R4SEO: Automatisierte Reports mit R generieren (Teil 3/4)

Patrick Lürwer
Patrick Lürwer

Patrick Lürwer ist Senior Analyst bei get:traction GmbH und Partner. Seine Schwerpunkte sind die Umsetzung von ETL-Prozessen für die Beschaffung von Daten mittels APIs, Webscraping etc., ihre Speicherung in Datenbanken, Analysen von Crawls, Logfiles und Traffic-Daten sowie die Konzeption von Informationsarchitekturen.

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Im vorherigen Teil dieser vierteiligen Artikelserie haben Sie gelernt, wie Sie fehlende Datumspunkte in Ihre DataFrames einfügen. Außerdem haben Sie die Berechnung des gleitenden Mittelwerts zur Glättung von Graphen angewendet und einen DataFrame transponiert. Damit bleiben noch zwei Aufgaben der Datenaufbereitung, bis Sie im nächsten Teil mit der Visualisierung beginnen können. Zum einen werden Sie in diesem Artikel die DataFrames mit den URLs resp. Queries aus der Google Search Console so aggregieren, dass Sie die Top-10-URLs bzw. -Queries nach Clicks in der Vorwoche erhalten. Zum anderen führen Sie die beiden DataFrames mit den Desktop- bzw. Mobile-Sichtbarkeitsdaten zusammen, um sie in einem Diagramm darstellen zu können.

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