBN 9781439835807. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/HussonLePages2010.pdf.<br />
# Iacus S. M. Simulation and Inference for Stochastic Differential Equations: With R Examples. — Springer, 2008. — 286 с. — (Springer Series in Statistics). — ISBN 9780387758381. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Iacus2008.pdf.<br />
# Iacus S. M. Option Pricing and Estimation of Financial Models with R. — Wiley, 2011. — 472 с. — ISBN 9780470745847. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Iacus2011.pdf.<br />
# Interval-Censored Time-to-Event Data: Methods and Applications / под ред. D.-G. Chen, J. Sun, K. E. Peace. — Chapman, Hall/CRC, 2012. — 433 с. — (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series ; 52). — ISBN 9781466504257. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/ChenSunPeace2012.pdf.<br />
# Introduction to R for Quantitative Finance / G. Daroczi [и др.]. — Packt Publishing, 2013. — 164 с. — ISBN 9781783280933. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/DarocziPuhle2013.pdf.Janacek G. Unlock the Secrets of R. — 2007. — 72 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Janacek2007.pdf.<br />
# Janert P. K. Data Analysis with Open Source Tools. — O’Reilly Media, 2010. — 540 с. — ISBN 9780596802356. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Janert2010.pdf.<br />
# Jank W. Business Analytics for Managers. — Springer, 2011. — 204 с. — (Use R!) — ISBN 9781461404057. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Jank2011.pdf.<br />
# Johnson P. E. Rtips. — 2012. — 72 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Johnson2012.pdf.<br />
# Jones O., Maillardet R., Robinson A. Introduction to Scientific Programming and Simulation using R. — Chapman, Hall/CRC, 2009. — 472 с. — (Chapman & Hall/CRC The R Series ; 21). — ISBN 9781420068726. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Jones2009.pdf.<br />
# Jureckova J., Picek J. Robust Statistical Methods with R. — Chapman, Hall/CRC, 2005. — 216 с. — ISBN 9781584884545. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/JureckovaPicek2005.pdf.<br />
# Kabacoff R. R in Action: Data Analysis and Graphics With R. — Manning Publications, 2011. — 447 с. — (Manning Pubs Co Series). — ISBN 9781935182399. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Kabacoff2011.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Kabacoff2011.zip.<br />
# Kaltenbach H.-M. A Concise Guide to Statistics. — Springer, 2011. — 110 с. — (SpringerBriefs in Statistics). — ISBN 9783642235016. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Kaltenbach2011.pdf.<br />
# Karian Z. A., Dudewicz E. J. Handbook of fitting statistical distributions with R. — Chapman, Hall/CRC, 2011. — 1718 с. — ISBN 9781584887119. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/KarianDudewicz2010.pdf.<br />
# Keele L. Semiparametric Regression for the Social Sciences. — Wiley, 2008. — 230 с. — ISBN 9780470319918. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Keele2008.pdf.<br />
# Kenett R., Salini S. Modern Analysis of Customer Surveys: with Applications using R. — Wiley, 2012. — 524 с. — (Statistics in Practice). — ISBN 9780470971284. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/KenettSalini2012.pdf.<br />
# Kerns G. J. Introduction to Probability and Statistics Using R. — G. Jay Kerns, 2010. — 386 с. — ISBN 9780557249794. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Kerns2010.pdf.<br />
# Kleinman K., Horton N. J. SAS and R: Data Management, Statistical Analysis and Graphics. — Chapman, Hall/CRC, 2009. — 343 с. — ISBN 9781420070576. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/KleinmanHorton2009.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/KleinmanHorton2009.zip.<br />
# Klemela J. Smoothing of Multivariate Data: Density Estimation and Visualization. — Wiley, 2009. — 603 с. — (Wiley Series in Probability and Statistics ; 737). — ISBN 9780470290880. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Klemela2009.pdf.<br />
# Krause A., Olson M. The Basics of S and S-Plus. — 2-е изд. — Springer, 2000. — 400 с. — (Statistics and Computing). — ISBN 9780387989617. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/KrauseOlson2000.pdf.<br />
# Krause A., Olson M. The Basics of S-PLUS. — 4-е изд. — Springer, 2005. — 444 с. — (Statistics and Computing). — ISBN 9780387261096. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/KrauseOlson2005.pdf.<br />
# Kuhn M., Johnson K. Applied Predictive Modeling. — Springer, 2013. — 620 с. — ISBN 9781461468486. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/KuhnJohnson2013.pdf.<br />
# Lacus S. M. Simulation and Inference for Stochastic Differential Equations. With R Examples. — Springer, 2008. — 286 с. — (Springer Series in Statistics). — ISBN 9780387758381. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Lacus2008.pdf.<br />
# Lavine M. L. Introduction to Statistical Thought. — Orange Grove Texts Plus, 2013. — 463 с. — ISBN 9781616100483. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Lavine2013.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Lavine2013.zip.<br />
# Lawrence M. F., Verzani J. Programming Graphical User Interfaces in R. — Chapman, Hall/CRC, 2012. — 479 с. — (Chapman & Hall/CRC The R Series). — ISBN 9781439856826. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Lawrence2012.pdf.<br />
# Ledolter J. Data Mining and Business Analytics with R. — Wiley, 2013. — 368 с. — ISBN 9781118447147. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Ledolter2013.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Ledolter2013.zip.<br />
# Leipzig J., Li X. Data Mashups in R. — O’Reilly Media, 2011. — 40 с. — ISBN 9781449303532. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Leipzig2011.pdf.<br />
# Li Y., Baron J. Behavioral Research Data Analysis with R. — Springer, 2012. — 257 с. — (Use R!) — ISBN 9781461412373. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/LiBaron2012.pdf.<br />
# Lindsey J. K. Statistical Analysis of Stochastic Processes in Time. — Cambridge University Press, 2004. — 338 с. — (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics ; 14). — ISBN 9780521837415. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Lindsey2004.pdf.<br />
# Logan M. Biostatistical Design and Analysis Using R: A Practical Guide. — Wiley-Blackwell, 2010. — 576 с. — ISBN 9781405190084. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Logan2010.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Logan2010.zip.<br />
# Loo M. P. J. van der, Jonge E. de Learning RStudio for R Statistical Computing. — Packt Publishing, 2012. — 126 с. — ISBN 9781782160601. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/LooJonge2012.pdf.<br />
# Lumley T. Complex Surveys: A Guide to Analysis Using R. — Wiley, 2010. — 296 с. — (Wiley Series in Survey Methodology ; 565). — ISBN 9780470284308. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Lumley2010.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Lumley2010.zip.<br />
# MacFarland T. W. Two-Way Analysis of Variance: Statistical Tests and Graphics Using R. — Springer, 2011. — 135 с. — (SpringerBriefs in Statistics ; 1). — ISBN 9781461421337. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/MacFarland2011.pdf.<br />
# MacFarland T. W. Introduction to Data Analysis and Graphical Presentation in Biostatistics with R: Statistics in the Large. — Springer, 2014. — 165 с. — (SpringerBriefs in Statistics). — ISBN 9783319025315. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/MacFarland2014.pdf.<br />
# Maindonald J., Braun W. J. Data Analysis and Graphics Using R: An Example-Based Approach. — 3-е изд. — Cambridge University Press, 2010. — 552 с. — (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics). — ISBN 9780521762939. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Maindonald2010.pdf.<br />
# Marin J.-M., Robert C. Bayesian Essentials with R. — 2-е изд. — Springer, 2013. — 312 с. — (Springer Texts in Statistics). — ISBN 9781461486862. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/MarinRobert2013.pdf.<br />
# Mathur S. K. Statistical Bioinformatics with R. — Academic Press, 2010. — 336 с. — ISBN 9780123751041. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Mathur2010.pdf.<br />
# Matloff N. The Art of R Programming: tour of statistical software design. — No Starch Press, 2011. — 400 с. — ISBN 9781593273842. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Matloff2011.pdf.<br />
# Matthiopoulos J. How to be a Quantitative Ecologist: The ’A to R’ of Green Mathematics and Statistics. — Wiley, 2011. — 490 с. — (Aerospace Series). — ISBN 9780470699799. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Matthiopoulos2011.pdf.<br />
# McCallum Q. E., Weston S. Parallel R. — O’Reilly Media, 2011. — 126 с. — ISBN 9781449309923. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/McCallum2012.pdf.<br />
# Meys J., Vries A. R For Dummies. — For Dummies, 2012. — 406 с. — ISBN 9781119962847. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/MeysVries2012.pdf.<br />
# Millard S. P., Neerchal N. K., Dixon P. Environmental Statistics with S-PLUS. — CRC Press, 2000. — 848 с. — (Chapman & Hall/CRC Applied Environmental Statistics). — ISBN 9780849371684. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/MillardNeerchal2000.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/MillardNeerchal2000.zip.<br />
# Mittal H. R Graphs Cookbook. — Packt Publishing, 2011. — 272 с. — ISBN 9781849513067. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Mittal2011.pdf.<br />
# Mixed effects models and extensions in ecology with R / A. F. Zuur [и др.]. — Springer, 2009. — 574 с. — (Statistics for Biology and Health). — ISBN 9780387874579. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Zuur2009.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Zuur2009.zip.<br />
# Modeling Dose-Response Microarray Data in Early Drug Development Experiments Using R: Order-Restricted Analysis of Microarray Data / под ред. D. Lin [и др.]. — Springer, 2012. — 310 с. — (Use R!) — ISBN 9783642240065. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Lin2012.pdf.<br />
# Modern Actuarial Risk Theory: Using R / R. Kaas [и др.]. — 2-е изд. — Springer, 2008. — 381 с. — ISBN 9783642034077. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Kaas2008.pdf.<br />
# Muenchen R. A. R for SAS and SPSS Users. — 2-е изд. — Springer, 2011. — 714 с. — (Statistics and Computing). — ISBN 9781461406846. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Muenchen2011.pdf.<br />
# Muenchen R. A., Hilbe J. M. R for Stata Users. — Springer, 2010. — 542 с. — (Statistics and Computing). — ISBN 9781441913173. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/MuenchenHilbe2010.pdf.<br />
# Murrell P. R Graphics. — 2-е изд. — CRC Press, 2011. — 546 с. — (Chapman & Hall/CRC The R Series ; 1). — ISBN 9781439831762. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Murrell2011.pdf.<br />
# Murtagh F. Correspondence Analysis and Data Coding with Java and R. — Chapman, Hall/CRC, 2005. — 256 с. — (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis). — ISBN 9781584885283. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Murtagh2005.pdf.<br />
# Myers W. L., Patil G. P. Multivariate Methods of Representing Relations in R for Prioritization Purposes. — Springer, 2012. — 315 с. — (Environmental and Ecological Statistics ; 6). — ISBN 9781461431213. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/MyersPatil2012.pdf.<br />
# Nagarajan R., Scutari M., Lebre S. Bayesian Networks in R: with Applications in Systems Biology. — Springer, 2013. — 172 с. — (Use R! ; 48). — ISBN 9781461464457. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Nagarajan2013.pdf.<br />
# Nason G. Wavelet Methods in Statistics with R. — Springer, 2008. — 259 с. — (Use R!) — ISBN 9780387759609. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Nason2008.pdf.<br />
# Navarro D. J. Learning Statistics with R. — lulu.com, 2014. — 562 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Navarro2014.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Navarro2014.zip.<br />
# Nolan D., Temple Lang D. XML and Web Technologies for Data Sciences with R. — Springer, 2014. — 685 с. — (Use R! ; 46). — ISBN 9781461478997. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Nolan2014.pdf.<br />
# O’Gorman T. W. Adaptive Tests of Significance Using Permutations of Residuals with R and SAS. — Wiley, 2012. — 364 с. — ISBN 9780470922255. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/OGorman2012.pdf.<br />
# Ohri A. R for Business Analytics. — Springer, 2013. — 319 с. — ISBN 9781461443421. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Ohri2013.pdf.<br />
# Oja H. Multivariate Nonparametric Methods with R: An approach based on spatial signs and ranks. — Springer, 2010. — 244 с. — (Lecture Notes in Statistics ; 199). — ISBN 9781441904676. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Oja2010.pdf.<br />
# Optimal Experimental Design with R / D. Rasch [и др.]. — Chapman, Hall/CRC, 2011. — 345 с. — ISBN 9781439816974. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Rasch2011-1.pdf.<br />
# Pace L. Beginning R: An Introduction to Statistical Programming. — Apress, 2012. — 336 с. — ISBN 9781430245544. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Pace2012.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Pace2012.zip.<br />
# Paradis E. Analysis of Phylogenetics and Evolution with R. — 2-е изд. — Springer, 2012Springer. — 404 с. — (Use R!) — ISBN 9781461417422. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Paradis2012.pdf.<br />
# Peng R. D., Dominici F. Statistical Methods for Environmental Epidemiology with R: A Case Study in Air Pollution and Health. — Springer, 2008. — 144 с. — (Use R!) — ISBN 9780387781662. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/PengDominici2008.pdf.<br />
# Petris G., Petrone S., Campagnoli P. Dynamic Linear Models with R. — Springer, 2009. — 252 с. — (Use R!) — ISBN 9780387772370. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Petris2009.pdf.<br />
# Pfaff B. Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R. — 2-е изд. — Springer, 2008. — 190 с. — (Use R!) — ISBN 9780387759661. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Pfaff2008.pdf.<br />
# Pfaff B. Financial Risk Modelling and Portfolio Optimization with R. — Wiley, 2013. — 374 с. — (Statistics in Practice). — ISBN 9780470978702. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Pfaff2013.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Pfaff2013.zip.<br />
# Plant R. E. Spatial Data Analysis in Ecology and Agriculture Using R. — CRC Press, 2012. — 648 с. — ISBN 9781439819135. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Plant2012.pdf.<br />
# Prajapati V. Big Data Analytics with R and Hadoop. — Packt Publishing, 2013. — 238 с. — ISBN 9781782163282. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Prajapati2013.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Prajapati2013.zip.<br />
# Pruscha H. Statistical Analysis of Climate Series: Analyzing, Plotting, Modeling, and Predicting with R. — Springer, 2013. — 200 с. — ISBN 9783642320835. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Pruscha2013.pdf.<br />
# Quick J. Statistical Analysis with R Beginner’s Guide. — Packt Publishing, 2010. — 282 с. — ISBN 9781849512084. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Quick2010.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Quick2010.zip.<br />
# Ramsay J. ., Hooker G., Graves S. Functional Data Analysis with R and Matlab. — Springer, 2009. — 202 с. — (Use R!) — ISBN 9780387981840. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Ramsay2009.pdf.<br />
# Ritz C., Streibig J. C. [и др.] Nonlinear Regression with R. — Springer, 2008. — 148 с. — (Use R!) — ISBN 9780387096155. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/RitzStreibig2008.pdf.<br />
# Rizopoulos D. [и др.] Joint Models for Longitudinal and Time-to-Event Data: With Applications in R. — Chapman, Hall/CRC, 2012. — 275 с. — (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series ; 6). — ISBN 9781439872864. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Rizopoulos2012.pdf.<br />
# Robert C., Casella G. Introducing Monte Carlo Methods with R. — Springer, 2010. — 284 с. — (Use R!) — ISBN 9781441915757. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/RobertCasella2010.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/RobertCasella2010-Solutions.pdf.<br />
# Robinson A. P., Hamann J. D. Forest Analytics with R. — Springer, 2010. — 340 с. — (Use R!) — ISBN 9781441977618. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/RobinsonHamann2010.pdf.<br />
# Rosenbaum P. R. Design of Observational Studies. — Springer, 2009. — 385 с. — (Springer Series in Statistics). — ISBN 9781441912121. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Rosenbaum2009.pdf.<br />
# Rossiter D. G. An example of statistical data analysis using the R environment for statistical computing. — 2014. — 144 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Rossiter2014.pdf.<br />
# Ruppert D. Statistics and Data Analysis for Financial Engineering. — Springer, 2010. — 658 с. — (Springer Texts in Statistics). — ISBN 9781441977861. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Ruppert2010.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Ruppert2010.zip.<br />
# Santos-Fernandez E. Multivariate Statistical Quality Control Using R. — Springer, 2012. — 126 с. — (SpringerBriefs in Statistics ; 14). — ISBN 9781461454526. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Santos-Fernandez2012.pdf.<br />
# Sarkar D. Lattice: Multivariate Data Visualization with R. — Springer, 2008. — 268 с. — (Use R!) — ISBN 9780387759685. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Sarkar2008.pdf.<br />
# Schafer J. L. Analysis of Incomplete Multivariate Data. — Chapman, Hall/CRC, 1997. — 444 с. — (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability). — ISBN 9780412040610. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Schafer1997.pdf.<br />
# Schumacke R., Tomek S. Understanding Statistics Using R. — Springer, 2013. — 375 с. — ISBN 9781461462262. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/SchumackeTomek2013.pdf.<br />
# Schumacker R. A., Akers A. Understanding Statistical Concepts Using S-plus. — Psychology Press, 2001. — 384 с. — ISBN 9780805836233. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/SchumackerAkers2001.pdf.<br />
# Selvin S. Modern Applied Biostatistical Methods: Using S-Plus. — Oxford University Press, 1998. — 461 с. — (Monographs in Epidemiology and Biostatistics ; 28). — ISBN 9780195120257. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Selvin1998.pdf.<br />
# Shahbaba B. Biostatistics with R: An Introduction to Statistics Through Biological Data. — Springer, 2012. — 368 с. — (Use R!) — ISBN 9781461413011. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Shahbaba2012.pdf.<br />
# Sheather S. A Modern Approach to Regression with R. — Springer, 2009. — 393 с. — (Springer Texts in Statistics). — ISBN 9780387096070. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Sheather2009.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Sheather2009.zip.<br />
# Shumway R. H., Stoffer D. S. Time Series Analysis and Its Applications: With R Examples. — 3-е изд. — Springer, 2011. — 604 с. — (Springer Texts in Statistics). — ISBN 9781441978646. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/ShumwayStoffer2011.pdf.<br />
# Siegmund D., Yakir B. The Statistics of Gene Mapping. — Springer, 2007. — 334 с. — (Statistics for Biology and Health). — ISBN 9780387496849. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/SiegmundYakir2007.pdf.<br />
# Soetaert K., Cash J., Mazzia F. Solving Differential Equations in R. — Springer, 2012. — 250 с. — (Use R!) — ISBN 9783642280696. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Soetaert2012.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Soetaert2012.zip.<br />
# Soetaert K., Herman P. M. J. A Practical Guide to Ecological Modelling: Using R as a Simulation Platform. — Springer, 2008. — 372 с. — ISBN 9781402086236. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Soetaert2008.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Soetaert2008.zip.<br />
# Spector P. Data Manipulation with R. — Springer, 2008. — 154 с. — (Use R!) — ISBN 9780387747309. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Spector2008.pdf.<br />
# Stanton J. M. Introduction to Data Science. — 2013. — 182 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Stanton2013.pdf.<br />
# Statistical Data Analysis Explained: Applied Environmental Statistics with R / C. Reimann [и др.]. — Wiley, 2008. — 362 с. — ISBN 9780470985816. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Reimann2008.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Reimann2008.zip.<br />
# Statistical Methods for Hospital Monitoring with R / A. Morton [и др.]. — Wiley, 2013. — 426 с. — (Statistics in Practice). — ISBN 9781118596302. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Morton2013.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Morton2013.zip.<br />
# Statistical Tools for Nonlinear Regression: A Practical Guide With S-PLUS and R Examples / S. Huet [и др.]. — 2-е изд. — Springer, 2003. — 234 с. — (Springer Series in Statistics). — ISBN 9780387400815. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Huet2003.pdf.<br />
# Statistics in Psychology Using R and SPSS / D. Rasch, K. Kubinger, T. Yanagida [и др.]. — Wiley, 2011. — 568 с. — ISBN 9780470971246. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Rasch2011-2.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Rasch2011-2.zip.<br />
# Suess E. A., Trumbo B. E. Introduction to Probability Simulation and Gibbs Sampling with R. — Springer, 2010. — 320 с. — (Use R!) — ISBN 9780387402734. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/SuessTrumbo2010.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/SuessTrumbo2010.zip.<br />
# Takezawa K. Introduction to Nonparametric Regression. — Wiley, 2005. — 568 с. — (Wiley Series in Probability and Statistics ; 606). — ISBN 9780471745839. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Takezawa2005.djvu; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Takezawa2005.zip.<br />
# Takezawa K. Learning Regression Analysis by Simulation. — Springer, 2014. — 290 с. — ISBN 9784431543206. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Takezawa2014.pdf.<br />
# Tattar P. N. R Statistical Application Development by Example Beginner’s Guide. — Packt Publishing, 2013. — 344 с. — ISBN 9781849519441. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Tattar2013.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Tattar2013.zip.<br />
# Teetor P. R Cookbook. — O’Reilly Media, 2011. — 438 с. — (O’Reilly Cookbooks). — ISBN 9780596809157. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Teetor2011.pdf.<br />
# Thiem A., Dusa A. Qualitative Comparative Analysis with R: A User S Guide. — Springer, 2013. — 116 с. — (SpringerBriefs in Political Science). — ISBN 9781461445838. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/ThiemDusa2013.pdf.<br />
# Torgo L. Data Mining with R: Learning with Case Studies. — Chapman, Hall/CRC, 2010. — 305 с. — (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series). — ISBN 9781439810187. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Torgo2010.pdf.<br />
# Trosset M. W. An Introduction to Statistical Inference and Its Applications with R. — Chapman, Hall/CRC, 2009. — 496 с. — (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science ; 81). — ISBN 9781584889472. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Trosset2009.pdf.<br />
# Valiente G. Combinatorial pattern matching algorithms in computational biology using Perl and R. — Chapman, Hall/CRC, 2009. — 368 с. — (Chapman & Hall/CRC Mathematical & Computational Biology). — ISBN 9781420069730. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Valiente2009.pdf.<br />
# Varmuza K., Filzmoser P. Introduction Multivariate Statistical Analysis in Chemometrics. — CRC Press, 2009. — 336 с. — ISBN 9781420059472. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/VarmuzaFilzmoser2009.pdf.<br />
# Vasishth S., Broe M. The Foundations of Statistics: A Simulation-based Approach. — Springer, 2010. — 194 с. — ISBN 9783642163128. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/VasishthBroe2010.pdf.<br />
# Venables W. N., Ripley B. D. Modern Applied Statistics with S. — 4-е изд. — Springer, 2002. — 497 с. — (Statistics and Computing). — ISBN 9780387954578. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/VenablesRipley2002.pdf.<br />
# Verzani J. Using R for Introductory Statistics. — Chapman, Hall/CRC, 2004. — 432 с. — (Chapman & Hall/CRC The R Series). — ISBN 9781584884507. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Verzani2004.pdf.<br />
# Verzani J. Getting Started with RStudio. — O’Reilly Media, 2011. — 98 с. — ISBN 9781449309039. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Verzani2011.pdf.<br />
# Voss J. An Introduction to Statistical Computing: A Simulation-based Approach. — Wiley, 2013. — 396 с. — (Wiley Series in Computational Statistics ; 1). — ISBN 9781118357729. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Voss2013.pdf.<br />
# Wehrens R. Chemometrics with R: Multivariate Data Analysis in the Natural Sciences and Life Sciences. — Springer, 2011. — 300 с. — (Use R!) — ISBN 9783642178405. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Wehrens2011.pdf.<br />
# Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. — Springer, 2009. — 213 с. — (Use R!) — ISBN 9780387981406. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Wickham2009.pdf.<br />
# Wienke A. Frailty Models in Survival Analysis. — Chapman, Hall/CRC, 2010. — 312 с. — (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series ; 37). — ISBN 9781420073881. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Wienke2010.pdf.<br />
# Wilcox R. R. Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing. — 3-е изд. — Academic Press, 2012. — 608 с. — (Statistical Modeling and Decision Science). — ISBN 9780123869838. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Wilcox2012.pdf.<br />
# Wildi O. Data Analysis in Vegetation Ecology. — Wiley, 2010. — 234 с. — ISBN 9780470661024. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Wildi2010.pdf.<br />
# Wood S. N. Generalized Additive Models: An Introduction with R. — Chapman, Hall/CRC, 2006. — 410 с. — (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science ; 66). — ISBN 9781584884743. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Wood2006.pdf.<br />
# Wright D. B. Modern Regression Techniques Using R: A Practical Guide. — SAGE Publications Ltd, 2009. — 216 с. — ISBN 9781847879035. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Wright2009.pdf.<br />
# Wunschiers R. Computational Biology: A Practical Introduction to BioData Processing and Analysis with Linux, MySQL, and R. — 2-е изд. — Springer, 2013. — 493 с. — ISBN 9783642347481. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Wunschiers2013.pdf.<br />
# Yakir B. Introduction to Statistical Thinking. — The Hebrew University, 2011. — 314 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Yakir2011.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Yakir2011.zip.<br />
# Yan X., Su X. G. Linear Regression Analysis: Theory and Computing. — World Scientific Publishing Company, 2009. — 348 с. — ISBN 9789812834102. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/YanSu2009.pdf.<br />
# Zeileis A., Kleiber C. Applied Econometrics with R. — Springer, 2008. — 222 с. — (Use R!) — ISBN 9780387773162. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/ZeileisKleiber2008.pdf.<br />
# Zhao Y. R and Data Mining: Examples and Case Studies. — Academic Press, 2012. — 256 с. — ISBN 9780123969637. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Zhao2012.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Zhao2012.zip.<br />
# Zhao Y., Cen Y. Data Mining Applications with R. — Academic Press, 2013. — 514 с. — ISBN 9780124115118. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/ZhaoCen2013.pdf.<br />
# Zieffler A. S., Harring J. R., Long J. D. Comparing Groups: Randomization and Bootstrap Methods Using R. — Wiley, 2011. — 332 с. — ISBN 9780470621691. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/ZiefflerHarringLong2011.pdf.<br />
# Zivot E., Wang J. Modeling Financial Time Series with S-PLUS. — 2-е изд. — Springer, 2006. — 998 с. — ISBN 9780387279657. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/ZivotWang2006.pdf.<br />
# Zuur A. F., Ieno E. N., Meesters E. A Beginner’s Guide to R. — Springer, 2009. — 220 с. — (Use R!) — ISBN 9780387938363. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/ZuurIenoMeesters2009.pdf.<br />
# Zuur A. F., Ieno E. N., Smith G. M. Analysing Ecological Data. — Springer, 2007. — 672 с. — (Statistics for Biology and Health). — ISBN 9780387459677. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Zuur2007.pdf.<br />
<br />
== На русском языке ==<br />
<br />
=== Книги ===<br />
<br />
# Венэбльз У. Н., Смит Д. М. [и др.] Введение в R: Заметки по R: среда программирования для анализа данных и графики : пер. с англ. — Вер. 3.0.2. — Москва, 2014. — 109 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Venables2013.pdf.<br />
# Волкова П. А., Шипунов А. Б. Статистическая обработка данных в учебно-исследовательских работах / под ред. Ю. А. Багринцева, Б. М. Каплан, Е. Н. Сиднева. — Москва : Экспресс, 2008. — 60 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Volkova2008.pdf.<br />
# Геостатистический анализ данных в экологии и природопользовании (с применением пакета R): Учебное пособие / А. А. Савельев [и др.]. — Казань : Казанский университет, 2012. — 120 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Saveliev2012.pdf.<br />
# Дружков П. Н., Золотых Н. Ю., Половинкин А. Н. Введение в R. — 2013. — 18 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Drujkov2013.pdf.<br />
# Зарядов И. С. Введение в статистический пакет R: типы переменных, структуры данных, чтение и запись информации, графика. — Москва : Изд-во РУДНБ, 2010. — 207 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Zaryadov2010-1.pdf.<br />
# Зарядов И. С. Статистический пакет R: теория вероятностей и математическая статистика. — Москва : Изд-во РУДНБ, 2010. — 141 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Zaryadov2010-2.pdf.<br />
# Зорин А. В., Федоткин М. А. Введение в прикладной статистический анализ в пакете R. Учебно-методическое пособие. — Нижний Новгород : Нижегородский гос. ун-т им. Н. И. Лобачевского, 2010. — 50 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Zorin2010.pdf.<br />
# Кабаков Р. И. R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R : пер. с англ. — Москва : ДМК Пресс, 2014. — 580 с. — ISBN 9785940749127.<br />
# Наглядная статистика. Используем R! / А. Б. Шипунов [и др.]. — Москва : ДМК Пресс, 2012. — 298 с. — ISBN 9785940748281. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Shitikov2012.zip.<br />
# Основные понятия языка R. Учебно-методическое пособие / А. А. Савельев [и др.]. — Казань : Казанский университет, 2007. — 29 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Saveliev2007-1.pdf.<br />
# Рабочая группа R. Определение языка R : пер. с англ. — Вер. 3.0.2. — Москва, 2014. — 64 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/RCoreTeam2013.pdf.<br />
# Савельев А. А., Мухарамова С. С., Пилюгин А. Г. Использование языка R для статистической обработки данных. Учебно-методическое пособие. — Казань : Казанский университет, 2007. — 28 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Saveliev2007-2.pdf.<br />
# Статистический анализ данных в системе R. Учебное пособие / А. Г. Буховец [и др.] ; под ред. А. Г. Буховец. — Воронеж : ВГАУ, 2010. — 124 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Buhovec2010.pdf.<br />
# Хорник К. Часто задаваемые вопросы по R: R ЧаВо : пер. с англ. — 2007. — 7 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Hornik2007.pdf.<br />
# Шитиков В. К., Розенберг Г. С. Рандомизация и бутстреп: статистический анализ в биологии и экологии с использованием R. — Тольятти : Кассандра, 2013. — 314 с. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Shitikov2013.pdf; http://git.psylab.info/r-books/downloads/Shitikov2013.zip.<br />
<br />
=== Статьи ===<br />
<br />
# Коробейников А. И., Балдин Е. М. Взаимосвязь случайных величин // Linux Format. — 2008. — Окт. — № 110. — С. 88—91. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Korabeinikov2008-2.pdf.<br />
# Коробейников А. И., Балдин Е. М. Графические интерфейсы // Linux Format. — 2008. — Нояб. — № 111. — С. 88—91. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Korabeinikov2008-3.pdf.<br />
# Коробейников А. И., Балдин Е. М. Работа с двумя переменными // Linux Format. — 2008. — Сент. — № 109. — С. 96—99. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Korabeinikov2008-1.pdf.<br />
# Петров С. В., Балдин Е. М., Лявшук В. Е. R: GUI на примере // Linux Format. — 2010. — Март. — № 129. — С. 62—65. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Petrov2010-2.pdf.<br />
# Петров С. В., Балдин Е. М., Лявшук В. Е. R: Поиск закономерностей // Linux Format. — 2010. — Май. — № 131. — С. 68—71. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Petrov2010-4.pdf.<br />
# Петров С. В., Балдин Е. М., Лявшук В. Е. R: Размножаем реальность // Linux Format. — 2010. — Февр. — № 128. — С. 68—71. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Petrov2010-1.pdf.<br />
# Петров С. В., Балдин Е. М., Лявшук В. Е. R: Ускоряем на примере // Linux Format. — 2010. — Апр. — № 130. — С. 64—67. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Petrov2010-3.pdf.<br />
# Черняк Л. Язык R: Из учебной лаборатории — в мир больших данных // Открытые системы. — 2012. — № 4. — С. 48—49. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Chernyak2012.pdf.<br />
# Шипунов А. Б., Балдин Е. М. Введение в R. Часть 1 // Linux Format. — 2008. — Янв. — 100/101. — С. 98—101. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Shipunov2008-1.pdf.<br />
# Шипунов А. Б., Балдин Е. М. Введение в R. Часть 2: Данные и графики // Linux Format. — 2008. — Февр. — № 102. — С. 90—94. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Shipunov2008-2.pdf.<br />
# Шипунов А. Б., Балдин Е. М. Введение в R. Часть 3: Типы данных в R // Linux Format. — 2008. — Март. — № 103. — С. 86—90. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Shipunov2008-3.pdf.<br />
# Шипунов А. Б., Балдин Е. М. Введение в R. Часть 4: Начала анализа // Linux Format. — 2008. — Апр. — № 104. — С. 92—96. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Shipunov2008-4.pdf.<br />
# Шипунов А. Б., Балдин Е. М. Интеллектуальный анализ, или Data Mining // Linux Format. — 2008. — Дек. — № 112. — С. 74—77. — URL: http://git.psylab.info/r-books/downloads/Shipunov2008-5.pdf.<br />
<br />
[[Категория:R]]</div>Konhis