​​COALESCE - BigQuery оператор - возвращает значение первого ненулевого выражения. Упрощает запрос значений event_params из нескольких столбцов с разными типами данных в таблицах #Firebase и #GA4.

@BigQuery

​​Культура визуализации данных в Spotify:

https://medium.com/spotify-insights/visual-analytics-at-spotify-3d4221d8686

+ несколько полезных советов по созданию дашбордов.

via @ProductAnalytics

Для всех, кто интересуется Artificial Intelligence, Machine Learning и Data Science — Projector Library запускает сразу три онлайн-конференции по одному билету.

В программе 15 спикеров-практиков из Amazon, MacPaw, 1touch, DEX, которые расскажут про новые подходы в Natural Language Processing в эпоху OpenAI и GPT-3.  Никакой теории и гипотез — только практические кейсы и решения, которые работают.

По цене подписки на видеобиблиотеку Projector — 950 грн — вы получите:
▪️ Доступ к 280+ лекциям на год
▪️ Участие в конференциях 8, 22 мая и 5 июня.

Оформить подписку можно по ссылке:
https://u.to/RQtMGw

​​Как натренировать и использовать модель машинного обучения из Google таблиц с помощью BigQuery ML и Apps Script.

@BigQuery

Привет! Команда из Findmykids организовала митап по продуктовой аналитике🤓

20 мая (четверг) в 17-00 (МСК время) пройдет Митап по продуктовой аналитикеМитап по продуктовой аналитике с докладами от аналитиков из Skyeng, Xsolla, Авито и FindMyKids.

✅Будет прямая трансляция. РегистрируйсяРегистрируйся и мы пришлем тебе ссылку на онлайн-трансляцию в день мероприятия!

Темы докладов:

👉1. "Analyst + API = lower TTM & higher Value" Findmykids, Чернышова Александра
Почему использование API аналитиком облегчает жизнь всей команде и позволяет быстро и качественно деливерить велью до пользователей.

👉2. Почему NPS - хорошая и плохая метрика одновременно и как лучше использовать ее в A/B-тестах (Почему NPS плохая метрика , но мы продолжаем ее использовать)"
Skyeng, Дарья Мухина
Как мы учились корректно отвечать на вопрос "нравится ли наш продукт пользователям", используя критерии Манна-Уитни и Хи-квадрат  на примере интерактивной тетради Skysmart - продукта, которым пользуются 200k учителей и 6M школьников по всей России.

👉3. Выстраиваем обратную связь с пользователем через дополнительную ценность для него"
Xsolla, Максим Золотарев
- Почему в современном мире необходимо разрабатывать аналитические решения как самостоятельный продукт
- Как в этом может помочь "облако"
- История развития от внутреннего инструмента к точке соприкосновения с платящим пользователем.

👉4. "Модель определения профессий для нормализации объявлений Авито Работа"
Авито, Никита Фомичев
- Почему важно ставить себя на место пользователей при работе с атрибуцией.
- Как локальному аналитическому проекту попасть в общий беклог команды.
- Какие шишки мы собрали. Путь от MVP до Production решения.
- Главный результат проекта = enabler для продукта и бизнеса.


🧠А также проведем викторину с призами и будем дарить мерч за лучшие вопросы к докладам! 😍😍
РегистрируйсяРегистрируйся и мы пришлем тебе ссылку на онлайн-трансляцию в день мероприятия!

Все подробности 👉 здесь😉

​​Недавно в BigQuery добавили оператор для транспонирования строк в столбцы. Раньше это делали сложнее, описывал пример в канале, или через Dynamic SQL или UDF.
Пример использования новых операторов

(UN)PIVOT

и

QUALIFY

.

@BigQuery

​​С 1 июня стартует приём в Академию Аналитиков Авито. Это программа обучения от классифайда № 1 в России и № 2 в мире.

Что ждёт на курсе:  
🔹 SQL и базы данных;
🔹 Python;
🔹 Tableaue;  
🔹 Машинное обучение;
🔹 Эконометрика;
🔹 Многое другое.  

⏱ Срок обучения — 13 месяцев.
👨‍💻 Обучение полностью бесплатное.
Переходите по ссылке, чтобы принять участие 👉 https://clc.to/AvitoTech_BigQuery

​​Отличный пример построения индивидуальной атрибуции источников трафика в BigQuery на данных Google Analytics с примерами SQL-запросов и оконных функций.

@BigQuery

​​Примите участие в программе по аналитике данных. Преподаватели — ведущие аналитики Авито.  

Вы освоите все важные инструменты для реальной работы: SQL, Python, machine learning, эконометрику и визуализацию данных.  

▪️ Вас будут учить топовые специалисты Авито, которые покажут на примере реальных задач, как осуществляется их работа;
▪️ 13 месяцев обучения;  
▪️ Полностью бесплатная программа;  
▪️ Трудоустройство после прохождения курса для лучших студентов.  

Приём заявок до 18 июня. Успейте зарегистрироваться 👉  https://clc.to/BigQuery_AvitoTech

​​Еще один хороший материал о преобразовании таблиц через PIVOT в BigQuery на русском языке от Алексея Селезнева.

@BigQuery

​​Чтобы эффективно анализировать продукт, теперь недостаточно просто разбираться в отчетах. На интенсиве SQL and Visualization от Projector студенты научатся формировать запросы, выгружать данные Google Analytics 4 и визуализировать их в Data Studio.

На протяжении двух недель куратор объяснит, как разобраться с Google BigQuery и адаптированным для него диалектом PostgreSQL. Все теоретические знания студенты будут практиковать на реальных продуктовых кейсах.

Куратор интенсива — Сергей Яременко, продакт менеджер в ЛУН, бывший продуктовый аналитик в MacPaw.

Интенсив стартует 10 июля. Успейте зарегистрироваться.

​​Хороший пример моделирования спроса на продуктовые "бандлы" и выгоды от подобных предложений.

via @ProductAnalytics

​​В #GA4 появилась возможность импортировать offline-события, которые по каким-то причинам не могут быть собраны в реальном времени. Круто, что для таких событий может использоваться собственная метка времени, а не время загрузки события (как в Measurement Protocol). При чем, они обрабатываются так же, как если бы вы их собрали через SDK или Measurement Protocol.

Подробнее: https://bit.ly/3wUo8rZ

via @WebAnalyst