記事編集画面から記事の販売ができる「記事の有料販売（codoc連携）」をリリースしました - はてなブログ開発ブログ
はてなブログでは、新機能「記事の有料販売（codoc連携）」をリリースし、記事編集画面から記事の販売ができるようにしました。 本機能開発の背景について 開発の背景や本機能についての特設サイトについて、週刊はてなブログの告知にて詳しく紹介しております。 blog.hatenablog.com 新機能「記事の有料販売機能」について 新機能「記事の有料販売機能」は、コンテンツ課金サービス「codoc」のアカウントを取得し、はてなのアカウント（はてなID）と紐づけることで、codocのタグを張り付ける手間なく、「はてなブログ」の管理画面より以下種類の記事の有料販売をご利用いただける機能です。 単体販売 100円～50,000円まで価格設定が可能（※codoc proの場合は100,000円まで） サブスクリプション 100円～50,000円まで / 月額・年額での定期課金の設定が可能 記事の有料販
Datadog のコスト最適化で月額費用を 30% 削減した - LayerX エンジニアブログ
バクラク事業部 Platform Engineering 部の uehara です。2023年4月に入社しました！ この記事では、直近で取り組んだ Datadog のコスト最適化の取り組みを紹介します。 概要 大きく2つの施策によって、Datadog の月額料金を 30% ほど削減しました。 毎月の利用量を事前コミットすることで単価を下げた ログ運用を見直すことでコストを約半分にした 利用量の事前コミット Datadog の一部機能では利用量を事前コミットすることで単価を下げることができ、価格表も公開されています。BILLED ANNUALLY が年契約、BILLED MONTH-TO-MONTH が月契約の単価です。 www.datadoghq.com オンデマンド料金と比較すると2割から3割ほど安くなっていることが分かります。 直近の利用実績から毎月必ず利用する分を算出し、MONTH-
2021年のTwitter株は40%下落し、共同創業者のDorsey氏が退任を発表。今が買いどきか | Investing.com
Twitter (NYSE:TWTR)は世界的なコミュニケーション・プラットフォームを提供しているが、足元はその価値を十分に発揮できていない。同社は2018年に初めて通年で黒字となったが、株価はアンダーパフォームを続けている。 現在はMeta Platformsに社名を変更したFacebook (NASDAQ:FB)やSnap (NYSE:SNAP)など他のソーシャル・ネットワーク企業はコロナ禍中も著しい成長をみせている一方で、Twitter社はグローバルでの優位性を十分発揮できず苦戦している。 過去2年間で同社株は45%上昇したが、同時期にSnapは200%以上値上がりしている。Twitter社の株価は月曜日に44.45ドルと3月につけた最高値から40%程度下落している。 この大きなアンダーパフォームの理由の一つは、他の大手ソーシャル・ネットワーク企業とは異なり、同社はダイレクト・レスポ
マッチングサービスにおけるKPIの話
2017/9/22(金) 開催 サイバーエージェントのデータ分析基盤とデータ活用およびそれらの技術についての勉強会「Data Engineering and Data Analysis Workshop #2」Read less
Google アナリティクスの UI と BigQuery エクスポートのギャップを埋める | Google Analytics | Google for Developers
Google アナリティクスの UI と BigQuery エクスポートのギャップを埋める コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 Minhaz Kazi（Google アナリティクス デベロッパー アドボケイト） - 2023 年 4 月 「でも、どうして数字が UI と合わないんだろう？」 BigQuery で GA4 プロパティのイベント エクスポート データを扱ったことがあれば、きっと一度は疑問に思ったことがあるはずです。もっと困るのは、他の人から同じ質問をされた場合です。そして、なんとか回答しようとしているときに追い打ちをかけてくるのがこの質問です。 「で、どこにそう書いてあるの？」 この記事では、両方の問題に光を当てていきたいと思います。 数値の差異について詳しく見ていく前に、BigQuery イベント エクスポート データの本来の用途
Google アナリティクスにおけるユニーク カウントの近似値 | Google Analytics | Google for Developers
Google アナリティクスのイベントデータで BigQuery の HLL++ 関数を使用する Google アナリティクス 4 プロパティのイベントデータが BigQuery で使用できる場合は、Google アナリティクスの UI で生成される指標を BigQuery データと照合できます。次に紹介する例は、以下を前提としています。 Google アナリティクス 4 プロパティのレポート識別子が By device only に設定されている。 差異が生じるその他の潜在的な原因（レポートのタイムゾーンなど）は解決済みである。 合計ユーザー数 COUNT(DISTINCT) を使用した正確なカウント: SELECT COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS exact_total_user_count, FROM `bigquery-public-data.g
クーポン・地図 : 鹿児島料理 丸万 東急プラザ渋谷店 - 渋谷/居酒屋
リクエスト予約希望条件をお店に申し込み、お店からの確定の連絡をもって、予約が成立します。 1 予約の申し込み ご希望の条件を当サイトよりご入力ください。 2 お店からのメール ご予約が承れるか、お店からの返信メールが届きます。 3 お店へ来店 予約が確定した場合、そのままお店へお越しください。
GA4データの分析用SQLまとめ｜Dentsu Digital Tech Blog
電通デジタルの中野です。 今回は、Google Analytics 4（GA4）をBigQueryで分析する際によく使うSQLをまとめました。 自身の業務でもよく使用するため備忘録的な側面もありますが、参考までに活用いただければと思います。 前提BigQueryに連携したGA4データにはいくつか前提条件があります。 その中で最も大きな点は、GA4のレポート画面と数値が一致しない場合がある、ということです。 詳細については、こちらのページに記載があります。 ユーザー数やセッション数といったユニーク数を算出する場合、データ量が多いと計算に時間がかかります。そこでGA4レポートではHyperLogLogというアルゴリズムを使用して近似値を算出しています。 精緻な値を計算する場合は、現状BigQuery以外に手段がありません。こういった制約からもBigQuery上でSQLを使った分析をする場面は増
なぜ使われないダッシュボードが作られるかという話 - satoshihirose.log
はじめに 最近、ビジネスダッシュボードの設計・実装ガイドブックという書籍が出版された。今まであまりなかった視点から書かれたデータに関する本で面白く読んだ。 ビジネスダッシュボード 設計・実装ガイドブック 成果を生み出すデータと分析のデザイン 作者:トレジャーデータ,池田 俊介,藤井 温子,櫻井 将允,花岡 明翔泳社Amazon 作ったダッシュボードの利用が進まず、虚しさを覚えた経験がある人は多いと思う。どうしてそうなってしまうのか、自分の経験を元にまとめたいなと思ったのでまとめる。 なぜ使われないダッシュボードが作られるか なぜ作られたダッシュボードが使われないかと言うと、基本的にはそのダッシュボードがそんなに必要なものではないからだ（社内周知がうまくない、ツールの使い方がわからない人が多いなどの理由もあったりするがここでは無視する）。 必要のないダッシュボードが作られてしまう状況に関して
BigQueryでGA4のイベント集計
はじめに Google Analytics 4プロパティ(以下GA4)をBigQueryに連携(BigQuery Export)すると、GA管理画面上のレポートより詳細・柔軟な分析を高速に行うことができます。 この記事ではGA4のイベント集計をBigQueryではじめる方向けに役立ちそうなことについて書いてみます。 BigQueryでデータを確認する テーブル BigQueryプロジェクトへエクスポートされたデータは、analytics_{プロパティID} という名前のデータセットで保存されます。エクスポートの頻度を毎日に設定している場合、このデータセット内にevents_YYYYMMDD という日付毎のテーブルが毎日作成されます。 イベントテーブルのフィールド 各events_YYYYMMDD テーブルには、ユーザーの個々のイベントが1行ずつ記録されています。 テーブルは次のようなフィー
セッション（session_start）が表示回数（page_view）より多くなる原因 - Google アナリティクス コミュニティ
メイン コンテンツにスキップ false 検索検索をクリア検索を終了Google アプリメインメニュー
GA4でpage_viewイベントが取れていないケースが散見される問題 | GA4QUERY
本記事では、BigQueryにエクスポートしたGA4データをSQLで集計している際に非常に気になった点であり、 page_view イベントが計測されていないケースが散見されたので、そちらの内容を紹介させていただく。 特定のユーザーのイベントを時系列で抽出するSQLクエリ 以下のSQLクエリは、とある1人のユーザー（ user_pseudo_id）の動きを時系列で抽出するSQLクエリである。 SELECT user_pseudo_id, FORMAT_TIMESTAMP('%F %H:%M:%S', TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Tokyo') AS timestamp, (SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id') AS se
[レポート] Data Analytics OnAir – Google Cloud の BI ソリューション #gc_da | DevelopersIO
アライアンス統括部 サービスグループのしんやです。 2023年03月15日(水)、Google開催の「Data Analytics OnAir」にてGoogle Cloud のデータ分析・BI（ビジネス・インテリジェンス）に関して、Looker Studioに関するウェビナーが配信されていました。 当エントリではこのウェビナーの中で発表された「これから始める Google Cloud の BI（ビジネス インテリジェンス）ソリューション」視聴レポートをお届けします。 セッション概要 タイトル：これから始める Google Cloud の BI（ビジネス インテリジェンス）ソリューション 登壇者：田村 政則氏(Google Cloud DataAnalytics 市場開発部長) 説明： セルフ型 BI から管理型 BI までデータ活用には様々なフェーズと管理 / 提供手法があります。本ッショ
![[レポート] Data Analytics OnAir – Google Cloud の BI ソリューション #gc_da | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cf10db7136eb045b037cbb63c8ae15fb18390b03/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F11%2Flookerstudio-eyecatch.png)
無駄打ちになっているBigQueryのスケジュールクエリを列挙する - yasuhisa's blog
背景: 無駄なスケジュールクエリを撲滅したい スケジュールクエリは便利 エンジニアでない方でもクエリを手軽に定期的に実行できるようになる 一方で、設定したけどしばらくすると生成したテーブルを全然見てない(=無駄打ちになっている)...というクエリが徐々に増えてくる スロットやスキャン量も無駄になっており、余分なコストを払うことになってしまうため、検知しておきたい 同様のモチベーションで以下のツールを作っていましたが、今回はスケジュールクエリに特化したバージョンです ↓はGASやCRONなど色々なジョブ基盤に対応したものだった 今回はスケジュールクエリに特化しているので、適用範囲は狭いものの設定箇所の同定などはよりやりやすくなっている 準備: スケジュールクエリの設定値をBigQueryのテーブルに詰め込む Cloud Asset Inventoryでスケジュールクエリの設定がエクスポートで
【GCP】BigQueryのスケジュールクエリの使い方
スケジュールクエリとは、GCPのソリューションであるBigQueryの機能で、 定期的にクエリを実行して、その結果をBigQueryのテーブルに吐き出すことのできる機能です。 GCP絡みの開発をする場合、重要な機能なので、簡単に紹介しようと思います。 自分の備忘録も含めて。 スケジュールクエリとは スケジュールクエリとは、BigQueryでcronのようにある時間になったらクエリを自動的に実行したり、1時間ごとなど一定の間隔でクエリを実行したりすることのできる機能です。 定期的に実行させて、BigQuery内のテーブルに実行結果をエクスポートする機能になります。 データを毎日データ整形してそれを格納するテーブルを生成したりすることができるので、テーブルの最適化などを使い方によってできたりします。 あとはLooker Studioなどで直接大規模なデータにアクセスした上でカスタムクエリで処理
Looker Studio + BigQuery でコストを最適化する方法 - G-gen Tech Blog
G-gen の神谷です。本記事では、Looker Studio で BigQuery データソースを使う際のコスト最適化について説明します。 はじめに Looker Studio とは 料金体系 BigQuery コストを調べる 料金削減の基本方針 Looker Studio のキャッシュ機能 コンポーネントキャッシュ（造語） 抽出されたデータソース BigQuery のキャッシュ機能 BigQuery のストレージキャッシュ マテリアライズドビュー BI Engine キャッシュ以外の手法 BigQuery Editions パーティショニングとクラスタリング 事前集計とカラム設計 補足 : Looker Studio から BigQuery のパーティションは有効なのか 補足 : API 上限設定 はじめに Looker Studio とは Google Cloud が提供する BI
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Home | Highspot
[GA4] Cardinality - Analytics Help
ユーザー定義の関数 | BigQuery | Google Cloud
クエリのスケジューリング | BigQuery | Google Cloud