В этом видео Денис, веб-аналитик OWOX, расскажет как начать работать с Google BigQuery и Google Cloud Platform. https://www.youtube.com/watch?v=X9GOkjutg6M
Неплохая шпаргалка для быстрого ознакомления с инструментами обработки больших данных от Google: https://codelabs.developers.google.com/cloud-quest-scientific-data
Google
Cloud Quest: Scientific Data
Google Codelabs
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Google запустил новый обучающий курс по Google Analytics 360, где приведены практические примеры использования именно корпоративной версии системы аналитики: сводная отчётность, интеграция с BigQuery и DoubleClick, специальные последовательности и таблицы, полные отчёты и многое другое. Хорошая возможность понять, какие задачи можно решить с помощью Analytics 360 и нужен ли вашей компании такой продукт.
Ссылка на видео-уроки: https://goo.gl/jjmhvE
Описание курса на английской версии страницы: https://analytics.google.com/analytics/academy/
Ссылка на видео-уроки: https://goo.gl/jjmhvE
Описание курса на английской версии страницы: https://analytics.google.com/analytics/academy/
Вчера Сева Миронович в своем блоге описал полезные советы и лайфаки по работе с BigQuery на Standard SQL, которые стоит добавить в закладки: https://burgerdata.com/blog/priemy-raboty-v-bigquery/
Burgerdata
0x0b приемов работы с BigQuery на Standard SQL
Организация работы с Google BigQuery на Standard SQL. Тонкости, нюансы, приемы, примеры запросов.
BigQuery Mate — расширение для Google Chrome, которое добавляет функциональности стандартному интерфейсу BQ: рассчитывает стоимость запроса, добавляет возможности визуализации их результатов https://chrome.google.com/webstore/detail/bigquery-mate/nepgdloeceldecnoaaegljlichnfognh
Оконные функции в BigQuery позволяют структурировать неструктурированное, считать атрибуцию каналов трафика и многое другое. Как работать с оконными функциями рассказал Алексей Селезнёв. Материал старый, но не потерявший актуальность:
https://netpeak.net/ru/blog/kak-rabotat-s-okonnymi-funktsiyami-v-google-bigquery-podrobnoe-rukovodstvo/
https://netpeak.net/ru/blog/kak-rabotat-s-okonnymi-funktsiyami-v-google-bigquery-podrobnoe-rukovodstvo/
Netpeak Journal
Как работать с оконными функциями в Google BigQuery — подробное руководство
Первое подробное руководство по работе с оконными функциями в Google BigQuery.
Forwarded from Маркетинг-аналитика с OWOX BI
Какие шансы у Google возглавить переход к миру искусственного интеллекта?
Ответ можно найти в статье про Сундара Пичаи, гендиректора Google ⬇
https://www.owox.com/c/1k5
Ответ можно найти в статье про Сундара Пичаи, гендиректора Google ⬇
https://www.owox.com/c/1k5
Цикл материалов в виде инструкций о работе с Google BigQuery от Алексея Селезнёва:
Google BigQuery — зачем нужна облачная база данных https://goo.gl/3MZd39
Как начать работу с BigData — загружаем данные в Google BigQuery https://goo.gl/CpWWrM
Как обрабатывать данные из множества таблиц в Google BigQuery https://goo.gl/sV4vGf
Интеграция Google BigQuery c BI-платформами и электронными таблицами https://goo.gl/HdLmBC
Партиционирование таблиц в Google BigQuery — понятная инструкция https://goo.gl/jzGe4b
Google BigQuery — зачем нужна облачная база данных https://goo.gl/3MZd39
Как начать работу с BigData — загружаем данные в Google BigQuery https://goo.gl/CpWWrM
Как обрабатывать данные из множества таблиц в Google BigQuery https://goo.gl/sV4vGf
Интеграция Google BigQuery c BI-платформами и электронными таблицами https://goo.gl/HdLmBC
Партиционирование таблиц в Google BigQuery — понятная инструкция https://goo.gl/jzGe4b
Netpeak Journal
Google BigQuery — зачем нужна облачная база данных
Как пользоваться преимуществами, особенностями и дополнительными инструментами сервиса
Очень удобная визуализация структуры импорта данных в BigQuery:
- Google Analytics 360 https://goo.gl/Y2Nf5Z
- Firebase https://goo.gl/nDYnAn
Визуализация сделана при помощи R: https://goo.gl/L1uREJ
- Google Analytics 360 https://goo.gl/Y2Nf5Z
- Firebase https://goo.gl/nDYnAn
Визуализация сделана при помощи R: https://goo.gl/L1uREJ
Зачем и как собирать данные по поведению пользователей продукта в BigQuery подробно описано в блоге Школы веб-аналитики Андрея Осипова: https://goo.gl/q5DLtN