10 korisnih sadržaja iz analitike #6

Bliži se kraj meseca što znači da je na redu još jedan pregled najzanimljivijih sadržaja iz analitike :-). U ovom izdanju između ostalog saznaćete više o trendovima za sledeću godinu kao i osnove za kvalitetnu optimizaciju vašeg sajta na pretraživačima. Za sve one koje intrigira i zanima oblast machine learning tu je sjajna prezentacija kao odličan intro. Takođe, tokom praznika vino će biti neizostavan deo svake proslave i okupljanja tako da ćete imati prilike da kroz tekst o web scrapingu prodavnice sa vinima uz pomoć Python-a saznate koja su to najpopularnija grčka vina i šta ih sve karakteriše. Na kraju saznaćete i koja je pesma imala najviše stream-ova na Spotify-u, čiji su pesme bile u Spotify playlisti “I Love Gingers” i kako je ta informacija iskorišćena u svrhe marketing-a.

Prethodna izdanja možete pogledati na sledećim linkovima:

 

Srećni novogodišnji i bozićni praznici! xoxoxo

 

Odabran sadržaj iz analitike:

 

  • Think with Google’s 10 most-read articles of 2017

    Think with Google predstavlja polaznu stanicu za sve one koji žele da budu informisani i inspirisani na osnovu podataka, analize i uvida (insights). Kroz tekstove i vizuale redovno informišu o trendovima koje prate. Sa vrlo zanimljivim i redovnim newsletter-om predstavlja odličnu polaznu tačku za sve marketare i analitičare. U tekstu su prikazani najčitaniji tekstovi u 2017. godini kroz brojke. Ako skrolujete do kraja stranice možete se prijaviti na njihov newsletter, što je svakako moja preporuka.

  • Machine Learning 101 by Jason Mayes – Google

    Jedan od najboljih resursa kada je u pitanju uvod u Machine Learning za sve one kojima je ova oblast strana a želeli bi da se informišu i upoznaju sa njom. Fantastičnu prezentaciju je pripremio Jason Mayes koji radi na poziciji Senior Creative Engineer u Google-u. Predstavlja skup informacija i znanja koje je prikupio tokom 2 godine čitanja mnogih tekstova o ovoj oblasti.

  • Google revamps its SEO Starter Guide

    Posle nekoliko godina Google je konačno uradio update SEO Starter Guide-a. Novi vodič predstavlja spoj Webmaster Academy i starog SEO Starter Guide koji je bio u PDF verziji.  Novi update je izgrađen na osnovu starog vodiča sa dodatnim sekcijama koje su potrebne za optimizaciju na pretraživačima i dodavanje više informacija oko structured data markup i kako da izgradite mobile-friendly sajt. Trenutno je vodič dostupan u 9 različitih jezika.

  • 20 Underused Features in Google Analytics

    Kao i tokom prošlog newsletter-a i u ovom prosleđujem još jedan tekst koji nam dolazi iz Lunametrics-a. Obuhvata sve dodatne i vrlo korisne opcije u Google Analytics alatu koji se nažalost mnogi ne koriste. U tekstu je obuhvaćeno 20 vrlo korisnih opcija i caka koje će vam pomoći u redovnom izveštavanju a takođe i da još kvalitetnije izvučete zaključke, uvide i vrednost iz podataka koji ova fantastični alat prikuplja.

  • Analyzing 1000+ Greek Wines With Python

    Ovaj tekst će definitivno oduševiti sve ljubitelje vina i programiranja, barem znam da mene jeste:) Florents Tselai je pomoću web scraping sa Python programskim jezikom i beatifulsoup bibliotekom uspeo da izvuče vrlo interesantne podatke sa sajta grčke prodavnice vina. Kroz podatke je obuhvaćeno 1,125 jedinstvenih label-a. Saznaćete distribuciju boje i godine proizvodnje vina, kao i distribuciju cena, prosečne ocene, %  alkohola itd. Python kod je uključen u tekst tako da je moguće i sami da pokušate sličan način analize na svom setu podataka. Takođe napomenuo bih da je koristio prevashodno biblioteke matplotlib, seaborn, pandas, numpy i scikit-learn o kojima sam detaljnije pisao u ovom tekstu.

  • How Spotify Makes Its Data-Driven Outdoor Ads, and Why They Work So Well

  • Svi se sećamo čuvene Spotify data driven kampanje od prošle godine. Nakon fantastičnog uspeha sa originalnim i kreativnim pristupom, krajem ove godine su ponovili sličnu kampanju koja je takođe uključivala podatke+kreativu u oglasima. Za one koji nisu upoznati, Spotify je pomoću svog data science tima izvukao zanimljive podatke korisnika a nakon toga ih je marketing tim pametno transformisao u duhovite i privlačne oglase koji su osvanuli na bilbordima širom sveta. Jedan od primer je “Be as humble as the person who got an entire billboard for listening to HUMBLE. 1,251 times”.

 

  • Machine learning for SEO – How to predict rankings with machine learning

    Sjajna ekipa koja stoji iza alata SearchViu je napisala odličan tekst kako da pomoću mašinskog učenja (machine learning) predvidite rangiranje na pretraživaču. Vrlo zanimljiv pristup predviđanju promena pozicije na pretrazi nakon moguće on-page optimizacije. Naučićete kako su to trenirali ML model sa podacima koji su se ticali ključnih reći. Uz pomoć modela su bili u mogućnosti da automatski analiziraju hiljade potencijalnih ključnih reči i selektuju one koji imaju veće šanse za rangiranje.  Na kraju teksta je podeljen i Python source code / Jupyter Notebook ovog ML SEO eksperimenta kako bi mogli i sami da pokušate na svojim podacima.

  • Google Tag Manager Tutorial 2017 (COMPLETE GUIDE)

    Vrlo detaljan tutorijal  za sve one koji žele da nauče Google Tag Manager. Objašnjava svaku sekciju kao i implementaciju tagova na realnom sajtu. Takođe može da vam bude koristan i tekst koji sam napisao a tiče se osnova Google  Tag Manager-a. Nalazi se na ovde.

  • The SQL Tutorial for Data Analysis

    Tutorijal koji je sjajna polazna stanica za sve one koji koriste programski jezik SQL (Structured Query Language) za analizu podataka. Naučićete kako da pristupite, očistite i analizirate podatke koji su skladišteni u bazi podataka. Nije neophodno znanje programiranja i dovoljno je da posedujete napredno znanje Excel-a.

 

Vizualizacija nedelje:

Da li ste upoznali nekoga ko toliko dobro pravi vizualizacije u Excel-u da ga zovu Excel Michelangelo po čuvenom umetniku i slikaru? Ako niste, pred vama je gospodin Tatsuo Horiuchi, penzioner iz Japana koji je oduvek želeo da slika. Umesto da potroši novac na četkice i platna on koristi ono što je već imao instalirano na svom kompjuteru. Ovaj 77-godišnji umetnik kreira neverovatne digitalne slike Japanskih pejzaža i predela i sve to u dobro poznatom Excel-u.

Pogledajte vrlo zanimljivu reportažu.

 

Leave a Comment

Your email address will not be published.