[Предзаказ] Книга "GA4&BigQuery" (.pdf)

Описание

В течение четырех 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 уже весной 2025 года!

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 (будет изменено):

• Связь Google Analytics 4 с Google BigQuery
• Схема данных Google Analytics 4 в Google BigQuery
• Изменение срока действия таблиц в Google BigQuery
• Пример набора данных BigQuery для Google Analytics 4
• Выполнение запросов нескольких таблиц GA4 events_ с _TABLE_SUFFIX
• Дорогостоящая ошибка при подключении GA4 - BigQuery к Looker Studio (Data Studio)
• GA4SQL - ваш помощник при построении SQL-запросов Google Analytics 4 в BigQuery
• События улучшенной статистики GA4
• Расчет сеансов
• Объединение ежедневного экспорта и потоковой передачи данных
• Товарная воронка
• Расшифровка поля event_timestamp в Google BigQuery
• Общий размер набора данных
• Дней с последнего сеанса
• Доступ к пользовательским отчетам Google Analytics 4 из Google BigQuery
• Построение стандартных отчетов по источникам трафика, событиям, монетизации, страницам
• Работа с событиями
• Работа с параметрами событий
• Работа со свойствами пользователей
• Работа с данными электронной торговли
• Работа с товарами (items)
• Пожизненная ценность клиента (LTV)
• Когортный анализ на данных Google Analytics 4
• Ассоциированные конверсии Google Analytics 4

Научитесь выгружать статистику вашего счетчика в облачное хранилище 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.