섹션2 강의들이 하얀 화면만 나오고 영상이 보이지 않아요.

안녕하세요, 티스토리에 구매 완료 작성글을 만든 후 gtm에서 디버깅을 해보려고 하는데 티스토리 미리보기에 들어가면 제가 쓴 작성글이 안보입니다! 혹시 몰라서 게시물을 비공개-->공개로 설정도 변경해봤는데 여전히 글이 안 나와서 확실히 설치가 된 건 지 알고 싶은데 방법이 있을까요? 

안녕하세요 강사님의 디지털마케팅에 대한 강의를 듣고 공부하며 디지털 마케팅을 시작해보려는 사람인데요.마케터를 위한 즐겨찾기/북마크에 대한 구글 sheet를 정리하여 공유 해주신 거 같은데, 해당 sheet에 대한 공유해주신 링크 부분을 확인하지 못하여 문의 드립니다. 강의 영상에 나와있는 링크 자체를 수동으로 입력을 해야하는 것인지, 아니면 별도로 공유를 해주셨는데 제가 찾지 못하는 것인지에 대해 문의 드리고자 합니다. 확인 후 말씀 한 번 주시면 감사드리겠습니다.

안녕하세요 카일스쿨님!BigQuery 기초편부터 활용편까지 유익하게 수강 중인 학생입니다 🙂 BigQuery 활용편 18강 "연결된 시트에서 매개 변수 사용하기" 부분에서 질문이 있습니다!스샷 왼쪽(강의창)에서 선택하신 데이터 범위가 오른쪽(제 구글 시트 창)의 어떤 셀에 해당하는지제가 잘 이해하지 못해서, 혹시 알려주실 수 있을까요~?기술적인 내용이라 여쭤보기 민망하고 죄송스럽지만 가장 정확하게 답을 얻을 수 있을 것 같아 질문드립니다! 추신__ 에어팟 맥스처럼 귀에 챠악 감기는 강의 항상 감사합니당

-- Weekly 리텐션 -- 핵심 : event_date => event_week으로 변경하면 됨 -- 2024-06-30(일) => 2024년 26주차. 2024-06-24(월)도 같은 26주차 -- 데이터를 전처리(가공)하기 위해서 WEEK 함수를 사용할 수도 있고, DATE_TRUNC(일자, 자를 기준) -- DATE_TRUNC : 2024-06-30 => 2024-06-24 -- WEEK : 26. 2024년 26주차! 주차 별 date를 직관적으로 알기 어렵다고 생각하는 편(개인 생각) -- (깨알 지식) WEEK vs ISO_WEEK -- 주 번호를 계산할 때 사용할 수 있는 함수 -- WEEK : 일요일이 주의 첫 날로 간주. 1월 1일이 속한 주가 1주차 -- ISO_WEEK : 월요일이 주의 첫 날로 간주. ISO 8601 국제 표준에 따라 정의. 목요일이 속한 주를 기준으로 주 번호를 지정 -- 목요일이 속하면 그 주의 4일 이상이 포함되기 때문 -- 연도의 첫 목요일이 있는 주부터 1주차 -- 2022년 1월 1일(토요일) WEEK : 2022년 1주차. ISO_WEEK 2021년 52주차. -- 첫 목요일은 2022-01-06. 2022-01-03~2022-01-09가 2022년 1주차 WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, user_pseudo_id, event_name, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-11-03" ), first_week_and_diff AS ( SELECT *, -- DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) AS diff_of_day DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM ( SELECT # 일자별로 중복 제거 DISTINCT user_pseudo_id, -- DATE_TRUNC DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) ), user_counts AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_week_and_diff GROUP BY diff_of_week ) SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt), 2) AS retention_rate FROM ( SELECT diff_of_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week ASC) AS first_week_user_cnt FROM user_counts ) -- SELECT -- diff_of_week, -- COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt -- FROM first_week_and_diff -- GROUP BY diff_of_week -- ORDER BY diff_of_week # Monthly 리텐션 쿼리 작성해보기!지금 코드가 각 diff_week마다 남은 유저들을 전체 유저로 나눠서 아 몇주차쯤 되면 얼마나 남아있는지를 계산한 거 같은데 생각해보니까 예를들어 지금 기간이 11월 3일까진데 한 10월 중순에 들어온 유저 같은 경우엔 diff_week가 한 3 이상인 부분부턴 아예 데이터가 없는거 아닌가요? 데이터가 11월 3일까지 밖에 없으니까요분모로 사용하는 diff_week=0인 지점에서의 값은 그런 경우들까지 전부 포함된거고 그걸 그대로 모든 retention week마다 분모로 사용하면 위 예시 같은 경우 10월 중순 user들은 한 3주차쯤엔 전부 이탈하는 것 처럼 집계되는거 아닌가요? 그 경우 diff_week가 커질수록 실제 리텐션 보다 과소평가 되는게 아닌가 하는 의문점이 들어 문의 남깁니다

WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, user_pseudo_id, event_name, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2023-08-03" ), first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS weeks_after_first_week FROM ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) ), user_counts AS ( SELECT first_week, weeks_after_first_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS active_users FROM first_week_and_diff GROUP BY first_week, weeks_after_first_week ) SELECT *, ROUND(SAFE_DIVIDE(active_users, cohort_users), 2) AS retention_rate FROM ( SELECT first_week, weeks_after_first_week, active_users, FIRST_VALUE(active_users) OVER(PARTITION BY first_week ORDER BY weeks_after_first_week ASC) AS cohort_users FROM user_counts ) ORDER BY first_week, weeks_after_first_week 수업때 사용했던 코드인데 제가 처음엔 지금 하고 있는 코호트 분석은 first_week(가입주) 마다 각자 시간이 흐르면서(기준은 week) 리텐션이 어떻게 바뀌는지를 보는 것 이라고 이해했었습니다 그래서 예를들어 첫 달 부터 확 떨어지면 이거 온보딩에 문제가 있는거 아닌가? 라는 문제정의를 하는 식의 생각을 할 수있다... 라고 이해하고 있었는데 다시 보니까지금처럼 base에 날짜 조건을 필터링 하고 시작하면 min(event_date)를 걸어도 그게 실제 첫 가입일이 아닐 수 있는거 아닌가요? 예를들어 필터링 조건 이전인 2022년 7월에 가입을 한 사람이 2022년 10월에 다시 돌아왔다고 치면 이 경우 2022년 10월 가입 user로 집계되는거지 않나요? 그럼 본래 보려던 거랑 결이 달라지는게 아닌가 싶어서요          

안녕하세요. 빅쿼리에서 테이블 생성을 하려고 했으나 계속 실패하여 문의 남깁니다. 파싱 문제가 있는 것 같고, 결제 수단 등록 같은 어드민 문제는 아닌 것 같습니다. 윈도우이고 반디집으로 압축 해제한 뒤 파일 업로드했고 아래와같이 파일 형식도 지정했는데 못 읽는 이유가 있을까요? 감사합니다.오류 메시지: 테이블을 만들 수 없음: Error while reading data, error message: The Apache Orc library failed to parse file metadata from file tail with error: Not an ORC file File: bigstore/bigquery-prod-upload-us/prod-scotty-455134432611-bde32926-0829-41cc-80fa-43f553dc0a93  

안녕하세요, 광고 마케팅 공부하고 있는 학생입니다. 디지털 마케팅 매체별 설명 부분에서 광고 입찰가 라는 개념이 많이 나오는데요. 말그대로 광고 지면 자리를 두고 경매하는 것이라고 생각하면 될까요?만약 광고 입찰가를 너무 낮게 책정한다면 광고 게재 경쟁에서 밀려 아예 광고가 노출되지 않을 수도 있나요? 이 경우 실제 광고비 결제는 이루어지지 않는 것일까요? 그렇다면 적정 광고 입찰가는 어떤 기준으로 책정하는지, 경쟁사의 입찰가 혹은 평균 입찰가를 확인할 수 있는 방법이 있는지 궁금합니다.혼자 meta 광고를 연습해보며 1일 광고비만 정해서 집행해본 적은 있는데 광고 입찰가라는 게 실무에서 어떻게 책정되는지 상상이 잘 안되어 여쭙습니다.

구글 애즈 동영상 광고에서 광고 형식이 인스트림이나 인피드 광고는 과금 방식이 CPV인데,입찰 전략은 타겟 CPM이더라고요.만약 타겟 CPM을 1,000원으로 잡으면 1,000회 노출당 1,000원이 나간다는 의미인데,과금 방식은 CPV라고 해서 그럼 예산은 어디서 빠져나가는지,이 둘의 의미와 차이가 헷갈립니다.

잠재고객이랑 콘텐츠(주제,게재위치,키워드) 제외 설정을 하려고하는데 광고세팅중에는 안보이던데 세팅과정에서는 설정을 못하는건가요?만약 못하면 어디서 하는건가요?

구글애즈 검색광고 입찰 전략을 찾아보니,향상된 CPC 입찰 전략은 현재 대부분의 계정에서 사라진 것으로 보입니다.그렇다면 수동 CPC 입찰 전략도 함께 사라진 것인지,현재는 클릭수 최대화 입찰 전략만 남아 있는 상태인지 궁금합니다.또 혹시 전화수 최대화, 전환가치 극대화,클릭수 최대화가 전환,전환가치,클릭수에서 비용한도를 체크안했을 때 자동으로 되는건가요?

SELECT user_id , event_date , event_name , event_timestamp , user_pseudo_id , MAX(IF(par.key='firebase_screen', par.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen , MAX(IF(par.key='food_id', par.value.int_value, NULL)) AS food_id , MAX(IF(par.key='session_id', par.value.string_value, NULL)) AS session_id FROM `advanced.app_logs` CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS par WHERE event_date = '2022-08-01' GROUP BY ALL LIMIT 100; app_logs 피벗하는 문제인데 food_id가 null 밖에 없는 건 아니지만 보여주신 화면과 그 값이 많이 상이한 거 같아서요.. 이유가 뭔지를 알 수 있을까요 ㅜㅜ

스프레드시트에서 utm를 설정한 후 사이트에 들어갔는데 ga에 실시간으로 이벤트에 안뜨네요게시하고 제출까지 한 상태입니다.

ga4 버튼클릭태그 설치할 때 클릭트리거유형에서링크만, 모든요소 이렇게 두개가 있던데 링크만을 설정했을 때는 미리보기에서 작동을 안하고 모든요소를 선택했을 때만 작동하던데 왜 그런가요?그리고 이 두 설정차이가 궁금합니다

공유해주신 https://abit.ly/mqOqao을 입력했는데 오류가 발생하고 열리지 않아요

구글 시트 링크가 혹시 잘못되었을까요? 알려주신 링크를 입력하였는데 시트가 안나옵니다.

안녕하세요 데이터분석가로 근무하고 있는 수강생입니다.array 등과 같은 기능이 저는 다소 생소한데 자주 쓰는 문법인지 궁금합니다ㅣ

스프레드시트는 혼자 쓸 수도 있지만, 협업과 공유가 핵심인것 같습니다.혹시 팀이나 조직 단위에서 시트를 관리하실 때 도움이 되는 운영 노하우나 베스트 프랙티스가 있을까요?기능 설명 외에도, 실제 업무에서 시트를 체계적으로 관리하는 방법이 궁금해져서 혹시 해주실 말씀이 있으신지 문의드립니다.

카일스쿨님 매번 친절한 답변 감사드립니다 정말 많이 배웁니다!!🙇N day 리텐션 쿼리에 관한 질문이 3가지 있습니다. 1. 맨 처음에 base 테이블 만들 때 DISTINCT를 왜 써야하는 건지 궁금합니다.(B방법 기준) first_date_and_diff 임시테이블을 만들 때 DISTINCT를 쓰는 것은, '동일 유저가 하루에 여러번 접속한 것을 중복 제거하기 위해' 사용하는 것으로 이해했습니다.그런데 맨 처음에 base 테이블은 timestamp 컬럼이 있는데 어떻게 중복이 있을 수 있는 건지 헷갈립니다. 완전히 동일한 마이크로초에 여러번의 행동 로그가 기록될 수 있는 건지, 아니면 전산오류로 로그가 중복 기록이 될 수 있다는 건지,, 이해가 잘 안 됩니다😢2. 강의에서 보여주신 결과 테이블(diff_of_day | user_cnt)은 교안 330p와 다른 것이라고 이해했는데, 제가 이해한 것이 맞는지 확인 부탁드립니다!a) 강의 결과 테이블: 유저마다 시작일은 다를 수 있지만, 어쨌든 궁금한 건 각 유저들이 첫 접속 이후에 계속 쓰는지가 궁금한 것 → 가입일 코호트별로 그룹화하지 않아도 그자체로 의미가 있음b) 교안 330p 테이블: 강의 결과에서 한 단계 더 나아가서, 가입일에 따라 리텐션 추이에 차이가 있는지 더 쪼개보는 것c) 만약 교안 330p 테이블처럼 결과를 출력하고 싶으면, COUNT 집계할 때 GROUP BY와 SELECT에 first_date만 추가로 넣어주면 된다. (아래 쿼리 및 사진 참고)-- a) 강의 결과 SELECT diff_of_day, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_date_and_diff GROUP BY diff_of_day ORDER BY diff_of_day -- c) 교안처럼 출력하고 싶을 경우 SELECT first_date, diff_of_day, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_date_and_diff GROUP BY first_date, diff_of_day ORDER BY first_date, diff_of_day 3. Weekly 리텐션 파트에서 설명해주신 WEEK 함수는 어떻게 쓰는 걸까요?아래 쿼리처럼 썼더니 WEEK 함수가 없다고 오류가 나던데, EXTRACT를 말씀하시려던 걸까요? EXTRACT는 제대로 나오는 거 같긴 합니다..! SELECT user_pseudo_id, event_name, event_date, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week, EXTRACT(WEEK FROM event_date) AS event_week2, WEEK(event_date) AS event_week3 FROM( SELECT DISTINCT -- event_timestamp 기반으로 중복 제거 user_id, event_name, -- event_date, -- Firebase의 형태(ex. '20220813')와 다르니까, 아래처럼 직접 추출 DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-11-03") 항상 감사드립니다!! 완강까지 달려보겠습니다!

윈도우 함수 연습문제 6번 질문입니다.카일스쿨님 쿼리와 다른 건 다 동일하게 작성했었는데, OVER() 안에 order by를 모르고 깜빡했었습니다.그런데도 결과가 정답(moving_avg2)과 같게 정상 출력이 되었습니다. (QUALIFY로 검증해봤는데 moving_avg와 전부 같다고 나오더라구요)원래 ORDER BY를 안 써줘도 프레임 설정이 자동으로 가능한 걸까요? ORDER BY에도 기본값 같은 게 있는지 궁금합니다.-- 윗부분은 생략 SELECT date, number_of_orders, AVG(num2) OVER(ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg, AVG(num2) OVER(ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg2 FROM filled_data -- QUALIFY moving_avg != moving_avg2 ORDER BY date