Пользователь BigQuery не подходит. 🤔

Что я делаю не так?

Я так понимаю, что нужна роль наблюдатель данных. Вот тут описаны роли и пермишны каждой роли: https://cloud.google.com/bigquery/docs/access-control

Хотя пользователь BQ тоже имеет доступ на run quiries

Может на уровне датасета доступ не гарантирован?

а как это проверить? куда копать?

Хорошая, это mape меньше 20% хотя бы на 3-4 месяцев вперед прогнозах. Большинство тех, кого я знаю работают с sbg, но это тупо фиттинг кривой для какой-то когорты, для частного пользователя такое использовать не выйдет. Survival regression, в свою очередь, не дает высокую точность на уровне пользователя, потому что это все равно получается какое-то обобщение в зависимости от параметров пользователя, а не реальный прогноз на юзер левеле

Что значит "действительно"
И что значит "хорошую точность"?

да, дело было в этом. Share Dataset to Project Viewers - и все стало ок с уровнем доступа Пользователь.
Спасибо

а не, не помогло. Уровень доступа просто долго обновляется. Сейчас снова 403 🤔
UPD - просто не правильно дал доступ, надо было дать доступ на тех почту приложения

вот тут давал доступ к датасету

Привет, не подскажете есть на  Python библиотека которая выгружает без семплинга, на пример как на R "googleAnalyticsR"?

Есть сэмплинг или нет зависит не от библиотеки и даже не от языка)
Для того, чтобы избавиться от сэмплинга, выгружайте данные по небольшим сегментам. Я, например, выгружал отдельно за каждый час.

Есть библиотеки, которые бьют автоматом на меньшие промежутки при наличии семплинга. Конкретные названия не скажу, видел в канале

Скиньте, если вдруг найдете. Очень интересно посмотреть.

Я на неделе хочу свою допилить, чтобы тоже так могла: gaapi4py
Пока что беру данные в цикле заданному периоду

Лучше не насиловать разные апишки, а использовать стримминги в БД.

Павел Максимов (@pavel_maksimow) выложил в открытый доступ обертку для более удобной работы с API Google Analytics на Python.

- Умеет запрашивать данные маленькими порциями, чтобы обойти семплирование.

- Если в один ответ не поместятся все строки (макс 10000), сделает дополнительные запросы.

- По умолчанию возвращает данные в формате dataframe.

Налетай! Торопись! https://bit.ly/2WYeDpr

Скинул