Raw paste data что это
raw data
1 raw data
2 raw data
необработанные данные
Данные, которые непосредственно генерирует источник информации. В своем первоначальном виде часто не пригодны для передачи по каналам связи и подвергаются предварительной обработке.
[Л.М. Невдяев. Телекоммуникационные технологии. Англо-русский толковый словарь-справочник. Под редакцией Ю.М. Горностаева. Москва, 2002]
Тематики
2.3.7 первичные данные исследования (raw data): Оригиналы записей и документов испытательного центра или их заверенные копии, отражающие результаты наблюдений и процедуры, проведенные во время исследования.
3 raw data
model data — данные, полученные из модели
4 raw data
model data — данные, полученные из модели
5 raw data
schematic data — данные о схеме; данные в схематическом виде
pooled data — совокупность данных; данные объединенные в пул
6 raw data
7 raw data
8 raw data
9 raw data
10 raw data
11 raw data
12 raw data
13 raw data
14 raw data
15 raw data
16 raw data
17 raw data
18 raw data
19 raw data
20 raw data
См. также в других словарях:
Raw data — is a term for unprocessed data, it is also known as primary data. It is a relative term (see data). Raw data can be input to a computer program or used in manual analysis procedures such as gathering statistics from a survey. It can refer to the… … Wikipedia
Raw Data — [engl.], Rohdaten … Universal-Lexikon
raw data — pradiniai duomenys statusas T sritis automatika atitikmenys: angl. initial data; raw data vok. Anfangswerte, m rus. исходные данные pranc. données de base, f; données de départ, f … Automatikos terminų žodynas
raw data — neapdoroti duomenys statusas T sritis informatika apibrėžtis Duomenys, pateikti tokiu pavidalu, kokiu jie buvo gauti: neiškoduoti (jeigu buvo koduoti), su formatų ir kitokia pagalbine informacija. Pavyzdžiui, grynasis tekstas neskaidomas į… … Enciklopedinis kompiuterijos žodynas
raw data — noun unanalyzed data; data not yet subjected to analysis • Hypernyms: ↑data, ↑information … Useful english dictionary
raw data — /rɔ: deɪtə/ noun data as it is put into a computer, without being analysed … Marketing dictionary in english
raw data — /rɔ: deɪtə/ noun data as it is put into a computer, without being analysed … Dictionary of banking and finance
raw data — un analysed information … Dictionary of ichthyology
Raw data — Необработанные данные; Исходные данные … Краткий толковый словарь по полиграфии
raw — [rɔː ǁ rɒː] adjective [only before a noun] 1. MANUFACTURING raw metals or other substances are in their natural state and have not been prepared or used to make anything: • German companies produced 6.1% less raw iron in March. • the export of… … Financial and business terms
Data fusion — Data fusion, is generally defined as the use of techniques that combine data from multiple sources and gather that information into discrete, actionable items in order to achieve inferences, which will be more efficient and narrowly tailored than … Wikipedia
Скрыть просмотренное, блин!!
Привет! Я вообще С++ программер, но меня так достало клацать по «скрыть просмотренное», что я решил написать на JS свой обработчик этой кнопки, с блекджеком, так сказать.
Мечта сбылась
Клиентоориентированность
– Здравствуйте! Мы всё сделали!
– Мы делаем для вас сайт.
– Но мы у вас ничего не заказывали.
– Вы позвоните нам завтра и скажете, что нужно надо было сделать сайт вчера.
Эххх. а мы где в отношениях с нашими девушками свернули не туда?
Неожиданно
Папина дочка
Вчера ходил в игровую зону в ТЦ с мелкой (2,5 года). Ну захотел ребенок писать.
Куда нам идти? Женский? Мужской?
Зашел в женский с мелкой: А там как начали орать:
Закрылся в кабинке, подержал ребенка, она сделала дела, вышли, помыли руки и без тени косых взглядов ушли на фудкорт.
Заплати
Когда обкакался, но не стыдно
Как привиться и не изменить принципам
Клей ПВА + Вата
Нет цели, только путь
Ответ на пост «Про душнил. И я такой же»
Сыну 9 лет, необходима консультация невролога. В поликлинике его нет, дали направление в детскую городскую больницу. Жена позвонила. это были 20-е числа октября, в регистратуре ей сказали, что всё занято, звоните в конце ноября, возможно будут талоны на декабрь.
Я захожу на сайт этой больницы, в форме обратной связи описываю ситуацию, пишу что такое лечение не устраивает, прошу назначить приём врача в ближайшее время или я напишу жалобу в Департамент здравоохранения города и в страховую (ОМС).
Через 4 часа жене перезвонили и недовольным тоном предложили прийти уже на следующий день.
К слову сказать, со слов жены, в больнице было пусто и на приём вообще никого не было, ни до прихода, ни после. Хотя они пришли на 20 минут раньше.
И чего это они вдруг?
Новый Год
Хочу Новый Год! И Каникулы.
Мне 53, но я все равно верю в Новогоднее Волшебство. Уже слабее, да. Но, верю.
Под бой Курантов наивно загадать желание.
Чтобы взять фляжечку коньяку и выйти в снег с собаками и никуда не спешить.
А потом съездить к родителям с подарками. И поесть маминого салата.
Окунутся в Новогоднее Волшебство.
Я верю, что Настоящее Желание сбудется.
Наверно, я многого прошу. Наверно, вы скажете, что ебанулся старый дурак. Может, вы и правы.
Но я, все равно, верю в Новогоднее Волшебство.
Ответ на пост «Куриные горлышки»
Я ищу точное определение этого, но все еще не могу найти определение удовлетворения.
Я использовал nusoap webservice, есть строка
Решение
HTTP-запрос состоит из двух частей. Набор заголовков и тела.
Заголовки включают в себя такие вещи, как запрашиваемый URL-адрес и кэширующие помощники управления (например, «У меня есть версия со вчерашнего дня, дайте мне новую, только если есть изменения, хорошо?»).
Тело может появиться или не появиться в зависимости от типа запроса. У запросов POST есть тела.
Тело может быть в любом формате, который нравится клиенту. Один из заголовков сообщит серверу, что это за формат.
Если данные представлены в другом формате, например, JSON, или если данные не соответствуют особенностям PHP (например, правила наличия [] на конце ключей с тем же именем), возможно, вы захотите получить доступ к данным непосредственно, так что вы можете разобрать его самостоятельно. Это необработанные данные POST.
$_POST содержит URL-кодированные (application / www-url-кодированные) переменные, которые публикуются в вашем скрипте, а PHP декодирует их для вас. Вы используете его, когда имеете дело с данными HTML FORM.
$HTTP_RAW_POST_DATA — в теории это то же самое, что и выше, но зависит от php.ini. и больше не доступен в PHP 7
Другие решения
HTTP-сообщение состоит из серии заголовков и тела (которое может быть обязательным / необязательным / запрещенным в зависимости от заголовков).
Если вы сделаете запрос GET для него, то тело запроса не будет.
Если вы сделаете запрос POST, то будет. Если вы отправите форму, она будет закодирована с использованием одного из форматов, которые вы можете указать с помощью enctype приписывать.
Сырое тело это тело до это было расшифровано.
Используем Raw Data в Google Analytics на практике
Мы долго считали, что стандартные инструменты Google Analytics – лучший способ получить полезную информацию. Временами приходилось сталкиваться с некоторыми ограничениями и весьма странными результатами, и казалось, этому нет конца и края, пока некоторые аналитики не открыли для себя Google Analytics 360 и механизмы экспорта необработанных данных в Google BigQuery.
Спустя всего несколько часов работы с более продвинутыми инструментами и SQL-запросами, мы смогли извлечь информацию, которую бы никогда не получили, используя только сводные отчеты Google Analytics. С того момента мы сосредоточились на изучении особенностей необработанных («сырых») данных и на том, какую практическую пользу из них могут извлечь специалисты в области веб-аналитики.
В этой статье есть ответы на следующие вопросы:
Чем отличаются raw и сводные данные в Google Analytics
Используя бесплатную версию сервиса Google Analytics, можно получать только сводные данные. То есть, полная информация о просмотрах для конкретного визита и события будет недоступна. Разумеется, отчет User Explorer содержит много полезной информации, которую могут использовать веб-аналитики. Однако на этот файл наложены определенные ограничения: он не масштабируется и недоступен для скачивания.
В большинстве случаев наличия лишь сводных данных достаточно для получения ответов на распространенные вопросы:
Почему стандартные отчеты Google Analytics не содержат этих данных? Основная причина заключается в вычислительных затратах. Предоставляя только выборочные сводные данные, отпадает необходимость в обработке миллионов строк, содержащихся в отчете. Поэтому бесплатная версия Google Analytics не содержит инструментов для выполнения расширенных вычислений на бесплатной основе.
Какую информацию можно извлечь из необработанных данных
Понимая ограниченность сводных данных, пришло время узнать, как можно использовать необработанные данные. Рассмотрим несколько вариантов их применения.
Длительность ивентов
Одно из ограничений, с которым сталкивается любой веб-аналитик, использующий стандартные инструменты Google Analytics – нельзя определить временной интервал между помещением товара в корзину и оформлением покупки, независимо от того, происходит это действие в рамках одного сеанса или нет. Разумеется, для этого можно использовать cookies и проводить собственные расчеты. Но это бессмысленно, тем более что Google Analytics уже проделали эту работу за нас.
Проведя анализ необработанных данных, можно легко определить точное время возникновения события для конкретного пользователя, провести сравнительный анализ с другим событием для этого же пользователя. Также можно агрегировать данные на свое усмотрение, получив среднее, медианное или процентильное распределение, или использовать другую продвинутую статистическую модель. Разве тот факт, что 20% пользователей выполняют целевое действие за 2 минуты, а 10% — в течение целой недели, не имеет никакого значения? С этими знаниями вы будете использовать различные подходы для взаимодействия с этими двумя категориями пользователей.
Анализ объема аудитории
В отчетах как Google Analytics, так и Google Analytics 360 содержатся данные о сегментации посетителей на протяжении последних 90 дней. Зачастую для получения достоверных данных требуется проведение анализа на более длинных дистанциях (особенно это касается крупных компаний). На основе анализа необработанных данных можно получать ответы на следующие вопросы:
Взаимосвязи между данными
Коэффициент корреляции вводят для определения статистической взаимосвязи между двумя переменными значениями. При анализе больших объемов данных можно определять взаимоотношения между двумя типами поведения пользователей:
Сторонние данные
Последнее, но не менее важное, — необработанные данные позволяют получать намного больше информации, если подключить другие источники данных. Ниже приведены несколько наглядных примеров:
Данные электронной коммерции. Инструмент приносит наибольшую пользу в том случае, если вы сохраняете идентификатор клиента в Google Analytics, выполнявшим любые действия по добавлению в корзину или оформлению заказа. Это позволит рассчитать точное значение коэффициента конверсии, даже если инструменты Google Analytics не сработали (из-за используемых клиентами блокировщиков рекламы, отсутствия редиректа со страницы оплаты, длительного времени ожидания загрузки страницы и прочих причин). Кроме того, основываясь на собственных данных, вы сможете исключить отмененные целевые действия и возвраты для перерасчета реальной прибыли. Также это позволяет рассчитывать более сложные и закрытые показатели, например, маржу вместо дохода.
Данные CRM. Что может быть хуже, чем то, что в огромном множестве лидов содержится большое количество нерелевантных лидов? Это распространенная проблема для B2B онлайн сервисов. Экспортируя данные CRM с уникальными идентификаторами лидов (идентификатор клиента, зашифрованный с помощью SHA-256 e-mail, сгенерированный идентификатор и прочие), можно легко связывать их с идентификаторами клиентов в Google Analytics. Это позволит рассчитывать не только процент сгенерированных лидов, а и коэффициент конверсии. Для многоканального анализа потребуются более сложные запросы, однако вы сможете полностью контролировать процессы вычислений.
Для проведения такого анализа необходимо собрать информацию и предоставить ее в удобочитаемом формате. Выполнив это, вы будете обладать актуальными и востребованными данными.
Объявления, поисковые роботы, логи – все эти данные следует хранить в едином хранилище.
Научившись сопоставлять их с аналитическими данными, вы сможете воплотить в реальность самые смелые мечты:
Инструменты для извлечения необработанных данных
Информация, представленная выше, говорит в пользу необработанных данных. Но как их получить? Рассмотрим несколько наиболее распространенных способов.
Google Analytics 360
Если вам повезло получить доступ к этому сервису или вы располагаете достаточным бюджетом для оплаты стоимости его использования, в ваших руках находится лучший инструмент для извлечения необработанных данных в Google BigQuery. Он позволяет экспортировать любую информацию, включая расширенные данные электронной коммерции. Каждой строке соответствует определенный сеанс, и вы сможете использовать огромное количество параметров и метрик.
Google Analytics App+Web и Firebase
С недавнего времени веб-аналитики получили возможность экспортировать данные в Google BigQuery без необходимости покупки Google Analytics 360. Firebase, который является ядром Google Analytics App+Web, поддерживает функционал экспорта в Google BigQuery. Вам будет выставлен счет Blaze, который использует подход «оплата по мере использования». Если у вас крупный интернет портал, вам придется следить за своим бюджетом. Для небольших сайтов затраты составят от совсем ничего до всего нескольких долларов в месяц.
Каждой строке соответствует событие, содержащее скрин или просмотр страницы. Вам придется привыкнуть к этому весьма специфическому способу представления данных, который отличается от используемого в Google Analytics. Однако, этот сервис может стать лучшим решением для тех, кто желает использовать необработанные данные.
Прочие бесплатные инструменты: Яндекс.Метрика и Matomo
Я не смог опробовать каждый инструмент, поскольку многие из них являются платными. Каждый из них содержит функционал экспорта необработанных данных. Однако, существует два абсолютно бесплатных онлайн сервиса, которые предлагают тот же функционал и не взимают плату за их использование.
Яндекс.Метрика – абсолютно бесплатный инструмент, который предоставляет доступ к необработанным данным через API его логов. Matomo – инструмент аналитики с открытым исходным кодом, который необходимо устанавливать непосредственно на ваш сервер, на котором находятся файлы сайта. Он экспортирует необработанные данные непосредственно в вашу БД.
Конвейер данных
Еще один способ выгрузки данных Google Analytics непосредственно в ваше хранилище данных – конвейер данных. OWOX BI организовывает мощный поток данных между Google Analytics и BigQuery. Для реализации функционала необходимо создать кастомную задачу в Google Analytics. Он формирует копии полезной нагрузки Google Analytics и переносит в конечное хранилище данных.
Имея достаточный опыт, вы сможете самостоятельно создать собственную конечную точку выгрузки данных с использованием функционала облачного сервиса и на основе анализа лога. Ниже приведены два полезных ресурса, которые помогут вам разобраться в этом:
Симо Ахава – «Как сформировать GTM-монитор». После прочтения этой статьи вы узнаете, как отправлять данные в BigQuery с помощью облачных функций. Объемы передаваемых данных ограничены 100000 строк в секунду, которые можно интегрировать в сервис BigQuery. Если количество строк превышает указанное выше максимальное значение, вам придется группировать данные из нескольких логов.
Справочный центр Google Cloud – «Serverless Pixel Tracking Architecture». В этом источнике рассмотрен механизм создания собственного пикселя отслеживания с последующей интеграцией в BigQuery.
Примеры и частные случаи использования BigQuery
Теперь вы знаете о преимуществах использования необработанных данных и способах получения доступа к ним. Теперь рассмотрим несколько примеров, которые наглядно демонстрируют принципы работы с этими данными.
Установление взаимосвязи между тематиками и целевыми действиями в Google Analytics 360
Анализ был проведен для новостного сайта с онлайн подписчиками. Основная задача анализа состояла в том, чтобы установить взаимосвязь (корреляцию) между тематикой новостей, которые читают пользователи, и выполняемыми целевыми действиями.
Полученный результат и выводы:
corr_culture 0.397
corr_opinion 0.305
corr_lifestyle 0.0468
corr_sport 0.009
Наиболее вероятная категория тех, кто оформит подписку на сайт, — это пользователи, интересующиеся рубриками «Культура» и «Мнения». С другой стороны, если пользователь интересуется рубриками «Стиль жизни» или «Спорт», вероятность оформления им подписки является минимальной.
Когортный анализ с использованием Firebase
Для проведения анализа было взято приложение с регулярно обновляемым контентом и высоким показателем сезонности. Анализ проводится для поиска ответов на следующие вопросы:
Как ведут себя пользователи, которые впервые установили это приложение?
Какой момент времени является наилучшим для привлечения клиентов, которые будут использовать приложение на регулярной основе?
Полученный результат и выводы:
Судя по полученным данным, приложение чаще всего используют клиенты, которые загрузили его впервые в сентябре и декабре.
Выводы
Скорее всего в ближайшем будущем грядут серьезные изменения, и Google App+Web станет чем-то вроде отраслевого стандарта. Этот подход обеспечивает более тесную интеграцию между сервисами Google, такими как Marketing Platform и Google Cloud Platform, и особенно BigQuery. Если вы утратили навыки по созданию SQL-запросов (язык для работы с СУБД), я настоятельно рекомендую вам освежить информацию в своей памяти и потренироваться на практике.
Расширенная цифровая аналитика данных становится все более мощным инструментом благодаря простому доступу к необработанным данным, быстрым и эффективным вычислительным процессам, а также хорошей визуализации информации. В ближайшем будущем будет реализована еще более тесная интеграция с другими типами бизнес-данных.
Уже на протяжении многих лет эксперты утверждают, что цифровая и бизнес аналитика должны работать сообща. Медленно, но уверенно мы идем по пути воплощения этой идеи в реальность.
FreddyYesDoraNoVGCP / RAW Paste Data
This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters. Learn more about bidirectional Unicode characters