​​Как объединить общедоступные глобальные данные о погоде и данные Google Analytics в BigQuery, примеры SQL-запросов для Firebase (GA4) и Universal Analytics (GA 360).

@BigQuery

​​Несколько полезных возможностей нового пользовательского интерфейса BigQuery:
• дополнительные вкладки с запросами на одном экране (1),
• разделение экрана для параллельного просмотра результатов (2),
• больше рабочих зон для написания (3), просмотра результатов (4) и истории SQL-запросов (5),
• подсказки для ввода названий датасетов и функций (6),
• кнопка для сворачивания меню (7).

@BigQuery

​​Многие в качестве источника данных в R используют Google BigQuery, поэтому думаю многим этот пост так же будет полезен, хоть непосредственно R он и не посвящён.

Опубликовал на Хабре перевод статьи о том, как в BigQuery с помощью функции UNNEST разворачивать сложные, вложенные структуры данных.

В этой статье я расскажу о том, как использовать функцию UNNEST в Google BigQuery для анализа параметров событий и свойств пользователей, которые вы получаете вместе с данными Google Analytics.

Ссылки:
- Перевод
- Оригинал

#статьи

​​Рекомендации по написанию SQL-запросов для повышения производительности BigQuery.

@BigQuery

​​Прямо сейчас можно посмотреть 24-часовой стрим докладов по аналитике от SuperWeek. Крутые и актуальные темы от лучших специалистов в мире бесплатно на YouTube:

https://www.youtube.com/watch?v=JDqi1HuIF3I

via @WebAnalyst

​​Хорошая подсказка о работе с табличным партиционированием в Firebase/GA4/GA360. И как легко в диапазон запроса включить данные с нефинализированными таблицами.

@BigQuery

​​Простой способ заполнения пропущенных значений в таблице с помощью оконной функции LAST_VALUE. Аналогично можно реализовать и более сложные прогнозные алгоритмы.

@BigQuery

​​Мало кто знает, но у Netflix можно запросить все свои личные данные и проанализировать свои предпочтения в потреблении контента. Пример такого анализа в BigQuery.

@BigQuery

​​В Google Tag Manager Server-side появилась поддержка BigQuery API, что позволяет записывать данные в таблицы напрямую из шаблонов клиентов или тегов. Это позволяет делать мгновенный стриминг данных. Simo Ahava уже подготовил пример построения мониторинга отрабатывания тегов на базе BigQuery API.

Важно отметить, что пока поддерживается только запись данных (insert), но в скором времени должна появится еще и поддержка чтения (read) данных из BigQuery, что позволит обогащать данные перед их отправкой в другие системы.

via @WebAnalyst

​​Dekart - аналитический инструмент с открытым исходным кодом для работы с геопространственными данными, поддерживает BigQuery в качестве источника данных.

@BigQuery

​​Решениие для отправки уведомлений в чат-платформы используя BigQuery и AppScript на примере данных Firebase Crashlytics.

@BigQuery

​​Пример игровой аналитики с использованием Data Studio и общедоступного набора данных игры Flood it в BigQuery.

@BigQuery

​​Facebook объявил о закрытии продукта Facebook Analytics. После 30 июня 2021 года он больше не будет доступен. Пока еще есть время сохранить исторические данные по вашим проектам, экспортировав данные в CSV. Данные по эффективности рекламы, а так же по событиям по прежнему будут доступны в других инструментах, таких как: Facebook Business Suite, Ads Manager, Events Manager.

Подробнее: https://bit.ly/2PJohhk

via @WebAnalyst

​​В сети появился экспресс-курс BigQuery GA4 Tutorials, в котором автор решает задачи и дает примеры SQL-запросов. Как дополнение есть аналогичный курс BigQuery GoogleAds Tutorials того же автора.

@BigQuery

​​Что такое деревья KPI, зачем они и как их строить:

https://medium.com/@ilnem/growing-product-with-kpi-trees-34d91f49671b

Во второй части наиболее популярный шаблон дерева KPI и пример использования для приоритезации.

via @ProductAnalytics

​​Использование модели кластеризации K-means для создания однородных групп людей при A/B-тестировании.

via @ABtesting

​​Новые возможности работы с геоданными в Data Studio. Пример дашборда с визуализацией авиаперелетов по всему миру.

@BigQuery

​​Отличный пример работы с дублированием данных о клиентах с использованием графов и BigQuery Scripting.

@BigQuery

Хороший материал о возможности разграничении доступа в google bigquery на уровне columns, используя Data Catalog Policy Tags. Подойдет тем, кто хранит в bq персональные данные пользователей, и с bq работает много пользователей.

​​Еще один практический пример использования BigQuery Scripting от Алексея Данилина.

@BigQuery

Как говорят американцы: Кто SQL не знает, тот всю жизнь в экселе отчеты считает! 😎

Новый курс по SQL от Глеба Михайлова, который уже стал хитом на Udemy, поможет вывести твой SQL на новый уровень.

Это SQL именно для анализа данных, и весь SQL Глеб пишет в Jupyter ноутбуке. Это очень удобный подход, потому что весь код хранится в одном месте. А так же можно быстро досчитать что-то в пандас и построить график.

Этот курс рассчитан на тех, кто уже что-то знает об аналитике и представяет что такое питон. Если ты знаешь SQL, но не знаешь питон — этот курс тоже будет тебе очень полезен. Совсем новички тоже смогут пройти курс — разобраться с питоном и Jupyter можно на ходу.

Ссылка заряжена хорошей скидочкой. Усиль свой SQL! 🔥