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library(scales)
library(ggplot2)
library(RGoogleAnalytics)
oauth_token <- Auth(client.id = '--', client.secret = '--')
save(oauth_token, file='oauth_token')
ValidateToken(oauth_token)
query.list <- Init(start.date = '2019-01-01',
end.date = '2020-06-30',
dimensions = 'ga:date',
metrics = 'ga:sessions,ga:bounces,ga:pageviews,ga:avgTimeOnPage,ga:1dayUsers',
# pageviews- 이 블로그 총 페이지뷰
# avgTimeonPage- 페이지에 머무르는 시간
max.results = 10000,
sort = "ga:date",
table.id = '--')
ga.query <- QueryBuilder(query.list)
ga.data <- GetReportData(ga.query, oauth_token, split_daywise = T)
head(ga.data)
ga.data
ga.data.total <- ga.data[,c(1,2)]
ga.data.an <- as.Date(ga.data.total$date, format = '%Y%m%d')
ga.data.an
ga.data.total$date <- ga.data.an
plot(ga.data.total)
#날짜 문자열에서 날짜로 바꾸기
install.packages('stringr')
library(stringr)
ga.date1 <- substr(ga.data.an$date, 1, 4)
ga.date2 <- substr(ga.data.an$date, 5, 6)
ga.date3 <- substr(ga.data.an$date, 7, 8)
ga.data.total <- paste(ga.date, ga.date2, ga.date3, sep='_')
ga.data.total <- as.Date(ga.data.total)
# 데이터 정제(결측치, 이상치 제거)
ga.data.total$sessions <- ifelse(ga.data.total$sessions>=25, NA, ga.data.total$sessions)
plot(ga.data.total, type='l')
install.packages('forecast')
library(forecast)
# 1.시계열 데이터로 변환 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
library(xts)
sol <- xts(ga.data.total[,-1], order.by = as.Date(ga.data.total[,1], "%Y/%m/%d"))
sol
# 이상치 제거
sol <- ifelse(sol>=20, 20, sol)
# 시각화
ts.plot(sol, type='l', col='red')
# 모형진단 - 타당성 검정
arima.sol <- auto.arima(sol)
arima.sol
sol.model <- arima(sol, order=c(1,1,1))
tsdiag(sol.model)
Box.test(sol.model$residuals, lag=1, type = 'Ljung')
fore.sol <- forecast(sol.model, h=100)
plot(fore.sol)
# 기대값
fore.sol
# 수익예측
fore.sol$mean
sol.exp <- sum(fore.sol$mean)
sol.exp
sol.exp.inc <- sol.exp/50*0.01
round(sol.exp.inc, digits = 1)
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