AlohaCC

學習一個東西，最快的方式，就是….

just do it !

由於我想要成為一個酷炫的資料科學家！

不學習R這樣對嗎～

既然要學習R，那從每週的Google Analytics開始著手！

首先，在開始之前，為了要有個map !

所以，當然是先看人家怎麼做

瞭解一下機制和 那個Fu~~

我主要是參考這篇：Building a Traffic Heatmap with Google Analytics and R

但是由於他使用的 RGoogleAnalytics 是舊版的，而且，google 現在的API都需要使用 OAuth 2.0

所以….做法上還是有點不同，不過完成整個設定後，擷取資料與分析，就跟他的內容大同小異了！

廢話不多說，那就開始吧！

Step 1. 申請API使用權限

1. 登入到 Google Developer Console

2. 選擇啟用API

3. 選擇要啟用的API 為 google analytics

4. 新增API存取所需的憑證

5. 輸入相關資訊

6. 記錄下來你的用戶ID與用戶密碼

Step2. 寫R

請看我裡面的註解吧

# 安裝套件
install.packages('rjson')
install.packages('RCurl')
install.packages('RColorBrewer')
install.packages('RGoogleAnalytics')
require(rjson)
require(RCurl)
require(RColorBrewer)
require(RGoogleAnalytics)

# 由於 google api 現在規定使用oauth2.0 來存取
# R語言使用 "<-" 當作變數指派
token <- Auth('用戶端ID','用戶端密碼')

# 找到目前有哪些views
profile <- GetProfiles(token)

## 上面那一行你會看到這樣的結果，使用data.frame格式儲存，data frame是R語言裡頭很常見的資料型態，你就把它想成是excel裡面的tab
## id name
## 85712839 所有網站資料

# 編寫要搜尋的參數，這邊是關鍵！
# R： 取得data frame 列(row)裡頭一個變數
my_profile <- profile[profile$name == '所有網站資料',1]
query.list <- Init(start.date = "2014-10-01",
          end.date = "2014-12-14",
          dimensions = "ga:dayOfWeek, ga:hour",
          metrics = "ga:pageviews",
          max.results = 10000,
          table.id = paste("ga:",my_profile,sep="",collapse=",")
)

# 建立一個query等一下就是透過這個query與token拿資料！
ga.query <- QueryBuilder(query.list)

# 向GA抓取資料，存成data frame
ga.data <- GetReportData(ga.query, token)

# 看一下ga.data長什麼樣子
## dayOfWeek hour pageviews
## 0 00 19734
## 0 01 11244
## 0 02 6286
## 0 03 3528
## 0 04 1830
## 0 05 1316
## 0 06 910
## 0 07 2168
## 0 08 4547
## ....


# 把ga.data裡頭dayOfWeek的 0 轉換成 sunday, 1轉成 Monday..and so on..
ga.data$dayOfWeek <- as.character(ga.data$dayOfWeek)
ga.data$dayOfWeek[ga.data$dayOfWeek == "0"] <- "Sunday"
ga.data$dayOfWeek[ga.data$dayOfWeek == "1"] <- "Monday"
ga.data$dayOfWeek[ga.data$dayOfWeek == "2"] <- "Tuesday"
ga.data$dayOfWeek[ga.data$dayOfWeek == "3"] <- "Wednesday"
ga.data$dayOfWeek[ga.data$dayOfWeek == "4"] <- "Thursday"
ga.data$dayOfWeek[ga.data$dayOfWeek == "5"] <- "Friday"
ga.data$dayOfWeek[ga.data$dayOfWeek == "6"] <- "Saturday"

# 資料排序調整(y軸)，寫了這個factor後，他會以 sunday, monday....等方式排序呈現資料
ga.data$dayOfWeek <- factor(ga.data$dayOfWeek, levels = c("Sunday",
              "Monday",
              "Tuesday",
              "Wednesday",
              "Thursday",
              "Friday",
              "Saturday"))
ga.data[order(ga.data$dayOfWeek),]

# 將 data frame 轉成 xtab.
heatmap_data <- xtabs(pageviews ~ dayOfWeek + hour, data=ga.data)

# heatmap_data長這樣
# hour
#dayOfWeek 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12
# Sunday 19734 11244 6286 3528 1830 1316 910 2168 4547 5991 10653 11380 13414
# Monday 15170 9317 5120 2252 578 536 860 1605 3127 6175 10248 12287 12654
# Tuesday 11958 7445 3438 1582 893 784 904 1566 3268 6106 7925 7577 9336
# Wednesday 11178 7898 3529 1338 1177 536 844 1250 2575 6104 8051 8910 8732
# Thursday 28735 19955 9645 5246 2498 2072 3379 6070 9987 17166 22617 22780 23911
# Friday 31564 16496 8220 3603 2209 1626 2028 3015 6750 12871 17537 18307 18358
# Saturday 19325 12335 6011 2808 1253 1416 1090 1981 4114 7257 9239 10438 11733


# 畫圖 ---------------------------------------------------------------------
heatmap(heatmap_data,
col=colorRampPalette(brewer.pal(9,"Reds"))(100), # Use ColorBrewer's nicer color palettes.
revC=TRUE, # Start the week at the top of the Y axis.
scale="none", # Map color density to entire week, not a day or hour slice.
Rowv=NA, Colv=NA, # Don't use a dendogram.
main="Pageviews by Day and Hour", # Title.
xlab="Hour") # X-axis label. 

Done

執行指令，

source('r_ga_heatmap.R')