Анализ страницы https://www.rdatamining.com/examples/parallel-computing
Основное Готовность: 100%
Домен
rdatamining.com
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 04.10.2026 22:45:22.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en-US
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en-US.
Скорость загрузки
~0,64сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,64сек оптимальна.
Объем документа
160Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 160Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 7
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 7 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Lato%3A300%2C300italic%2C400%2C400italic%2C700%2C700italic&display=swap | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Google+Sans:400,500|Roboto:300,400,500,700|Source+Code+Pro:400,700&display=swap | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Source%20Code%20Pro%3Ai%2Cbi%2C700%2C400&display=swap | |
| stylesheet | https://www.gstatic.com/_/atari/_/ss/k=atari.vw._eXkLR-OjqU.L.W.O/am=IAACHAAE/d=1/rs=AGEqA5nsf_KuRrevR_wvYvwFs5yssp01EA | |
| js | https://apis.google.com/js/client.js?onload=gapiLoaded | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-4389444-3 | |
| js | https://www.gstatic.com/_/atari/_/js/k=atari.vw.en_US.lM9D4hCvW98.O/am=IAACHAAE/d=1/rs=AGEqA5mvX-DVdqeLqmgX9kg-nVf7XAe6wg/m=view |
Серверные заголовки
Кол-во: 15
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 15шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| X-Frame-Options | DENY |
| Cache-Control | no-store, must-revalidate, no-cache, max-age=0 |
| Pragma | no-cache |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 22:12:42 GMT |
| cross-origin-opener-policy | unsafe-none |
| Content-Security-Policy | base-uri 'self';object-src 'none';report-uri /_/view/cspreport;script-src 'report-sample' 'nonce-0toi2KBLLJ_rKNGd9zh9qw' 'unsafe-inline' 'unsafe-eval';worker-src 'self';frame-ancestors https://google-admin.corp.google.com/ |
| Cross-Origin-Resource-Policy | same-site |
| reporting-endpoints | default="/web-reports?jobset=prod&wcrumsspbp=true&bl=editors.sites-viewer-frontend_20260817.02_p0&app=25&clss=1&context=eJwN0GdUlAcWBuBh-L57EYY-wwwMDMM3OCAgYjeAhaAOkV1iiQuLZ22IiqAiRYmsUWMsGGMXONEsBMmKghVU7LGsxga2iFGwRCKKdAEZEdn3x3POe9_7617rPao8q2jZQZto2URltOwrcNwaLfMCoSBapoR07xjZWgj2r5J9Agqokulg9J9tchM0r-6Qv4evE9_LV8P10C75XeiM75J_gn0bu-SHYfYNs3wBuMZ-knvBIlmvfCl0uffKZR698vaMXvlHGL3a0tIEk_-ytIyFjOZgYRXIc0MFazhVEipchIgRI4WJcMg9TDgBrRPCBDM8yfxceAm7ksOFnyBuabiQCPIj4YI1fHYiXAiDEQvGCWOg75JxQn_47tU4YRPEDB0vzISdm01CIdS9NwnNkJsYIeTDS6cvhLdQzROEWlg2JU9cCY9O5onP4WRwvngB7r7LF_-AWdV7xQRY0bxXXAsHkgrFY3DjZaF4D25H_Vf8HVw9i0Qv8P1nkRgEUkmROLn-gBgLmbAG9kcVi0chJe6QuBzsl9WLaogZ3SDOhGmXGsQ4-D2mUawB-92Nohq69ynIskhBR-xtqRyM5bYUCFVX7OgZ_D3PnqZC8WtHKoX59Y6UDKcPOdElcC5zIi1YSM7UB0qHO9MZGDPCmSKgdBZmGFSjpGBQRanIA7YvV9GPsLLAhdaDT7ULDYAYnZpmgnWSmpzgwyLkxWrK0mtoG5Qd1NBZeFDgStWwbKMbrYTarVpqgGkT3Gkm9LviTgPhWbGOfnuso9vwplpHTTC1VUex8BiewdlpnnRhriddgfpvPKkZ5IKeGCJZT1Ng0ww97YS3CXpqKtdTJ0Tu8qIpkLnXi9bAoRdedALGBEgUAUkDJEqDYSaJQqB7rUSW6yQ6s0Giy5CYL1EqnLst0SVQVEjkCO_hI4yvlCgSiuAgON6RyAV--CTRLugJNZA40kAdaQbqgZavkSFluYGWQU6mgfbA6n8baB3EPjDQbJjWZaA4KPQ2UglMiDbSZNB1-JABKgRfeggl5Etl0GbrSx_A3tGXlHAKzoMU4Et-cK3Alyrh4Stfegr3ZCF0sziE7sOcoyGUAJbHQsgKbsIdyC4NoeKoUCqF5OyRlAE5WaMoDyL7jKYpYLgyhvzhzZ0waoXV9WGUBa1J4WSGOanhlAQBa8JpCPxPNZZug2riWPKAp01j6RXMWzWeFoOhcDz5Q2OaCT8zkVRiIj9w_sNEWlj13EQbYEdgBO2Gy88i6CZot_5JenjT9JJawWlSLbnBNagEa3MtOUFj0SvqgAXFrygFbo2uo7uw8Ms6Socjt-uoHBYWvqZ0aDDXUztITm_JD_afbKCjkB3fSP-BxqpG6oDG0CbqAOPJJnLa0Ew9pc0kljXTkpEtJE1vIT-Im9tCiVCypoVyqluo4XkLBQ1ppeJdrWSX20o7Q9toD9T8rY1uLWgj50NtpIGpynd0YdI73PKOXs14R1Gz31H08naqyWyn9KPttAImX26nDBj3tp0ioHJbB1VBxYcOug9vHnVSE_w8_T35z3tPVxVdpPXoojFSF3F3F9lDmWCms1CtMVMtBI810-dw87CZRh0x0xhQPDKTEoY9xh6eTOum4fe6afSxj2SC2S8-Us2sHvoLFu7poRRYv6-HtkDs8R6aDed7e-gqbJR_ou1wWd1LN-GIrpfcsnrJOFbGgdDaLmMzrDTLeD3sjLbgHHCZbsE_FFjwLrh21YL1v1nwizI5RzXJuUtpyblqS86HJFdLToPS45astxW4URJ41hyBE2DGtwIPrxR4LJRA_V2BrdxFThwmsv5fItdoiKvbiGvhlwwr3g87v7HikHVWPLTMitOH9-GnH_rwS1j0mTUvhR2vrbm1rw1HGW04sZ8Nnxlnwz5f2fDGWhuu9FFwFWQNUfC8SAVrkxQs-0XByZAO2nMKLr-v4F_hxSVbLr9ny6erbNnmqS3bQQC0utrxAKMdX4TrUNjPjkvAMNKOb9TZ8T0ojbPn9Gx77lY5cPmXDnwgxoHPpTtwQJEDB8Iz0ZHroO9hR-4PC9Y6cdkFJ76R6cy915z5zhIlT8xXcvlhJSseK3nLX0reW6dknZeKtw1VsfswFetADxJ4gxF8wQ8CIAimmFR8IkfFhX1cuOSiC_sFqHkQJA9WcwaYY9T8UdKwYNDwwDMaXndew5uh8ZmGX3Zq-DXYmzWshrgeDRfrXXnTYFeev9CVN2e4cjbsCnXjURPdOAzC4ft9bryix40L4KCflg_DUSiF43ASzgdouXO3luff0HIynK3Q8k-9WvZ38eCgAg8-d0LHlad0_AD2n9Zx7AUdzwa_jzqusPbkh1Az3JPPP_HkqzA_WM-3Fun5ASys1HMOqO_o-Sp7cQVoTV6sh6hVXrx1pMSq7yT2ANdsiQf7Gbgz1cCfYPlaA4_KNbDjjwaeWWjga28MnOrkzZXu3jzoC28OhoYH3lwY1ZctLvTl05KRL0Gan5GXgv1QI2cOM_LPL4ycE-jDedCZ6MO9t32YK3y49r4PN0BnrS_fH9yPd5zvx7vhejXym36cC0ts_HhVrh8nGP3ZM8GfJ63x51OF_rxiQgA_7w7g7er-XHi6P4sOgXw5cgBPKRrAh4IH8vqYgZwF38Mm2ALbwElh9fhc0QNy-HV7camlm_CPhPhlUkD8nIS0xSmpgakJafGp_Zeii0_pPzdl8aK0-EVzZgwKGjQsaMTA4YFBg2YkB_0fnwHBng&build-label=editors.sites-viewer-frontend_20260817.02_p0&imp-sid=COmlvuqgtZYDFVzCzgAda7cw-Q&is-cached-offline=false" |
| document-policy | include-js-call-stacks-in-crash-reports |
| Referrer-Policy | strict-origin-when-cross-origin |
| Server | ESF |
| X-XSS-Protection | 0 |
| X-Content-Type-Options | nosniff |
| Accept-Ranges | none |
| Vary | Sec-Fetch-Dest |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
Google Frontend
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
Сайт работает на веб-сервере Google Frontend.
Мета-теги Готовность: 48%
Title
R and Data Mining - Parallel Computing
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение: 38, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Установите мета-тег description!
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 5
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:title | R and Data Mining - Parallel Computing |
| og:type | website |
| og:url | https://www.rdatamining.com/examples/parallel-computing |
| og:description | > library (snowfall) # initialize cluster > sfInit (parallel=TRUE , cpus=4) # parallel computing > result <- sfLapply(1:10, log) # stop cluster > sfStop () Simply replace "1:10" and "log" with your parameter and function to make you own parallel computing. Function sfLapply() is a parallelized |
| og:image | https://lh3.googleusercontent.com/sitesv/AG8ngQWLwyqZWr0_qZXjjmO1I-QOwoWuxK-3x0ats5_TZNdW1za5Y2AuySHJE_rrAVDTFRMyottwMH4tduoA4TkYZPe_8Gt8abS8Z2DdTeuhVORVKk3Pj0PyiwI-v-O0QVomlnzlcnqVE557iKR5Pd2Yd1i4Uk_1VusnnWPzz9Q=w16383 |
Все мета-теги
Кол-во: 7
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 7шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1 |
| name | referrer | strict-origin-when-cross-origin |
| property | og:title | R and Data Mining - Parallel Computing |
| property | og:type | website |
| property | og:url | https://www.rdatamining.com/examples/parallel-computing |
| property | og:description | > library (snowfall) # initialize cluster > sfInit (parallel=TRUE , cpus=4) # parallel computing > result <- sfLapply(1:10, log) # stop cluster > sfStop () Simply replace "1:10" and "log" with your parameter and function to make you own parallel computing. Function sfLapply() is a parallelized |
| property | og:image | https://lh3.googleusercontent.com/sitesv/AG8ngQWLwyqZWr0_qZXjjmO1I-QOwoWuxK-3x0ats5_TZNdW1za5Y2AuySHJE_rrAVDTFRMyottwMH4tduoA4TkYZPe_8Gt8abS8Z2DdTeuhVORVKk3Pj0PyiwI-v-O0QVomlnzlcnqVE557iKR5Pd2Yd1i4Uk_1VusnnWPzz9Q=w16383 |
Оптимизация Готовность: 78%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют в одном экземпляре).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Кол-во слов 611 не очень много. Добавьте побольше текста (хотя бы 800 слов)!
Слова из title 6 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 14 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 18 достаточно.
Кол-во знаков контента 3972 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
Тошнота
3,16
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
13,26%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| mining | 10 | 1,64% |
| parallel | 7 | 1,15% |
| computing | 7 | 1,15% |
| learning | 6 | 0,98% |
| analysis | 5 | 0,82% |
| machine | 5 | 0,82% |
| examples | 5 | 0,82% |
| online | 4 | 0,65% |
| slides | 4 | 0,65% |
| tutorial | 4 | 0,65% |
| course | 3 | 0,49% |
| association | 3 | 0,49% |
| clustering | 3 | 0,49% |
| series | 3 | 0,49% |
| mining: | 3 | 0,49% |
| package | 3 | 0,49% |
| cluster | 3 | 0,49% |
| extended | 2 | 0,33% |
| deadline | 2 | 0,33% |
| participation | 2 | 0,33% |
Индексация Готовность: 50%
Индексирование
Ошибок нет
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 99 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 97
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 97 оптимально.
На странице присутствуют изображения 2.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /home |
<span>R and Data Mining</span>
|
|
| /home |
Home
|
|
| /news |
News
|
|
| /news/senior-dataai-analyst-with-nsw-audit-office |
Senior Data/AI Analyst with NSW Audit Office
|
|
| /news/vacancy-els |
Vacancy-ELs
|
|
| /news/ausdm-2023-cfp-extended-deadline |
AusDM 2023 CFP extended deadline
|
|
| /news/cxai-2023-call-for-papers |
CXAI 2023 Call for Papers
|
|
| /news/ausdm-2022-call-for-participation |
AusDM 2022 Call for Participation
|
|
| /news/phd-scholarship_1 |
PhD-scholarship
|
|
| /news/ausdm-2022 |
AusDM 2022
|
|
| /news/phd-scholarship |
PhD Scholarship
|
|
| /news/csiro-postdoc |
CSIRO-postdoc
|
|
| /news/ausdm-2021-call-for-participation |
AusDM 2021 call for participation
|
|
| /news/phd-opportunity |
PhD Opportunity
|
|
| /news/a-free-online-deep-learning-course-by-google |
A free online Deep Learning course by Google
|
|
| /news/an-online-textbook-on-deep-learning |
An online textbook on Deep Learning
|
|
| /news/ausdm-2020-cfp-submission-deadline-extended-to-22-august |
AusDM 2020 CFP: submission deadline extended to 22 August
|
|
| /news/ausdm-2020-keynote-talks-and-industry-showcase-virtual-event-4-dec-free-of-charge |
AusDM 2020 Keynote Talks and Industry Showcase Virtual Event, 4 Dec - free of charge
|
|
| /news/call-for-participation-ausdm-2019 |
Call for Participation: AusDM 2019
|
|
| /news/cfp-ieee-dsaa-2020-due-24-may-2020 |
CFP: IEEE DSAA 2020, due 24 May 2020
|
|
| /news/coronavirus-data-analysis |
Coronavirus data analysis
|
|
| /news/free-registration-ieee-dsaa-6-9-oct-2020 |
Free registration - IEEE DSAA, 6-9 Oct 2020
|
|
| /news/g-naf-over-13-million-australian-addresses-with-geocodes |
G-NAF: over 13 million Australian addresses with geocodes
|
|
| /news/getting-started-with-apache-spark |
Getting Started with Apache Spark
|
|
| /news/jupyter-notebook-tutorial-introduction-setup-and-walkthrough |
Jupyter Notebook Tutorial: Introduction, Setup, and Walkthrough
|
|
| /news/keynote-talk-slides |
Keynote Talk Slides
|
|
| /news/materials-for-the-ausdm16-tutorial-on-deep-learning |
Materials for the AusDM'16 tutorial on deep learning
|
|
| /news/neurips-2020-australia-pre-conference-saturday-5th-december-2020 |
NeurIPS 2020 Australia Pre-conference, Saturday 5th December 2020
|
|
| /news/rdatamining-tutorial-on-machine-learning-with-r |
RDataMining Tutorial on Machine Learning with R
|
|
| /news/slides-of-canberradatasci-seminars |
Slides of CanberraDataSci seminars
|
|
| /news/slides-on-association-rule-mining-with-r |
Slides on Association Rule Mining with R
|
|
| /news/slides-on-text-mining-with-r |
Slides on Text Mining with R
|
|
| /news/sparkr-scaling-r-programs-with-spark |
SparkR: Scaling R Programs with Spark
|
|
| /news/using-natural-language-processing-on-non-textual-data-with-mllib |
Using Natural Language Processing on Non-Textual Data with MLlib
|
|
| /news/webinar-missing-data-imputation-using-supervised-machine-learning |
Webinar: Missing Data Imputation Using Supervised Machine Learning
|
|
| /news/rmit-vacancies |
RMIT Vacancies
|
|
| /documents |
Documents
|
|
| /datasets |
Datasets
|
|
| /examples |
Examples
|
|
| /examples/association-rules |
Association Rules
|
|
| /examples/data-exploration |
Data Exploration
|
|
| /examples/decision-trees |
Decision Trees
|
|
| /examples/hierarchical-clustering |
Hierarchical Clustering
|
|
| /examples/k-means-clustering |
k-means Clustering
|
|
| /examples/multidimensional-scaling-mds |
Multidimensional Scaling (MDS)
|
|
| /examples/other-examples |
Other Examples
|
|
| /examples/outlier-detection |
Outlier Detection
|
|
| /examples/parallel-computing |
Parallel Computing
|
|
| /examples/principal-component-analysis-pca |
Principal Component Analysis (PCA)
|
|
| /examples/random-forest |
Random Forest
|
|
| /examples/social-network-analysis |
Social Network Analysis
|
|
| /examples/text-mining |
Text Mining
|
|
| /examples/time-series-analysis |
Time Series Analysis
|
|
| /examples/time-series-clustering-and-classification |
Time Series Clustering and Classification
|
|
| /examples/time-series-forecasting |
Time Series Forecasting
|
|
| /examples/twitter-follower-map |
Twitter Follower Map
|
|
| /books |
Books
|
|
| /books/data-mining-applications-with-r |
Data Mining Applications with R
|
|
| /books/data-mining-applications-with-r/r-code-data-and-figures |
R Code, Data and Figures
|
|
| /books/data-mining-applications-with-r/review-committee |
Review Committee
|
|
| /books/data-mining-applications-with-r/table-of-contents |
Table of Contents
|
|
| /books/post-mining-of-association-rules |
Post-Mining of Association Rules
|
|
| /books/r-and-data-mining-examples-and-case-studies |
R and Data Mining: Examples and Case Studies
|
|
| /books/r-and-data-mining-examples-and-case-studies/chinese-version |
Chinese Version
|
|
| /books/r-and-data-mining-examples-and-case-studies/frequently-asked-questions |
Frequently Asked Questions
|
|
| /books/r-and-data-mining-examples-and-case-studies/frequently-asked-questions/error-in-converting-into-boolean-matrix-for-social-network-analysis-in-chapter-11 |
Error in converting into Boolean matrix for social network analysis in chapter 11
|
|
| /books/r-and-data-mining-examples-and-case-studies/frequently-asked-questions/error-in-text-mining-no-applicable-method-for-applied-to-an-object-of-class-character |
Error in text mining: no applicable method for '***' applied to an object of class "character"
|
|
| /books/r-and-data-mining-examples-and-case-studies/frequently-asked-questions/problem-with-the-twitter-package |
Problem with the twitteR package
|
|
| /books/r-and-data-mining-examples-and-case-studies/frequently-asked-questions/remove-urls-from-text |
Remove URLs from text
|
|
| /books/r-and-data-mining-examples-and-case-studies/frequently-asked-questions/stem-completion-does-not-work-in-section-10-3-stemming-words |
Stem completion does not work in section 10.3 - stemming words
|
|
| /books/r-and-data-mining-examples-and-case-studies/frequently-asked-questions/there-are-errors-when-using-tm-v0-6-for-text-cleaning-andor-stemming |
There are errors when using tm v0.6 for text cleaning and/or stemming
|
|
| /books/r-and-data-mining-examples-and-case-studies/frequently-asked-questions/where-is-to-find-the-bodyfat-dataset |
Where is to find the bodyfat dataset?
|
|
| /books/r-and-data-mining-examples-and-case-studies/frequently-asked-questions/where-to-download-kdd-cup-1998-data |
Where to download KDD Cup 1998 Data
|
|
| /books/r-and-data-mining-examples-and-case-studies/frequently-asked-questions/where-to-find-data-used-in-the-book |
Where to find data used in the book?
|
|
| /books/r-and-data-mining-examples-and-case-studies/r-code-and-data |
R Code and Data
|
|
| /books/r-and-data-mining-examples-and-case-studies/table-of-contents-and-abstracts |
Table of Contents and Abstracts
|
|
| /resources |
Resources
|
|
| /resources/data-mining-tutorials |
Data Mining Tutorials
|
|
| /resources/free-data-mining-tools |
Free Data Mining Tools
|
|
| /resources/free-datasets |
Free Datasets
|
|
| /resources/free-online-courses |
Free Online Courses
|
|
| /resources/online-documents-books-and-tutorials |
Online Documents, Books and Tutorials
|
|
| /training |
Training
|
|
| /training/r-and-data-mining-course |
R and Data Mining Course
|
|
| /training/machine-learning-102-workshop-at-sp-jain |
Machine Learning 102 Workshop at SP Jain
|
|
| /training/past-trainings-and-talks |
Past Trainings and Talks
|
|
| /training/short-course-at-university-of-canberra |
Short Course at University of Canberra
|
|
| /training/tutorial-at-ausdm-2018 |
Tutorial at AusDM 2018
|
|
| /training/tutorial-at-melbourne-data-science-week |
Tutorial at Melbourne Data Science Week
|
|
| /training/upcoming-training |
Upcoming Training
|
|
| /what-is-r |
What is R
|
|
| /sponsors |
Sponsors
|
|
| /sponsors/sponsorship-and-advertisement |
Sponsorship and Advertisement
|
|
| /donation-supporters |
Donation & Supporters
|
|
| /license |
License
|
|
| /about-us |
About Us
|
|
| /documents |
R and Data Mining: Examples and Case Studies
|
|
Внешние ссылки
Не найдено
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице не найдено.
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://www.rdatamining.com/examples/parallel-computing готова к продвижению на 69%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: