Что такое Ads Data Hub и 5 простых SQL-запросов для начала работы с его данными в BigQuery.
@BigQuery
@BigQuery
Особенности метрик отчетов по страницам Google Analytics и как их рассчитывать по данным в BigQuery. Примеры SQL-запросов.
@BigQuery
@BigQuery
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Google Tag Manager представил публичную beta-версию Server-Side решения для размещения тегов. Я успел потестировать этот продукт на более ранней стадии, потому наконец-то могу поделиться своими наблюдениями, чем это может помочь бизнесу. Итак, с помощью GTM Server-Side вы сможете:
- Перенести свои теги в GTM Server-Side и таким образом ускорить загрузку сайта для пользователей.
- Обходить различные блокировки трекинга Google Analytics за счет использования в клиентских запросах собственного домена (proxy), вместо www.google-analytics.com.
- Использовать другой, более безопасный Server Managed идентификатор пользователя на сайте — First Party ID, который не может быть доступен сторонним скриптам, в отличии от Client ID.
- Скрывать часть логики трекинга. Например, на сервере можно будет отправлять в GA сразу чистую прибыль от транзакции и/или дополнительную информацию об пользователе, не показывая эту информацию конкурентам.
Подробнее об инструменте: https://bit.ly/2DXvN2p
via @WebAnalyst
- Перенести свои теги в GTM Server-Side и таким образом ускорить загрузку сайта для пользователей.
- Обходить различные блокировки трекинга Google Analytics за счет использования в клиентских запросах собственного домена (proxy), вместо www.google-analytics.com.
- Использовать другой, более безопасный Server Managed идентификатор пользователя на сайте — First Party ID, который не может быть доступен сторонним скриптам, в отличии от Client ID.
- Скрывать часть логики трекинга. Например, на сервере можно будет отправлять в GA сразу чистую прибыль от транзакции и/или дополнительную информацию об пользователе, не показывая эту информацию конкурентам.
Подробнее об инструменте: https://bit.ly/2DXvN2p
via @WebAnalyst
Хорошее описание Materialized Views. Помогает понять что это такое и как оптимизирует работу с данными в BigQuery.
@BigQuery
@BigQuery
Forwarded from Product Analytics
Predictive Power Score - неплохая альтернатива корреляции, может обнаруживать линейные или нелинейные отношения между двумя столбцами и не зависит от типа данных.
Пример реализации на Python.
via @ProductAnalytics
Пример реализации на Python.
via @ProductAnalytics
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
В Google Data Studio сразу несколько крутых изменений:
- Появилось несколько новых типов фильтров.
- В режиме редактирования источника данных теперь группируются Dimensions и Metrics, а также там появились Parameters.
- Parameters предоставляют возможность прямо в режиме просмотра отчета использовать динамические значения фильтров для Custom Parameters в SQL-запросах в BigQuery, для Calculated Fields любого источника или для параметров в Community Connectors.
via @WebAnalyst
- Появилось несколько новых типов фильтров.
- В режиме редактирования источника данных теперь группируются Dimensions и Metrics, а также там появились Parameters.
- Parameters предоставляют возможность прямо в режиме просмотра отчета использовать динамические значения фильтров для Custom Parameters в SQL-запросах в BigQuery, для Calculated Fields любого источника или для параметров в Community Connectors.
via @WebAnalyst
В Firebase можно выбирать какие экраны и когда отслеживать, раньше ивент
Пример SQL-запроса для просмотра экранов в BigQuery.
@BigQuery
screen_view был дефолтным, теперь его можно настраивать. Пример SQL-запроса для просмотра экранов в BigQuery.
@BigQuery
Решение для прогнозирования на примере загрязнения воздуха с помощью BigQuery и Prophet - инструментом от Facebook для прогнозирования временных рядов с открытым исходным кодом.
@BigQuery
@BigQuery
Как находить инсайты в данных?
В сети опубликовали примеры SQL-запросов для решения заданий Insights from Data with BigQuery от Qwiklabs.
@BigQuery
В сети опубликовали примеры SQL-запросов для решения заданий Insights from Data with BigQuery от Qwiklabs.
@BigQuery
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
В Google Analytics App+Web меняется подход к идентификации пользователей! Приоритетным будет объединение данных по внутреннему User ID авторизованного пользователя, если его нет — будут использоваться данные Google Signals (из множества продуктов Google), если и его нет — то Device ID.
https://support.google.com/analytics/answer/9213390?hl=en
via @WebAnalyst
https://support.google.com/analytics/answer/9213390?hl=en
via @WebAnalyst
Forwarded from A/B testing
Появился второй модуль бесплатного курса по A/B-тестированию от Devtodev. Первый модуль был о работе с гипотезами и подготовке к тестированию, а второй - о статистике тестов.
via @ABtesting
via @ABtesting
Учимся применять оконные функции
Хороший гайд на русском языке с кейсами использования от Романа Романчука.
@BigQuery
Хороший гайд на русском языке с кейсами использования от Романа Романчука.
@BigQuery
Forwarded from Интернет-аналитика // Алексей Никушин (Алексей Никушин)
Вышел большой апдейт Retentioneering
https://github.com/retentioneering/retentioneering-tools
Попробовать можно слету в Google Colab без установки, все стало очень просто.
Добавлен инструмент простого A/B-тестирования, ускорены более чем в десять раз скорость кластеризации, переработан функционал step-матриц.
P.S. Очень важное дополнение - различные варианты нормировки и развесовки ребер графа. Теперь можно четко видеть сколько пользователей сделало переход, либо сколько сессий с таким переходом было, либо сколько событий переходов во всем датасете. Можно явно выбирать как вы хотите это нормировать - на общее число пользователей или переходов, или на количество переходов из конкретного узла - получаются разные инсайты на графе и в матрицах переходов.
Вопросы задавать в чат @retentioneering_support
https://github.com/retentioneering/retentioneering-tools
Попробовать можно слету в Google Colab без установки, все стало очень просто.
Добавлен инструмент простого A/B-тестирования, ускорены более чем в десять раз скорость кластеризации, переработан функционал step-матриц.
P.S. Очень важное дополнение - различные варианты нормировки и развесовки ребер графа. Теперь можно четко видеть сколько пользователей сделало переход, либо сколько сессий с таким переходом было, либо сколько событий переходов во всем датасете. Можно явно выбирать как вы хотите это нормировать - на общее число пользователей или переходов, или на количество переходов из конкретного узла - получаются разные инсайты на графе и в матрицах переходов.
Вопросы задавать в чат @retentioneering_support
GitHub
GitHub - retentioneering/retentioneering-tools: Python toolkit, MCP server, and agent skills for reproducible, auditable clickstream…
Python toolkit, MCP server, and agent skills for reproducible, auditable clickstream and event log analytics. Helps AI agents, data scientists and analysts build, validate, and cross-check product ...
Интересная заметка о том, как находить аномалии в данных, используя закон Бенфорда. Применяется для контроля качества данных, определения мошенничества и даже фальсификаций на выборах.
@BigQuery
@BigQuery
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Вчера был тот день, когда Google официально объявил Universal Analytics устаревшей версией Google Analytics и представил новый Google Analytics 4 (ранее он назывался Google Analytics App+Web). Вот краткая выжимка из того, что известно на данный момент по новым возможностям:
- #GA4 сможет работать вообще без cookie;
- В GA4 можно будет проводить cross-platform анализ (например, мерять конверсии после просмотра видео на YouTube);
- Новая настройка интеграции с Google BigQuery, в которой можно выбрать из каких data streams экспортировать сырые данные и как часто (ежедневно и почти real-time streaming), а также можно выбрать локацию для данных (это важно, потому что данные из разных локаций запрашивать в одном запросе нельзя);
- В GA4 будет фокус на автоматизации, прогнозировании на базе ML алгоритмов Google и cross-device аналитике;
- В GA4 появится новый Measurement Protocol, импорт данных, междоменное отслеживание и абсолютно новая фича — редактирование событий.
Google обещает постепенно выкатывать новый функционал в ближайшее время, потому следите за апдейтами.
via @WebAnalyst
- #GA4 сможет работать вообще без cookie;
- В GA4 можно будет проводить cross-platform анализ (например, мерять конверсии после просмотра видео на YouTube);
- Новая настройка интеграции с Google BigQuery, в которой можно выбрать из каких data streams экспортировать сырые данные и как часто (ежедневно и почти real-time streaming), а также можно выбрать локацию для данных (это важно, потому что данные из разных локаций запрашивать в одном запросе нельзя);
- В GA4 будет фокус на автоматизации, прогнозировании на базе ML алгоритмов Google и cross-device аналитике;
- В GA4 появится новый Measurement Protocol, импорт данных, междоменное отслеживание и абсолютно новая фича — редактирование событий.
Google обещает постепенно выкатывать новый функционал в ближайшее время, потому следите за апдейтами.
via @WebAnalyst
Бесплатный вебинар от Google
27 и 28 октября Google проведет небольшой тренинг по работе с данными в Google Cloud.
@BigQuery.
27 и 28 октября Google проведет небольшой тренинг по работе с данными в Google Cloud.
@BigQuery.