Data Warehouses sind zentrale Datenspeicher, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, integrieren und für Analyse- und Berichtszwecke zur Verfügung stellen. Sie sind darauf ausgelegt, komplexe Abfragen und Analysen zu unterstützen, um den Entscheidungsträgern in einem Unternehmen wertvolle Einblicke zu bieten.
weiterlesen…Kategorie: Big Query
Reguläre Ausdrücke (Regex) in SQL
Reguläre Ausdrücke (Regular Expressions) sind Zeichenketten, die in der Programmierung genutzt werden, um Muster in Texten zu suchen und zu manipulieren. Sie bestehen aus normalen und speziellen Zeichen, den sogenannten Metazeichen. Mit diesen kann man komplexe Muster definieren, wie z.B. eine E-Mail-Adresse oder eine Telefonnummer. Reguläre Ausdrücke sind in vielen Programmiersprachen, einschließlich SQL, nutzbar.
weiterlesen…BigQuery-Berichte mit Google Analytics Rohdaten (UA + GA4)
Im folgenden habe ich einige einfache Analytics-Querys zusammengestellt. So richten Sie die BigQuery-Verknüpfung in Ihrer Google Analytics 4-Property(GA4) ein.
weiterlesen…Wie man die Vorhersagegenauigkeit seines Machine Learning-Modells verbessert
Es gehört zu den frustrierenden Dingen des Jobs, wenn man viele Stunden damit verbracht hat Daten zusammenzuführen, zu transformieren, zu bereinigen und zu labeln etc. und nach mehreren Trainingsstunden des ML Modells haben wir eine geringe Genauigkeit oder einen großen Fehlerbereich.
weiterlesen…ETL vs. ELT: was ist der Unterschied?
ETL (Extract, Transform, Load) und ELT (Extract, Load, Transform) sind beides Ansätze zur Bewegung und Verarbeitung von Daten zwischen Datenquellen und Datenlagern (z.B. Data Warehouses). Beide haben das gleiche Ziel: Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, sie für Analysezwecke zu transformieren und in ein Zielsystem zu laden. Der Hauptunterschied liegt in der Reihenfolge und dem Ort, an dem die Transformation stattfindet.
weiterlesen…