Анализ сайта в Google Analytics и Power BI#1

Юрий Мацегора
Follow me

Юрий Мацегора

Business analyst at Smart-Metrika
Бизнес - аналитик, а также автор и редактор на сайте, если у Вас есть вопросы о содержании и материалах статей пишите мне:)
Юрий Мацегора
Follow me

Прежде чем подключаться к Google Analytics важно "на берегу" определить параметры и метрики, которые характеризуют работу Вашего сайта. Сделать это нужно потому, что при подключении к Google Analytics можно увидеть столько данных, что Вы забудете, что хотели и, как следствие - хотели как лучше, а получилось как всегда.

Наверно так же стоит задать вопрос: а зачем подключать Power BI к Google Analytics??

Ответ:                                                              потому что....

Если Вы заходили в аккаунт и пользовались стандартными отчетами, то замечали, что интерфейс нельзя назвать дружелюбным: информации много, навигация запутанная. Трудно понять, что важно, а что нет. А расчет собственных показателей долгий длинною в жизнь путь, требующий отдельных навыков и терпения (а то и услуг  веб-аналитика). Чувство такое: сейчас нажму на эту кнопку и "поехали".

Создание кастомных отчетов должно спасать ситуацию, а возможность загружать отдельную информацию - это вообще как оскар.

Результат: статус 5-классницы в Вконтакте - все сложно..(

Решение: использовать Power BI и услуги агенства Smart Metrika для сбора, анализа и визуализации информации с ваших аналитических систем, в том числе Google Analytics.

Google Analytics собирает так называемые метрики, а на их основании  создает расчетные значения, полный список которых есть в документации.  Мы часто будем пользоваться этим документом и не только в этой статье - однозначно добавляем в закладки.

В данном примере работаем со "скоростью сайта" - показателем технической эффективности.

 

Дальше у нас есть два пути:

  •  - Извлечь в Power BI google metrics и своими руками вывести расчетные значения (формулы берем из справки). Процесс бесполезный с точки зрения аналитической работы, но для практики в Power BI Desktop и Google Analytics - это лучшее, что Вы сейчас можете сделать (cчитайте это домашкой)

    ​ или

  •  - Зачем повторять то, что и так рассчитано. Выгрузим метрики и расчетные значения, а на их основании создадим что-нибудь другое, например: посчитаем скорость загрузки счетчика или вместо средней скорости загрузки сайта посчитаем медианную, потому как она менее чувствительна к выбросам. Ну или еще что-нибудь придумаем)

"Берем медианную, поскольку средняя скорость учитывает все значения. К примеру: случился форс-мажор на хостинге и страничка загружается 60 мин - это пойдет в общую среднюю оценку, поэтому расчет медианного значения имеет смысл" - этим мы и займемся, но в следующей статье - там будет практика.

Сейчас определимся еще с несколькими вещами:

  •  - скорость загрузки сайта: из чего она состоит?
  •  - как считать медиану?

 

Скорость загрузки vs время загрузки

  •  Схема на английском (но ничего сложного) - это лучший способ разобраться с тем, как считается время и скорость с момента клика по ссылке и до загрузки страницы. Если боитесь забыть что к чему, то с этой схемы получится классная татуировка - "пацаны" конечно не поймут, зато от аналитиков вечный респект.

 

Медианное значение

*Биссектриса это крыса, медиана это мышь...

Медиана - серединное значение. Алгоритм простой:

  •  - сортируем значение по убыванию, если Вы - пессимист или по возрастанию, если Вы - оптимист
  •  - число по центру и будет медианным значением.

Если количество элементов четное и центра нет, ничего страшного, в таком случае берем два серединных значения и делим их на 2. В Excel и Power BI есть отдельная формула.

*четное количество элементов

Медиана = (6+8)/2 = 7

​ для сравнения найдем и среднее значение = (2+3+6+8+18+19)/6 = 9,33

*нечетное количество

​ Медиана = 4

​ среднее значение = (1+3+4+6+8) = 4,4

* * *

Осталось внедрить и визуализировать. Данный алгоритм с помощью Power BI можно реализовать и в Яндекс.Метрика, но об этом как-нибудь потом.


**При подготовке статьи использовалась официальная документация и сопутствующие материалы по Power BI Desktop, а также наработки компании Smart-Metrika.