Вот искал в вопросах в справке,адсенс сканит страницы и типа нужно что бы урл менялся когда новая страница подгружается, потом краулер будет индексировать эту страницу с объявлением.
Ну как я понял это не официальные ответы поддержки адсенса, у вас такое реализовано?
Не fb реально не адекватно в выдаче стоит, я его встречаю от женских тематик до промышленного оборудования, это реально перебор)
Метрика не фиксирует изменение в hisory api за просмотр. Можно отправлять им https://yandex.ru/support/metrika/objects/hit.html
Но в описание сказано, что это устравешая штука, так что с точки зрения ПФ не особо понятно что это даст. К тому же, этим методом можно, когда хочешь урл менять хоть по таймеру и отправлять в метрику, типа во во еще просмотр)
Ну зря вы так, кодить нужно в нужных местах. Переписывать, то что уже написано хорошо, смысла особого не несет.
Кодер с таким чувством критичности к самому к себе, что то новое, давайте код в студию, натерпеться посмотреть)
Да бросьте что ли, нет золотой кнопки, как правило используются множества источников литературы и иметь возможность черпнуть знания с литературы которая актуальна, достаточно полезно на мой взгляд)
http://www.r-graph-gallery.com/220-basic-ggplot2-histogram/ - чем вам такая гистограмма не нравится то?)
Вся визуализация достаточно мощно кастомизируются под различные задачи.
Так я первую попавшую кинул, походите посмотрите. В R мощные инструменты визуализации данных, то бишь не красоту наводить, а удобно визуализировать полученные данные.---------- Добавлено 04.08.2017 в 19:04 ----------
Увы русского всё равно недостаточно, вся передовая информация по кодингу, различным наукам и другим техническим областям онли инглиш.
Это все частные случаи. Инструменты, есть инструмент, у него есть задача и применение.
Да ладно, в R очень мощная работа с визуализацией данных.
https://www.kaggle.com/philippsp/exploratory-analysis-zillow - на кагле посмотрите, много примеров найдете.
Да есть оболочки, как и везде. Плохого в этом ну совсем ничего нету.
Литература на русском ни критерий, увы инглиш наше всё. C++ быстрый, мощный все дела, но не просто так появились другие языки с другой спецификой применения. Кодинг надо начинать не с языка, это всего лишь инструмент, а с дискретной математики, алгоритмов и прочих фундаментальных основ.
Я немного знаком с анализом данных в R, всё хорошо с доками и примерами. Но это опять, для программистов а не для конечного пользователя.
Про путь самурая согласен, отшельника нет, python и R на данные момент самые популярные языки для анализа данных, машинного обучения и других направлений data science.
Про начинающего, я не рекомендовал кодить для анализа данных) Мой совет был начать с математики)
Ну не совсем всё так плохо, по крайней мере в R.
