3数据技能设置您需要在数据SEO中取得成功

数据SEO是一种搜索优化的科学方法,依赖于分析和激活数据来做出决策。

但这并不是所有它所需的。

如果你想要你的组织除了SEO知识和经验外,还有三种不同的专业选择。

这些是数据科学家,数据分析师和数据工程师的技能组。

[无论您的预算是什么,可以使用数据支持的方法改进您的SEO。事实上,数据科学家使用的概念越来越多地访问。

以下是您需要使数据SEO成为曲目的一部分的技能组。

1。数据工程师

数据工程师是准备合作社的专业人士MPANY的基础基础架构。

它们通常是设计,构建,从各种资源集成数据的软件工程师,管理大量数据。 他们的主要目标是优化它来的性能本公司访问自己的数据。

在大公司中读数下方

,数据工程师与

GDPR

CCPA

合规性,通常与安全管理器。

它们经常使用ETL(提取,转换和加载)来集中数据,从而创建可用于报告或分析的大数据仓库。

主要技能和工具可以总结如下列表: hadoop.mapreduce.hive.pig.data Streaming.nosql.sql.programming。

为什么你应该ntraalize您的数据?

首先,您没有可用的无限时间。它不仅浪费时间来在工具之间杂耍,而且还浪费了不能够将数据与不同来源的数据浪费。

通常,您必须将您的数据与业务数据组合( CRM),财务数据以及始终具有访问权限和安全问题的许多其他类型的数据。

因此,通过确保您的

SEO工具

来构建SEO数据仓库是明智的。允许您正确地导出数据。

下面的广告传票读数下面的数据工程师是最能力的人,可以集中诸如文本和评论的非结构化数据,以及数据库和API中的结构化数据。

但是,有很多困难s。

第一个难度涉及信息量。

如果您的网站上有超过10万页,并且大量的网球流量,

每周爬行

和每日日志将很快占用很多空间。

如果您在竞争对手上添加CRM数据和数据,则变得更加复杂。 以及如果系统不基于正确的技术您可以具有不完整,丢失或假数据。

除了数据量之外,还有许多陷阱。

这些包括货币担忧如果您在国际上工作,您将需要处理通过您所在国家/地区的权威金融机构每天发布的汇率。

他们可能还包括时间差异。如果你在法郎的每天计算营业额E e,营业额的一部分在加拿大发生,例如,当您在加拿大午夜而不是法国午夜时,您必须推出计算。

这些只是几个例子,但每一个业务充满了陷阱。

接下来,您必须密切关注数据的真实性,因为数据可以快速损坏:

javaScript Ga的脚本消失了您的流量数据变得错误。API更改其返回参数,几个字段不再获得值。由于硬盘已满,因此不再更新A数据库。无论何种情况如何,您都必须快速检测到这种类型异常并尽快纠正它。

否则,该数据产生的仪表板将是错误的。这是乏味的 – 即可启动逆行脚本以重新计算所有内容。如果您的团队中没有数据工程师,则至少必须有一个经理,验证从不同的SEO工具中检索的数据的一致性。 SEO工具现在允许您轻松地提取以下数据,您需要监视上下变型:

分析数据:丢失脚本,跟踪错误。爬行太长,爬网已取消.Server日志数据:缺少句点。

关键字工具

数据:添加新的关键字。添加下面的

通信是键。通过良好的事件管理,整个数据链是由SEO专家,数据分析师和

SEO顾问使用的连贯性

2。数据科学家

数据科学家威尔l通过统计模型,机器学习或分析方法丰富数据。

他们的主要任务是帮助公司改造数据工程师提供的数据,进入有价值和可利用的信息。

与数据分析师相比(见下文),数据科学家必须具有强大的编程技巧来设计新的算法以及良好的商业知识。

他们必须能够向非科学家解释,证明和沟通结果。

应该使用哪种语言? 在普及的顺序中,2021年的最受欢迎的技术是:

Java

。[ Python

.scala.r.julia。

如果您无法决定编程语言,我可以给您一些提示。

广告联系首先在下面阅读

首先,在贵公司中使用最流行的语言。

如果大多数开发人员正在使用Python,则没有必要推动R,因为尝试在R中维护代码维护成本。这样,你就可以展示了你的适应能力。

然后,让您想要部署应用程序的技术指导您的选择。

例如,如果您的团队将其仪表板闪亮产生仪表板然后,R将成为您最好的朋友。之后,如果将它们与C或Scala进行比较,则r和 Python

是相对相似的。如果您正在构建CV,它是掌握两者的理想选择。

就方法而言,科学方法占上风,没有留下经验主义的空间。

你想要CLEAr地定义了上下文和目标,然后解释了所识别和目前可重复结果的不同方法。

最后,您完全有可能自己或职业来做数据科学。在这种情况下,我建议使用服务提供商。

无论原子能机构如何,读数下面的读数。

此外,您还可能需要考虑数据科学平台。可用的选项将根据您的预算而差异很大。

3。数据分析师

数据分析师是可以查询和处理数据的业务化数据专业人员,提供报告S,总结和可视化数据。

他们知道如何利用现有的工具和方法来解决问题,并通过临时报告和图形来帮助整个公司的人们了解特定查询。

他们基础他们在数据工程师的数据仓库中的工作以及数据科学家的算法结果。

他们的技能是多样的,可以包括统计,数据挖掘和数据可视化。

应该是什么软件使用?

数据工作室

在SEO的领域中是众所周知的,但在业务中,市场由Tableau软件,SAP,Microsoft和IBM主导。

以下广告Continue读数

最近收购Google的谷歌席位在未来几年中的领导者之中。

是加利福尼亚州努力选择数据可视化解决方案。

数据分析师快速适应工具的能力将我们恢复到“制作或购买”问题。如果您有预算,专有解决方案将为您节省大量时间。

如何创建完美的仪表板

有许多方法,但这是智能目标框架很容易记住和可以在此处应用:

保持图表

具体

并且简单,因为太多的信息杀死了信息。y轴和x轴必须说明

测量

数据。a图表应该专注于

可实现的

指标,因为监测指标没有对您的业务影响的指标。天气是一个很好的例子:它对某些网站上具有至关重要的作用,没有其他人.Dashboards应该总是留下e

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摘要,以便快速阅读和理解。如果要了解超过三秒钟才能理解它们,您可以提高最终结果。首先,用户可以对概述感到满意,但是它们可能需要通过杂散过滤器更粒度的数据视图。最重要的数据是时间,因此请务必跟踪基于时间的时间

数据比较当然,请记住,如果数据分析师主SQL,他们可以转到新的开源解决方案,如元数据库或超级。 最后,具有编程技能的分析师将需要看看Python的R或Dash的闪亮。数据SEO项目数据SEO的世界肯定会变得不那么模糊。读数下方作为任何项目读数,你是谁l要么需要与合适的人一起包围自己,要在大规模的数据项目中取得成功,或者在本文中涉及的专业技能训练:数据工程,数据分析,数据科学。 在这方面点,您在阅读本文时可能会发现您公司内的弱点或优势。

通过招聘,外包或培训,毫不犹豫地展示了您的弱点。

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采取作者所有截图,2021年5月