Come Analizzare i Prodotti Best Seller Utilizzando BigQuery

Vuoi comprendere le tendenze di vendita, le preferenze dei consumatori e l’efficacia delle campagne promozionali? Questo tipo di analisi richiede strumenti potenti e flessibili. BigQuery, con le sue avanzate capacità di elaborazione dei dati, rappresenta la soluzione ideale grazie all’utilizzo dello scripting SQL e delle tabelle temporanee. Ma di cosa si tratta? Scopriamolo! BigQuery supporta

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Gestione degli Intervalli di Date in BigQuery

L’impiego degli intervalli di date in BigQuery è fondamentale per filtrare i dati in base a specifici periodi di tempo, rendendo l’analisi più precisa e pertinente. Vediamo di seguito un’analisi dettagliata dei vari approcci proposti: Intervallo di Date Statico Questo esempio mostra come selezionare dati da un intervallo di date fisso, specificando direttamente le date

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La Funzione UNNEST: Pilastro dell’Analisi Dati Avanzata in BigQuery

Nel contesto dei database e dell’elaborazione di query, in particolare in ambienti come BigQuery, la funzione UNNEST assume un ruolo cruciale nella manipolazione e nell’analisi di strutture dati complesse. Questa funzione è impiegata per destrutturare o espandere array o liste annidate, trasformandoli in un insieme di righe tabellari, facilitando così operazioni di query successive su

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Come riscrivere le sorgenti di traffico e i mezzi su BigQuery

Spesso, le imperfezioni nei report, come sorgenti o mezzi mal identificati, possono offuscare la visione chiara delle performance delle attività online. Difatti capita di vedere nei report realizzati con Bigquery delle sorgenti o mezzi con nomi “errati” (spesso dovuti ad una errata impostazione degli UTM.), “non desiderati”, o semplicemente corretti con la necessità di rinominarli

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