R:Google Analytics/Примеры - История изменений

Артём Клевцов: /* Анализ суточной активности посетителей по дням недели */

2014-05-17T17:10:11Z

‎Анализ суточной активности посетителей по дням недели

Артём Клевцов: /* Анализ суточной активности посетителей по дням недели */

2014-05-17T17:09:06Z

‎Анализ суточной активности посетителей по дням недели

Артём Клевцов: /* Анализ суточной активности посетителей по дням недели */

2014-05-17T17:08:55Z

‎Анализ суточной активности посетителей по дням недели

Артём Клевцов: /* Анализ источников трафика */

2014-05-03T14:32:05Z

‎Анализ источников трафика

Артём Клевцов: /* Анализ источников трафика */

2014-05-03T14:11:58Z

‎Анализ источников трафика

Артём Клевцов: /* Анализ источников трафика */

2014-05-03T14:10:42Z

‎Анализ источников трафика

Артём Клевцов: /* Анализ источников трафика */

2014-05-03T14:09:54Z

‎Анализ источников трафика

Артём Клевцов: /* Анализ соотношения источников трафика */

2014-05-03T14:01:55Z

‎Анализ соотношения источников трафика

Внесённые изменения

Артём Клевцов: /* География посещений */

2014-05-02T04:25:48Z

‎География посещений

Артём Клевцов: /* География посещений */

2014-05-01T12:31:57Z

‎География посещений

@@ Строка 182: / Строка 182: @@
 В качестве визуализации воспользуемся плиточным графиком, который окрашивает зоны на пересечении часов и дней недели в зависимости от значения переменной <code>pageviews</code>. Пример кода для построения графика:
-{{r-code|code=<nowiki> qplot(data = ga.data, x = dayOfWeekName, y = hour, fill = pageviews, xlab = "days of week") +
+{{r-code|code=<nowiki>> qplot(data = ga.data, x = dayOfWeekName, y = hour, fill = pageviews, xlab = "days of week") +
 +     geom_tile(colour = "white") + scale_fill_gradient(low = "steelblue", high = "red", space = "Lab") +
 +     theme_bw() + theme(axis.ticks = element_blank())</nowiki>}}

@@ Строка 167: / Строка 167: @@
 {{r-code|code=<nowiki>> ga.data$dayOfWeekName <- factor(ga.data$dayOfWeekName, ordered = TRUE,
-                      +           levels = c("Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"))</nowiki>}}
++                                 levels = c("Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"))</nowiki>}}
 Приведём первые несколько строк таблицы для наглядной демонстрации структуры полученных данных:

@@ Строка 166: / Строка 166: @@
 Конвертируем названия дней недели в ранжированный фактор для соблюдения порядка дней недели при построении графиков.
-{{r-code|code=<nowiki>ga.data$dayOfWeekName <- factor(ga.data$dayOfWeekName, ordered = TRUE,
+{{r-code|code=<nowiki>> ga.data$dayOfWeekName <- factor(ga.data$dayOfWeekName, ordered = TRUE,
-                                levels = c("Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"))</nowiki>}}
+                      +           levels = c("Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"))</nowiki>}}
 Приведём первые несколько строк таблицы для наглядной демонстрации структуры полученных данных:

← Предыдущая		Версия 14:32, 3 мая 2014
Строка 306:		Строка 306:

	<code>reorder(source, sessions)</code> используется для сортировки столбцов в диаграмме в зависимости от значения столбца «sessions».		<code>reorder(source, sessions)</code> используется для сортировки столбцов в диаграмме в зависимости от значения столбца «sessions».
		+
		+	Для более детального анализа сайтов, с которых приходят посетители, а также целевые страницы, можно сделать следующую выборку данных:
		+
		+	{{r-code\|code=<nowiki>> ga.data <- ga$getData(id, start.date = "2014-03-24", end.date = "2014-04-23",
		+	+ metrics = "ga:sessions", dimensions = "ga:medium,ga:source,ga:referralPath,ga:pageTitle",
		+	+ sort = "-ga:sessions", filters = "ga:medium==referral", batch = TRUE, walk = TRUE)</nowiki>}}
		+
		+	В каждом заголовке страницы присутствует также название сайта<ref>Это поведение зависит от настроек «движка» сайта.</ref>, для удобства представления данных убираем его:
		+
		+	{{r-code\|code=ga.data$pageTitle <- gsub(" — Psylab.info", "", ga.data$pageTitle)}}
		+
		+	Выведем список наиболее посещаемых страниц нашего сайта посетителям, которые приходят с сайта Википедии:
		+
		+	{{r-code\|code=<nowiki>> head(ga.data[grep("wikipedia", ga.data$source), -1:-3], n = 10)
		+	pageTitle sessions
		+	2 Методика чернильных пятен Роршаха 430
		+	3 Прогрессивные матрицы Равена 286
		+	4 Методика многофакторного исследования личности Кэттелла 270
		+	5 Опросник «Уровень субъективного контроля» 245
		+	6 Категория:Тесты интеллекта 184
		+	12 Шкала депрессии Бека 78
		+	13 Тест структуры интеллекта Амтхауэра 76
		+	15 Методика многофакторного исследования личности Кэттелла 54
		+	17 Тест фрустрационных реакций Розенцвейга 52
		+	19 Миннесотский многоаспектный личностный опросник 51</nowiki>}}

	== География посещений ==		== География посещений ==

@@ Строка 266: / Строка 266: @@
 referral      rutracker.org      143              60.14              79.49       200               1.399      85.31
 referral        brainmod.ru      105              41.90             127.41       199               1.895      71.43</nowiki>}}
 Отобразим только поисковый трафик:

@@ Строка 241: / Строка 241: @@
 * [http://ru.wikipedia.org/wiki/Показатель_отказов процент отказов] (<code>ga:bounceRate</code>).
-Наиболее интересными для нас являются источники, имеющие наибольшее количество посещений, поэтому воспользуемся сортировкой по убыванию, а также ограничим количество источников теми, с которых было более 100 посещений. Код для получения данных приведён ниже.
+Наиболее интересными для нас являются источники, имеющие наибольшее количество посещений, поэтому воспользуемся сортировкой по убыванию по показателю <code>ga:sessions</code>, а также ограничим количество источников теми, с которых было более 100 посещений. Код для получения данных приведён ниже.
 {{r-code|code=<nowiki>> ga.data <- ga$getData(id, start.date = "2014-03-24", end.date = "2014-04-23",

@@ Строка 232: / Строка 232: @@
 [[Файл:Ga-trafic-sources.svg|600px|центр]]
-Теперь рассмотрим источники трафика более детально. Для этого сделаем выборку по измерениям <code>ga:medium</code> и <code>ga:source</code>. В качестве основного показателя оставим количество посещений (<code>ga:sessions</code>), также другие показатели активности посетителей. Наиболее интересными для нас являются источники, имеющие наибольшее количество посещений, поэтому воспользуемся сортировкой по убыванию, а также ограничим количество источников теми, с которых было более 100 посещений. Код для получения данных приведён ниже.
+Теперь рассмотрим источники трафика более детально. Для этого сделаем выборку по измерениям <code>ga:medium</code> и <code>ga:source</code>. В качестве показателей активности посетителей возьмём следующие показатели:
 {{r-code|code=<nowiki>> ga.data <- ga$getData(id, start.date = "2014-03-24", end.date = "2014-04-23",

@@ Строка 320: / Строка 320: @@
          Latvia      463
     Kyrgyzstan      392</nowiki>}}
 == Примечания ==