​​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

​​Пример кода для построения матриц корреляции в виде тепловой карты при помощи R и BigQuery.

via @BigQuery

​​Шаблоны SQL-запросов для работы со схемой стандартного экспорта данных GA 360 в BigQuery от Bounteous (ex. LunaMetrics)

via @BigQuery

​​Руководство по использованию pandas для анализа больших наборов данных.

via @BigQuery

​​Воронка продаж — хороший инструмент для исследования зон роста как в маркетинге, так и в продукте. Павел Левчук рассказал о недостатках класических воронок и почему ее модификации в виде графов или матриц позволят вам найти намного больше инсайтов.

via @MarkeTech

​​Как замерять Retention по данным Firebase в BigQuery?

Примеры отчетов с готовыми шаблонами SQL-запросов и подробным описанием от Todd Kerpelman.

via @BigQuery

​​Отличный пример решения задачи анализа тональности текстов в социальных сетях на примере публикаций в Twitter во время выхода последней серии Game of Thrones (EN).

via @BigQuery

​​Какие факторы коррелируют с качеством сна?

Персонализированное решение с подробным описанием и примерами кода по данным трекера активности Oura Ring.

via @BigQuery

​​Где взять информацию о GEO при стриминге данных в BigQuery?

Есть несколько способов:

1. Если использовать Google App Engine, то к запросам добавляются спец-заголовки с GEO (кроме query string, в заголовках есть страна, регион и пр.).

2. Если трафик завернуть через cloudflare.com, то там тоже будут передаваться похожие заголовки.

3. А можно использовать бесплатную MaxMindDB и прикрепить данные постфактум.

via @BigQuery

​​Google приобрел облачный BI инструмент Looker за 2.6 млрд. Теперь у GCP будет полноценное решение для BI. Google Data Studio остается упрощенным и удобным инструментом для локального использования.

via @BigQuery

​​Для упрощения работы с BigQuery ML, Google открыл репозиторий шаблонов SQL на данных стандартного экспорта Google Analytics 360 для решения таких маркетинговых задач как Customer segmentation для персонализации контента и Conversion/LTV prediction для оптимизации покупок.

Еще один подробный пример прогнозирования покупок посетителей Интернет-магазина при помощи BigQuery ML с описанием.

via @BigQuery

​​Kaggle интегрирован в BigQuery. Теперь пользователи BigQuery могут выполнять SQL-запросы, обучать модели ML в SQL и анализировать в Kernels.

via @BigQuery

​​В Data Studio появилась поддержка динамических параметров в SQL-запросах при подключении к BigQuery. Теперь отчеты могут динамически обновляться без редактирования источников данных.

via @BigQuery

​​Пример выгрузки данных по API из Google Analytics и складыванию их в Google BigQuery для последующей более быстрой обработки. В статье приведены готовые примеры кода на Python. Большим проектам, у которых есть семплирование данных даже за 1 день, лучше все равно смотреть в сторону стриминга.

via @WebAnalyst

​​Хороший доклад о том как Google BigQuery помогает построить инфраструктуру аналитики. "Простая и дешёвая бизнес-аналитика на базе Google BigQuery / Алексей Паршуков"

via @BigQuery

Как и зачем изучать траектории пользователей?

Байрам Аннаков о практиках, которые помогают кратно повысить коэффициент удержания пользователя в приложении:
https://www.youtube.com/watch?v=59iKKrePJGY

via @ProductAnalytics