Data Science meets SEO, Teil 5

Der letzte Teil dieser Serie über Suchmaschinenoptimierung/SEO und Data Science auf Basis meines Vortrags bei der SEO Campixx. Die Daten und den Code habe ich via Knit in ein HTML-Dokument überführt, das mein Notebook inklusive Daten nachvollziehbar macht. In dem Notebook sind auch ein paar mehr Untersuchungen drin, allerdings habe ich alles auf Englisch dokumentiert, da dies nicht nur für Deutsche interessant ist. Wer also alle Ergebnisse in einem Dokument lesen möchte (ohne die TF/IDF, WDF/IDF oder Stemming-Beispiele), schaut sich bitte das Data Science & SEO Notebook an. Speed und andere Faktoren sind in den vorherigen Teilen zu lesen.Continue reading

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R: dplyr/sparklyr vs data.table Performance

In their 2017 book “R for Data Science“, Grolemund and Wickham state that data.table is recommended instead of dplyr when working with larger datasets (10 to 100 Gb) on a regular basis. Having started with Wickhams sparklyr (R’s interface to Spark using the dplyr dialect), I was wondering how much faster data.table actually is. This is not the most professional benchmark given that I just compare system time before and after the script ran but it gives an indication of the advantages and disadvantages of each approach.

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R ist wie Rauchen

“Using R is a bit akin to smoking. The beginning is difficult, one may get headaches and even gag the first few times. But in the long run,it becomes pleasurable and even addictive. Yet, deep down, for those willing to be honest, there is something not fully healthy in it.”

Francois Pinard

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Data Science meets SEO, Teil 3

In den ersten beiden Teilen ging es darum, was Data Science überhaupt ist und warum WDF/IDF-Werte sehr wahrscheinlich wenig mit dem zu tun haben, was bei Google unter der Motorhaube passiert. In diesem Teil geht es einen Schritt weiter, wir schauen nämlich, ob es Korrelationen zwischen Ranking Signalen und der Position gibt. Im Vortrag hatte ich das am Beispiel einer Suchanfrage gezeigt und angesichts der zur Verfügung stehenden Zeit auch eher kurz abgehandelt. Hier kann ich in die Tiefe gehen. Wir schauen uns hierbei allerdings erst einmal nur jedes einzelne Rankingsignal in Bezug auf die Positon an, nicht die eventuell vorhandene Wirkung der Rankingsignale untereinander.Continue reading

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Erfahrungen Vorwerk Staubsauger-Roboter VR200

Staubsauger-Roboter sind schon seit vielen Jahren mein Begleiter, angefangen mit einem Roomba iRobot über das erste Modell von Vorwerk bis hin zum aktuellen Modell Vorwerk Staubsauger-Roboter VR200, den ich kurz nach Markteinführung gekauft hatte. Der Vorteil des Vorwerk-Geräts damals war, dass es neben der angeblichen Vorwerk-Saugqualität auch möglich ist, die tägliche Reinigung zu automatisieren. Das konnten damals nur wenige Geräte. Auch dass er sich selbst merkt, wo er war wenn ihm der Strom ausgeht und sich auftankt und an diese Stelle zurückkehrt, ist eine große Erleichterung. Und da ich auch schon auf eine längere Historie mit Vorwerk zurückblicken kann, wechselte ich von Roomba auf Vorwerk. Continue reading

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Data Science meets SEO, Teil 2

Nachdem ich im ersten Teil erklärt habe, was Data Science ist und was es in diesem Bereich schon zum Thema SEO gibt, nun der zweite Teil, wo wir uns etwas genauer damit beschäftigen, was die linguistische Verarbeitung eines Dokuments durch eine Suchmaschine für eine Auswirkung auf SEO-Konzepte wie Keyword Density, TF/IDF und WDF/IDF hat. Da ich auf der SEO Campixx live Code gezeigt habe, biete ich hier alles zum Download an, was das Nachvollziehen der Beispiele noch erlebnisreicher macht 🙂 Das geht übrigens auch ohne die Installation von R, hier ist der komplette Code mit Erklärungen und Ergebnissen zu finden.Continue reading

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Timeular ZEI Erfahrungen

Zumindest für mich ist Timetracking zwar wichtig, aber gleichzeitig auch nervig, denn am Ende des Tages kann ich mich in der Regel nicht an alles erinnern. Seit Monaten schon wurde ich von der Timeular ZEI°-Werbung “verfolgt”, mehrmals hatte ich drauf geklickt (sorry, über mehrere Monate von verschiedenen Devices aus, so dass ich Euer Attributionsmodell leider etwas konterkariert habe). Nach einer Analyse der Zeiterfassungsdaten meines Teams war mir klar, ich will das Ding unbedingt mal ausprobieren. Es ist nicht so, dass ich noch nie mit anderen Tools gearbeitet hätte, ganz im Gegenteil, aber viele haben sich nicht als praktisch erwiesen. Hier also nun meine Timeular ZEI° Erfahrungen.Continue reading

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R-Funktion des Tages: rep.int

Problem: Ich bekomme von dem System eine aggregierte Liste der Nutzer, die in ein Bucket fallen, zum Beispiel wie viele Nutzer pro Anzahl Sekunden auf einer Seite waren:

seconds,users
0,”201,107″
1,”299,574″
2,”439,234″
3,”615,117″
4,”837,688″
5,”1,003,248″
6,”1,056,207″
7,”1,025,102″
8,”949,128″
9,”857,241″
10,”764,080″
11,”677,163″
12,”600,691″
13,”534,670″

Jetzt möchte ich die üblichen Werte wissen wie mean, median etc. Dumm nur, dass mir die einzelnen Werte nicht zur Verfügung stehen, sondern eben nur pro Kategorie wie 1 Sekunde, 2 Sekunden, 3 Sekunden und so weiter. Ich könnte jetzt zwar noch den Mean ausrechnen (indem ich zB eine dritte Spalte erstelle und in dieser das Produkt aus seconds und users berechne und dann summiere und durch die Summe der Spalte users teile, aber den Median bekomme ich trotzdem so nicht raus.

Lösung: rep.int. Diese Funktion wiederholt einen Wert in einer Spalte genau so oft wie in einer anderen Spalte angegeben, in diesem Beispiel mit

with(df, summary(rep.int(df$seconds,df$users)) )

 

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