Dekart - аналитический инструмент с открытым исходным кодом для работы с геопространственными данными, поддерживает BigQuery в качестве источника данных.
Важно отметить, что пока поддерживается только запись данных (insert), но в скором времени должна появится еще и поддержка чтения (read) данных из BigQuery, что позволит обогащать данные перед их отправкой в другие системы.
Мало кто знает, но у Netflix можно запросить все свои личные данные и проанализировать свои предпочтения в потреблении контента. Пример такого анализа в BigQuery.
Записывайтесь на новый интенсив по Power BI с нуля до DAX от топовой школы Аналитики и данных IQBI и тренеров Microsoft.
На интенсиве вас обучат основам работы в Power BI, вместе с вами построят простой отчет о продажах в Power BI: - Подключимся к Excel, чтобы собирать данные в автоматическом режиме - Подключимся к файлам, находящимся в папке или на сайте - Объединим данные из разных источников - Построим отчет по аналитике продаж - Изучим меры и создадим таблицу дат - Превратим наш отчет в яркий дашборд и опубликуем его
Интенсив подойдет вам, если вы задумывались изучать Power BI и хотите начать с основ. Но он будет также полезен и тем, кто уже работает в Power BI - мы посвятили один из дней изучению языка DAX Mastering.
Power BI помогает аналитикам, маркетологам, руководителям, финансистам и менеджерам: - Упростить работу с Excel; - Сократить ручной труд по сбору и анализу данных; - Объединить данные из всех источников в одном окне; - Автоматизировать всю работу с любыми видами отчетов; - Спрогнозировать исходы управленческих решений.
После 4 часов практики, вы получите все необходимые навыки для начала самостоятельной работы в Power BI. Пройдя этот мини курс, вы получите свой первый сертификат от партнеров Microsoft.
🗓 Дата проведения: 24 и 25 февраля с 19:00 до 21:00 💻 Формат участия: Онлайн трансляция с преподавателем.
📍 Это не запись - вы сможете задать вопросы. Записывайтесь прямо сейчас. Количество мест ограниченно.
Простой способ заполнения пропущенных значений в таблице с помощью оконной функции LAST_VALUE. Аналогично можно реализовать и более сложные прогнозные алгоритмы.
Хорошая подсказка о работе с табличным партиционированием в Firebase/GA4/GA360. И как легко в диапазон запроса включить данные с нефинализированными таблицами.
Прямо сейчас можно посмотреть 24-часовой стрим докладов по аналитике от SuperWeek. Крутые и актуальные темы от лучших специалистов в мире бесплатно на YouTube:
Многие в качестве источника данных в R используют Google BigQuery, поэтому думаю многим этот пост так же будет полезен, хоть непосредственно R он и не посвящён.
Опубликовал на Хабре перевод статьи о том, как в BigQuery с помощью функции UNNEST разворачивать сложные, вложенные структуры данных.
В этой статье я расскажу о том, как использовать функцию UNNEST в Google BigQuery для анализа параметров событий и свойств пользователей, которые вы получаете вместе с данными Google Analytics.
Несколько полезных возможностей нового пользовательского интерфейса BigQuery: • дополнительные вкладки с запросами на одном экране (1), • разделение экрана для параллельного просмотра результатов (2), • больше рабочих зон для написания (3), просмотра результатов (4) и истории SQL-запросов (5), • подсказки для ввода названий датасетов и функций (6), • кнопка для сворачивания меню (7).
Как объединить общедоступные глобальные данные о погоде и данные Google Analytics в BigQuery, примеры SQL-запросов для Firebase (GA4) и Universal Analytics (GA 360).
Подробная инструкция по настройке импорта данных в BigQuery.
Разобрал сам процесс настройки выгрузки, а также то, как решить ошибки, при которых такая интеграция не всегда работает. Если у вас нет проекта в Google Cloud, описал процесс его создания. Инструкция доступна по ссылке https://bit.ly/2K69Mlh