Anfänger: Ist das mit R umsetzbar?

[Rene]

Hallo zusammen,

ich bin leidenschaftlicher Suchmaschinenoptimierer und habe mein Hobby zum Beruf gemacht

Ich liebe Datensätze und die Erstellung komplexer Statistiken - bis her habe ich alle meine Auswertungen als auch Anwendungen in Numbers bzw. Ecxel durchgeführt.

Meine Ansprüche sind gewachsen und demnach brauche ich eine bessere Oberfläche - und da kommt R.

Ich habe bereits einiges über R gelesen und bin bereit, mir diese Programmiersprache anzueignen.

Nun stelle ich mir die Fragen, ob ich mit R die richtige "Software" gefunden habe. Ich hoffe Ihr könnt mir weiterhelfen:

Was ich im wesentlichen erstellen möchte:

Eine art "Oberfläche" (Interface oder auch Dashboard) das mit Daten über verschieden APIs (Screamingfrog - Google Analytics - Google Search Console etc.) gefüttert wird (ggf. auch manueller Import), Daten kombiniert (verschiedene Berechnung) und Tabellarisch - Grafisch darstellt.

Beispielsweise benötigen wir einen Automatisierten (täglichen) Ablauf - um von zahlreichen URLs verschiedene Metriken (bspw. StatusCode - die von einem Webcrawler analysiert werden) abzugleichen und bei Änderungen einen Hinweis zu erhalten (Idealfall eine definierte E-Mail, oder auch im "Dashboard " sichtbar)

Sind solche Anwendungen umsetzbar?

Habt Ihr noch Tipps für mich, wie ich am besten in das Thema "R" reinkomme - also gute Lern-Videos/Texte/Kurse?

Ich Danke euch für die Hilfe - LG René

[jogo]

Hallo Rene,

willkommen im Forum!
Es ist schwer abzuschätzen, wie Deine Wünsche/Ansprüche genau aussehen.

Für Literatur schau bitte in den Bereich Literatur hier im Forum. viewforum.php?f=15
Die Geschmäcker sind verschieden, so dass Du selber probieren musst.

Gruß, Jörg

[EDi]

Eine art "Oberfläche" (Interface oder auch Dashboard) das mit Daten über verschieden APIs (Screamingfrog - Google Analytics - Google Search Console etc.) gefüttert wird (ggf. auch manueller Import), Daten kombiniert (verschiedene Berechnung) und Tabellarisch - Grafisch darstellt.

Alles machbar mit R (aber auch mit python, wobei ich R etwas vorne sehe wenn es um Datenhandling geht).

Das hört sich nach shiny an.
https://shiny.rstudio.com/gallery/

Dad liefert die (web)Oberfläche, schau dir auch shinydashboard an.

APIs abfragen, sind kein problem via rcurl oder httr.

Kombinieren und rechnen,geht mit base-r oder dplyr/data.table.

Graphiken via ggplot & plotly.

Automatisieren würde ich auf systemlevel machen,z.b.mit cron jobs, die dein Rscript ausführen (für die app,musst die das aber irgendwo cachen, brauchst also noch eine kleine DB).

Mails schicken geht auch (z.b. via mail apis oder auch direkt aus R hab ich mal was gesehen).

Videos gibt zuhauf... Die RStudio workshops/videos finde ich ganz gut. Als Text Data Science with R von Hadley Wickham (auch online kostenlos lesbar).

[consuli]

Grundsätzlich scheint das Datenhandling mit R einfacher zu sein. R bietet auch mehr Statistikfunktionalität als die Schlange. Außer Du willst Machine Learning machen, da liegt eindeutig Python vorne.

Beispielsweise benötigen wir einen Automatisierten (täglichen) Ablauf - um von zahlreichen URLs verschiedene Metriken (bspw. StatusCode - die von einem Webcrawler analysiert werden) abzugleichen und bei Änderungen einen Hinweis zu erhalten (Idealfall eine definierte E-Mail, oder auch im "Dashboard " sichtbar)

Sind solche Anwendungen umsetzbar?

Solange das einfache Stapelverarbeitungsjobs sind, schreibst Du einfach einen Java-Skript Job, der eine CSV Datei rausschreibt und ein R Programm, das dann mit der CSV-Datei startet. Unter Linux kannst Du R Programme auch mit der Linux-Shell aufrufen. Unter Windows weiß ich nicht (die Windows Kommandozeile ändert sich technisch einfach zu oft).

Wenn du einen höheren Grad der Integration brauchst, z.B. die Auswertungen sofort wieder automatisch online in einer Webseite präsentieren willst, dann geht es mit Python besser. Bei R muss man sich fest an Shiny binden. Z.B. in eine Forensoftware auf Pythonbasis kann man Shiny-Auswertungen meines Wissens nicht bzw. nur mit großen Klimmzügen automatisch einbinden.

3 Antworten, 3 Meinungen. Aber so ganz verschieden sind sie gar nicht. ImWesentlichen beleuchtet jeder von uns verschiedene Punkte Deiner Fragestellung.

[bigben]

Hallo,

für mich verläuft die Grenzziehung nochmal ganz woanders: R ist ein tolles Analysewerkzeug für Menschen, die mit R gut klarkommen. Wenn Du ein Programm schreiben willst, dass Du an andere Leute auslieferst und das soll über einen Installer per Mausklick installiert werden und ein Fenster aufmachen, Menüs und Buttons haben und die übliche Benutzerführung, dann würde ich zu Python tendieren.

Wenn Du für Dich coole Dashboards machen willst die sich die Daten im Web zusammensuchen und wenn Du daran basteln willst, also schnell mal hier eine neue Auswertung, da ein cooles Feature und heute noch mal was ganz anderes versuchen, dass bist Du mit R hervorragend bedient. Die Investition R zu lernen ist sicher nachhaltig, denn R ist eine uralte Sprache die die nächsten zehn und zwanzig Jahre aktuell bleiben wird.

Was consulis Einschränkung hinsichtlich Machine Learning angeht: Es ist nicht so, dass man in R schlecht aufgehoben wäre für Machine Learning und wenn man von der Tabellenkalkulation kommt, dann gehen gerade auch in Richtung Machine Learning mit R unsagbar viele Türen auf. Der Puls der Zeit schläge aktuell wohl eher in Python, dafür würde ich klassische Statistik immer in R machen.

@consuli: Kannst Du noch auflösen, ob Du mit Java-Skript ein Skript in Java oder JavaScript meinst und warum das Auslesen von URLs in einer weiteren Sprache und nicht gleich in R gemacht werden sollte?

LG,
Bernhard

[EDi]

Außer Du willst Machine Learning machen, da liegt eindeutig Python vorne.

Sehe ich nicht so. Sehe beide gleich auf.
Caret bringt dir unglaublich viele ML Algorithmen https://www.google.de/amp/s/rdrr.io/a/c ... odels.html

Deep Learning geht mit wrappern zu Keras &Tensorflow problemlos.

Produktiv gehen via APIs ist problemlos plumper möglich.

Bei R muss man sich fest an Shiny binden.

Ja, da sehe ich auch einen Nachteil.Wobei die Einbindung von JavaScript recht gut geht.
Die Kombi Vue.js als Frontend und Python als Backend ist da etwas attraktiver...

Meiner Meinung nach sind die Unterschiede nicht wirklich groß... Deshalb hat mich keine Sprache bisher von R weggebracht...

[bigben]

Außer Du willst Machine Learning machen, da liegt eindeutig Python vorne.

Sehe ich nicht so. Sehe beide gleich auf.

Für das Teilgebiet des Deep Learnings habe ich schon den Eindruck, dass man zu Python bei Amazon zehnmal soviele Bücher und im Netz zwanzig mal soviele Blogposts und Videos findet wie zu R. Wohlgemerkt, das ist nur ein Eindruck und nicht ausgezählt und gilt nur für Deep Learning, nicht für alle Bereiche des Maschinenlernens. Ich würde das aber eher in der Kategorie "kurzfristige Trends" einordnen und niemals eine langfristige Festlegung auf eine Sprache von einem so kurzlebigen Stand abhängig machen.

LG,
Bernhard

[consuli]

@consuli: Kannst Du noch auflösen, ob Du mit Java-Skript ein Skript in Java oder JavaScript meinst und warum das Auslesen von URLs in einer weiteren Sprache und nicht gleich in R gemacht werden sollte?

Streng genommen meine ich nicht per se Javascript sondern die Skriptsprache zum Abfragen der Daten aus der Applikation. Bei einer Webanalyse kommen die Rohdaten normalerweise aus einem Webtool, z.B. GoogleAnalytics oder Piwik. Hier ist m.W. Javascript als Skriptsprache einschlägig. Deshalb ging ich vereinfachend von Javascript aus...

Letztendlich lässt sich eine derart offene Frage nie eindeutig beantworten... Ich denke, wir haben die wichtigsten zu bedenkenden Punkte bei der Auswahl der Sprache beleuchtet.