Забудьте про довжелезні формули Excel 📊
Навчіться будувати схеми зберігання даних, самостійно писати SQL-запити та отримувати читабельну інформацію, щоб вивести на новий рівень роботу з великими даними — на курсі «SQL для аналітики» від robot_dreams.
Після 38 занять ви:
🔹 комплексно працюєте з інформацією завдяки мові SQL
🔷 пишете влучні запити й витягуєте потрібну інформацію
🔷 керуєте базами та ефективно аналізуєте дані з різних джерел
🔷 візуалізуєте їх у Looker Studio, Power BI і Tableau
Лектор — Олександр Сапєльніков, Head of Analytics у Solidgate, який будував аналітику повного циклу для напрямів recruitment, sales, client requests, інсайти з якої зберегли не одну тисячу доларів.
Старт: 26 березня
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
Навчіться будувати схеми зберігання даних, самостійно писати SQL-запити та отримувати читабельну інформацію, щоб вивести на новий рівень роботу з великими даними — на курсі «SQL для аналітики» від robot_dreams.
Після 38 занять ви:
🔹 комплексно працюєте з інформацією завдяки мові SQL
🔷 пишете влучні запити й витягуєте потрібну інформацію
🔷 керуєте базами та ефективно аналізуєте дані з різних джерел
🔷 візуалізуєте їх у Looker Studio, Power BI і Tableau
Лектор — Олександр Сапєльніков, Head of Analytics у Solidgate, який будував аналітику повного циклу для напрямів recruitment, sales, client requests, інсайти з якої зберегли не одну тисячу доларів.
Старт: 26 березня
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
Forwarded from Product Analytics
How mobile apps secretly collect geolocation data without user consent. Oftentimes, even without developers knowledge.
Detailed a flowchart that includes many of the actors and data collecting so you can see how it's all connected.
@ProductAnalytics
Detailed a flowchart that includes many of the actors and data collecting so you can see how it's all connected.
@ProductAnalytics
Чудовий метеріал про моделі даних, допоможе у прийнятті рішень під час вибору між типами моделей даних, щоб оптимізувати використання та витрати. Шкодую, що не бачив такого раніше.
Гарний аналіз моделей із практичними оптимізаціями, рекомендаціями та найкращими практиками.
@BigQuery.
Гарний аналіз моделей із практичними оптимізаціями, рекомендаціями та найкращими практиками.
@BigQuery.
Ми в MacPaw шукаємо продуктового аналітика, який розуміється на трекінгу трафіку на iOS платформах, SKAdNetwork (AdAttributionKit), Meta, Apple Search Ads і AppsFlyer.
MacPaw - продуктова ІТ компанія, розробляє macOS/iOS-додатки, продукти якої встановлені на кожному 5-му макбуці світу.
Вакансія за посиланням:
👉 Product Analyst (iOS & Web Analytics)
@BigQuery
MacPaw - продуктова ІТ компанія, розробляє macOS/iOS-додатки, продукти якої встановлені на кожному 5-му макбуці світу.
Вакансія за посиланням:
👉 Product Analyst (iOS & Web Analytics)
@BigQuery
Forwarded from Product Analytics
Моделювання Customer Retention Rate за допомогою Shifted-Beta-Geometric (sBG) розподілу дає доволі точні результати.
Реалізувати можна на R, Python і навіть Excel.
via @ProductAnalytics
Реалізувати можна на R, Python і навіть Excel.
via @ProductAnalytics
Як за допомогою BigQueryML можна виявити фактори, які впливають на результати.
Contribution Analysis оцінює вплив окремих категоріальних змінних на зміну метрики. Автор наводить приклад аналізу змін у коефіцієнті конверсії між двома кварталами.
@BigQuery
Contribution Analysis оцінює вплив окремих категоріальних змінних на зміну метрики. Автор наводить приклад аналізу змін у коефіцієнті конверсії між двома кварталами.
@BigQuery
Google презентував нову можливість у BigQuery — Automated Data Insights Feature for BigQuery with Gemini Integration
Вона дозволяє:
• Генерувати запитання природною мовою та відповідні SQL-запити на основі метаданих таблиці,
• Допомагати аналітикам швидше виявляти закономірності, перевіряти якість даних та аналізувати статистику,
• Автоматично створювати описи таблиць і стовпців, що покращує документацію й спрощує пошук даних.
@BigQuery
Вона дозволяє:
• Генерувати запитання природною мовою та відповідні SQL-запити на основі метаданих таблиці,
• Допомагати аналітикам швидше виявляти закономірності, перевіряти якість даних та аналізувати статистику,
• Автоматично створювати описи таблиць і стовпців, що покращує документацію й спрощує пошук даних.
@BigQuery
Forwarded from WebAnalytics (Діма Осіюк)
Google випустила Trends API (Alpha) — новий спосіб отримати доступ до даних Google Trends програмно, а не вручну. Це перший випадок, коли інформація про пошукову поведінку користувачів офіційно доступна через API.
📊 API відкриває 5-річне вікно даних і дає змогу:
— робити порівняння між десятками запитів
— масштабувати часові діапазони інкрементально
— отримувати статистику по днях, тижнях, місяцях, роках і регіонах
— будувати більш складні запити, ніж дозволяє веб-інтерфейс
Це дуже потужний інструмент для аналітиків, журналістів, дослідників і всіх, хто раніше страждав від обмежень UI або скрейпінгу.
🧪 API поки в Alpha, але можна подати заявку на участь: https://bit.ly/3UM2gwv
via @WebAnalyst
📊 API відкриває 5-річне вікно даних і дає змогу:
— робити порівняння між десятками запитів
— масштабувати часові діапазони інкрементально
— отримувати статистику по днях, тижнях, місяцях, роках і регіонах
— будувати більш складні запити, ніж дозволяє веб-інтерфейс
Це дуже потужний інструмент для аналітиків, журналістів, дослідників і всіх, хто раніше страждав від обмежень UI або скрейпінгу.
🧪 API поки в Alpha, але можна подати заявку на участь: https://bit.ly/3UM2gwv
via @WebAnalyst
