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: Retentioneering: product analytics, data-driven CJM optimization, marketing analytics…
Retentioneering: product analytics, data-driven CJM optimization, marketing analytics, web analytics, transaction analytics, graph visualization, process mining, and behavioral segmentation in Pyth...
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.