​​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

​​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.

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

​​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

​​UDF (User-defined functions) тепер можна писати і на Python.

@BigQuery

​​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

​​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

​​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