​​Как рассчитывать сессии пользователей по данным Firebase экспортируемых в BigQuery?

В сети появилось решение с примерами SQL-запросов к новой схеме данных.

via @BigQuery

В Google Data Studio с недавнего времени можно связывать данные из разных источников. Еще один шаг в сторону Power BI.

via @internetanalytics

​​Как подобрать лучший вариант визаулизации для любых данных? На сайте «From Data to Viz» структурированы множество различных графиков и диаграмм с советами по использованию и примерами кода для R и Python.

via @webanalyst

​​Хотите принять участие в альфа тестировании нового интерфейса BigQuery?

Оставить заявку можно по ссылке.

Небольшой спойлер: Standard SQL будет дефолтным вместо Legacy SQL.

via @BigQuery

​​Уже вторая очень крутая новость в мире веб-аналитики: в Google Analytics в самое ближайшее время появятся отчеты по Cross Device. С помощью таких отчетов можно отслеживать воронки продаж через все устройства, которые пользователи используют в процессе взаимодействия с сайтом, а так же учитывать все эти действия при показе рекламы.

Чтобы начать использовать возможности Cross Device в GA, нужно зайти в Property Settings -> Tracking info -> Data Collection и активировать настройки Google Signals. Если вы не видите этих настроек, повторите попытку позже — Google обещает полностью развернуть новый функционал для всех до конца следующей недели.

via @webanalyst

Видео об A/B тестах с последнего митапа от @internetanalytics.

Сплит-тесты: когда речь идет о деньгах (видео / конспект).
Как работать с данными в экспериментах, что делать если данных не достаточно и многое другое.

Больше практических видео для аналитиков в ютуб канале Интернет-аналитика.

via @BigQuery

​​Прямо сейчас, вебинар от OWOX.

Какие новинки появились в GBQ за последнее время и как получать от этого дополнительную ценность.
Как увеличить производительность запросов.
И как соблюдать GDPR.

Доступ по ссылке.
Начало в 11:00 МСК / Киев.

via @BigQuery

​​Визуализация того, как пользователи начинают свой путь на сайте с помощью BigQuery и R по данным Google Analytics.

Примеры скриптов и SQL-запросов по ссылке.

via @BigQuery

Как обычно, прекрасный материал от Павла Левчука:
A/B-тестирование: последовательное семплирование как способ закончить A/B-тест раньше

http://bit.ly/2vfulAo

Иван Иванов в своем блоге описал отличную инструкцию как получить данные из BigQuery в Power BI используя внешний ODBC драйвер.

Simba Drivers for Google BigQuery - это бесплатный инструмент, который позволяет получать данные из BigQuery в системах без встроенной интеграции.

via @BigQuery

​​Поиск инсайтов из данных в BigQuery становится все более интересным

На прошлой неделе Google на Next'18 объявил о новых доступных возможностях аналитики в BigQuery:

BigQuery ML - это набор операторов языка SQL, который позволяет использовать возможности методов машинного обучения. Помогает проводить более интеллектуальную аналитику, такую ​​как персонализация и оптимизация контента, прогнозирование продаж, создание сегментов клиентов и прочее прямо в BigQuery.

Clustered Tables - новая возможность создавать кластерные таблицы, что ускоряет производительность запросов, делает их дешевле и повышает эффективность. В кластерных таблицах строки с похожими ключами группируются вместе, поэтому BigQuery может более эффективно запрашивать данные и взимать плату только за те, которые сканируются, а не всю таблицу.

BigGuery GIS - позволяет делать геопространственный анализ при помощи инструмента визуализации BigQuery Geo Viz.

А также собственный коннектор для Google Sheets, новый пользовательский интерфейс BigQuery, возможность визуализации результатов SQL-запросов в один клик в Explorer Data Studio, новые возможности Google Sheets и многое другое.

via @BigQuery

Пример решения задачи прогнозирования спроса при помощи новой функциональности BigQuery ML на основе линейной регрессии с учетом внешних факторов. Использовался public dataset, поэтому решение доступно всем желающим. Вы можете попробовать разобраться в нем и применить для решения собственных задач.

via @BigQuery

Делюсь полезным каналом по работе с данными в Google Таблицах - @google_sheets. Автора канала пишут о Google Таблицах лучше чем Google. Вы найдете интересные кейсы и примеры решения задач, научитесь автоматизировать отчетность и более эффективно работать с данными в простом и популярном инструменте.

Напомню, недавно Google на NEXT'18 анонсировал новые возможности Google Таблиц:
- 5 миллионов ячеек в документе
- Фильтры в графиках и таблицах
- Новый функционал диаграмм и сводных таблиц
- Интеграция с BigQuery и другими сервисами

​​Еще одна порция полезных примеров SQL-запросов к данным Firebase в BigQuery по новой схеме

В этом видео (en) объясняют структуру обновленной схемы данных, а затем показывают несколько важных советов по работе с этими данными на примере игрового мобильного приложения:
- Как работать со вложенными полями
- Как посчитать корреляцию между параметрами
- Как узнать какие события предшествуют оплате

via @BigQuery

​​Макс Гапчук в своем блоге рассказал, как c помощью R автоматически импортировать в Google Analytics данные о расходах на рекламу. В статье приведен пример импорта затрат с Facebook Ads, но сам подход можно использовать для импорта любых данных.

Если вы не хотите использовать R для этой задачи — вот тоже хорошее решение, как автоматически загружать данные о расходах из Google Sheets в Google Analytics используя Apps Script.

via @webanalyst

​​11 чатов и каналов об инструментах аналитики:

@BigQuery - Google BigQuery
@WebAnalyst - Google Analytics
@googleappsnoscriptrc - AppsScript
@tableau_chat - Tableau
@PowerBIChannel - Power BI
@yandexmetrika - Яндекс.Метрика
@appmetrica_chat - AppMetrica
@clickhouse_ru - ClickHouse
@rlang_ru - Язык R
@pydata_chat - Язык Python
@google_spreadsheets_chat - GoogleSheets

via @BigQuery

​​Еще одна отличная визуализация пути пользователей сайта при помощи R и BigQuery с примером кода и описанием (en).

via @BigQuery

​​Новые возможности в Google Data Studio

Data Studio Explorer - совсем новый функционал для быстрой визуализации данных из любых источников, а также результатов SQL-запросов прямо в интерфейсе BigQuery. E-Nor подготовили инструкцию по использованию (en).

Напомню, недавно в Google Data Studio стало возможным объединение данных из разных источников.

via @BigQuery

​​Совсем недавно в BigQuery появилась возможность создавать Clustered tables - таблицы, которые можно разбивать на кластеры по значениям полей таблиц. Это позволяет, по аналогии с партиционированием, при обращении к данным обрабатывать только их часть в рамках выбранного кластера. Другими словами - позволяет быстрее и дешевле получить результат.

Стоимость обработки данных в BigQuery довольно низкая но, если планируете работать с большими данными постоянно, то подобная оптимизация поможет уменьшить затраты в будущем, иначе они могут расти в геометрической прогрессии.

via @BigQuery

​​Если при анализе A/B тестов вы руководствуетесь только калькуляторами, предварительно не исследуя распределение величины, то вы рискуете допустить серьезную ошибку в принятии решений. Виталий Черемисинов, руководитель отдела аналитики AIC, написал заметку о том, какие могут быть риски, если предварительно не изучать данные и не подбирать критерий, который будет релевантен особенностям данных в эксперименте.

via @webanalyst

​​Что такое закрытая воронка и как ее построить в BigQuery с примерами SQL-запросов рассказал Todd Kerpelman (en)

via @BigQuery