Книга «Google Analytics 4 и BigQuery» (2025)
РУБ.1 490
Перед вами продолжение популярной среди интернет-маркетологов и веб-аналитиков книги, единственного руководства в русскоязычном сообществе, которое дает полное и системное представление о Google Analytics 4.
Название: Google Analytics 4 и Google BigQuery
Дата выхода: 30 апреля 2025 года
Формат книги: электронный (.PDF)
Кол-во страниц: 681
Иллюстрации: есть (цветные)
Приватный доступ: есть
Новое электронное издание (в формате .PDF) посвящено работе с данными Google Analytics 4 в облачном хранилище Google BigQuery. Благодаря этому вы можете экспортировать все необработанные события из ресурсов GA4 в BigQuery, а затем выполнять к ним SQL-запросы, что дает ощутимые преимущества по сравнению с анализом данных в стандартных отчетах и Исследованиях Google Analytics 4.
Книга состоит из семи глав, включает 680 страниц, более 1000 скриншотов и свыше 100 разобранных примеров SQL-запросов. Кроме того, в ней собраны лучшие мировые практики от ведущих специалистов – те, с которыми я столкнулся во время работы над изданием и которые, на мой взгляд, будут полезны и вам.
Поскольку техническая литература сопровождается большим количеством кода, который просто так из книги скопировать невозможно (это неудобно), каждый из вас вместе с копией этого руководства по электронной почте получит отдельный доступ к приватной документации, где представлены все SQL-запросы, структурированные по главам и страницам. Там вы можете взять любой SQL-запрос и использовать его в своем проекте.
Описание
В течение пяти лет, опираясь на международный опыт других специалистов, практические приемы в своих проектах, а также решая нетривиальные задачи слушателей моих онлайн-курсов, я собрал достаточное количество материала по работе с данными Google Analytics 4 в Google BigQuery, который теперь можно структурно изложить в книге как вполне законченное произведение, начиная от самых простых и базовых тем (что такое Google BigQuery, как создать аккаунт в Google Cloud и подключить биллинг), и заканчивая оптимизацией запросов, объединением данных GA4 с другой информацией, визуализацией данных в Looker Studio, написанием собственных SQL-запросов и машинным обучением. Все это будет представлено на страницах моего нового электронного руководства!
Если вы помните, в 2020 году я сделал перевод одной из трех книг (на тот момент изданных в мире) по Google BigQuery. Именно с руководства Learning Google BigQuery Эрика (Eric Brown) и Харидаса (Haridass Thirukkumaran) началось мое обучение и знакомство с инструментом от Google.
Умение писать SQL-запросы - один из ключевых навыков при работе с базами данных. Он высоко ценится работодателями при трудоустройстве на позицию аналитика данных. А работа с экспортированными данными Google Analytics 4 (GA4) в Google BigQuery предоставляет множество преимуществ.
Вот некоторые из них:
- Масштабируемость и производительность. BigQuery способен обрабатывать огромные объемы данных с высокой скоростью, что позволяет быстро выполнять сложные запросы и анализировать большие наборы данных;
- Гибкость в анализе данных. С помощью SQL-запросов можно легко манипулировать данными, создавать сложные отчеты и визуализации, а также комбинировать данные из различных источников;
- Хранение данных в сыром виде. Экспортированные данные GA4 хранятся в BigQuery в своем первозданном виде, что позволяет пользователям проводить более глубокий и детализированный анализ, включая доступ к полям, которые могут быть недоступны в стандартных отчетах GA4;
- Интеграция с другими данными. BigQuery позволяет объединять данные из GA4 с данными из других источников (например, CRM-систем, платформ электронной коммерции, рекламными кабинетами и т.д.), что дает возможность получать более полное представление о поведении пользователей и эффективности рекламных кампаний;
- Автоматизация и планирование. Можно автоматизировать процессы извлечения и анализа данных, создавая расписания для регулярного выполнения запросов и отчетов;
- Использование машинного обучения. BigQuery поддерживает интеграцию с инструментами машинного обучения, что позволяет применять модели предсказательной аналитики и прогнозирования на основе данных GA4;
- Безопасность и контроль доступа. BigQuery предлагает расширенные возможности по управлению доступом и безопасности данных, что позволяет контролировать, кто может видеть и изменять данные.
- Анализ в реальном времени. BigQuery позволяет выполнять запросы к данным почти в реальном времени, что полезно для мониторинга пользовательского поведения и оперативного принятия решений;
- Поддержка различных форматов данных. BigQuery поддерживает множество форматов данных, что упрощает интеграцию с другими системами и инструментами анализа.
Краткое содержание электронной книги:
- Глава 1. Начало работы с Google BigQuery;
- Глава 2. Обзор Google BigQuery (интерфейс, настройки и т.д.);
- Глава 3. Пользователи, сеансы и события (параметры событий и свойства пользователей);
- Глава 4. Отслеживание страниц (просмотры, страницы входа, страницы выхода, путь пользователя);
- Глава 5. Электронная торговля (транзакции, доход, товары, налоги, возвраты, доставка и т.д.);
- Глава 6. Продвинутые запросы (когортный анализ, ассоциированные конверсии, построение маркетинговых моделей атрибуции, отслеживание основных показателей веб-сайта и устранение неполадок с помощью Google Analytics 4 и BigQuery, дорогостоящие ошибки при подключении BigQuery в Looker Studio, визуализация расходов Google Cloud, объединение данных Search Console и Google Analytics 4);
- Глава 7. Мировые практики SQL (подборка полезных SQL-запросов и передовых практик, собранных мной в процессе работы над книгой из различных авторитетных источников)ще BigQuery, чтобы иметь возможность гибко работать с «сырыми», необработанными данными, и связать информацию для построения сквозной аналитики посредством SQL-команд. Все примеры SQL будут доступны вам в электронном виде, их можно будет легко скопировать и изменить под свой проект.
