​​Power User Curve - гистограмма активности пользователей по количеству дней, в течение которых они были активны за месяц.

Гистограмму еще называют «L30», придумана Facebook growth team.

Шаблон SQL-запроса для ее построения по данным Firebase.

@BigQuery

​​В Google Analytics есть классная фича — взвешенная сортировка. Она позволяет видеть в начале таблицы строки с не только с самым высоким относительным показателем (например, конверсией), но и с максимально значимыми данными (например, с большим количеством сеансов). Нашел статью, где приведен пример расчета взвешенных показателей на данных из Google BigQuery с последующей визуализацией в Google Data Studio: https://bit.ly/2Mm69VQ

via @WebAnalyst

Дмитрий Аношин из Amazon, автор канала @rockyourdata, запустил бесплатный видеокурс Инжиниринг данных и аналитика.

+ хороший видеодоклад - Кто такие дата-инженеры и кому они нужны от Валентина Гогичашвили из Zalando.

@BigQuery

​​Хорошая подборка UDF (User Defined Functions) в BigQuery, которые дают SQL больше функциональности. Еще примеры - подборка 1, подборка 2.

@BigQuery

​​Шаблон дашборда в DataStudio по мониторингу затрат на Google Cloud Platform с инструкцией применения.

@BigQuery

​​Отзывы приложений могут содержать ценную информацию от пользователей для улучшения продукта.

Хороший пример решения поиска инсайтов с кодом на R и Python.

via @ProductAnalytics

​​Выбор оптимального времени для публикаций на публичных данных Hacker News в BigQuery с примером SQL-запроса.

@BigQuery

​​Новый функционал для автоматизации подготовки и анализа данных BigQuery в Google Sheets.

+ более подробная инструкция

Позволяет анализировать огромные массивы данных прямо в Google Sheets.

@BigQuery

​​Сегментация клиентов и RFM-анализ в BigQuery ML и Data Studio, автоматизация и импорт результатов в Google Analytics.

@BigQuery

​​Google Analytics App+Web анонсировал две новые прогнозные метрики: Purchase probability — вероятность покупки в следующие 7 дней, и Churn probability — вероятность того, что пользователь не будет активным в следующие 7 дней. Кроме анализа, можно будет создавать основанные на этих показателях прогнозные аудитории (Predictive Audiences) для ремаркетинга Google Ads. Подробнее о новых метриках в блоге и справке.

via @WebAnalyst

​​Операторы множеств комбинируют результаты двух или более запросов в один. Возвращают строки из обоих запросов с дубликатами или без (UNION { ALL | DISTINCT }), строки, которые являются общими для обоих запросов (INTERSECT DISTINCT) и строки первого запроса, которые отсутствуют во втором запросе (EXCEPT DISTINCT). Последний отлично подходит для тестирования расхождений в данных и быстрее JOIN-операторов.

@BigQuery

​​Что такое Ads Data Hub и 5 простых SQL-запросов для начала работы с его данными в BigQuery.

@BigQuery

​​Особенности метрик отчетов по страницам Google Analytics и как их рассчитывать по данным в BigQuery. Примеры SQL-запросов.

@BigQuery

​​Google Tag Manager представил публичную beta-версию Server-Side решения для размещения тегов. Я успел потестировать этот продукт на более ранней стадии, потому наконец-то могу поделиться своими наблюдениями, чем это может помочь бизнесу. Итак, с помощью GTM Server-Side вы сможете:

- Перенести свои теги в GTM Server-Side и таким образом ускорить загрузку сайта для пользователей.
- Обходить различные блокировки трекинга Google Analytics за счет использования в клиентских запросах собственного домена (proxy), вместо www.google-analytics.com.
- Использовать другой, более безопасный Server Managed идентификатор пользователя на сайте — First Party ID, который не может быть доступен сторонним скриптам, в отличии от Client ID.
- Скрывать часть логики трекинга. Например, на сервере можно будет отправлять в GA сразу чистую прибыль от транзакции и/или дополнительную информацию об пользователе, не показывая эту информацию конкурентам.

Подробнее об инструменте: https://bit.ly/2DXvN2p

via @WebAnalyst

​​Хорошее описание Materialized Views. Помогает понять что это такое и как оптимизирует работу с данными в BigQuery.

@BigQuery

​​Predictive Power Score - неплохая альтернатива корреляции, может обнаруживать линейные или нелинейные отношения между двумя столбцами и не зависит от типа данных.

Пример реализации на Python.

via @ProductAnalytics

​​В Google Data Studio сразу несколько крутых изменений:
- Появилось несколько новых типов фильтров.
- В режиме редактирования источника данных теперь группируются Dimensions и Metrics, а также там появились Parameters.
- Parameters предоставляют возможность прямо в режиме просмотра отчета использовать динамические значения фильтров для Custom Parameters в SQL-запросах в BigQuery, для Calculated Fields любого источника или для параметров в Community Connectors.

via @WebAnalyst

​​А вот и пример использования динамических параметров Data Studio в SQL-запросах BigQuery.

@BigQuery

​​В Firebase можно выбирать какие экраны и когда отслеживать, раньше ивент screen_view был дефолтным, теперь его можно настраивать.

Пример SQL-запроса для просмотра экранов в BigQuery.

@BigQuery

​​Решение для прогнозирования на примере загрязнения воздуха с помощью BigQuery и Prophet - инструментом от Facebook для прогнозирования временных рядов с открытым исходным кодом.

@BigQuery