Майская подборка курсов по работе с BigQuery на Coursera:
-- Exploring and Preparing your Data with BigQuery старт 6 мая;
-- Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights старт 7 мая;
-- Achieving Advanced Insights with BigQuery старт 7 мая;
-- Applying Machine Learning to your Data with GCP старт 7 мая;
-- Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow старт 14 мая;
-- Developing Applications with Google Cloud Platform старт 14 мая;
-- Architecting with Google Cloud Platform старт 14 мая;
-- Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform старт 14 мая.
-- Exploring and Preparing your Data with BigQuery старт 6 мая;
-- Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights старт 7 мая;
-- Achieving Advanced Insights with BigQuery старт 7 мая;
-- Applying Machine Learning to your Data with GCP старт 7 мая;
-- Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow старт 14 мая;
-- Developing Applications with Google Cloud Platform старт 14 мая;
-- Architecting with Google Cloud Platform старт 14 мая;
-- Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform старт 14 мая.
BigQuery позволяет создавать пользовательские функции UDF (User Defined Functions) - это кастомные функции JavaScript, которые добавляют функциональности SQL. Вот несколько ссылок на примеры использования:
- UDF при работе с вложенными полями на примере Custom Dimensions в Google Analytics
- UDF при работе с вложенными полями на примере Properties и Parameters в Firebase (SQL-запрос)
- Видео об использовании UDF
- Небольшой туториал по UDF на Kaggle
- Примеры из документации
- UDF при работе с вложенными полями на примере Custom Dimensions в Google Analytics
- UDF при работе с вложенными полями на примере Properties и Parameters в Firebase (SQL-запрос)
- Видео об использовании UDF
- Небольшой туториал по UDF на Kaggle
- Примеры из документации
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
В Google Data Studio появилась функция Custom Bookmark Links, которая позволяет прописать фильтры отчета в его URL. Например, вы хотите создать отчет, который будут использовать региональные менеджеры Москвы и Питера. Для это вы используете Custom Bookmarks Links, прописываете в URL нужные фильтры и отправляете первому менеджеру отчет по Московской области, а второму по Питерской. Менеджеры сохранят отчеты в закладки браузера, и впоследствии будут получать информацию по своему региону, не выбирая его каждый раз в фильтрах. Фичу уже можно юзать. Спасибо OWOX за инфо.
Решил сделать серию публикаций с подборками Телеграм-каналов полезных аналитикам с возможностью добавить свой канал.
Первая подборка Телеграм-каналов о веб-аналитике:
@internetanalytics - Интернет-аналитика - самый крупный канал об аналитике. Публикуются интересные статьи, заметки, актуальные отчеты и много инфографики.
@schoolWA - Школа бородатого веб-аналитика - свежие статьи, новинки, кейсы и практические советы по веб-аналитике.
@webanalyst - WebAnalytics - полезная информация по веб-аналитике, повышению конверсии и анализу данных в маркетинге.
@prometriki - ProMetriki - инструкции, кейсы, примеры решения задач веб-аналитики.
@bigquery - BigQuery Insights - аналитика больших данных в Google BigQuery, примеры SQL запросов, инсайты.
@owoxbicis - OWOX BI - статьи, инструменты, вебинары и лайфхаки в сфере аналитики.
@thisisdata - This is Data - статьи по аналитике и работе с данными.
@needfordata - Needfordata - курсы и тренинги по Microsoft Power Query, Power BI и Exel.
@PowerBIChannel - о Power BI.
@burgerdata - статьи блога Burger Data и новости из мира веб-аналитики.
via @bigquery
#подборки #аналитика
Первая подборка Телеграм-каналов о веб-аналитике:
@internetanalytics - Интернет-аналитика - самый крупный канал об аналитике. Публикуются интересные статьи, заметки, актуальные отчеты и много инфографики.
@schoolWA - Школа бородатого веб-аналитика - свежие статьи, новинки, кейсы и практические советы по веб-аналитике.
@webanalyst - WebAnalytics - полезная информация по веб-аналитике, повышению конверсии и анализу данных в маркетинге.
@prometriki - ProMetriki - инструкции, кейсы, примеры решения задач веб-аналитики.
@bigquery - BigQuery Insights - аналитика больших данных в Google BigQuery, примеры SQL запросов, инсайты.
@owoxbicis - OWOX BI - статьи, инструменты, вебинары и лайфхаки в сфере аналитики.
@thisisdata - This is Data - статьи по аналитике и работе с данными.
@needfordata - Needfordata - курсы и тренинги по Microsoft Power Query, Power BI и Exel.
@PowerBIChannel - о Power BI.
@burgerdata - статьи блога Burger Data и новости из мира веб-аналитики.
via @bigquery
#подборки #аналитика
Что нового в Firebase?
На конференции Google I/O 2018, которая сейчас проходит в Калифорнии, Firebase анонсировал ряд нововведений.
Стала доступна публичная бета-версия ML Kit для Firebase - позволяет делать мощные функции для Android и iOS приложений при помощи машинного обучения через удобные API-интерфейсы, и неважно являетесь вы опытным разработчиком ML или новичок. К примеру можно добавить поиск товара по фотографии.
Обновили SDK и консоль, добавили realtime-card, страницу для А/В тестов и отчет по производительности приложений, Test Lab для iOS устройств и другое.
via @bigquery
На конференции Google I/O 2018, которая сейчас проходит в Калифорнии, Firebase анонсировал ряд нововведений.
Стала доступна публичная бета-версия ML Kit для Firebase - позволяет делать мощные функции для Android и iOS приложений при помощи машинного обучения через удобные API-интерфейсы, и неважно являетесь вы опытным разработчиком ML или новичок. К примеру можно добавить поиск товара по фотографии.
Обновили SDK и консоль, добавили realtime-card, страницу для А/В тестов и отчет по производительности приложений, Test Lab для iOS устройств и другое.
via @bigquery
Строим воронку продаж в Google BigQuery на примере данных интернет-магазина Google.
Свежая инструкция от Романа Романчука.
Свежая инструкция от Романа Романчука.
Firebase меняет схему импорта данных в BigQuery
Если сейчас данные из каждого приложения в проекте Firebase импортируются в отдельный набор данных BigQuery, то в будущем данные из каждого приложения в проекте Firebase будут импортированы в один набор данных по новой упрощенной схеме.
Старые наборы данных удалены не будут, но и не будут заполняться новыми данными. Предлагают скрипт для переноса исторических данных в новый набор.
Изменения произойдут автоматически в ближайшие недели, поэтому не забудьте обновить дашборды.
via @BigQuery
Если сейчас данные из каждого приложения в проекте Firebase импортируются в отдельный набор данных BigQuery, то в будущем данные из каждого приложения в проекте Firebase будут импортированы в один набор данных по новой упрощенной схеме.
Старые наборы данных удалены не будут, но и не будут заполняться новыми данными. Предлагают скрипт для переноса исторических данных в новый набор.
Изменения произойдут автоматически в ближайшие недели, поэтому не забудьте обновить дашборды.
via @BigQuery
Как считать LTV клиентов?
Значение этого показателя помогает лучше оптимизировать маркетинговые каналы, удержание клиентов и понимать бизнес в целом.
В помощь нетривиальные способы подсчета от Павла Левчука:
LTV: вероятность совершения повторной покупки
RF-матрица как альтернатива для работы с LTV
LTV: классический подход прогнозирования Pareto/NBD
via @BigQuery
Значение этого показателя помогает лучше оптимизировать маркетинговые каналы, удержание клиентов и понимать бизнес в целом.
В помощь нетривиальные способы подсчета от Павла Левчука:
LTV: вероятность совершения повторной покупки
RF-матрица как альтернатива для работы с LTV
LTV: классический подход прогнозирования Pareto/NBD
via @BigQuery
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Одной из причин почему в Google Analytics попадают не все данные может быть ограничение на объем отправляемых данных в одном запросе. На хабре вышла статья о том, как определить какие события превышают payload size с помощью логирования хитов GA в Google Sheets при помощи Google Tag Manager, без участия разработчиков.
Сегодня пройдет Analytics Day - будут затронуты актуальные темы продуктовой аналитики.
Александр Сергеев, продуктовый аналитик («Едадил», «Яндекс») расскажет о продуктовой аналитике и выборе метрик
Денис Пушкин, руководитель отдела продуктового маркетинга (Skyeng) — «Как считать воронку продукта до первой оплаты»
Виталий Черемисинов, руководитель отдела аналитики (AIC) — «Что влияет на метрики в экспериментах»
Елена Серегина, основатель (DataLatte) и аналитик («Яндекс.Такси») — «Еще одна "Пирамида метрик", или как навести порядок в числах и бэклоге»
Дина Шаронова, UX-исследователь (AIC) — «Метрики при качественных исследованиях»
Настя Дюжарден, аналитик и контент-маркетолог («Медиатор», Mailru Group) — «Как анализировать нативную рекламу и спецпроекты»
Смотрите прямую трансляцию по ссылке. Начало в 15:00.
via @BigQuery
Александр Сергеев, продуктовый аналитик («Едадил», «Яндекс») расскажет о продуктовой аналитике и выборе метрик
Денис Пушкин, руководитель отдела продуктового маркетинга (Skyeng) — «Как считать воронку продукта до первой оплаты»
Виталий Черемисинов, руководитель отдела аналитики (AIC) — «Что влияет на метрики в экспериментах»
Елена Серегина, основатель (DataLatte) и аналитик («Яндекс.Такси») — «Еще одна "Пирамида метрик", или как навести порядок в числах и бэклоге»
Дина Шаронова, UX-исследователь (AIC) — «Метрики при качественных исследованиях»
Настя Дюжарден, аналитик и контент-маркетолог («Медиатор», Mailru Group) — «Как анализировать нативную рекламу и спецпроекты»
Смотрите прямую трансляцию по ссылке. Начало в 15:00.
via @BigQuery
В Google Analytics появился новый идентификатор — BigQuery Client ID. Чтобы это могло означать? Неужели Google сделает интеграцию с Google BigQuery для всех типов акканутов Google Analytics?
via @BigQuery
via @BigQuery
Рубрика #Лайфхак для аналитика:
1) В одном из мобильных операторов была задача определить пол абонентов. Предлагались разные ресурснозатратные варианты решения. Решили задачу просто: проанализировали входящие и исходящие смс сообщения на 8 марта.
2) Оценить количество продаж конкурентов можно простым способом: периодически просить выставить счет, как правило, нумерация счетов изменяется инкрементально и по разнице номеров можно подсчитать количество продаж за период. Аналогично можно поступить с оформлением заказов на сайте.
3) Часто приходится использовать один SQL-запрос изменяя одинаковые значения в нескольких местах. В BigQuery нет возможности создавать параметры и обращаться к ним при необходимости как во многих языках программирования. Но есть способ создать отдельную табличку с одной строчкой, в которую записать все необходимые параметры и при необходимости на них ссылаться. Изменять значения теперь придется только в одном месте.
via @BigQuery
1) В одном из мобильных операторов была задача определить пол абонентов. Предлагались разные ресурснозатратные варианты решения. Решили задачу просто: проанализировали входящие и исходящие смс сообщения на 8 марта.
2) Оценить количество продаж конкурентов можно простым способом: периодически просить выставить счет, как правило, нумерация счетов изменяется инкрементально и по разнице номеров можно подсчитать количество продаж за период. Аналогично можно поступить с оформлением заказов на сайте.
3) Часто приходится использовать один SQL-запрос изменяя одинаковые значения в нескольких местах. В BigQuery нет возможности создавать параметры и обращаться к ним при необходимости как во многих языках программирования. Но есть способ создать отдельную табличку с одной строчкой, в которую записать все необходимые параметры и при необходимости на них ссылаться. Изменять значения теперь придется только в одном месте.
via @BigQuery
В Google Analytics появилась возможность удалить информацию по отдельному пользователю. Кнопка "Delete User" в отчете "User Explorer".
Напомню, в Google BigQuery есть специальный функционал Data Manipulation Language (DML), который позволяет удалять информацию из таблиц по определенным условиям.
Например, чтобы удалить всю информацию по пользователю, нужно указать таблицу и идентификатор пользователя.
via @BigQuery
Напомню, в Google BigQuery есть специальный функционал Data Manipulation Language (DML), который позволяет удалять информацию из таблиц по определенным условиям.
Например, чтобы удалить всю информацию по пользователю, нужно указать таблицу и идентификатор пользователя.
via @BigQuery
Подборка Телеграм-каналов об аналитике в digital маркетинге:
@BigQuery - Веб-аналитика в Google BigQuery, примеры решений, инсайты, лайфхаки и советы по работе с данными.
@internetanalytics - Интернет-аналитика - самый крупный канал об аналитике. Интересные статьи, заметки, актуальные отчеты и много инфографики.
@ppc_analytics - Без воды. Бесплатные инструкции и актуальные новости по Adwords, Яндекс.Директ и веб-аналитике.
@WebAnalyst - WebAnalytics - полезная информация по веб-аналитике, повышению конверсии и анализу данных в маркетинге.
@devakatalk - Devaka Talk - Самый читаемый канал в SEO тематике. Актуальные материалы и новости по SEO и интернет-маркетингу.
@master_reklama - Мастер рекламы - О маркетинге в целом и эффективной рекламе в частности. Как быть мастером в своём деле.
@webmagic - Webmagic - adwords ppc веб-аналитика. Море новостей и вкусный эксклюзив.
@checkroi - Об интернет-маркетинге, продажах, фишках, советах, идеях и вдохновении.
@adwordsnoscripts - Скрипты AdWords - Новости, полезные советы и решения по AdWords скриптам.
via @BigQuery
#подборки #аналитика
@BigQuery - Веб-аналитика в Google BigQuery, примеры решений, инсайты, лайфхаки и советы по работе с данными.
@internetanalytics - Интернет-аналитика - самый крупный канал об аналитике. Интересные статьи, заметки, актуальные отчеты и много инфографики.
@ppc_analytics - Без воды. Бесплатные инструкции и актуальные новости по Adwords, Яндекс.Директ и веб-аналитике.
@WebAnalyst - WebAnalytics - полезная информация по веб-аналитике, повышению конверсии и анализу данных в маркетинге.
@devakatalk - Devaka Talk - Самый читаемый канал в SEO тематике. Актуальные материалы и новости по SEO и интернет-маркетингу.
@master_reklama - Мастер рекламы - О маркетинге в целом и эффективной рекламе в частности. Как быть мастером в своём деле.
@webmagic - Webmagic - adwords ppc веб-аналитика. Море новостей и вкусный эксклюзив.
@checkroi - Об интернет-маркетинге, продажах, фишках, советах, идеях и вдохновении.
@adwordsnoscripts - Скрипты AdWords - Новости, полезные советы и решения по AdWords скриптам.
via @BigQuery
#подборки #аналитика
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
В блоге @thisisdata появилась новая статья о том, как сделать когортный анализ на данных в Google BigQuery и автоматизировать его отчетность через Google Data Studio.
Автоматизация результатов А/В тестирования
Инструкция как это сдедать в шаблоне калькулятора А/В тестов в Google таблицах. Данные из BigQuery с примером SQL-запроса.
via @BigQuery
Инструкция как это сдедать в шаблоне калькулятора А/В тестов в Google таблицах. Данные из BigQuery с примером SQL-запроса.
via @BigQuery
Стали доступны все видео и презентации с Analytics Day.
Общая тема: «Как правильно подобрать метрики для своего продукта».
Также доступны все материалы с AIC Design Day
via @BigQuery
Общая тема: «Как правильно подобрать метрики для своего продукта».
Также доступны все материалы с AIC Design Day
via @BigQuery
На Lunametrics вышла отличная статья о том, как на данных в BigQuery можно рассчитать привычные нам показатели, которые мы привыкли наблюдать в интерфейсе Google Analytics.
via @BigQuery
via @BigQuery
Краткая, но при этом содержательная шпаргалка по метрикам мобильных приложений. Есть рекомендации как с ними работать, чтобы отвечать на вопросы бизнеса.
via @BigQuery
#шпаргалка
via @BigQuery
#шпаргалка
Дмитрий Осиюк, автор канала @WebAnalyst, подготовил отличную статью о Стриминге данных Google Analytics в Facebook Analytics.
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Написал новую статью о том, как стримить Google Analytics данные в Facebook Analytics через Pixel для последующего создания гибких аудиторий ремаркетинга и для изучения поведения аудитории сайта через Facebook Analytics.