This is Data – Telegram
This is Data
6.2K subscribers
168 photos
193 links
Канал Романа Романчука про аналитику и данные.

Рассказываю про метрики и мат.статистику. Обозреваю ENG и RUS статьи. Советую книги. Делюсь скриптами, ссылками, майндмэпами.

Сайт: https://thisisdata.ru
Задать вопрос: @romanchuk_roman
Download Telegram
Раньше я заглядывал в Метрику, чтобы поиграться с Вебвизором, но видимо теперь придется освоить ее на более продвинутом уровне. Для начала неплохо бы передать в Метрику Client ID пользователя, который присвоил ему счетчик Google Analytics.

#статья
Друзья, наверняка вы неоднократно слышали, что в Европейском союзе вступает в силу Генеральный регламент о защите персональных данных (GDPR).
Эти изменения коснутся и продуктов Google для веб-аналитики.
Чтобы соответствовать регламенту, вам необходимо проделать несколько манипуляций в аккаунте Google Analytics, а именно:

1) Указать, в течение какого времени будут храниться данные о пользователях и событиях.

2) Принять поправку в отношении обработки данных, а также назначить сотрудника, ответственного за их защищенность.

3) Далее, проверить, не передаются ли пользовательские данные в Google Analytics с помощью функции User ID.

4) А также проверить данные, которые вы импортируете в GA.

5) И напоследок, проследите, не попадают ли случайно идентификационные данные в URL и заголовки страниц.
И если попадают, настройте фильтры.

#опыт
Друзья!

С началом учебного года все запускают онлайн-курсы и блог This is Data решил не оставаться в стороне :)
Мы, с моим соавтором, систематизировали накопленный в нашей веб-аналитической практике опыт и рады представить вам курс «Digital-аналитика», который будет полезен людям, делающим первые шаги в аналитике, а также специалистам из смежных профессий, желающим прокачать свои навыки.

Контент курса построен таким образом, чтобы постепенно погрузить студента в занимательный мир анализа данных, то есть от простого к сложному:

1) В самом начале вы познакомитесь с основами функционирования веба и сайтов;
2) Затем узнаете об основных аналитических инструментах и научитесь их настраивать;
3) А в завершении курса вы сумеете создавать отчеты и дашборды, а также производить анализ и делать выводы.

По мере прохождения курса вы освоите такие инструменты как:
- Google Analytics;
- Яндекс Метрика;
- Google Tag Manager;
- Google Data Studio;
- Power BI.

А еще контент курса абсолютно бесплатен!

P.S. Так как объем программы достаточно большой, то курс будет выкладываться частями по мере верстки контента.
Пока что ловите первую часть.
Друзья! Хорошие новости 😉

Готов второй раздел онлайн-курса «Digital-аналитика для новичков», в котором мы расскажем о том, как настраивать сбор данных на сайте.

Раздел состоит из следующих уроков:
- Урок 1. Обзор Google Tag Manager
- Урок 2. Планирование системы сбора данных
- Урок 3. Установка кодов отслеживания
- Урок 4. Настройка событий и целей
- Урок 5. Дополнительные параметры и показатели в Google Analytics
- Урок 6. UTM-метки

А самой главной фишкой раздела является учебный проект, где вы сможете потренироваться в установке аналитических счетчиков и настройке событий.
Держите ссылку на первый урок.
А у нас готова третья часть онлайн-курса «Digital-аналитика для новичков», в которой мы расскажем о том, как импортировать и экспортировать данные.

Раздел состоит из следующих уроков:
- Урок 1. Импорт данных
- Урок 2. Импортируем данные в Google Analytics
- Урок 3. Импортируем данные в Яндекс.Метрику
- Урок 4. Экспорт данных из Google Analytics

По ходу изучения раздела вы научитесь импортировать в Google Analytics данные о расходах в рекламных системах, освоите загрузку оффлайн-конверсий в Яндекс.Метрику и легко сможете составить запрос к Core Reporting API для выгрузки данных.

К посту прикреплена ссылка на первый урок.
Пусть и с отставанием от графика, готова, пожалуй, самая творческая часть онлайн-курса «Digital-аналитика для новичков», в которой пойдет речь о способах визуализации данных.

Доступны следующие уроки:
Урок 1. Специальные отчеты Google Analytics
Урок 2. Создание отчета в Google Sheets
Урок 3. Создание дашборда в Google Data Studio
Урок 4. Создание отчета в Microsoft Power BI

В процессе изучения, вы освоите наиболее популярные инструменты визуализации.
Сможете самостоятельно создавать кастомные отчеты в GA и Google Sheets.
Научитесь делать красивые дашборды в Data Studio.
А на закуску, оцените всю мощь Power BI.

К посту прикреплена ссылка на первый урок.
Ура! 🎉

Готов последний раздел онлайн-курса для новичков "Digital-аналитика".
В котором вы познакомитесь со следующими темами:

Урок 1. Самые полезные формулы Excel
Урок 2. Анализ рекламных кампаний
Урок 3. Когортный анализ. Retention rate
Урок 4. Прогнозирование. Функция тренда

В процессе изучения, вы научитесь применять наиболее часто используемые формулы Excel.
Сделаете простейший анализ рекламных кампаний.
А также немного погрузитесь в математическую статистику и прогнозирование.

К посту прикреплена ссылка на первый урок.

P.S. Спасибо всем кто проходил, проходит или будет проходить курс 😉
Прошло уже больше года с того момента, когда я написал последний пост в блог. Это надо исправлять!

Пока проба пера... А в ближайших планах еще несколько статей на тему SQL и JavaScript в жизни аналитика.

#статья
Теперь по понедельникам буду публиковать подборку из наиболее интересных статей попавшихся мне на глаза за предыдущую неделю.

Начать хотелось бы со статьи Виталия Черемисинова "Когда деньги — это основная метрика в А/Б-тесте", в которой Вит рассуждает на тему правильной оценки среднего чека для двух ненормально распределенных выборок.

В статье "Аналитика мобильных приложений: прогнозируем LTV пользователя" поднимается тема правильного расчета LTV, а также его прогнозирования на основе удержания, накопительного ARPU и при помощи бесплатного инструмента предиктивной аналитики myTracker.

Как вы наверное уже слышали, в MS SQL Server 2016 появилась возможность запускать скрипты на R (а в 2017 версии даже на Python). И теперь прямо на стороне SQL Server можно организовать полноценное решение по автоматическому сбору данных из любых источников, об одном из способов рассказывает статья "Как в Microsoft SQL Server получать данные из Google Analytics при помощи R".

Достаточно интересная статья "BI: 6 трендов в сфере бизнес-аналитики", повествующая об истории развития Business Intelligence систем и о том, каким станет BI в ближайшие годы.

#дайджест
Подборка годных статей за прошедшую неделю.

На VC вышел материал под названием "Исследование рынка аналитиков", рассказывающий о том, сколько зарабатывают аналитики, какие задачи решают и ради чего готовы сменить работу.
А по запросу, можно получить дополнительную информацию о руководителях и высокооплачиваемых аналитиках.

Рекомендую статью "Что такое искусственный интеллект", опубликованную в журнале "Код". В статье доступным языком и на понятных примерах разбирается такая сложная тема, как машинное обучение и нейросети.

Статья "Как учатся нейронки" продолжает тему искусственного интеллекта, пошагово разбирая процесс обучения примитивной нейросети и разбивая все наши иллюзии относительно ИИ.

В статье "Угадай меня, если сможешь: прогнозирование рейтинга фильма до его выхода", на основе датасета с данными о 45 тысячах фильмов, разбирается способ прогнозирования того как будет воспринят фильм публикой. Использованный в статье код Python выложен на GitHub.

#дайджест
Дайджест полезного и интересного за прошедшую неделю.

Статья "Тренды продуктовой аналитики нового времени" рассказывает о трендах в привязке к работе мобильных приложений и сервисов. В статье затронуты такие темы как: настраиваемый сбор данных, ускорение обратной связи и предиктивная аналитика, а также автоматизация обратной связи.

Любая аналитика начинается с корректно настроенного сбора данных, думаю, что не лишним будет повторить азы описанные ниже.

Основной мыслью статьи "Грамотные UTM-метки для сквозной аналитики" является идея о том, что правильно настроенные UTM-метки - очень важный шаг к автоматизации аналитики и удешевлению работы с ней.

В статье "Топ-8 полезных фильтров Google Analytics" рассматриваются основные настройки фильтров, позволяющие привести данные к удобному для анализа виду.

В материале "Пользовательские параметры в Google Analytics, которые не раз нас спасали" рассказывается об основных Custom Dimensions, которые используют аналитики Adventum на многих проектах и процессе их настройки.

В статье "Настраиваем динамический ремаркетинг в GTM без программиста" говорится о том, как настроить передачу данных в практически любую ремаркетинговую систему, имея под рукой только Google Tag Manager.

#дайджест