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R en la generación de informes automáticos a través de la APIde Google Analytics
Miguel Boubeta, Eva María GonzálezMaría Elena Naranjo, José Manuel Pérez
25 de Octubre 2018Santiago de Compostela
Introducción Generación de informes con R Conclusiones
Índice
1 Introducción
2 Generación de informes con R
3 Conclusiones
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Section 1 Introducción
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Introducción
Sobre Improving Metrics . . .I Trabajamos con nuestros clientes en más de 50 países.
I La analítica digital como herramienta de negocio.
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Introducción
Servicios analítica digital
1 Analítica web y móvil:I Definición de indicadores de rendimiento (KPIs).I Volumetrías de tráfico y análisis de contenidos.I Canales de adquisición (modelos de atribución y contribución).I Análisis de contrataciones e hitos (conversión).I Perfilado y segmentación de audiencias.I Análisis multiplataforma/multidispositivo.
2 Analítica de entornos sociales:I Clasificación de las emociones y del sentimiento.I Análisis de las comunicaciones en entornos sociales.I Gestión de crisis: análisis de incidencias en entornos sociales.
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Introducción
Google Analytics: Herramienta de Google que ofrece información de tráfico desitios web.
Ventajas: Se pueden obtener informes de:I Seguimiento de usuarios exclusivos.I Rendimiento del segmento de usuarios.I Análisis de las diferentes campañas de marketing online.I Sesiones por fuentes de tráfico.I Tasas de rebote.I Duración de las sesiones, contenidos visitados, conversiones.
Inconvenientes:I Rigidez.I Aplicación de muestreo.I Se malgasta tiempo para ejecutar informes similares.
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Section 2 Generación de informes con R
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El paquete googleAnalyticsR
El paquete googleAnalyticsR permite obtener datos de la API de Google Analytics.
google_analytics(viewId, date_range = NULL, metrics = NULL,dimensions = NULL, filtersExpression = NULL,segments = NULL, anti_sample = TRUE)
Observaciones:I viewId no admite un vector.I Puede arrojar errores por alcanzar los parámetros máximos permitidos o por
autenticación.
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Procesado de datos
Lectura de los datos:I fread del paquete data.table.I read.xlsx del paquete xlsx.
Procesado de fechas (lubridate). Se han creado funciones para calcular:I Días naturales.I Días comerciales.
Procesado de strings:I grep, grepl, regexpr, gregexpr y regexecdel paquete base.I Paquete stringr.
Procesado de los datos (data.table):I merge para la unión de data frames.I Agregaciones por variables categóricas.
dtAggr <- dt[, .(sessions = sum(sessions)),by = .(deviceCategory)]
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Formato
Figure 1: Estilos.
Formato del informe (xlsx):I Añadir un data frame.
addDataFrame(x, sheet, ...)
I Concatenar celdas.
addMergedRegion(sheet, startRow, endRow, startColumn, endColumn)
I Establecer los estilos.
darEstilo = function (sheet, estilos, rows, cols, nombre){
cells = getCells(getRows(sheet,rows),cols)for (i in 1:length(cells)){
cells[[i]]$setCellStyle(obtEstilo(estilos, nombre))}
}
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Formato final
Figure 2: Ejemplo de informe.
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Automatización
Aplicación shiny
Figure 3: Ejemplo de aplicación shiny.
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Automatización
Aplicación shinyI Control de versiones Git.I Ejecutable de la aplicación shiny.
i) R portable.ii) Google Chrome portable (opcional).iii) Archivo .vbs.
RandomizeCreateObject("Wscript.Shell").Run"R-Portable\App\R-Portable\bin\R.exeCMD BATCH --vanilla --slave runShinyApp.R"& " " & RND & " ", 0, False
iv) Archivo .R.options(encoding = ’UTF-8’).libPaths("./R-Portable/App/R-Portable/library")shiny::runApp("./App-D/", launch.browser=TRUE)
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Automatización
Tareas programadasI taskscheduleR (Windows), cronR (Linux).
cmd <- cron_rscript(rscript = "script.R")
## Every day.cron_add(cmd, frequency=’daily’, at=’8:00’, id=’id’)
## Get all the jobs.# cron_ls()
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Automatización
Descarga de archivos adjuntos:
método AdvancedSearch de la librería RDOMClient.
Envío del informe por mail (mailR):
send.mail(from = mailAttach.dt$user,to = "[email protected]",subject = "asunto",body = "cuerpo del mail",html = TRUE,smtp = list(host.name = "smtp.office365.com",
port = 587,user.name = mailAttach.dt$user,passwd = mailAttach.dt$password,tls = TRUE),
authenticate = TRUE,attach.files = "Informe.xlsx")
)
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Section 3 Conclusiones
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Conclusiones
I Se usa el software R para generar informes.I Se mejora la función google_analytics para conectarse a la API de Google
Analytics.I Se crean aplicaciones shiny o tareas programadas para la generación de
informes automatizados.
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R en la generación de informes automáticos a través de la APIde Google Analytics
Miguel Boubeta, Eva María GonzálezMaría Elena Naranjo, José Manuel Pérez
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