​​Еще один хороший материал о преобразовании таблиц через PIVOT в BigQuery на русском языке от Алексея Селезнева.

@BigQuery

​​Хороший пример моделирования спроса на продуктовые "бандлы" и выгоды от подобных предложений.

via @ProductAnalytics

​​В #GA4 появилась возможность импортировать offline-события, которые по каким-то причинам не могут быть собраны в реальном времени. Круто, что для таких событий может использоваться собственная метка времени, а не время загрузки события (как в Measurement Protocol). При чем, они обрабатываются так же, как если бы вы их собрали через SDK или Measurement Protocol.

Подробнее: https://bit.ly/3wUo8rZ

via @WebAnalyst

​​В сети появился небольшой каталог полезных SQL-запросов и функций, его обещают дополнять новыми фрагментами кода.

@BigQuery

​​Простые правила написания SQL-запросов, которые легко читать и поддерживать.

@BigQuery

​​Несколько справочных руководств по оптимизации работы в Google BigQuery:
• Query optimization,
• Query processing,
• Storage internals.

@BigQuery

​​Статья об отличиях Google Analytics 4 от Google Analytics 3 и примерами полезных SQL-запросов.

@BigQuery

​​Шаблоны SQL-запросов для расчета ключевых статистических показателей мониторинга числовых значений: среднее значение, медиана, дисперсия, асимметрия и эксцесс.

@BigQuery

​​Калькулятор размера выборки A/B-теста в Tableau для неравного деления аудитории.

@BigQuery

​​Хорошая SQL-шпаргалка:

• Standard Functions,
• Basics,
• JOIN,
• Window Functions.

+ Cookbook.

@BigQuery

17-19 ноября пройдёт Матемаркетинг - конференция по продуктовой и маркетинговой аналитике, монетизации и решениям, основанным на данных.

Ребята поделились записями докладов об A/B-тестах с Матемаркетинга прошлого года:

Максим Годзи, основатель Retentioneering - Компьютерная симуляция вместо A/B тестов.

Соня Стороженко и Тимур Исмагилов, Avito - Предиктивный CUPED для региональных A/B тестов.

В этом году на Матемаркетинге тоже заявлены доклады, посвящённые A/B тестам, например:

Андрей Кузнецов, analytics team lead, ВКонтакте - Линейная регрессия для оценки сетевого эффекта в A/B тестах: сравнительное исследование эффективности разных подходов.

Толя Карпов, Karpov.Courses - Методы оценки размера выборки в A/B тестах. От размера эффекта до симуляций.

Приходите, будет полезно!
- - - -
✅ Матемаркетинг-21 пройдет 18-19 ноября в Москве, а также будет доступен в онлайне.
↪️ Программа и все подробности доступны на сайте.

​​Хороший кейс использования Google BigQuery для организации процесса удаленного образования.

@BigQuery

​​Классная статья про архитектуру масштабируемой системы, позволяющей с низкими задержками передавать из Google BigQuery данные на уровне каждого пользователя в браузер или приложение для построения системы рекомендаций или обогащения данных через GTM Server-side в реальном времени: https://bit.ly/3w3Smcw

via @WebAnalyst

​​Кейсы использования экспорта данных от Google Merchant Center в BigQuery с примерами SQL-запросов.

@BigQuery

​​Google Analytics 4 теперь может собирать события, которые настроены под Universal Analytics (analytics.js). Например, если у вас на сайте вызывается команда ga('send', 'event', 'Videos', 'Play'); то вы можете получить в #GA4 событие Play, с параметром event_category который равен значению Videos. Подробнее о том, как это работает и где можно включить эту функцию — читайте в справке по ссылке: https://bit.ly/3qujwZo

via @WebAnalyst

​​Пример отправки оповещений в Slack на основе результата SQL-запроса с подробным описанием.

@BigQuery

​​Хорошие кейсы использования данных Google Analytics 4 в BigQuery для решения практических задач с примерами SQL-запросов и подробным описанием:

• построение модели атрибуции на основе цепей Маркова,
• создание групп каналов в зависимости от потребностей, используя разные уровни детализации,
• создание таблицы сопоставления пользователей, объединяя данные в единый профиль пользователя для более точной персонализации.

@BigQuery

​​Подробное руководство как строить модель машинного обучения с помощью BigQuery.

@BigQuery

​​Объединение Data Studio и Looker.

Появились новости по Looker после того как Google его купил за 2.6 млрд.

@BigQuery

Product Analyst в MacPaw

MacPaw - украинская продуктовая ІТ компания, которая разрабатывает приложения для macOS/iOS систем, продукты которой установлены на каждом 5-м макбуке в мире.

CleanMyMac - флагманский продукт компании для оптимизации работы макбука, в котором формируют команду для запуска нового B2B направления.

MacPaw в поисках специалиста, который готов взять на себя овнершип аналитики нового направления. А также предоставляет поддержку со стороны сервисных команд Data Science департамента. Роль позволяет влиять на продукт и решения на разных уровнях.

Детали вакансии тут - https://macpaw.com/careers/product-analyst-cmm

@BigQuery

​​Альтернативный способ поиска момента активации в продукте, особенно актуален для продуктов без четкого пользовательского сценария.

via @ProductAnalytics