​​Что такое Юнит-экономика?

Даниил Ханин доступно и лаконично рассказывает в своем видеоблоге как она помогает принимать решения в бизнесе на основе данных.

via @BigQuery

​​Запись трансляции конференции «Data&Science: маркетинг» - О применении больших данных в разных сферах жизни и как машинное обучение помогает в маркетинге и развитии бизнеса.

via @BigQuery

​​Главной особенностью SPA-сайтов с точки зрения аналитики является то, что HTTP Referrer хранится до полной перезагрузки страницы в браузере. Я написал заметку о том, как эта особенность и один не осторожный шаг в настройке Google Analytics может незаметно поломать систему аналитики для таких сайтов.

via @webanalyst

​​Три лайфхака в одном SQL-запросе в BigQuery

Иногда при написании SQL-запроса проще использовать шаблоны, чем писать самому. Хочу поделиться несколькими такими шаблонами:

1) Собственная UDF функция для смены кодировки URL

2) Удаление GET параметров из URL

3) Динамический диапазон дат для автоматизации

via @BigQuery

​​В сети появилось решение на Python для экспорта данных Search Console в BigQuery. Описание тут.

via @BigQuery

​​Специалисты Google при помощи BigQuery и DataStudio сделали визуализацию забитых голов на ЧМ по футболу 2018. В правой части поля местоположение игроков во время забивания голов в ворота соперника. Слева - в свои ворота. Инструкция создания дашборда с примером SQL-запроса по ссылке.

via @BigQuery

​​Как рассчитывать сессии пользователей по данным Firebase экспортируемых в BigQuery?

В сети появилось решение с примерами SQL-запросов к новой схеме данных.

via @BigQuery

В Google Data Studio с недавнего времени можно связывать данные из разных источников. Еще один шаг в сторону Power BI.

via @internetanalytics

​​Как подобрать лучший вариант визаулизации для любых данных? На сайте «From Data to Viz» структурированы множество различных графиков и диаграмм с советами по использованию и примерами кода для R и Python.

via @webanalyst

​​Хотите принять участие в альфа тестировании нового интерфейса BigQuery?

Оставить заявку можно по ссылке.

Небольшой спойлер: Standard SQL будет дефолтным вместо Legacy SQL.

via @BigQuery

​​Уже вторая очень крутая новость в мире веб-аналитики: в Google Analytics в самое ближайшее время появятся отчеты по Cross Device. С помощью таких отчетов можно отслеживать воронки продаж через все устройства, которые пользователи используют в процессе взаимодействия с сайтом, а так же учитывать все эти действия при показе рекламы.

Чтобы начать использовать возможности Cross Device в GA, нужно зайти в Property Settings -> Tracking info -> Data Collection и активировать настройки Google Signals. Если вы не видите этих настроек, повторите попытку позже — Google обещает полностью развернуть новый функционал для всех до конца следующей недели.

via @webanalyst

Видео об A/B тестах с последнего митапа от @internetanalytics.

Сплит-тесты: когда речь идет о деньгах (видео / конспект).
Как работать с данными в экспериментах, что делать если данных не достаточно и многое другое.

Больше практических видео для аналитиков в ютуб канале Интернет-аналитика.

via @BigQuery

​​Прямо сейчас, вебинар от OWOX.

Какие новинки появились в GBQ за последнее время и как получать от этого дополнительную ценность.
Как увеличить производительность запросов.
И как соблюдать GDPR.

Доступ по ссылке.
Начало в 11:00 МСК / Киев.

via @BigQuery

​​Визуализация того, как пользователи начинают свой путь на сайте с помощью BigQuery и R по данным Google Analytics.

Примеры скриптов и SQL-запросов по ссылке.

via @BigQuery

Как обычно, прекрасный материал от Павла Левчука:
A/B-тестирование: последовательное семплирование как способ закончить A/B-тест раньше

http://bit.ly/2vfulAo

Иван Иванов в своем блоге описал отличную инструкцию как получить данные из BigQuery в Power BI используя внешний ODBC драйвер.

Simba Drivers for Google BigQuery - это бесплатный инструмент, который позволяет получать данные из BigQuery в системах без встроенной интеграции.

via @BigQuery

​​Поиск инсайтов из данных в BigQuery становится все более интересным

На прошлой неделе Google на Next'18 объявил о новых доступных возможностях аналитики в BigQuery:

BigQuery ML - это набор операторов языка SQL, который позволяет использовать возможности методов машинного обучения. Помогает проводить более интеллектуальную аналитику, такую ​​как персонализация и оптимизация контента, прогнозирование продаж, создание сегментов клиентов и прочее прямо в BigQuery.

Clustered Tables - новая возможность создавать кластерные таблицы, что ускоряет производительность запросов, делает их дешевле и повышает эффективность. В кластерных таблицах строки с похожими ключами группируются вместе, поэтому BigQuery может более эффективно запрашивать данные и взимать плату только за те, которые сканируются, а не всю таблицу.

BigGuery GIS - позволяет делать геопространственный анализ при помощи инструмента визуализации BigQuery Geo Viz.

А также собственный коннектор для Google Sheets, новый пользовательский интерфейс BigQuery, возможность визуализации результатов SQL-запросов в один клик в Explorer Data Studio, новые возможности Google Sheets и многое другое.

via @BigQuery

Пример решения задачи прогнозирования спроса при помощи новой функциональности BigQuery ML на основе линейной регрессии с учетом внешних факторов. Использовался public dataset, поэтому решение доступно всем желающим. Вы можете попробовать разобраться в нем и применить для решения собственных задач.

via @BigQuery

Делюсь полезным каналом по работе с данными в Google Таблицах - @google_sheets. Автора канала пишут о Google Таблицах лучше чем Google. Вы найдете интересные кейсы и примеры решения задач, научитесь автоматизировать отчетность и более эффективно работать с данными в простом и популярном инструменте.

Напомню, недавно Google на NEXT'18 анонсировал новые возможности Google Таблиц:
- 5 миллионов ячеек в документе
- Фильтры в графиках и таблицах
- Новый функционал диаграмм и сводных таблиц
- Интеграция с BigQuery и другими сервисами

​​Еще одна порция полезных примеров SQL-запросов к данным Firebase в BigQuery по новой схеме

В этом видео (en) объясняют структуру обновленной схемы данных, а затем показывают несколько важных советов по работе с этими данными на примере игрового мобильного приложения:
- Как работать со вложенными полями
- Как посчитать корреляцию между параметрами
- Как узнать какие события предшествуют оплате

via @BigQuery