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
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
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
• Ивент
• Вместо большого количества ивентов
Как использовать новые изменения на примерах SQL-запросов показано в блоге.
via @BigQuery
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
Инструкция как начать работу в Google BigQuery при помощи Python от Алексея Макарова.
via @BigQuery
via @BigQuery
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
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
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
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
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
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
@ProductAnalytics - Шпаргалка продуктового аналитика, актуальные материалы из закладок аналитиков.
via @BigQuery
via @BigQuery
Шаблон SQL-запроса для визуализации распределения метрик по дням недели и времени суток на примере публичных данных Firebase.
via @BigQuery
via @BigQuery
Вчера Дмитрий Осиюк (автор канала @WebAnalyst),
Андрей Осипов (автор канала @beardsanalytics),
Антон Липский и Дмитрий Булах в Шоу веб-аналитиков обсудили направления развития и ограничения, с которыми сейчас сталкиваются аналитики.
via @BigQuery
Андрей Осипов (автор канала @beardsanalytics),
Антон Липский и Дмитрий Булах в Шоу веб-аналитиков обсудили направления развития и ограничения, с которыми сейчас сталкиваются аналитики.
via @BigQuery
YouTube
Шоу веб-аналитиков 2019!
Одни из лучших веб-аналитиков Украины — в роли видео-блогеров расскажут как выпутаться из самых сложных ситуаций и ограничений в веб-аналитике!
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Google представил новый бесплатный курс по оптимизации конверсии на мобильных устройствах — https://bit.ly/2MU3lPm.
via @WebAnalyst
via @WebAnalyst
Работа с несколькими вложенными полями в таблицах BigQuery.
Полезные кейсы использования функции UNNEST от Todd Kerpelman (часть 2, en).
via @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
via @BigQuery
Автоматизации аналитических задач с помощью Telegram-бота, Python и Google BigQuery (en).
via @BigQuery
via @BigQuery