​​Визуализация того, как пользователи начинают свой путь на сайте с помощью BigQuery и R по данным Google Analytics.

Примеры скриптов и SQL-запросов по ссылке.

via @BigQuery

Как обычно, прекрасный материал от Павла Левчука:
A/B-тестирование: последовательное семплирование как способ закончить A/B-тест раньше

http://bit.ly/2vfulAo

Иван Иванов в своем блоге описал отличную инструкцию как получить данные из BigQuery в Power BI используя внешний ODBC драйвер.

Simba Drivers for Google BigQuery - это бесплатный инструмент, который позволяет получать данные из BigQuery в системах без встроенной интеграции.

via @BigQuery

​​Поиск инсайтов из данных в BigQuery становится все более интересным

На прошлой неделе Google на Next'18 объявил о новых доступных возможностях аналитики в BigQuery:

BigQuery ML - это набор операторов языка SQL, который позволяет использовать возможности методов машинного обучения. Помогает проводить более интеллектуальную аналитику, такую ​​как персонализация и оптимизация контента, прогнозирование продаж, создание сегментов клиентов и прочее прямо в BigQuery.

Clustered Tables - новая возможность создавать кластерные таблицы, что ускоряет производительность запросов, делает их дешевле и повышает эффективность. В кластерных таблицах строки с похожими ключами группируются вместе, поэтому BigQuery может более эффективно запрашивать данные и взимать плату только за те, которые сканируются, а не всю таблицу.

BigGuery GIS - позволяет делать геопространственный анализ при помощи инструмента визуализации BigQuery Geo Viz.

А также собственный коннектор для Google Sheets, новый пользовательский интерфейс BigQuery, возможность визуализации результатов SQL-запросов в один клик в Explorer Data Studio, новые возможности Google Sheets и многое другое.

via @BigQuery

Пример решения задачи прогнозирования спроса при помощи новой функциональности BigQuery ML на основе линейной регрессии с учетом внешних факторов. Использовался public dataset, поэтому решение доступно всем желающим. Вы можете попробовать разобраться в нем и применить для решения собственных задач.

via @BigQuery

Делюсь полезным каналом по работе с данными в Google Таблицах - @google_sheets. Автора канала пишут о Google Таблицах лучше чем Google. Вы найдете интересные кейсы и примеры решения задач, научитесь автоматизировать отчетность и более эффективно работать с данными в простом и популярном инструменте.

Напомню, недавно Google на NEXT'18 анонсировал новые возможности Google Таблиц:
- 5 миллионов ячеек в документе
- Фильтры в графиках и таблицах
- Новый функционал диаграмм и сводных таблиц
- Интеграция с BigQuery и другими сервисами

​​Еще одна порция полезных примеров SQL-запросов к данным Firebase в BigQuery по новой схеме

В этом видео (en) объясняют структуру обновленной схемы данных, а затем показывают несколько важных советов по работе с этими данными на примере игрового мобильного приложения:
- Как работать со вложенными полями
- Как посчитать корреляцию между параметрами
- Как узнать какие события предшествуют оплате

via @BigQuery

​​Макс Гапчук в своем блоге рассказал, как c помощью R автоматически импортировать в Google Analytics данные о расходах на рекламу. В статье приведен пример импорта затрат с Facebook Ads, но сам подход можно использовать для импорта любых данных.

Если вы не хотите использовать R для этой задачи — вот тоже хорошее решение, как автоматически загружать данные о расходах из Google Sheets в Google Analytics используя Apps Script.

via @webanalyst

​​11 чатов и каналов об инструментах аналитики:

@BigQuery - Google BigQuery
@WebAnalyst - Google Analytics
@googleappsscriptrc - AppsScript
@tableau_chat - Tableau
@PowerBIChannel - Power BI
@yandexmetrika - Яндекс.Метрика
@appmetrica_chat - AppMetrica
@clickhouse_ru - ClickHouse
@rlang_ru - Язык R
@pydata_chat - Язык Python
@google_spreadsheets_chat - GoogleSheets

via @BigQuery

​​Еще одна отличная визуализация пути пользователей сайта при помощи R и BigQuery с примером кода и описанием (en).

via @BigQuery

​​Новые возможности в Google Data Studio

Data Studio Explorer - совсем новый функционал для быстрой визуализации данных из любых источников, а также результатов SQL-запросов прямо в интерфейсе BigQuery. E-Nor подготовили инструкцию по использованию (en).

Напомню, недавно в Google Data Studio стало возможным объединение данных из разных источников.

via @BigQuery

​​Совсем недавно в BigQuery появилась возможность создавать Clustered tables - таблицы, которые можно разбивать на кластеры по значениям полей таблиц. Это позволяет, по аналогии с партиционированием, при обращении к данным обрабатывать только их часть в рамках выбранного кластера. Другими словами - позволяет быстрее и дешевле получить результат.

Стоимость обработки данных в BigQuery довольно низкая но, если планируете работать с большими данными постоянно, то подобная оптимизация поможет уменьшить затраты в будущем, иначе они могут расти в геометрической прогрессии.

via @BigQuery

​​Если при анализе A/B тестов вы руководствуетесь только калькуляторами, предварительно не исследуя распределение величины, то вы рискуете допустить серьезную ошибку в принятии решений. Виталий Черемисинов, руководитель отдела аналитики AIC, написал заметку о том, какие могут быть риски, если предварительно не изучать данные и не подбирать критерий, который будет релевантен особенностям данных в эксперименте.

via @webanalyst

​​Что такое закрытая воронка и как ее построить в BigQuery с примерами SQL-запросов рассказал Todd Kerpelman (en)

via @BigQuery

​​Отличная возможность прокачаться в аналитике

Недавно стартовал бесплатный практический Tableau марафон. Команда из DataYoga ежедневно публикует хороший материал для освоения навыков работы с данными в одном из лучших в мире инструментов визуализации: теория и практика, задания и решения, а также полезные ссылки для вдохновения.

via @BigQuery

​​Сергей Брыль в своем блоге поделился отличным решением (en) с примерами кода на R, которое поможет максимально точно прогнозировать LTV и отток клиентов, позволит качественно моделировать бизнес при минимальном количестве исторических данных.

via @BigQuery

OWOX выложили на Github скрипты для импорта данных в Google BigQuery из mysql, ftp, https, intercom. Написаны на Python для Google Cloud Functions. То есть отдельный сервер для запуска не нужен и проблем с ресурсами как у App Script нет. Все инструкции на русском языке.

via @BigQuery

​​Бывает, пользователь начинает свой путь на одной платформе, а завершает на другой. Пример (en) cross device аналитики при помощи Google BigQuery. Построение воронки с шаблонами SQL-запросов.

via @BigQuery

​​100 ссылок по игровой аналитике

Полезная информация по метрикам, аналитике привлечения пользователей, примерам сегментации, AB-тестам и многое другое.

via @BigQuery

​​Полезная видео-инструкция (en) о работе со вложенными полями в BigQuery. Поможет разобраться в структуре данных стандартного экспорта GA 360 и Firebase.

via @BigQuery

​​Google запустил «песочницу» для BigQuery

Вы можете протестировать BigQuery без кредитной карты, используя BigQuery sandbox

via @BigQuery