Видео урок: "Запрос отчётов из Google Ads API в R с помощью пакета rgoogleads"

Ранее я уже неоднократно говорил о том, что 27 апреля будет прекращена поддержка Google AdWords API, в связи с чем, тем кто запрашивает данные из Google Ads с помощью устаревшего пакета RAdwords необходимо перевести скрипты на новый пакет rgoogleads.

Сегодня я опубликовал второй урок по работе с rgoogleads, в котором подробно разобрал процесс запроса отчётов из Google Ads API.

Время на миграцию у вас ещё есть.

Тайм коды:
00:00 Введение
00:59 Объектная структура Google Ads API
01:42 GAQL запрос
02:29 Основные ресурсы в Google Ads API
03:01 Типы полей в отчётах Google Ads API
04:36 Google Ads Query Builder
10:21 Как выполнить GAQL запрос, и получить его результат в R
12:17 Метаданные и информация о ресурсах
15:54 Аргументы функции adsgetreport()
22:11 Запрос отчётов из Google Ads API в многопоточном режиме
25:01 Запросы объектов рекламного кабинета Google Ads: рекламных кампаний, групп объявлений, объявлений и ключевых слов
26:40 Заключение

—————————————
К тому же вчера я опубликовал новую версию rgoogleads 0.6.0, установить которую уже можно из CRAN.

Что нового:
● В функцию gads_get_report() добавлен аргумент gaql_query, который позволяет передать функции готовый текст запроса, скопированный из QueryBuilder.
● Новая функция gads_get_keywords() для запроса списка ключевых слов.

Смотрите также:
- Видео урок по авторизации в Google Ads API
- Статья о миграции с Google AdWords API на Google Ads API

#видео_уроки_по_R
#новости_и_релизы_R

$41 000 профита на оффере по микрозаймам с PPC.

Сейчас у всех на слуху криптовалютные офферы и фокус внимания отошел от не менее интересного направления — микрокредитования.

Под микрокредиты подходят все источники трафика: PPC, SEO, email-рассылки. Т.к. в PPC-рекламе проще доставать большие объемы трафика - сконцентрируемся на ней по примеру недавнего кейса.

Период слива: 01.2022 — 04.2022
ГЕО: США
Партнерка: LeadsMarket
Источник: PPC
Оффер: Personal Loans
Потрачено: $149 000
Получено: $190 250
Профит: $41 250
ROI: около 25%

При выборе оффера обращали внимание на размер выплаты, процент аппрува лидов и надежность партнерки.

ШАГ 1: Подбор и анализ ключевых запросов
Все, кто работают с PPC и SEO, знают про AhRefs и SimilarWeb. Чтобы получить больше данных, использовали оба сервиса одновременно. Базовые ключи: «cash loans», «quick loans».

ШАГ 2: Подготовка рекламных креативов
На креативы хорошо заходят люди с позитивными эмоциями, деньги. На США круто поднимут конверсию креативы с семейными парами разных рас. Дальше - текст по ключевому запросу, например:

● «loans for rent» — Rent Due? Loans Fast as 24hrs;
● «loans for bad credit» — $500-$5 000 Loan. Bad Credit OK.

ШАГ 3: Аналитика и оптимизация рекламных кампаний
Примерно раз в неделю лучше менять рекламные креативы и тестировать киворды.

Итоги
За 4 месяца благодаря оптимизации кампаний: смена креативов, апдейт кивордов, получился ROI 25%. Результат очень хороший, чистый профит свыше $41 000 порадовал.

​​Расширяя границы или о задаче проверки гипотезы о нормальности многомерного распределения

Путеводитель по пакету MVN, посвященному проверке гипотезы о нормальности многомерного распределения.

Допустим, у нас есть некоторое совместное распределение n переменных – и нам необходимо проверить, является ли оно нормальным. Решить эту задачу просто нам мешает один маленький факт – из нормальности многомерного распределения следует нормальность распределения каждой переменной в отдельности, но в обратную сторону это работает только при случае независимости компонентов распределения, что на практике не выполняется почти никогда. Поэтому приходится что-то изобретать.

Содержание:
● Минутка теории
● Методология
● Расчеты и описание

#статьи_по_R

Добро пожаловать в мир главного ит тренда - машинного обучения: @machinelearning_ru

В канале вы найдете :
📃 Статьи ,
📚 Книги
👨‍💻 Код
🔗 Ссылки
🦾 Вакансии


и много другой полезной информации
#ArtificialIntelligence #DeepLearning
#MachineLearning #DataScience
#Python

1 канал вместо тысячи учебников и курсов 👇👇👇

🤖 @machinelearning_ru

​​«ІТ зараз – це одна зі сфер української економіки, здатна привести у країну валюту та сплатити податки у нашій державі»

Кожен українець розуміє це, тому починає шукати віддалену IT професію.

Wezom Academy https://wezom.academy/ua/ пропонує - IT курси для українців:
- Онлайн навчання SMM, SEO та Copywriting - нова професія за 2 тижні!
- Професія «FrontEnd-розробника» та Junior верстальника на новому курсі 2022 року!
- Курси з веб-дизайну

- Курси з PHP, Python, HTML5 + CSS3 + JS!

Отримуючи будь-яку IT-освіту в Україні зараз, ви одночасно підтримуєте економіку та готуєте собі ґрунт для перспективної роботи надалі.

З вірою в якнайшвидшу перемогу,

команда Wezom Академії

з тимчасово окупованого Херсона

​​Видео урок и практическое занятие "Построение веб-приложений с помощью Shiny"

Автор: Артём Голубничий

Содержание урока:
● Shiny
● Шаблон приложения Shiny
● Добавление и форматирование текста
● HTML Builder Functions;
● концепция макетов
● inputs
● outputs
● server
● реактивное программирование в Shiny
● базовые и дополнительные input

Ссылки:
- лекция по Shiny
- практика по Shiny

Смотрите другие посты оп теме:
- впечатления о книге “Изучаем Shiny”
- видео урок "Визуализация панельных данных при помощи языка R в Shiny"

#видео_уроки_по_R

​​Process Mining c bupaR

В этой статье мы рассмотрим bupaR – open-source пакет для анализа бизнес-процессов на языке R.

bupaR даёт возможность рассмотреть бизнес-процесс под самыми разными углами. В сочетании с простотой освоения, кастомизацией (в частности, в построении карты процесса), широким набором полезных функций, и, конечно, огромными возможностями языка R, ориентированного на анализ данных и работу со статистикой, использование данного пакета видится отличным решением в проекте по анализу бизнес-процессов.

#статьи_по_R

​​Подборка пакетов R, которые сделают Вашу жизнь лучше

Статья от ребят из @it_resume

Некоторые из перечисленных ниже пакетов действительно уникальны, а некоторые просто забавны в использовании.

Содержание:
● Полезные и странные
● Визуализация данных
● Очистка и обработка данных
● Исследование и моделирование данных
● Эпилог

#статьи_по_R

Тем, кто хочет подтянуть скиллы и поработать в группе 🔥

Воркшоп: Google Analytics (universal) - отчеты, брендовые запросы, анализ.

Когда: 30 апреля в 10:00 по Киеву
Продолжительность: 3 часа
Кто: Антон Крохмаль - Team Lead of SEO | Netpeak Agency

Какими инструментами будем пользоваться:
- Google Analytics,
- Google Search Consol,
- Google Таблицы (формулы),
расширение для таблиц (Search Analytics for Sheets)

После воркшопа ты будешь уметь:
- определять количество брендового и небрендового органического трафика на сайт
- рассчитывать ROMI при инвестициях в канал SEO.
- подготавливать отчеты для клиента
- определять что первично, что вторично (на что в первую очередь обращать внимание как специалист при анализе)

Практика будет проходить на базе 2-х реальных клиентов (проектов) Netpeak.

Запись делаться не будет.
Стоимость - 60$
Кол-во мест - 20 участников

По вопросам оплаты и регистрации пишите @markunas в личные сообщения.

​​Всё больше хайпа в 2022 году в арбитражном комьюнити получают финансовые офферы. Лить или не лить? Многие считают, что ставка не такая высокая, как, например, в нише гемблинга или крипты.

Держи краткий обзор партнерки LeadsMarket в нише финансов, которая дает доступ всего к трем офферам. Но зато каким! Это не привычные предложения от банков, ориентированные на жителей стран СНГ, а краткосрочное кредитование в гео США.

Особенности партнерки LeadsMarket:
● 3 финансовых оффера с оплатой по CPA на США;
● Высокие ставки — до $240 за лид;
● Современные инструменты и функции: конструкторы форм, Mobile 1st, Sub-id трекинг, лендинги, рекламные креативы и т.д.;
● Персональный менеджер;
● Еженедельные выплаты онлайн - от $100. Все платежи осуществляются без комиссии.

Также в партнерке доступна реферальная программа — 3% от комиссий, полученных привлеченными вами партнерами.

Под микрокредиты подходят все источники трафика: SEO, PPC, email-рассылки.

Свяжись с менеджером LeadsMarket чтобы узнать больше.

​​Курсы по Python? Лучше по R!

Лайтовое, софтскиловое пятничное чтиво.

Автор: Дарья Арцеблюк

В этой статье мы выделили для вас некоторые недостатки и превосходства R и Python в качестве первых языков программирования в карьере data scientist’а. А так же разработчикам, желающим добавить строчку с полезным навыком в резюме, также должно быть довольно интересно.

Содержание:
- Python
- Преимущества Python в Data Science
- Python-инструменты для data scientist
- R
- Преимущества R в Data Science
- R-инструменты для data scientist
- Python vs. R в Data Science: что лучше?

#статьи_по_R

​​Ты — мобильный разработчик, который сделал своё приложение и хочешь его раскачать. Или у тебя есть друг-стартапер, которому надо помочь с продвижением его детища.

Первая мысль, конечно, потратить кучу денег на таргетированную рекламу. Еще, говорят, работает smm. На самом деле тебе достаточно начать с ASO (англ. app store optimization).

Зачем разработчику разбираться в оптимизации?
1) Ты существенно повысишь профессиональный уровень, ведь получишь возможность самостоятельно продвигать свой pet-проект.
2) Сильно оптимизируешь бюджет на продвижение.

Но эти знания могут перерости в полноценную новую профессию.

ASO — одна из самых молодых сфер в digital мире. Значит, конкуренция на рынке в этой сфере еще не слишком высокая – это уже довольно привлекательно. В Украине Junior-специалисты в сфере ASO зарабатывают в среднем $1000, а более опытные – около $3800.

Профессия ASO полностью зависит от последних трендов в мобильном мире, а также обновлений магазинов Apple и Google. Именно по этой причине, обучаться ASO по книгам, блогам или онлайн-курсам, записанным два года назад – невозможно.

Для всех заинтересованных в онлайн-университете Choice31 by Netpeak Group разработали курс «ASO-специалист».

За актуальностью информации следят 9 лекторов-практиков, которые делятся со студентами последними обновлениями на регулярных лайвах.

А еще на время курса студенты получают бесплатный PRO-доступ к AppFollow (с дополнительными расширениями только для студентов). Экономия около 1000$ + дополнительные возможности, которых нет у простых пользователей софта.

Прямо сейчас идет набор на новый поток и стоимость курса снижена на 50%. Успей оставить заявку или рассказать об этом знакомому до 20 мая.

​​R 4.2.0

22 апреля был релиз R 4.2.0, об основных изменениях данного релиза я рассказывал тут.

Пользователям Windows, старше чем Windows 10 и Windows Server 2016, для данного релиза необходимо самостоятельно установить Universal C Runtime.

Ссылки:
- Статья о том как обновить R с помощью пакета installr
- Видео урок про обновление R с помощью installr
- Скачать UCRT
- Скачать R 4.2.0. для Windows

#новости_и_релизы_R

​​Как удалить непечатные символы из файла?

———————————————
Вопрос:

как в текстовом файле удалить одиночные невидимые символы LF, но оставить пары CR LF ?

(пример файла показан на изображении к посту)

Автор вопроса: @pirshtuk
Ссылка на оригинал сообщения.

———————————————
Ответ:

Вот так работает - gsub("([^\r])\n", "\\1 ", x)

Автор ответа: @Gregory_Demin
Ссылка на оригинал ответа.

#вопрос_ответ

​​Финансы — одна из самых прибыльных вертикалей в affiliate-индустрии. Один подтвержденный лид может принести арбитражнику более $1000. Правда полить на свежий оффер — большая удача. LeadsMarket — одно из лучших мест, чтобы начать.

LeadsMarket — партнерская программа, предлагает вебмастерам со всего мира зарабатывать на финансовых CPA офферах США. Средние ставки за лид от $2-$240.

В партнерской программе LeadsMarket представлено 3 вида финансовых офферов:

● Personal Loans US — $2-$240.
● Personal Loans UK — $1 - $120.
● Car Title Loans US — $2-$20.

Ставки по офферам за CPA, т.е за проданный лид кредитору, а конечная ставка по каждому лиду, будет зависеть от результатов аукциона между кредиторами.

Под микрокредиты подходят все источники трафика: SEO, PPC, email-рассылки.

Также в партнерке доступна реферальная программа — 3% от комиссий, полученных привлеченными вами партнерами.

Свяжись с менеджером LeadsMarket чтобы узнать больше.

​​Отличная картинка, которая иллюстрирует списки в R, и работу с их элементами.

1. Пример списка. По сути список это контейнер для хранения других объектов, в том числе и других списков. В нашем примере перечница, в которой отдельные элементы - пакетики с перцем, в каждом пакете есть содержимое - перец.

2. Указав индекс необходимого элемента в одинарных квардратных скобках, мы получим на выходе также список, но внутри останется только те его элементы, индексы которых мы перечислили в квадратных скобках.

3. Для извлечения конкретного элемента ИЗ списка необходимо указать его индекс в двойных квадратных скобках. Таким образом мы вытащили пакет с перцем из перечницы.

4. Сам пакет с перцем также является контейнером, если мы хотим извлечь элемент из вложенного списка то мы будет использовать ещё одни двойные скобки, в которых укажем индекс элемента вложенного списка, которые хотим получить. Так мы добрались до содержимого пакетика, т.е. до крайнего элемента нашей списочной структуры.

Удобный синтаксис обращения с элементам списка помощью purrr:pluck()

Довольно изящный синтаксис обращения к элементам списка предоставляет функция purrr::pluck().

library(purrr)

# Обращение к элементу списка по индексу:
pluck(x, 1)
x[[1]]

pluck(x, 1, 2)
x[[1]][[2]]

# Смешенное обращение к элементам списка по индексам их именам
pluck(x, 1, 2, "elt")
x[[1]][[2]][["elt"]]

Ссылки:
- изображение и идея заимствованы из твиттера Хедли Викхема.

#заметки_по_R

​​Видео урок "Знакомство со средой разработки RStudio"

Автор: Артём Голубничий

Тезисы урока:
- начало работы с RStudio
- обзор рабочих окон RStudio
- выполнение команд в консоли RStudio
- файлы R скриптов
- работа с окном source
- рабочее окружение
- построчное выполнение команд
- некоторые опции RStudio
- горячие клавиши RStudio

#видео_уроки_по_R

​​Дата саентист и циклы-циклы-циклы…

Автор: Илья шутов (@iMissile)

Если опустить философские рассуждения, что все на уровне процессора является циклом или goto, то можно выделить три причины:

1. При работе с индексами цикла можно легко проглядеть и допустить ошибку. Но тут помощь приходят итераторы.

2. Очень часто циклы вручную пишутся очень неэффективно с точки зрения манипуляций с памятью — сильная просадка по производительности. А у вложенных циклов еще и накладные на старт цикла.

3. Нелинейная структура цикла (break, continue) не позволяют сделать хорошую оптимизацию на уровне процессора или компилятора. А это дополнительно означает, что распараллелить цикл по вычислителям будет очень трудно. В решении этого вопроса помогает функциональный подход и итераторы. Если известно о независимости вычислений значений каждого отдельного шага — надо сообщать об этом компилятору явно.

Просто поглядим на циклы на примере различных задачек.

Содержание:
● Пример 1. Итерирование по строкам
● Пример 2. Декартово произведение множеств
● Пример 3. Оконные единичные матрицы
● Пример 4. Тайная связь между событиями
● Пример 5. Цифровой храповик
● Пример 6. Серийные покупки
● Пример 7. Пассажирские перевозки
● Пример 8. Выборка по пациентам
● Пример 9. Считаем возрастные группы
● Пример 10. Ускоряем Difference-in-Differences

Читайте так же:
- Курс "Циклы и функционалы в языке R"

#статьи_по_R

​​Релиз dplyr 1.0.9

Данный релиз полностью посвящён семейству функций rows_*(), которые несправедливо обделены вниманием пользователей. Если вы не знаете об этом семействе функций, можете посмотреть этот видео урок из курса "Введение в dplyr 1.0.0".

Что нового:
● Новая функция rows_append() работает аналогично функции rows_insert(), но при этом игнорирует ключи, и не изменяет тип объекта на выходе.
● Функции rows_*() больше не требуют, что бы значения ключей однозначно идентифицировали каждую строку.
● В функцию rows_insert() добавлен аргумент conflict, позволяющий более гибко контролировать строки в таблице y с ключами, которые конфликтуют с ключами в таблице x. Конфликт возникает, если ключ таблицы y уже существует в таблице x. По умолчанию конфликт приводит к ошибке, но теперь вы можете использовать "ignore". Такое поведение схоже с SQL командой ON CONFLICT DO NOTHING.
● rows_update(), rows_patch(), и rows_delete() получили аргумент unmatched, который позволяет игнорировать конфликт строк в y с ключами, которые не совпадают
с ключами в x.
● rows_delete() больше не требует, чтобы столбцы y были строгим подмножеством
столбцов x, теперь это правило касается только столбцов, перечисленных в by.
● Теперь функции rows_*() всегда сохраняют типы столбцов указанных в таблице x. Это
поведение было задокументировано, но ранее применялось неправильно.

#новости_и_релизы_R

​​Бесплатный онлайн курс от ЕУ Спб "Введение в пространственный анализ и моделирование в R"

Передаю слово организаторам, в лице Дмитрия Серебренникова.

———————————————
Друзья, после майских в рамках наших митапов мы решили организовать целый мини-курс по введению в пространственный анализ и моделированию в R!
По многочисленным просьбам мы также делаем его с онлайн трансляциями.

Итак, расписание:

📍 14 мая (оффлайн вместе с трансляцией)
Дмитрий Серебренников (ИПП ЕУ СПб) сделает введение в тему пространственного анализа и расскажет о специфике используемых данных, а также базовых операциях с библиотекой sf.

Материалы: Видео + конспект

📍21 мая (оффлайн вместе с трансляцией)
Преподаватель совместной программы ЕУ СПб и Яндекса ПАНДАН Карен Валитов более подробно остановится на разнообразных пространственных операциях, применяемых при подготовки данных для анализа.

Материалы: Видео + конспект

📍28 мая (только онлайн)
Аспирант ЕУ СПб Павел Сивохин начнёт тему пространственного моделирования. Павел расскажет о таких моделях как spatial autocorrelation, spatial lag model, spatial error model и, если будет хватать времени, spatial random forest.

Материалы: Видео

📍4 июня (только онлайн)
Преподаватель Факультета городского и регионального развития ВШЭ Егор Котов продолжит тему пространственного моделирования с темами spatial lag/autoregressive model, spatial error model и расскажет про пакеты spdep, spatialreg, rgeoda.

Материалы: Видео

...

Первый митап уже в эту субботу!
Шпалерная 1 (здание ЕУСПб), 212 аудитория.
14 мая в 18:00
Ссылку пришлём в чате не за долго до начала мероприятия.

До встречи!
———————————————

Ссылки на онлайн трансляции будут публиковать в чате Горячая линия R, и по возможности я буду дублировать их в канал.

#курсы_по_R

​​ЕУ Спб "Введение в пространственный анализ и моделирование в R"

Начало: 14.05.2022 18:00

Лекция 1:

Дмитрий Серебренников (ИПП ЕУ СПб) сделает введение в тему пространственного анализа и расскажет о специфике используемых данных, а также базовых операциях с библиотекой sf.

Видео + конспект

#курсы_по_R