Как оценить влияние на трафик подключения платной рекламы (или любого другого события в прошлом)? Разбираем с помощью R и пакета CausalImpact в новой статье.
#статья
#статья
Все про аналитику от This is Data -
Влияют ли на трафик события из прошлого? Определяем при помощи R – This is Data
Как повлияло на трафик подключение платной рекламы (или любое другое событие в прошлом)? Определяем с помощью пакета CausalImpact для R
Осваиваем SQL на примере реальных данных электронной торговли интернет-магазина Google выложенных в BigQuery:
#статья
#статья
Все про аналитику от This is Data -
Осваиваем SQL на примере данных интернет-магазина Google – This is Data
Осваивать SQL мы будем на примере реальных данных электронной торговли магазина Google Merchandise Store, который продает товары под торговой маркой Google
Раньше я заглядывал в Метрику, чтобы поиграться с Вебвизором, но видимо теперь придется освоить ее на более продвинутом уровне. Для начала неплохо бы передать в Метрику Client ID пользователя, который присвоил ему счетчик Google Analytics.
#статья
#статья
Все про аналитику от This is Data -
Хардкодим Яндекс Метрику и передаем Google Client ID – This is Data
Для начала неплохо бы передать в Яндекс Метрику Client ID пользователя, который присвоил ему счетчик Google Analytics
Вторая часть статьи в которой мы продолжим осваивать SQL на примере данных электронной торговли интернет-магазина Google. Сегодня подробно про CASE и JOIN.
#статья
#статья
Все про аналитику от This is Data -
Осваиваем SQL на примере данных интернет-магазина Google. Ч.2 – This is Data
Сегодня я хотел бы рассказать о более продвинутых возможностях SQL, таких как функция проверки условий CASE и оператор соединения таблиц JOIN
Друзья, наверняка вы неоднократно слышали, что в Европейском союзе вступает в силу Генеральный регламент о защите персональных данных (GDPR).
Эти изменения коснутся и продуктов Google для веб-аналитики.
Чтобы соответствовать регламенту, вам необходимо проделать несколько манипуляций в аккаунте Google Analytics, а именно:
1) Указать, в течение какого времени будут храниться данные о пользователях и событиях.
2) Принять поправку в отношении обработки данных, а также назначить сотрудника, ответственного за их защищенность.
3) Далее, проверить, не передаются ли пользовательские данные в Google Analytics с помощью функции User ID.
4) А также проверить данные, которые вы импортируете в GA.
5) И напоследок, проследите, не попадают ли случайно идентификационные данные в URL и заголовки страниц.
И если попадают, настройте фильтры.
#опыт
Эти изменения коснутся и продуктов Google для веб-аналитики.
Чтобы соответствовать регламенту, вам необходимо проделать несколько манипуляций в аккаунте Google Analytics, а именно:
1) Указать, в течение какого времени будут храниться данные о пользователях и событиях.
2) Принять поправку в отношении обработки данных, а также назначить сотрудника, ответственного за их защищенность.
3) Далее, проверить, не передаются ли пользовательские данные в Google Analytics с помощью функции User ID.
4) А также проверить данные, которые вы импортируете в GA.
5) И напоследок, проследите, не попадают ли случайно идентификационные данные в URL и заголовки страниц.
И если попадают, настройте фильтры.
#опыт
Автоматизируем отчет с когортным анализом при помощи SQL-запроса к Google BigQuery и визуализируем в Data Studio.
#статья
#статья
Все про аналитику от This is Data -
Автоматизируем отчет с когортным анализом – This is Data
Автоматизируем отчет с когортным анализом при помощи SQL-запроса к Google BigQuery и визуализации в Data Studio.
Наша новая статья.
Знакомимся с функцией тренда, которая поможет сделать быстрый прогноз без дополнительных параметров.
#статья
Знакомимся с функцией тренда, которая поможет сделать быстрый прогноз без дополнительных параметров.
#статья
👍1
В одной из ранних статей мы разбирали что такое Client ID в Google Analytics, но не все знают, что и в Яндекс Метрике тоже есть ClientID.
#статья
#статья
Продолжаем тему прогнозирования. Теперь подробнее разберемся с терминологией и остановимся на одной из моделей временного ряда.
#статья
#статья
Все про аналитику от This is Data -
Прогнозирование продаж в Excel с учетом сезонности – This is Data
Ранее мы уже разобрали, что такое временной ряд и функция тренда. Теперь разберемся с терминологией и остановимся на одной из моделей временного ряда
Подробно разбираем долгожданный функционал появившийся в Data Studio и позволяющий объединять данные из разных источников в рамках одной визуализации.
#статья
#статья
Все про аналитику от This is Data -
Объединяем данные из нескольких источников в Google Data Studio – This is Data
В Data Studio наконец-то появился долгожданный функционал, позволяющий объединять данные из разных источников в рамках одной визуализации
Друзья!
С началом учебного года все запускают онлайн-курсы и блог This is Data решил не оставаться в стороне :)
Мы, с моим соавтором, систематизировали накопленный в нашей веб-аналитической практике опыт и рады представить вам курс «Digital-аналитика», который будет полезен людям, делающим первые шаги в аналитике, а также специалистам из смежных профессий, желающим прокачать свои навыки.
Контент курса построен таким образом, чтобы постепенно погрузить студента в занимательный мир анализа данных, то есть от простого к сложному:
1) В самом начале вы познакомитесь с основами функционирования веба и сайтов;
2) Затем узнаете об основных аналитических инструментах и научитесь их настраивать;
3) А в завершении курса вы сумеете создавать отчеты и дашборды, а также производить анализ и делать выводы.
По мере прохождения курса вы освоите такие инструменты как:
- Google Analytics;
- Яндекс Метрика;
- Google Tag Manager;
- Google Data Studio;
- Power BI.
А еще контент курса абсолютно бесплатен!
P.S. Так как объем программы достаточно большой, то курс будет выкладываться частями по мере верстки контента.
Пока что ловите первую часть.
С началом учебного года все запускают онлайн-курсы и блог This is Data решил не оставаться в стороне :)
Мы, с моим соавтором, систематизировали накопленный в нашей веб-аналитической практике опыт и рады представить вам курс «Digital-аналитика», который будет полезен людям, делающим первые шаги в аналитике, а также специалистам из смежных профессий, желающим прокачать свои навыки.
Контент курса построен таким образом, чтобы постепенно погрузить студента в занимательный мир анализа данных, то есть от простого к сложному:
1) В самом начале вы познакомитесь с основами функционирования веба и сайтов;
2) Затем узнаете об основных аналитических инструментах и научитесь их настраивать;
3) А в завершении курса вы сумеете создавать отчеты и дашборды, а также производить анализ и делать выводы.
По мере прохождения курса вы освоите такие инструменты как:
- Google Analytics;
- Яндекс Метрика;
- Google Tag Manager;
- Google Data Studio;
- Power BI.
А еще контент курса абсолютно бесплатен!
P.S. Так как объем программы достаточно большой, то курс будет выкладываться частями по мере верстки контента.
Пока что ловите первую часть.
Друзья! Хорошие новости 😉
Готов второй раздел онлайн-курса «Digital-аналитика для новичков», в котором мы расскажем о том, как настраивать сбор данных на сайте.
Раздел состоит из следующих уроков:
- Урок 1. Обзор Google Tag Manager
- Урок 2. Планирование системы сбора данных
- Урок 3. Установка кодов отслеживания
- Урок 4. Настройка событий и целей
- Урок 5. Дополнительные параметры и показатели в Google Analytics
- Урок 6. UTM-метки
А самой главной фишкой раздела является учебный проект, где вы сможете потренироваться в установке аналитических счетчиков и настройке событий.
Держите ссылку на первый урок.
Готов второй раздел онлайн-курса «Digital-аналитика для новичков», в котором мы расскажем о том, как настраивать сбор данных на сайте.
Раздел состоит из следующих уроков:
- Урок 1. Обзор Google Tag Manager
- Урок 2. Планирование системы сбора данных
- Урок 3. Установка кодов отслеживания
- Урок 4. Настройка событий и целей
- Урок 5. Дополнительные параметры и показатели в Google Analytics
- Урок 6. UTM-метки
А самой главной фишкой раздела является учебный проект, где вы сможете потренироваться в установке аналитических счетчиков и настройке событий.
Держите ссылку на первый урок.
А у нас готова третья часть онлайн-курса «Digital-аналитика для новичков», в которой мы расскажем о том, как импортировать и экспортировать данные.
Раздел состоит из следующих уроков:
- Урок 1. Импорт данных
- Урок 2. Импортируем данные в Google Analytics
- Урок 3. Импортируем данные в Яндекс.Метрику
- Урок 4. Экспорт данных из Google Analytics
По ходу изучения раздела вы научитесь импортировать в Google Analytics данные о расходах в рекламных системах, освоите загрузку оффлайн-конверсий в Яндекс.Метрику и легко сможете составить запрос к Core Reporting API для выгрузки данных.
К посту прикреплена ссылка на первый урок.
Раздел состоит из следующих уроков:
- Урок 1. Импорт данных
- Урок 2. Импортируем данные в Google Analytics
- Урок 3. Импортируем данные в Яндекс.Метрику
- Урок 4. Экспорт данных из Google Analytics
По ходу изучения раздела вы научитесь импортировать в Google Analytics данные о расходах в рекламных системах, освоите загрузку оффлайн-конверсий в Яндекс.Метрику и легко сможете составить запрос к Core Reporting API для выгрузки данных.
К посту прикреплена ссылка на первый урок.
Все про аналитику от This is Data -
Импорт данных - Все про аналитику от This is Data
Зачем нужен импорт данных? В предыдущем разделе мы с тобой полностью настроили сбор всей необходимой информации о посетителях сайта. Теперь же давай поговорим об импорте данных. Зачем вообще нужен импорт и что это такое? Как ты помнишь, данные в аналитический…
Пусть и с отставанием от графика, готова, пожалуй, самая творческая часть онлайн-курса «Digital-аналитика для новичков», в которой пойдет речь о способах визуализации данных.
Доступны следующие уроки:
Урок 1. Специальные отчеты Google Analytics
Урок 2. Создание отчета в Google Sheets
Урок 3. Создание дашборда в Google Data Studio
Урок 4. Создание отчета в Microsoft Power BI
В процессе изучения, вы освоите наиболее популярные инструменты визуализации.
Сможете самостоятельно создавать кастомные отчеты в GA и Google Sheets.
Научитесь делать красивые дашборды в Data Studio.
А на закуску, оцените всю мощь Power BI.
К посту прикреплена ссылка на первый урок.
Доступны следующие уроки:
Урок 1. Специальные отчеты Google Analytics
Урок 2. Создание отчета в Google Sheets
Урок 3. Создание дашборда в Google Data Studio
Урок 4. Создание отчета в Microsoft Power BI
В процессе изучения, вы освоите наиболее популярные инструменты визуализации.
Сможете самостоятельно создавать кастомные отчеты в GA и Google Sheets.
Научитесь делать красивые дашборды в Data Studio.
А на закуску, оцените всю мощь Power BI.
К посту прикреплена ссылка на первый урок.
Все про аналитику от This is Data -
Специальные отчеты Google Analytics - Все про аналитику от This is Data
Ранее мы разобрались с тем, что такое digital-аналитика, научились настраивать сбор данных и производить их импорт и экспорт. Теперь самое время переходить к этапу визуализации данных, а начать предлагаю с кастомных отчетов Google Analytics. Но вначале давай…
Ура! 🎉
Готов последний раздел онлайн-курса для новичков "Digital-аналитика".
В котором вы познакомитесь со следующими темами:
Урок 1. Самые полезные формулы Excel
Урок 2. Анализ рекламных кампаний
Урок 3. Когортный анализ. Retention rate
Урок 4. Прогнозирование. Функция тренда
В процессе изучения, вы научитесь применять наиболее часто используемые формулы Excel.
Сделаете простейший анализ рекламных кампаний.
А также немного погрузитесь в математическую статистику и прогнозирование.
К посту прикреплена ссылка на первый урок.
P.S. Спасибо всем кто проходил, проходит или будет проходить курс 😉
Готов последний раздел онлайн-курса для новичков "Digital-аналитика".
В котором вы познакомитесь со следующими темами:
Урок 1. Самые полезные формулы Excel
Урок 2. Анализ рекламных кампаний
Урок 3. Когортный анализ. Retention rate
Урок 4. Прогнозирование. Функция тренда
В процессе изучения, вы научитесь применять наиболее часто используемые формулы Excel.
Сделаете простейший анализ рекламных кампаний.
А также немного погрузитесь в математическую статистику и прогнозирование.
К посту прикреплена ссылка на первый урок.
P.S. Спасибо всем кто проходил, проходит или будет проходить курс 😉
Все про аналитику от This is Data -
Самые полезные формулы Excel - Все про аналитику от This is Data
MS Excel — универсальный инструмент, для работы с таблицами, который позволяет быстро осуществлять различные экономико-статистические расчеты, использовать графические инструменты и много-много других функций. Наверняка, 99% (если не все 100%) из вас знакомы…
Прошло уже больше года с того момента, когда я написал последний пост в блог. Это надо исправлять!
Пока проба пера... А в ближайших планах еще несколько статей на тему SQL и JavaScript в жизни аналитика.
#статья
Пока проба пера... А в ближайших планах еще несколько статей на тему SQL и JavaScript в жизни аналитика.
#статья
Все про аналитику от This is Data -
Как правильно вычислить среднее значение – This is Data
Среднее значение – это достаточно коварное понятие, часто вводящее в заблуждение обычного, неискушенного в математической статистике, человека
Теперь по понедельникам буду публиковать подборку из наиболее интересных статей попавшихся мне на глаза за предыдущую неделю.
Начать хотелось бы со статьи Виталия Черемисинова "Когда деньги — это основная метрика в А/Б-тесте", в которой Вит рассуждает на тему правильной оценки среднего чека для двух ненормально распределенных выборок.
В статье "Аналитика мобильных приложений: прогнозируем LTV пользователя" поднимается тема правильного расчета LTV, а также его прогнозирования на основе удержания, накопительного ARPU и при помощи бесплатного инструмента предиктивной аналитики myTracker.
Как вы наверное уже слышали, в MS SQL Server 2016 появилась возможность запускать скрипты на R (а в 2017 версии даже на Python). И теперь прямо на стороне SQL Server можно организовать полноценное решение по автоматическому сбору данных из любых источников, об одном из способов рассказывает статья "Как в Microsoft SQL Server получать данные из Google Analytics при помощи R".
Достаточно интересная статья "BI: 6 трендов в сфере бизнес-аналитики", повествующая об истории развития Business Intelligence систем и о том, каким станет BI в ближайшие годы.
#дайджест
Начать хотелось бы со статьи Виталия Черемисинова "Когда деньги — это основная метрика в А/Б-тесте", в которой Вит рассуждает на тему правильной оценки среднего чека для двух ненормально распределенных выборок.
В статье "Аналитика мобильных приложений: прогнозируем LTV пользователя" поднимается тема правильного расчета LTV, а также его прогнозирования на основе удержания, накопительного ARPU и при помощи бесплатного инструмента предиктивной аналитики myTracker.
Как вы наверное уже слышали, в MS SQL Server 2016 появилась возможность запускать скрипты на R (а в 2017 версии даже на Python). И теперь прямо на стороне SQL Server можно организовать полноценное решение по автоматическому сбору данных из любых источников, об одном из способов рассказывает статья "Как в Microsoft SQL Server получать данные из Google Analytics при помощи R".
Достаточно интересная статья "BI: 6 трендов в сфере бизнес-аналитики", повествующая об истории развития Business Intelligence систем и о том, каким станет BI в ближайшие годы.
#дайджест
Подборка годных статей за прошедшую неделю.
На VC вышел материал под названием "Исследование рынка аналитиков", рассказывающий о том, сколько зарабатывают аналитики, какие задачи решают и ради чего готовы сменить работу.
А по запросу, можно получить дополнительную информацию о руководителях и высокооплачиваемых аналитиках.
Рекомендую статью "Что такое искусственный интеллект", опубликованную в журнале "Код". В статье доступным языком и на понятных примерах разбирается такая сложная тема, как машинное обучение и нейросети.
Статья "Как учатся нейронки" продолжает тему искусственного интеллекта, пошагово разбирая процесс обучения примитивной нейросети и разбивая все наши иллюзии относительно ИИ.
В статье "Угадай меня, если сможешь: прогнозирование рейтинга фильма до его выхода", на основе датасета с данными о 45 тысячах фильмов, разбирается способ прогнозирования того как будет воспринят фильм публикой. Использованный в статье код Python выложен на GitHub.
#дайджест
На VC вышел материал под названием "Исследование рынка аналитиков", рассказывающий о том, сколько зарабатывают аналитики, какие задачи решают и ради чего готовы сменить работу.
А по запросу, можно получить дополнительную информацию о руководителях и высокооплачиваемых аналитиках.
Рекомендую статью "Что такое искусственный интеллект", опубликованную в журнале "Код". В статье доступным языком и на понятных примерах разбирается такая сложная тема, как машинное обучение и нейросети.
Статья "Как учатся нейронки" продолжает тему искусственного интеллекта, пошагово разбирая процесс обучения примитивной нейросети и разбивая все наши иллюзии относительно ИИ.
В статье "Угадай меня, если сможешь: прогнозирование рейтинга фильма до его выхода", на основе датасета с данными о 45 тысячах фильмов, разбирается способ прогнозирования того как будет воспринят фильм публикой. Использованный в статье код Python выложен на GitHub.
#дайджест
Дайджест полезного и интересного за прошедшую неделю.
Статья "Тренды продуктовой аналитики нового времени" рассказывает о трендах в привязке к работе мобильных приложений и сервисов. В статье затронуты такие темы как: настраиваемый сбор данных, ускорение обратной связи и предиктивная аналитика, а также автоматизация обратной связи.
Любая аналитика начинается с корректно настроенного сбора данных, думаю, что не лишним будет повторить азы описанные ниже.
Основной мыслью статьи "Грамотные UTM-метки для сквозной аналитики" является идея о том, что правильно настроенные UTM-метки - очень важный шаг к автоматизации аналитики и удешевлению работы с ней.
В статье "Топ-8 полезных фильтров Google Analytics" рассматриваются основные настройки фильтров, позволяющие привести данные к удобному для анализа виду.
В материале "Пользовательские параметры в Google Analytics, которые не раз нас спасали" рассказывается об основных Custom Dimensions, которые используют аналитики Adventum на многих проектах и процессе их настройки.
В статье "Настраиваем динамический ремаркетинг в GTM без программиста" говорится о том, как настроить передачу данных в практически любую ремаркетинговую систему, имея под рукой только Google Tag Manager.
#дайджест
Статья "Тренды продуктовой аналитики нового времени" рассказывает о трендах в привязке к работе мобильных приложений и сервисов. В статье затронуты такие темы как: настраиваемый сбор данных, ускорение обратной связи и предиктивная аналитика, а также автоматизация обратной связи.
Любая аналитика начинается с корректно настроенного сбора данных, думаю, что не лишним будет повторить азы описанные ниже.
Основной мыслью статьи "Грамотные UTM-метки для сквозной аналитики" является идея о том, что правильно настроенные UTM-метки - очень важный шаг к автоматизации аналитики и удешевлению работы с ней.
В статье "Топ-8 полезных фильтров Google Analytics" рассматриваются основные настройки фильтров, позволяющие привести данные к удобному для анализа виду.
В материале "Пользовательские параметры в Google Analytics, которые не раз нас спасали" рассказывается об основных Custom Dimensions, которые используют аналитики Adventum на многих проектах и процессе их настройки.
В статье "Настраиваем динамический ремаркетинг в GTM без программиста" говорится о том, как настроить передачу данных в практически любую ремаркетинговую систему, имея под рукой только Google Tag Manager.
#дайджест