Bu yazımızda Python ve GA (Google Analytics) arasında nasıl bir ilişki var, nasıl çalışırlar ve ikisini kullanarak neler yapabiliriz bundan bahsedeceğiz.
GA ve Python nedir?
Google Analytics (GA) verileri; web sitenizin trafiği, kullanıcı davranışları ve diğer önemli müşteri bilgileri hakkında önemli bilgiler içerir. Bu verileri toplamak, analiz etmek ve görselleştirmek için Python popüler bir seçenektir.
Python programlama dili makine öğrenimi, sistem otomasyonları, web ve API’lerini geliştirme; bot sistemleri, yapay zeka, veri bilimi ve veri işleme gibi konular için temel yapıdadır. Python programlama dili genel bir kullanım amacına sahip olsa da genel olarak big data, machine learning (makine öğrenimi) ve yapay zeka gibi konularda daha öne çıkmış durumdadır. Yazılımcıların Python kullanmasının en büyük sebeplerinden biri, diğer yazılım dillerine göre daha sade bir yazım şekline sahip olmasıdır. Bu durum yeni başlayanlar için öğrenim aşamasında ideal bir kolaylık sağlar.
GA ile arasındaki ilişki nedir? Nasıl bağlantı kurulabilir?
GA verilerini toplamak için Google Analytics API’lerini kullanabilir. Bu API’ler, GA verilerine programatik olarak erişmenizi sağlar ve Python kodları ile kolayca otomatikleştirilebilir. Örneğin, Python kullanarak GA verilerini toplayabilir ve daha sonra bu verileri analiz etmek için kullanabilirsiniz. Bu işlem için GA API’lerini kullanarak Python kodları yazmanız gerekebilir. Ayrıca, Python kullanarak GA verilerini başka veri kaynaklarıyla birleştirmek veya görselleştirmek de mümkündür.
Python, GA verilerini analiz etmek için çeşitli kütüphaneler sunar. Örneğin, pandas, matplotlib, numpy, seaborn vs. Bu kütüphanelere GA verilerini kolayca yükleyebilir, işleyebilir ve verileri görselleştirmede kullanabiliriz. Örneğin, web sitenizin trafiğini ve kullanıcı davranışlarını inceleyebilir, ziyaretçi kaynaklarını analiz edebilir, önemli sayfaların performansını izleyebilir, ziyaretçi segmentlerini oluşturabilir ve daha pek çok şey yapabilirsiniz. Özetle GA verileri ve Python’ı kullanarak yapabilecekleriniz sadece hayal gücünüzle sınırlıdır.
Bunları makine öğrenmesi modeliyle eğitebilir miyim?
Evet, Google Analytics (GA) verilerini makine öğrenimi modelleriyle eğitebiliriz. Ancak, makine öğrenimi modelleri oluşturmak için veri kalitesi ve miktarı önemlidir. GA verileri, düzgün şekilde işlenmeden önce temizlenmeli ve ön işlenmeli ve yeterli veri miktarına sahip olmalıdır. Ayrıca, modellerin doğruluğunu test etmek için yeterli veriye ihtiyacınız olacaktır.
Daha önceden yapılmış modeller var mı?
Evet, Google Analytics (GA) verileri kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturulmuştur:
- Ziyaretçi segmentasyonu: GA verileri kullanarak ziyaretçi segmentlerini oluşturmak için kullanılan modeller vardır. Bu modeller, GA verilerini kullanarak ziyaretçilerin hangi kategorilerde olduğunu tahmin eder.
- Performans tahminleri: GA verileri kullanarak web sitenizin performansını tahmin etmek için kullanılan modeller vardır. Bu modeller, GA verilerini kullanarak ziyaretçi sayısı, süre veya diğer önemli müşteri verilerini tahmin eder.
- Önemli sayfaları tahmin etme: GA verileri kullanarak web sitenizdeki önemli sayfaları tahmin etmek için kullanılan modeller vardır. Bu modeller, GA verilerini kullanarak hangi sayfaların daha yüksek trafik alacağını tahmin eder.
- Sayfa önerileri: GA verileri kullanarak ziyaretçilerin ilgi alanlarına göre sayfa önerileri yapmak için kullanılan modeller vardır. Bu modeller, GA verilerini kullanarak hangi sayfaların ziyaretçilere önerileceğini tahmin eder.
Bu maddeler var olan örneklerden sadece birkaç tanesidir, GA verileri kullanarak oluşturulabilecek birçok farklı model mevcut.
Zaten GA’da arka planda makine öğrenmesi çalışıyorsa Python ile farklı olarak ne yapabiliriz?
Google Analytics (GA) zaten arka planda birçok makine öğrenimi modeli kullanarak verileri analiz eder. Örneğin; GA, ziyaretçilerinizin demografik bilgilerini, dil preferenslerini, cihaz türlerini, ziyaret sürelerini, bounce oranlarını ve daha pek çok veriyi otomatik olarak toplar ve analiz eder. GA, bu verileri kullanarak ziyaretçi segmentasyonu, performans ve önemli sayfaların tahminlerini yapar; diğer analitikleri otomatik olarak hesaplar. Ancak, GA’nın arka planda yaptığı analitikler sadece standart analitiklerdir ve sınırlı bir veri seti ile çalışır. Python ile yapabileceğiniz analitikler ise daha esnektir ve çok daha fazla veri seti ile çalışabilirsiniz. Örneğin, Python ile GA verilerini kullanarak:
- Özel segmentasyonlar yapabilirsiniz
- Özel performans makroları oluşturabilirsiniz
- Özel görselleştirmeler yapabilirsiniz
- GA verilerini diğer veri kaynakları ile birleştirebilirsiniz
- Derin öğrenme modelleri oluşturabilirsiniz
- GA verileri ile müşteri davranışlarını tahmin edebilirsiniz
Bu nedenle,GA’nın arka planda yaptığı analitiklerle Python’ın arka planda yaptığı analitikler arasında farklılıklar vardır. GA’da kullanılan modeller çalıştığı veri seti ile sınırlıdır. Ancak Python ile yapabileceğiniz analitikler daha esnektir ve daha fazla veri seti ile çalışabilirsiniz.
Python, GA ve BQ kullanımları ortak mı?
Python, Google Analytics (GA) ve Google BigQuery (BQ) kullanımları bir arada kullanılabilir. Özellikle, Python kullanarak GA verilerini BQ’ya aktarabilir ve daha sonra bu verileri BQ üzerinden analiz edebilirsiniz.
GA verileri, BQ üzerinde saklanarak, daha büyük veri setleri ile çalışma imkanı sağlar ve daha kapsamlı analizler yapmanıza olanak tanır. Python kullanarak GA verilerini BQ’ye aktarmak için GA API’lerini kullanabilirsiniz. GA API’leri, GA verilerini programatik olarak erişmenizi sağlar ve Python kodları ile kolayca otomatikleştirilebilir.
Bir sonraki yazımda ise bu bağlantıları kurduktan sonra veriyi nasıl ele alacağımızı, nasıl görselleştireceğimizi; kütüphaneleri kullanarak modeller oluşturup, çıktı sonuçlarını nasıl değerlendireceğimizi ele alacağım.
