​​Новый Python скрипт - позволяет извлекать данные об активности пользователя из Google Analytics и импортировать их в таблицу Google BigQuery.

via @BigQuery

​​SQL лайфхаки в BigQuery

Полезные возможности в BigQuery, неочевидные даже для опытных пользователей.

via @BigQuery

​​Если вы уже настроили новую версию Google Analytics App + Web, включили экспорт данных в Google BigQuery, то самое время начать работать с сырыми данными. Simo Ahava подготовил гайд c примерами SQL-запросов для решения популярных аналитических задач.

via @BigQuery

​​Олег Денисов из Adventum на котиках объяснил как выгружать данные с вложенной структурой из Google BigQuery на примере пользовательских параметров Google Analytics 360.

via @BigQuery

​​Пример определения аномальных значений в данных при помощи SQL в BigQuery.

via @BigQuery

​​Если вы маркетолог и краем уха что-то слышали про крутость Google BigQuery — то вот хорошая статья, в которой простым языком описываются возможности, особенности и преимущества использования этого сервиса для продуктовой и маркетинг аналитики.

via @MarkeTech

​​User Retention

Шаблон SQL-запроса для динамического расчета User Retention по неделям отдельно для каждой версии приложения (данные Firebase в BigQuery).

Позволяет оценить как изменения в продукте влияют на возвращаемость пользователей.

via @BigQuery

​​Краткие видео-уроки по работе с BigQuery для маркетологов (EN). Новый урок каждые 2 недели. Появилось уже 3-е видео о джойнах данных, вложенных полях и визуализации в Google Data Studio.

via @BigQuery

​​В сети появилось решение импорта курса валют в BigQuery с примерами SQL-запросов для работы с ними.
Free Plan позволяет настроить почасовый импорт до 1000 запросов на месяц.

via @BigQuery

​​Импорт расходов из рекламных систем в Google Analytics — достаточно непростая задача, с кучей нюансов. Я написал статью-инструкцию как бесплатно настроить автоматический импорт расходов на Facebook Ads в Google Analytics. Цель статьи — показать простой пример автоматического импорта с открытым исходным Python-кодом, который можно кастомизировать под свой проект: https://bit.ly/33juf9T

Кстати, когда-то я уже писал о похожих решениях на R и Apps Script — https://t.iss.one/webanalyst/379.

via @WebAnalyst

​​«A/B-тестирование в стартапах или Как делать тесты быстрее»

Сжатое содержание моего доклада с митапа для аналитиков от Wix.

via @BigQuery

​​Модели атрибуции для оценки трафика на основе поведения пользоваттеля с помощью Google BigQuery ML. Процесс построения по ссылке.

via @BigQuery

​​Полезный пример SQL-запроса, позволяющий распарсить и транспонировать данные json-образной структуры из строк в колонки.

via @BigQuery

​​В Google Data Studio в beta-режиме появилась возможность добавлять сторонние визуализации прямо в дашбордах. Кроме этого, Community Gallery пополнилась новыми крутыми визуализациями, например: появилось два вида воронок (они на скрине), Sankey, Chord Diagram, Sunburst и много других. Чтобы добавить новые диаграммы в свой дашборд необходимо дать источнику данных доступ к сторонним визуализациям и выбрать нужную диаграмму по кнопке Community chart → + Explore more.

via @WebAnalyst

​​Отличное расширение для chrome для работы с BigQuery от сервиса superQuery. Позволяет в бесплатной версии сохранять результаты запросов на 5-ти вкладках, контролировать затраты и нагрузку, искать по результатам, кешировать при повторном запросе, выгружать csv больше 6М строк, переходить в интерфейс superQuery и там строить простые графики.

via @BigQuery

​​Простой пример того, как можно анализировать данные о продажах с помощью BigQuery и Data Studio, используя обновляемые данные в Google Sheets.

via @BigQuery

​​Еще один пример построения мультиканальных маркетинговых моделей атрибуции в BigQuery с примерами SQL-запросов от Rittman Analytics.

via @BigQuery

​​В сети появилось новое решение на Python для экспорта данных Search Console в BigQuery с простым и доступным описанием:

• без использования локальных файлов,
• написано на Python 3,
• вытаскивает много данных,
• и легко масштабируется.

via @BigQuery

​​Пример прогнозирования позитивных или негативных настроений отзывов пользователей с помощью BigQuery ML и новой функции ML.NGRAMS.

via @BigQuery

​​User Retention & HyperLogLog++

Шаблон SQL-запроса для расчета User Retention по дням с использованием алгоритма HyperLogLog++, который используется в интерфейсе Google Analytics и позволяет значительно увеличить скорость расчета результатов незначительно уменьшая их точность, что важно для BI-инструментов.

via @BigQuery