Вторая часть статьи в которой мы продолжим осваивать SQL на примере данных электронной торговли интернет-магазина Google. Сегодня подробно про CASE и JOIN.
#статья
#статья
Все про аналитику от This is Data -
Осваиваем SQL на примере данных интернет-магазина Google. Ч.2 – This is Data
Сегодня я хотел бы рассказать о более продвинутых возможностях SQL, таких как функция проверки условий CASE и оператор соединения таблиц JOIN
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
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
Автоматизируем отчет с когортным анализом при помощи SQL-запроса к Google BigQuery и визуализируем в Data Studio.
#статья
#статья
Все про аналитику от This is Data -
Автоматизируем отчет с когортным анализом – This is Data
Автоматизируем отчет с когортным анализом при помощи SQL-запроса к Google BigQuery и визуализации в Data Studio.
Наша новая статья.
Знакомимся с функцией тренда, которая поможет сделать быстрый прогноз без дополнительных параметров.
#статья
Знакомимся с функцией тренда, которая поможет сделать быстрый прогноз без дополнительных параметров.
#статья
Все про аналитику от This is Data -
Построение функции тренда в Excel. Быстрый прогноз без учета сезонности - Все про аналитику от This is Data
Закономерность подъемов и падений называется трендом, который может говорить о том, увеличиваются или уменьшаются наши данные
👍1
В одной из ранних статей мы разбирали что такое Client ID в Google Analytics, но не все знают, что и в Яндекс Метрике тоже есть ClientID.
#статья
#статья
Все про аналитику от This is Data -
Что такое ClientID в Яндекс Метрике? – This is Data
ClientID - это анонимный идентификатор, который Яндекс.Метрика автоматически присваивает каждому уникальному посетителю сайта
Продолжаем тему прогнозирования. Теперь подробнее разберемся с терминологией и остановимся на одной из моделей временного ряда.
#статья
#статья
Все про аналитику от This is Data -
Прогнозирование продаж в Excel с учетом сезонности – This is Data
Ранее мы уже разобрали, что такое временной ряд и функция тренда. Теперь разберемся с терминологией и остановимся на одной из моделей временного ряда
Подробно разбираем долгожданный функционал появившийся в Data Studio и позволяющий объединять данные из разных источников в рамках одной визуализации.
#статья
#статья
Все про аналитику от This is Data -
Объединяем данные из нескольких источников в Google Data Studio – This is Data
В Data Studio наконец-то появился долгожданный функционал, позволяющий объединять данные из разных источников в рамках одной визуализации
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.
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.
Все про аналитику от This is Data -
Digital-аналитика - Все про аналитику от This is Data
О курсе Онлайн-курс «Digital-аналитика» будет полезен людям, делающим первые шаги в веб-аналитике, а также специалистам из смежных профессий, желающим прокачать свои навыки.Контент курса построен таким образом, чтобы постепенно погрузить студента в занимательный…
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.
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.
Все про аналитику от This is Data -
Обзор Google Tag Manager - Все про аналитику от This is Data
Знакомимся с Google Tag Manager Google Tag Manager — это диспетчер тегов. А если более простыми словами — это сервис, который упрощает работу с кодом сторонних служб на сайтах и в приложениях. С помощью GTM можно легко добавить коды счетчиков Google Analytics…
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.
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.
Все про аналитику от This is Data -
Импорт данных - Все про аналитику от This is Data
Зачем нужен импорт данных? В предыдущем разделе мы с тобой полностью настроили сбор всей необходимой информации о посетителях сайта. Теперь же давай поговорим об импорте данных. Зачем вообще нужен импорт и что это такое? Как ты помнишь, данные в аналитический…
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.
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.
Все про аналитику от This is Data -
Специальные отчеты Google Analytics - Все про аналитику от This is Data
Ранее мы разобрались с тем, что такое digital-аналитика, научились настраивать сбор данных и производить их импорт и экспорт. Теперь самое время переходить к этапу визуализации данных, а начать предлагаю с кастомных отчетов Google Analytics. Но вначале давай…
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 😉
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 😉
Все про аналитику от This is Data -
Самые полезные формулы Excel - Все про аналитику от This is Data
MS Excel — универсальный инструмент, для работы с таблицами, который позволяет быстро осуществлять различные экономико-статистические расчеты, использовать графические инструменты и много-много других функций. Наверняка, 99% (если не все 100%) из вас знакомы…
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
Пока проба пера... А в ближайших планах еще несколько статей на тему SQL и JavaScript в жизни аналитика.
#статья
Все про аналитику от This is Data -
Как правильно вычислить среднее значение – This is Data
Среднее значение – это достаточно коварное понятие, часто вводящее в заблуждение обычного, неискушенного в математической статистике, человека
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
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
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
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
Прошедшая неделя была богата на аналитический контент, ниже дайджест наиболее интересного.
Команда AppsFlyer выпустила новый IX выпуск Performance Index (pdf на английском языке), в котором рассказала о лучших медиа-источниках мобильной индустрии в разбивке по вертикалям, регионам и платформам.
Некоторые ключевые выводы:
1) Компания Google впервые достигла наивысшего результата по количеству установок в маркетинговой среде приложений на глобальном уровне. Тем не менее, Facebook остается на первом месте в рейтинге благодаря высокому качеству и наилучшей вовлеченности клиентов.
2) AppLovin закрепились на третьем месте рейтинга в сфере игровых приложений, но компания ironSource развивается быстрее, увеличив свою долю в общем числе установок игровых приложений на 32%, в то время как для AppLovin этот показатель составил лишь 10%.
3) В компании TikTok Ads наблюдается стремительный рост. Она занимает первое место в рейтинге роста. Данная сеть в скором времени станет значительным глобальным игроком.
4) Фрод по-прежнему оказывает огромное влияние на рейтинги, но есть и хорошие новости: доля установок мошеннических сетей упала на 60%, в то время как установки с использованием «чистых» источников увеличились на 25%.
5) Apple Search Ads стремительно растет, увеличив свою долю в общем числе установок приложений на глобальном уровне на 82%. Данный сервис обладает большим неиспользованным потенциалом роста, так как менее 20% приложений iOS используют рекламу в магазине.
Компания E-Promo опубликовала уникальное для российского рынка исследование "Таргетированная реклама в соцсетях" (pdf на русском языке).
Впервые агентство проанализировало большой статистический объем данных об эффективности рекламных кампаний в разных срезах: отрасль, цель, площадка, формат и т.д.
В рамках исследования не только произведена аналитика на основе данных, но также сделаны выводы об отраслевых трендах в канале paid social первой половины 2019 года, что представляет интерес для широкого круга специалистов по рекламе и маркетингу.
На CNews опубликовано исследование российского рынка аналитики, а также опубликован рейтинг крупнейших поставщиков решений для анализа данных в России за 2018 год.
В статье "Google Analytics и GDPR: а нужно ли согласие пользователя?" поднимается вопрос необходимости получения согласия пользователей при использовании на сайте Google Analytics, а также исследуется позиция некоторых европейских регуляторов.
Классная статья от IT-Agency "Статусы-болотца в отделе продаж", в которой поднимается вопрос работы отдела продаж и правильной организации статусов в CRM-системе со сложными воронками и длинным циклом сделки.
В материале "5 способов построить сквозную аналитику" в общих чертах описываются несколько вариантов её построения со всеми их плюсами и минусами.
От себя добавлю - нужно идти по сложному пути (3 способ), так как остальные варианты не дадут полной картины происходящего и подходят лишь для проектов начального уровня.
В статье "Retentioneering: как мы open-source инструменты для продуктовой аналитики на Python и Pandas написали" рассказывается о новом продукте, позволяющем увидеть особенности поведения пользователей в приложении и за его пределами и извлечь из этого инсайты для роста бизнес-метрик.
#дайджест
Команда AppsFlyer выпустила новый IX выпуск Performance Index (pdf на английском языке), в котором рассказала о лучших медиа-источниках мобильной индустрии в разбивке по вертикалям, регионам и платформам.
Некоторые ключевые выводы:
1) Компания Google впервые достигла наивысшего результата по количеству установок в маркетинговой среде приложений на глобальном уровне. Тем не менее, Facebook остается на первом месте в рейтинге благодаря высокому качеству и наилучшей вовлеченности клиентов.
2) AppLovin закрепились на третьем месте рейтинга в сфере игровых приложений, но компания ironSource развивается быстрее, увеличив свою долю в общем числе установок игровых приложений на 32%, в то время как для AppLovin этот показатель составил лишь 10%.
3) В компании TikTok Ads наблюдается стремительный рост. Она занимает первое место в рейтинге роста. Данная сеть в скором времени станет значительным глобальным игроком.
4) Фрод по-прежнему оказывает огромное влияние на рейтинги, но есть и хорошие новости: доля установок мошеннических сетей упала на 60%, в то время как установки с использованием «чистых» источников увеличились на 25%.
5) Apple Search Ads стремительно растет, увеличив свою долю в общем числе установок приложений на глобальном уровне на 82%. Данный сервис обладает большим неиспользованным потенциалом роста, так как менее 20% приложений iOS используют рекламу в магазине.
Компания E-Promo опубликовала уникальное для российского рынка исследование "Таргетированная реклама в соцсетях" (pdf на русском языке).
Впервые агентство проанализировало большой статистический объем данных об эффективности рекламных кампаний в разных срезах: отрасль, цель, площадка, формат и т.д.
В рамках исследования не только произведена аналитика на основе данных, но также сделаны выводы об отраслевых трендах в канале paid social первой половины 2019 года, что представляет интерес для широкого круга специалистов по рекламе и маркетингу.
На CNews опубликовано исследование российского рынка аналитики, а также опубликован рейтинг крупнейших поставщиков решений для анализа данных в России за 2018 год.
В статье "Google Analytics и GDPR: а нужно ли согласие пользователя?" поднимается вопрос необходимости получения согласия пользователей при использовании на сайте Google Analytics, а также исследуется позиция некоторых европейских регуляторов.
Классная статья от IT-Agency "Статусы-болотца в отделе продаж", в которой поднимается вопрос работы отдела продаж и правильной организации статусов в CRM-системе со сложными воронками и длинным циклом сделки.
В материале "5 способов построить сквозную аналитику" в общих чертах описываются несколько вариантов её построения со всеми их плюсами и минусами.
От себя добавлю - нужно идти по сложному пути (3 способ), так как остальные варианты не дадут полной картины происходящего и подходят лишь для проектов начального уровня.
В статье "Retentioneering: как мы open-source инструменты для продуктовой аналитики на Python и Pandas написали" рассказывается о новом продукте, позволяющем увидеть особенности поведения пользователей в приложении и за его пределами и извлечь из этого инсайты для роста бизнес-метрик.
#дайджест
❤1
Дайджест полезного и интересного за прошедшую неделю.
На прошедшей неделе Google сообщил о создании галереи пользовательских шаблонов для Tag Manager.
Раньше, если вам нужно было добавить какой-либо партнерский тег, не интегрированный с Tag Manager, это требовало большого количества ручной работы, а также знания JavaScript.
Теперь, достаточно поискать необходимый тег в галерее и добавить его себе в рабочую область.
Меньше чем за полгода Яндекс.Дзен стал важным каналом привлечения новых клиентов для группы компаний "Тинькофф".
В статье "Как получить из Яндекс.Дзена не только много трафика, но и конверсии: опыт Тинькофф" руководители отделов социальных медиа и контент-маркетинга банка расскажут о том, как они пришли к успеху.
Достаточно интересная статья "Как мы собирали данные по рекламным кампаниям с интернет-площадок (тернистый путь к продукту)" рассказывающая о том, как крупнейший игрок на рекламном digital рынке — Dentsu Aegis Network, решала задачу сбора статистики по рекламным кампаниям с разных интернет-площадок.
Материал "Как технология in-memory изменила бизнес-аналитику" знакомит нас с историей появления технологии in-memory, позволяющей выполнять трансформацию аналитических данных "на лету", без долгих запросов к серверу.
Занятная статья "Краткая история визуализации данных. Часть 1: от древних времён до XVII века" повествует о том, как в разные эпохи люди по разному решали проблему визуализации — от схемы расположения домов, до графика расстояния от Толедо до Рима.
Годный контент, но мало... Ждем продолжения!
Для тех, кто вдруг пропустил первую большую конференцию Yandex Scale, Яндекс опубликовал "20 главных анонсов" с новинками Яндекс.Облака.
А ссылки с записями докладов доступны здесь.
#дайджест
На прошедшей неделе Google сообщил о создании галереи пользовательских шаблонов для Tag Manager.
Раньше, если вам нужно было добавить какой-либо партнерский тег, не интегрированный с Tag Manager, это требовало большого количества ручной работы, а также знания JavaScript.
Теперь, достаточно поискать необходимый тег в галерее и добавить его себе в рабочую область.
Меньше чем за полгода Яндекс.Дзен стал важным каналом привлечения новых клиентов для группы компаний "Тинькофф".
В статье "Как получить из Яндекс.Дзена не только много трафика, но и конверсии: опыт Тинькофф" руководители отделов социальных медиа и контент-маркетинга банка расскажут о том, как они пришли к успеху.
Достаточно интересная статья "Как мы собирали данные по рекламным кампаниям с интернет-площадок (тернистый путь к продукту)" рассказывающая о том, как крупнейший игрок на рекламном digital рынке — Dentsu Aegis Network, решала задачу сбора статистики по рекламным кампаниям с разных интернет-площадок.
Материал "Как технология in-memory изменила бизнес-аналитику" знакомит нас с историей появления технологии in-memory, позволяющей выполнять трансформацию аналитических данных "на лету", без долгих запросов к серверу.
Занятная статья "Краткая история визуализации данных. Часть 1: от древних времён до XVII века" повествует о том, как в разные эпохи люди по разному решали проблему визуализации — от схемы расположения домов, до графика расстояния от Толедо до Рима.
Годный контент, но мало... Ждем продолжения!
Для тех, кто вдруг пропустил первую большую конференцию Yandex Scale, Яндекс опубликовал "20 главных анонсов" с новинками Яндекс.Облака.
А ссылки с записями докладов доступны здесь.
#дайджест
👍1
Дайджест полезного и интересного за прошедшую неделю.
На этот раз он получился сугубо техническим, с уклоном в модный Data Mining.
Многие компании заинтересованы в машинном обучении, но не все знают с чего начать.
В статье "6 шагов по созданию проектов машинного обучения" раскрываются основные этапы, которые нужно пройти до создания готового проекта.
Материал "Подготовка данных в Data Science-проекте: рецепты для молодых хозяек" продолжает тему машинного обучения, рассказывая об одном из самых главных этапов, без которого ничего не выйдет.
Собрать нейронную сеть из базовых моделей может любой, кто хоть немного знаком с программированием. И даже не обязательно учить Python, всё можно сделать на JavaScript.
Как легко начать и зачем машинное обучение фронтенд-разработчикам в статье "Самый мягкий и пушистый путь в Machine Learning и Deep Neural Networks".
Почти все аналитики для поиска какого-либо значения используют SQL-оператор LIKE, но его проблема в медленной работе и слишком большой нагрузке на сервер.
В материале "2 лайфхака: альтернативы классическому поиску в Microsoft SQL Server" рассказывается про функционал полнотекстового поиска, который работает в сотни раз быстрее при поиске записи по миллионным таблицам.
Напоследок отличная новость - в Google BigQuery появились программные возможности (бета) и теперь помимо выборки, вы можете написать собственный скрипт по извлечению, преобразованию или загрузке данных.
И кстати, в одной из ближайших статей я расскажу о программировании на языке SQL и чем это может быть полезно аналитику. Ждите анонса!
#дайджест
На этот раз он получился сугубо техническим, с уклоном в модный Data Mining.
Многие компании заинтересованы в машинном обучении, но не все знают с чего начать.
В статье "6 шагов по созданию проектов машинного обучения" раскрываются основные этапы, которые нужно пройти до создания готового проекта.
Материал "Подготовка данных в Data Science-проекте: рецепты для молодых хозяек" продолжает тему машинного обучения, рассказывая об одном из самых главных этапов, без которого ничего не выйдет.
Собрать нейронную сеть из базовых моделей может любой, кто хоть немного знаком с программированием. И даже не обязательно учить Python, всё можно сделать на JavaScript.
Как легко начать и зачем машинное обучение фронтенд-разработчикам в статье "Самый мягкий и пушистый путь в Machine Learning и Deep Neural Networks".
Почти все аналитики для поиска какого-либо значения используют SQL-оператор LIKE, но его проблема в медленной работе и слишком большой нагрузке на сервер.
В материале "2 лайфхака: альтернативы классическому поиску в Microsoft SQL Server" рассказывается про функционал полнотекстового поиска, который работает в сотни раз быстрее при поиске записи по миллионным таблицам.
Напоследок отличная новость - в Google BigQuery появились программные возможности (бета) и теперь помимо выборки, вы можете написать собственный скрипт по извлечению, преобразованию или загрузке данных.
И кстати, в одной из ближайших статей я расскажу о программировании на языке SQL и чем это может быть полезно аналитику. Ждите анонса!
#дайджест