A continuación se muestran varios ejemplos de como se pueden analizar datos de Google Trends, aunque antes de ello no está de más indicar las librerias que deben de tenerse instaladas
install.packages("gtrendsR")
install.packages("reshape2")
install.packages("maps")
install.packages("rworldmap")
library(gtrendsR)
library(reshape2)
library(maps)
library(rworldmap)Análisis de tendencia en el tiempo
es_trends <- gtrends(c("Trump"), geo = c("US"), gprop = "web", time = "2016-01-01 2017-10-30")
es_trends_interest_over_time <- es_trends$interest_over_time[,1:2]
plot(es_trends_interest_over_time, type="l", col="blue")
Análisis de tendencia regional para un país concreto
es_trends <- gtrends(c("Trump"), geo = c("US"), gprop = "web", time = "2016-01-01 2017-10-30")
es_trends_interest_over_time <- es_trends$interest_over_time[,1:2]
es_trends$interest_by_region[,1:2]
location hits
1 District of Columbia 100
2 Vermont 84
3 New York 81
4 Massachusetts 80
5 New Jersey 79
6 New Hampshire 78
7 Washington 76
8 Connecticut 76
9 Maryland 75
10 Maine 75
11 Pennsylvania 75
12 Rhode Island 73
13 Oregon 71
14 California 70
15 Virginia 69Análisis de tendencia global
global_trends <- gtrends(c("Trump"), gprop = "web", time = "2016-01-01 2017-10-30")
global_trends_by_country <- data.frame(country=global_trends$interest_by_region[,1], value=global_trends$interest_by_region[,2])
spdf <- joinCountryData2Map(global_trends_by_country, joinCode="NAME", nameJoinColumn="country")
mapCountryData(spdf, nameColumnToPlot="value",catMethod="fixedWidth")
Saludos, Diego.
Más que conocer los números relacionados a una palabra clave, me gustaría conocer las busquedas más frecuentes del momento para un lugar determinado.
Por ejemplo, deseo responder a la pregunta ¿qué está buscando la gente ahora en mi ciudad?
¿Eso es posible de responder?