​​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 @beardsanalytics),
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 — https://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

​​Автоматизации аналитических задач с помощью Telegram-бота, Python и Google BigQuery (en).

via @BigQuery

​​В Renta Marketing ETL появились новые коннекторы для автоматической загрузки данных в Google BigQuery.
Среди них: VK Ads, Calltouch, Яндекс.Метрика и eSputnik.

Все интеграции, также доступны для ClickHouse и Azure SQL database. Регистрация по ссылке.

​​Проектируем сессионную таблицу

Пример объединения данных о хитах в пользовательские сессии при помощи оконных функций в SQL.

via @BigQuery

​​Google Analytics представил новый API —
User Activity API, который позволяет получать информацию об активности конкретного посетителя сайта. Данные сгруппированы по сеансам, каждый из которых содержит свой идентификатор, перечень хитов, которые в него попали, подробные данные об источниках (в том числе ключевые слова по google / cpc) и много других параметров.

via @WebAnalyst

​​Grafana - opensource решение для визуализации данных и постройки дашбордов в веб-интерфейсе.

В сети появился плагин для BigQuery, который может работать со вложенными полями и табличным партиционированием.

Оценить продукт можно в Grafana Demo на официальном сайте.

via @BigQuery

​​Если в качестве системы аналитики используете Adobe Analytics, то в сети есть решение автоматизации загрузки сырых данных из Adobe Analytics в BigQuery

via @BigQuery

​​В BigQuery ML появилась возможность использовать алгоритм K-Means.
Как это помогает находить инсайты в данных, с шаблонами SQL-запросов, описано на примере публичных данных велопроката Лондона (EN).

via @BigQuery