Google Analytics 4、Firebaseデータの形式でのアプリログ分析を行います。 配列、ウィンドウ関数、ファネル、リテンション、Google Sheetsなど、実務で使用する際に役立つ内容を盛り込みました。
受講生 731名
難易度 中級以上
受講期間 無制限
学習した受講者のレビュー
5.0
흰임금펭귄
*𝓑𝓮𝓼𝓽 𝓢𝓠𝓛 𝓒𝓸𝓾𝓻𝓼𝓮 𝓸𝓷 𝓘𝓷𝓯𝓵𝓮𝓪𝓻4 基礎編の受講評の方はご存知でしょうが本当に本当にsql活用者に良い講義です🥺ྀི個人的にインフラナンバーワン～ 価格が倍増しても聞く講義 アナリストではなく、ポジションで他人が組んだSQLを、次第に活用して野生のクエリーに成長した方々にはいらないでしょうか？そうした過去の私に川のひとつだけをオススメしたらすぐにカイルスクール... 本人の会社でビッグクエリを活用する！ （ビッグクエリ活用法まで詳しく教えてください） すべて組み立てたクエリで条件だけ少し修正して回すことはできますが、一人で絞るとできません！ どのように絞ったのにこれがどのように精製過程を経るのか分からない！ お待ちしました。 では次の方が出るまで息をつくためにイマン（吸～）
5.0
망고맛있어
すっかり勉強参加で見た講義を受講することになりました💪 スタディで数週間で講義を頑張ることができましたね:) 【受講評】 1. 実務中心のデータ分析を経験することができる ：既存のレッスンでよく知られていないBigQueryを使用したデータ分析に焦点を当ててください。あまり使用していますが、他の講義でもよく出ていないリテンション(retention)、ファンネル(funnel)分析、コホート分析について学ぶことができます。この講義こそ、現業でBigQueryを使う方法、実務を経験できる講義だと思います。 2. 経験豊富な講義者とのシームレスなコミュニケーション ディスコットルームも運営しており、講義のコミュニティ＆gt;質問を通してコミュニケーションできることはもう一つの利点でした。他の講義に比べて受講者の意見や質問をよく聞こうと努力することが感じられ、データ分析経験者のアドバイスを聞くことができてよかったです。特に、受講完了時に、1回悩み相談券？が得られるなんてメンターを得た気分です。 3.難しい文法も簡単！ ：個人的にWindows関数を独学するのが大変でしたが、簡単に教えてくれ、実際のログデータでどのように使われているのか分かって良かったです。また、現業でよく使われるunnest、arrayの使い方や活用法について学ぶことができてよかったです。 4. 現業に似たデータに学んだ内容を適用してみることができる！ : 学んだ内容を実際のデータに適用するのが難しいことが多いのですが、ある技術や文法を学ぶたびに、現データと似たlogデータに学んだ内容を適用してみるカリキュラムがあってよかったです。 【おすすめ対象者】 1. sqlベースのデータ分析を経験したい方 2. 実務基盤のデータ分析を経験したい方 3. データアナリストが夢を見て離職準備をしている方
5.0
homebrew1
基本講義で頑強だった学生です。 - 内容は大きく 1. BIGQUERY深化文法 2. PM的な思考法です。 - 1は私がもともと望んでいた内容で満足感が本当に大きかったです。おそらくGA4でデータ分析するマーケティング担当者なら、無条件に知っておくべき内容だと思います。 - 2は私が既に知っていた内容でしたが、実際の会社に行ってみなかったか、あなたの方は必須で知っておくべき内容で、グロスハッキング/リテンションなどの用語に慣れていない方には有用だと思いました。 - 講義の外的に、ディスコードも掘り下げ、フィードバックもずっとモニタリングして、1:1コーチングまでしてくださるのが最も印象的でした。講義の金額を離れて受講生たちに気をつけようとするのが感じられます。
ビッグクエリ
SQL
Google スプレッドシート
ウィンドウ関数
ARRAY, STRUCT 扱う(UNNEST)
アプリログデータ分析
リテンション分析
ファネル分析
新時代初めて、Google Analytics、Firebaseデータに触れました。その当時はユーザーログデータについての資料がほとんどなかった時期ですが、このデータをどう扱うべきか感が取れませんでした。複数の資料を見ながら、GA4/Firebaseで生成されたユーザーログデータをBigQueryにロードし、そのロードされたデータをどのように分析するかを知りました。その経験が積み重なり、積み重ねられ、今私自身のパターンが作られました。その内容を共有しようとしています。
BigQueryの活用では、ファンネル分析とリテンション分析を行いながら、初心者向けのBigQuery（SQL）入門で扱っていない関数を学習します。 BigQueryに触れる際に難しい部分にはARRAY、STRUCTがあります。その後はウィンドウ関数をお知らせしますが、ウィンドウ関数を最初によく身につけておくと、これからSQL作成する過程で非常に楽になります。実務で経験したケースに基づいてウィンドウ関数についてお知らせします。
Google Analytics 4、Firebaseにはリテンション機能がありますが、機能の制限として実際に使用するのは難しいです。
機能の制限：データをサンプリングし、リテンションで詳細な条件を設定することは困難です。
このため、データをBigQueryにエクスポートして直接リテンションを作成する必要があります。そのような状況があれば、この講義を受講すればすぐに適用できます。どのような基準でリテンションを作成するか、どのように解釈するかを詳しく説明します。
SQLコーディングテストの基本的な部分は入門編を見ると解くことができ、 SQLコーディングテストで深化的な内容はウィンドウ関数や特定ロジックを与えてデータを抽出する問題がしばしば出てきます。これらの問題は問題をたくさん解くことも可能ですが、難しいロジックを直接考える過程が必要です。
講義でいくつかの練習問題を提示しながら解くことができるように講義を設計しました。 ARRAY、Windows関数パーツは練習問題を押しながら感覚を身につけることができるでしょう。ウィンドウ関数では、ほとんど同様のパターンで問題が出題されます（データの違いのみ存在）。これらの問題を見て、どのように問題を解決するのか悩んでください。
リテンションパーツやカスタムセッション作成部分では特定のロジックを具体化しながら、その部分をクエリで作成します。データの入力と最終的に必要な出力形式を考え、そのプロセスの中間出力を考え、クエリを作成します。この部分が最初に難しい感じがすることができますが、大丈夫です。この講義は、力量を最大に上げるための講義で、最初はそんな感情がかかるのが当たり前です（私もそうでしたが）、講義をよく受講すればSQLの力量が多く上がると思います。
活用編まで受講し、コーディングテストに関する意見を残してくださった受講生分もいらっしゃいます。私たちが知っている国内ユニコーン企業のコーディングテストに合格したとします。
BigQuery を 3～4 年以上使った方も助けを得るためにはどうしたらよいでしょうか？
また、会社でBigQueryを必ず使わなくても（Sparkや他のDWを使っても）この講義を聞きながら得られることがあるでしょう。クエリを作成するフロー、どのような問題を解決するためにクエリを作成しますか？どのように考えるべきですか？この部分があなたに役立つでしょう。
受講生が残した後期を共有します。
他の受講生分が残してくださった後期文の一部を共有します（詳細は下文で見ることができます）
以下の2つの問題を見て、正しい答えが出てくるかどうか考えてください。
最初の問題は、どのActionをすべきかを具体的に考える問題であり、単に1～2行で終わるのではなく、具体的なAction Itemを提示することが目的です。
2番目の問題は、ウィンドウ関数のうちNULL処理に関する問題です（ウィンドウ関数の練習の問題：単にLAG関数ではなく特定のオプションを与えなければ正常な値を得ることができます）
講義から出てくるWeekly Retention Curveを解釈する：どのように解釈するのですか？
Windows関数の練習問題：単にLAG関数ではなく、特定のオプションを与える必要があります
📌アプリログデータを直接作成しました。約70万Row高、配信サービスのアプリデータを制作しました
📌BigQueryの深化文法（ARRAY、STRUCT、UNNEST、Windows関数、DECLAREなど）を共有し、いつどのように活用するかを共有します。実務で必ず必要な内容だけを入れました
📌単にクエリだけを作成し、終わりではなく、ファンネル分析/リテンション分析を行い、どのように解釈すべきかを共有します。低年次の頃にクエリだけを作成し、会社でどのように考えるべきかはとても難しかったです。この部分の経験を共有します。
📌Google Sheetsを使って簡単に視覚化できる方法も共有し、スケジュールクエリ、VIEWなどの実務で役に立つことができる内容も共有します。
📌練習問題と課題が存在します。文法に慣れなければならない部分には練習問題を提供し（ARRAY：4問題、PIVOT：3問題、ウィンドウ関数：9問題）、リテンション分析と全体課題では実務で経験できる業務に基づく課題を提供します。この部分を解いて掲示板に載せていただくとフィードバックをさせていただきます。
📌この講義は初級者対象ではなく、初心者のための BigQuery(SQL) 入門講義を受講されたか SQL JOIN について知っている方対象に講義を進行します
アプリログを分析する必要がある方
単にクエリだけを作成するのではなく、アプリログを分析して、Action Itemを導きたい方
BigQueryの深化学習が必要な方
会社でBigQueryを使用するためにさらに深化学習が必要な方
Product Analystの職務にいる方
製品アナリスト職務におられたら、ぜひ体験するファンネル分析、リテンション分析について気になる方
BigQueryを活用してファンネル分析ができるようになります。ファンネル分析でどんな部分が重要かを考えるようになり、ファネルのためのクエリも作成できるようになります。
BigQueryウィンドウ関数を使用できるようになります。さまざまな種類のウィンドウ関数とどのような状況で使用すべきかを練習する問題を解決しながら、慣れることができます
BigQueryでARRAY、STRUCTを扱うことができます
BigQueryでPIVOTができるようになります
リテンション分析をどのように進めるか、どのようにクエリを作成するかを知ることができます。
UDFを保存して活用できるようになります
Google Analytics 4、Firebaseのログデータを活用する方法を理解する
Google Sheetsを使用してBigQueryのデータをエクスポートして視覚化することができます。
Cloud Google Developer Expert（GDE）
ブーストキャンプAI Techインストラクター - Product Serving/ラーニングマスター（2022年～現在）
カイルスクール（2022.07～現在）：データコーチング、コンサルティング（DA/DS/DE）、教育
ソカデータ科学者（2018.09～2022.07）
レトリカデータアナリスト＆データエンジニア（2017.02〜2018.04）
技術ブログ： https://zzsza.github.io/
YouTube： カイルスクール
Instagram： @data.scientist
ファンネル分析の大流量図
リテンション分析の大流量図
ウィンドウ関数コア総整理
配列データの取り扱い: UNNESTで平面化
BigQueryはWebブラウザで進行するため、Mac、Windowsに関係なく受講できます
初心者のためのBigQuery（SQL）入門講義に出てくるプロジェクトの作成までやってきてください。
PDFで提供しており、ディスコードチャンネルも運営しているので気になる内容があれば楽にご質問いただけます。
初心者のためのBigQuery（SQL）入門講義を受講して来てこそ円滑に理解が可能です
ただし、受講していない方のために講義を要約し、必要な部分のみ部分的に受講できるように言及します。
ブログに講義記録を残したい場合には、講義URLを残していただければ可能です。ただし、データやPDFファイル自体を共有することは不可能です。
ただし、講義の大部分を上げることは著作権関連の問題が存在する可能性があります。講義で必ず覚えたい核心と自分の考えを載せて文を書いてみることをお勧めします。
ブログの記事を見れば講義を受講しなくても大丈夫か？視点で考えればいいです
学習対象は
誰でしょう？
初心者向け BigQuery(SQL) 入門を学習し、追加学習を希望される方
データアナリストの方でSQLスキルを伸ばしたい方
プロダクトアナリストとして、BigQueryでファネル分析、リテンション分析を行う必要がある方
BigQuery 配列データ, ウィンドウ関数を習得したい方
前提知識、
必要でしょうか？
初心者向け BigQuery(SQL) 講座
基本的なSQL文法は知っている必要があります(SELECT, FROM)
インフラーン認証
キャリア認証
16,697
受講生
691
受講レビュー
452
回答
4.9
講座評価
7
講座
10年目のデータサイエンティスト、データエンジニア、機械学習エンジニアとして勤務し、SOCARとTADAでデータ分析、データエンジニアリング開発、機械学習アルゴリズムの開発を行いました。
カイルスクール（Kyle School）のYouTubeにデータキャリア関連の動画を投稿しており、受講生の方々がどうすれば会社で活躍できるか？を悩みながら資料を作成しています。
GoogleのGDE(Cloud)として活動しています。
カイルスクールYouTube：https://www.youtube.com/c/kyleschool
技術ブログ：https://zzsza.github.io/
Instagram：https://www.instagram.com/data.scientist/
代表コンテンツ：https://github.com/Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science
データサイエンティストになるために行った様々な努力：https://zzsza.github.io/diary/2019/04/05/how-to-study-datascience/
全体
62件 ∙ (10時間 35分)
講座資料:
全体
81件
5.0
81件の受講レビュー
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
*𝓑𝓮𝓼𝓽 𝓢𝓠𝓛 𝓒𝓸𝓾𝓻𝓼𝓮 𝓸𝓷 𝓘𝓷𝓯𝓵𝓮𝓪𝓻4 基礎編の受講評の方はご存知でしょうが本当に本当にsql活用者に良い講義です🥺ྀི個人的にインフラナンバーワン～ 価格が倍増しても聞く講義 アナリストではなく、ポジションで他人が組んだSQLを、次第に活用して野生のクエリーに成長した方々にはいらないでしょうか？そうした過去の私に川のひとつだけをオススメしたらすぐにカイルスクール... 本人の会社でビッグクエリを活用する！ （ビッグクエリ活用法まで詳しく教えてください） すべて組み立てたクエリで条件だけ少し修正して回すことはできますが、一人で絞るとできません！ どのように絞ったのにこれがどのように精製過程を経るのか分からない！ お待ちしました。 では次の方が出るまで息をつくためにイマン（吸～）
うわー、あまりにも感動的な受講評ですね。
受講レビュー 18
∙
平均評価 5.0
5
すっかり勉強参加で見た講義を受講することになりました💪 スタディで数週間で講義を頑張ることができましたね:) 【受講評】 1. 実務中心のデータ分析を経験することができる ：既存のレッスンでよく知られていないBigQueryを使用したデータ分析に焦点を当ててください。あまり使用していますが、他の講義でもよく出ていないリテンション(retention)、ファンネル(funnel)分析、コホート分析について学ぶことができます。この講義こそ、現業でBigQueryを使う方法、実務を経験できる講義だと思います。 2. 経験豊富な講義者とのシームレスなコミュニケーション ディスコットルームも運営しており、講義のコミュニティ＆gt;質問を通してコミュニケーションできることはもう一つの利点でした。他の講義に比べて受講者の意見や質問をよく聞こうと努力することが感じられ、データ分析経験者のアドバイスを聞くことができてよかったです。特に、受講完了時に、1回悩み相談券？が得られるなんてメンターを得た気分です。 3.難しい文法も簡単！ ：個人的にWindows関数を独学するのが大変でしたが、簡単に教えてくれ、実際のログデータでどのように使われているのか分かって良かったです。また、現業でよく使われるunnest、arrayの使い方や活用法について学ぶことができてよかったです。 4. 現業に似たデータに学んだ内容を適用してみることができる！ : 学んだ内容を実際のデータに適用するのが難しいことが多いのですが、ある技術や文法を学ぶたびに、現データと似たlogデータに学んだ内容を適用してみるカリキュラムがあってよかったです。 【おすすめ対象者】 1. sqlベースのデータ分析を経験したい方 2. 実務基盤のデータ分析を経験したい方 3. データアナリストが夢を見て離職準備をしている方
マンゴーおいしい様入門編に続き活用編にも詳しい受講評を残していただきありがとうございます。 今回の経験を通じて、マンゴー美味しさが発展されたのです。これからも発展を続けたいと思います！コーチング圏は悩みがあるときに探してください。
受講レビュー 5
∙
平均評価 5.0
5
カイル様のおかげで国内ユニコーン企業SQLテスト、職務インタビュー合格しました！ キャリア職ですが、コーテが初めてなので、むしろ緊張をたくさんしましたが、とても簡単に解決しました。 ＆quot;難しく出すと出てくる＆quot;と言われたリテンション問題が本当に出てきて😆😆講義でたくさん扱ったロジックのおかげで、むしろ最も簡単に解決しました！ 率直に言って、「聞くだけで誰もが合格保証」ではないと思います。私はスタディ参加して問題懸命に解き、講義コミュニティで他の方々のプールも分析し、作ってくれたデータセットで問題自分で作って解いて…できるだけ学んだようにしてみようと努力もたくさんしました。 ＆lt;川の汗をかくためのヒント＆gt; 下水：講義を聞くだけ 重水：課題自ら解き、練習する コス：コミュニティ活用、1：1コーチングも惜しまないで必ず受ける （+ 1：1でアドバイスをたくさん得て、職務インタビューまで合格しました🤙） そして Inflearn ロードマップ機能がわからない方が多いのですが、参考にしてみてください。 https://www.inflearn.com/roadmaps/4639 数年前、ブログから今回の講義まで直間接の助けをたくさん受けましたが、レビューは初めて残りますね。初めての新入取順から、業務でも、離職する時も、私の会社外射手になっていただきありがとうございます🙏最後に予告された次の講義もお待ちしております！
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
こんにちは、カイルスクールさん！ давний 팬です。データアナリストとして仕事に就くことになり、カイルスクールのおかげで大変助かっています。今後、データエンジニアリング関連の 강의も早く出てほしいです。現在はAIRFLOWを勉強しているのですが、初めてなので難しくて苦労しています。すべての 강의を終え、その過程で自分のブログを作り、GAも導入しようと思っています。これからは既存のデータも深掘りして分析する予定です。 今は就職準備中で大変な時期を過ごしていますが、カイルスクールの 강의のおかげで、会社でどのように貢献できるかという考えがどんどん広がっています。その過程で夢を抱き、今日も 열심히 生きています。ありがとうございます！追伸として、今後 강의を出す際に、就活生向けの割引イベントはありますか？😭😭
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
基本講義で頑強だった学生です。 - 内容は大きく 1. BIGQUERY深化文法 2. PM的な思考法です。 - 1は私がもともと望んでいた内容で満足感が本当に大きかったです。おそらくGA4でデータ分析するマーケティング担当者なら、無条件に知っておくべき内容だと思います。 - 2は私が既に知っていた内容でしたが、実際の会社に行ってみなかったか、あなたの方は必須で知っておくべき内容で、グロスハッキング/リテンションなどの用語に慣れていない方には有用だと思いました。 - 講義の外的に、ディスコードも掘り下げ、フィードバックもずっとモニタリングして、1:1コーチングまでしてくださるのが最も印象的でした。講義の金額を離れて受講生たちに気をつけようとするのが感じられます。
homebrew1さんこんにちは！基本編、活用編受講していただきありがとうございます。講義を受講しながら解消できない部分があれば、私がぜひお手伝いしたい気持ちで1:1コーチング、ディスコードを運営しています。問題を一緒に解決し、実質的に役立つ教育を続けてみましょう。ありがとうございます！
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