Google Analytics da riga di comando: generare un report

Per chi lavora prevalentemente da terminale – penso ad esempio agli amministratori di sistema, a chi preferisce un ambiente senza fronzoli e distrazioni, a chi vuole risparmiare memoria o semplicemente trova più appagante la “vecchia scuola” – può nascere se non l’esigenza almeno il desiderio di consultare i dati di Google Analytics senza ricorrere al browser.

Personalmente, trovo utile avere nella mia scatola degli attrezzi informatici uno script che mi consenta di avere i dati salienti di Analytics, quelli per me utili da monitorare quotidianamente, in breve tempo.

La procedura per realizzare l’obiettivo tramite python e l’API Google Analytics non è delle più immediate… però vale bene la mezz’oretta di tempo necessaria per la messa in opera.

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Un breve manifesto (personale) per l’attività SEO

L’esigenza che avverto, frutto di molti anni di attività nel settore, è quella di affermare l’importanza decisiva di un elementare rigore scientifico nell’analisi dei dati di traffico al fine di calibrare con accuratezza e non solo « a sentimento» (anche se i sentimenti sono importanti!) gli interventi SEO per i propri clienti.

Gli strumenti a disposizione del professionista SEO sono numerosissimi, eppure è innegabile che un senso di delusione risieda in noi. Troppe volte abbiamo a che fare con dati di apparente importanza strategica ma che risultano alla prova dei fatti fallaci, o imprecisi, puri specchietti per le allodole.

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Il test delle ipotesi

Nella vita di tutti i giorni, dobbiamo spesso prendere decisioni basate su informazioni incomplete.

Può darsi ad esempio che si debba decidere se una certa procedura educativa sia più efficace di un’altra, se un nuovo farmaco abbia risultati realmente positivi sull’evoluzione di una malattia, e via dicendo.

Il test delle ipotesi è una procedura statistica che ci consente di porre un quesito sulla base di informazioni campionarie, al fine di raggiungere una decisione statisticamente significativa.

In termini più chiari e diretti: la mia scoperta sperimentale è dovuta al caso?
Il test delle ipotesi è proprio una procedura statistica per verificare se il caso sia una spiegazione plausibile di un risultato sperimentale.

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La distribuzione normale

Il concetto di distribuzione normale è uno degli elementi chiave nel campo delle ricerche statistiche. Molto spesso infatti i dati che raccogliamo mostrano delle caratteristiche tipiche, talmente tipiche da chiamare la distribuzione risultante semplicemente… “normale”.
In questo post vedremo le caratteristiche di questa distribuzione, oltre a sfiorare qualche altro concetto di notevole importanza come:


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Statistica descrittiva: misure di variabilità (o dispersione).

Le misure di variabilità sono utilizzate per descrivere il grado di variabilità delle osservazioni rispetto ad un indice di tendenza centrale.

In altri termini, le misure di variabilità consentono di valutare la dispersione dei dati attorno ad un valore centrale, che può essere rappresentato ad esempio dalla media o dalla mediana. Esse forniscono informazioni preziose sulla distribuzione dei dati, permettendo di ottenere una migliore comprensione del fenomeno osservato.

Le tecniche per misurare la variabilità di insiemi di dati sono numerose.
Tra queste, le più note (e più utilizzate) sono:

Visualizzeremo graficamente i concetti acquisiti di tendenza centrale e dispersione ritornando a parlare di asimmetria e introducendo il concetto di curtosi.

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