PRO Analytics by Analytics Tips

Зберігай пам’ятку, щоб не аналізувати всі сайти за одним шаблоном 📌

Хороша аналітика — це вміння зрозуміти, які дані справді важливі для конкретного бізнесу, як їх зібрати й де шукати точки росту 📊

Саме це детально розбираємо на курсі PRO ANALYTICS: від базових налаштувань у GA4 і GTM до роботи з сирими даними, BigQuery, Power BI та наскрізною аналітикою.

25+ годин практики, реальні задачі й системний маршрут для тих, хто хоче не просто “дивитися в аналітику”, а розуміти, що з нею робити.

Старт курсу — 1 червня 🚀

📌 Повна програма курсу: https://proanalytics.academy/uk/course/pro-analytics

Маєш питання про курс? Пиши в особисті 💬

#аналітика

Вебаналітик, якому довіряють складні проєкти, не просто відкриває GA4 і дивиться на цифри.

Він розуміє, як ці дані збираються, де можуть бути помилки, як налаштувати події через GTM, як об’єднати інформацію з різних систем у BigQuery і як перетворити все це на зрозумілий звіт у Power BI.

Саме до такого рівня ми ведемо студентів на курсі PRO ANALYTICS.

🧭 Це 10-тижневий маршрут від бази до практичних задач вебаналітика: з аналітикою лендингів, e-commerce, SaaS, SQL-запитами, дашбордами та наскрізною аналітикою.

У каруселі — твій шлях на курсі PRO ANALYTICS.

📅 Старт: 1 червня
📌 Повна програма курсу: https://proanalytics.academy/uk/course/pro-analytics?utm_source=facebook&utm_medium=social&utm_campaign=post&utm_content=pro-analytics-course-way

📩 Хочеш на курс або маєш питання? Пиши в директ — ми зафіксуємо твій запит і повернемося з деталями.

#вебаналітика #навчання #маркетинг #курс

Щоб постійно не перемикатися між десятками сервісів, дані з різних систем зазвичай зводять в одному місці — наприклад, у BigQuery.

Якщо ти вже працюєш з BigQuery, швидше за все постає питання: як автоматизувати цей збір даних без постійного написання і підтримки кастомних скриптів?

📊 Наша колега з proanalytics.team Поліна підготувала технічний гайд по двох нативних інструментах Google Cloud, які допомогають це зробити: Data Transfer та Datastream.

Хоча у статті детально розібрано налаштування на прикладі PostgreSQL, ці сервіси підтримують десятки інших джерел. На картинках до посту як раз можеш їх побачити ⬇️

📌 Читай повний розбір тут:
https://proanalytics.team/uk/blog/how-to-transfer-data-from-postgresql-to-bigquery-data-transfer-vs-datastream

#аналітика

У першій частині посібника ми розібрали фундамент SQL. Час переходити до складнішої бізнес-логіки.

Що всередині другої частини:

1. Чистка та трансформація даних: PARSE_DATE, COALESCE, CASE WHEN.
2. Атрибуція та рівні трафіку: як логіка GA4 переноситься в BigQuery.
3. Практика: будуємо звіт Traffic Acquisition в BigQuery.

📖 Читати нову частину посібника: https://proanalytics.academy/uk/blog/full-guide-to-sql-for-google-analytics-4-in-bigquery-from-basics-to-advanced-marketing-analytics-part-2

Тільки починаєш працювати з SQL?

Рекомендуємо прочитати першу частину. Там ми розібрали фундаментальні оператори, архітектуру експорту GA4, роботу з UNNEST, оптимізацію витрат, щоб не спалювати бюджет на запити та побудували перший звіт Pages and Screens.

👉 Наздогнати базу: https://proanalytics.academy/uk/blog/full-guide-to-sql-for-google-analytics-4-in-bigquery-from-basics-to-advanced-marketing-analytics-part-1

Хочеш ще більше практики?

Щоб побачити, як ці знання працюють у реальних задачах, зазирни у наші останні відео на YouTube:

📹 Як об’єднати дані CRM та GA4 у BigQuery: https://youtu.be/1ii4mmA5uzc?is=_BNxfPgFnMBXIHn7

📹 Як правильно збирати статистику за групами оголошень: https://youtu.be/fJBUvLT3UoQ?is=1zT-WJQ7-xQKJ220

📹 Як побудувати багатоканальні послідовності в BigQuery: https://youtu.be/LwFN64sIcQ0?is=AEKCka4R3N6MoaPl

Усі ці матеріали — частина курсу BigQuery for Marketing. Якщо вже орієнтуєшся в SQL та хочеш отримати велику базу шаблонів для маркетингової аналітики, то welcome на курс: https://proanalytics.academy/uk/course/bigquery-for-marketing

#аналітика