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BigQuery(SQL) 活用編(ファネル分析、リテンション分析)

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。

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学習した受講者のレビュー

受講後に得られること

  • 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

Google Analytics 4、Firebaseのデータを活用して、ファンネル分析/リテンション分析はどうすればよいですか?

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をお使いの方におすすめです🎈

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準備にもおすすめです🚀

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 かなり使っていたり、他のDBを使う方もおすすめですよ🎁

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)

SQLキャリア5年目がビッグクエリ講義を聞くと…?

この講義を聞くべきかどうかを確認するための問題


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

上記の質問に答えがない場合は、この講義を受講することをお勧めします。

この講義の特徴

📌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


こんな方におすすめです

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

受講後は

  • 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。


🔥講義受講後、コーチングイベント🔥

講義を75%以上受講した後、アンケートを残していただければコーチングを行います。コーチングのトピックでは、BigQuery の活用編に記載されている課題に基づいて、どのように書くべきかについて、詳細なフィードバックを提供します。あるいはこの課題については軽くだけ話し、個人の悩みについて話すことも可能です。

詳しくは講義0-5をご覧ください

この講義を作った人

  • Cloud Google Developer Expert(GDE)

  • Googleビッグクエリ完璧ガイド翻訳者

  • 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

このような内容を学びます。

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


受講前の注意

練習環境

  • 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。

学習資料

  • 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。

選手の知識と注意事項

  • 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

こんな方に
おすすめです

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)

こんにちは
です。

13,986

受講生

484

受講レビュー

373

回答

4.9

講座評価

6

講座

9년차 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어로 근무했으며, 쏘카와 타다에서 데이터 분석, 데이터 엔지니어링 개발, 머신러닝 알고리즘을 개발했습니다.

카일스쿨 유튜브에 데이터 커리어 관련 영상을 올리고 있으며, 어떻게 해야 강의를 수강하신 분들이 회사에서 일을 잘할 수 있을까?를 고민하며 자료를 만들고 있어요.

Google의 GDE(Cloud)로 활동하고 있어요.

 

카일스쿨 유튜브 : https://www.youtube.com/c/kyleschool
기술 블로그 : https://zzsza.github.io/
인스타그램 : https://www.instagram.com/data.scientist/
대표 컨텐츠 : https://github.com/Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science
데이터 과학자가 되기 위해 진행한 다양한 노력들 : https://zzsza.github.io/diary/2019/04/05/how-to-study-datascience/

カリキュラム

全体

62件 ∙ (10時間 35分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

55件

5.0

55件の受講レビュー

  • homebrew1님의 프로필 이미지
    homebrew1

    受講レビュー 2

    平均評価 5.0

    5

    79% 受講後に作成

    기본 강의 완강 했던 학생입니다. - 내용은 크게 1. BIGQUERY 심화 문법 2. PM 적인 사고법 입니다. - 1은 제가 원래 바라고 있던 내용이라 만족감이 정말 컸습니다. 아마 GA4로 데이터 분석 하실 마케터분들이면 무조건 알아야 할 내용 이라고 생각합니다. - 2는 제가 이미 알고 있던 내용들이 었지만, 실제 회사에 다녀보시지 않았거나 하신분들은 필수로 알아야할 내용이라, 그로스 해킹 / 리텐션 등의 용어에 익숙하지 않으신 분들에겐 유용하다고 생각이 들었습니다. - 강의 외적으로, 디스코드도 파시고, 피드백도 계속 모니터링 하시고, 1:1 코칭까지 해주시는것이 가장 인상 깊었습니다. 강의 금액을 떠나서 수강생들에게 신경 써주시려고 하시는게 느껴집니다.

    • 카일스쿨
      知識共有者

      homebrew1님 안녕하세요! 기본편, 활용편 수강해주셔서 감사합니다. 강의를 수강하시면서 해소가 안되는 부분이 있다면 제가 꼭 도와드리고 싶은 마음에 1:1 코칭, 디스코드를 운영하고 있어요. 문제를 같이 해결하고, 실질적으로 도움이 되는 교육을 계속 만들어볼게요. 감사합니다!

  • 흰임금펭귄님의 프로필 이미지
    흰임금펭귄

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    32% 受講後に作成

    *𝓑𝓮𝓼𝓽 𝓢𝓠𝓛 𝓒𝓸𝓾𝓻𝓼𝓮 𝓸𝓷 𝓘𝓷𝓯𝓵𝓮𝓪𝓻𝓷 𝓲𝓷 2024* 기초편 수강평 보신분들은 아시겠지만 정말정말 sql 활용자에게 좋은 강의입니다🥺ྀི 개인적으로 인프런 넘버완~ 가격이 두배여도 들을 강의 분석가가 아닌 포지션에서 남이 짜둔 SQL을 여차저차 활용하며 야생쿼리로 성장하신 분들 으레 있지않으실까요? 그랬던 과거의 저에게 강의 하나만을 추천한다면 바로 카일스쿨... 본인의 회사에서 빅쿼리를 활용한다! (빅쿼리 활용법까지 상세히 알려주십니다) 다 짜놓은 쿼리에서 조건만 조금 수정해서 돌릴 수는 있는데 혼자 짜라면 못짜겠다! 어떻게 짜긴 짜는데 이게 어떻게 정제과정을 거치는지 모르겠다! 기다렸습니다 제대로 모시겠습니다 바로 구매GO🏃🏃 그럼 다음편이 나올때까지 숨 참으러 이만(흡~)

    • 카일스쿨
      知識共有者

      우와 너무 감동적인 수강평이네요. 회사에서 인수인계 받은 쿼리를 뜯어보면서 저도 참 어려움을 느꼈던 시기가 있었어요. 이 부분을 많은 분들이 덜 겪었으면 좋겠다고 생각했어요. 수강해주셔서 너무 감사합니다!!

  • 레오나님의 프로필 이미지
    레오나

    受講レビュー 5

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    카일님 덕분에 국내 유니콘 기업 SQL테스트, 직무인터뷰 합격했습니다! 경력직이지만 코테가 처음이라 오히려 긴장을 많이 했는데, 너무 수월하게 풀었어요. "어렵게 내면 나온다"고 하셨던 리텐션 문제가 진짜 나왔고ㅋㅋ 강의에서 많이 다뤘던 로직 덕분에 오히려 가장 쉽게 풀었습니다! 솔직히 '듣기만 하면 누구나 합격보장'은 아닌거 같구요. 저는 스터디 참여해서 문제 열심히 풀고, 강의 커뮤니티에서 다른 분들 풀이도 분석하고, 만들어주신 데이터셋으로 문제 직접 만들어서 풀고... 최대한 배운대로 해보려고 노력도 많이 했습니다. <강의 뽕뽑는 팁> 하수: 강의를 듣기만 한다 중수: 과제 스스로 풀고, 연습한다 고수: 커뮤니티 활용, 1:1코칭도 아끼지 말고 꼭 받는다 (+ 1:1로 조언 많이 얻었고 직무인터뷰까지 합격했어요🤙) 그리고 인프런 로드맵 기능 모르는 분들이 많은데, 참고해보세요. https://www.inflearn.com/roadmaps/4639 몇 년 전 블로그부터 이번 강의까지 직간접 도움 많이 받았는데 리뷰는 처음 남기네요. 첫 신입 취준부터, 업무에서도, 이직할 때도, 제 회사 밖 사수가 되어주셔서 감사합니다🙏 마지막에 예고하신 다음 강의도 기다리고 있겠습니다!!!

    • 망고맛있어님의 프로필 이미지
      망고맛있어

      受講レビュー 18

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      빠짝스터디 참여로 본 강의를 수강 하게 되었습니다💪 스터디로 몇 주 만에 강의를 완강할 수 있었네요:) [수강평] 1. 실무 중심적인 데이터 분석을 경험해 볼 수 있다 : 기존 강의들에서 잘 알려주지 않는 BigQuery를 이용한 데이터 분석을 중점으로 가르쳐 주십니다. 많이 사용하지만, 여느 강의에서도 잘 나와 있지 않는 리텐션(retention), 퍼널널(funnel)분석, 코호트 분석에 대하여 배우실 수 있습니다. 이 강의야 말로 현업에서 BigQuery를 사용하는 방식, 실무를 경험할 수 있는 강의하고 생각합니다. 2. 경험이 많은 강의자와의 원활한 소통 디스코드방도 운영하고 계시고, 강의의 커뮤니티 > 질문을 통해 소통할 수 있다는 것이 또 다른 장점이었습니다. 다른 강의에 비해 수강자의 의견과 질문을 잘 들어주시려 노력한다는 것이 느껴졌고, 데이터 분석 경험자의 조언을 들을 수 있어 좋았습니다. 특히, 수강 완료시, 1회 고민상담권?을 얻을 수 있다니 멘토를 얻은 기분입니다. 3. 어려운 문법도 쉽게! : 개인적으로 윈도우 함수를 독학하는 것이 힘들었는데, 쉽게 알려주시고, 실제 로그 데이터에서 어떻게 사용되는 지 알 수 있어 좋았습니다. 또한, 현업에서 많이 사용되는 unnest, array의 사용법 및 활용법에 대하여 배울 수 있어 좋았습니다. 4. 현업과 유사한 데이터에 배운 내용을 적용해 볼 수 있다! : 배운 내용을 실제 데이터에 적용하는 게 어려울 때가 많은데, 어떤 기술 이나 문법을 배울 때 마다 현업 데이터와 비슷한 log 데이터에 배운 내용을 적용해보는 커리큘럼이 있어 좋았습니다. [추천대상자] 1. sql 기반 데이터 분석을 경험하고자 하시는 분 2. 실무기반 데이터 분석을 경험하고 싶으신 분 3. 데이터 분석가 꿈꾸미 및 이직 준비 중이신 분

      • 카일스쿨
        知識共有者

        망고맛있어님 입문편에 이어 활용편에도 자세한 수강평 남겨주셔서 감사합니다. 이번 경험을 통해 망고맛있어님이 발전하셨을거에요. 앞으로도 계속 발전하시길 바랄게요! 코칭권은 고민이 있을 때 찾아주셔요..!

    • 박재은님의 프로필 이미지
      박재은

      受講レビュー 3

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      작은 규모의 스타트업이라 데이터 분석가가 없어 PM이 직접 쿼리로 추출하는 업무가 자주 있는데, 리텐션과 퍼널 분석 등은 쿼리가 복잡해 시도를 하지 못했는데요. 마침 빅쿼리 활용편으로 강의명에 똭 원하던 내용이 나와서 고민 안하고 수강했습니다! 이미 어느정도 SELECT, JOIN 은 능숙하게 하시는 분들이시라면 충분히 따라잡기 쉬울 것 같고요 만약 SQL이 처음이다 하시면 기초를 수강하신 후에 활용편을 듣는 것을 추천드립니다. 여기서 배운 윈도우 함수는 실무에서도 바로 써먹을 정도로 유익했습니다. 리텐션분석과 퍼널분석도 차근히 해보겠습니다. 좋은 강의 열어주셔서 감사합니다 :)

      • 카일스쿨
        知識共有者

        재은님 수강평 감사합니다. 3개월이 지났네요. 배우신 내용 잘 활용하고 계실지 궁금하네요. 앞으로도 계속 발전하시길 바랄게요!!

    ¥12,351

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