​​Firebase Predictions - функционал, который для каждого пользователя приложения рассчитывает вероятность оттока и покупки (или любого другого события). Помогает принимать обоснованные решения по продукту и расти быстрее. Результаты экспортирует в BigQuery в отдельную таблицу.
Можно использовать для настройки аудиторий, более умной сегментации и персонализации сообщений.

via @BigQuery

​​Подборка видеодокладов об аналитике этой осени

• Поиск инсайтов в данных при помощи матриц взаимодействий (Saas Meetup)

• Расширяем знания о воронках продукта при помощи графов (Retentioneering)

• Все об АВ-тестах и их метриках (Analytics Day Осень 2018)

via @BigQuery

​​Появилось расширение для Chrome, которое позволяет быстрее обращаться к данным. А именно некий переводчик с человеческого языка на язык SQL-запросов. Работает в новом интерфейсе BigQuery.

via @BigQuery

​​Как избежать ошибок в отчетах?

Гарантий нет никогда, но «Если данные пытать, они признаются в чем угодно»

Методики тестирования аналитических отчетов

via @BigQuery

​​Хорошая новость от Firebase

В будущем произойдет оптимизация ивентов Firebase, благодаря чему определять сессии станет проще:

• Появится новое свойство ивентов ga_session_id с идентификатором сессии пользователя.

• Ивент session_start по дефолту будет приходить не через 10 секунд, как было раньше, а сразу при запуске приложения.

• Вместо большого количества ивентов user_engagement добавится новое свойство ивентов engagement_time_msec.

Как использовать новые изменения на примерах SQL-запросов показано в блоге.

via @BigQuery

​​В сети появился скрипт для ежедневного экспорта данных Amplitude в BigQuery через Google Cloud Storage

via @BigQuery

​​Инструкция как начать работу в Google BigQuery при помощи Python от Алексея Макарова.

via @BigQuery

​​Google Data Studio представила новую полезную функцию — Community Visualizations. С помощью нее можно создавать собственные диаграммы для более удобной визуализации данных. Некоторые новые диаграммы представлены в галерее и уже доступны для тестирования.

Чтобы добавить в свой отчет пользовательскую диаграмму, нужно открыть Community Visualizations и ввести идентификатор компонента визуализации (см. скриншот). Например: gs://public-community-viz-showcase-reports/sankey. Эти идентификаторы можно найти в галерее, на демонстрационных страницах диаграмм.

Подробнее:
- Видео-инструкция по использованию Community Visualizations
- Галерея визуализаций
- Справка по новой функции
- Инструкция по созданию новых визуализаций для разработчиков

via @webanalyst

​​Бесплатный курс по игровой аналитике от Василия Сабирова.

Поможет разобраться в метриках продукта и их взаимосвязях, а также находить «слабые места» и потенциальные точки роста.

Время прохождения один день. Полезен будет не только игровым аналитикам.

via @BigQuery

​​Aha-момент (или активация)

Это когда пользователь осознаёт ценность продукта и принимает решение его использовать.

Павел Левчук описал способ его поиска на основе данных.

via @BigQuery

​​Коэффициент Gini - показатель степени различных вариантов распределения данных.

Если построить распределение дохода людей — по нему можно оценить степень расслоения общества.

Еще его используют для оценки качества предсказательных моделей в машинном обучении и распределения продуктовых метрик.

И кстати, вот пример подсчета показателя Gini в BigQuery.

via @BigQuery

​​Простые способы строить продуктовые воронки на сырых данных. Основные примеры SQL-запросов.

via @BigQuery

​​@ProductAnalytics - Шпаргалка продуктового аналитика, актуальные материалы из закладок аналитиков.

via @BigQuery

​​Шаблон SQL-запроса для визуализации распределения метрик по дням недели и времени суток на примере публичных данных Firebase.

via @BigQuery

​​Вчера Дмитрий Осиюк (автор канала @WebAnalyst),
Андрей Осипов (автор канала @schoolWA),
Антон Липский и Дмитрий Булах в Шоу веб-аналитиков обсудили направления развития и ограничения, с которыми сейчас сталкиваются аналитики.

via @BigQuery

​​Google представил новый бесплатный курс по оптимизации конверсии на мобильных устройствах — http://bit.ly/2MU3lPm.

via @WebAnalyst

​​Работа с несколькими вложенными полями в таблицах BigQuery.

Полезные кейсы использования функции UNNEST от Todd Kerpelman (часть 2, en).

via @BigQuery

​​Готовое решение для визуализации структуры аудитории в зависимости от времени жизни в продукте с шаблоном SQL-запроса и интерактивным дашбордом.

via @BigQuery

​​Enhanced Ecommerce для Firebase

Robert Sahlin предложил способ трекинга расширенного екомерса для Firebase.

via @BigQuery

​​Список самых недооцененных пакетов для R, полезных аналитикам.

via @BigQuery