Channel: BigQuery Insights
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Недавно узнал, что в Renta появился еще один продукт — Javascript SDK для first-party трекинга с опцией server-side. Кажется, ребята решили часть проблем, которыми обладают GA, GTM SS и другие системы аналитики. Например:
- можно выбрать в каком data warehouse собирать данные и легко его переключить в настройках;
- сырые данные собираются сразу на нескольких уровнях: events и sessions, что позволяет избегать дополнительных ETL процессов;
- безопасная архитектура для server-side трекинга поднимается автоматически, без необходимости самостоятельно разворачивать и настраивать сервера.
- данные доступны в real-time и, что очень круто, их сразу же можно параллельно отправлять на любой кастомный вебхук (хоть перемапить их на другую систему аналитики, хоть сразу триггерить отправку email'а клиенту).
Выглядит очень просто в настройке (реально приятный UX) и мощно по функционалу: https://bit.ly/3Oym95L
via @WebAnalyst
- можно выбрать в каком data warehouse собирать данные и легко его переключить в настройках;
- сырые данные собираются сразу на нескольких уровнях: events и sessions, что позволяет избегать дополнительных ETL процессов;
- безопасная архитектура для server-side трекинга поднимается автоматически, без необходимости самостоятельно разворачивать и настраивать сервера.
- данные доступны в real-time и, что очень круто, их сразу же можно параллельно отправлять на любой кастомный вебхук (хоть перемапить их на другую систему аналитики, хоть сразу триггерить отправку email'а клиенту).
Выглядит очень просто в настройке (реально приятный UX) и мощно по функционалу: https://bit.ly/3Oym95L
via @WebAnalyst
Оптимизация затрат и скорости выполнения запросов в BigQuery с помощью партиционирования и кластеризации. Подробная инструкция с примерами SQL-запросов.
@BigQuery
@BigQuery
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Если вы регулярно пользуетесь экспортированными данными из GA4 в Google BigQuery, то вам наверняка приходилось решать кучу проблем с преобразованием данных в нужный формат, который пригоден для анализа и поиска инсайтов. Даже для банального извлечения значений из GET-параметров URL'ов (или вообще их удаления из URL'ов, как в частом случае с fbclid) нужно писать свою логику. Нашел классное open-source решение для работы с GA4 данными на базе инструмента DBT, которое как раз решает кучу подобных проблем: https://bit.ly/3BvPNot. Кстати, если вам есть чем улучшить это решение — не стесняйтесь делать свои pull requests.
Если вы никогда ранее не пользовались DBT, то можете пройти бесплатный базовый курс: https://bit.ly/3JqyDdD
via @WebAnalyst
Если вы никогда ранее не пользовались DBT, то можете пройти бесплатный базовый курс: https://bit.ly/3JqyDdD
via @WebAnalyst
Практичний кейс використання Looker, Google Maps API і BigQuery для пошуку оптимальної дистанції.
@BigQuery
@BigQuery
Editorial Links - Ccылки с Корпоративных Блогов Компаний и SaaS сервисов
💪 Як збільшити трафік на сайт за допомогою editorial посилань?
Editorial посилання - це посилання з сайтів реальних бізнесів, корпоративних блогів всесвітньо відомих SaaS сервісів.
Посилання за таких сайтів не продаються, їх отримують тільки завдяки збудованим відносинам.
Приклади сайтів: podium.com, monday.com, namecheap.com, envato.com, cloudways.com, avada.io.
На скріншоті один із сайтів, який просувається editorial посиланнями. За 10 місяців було проставлено 83 editorial посилання. Результат - зростання позицій за висококонкурентними запитами і трафіку по сторінках, що просуваються.
Відгуки: https://clutch.co/profile/admix-global-editorial-link-building#summary.
Замовте тестове посилання на сайті editorial.link
Також працюємо по White Label з агентствами на спеціальних умовах.
Віталій @Vitali_999 готовий відповісти на всі ваші питання.
💪 Як збільшити трафік на сайт за допомогою editorial посилань?
Editorial посилання - це посилання з сайтів реальних бізнесів, корпоративних блогів всесвітньо відомих SaaS сервісів.
Посилання за таких сайтів не продаються, їх отримують тільки завдяки збудованим відносинам.
Приклади сайтів: podium.com, monday.com, namecheap.com, envato.com, cloudways.com, avada.io.
На скріншоті один із сайтів, який просувається editorial посиланнями. За 10 місяців було проставлено 83 editorial посилання. Результат - зростання позицій за висококонкурентними запитами і трафіку по сторінках, що просуваються.
Відгуки: https://clutch.co/profile/admix-global-editorial-link-building#summary.
Замовте тестове посилання на сайті editorial.link
Також працюємо по White Label з агентствами на спеціальних умовах.
Віталій @Vitali_999 готовий відповісти на всі ваші питання.
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Пост про аналитику, но не про web, а про реальную жизнь. Недавно появилась такая новость от российского государственного информагенства: В ДНР обработано 56,85% протоколов, за вхождение в РФ проголосовали 94,75% жителей, сообщает глава ЦИК региона. А чуть позже — ЦИК Донецкой Народной Республики обработал 82% протоколов, за вхождение в состав России проголосовало 99,06% избирателей. Давайте посмотрим на эти числа чисто аналитически.
Допустим, всего жителей 1 миллион. Если обработано 56.85% протоколов, то это 1000000*0.5685 = 568500 жителей. Из них 94,75% проголосовали за вхождение в РФ, то есть 538654 человека. Значит, проголосовали против 568500 - 538654 = 29846 человек. Запомним это число, мы к нему еще вернемся.
Во второй новости сказано, что уже всего проголосовало 82%, то есть 1000000*0.82 = 820000 жителей, из которых 99,06%, то есть 820000*0.9906=812292 проголосовало за вхождение в состав России. То есть, в этот раз, людей, которые проголосовали против было 820000 - 812292 = 7708. Но ведь когда было обработано 56.85% протоколов, людей проголосовавших против было 29846, что сильно больше чем 7708, когда обработали уже 99.06%. Куда делись хотя бы те бюллетени, которые были посчитаны на первом этапе? Надеюсь, сами люди, голосовавшие против вхождения в РФ не пропали без вести, как эти данные. Не верите в эти расчеты? Повторите сами, выше я сделал активные ссылки на оригиналы публикаций.
Такая дельта в числах с большой долей вероятности говорит о том, что людям нагло ссут в глаза и в уши. А потом отправляют в другую страну убивать и умирать, чтобы захватывать чужие территории. Если вы поддерживаете действия властей РФ в войне с Украиной — навсегда отпишитесь от этого канала.
Допустим, всего жителей 1 миллион. Если обработано 56.85% протоколов, то это 1000000*0.5685 = 568500 жителей. Из них 94,75% проголосовали за вхождение в РФ, то есть 538654 человека. Значит, проголосовали против 568500 - 538654 = 29846 человек. Запомним это число, мы к нему еще вернемся.
Во второй новости сказано, что уже всего проголосовало 82%, то есть 1000000*0.82 = 820000 жителей, из которых 99,06%, то есть 820000*0.9906=812292 проголосовало за вхождение в состав России. То есть, в этот раз, людей, которые проголосовали против было 820000 - 812292 = 7708. Но ведь когда было обработано 56.85% протоколов, людей проголосовавших против было 29846, что сильно больше чем 7708, когда обработали уже 99.06%. Куда делись хотя бы те бюллетени, которые были посчитаны на первом этапе? Надеюсь, сами люди, голосовавшие против вхождения в РФ не пропали без вести, как эти данные. Не верите в эти расчеты? Повторите сами, выше я сделал активные ссылки на оригиналы публикаций.
Такая дельта в числах с большой долей вероятности говорит о том, что людям нагло ссут в глаза и в уши. А потом отправляют в другую страну убивать и умирать, чтобы захватывать чужие территории. Если вы поддерживаете действия властей РФ в войне с Украиной — навсегда отпишитесь от этого канала.
Приклад SQL-запиту, який дозволяє параметри івентів викристовувати як custom dimensions на рівні юзера або сесії.
@BigQuery
@BigQuery
How to calculate a percentage of total in BigQuery using SQL.
Compare the contribution of a row to the overall sum of all rows.
@BigQuery
Compare the contribution of a row to the overall sum of all rows.
@BigQuery
Forwarded from Beards Analytics (Andrii Osypov)
Google Data Studio rebranded to Looker Studio https://cloud.google.com/looker-studio
Forwarded from Beards Analytics (Andrii Osypov)
Друзі, залишилось три дні голосування за спікерів на конфі у Берліні. Хто ще цього не зробив підтримуйте Сашу будь ласочка.
https://ecommerceberlin.com/vote/154341
https://ecommerceberlin.com/vote/154341
Ecommerceberlin
Vote for the presentation %{presentation_title} #ecommberlin
Vote now! undefined undefined from %{cname2} may present on February, 23 in Berlin. Free tickets available!
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Як ви мабуть вже знаєте — в експортованих із #GA4 в Google BigQuery даних є такі поля, як:
-
via @WebAnalyst
-
traffic_source.source
- traffic_source.medium
- traffic_source.name
але проблема в тому, що ці дані доступні тільки на рівні користувача, при чому вони визначаються з першої його сесії. Якщо ж вам часто потрібно отримувати дані про джерела трафіку на рівні кожної окремої сесії — можете скористатись таким рішенням: https://bit.ly/3VCMKCAvia @WebAnalyst
GCP — BigQuery — Data Security
5 part blog discussion on the different security controls for Bigquery at Rest.
@BigQuery
5 part blog discussion on the different security controls for Bigquery at Rest.
@BigQuery
How to Create Remote Functions in BigQuery
The brief how-to on Remote Functions with BigQuery. Remote Functions are a powerful way to enable functionality beyond what is natively available in BigQuery.
+ Some Open-Source BigQuery functions.
@BigQuery
The brief how-to on Remote Functions with BigQuery. Remote Functions are a powerful way to enable functionality beyond what is natively available in BigQuery.
+ Some Open-Source BigQuery functions.
@BigQuery
BigQuery и другие аналитические хранилища в сочетании с современными BI инструментами перевернули работу с данными за последние годы. Возможность обрабатывать терабайты информации за секунды, интерактивные дашборды в DataStudio и PowerBI, сделали работу очень комфортной.
Однако если посмотреть глубже, можно увидеть - выиграли от этих изменений в основном профессионалы, владеющие SQL и Python и бизнес пользователи на руководящих позициях для которых разрабатываются дашборды.
А как быть с сотнями миллионов сотрудников, для которых главным инструментом анализа был и остается Microsoft Excel. Они в каком-то смысле, остались за бортом новых изменений. Это менеджеры по продажам, владельцы малого бизнеса, руководители небольших отделов. Освоить DataStudio у них нет времени. Все что им остается это экспортировать данные из отчетов в свой любимый Excel и продолжить работу там, но это не очень удобно, занимает время и есть ограничения по объему данных.
XLTable.com открывает пользователям Excel двери в современный стек данных.
Сегодня Excel по-прежнему самый популярный инструмент для работы с информацией в мире. А Сводная таблица, это то что используют миллионы пользователей каждый день.
Используя XLTable, вы сможете подключиться к таблицам в BigQuery напрямую из сводной таблицы, без предварительного экспорта данных на лист Excel.
Ваши пользователи смогут «играть» миллионами строк данных используя свой любимый инструмент и быстро получать необходимые результаты.
XLTable предлагает две недели бесплатного использования и помощь в настройке. Для начала работы необходимо перейти на сайт xltable.com и записаться на демонстрацию. Настройка сервиса для вас займет не более 15 минут.
Однако если посмотреть глубже, можно увидеть - выиграли от этих изменений в основном профессионалы, владеющие SQL и Python и бизнес пользователи на руководящих позициях для которых разрабатываются дашборды.
А как быть с сотнями миллионов сотрудников, для которых главным инструментом анализа был и остается Microsoft Excel. Они в каком-то смысле, остались за бортом новых изменений. Это менеджеры по продажам, владельцы малого бизнеса, руководители небольших отделов. Освоить DataStudio у них нет времени. Все что им остается это экспортировать данные из отчетов в свой любимый Excel и продолжить работу там, но это не очень удобно, занимает время и есть ограничения по объему данных.
XLTable.com открывает пользователям Excel двери в современный стек данных.
Сегодня Excel по-прежнему самый популярный инструмент для работы с информацией в мире. А Сводная таблица, это то что используют миллионы пользователей каждый день.
Используя XLTable, вы сможете подключиться к таблицам в BigQuery напрямую из сводной таблицы, без предварительного экспорта данных на лист Excel.
Ваши пользователи смогут «играть» миллионами строк данных используя свой любимый инструмент и быстро получать необходимые результаты.
XLTable предлагает две недели бесплатного использования и помощь в настройке. Для начала работы необходимо перейти на сайт xltable.com и записаться на демонстрацию. Настройка сервиса для вас займет не более 15 минут.
Forwarded from WebAnalytics (Діма Осіюк)
⚡️ Google закриває свій продукт для проведення експериментів і персоналізації — Optimize. Google Optimize і Optimize 360 стануть недоступними після 30 вересня 2023 року, тому варто забекапити всі свої історичні дані про експерименти до цієї дати. Також, Google натякає на те, що незабаром прямо в Google Analytics 4 може з'явитись новий функціонал для A/B тестування з новими функціями, які відповідають сучасним запитам. Цікаво, що Google повертається до такого ж продуктового рішення, як розробка функціоналу для A/B тестування прямо в інтерфейсі системи аналітики, як це було колись зроблено в Universal Analytics. Деталі: https://bit.ly/3QVUe1y
via @WebAnalyst
via @WebAnalyst
HTML Embed Code: