Le Web Analytics consiste à mesurer l'utilisation des parcours web (sites web et applications mobiles) afin de faire des retours d'experience et de faciliter la prise de décision pour améliorer la performance. Pour atteindre cet objectif, plusieurs outils sont disponibles pour réaliser différents types de mesures : Mesure de la navigation Mesure du trafic des […]
Les tables Bigquery peuvent contenir des Petabytes de données (1PB = 1024 TB) et les requêtes peuvent donner un résultat en quelques secondes. Cela est possible grâce à la structure spécifique des tables qui sont "en relief". C'est à dire que ce n'est pas une simple table "à plat", la table BigQuery peut contenir d'autres […]
R permet de créer de nombreuses visualisations de données, tout en permettant une personnalisation avancée. Pour les analyses de parcours, il est souvent efficace de visualiser les données avec un sunburst (plutôt qu'un tableau de données ou un diagramme de sankey). Les avantages sont : Une lecture plus rapide des parcours principaux qui "sautent aux […]
Dans R, il est possible de faire des requetes SQL avec la librairie sqldf. Cette librairie utilise la bibiliothèque SQLite. Pour faire des conditions dans les requetes, il est necessaire d'utiliser CASE WHEN. La nomenclature est simple : - Commencer par CASE et terminer par END - Ensuite poser chaque condition avec WHEN, definir la […]
Pour importer un fichier excel dans R, il est possible d'utiliser la librairie readxl et la fonction read_excel(). Ainsi, les données sont importées dans un dataframe. Cela fonctionne autant pour les fichiers .xls et .xlsx Apres avoir installé et activé la librairie readxl : O peut appeler la fonction read_excel qui a comme parametre path […]
Pour manipuler les dataframes dans R, il peut être preferable de passer par du SQL. Car cela peut paraitre plus rapide et plus flexible. Ou bien parce que le langage SQL est mieux maitrisé que R. Un package R existe pour lancer des requetes SQL sur un dataframe via la bibliothèque SQLite. Ce package est […]
Dans Google Analytics, il est possible de créer facilement des segments de sequence. Nous allons voir comment reproduire la requête BigQuery correspondante. Nous allons prendre l'exemple d'une sequence avec "/page1/", puis "/page2/", puis "/page3/" (en acceptant qu'il ait pu y avoir d'autres pages entre chaque etape). La méthode pour créer la requête BigQuery correspondante est […]
Avec le langage SQL standard de BigQuery, il est possible d'utiliser la clause WITH. Ceci présente de nombreux avantages : Lecture du code SQL facilitée Process de Debugging plus facile et rapide (moins de code à tester/retravailler) Allegement du code SQL (pour les sous-requetes utilisées à de multiples reprises) La clause WITH permet simplement de […]
L'interface de BigQuery permet un export direct du résultat de la requête via le bouton "Download as CSV". Mais cet export direct n'est pas possible quand le fichier CSV à générer est trop gros. L'astuce est alors de passer par Google Cloud Storage (dans Google Cloud Platform) pour y exporter les multiples fichiers CSV nécessaires. […]
Avec Google Analytics Premium, il est possible d'enregistrer automatiquement les données dans BigQuery. Cela permet de faire des requêtes plus avancées à partir des hits bruts sans echantillonnage, ce qui n'est pas possible avec l'interface Google Analytics ou l'API de reporting. C'est aussi une étape incontournable pour importer les données dans un dataware ou un […]
