木田 和廣 | GA4/Tableau/SQL/Looker Studio本の著者

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木田 和廣 | GA4/Tableau/SQL/Looker Studio本の著者

木田 和廣 | GA4/Tableau/SQL/Looker Studio本の著者

@kazkida

早稲田大学政治経済学部卒。株式会社プリンシプル取締役 フェロー。 GA(UA)、GA4(共著と単著)、Tableau、SQL、Looker Studioのすべてについて著作のある唯一の日本人。個人ではUdemyで講座を展開しています。|趣味・興味:ゴールデンレトリバー、競泳、海釣り、料理、お酒、お菓子作り

Katılım Mayıs 2009
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木田 和廣 | GA4/Tableau/SQL/Looker Studio本の著者
【β版モニター募集】 あなたのSQLスキル、AIが診断します。 エンジニアではなく、ビジネス職・マーケターのための「SQLリテラシー診断テスト」を開発・公開しました。 従来の資格試験のようなテーブルを作ったり、レコードを挿入したりといった管理知識の問題は一切でません。 GA4、GSC、X AnalyticsやECデータなど、現場のデータをBigQueryで抽出・分析する「実践力」だけを問います。 今回、難易度調整を兼ねて、先着100名様限定のモニターを募集します。 ✅ 通常 3,980円 → 【500円】 (87%OFF) ⏳ 期限:2/1(日)まで 受験後、Gemini(生成AI)があなたのコードを採点し、個別にフィードバックします。 腕試しにぜひ挑戦してください! 👇 受験はこちら sqltest.learn-k.net 🎟 500円クーポンコード XSFOKF(決済画面で入力してください) 添付した画像は、受験画面(PCでの受験を強く推奨)と、80点以上で合格した場合の合格証書です。(80点未満の場合は、合格証はでませんが、点数証明書がでます。) 拡散希望です。「あいつ、そういやSQL勉強してたな」とか、「あのこ、そう言えばSQL書けるって言ってたわね」というご友人がいたら、ぜひ、メンション付きで拡散していただけると、大変嬉しいです。 #SQL #データ分析 #BigQuery #マーケティング
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書きましたよっと😊 AI.GENERATE関数に関する記事3部作の最後を飾ります。 --- BigQuery × Geminiで愛犬の「心の声」を覗いてみた — 非構造化データのAI解析入門 kazkida.com/bigquery-ai-ge… --- 内容をサマると、 ・BigQueryからGeminiに画像も処理してもらえるよ ・準備はちょっと面倒だけどSQLはシンプルだよ の2点です。 が、裏テーマとしては、犬自慢です!!
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書きましたよっと kazkida.com/bigquery-gemin… 内容は以下です。 BigQueryからSQLを使ってGeminiを呼び出すと・・・ 1) 一つのデータに複数のプロンプトを一挙に投げられる 2) temperatureやtop-pを変化させるとアウトプットがどう変化するか、一発で分かる BigQueryからGeminiを使う醍醐味ですね😊
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書きましたよっと😊 「SQL一発でAI分析!BigQueryのAI.GENERATE関数をSearch Consoleデータに応用してみた」 先日視聴したGoogle Cloudさん主催のAgentic AI Summitで、Googleのエンジニアさんが「これ、すごい便利」って言ってたので検証してみました。 一言で言うと、 - BigQueryからSQL一発でGeminiを動かせるよ! - データはBigQueryにあるのをそのまま渡せるよ! です!(GSCデータにつないでみたのはおまけ=一例です。) kazkida.com/bigquery-ai-ge…
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木田 和廣 | GA4/Tableau/SQL/Looker Studio本の著者
今朝のスイちゃん(うちのゴールデンの女の子。4歳)の散歩中にパチリ(カシャリ?) サクラが朝日に照らされて、全体的にオレンジになってすごくきれい #マジックアワー #早起きは三文の得的な何か
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木田 和廣 | GA4/Tableau/SQL/Looker Studio本の著者
そろそろGoogleさんには、GA4がBigQueryにエクスポートするサンプルテーブルの最新版を出してほしい🙏 今アクセスできるサンプルテーブルは2020年11月から2021年1月までのもので、スキーマが最新の実物とは違っています🥲 Googleさん、よろしくお願いします〜 @googleanalytics
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木田 和廣 | GA4/Tableau/SQL/Looker Studio本の著者
お、考えてみると自分はこのパターンばっかり😊 --- - サイトのパフォーマンスを改善する(目的)→Google アナリティクスを入れて施策を考えよう(手段)→GA自体が好き --- - データを素早く、ビジュアルに表現して意思決定を早めたい(目的)→Tableauが最適!(手段)→Tableau自体が好き --- - データを整備して適切な可視化がいつでもできるようにしておこう(目的)→SQLを書けたほうがいいね(手段)→SQL自体が好き。 --- - 誰でも、しきい低くダッシュボードを作れると「意思決定の高速化」が起きるぞ(目的)→Looker Studioが最適!(手段)→Looker Studio自体が好き --- - ダイエットして見た目も健康も維持するぞ(目的)→水泳が関節にも筋肉にも優しいな(手段)→水泳自体が好き --- 結論:「目的の手段化」で人生楽しくなります!
渋谷 泰一郎🔥🐓@t_shibuya

「手段の目的化は、人生を楽しく生きるためのコツのひとつ」という話。 いつもネガティブな意味でしか見聞きしてこなかったフレーズだけど、確かにこういうケースもあるなと。いいなと。 vt.tiktok.com/ZSuXxdYqu/

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山本祥武 | Google Cloud
山本祥武 | Google Cloud@yoshitake_l·
@kazkida すごくわかりやすい解説でした!!ありがとうございます。 私もGA4のデータに初めて出会ったときは、「何だこのわかりにくい構造は!?」と思ったのですが、自分でいろいろ試し、こうした解説も拝読し、だんだん愛着が湧いてきています。
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木田 和廣 | GA4/Tableau/SQL/Looker Studio本の著者
昨日投稿した記事にたくさんの人から「いいね」をもらった。それに気を良くして、今日も書いたよ。 今日のは【どうやってネストを扱うか(How)】、昨日のは、【なぜネストすべきか(Why)】 なかなか頭に入ってこないから手を動かしてお勉強したい。という方におすすめ。こちらが今日書いた記事↓ BigQueryのデータ構造をマスターする:ARRAYとSTRUCTの「自作」から学ぶネストの仕組み kazkida.com/bigquery-array…
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生成AIはかなり精度高くSQL文を書いてくれるのは事実。でも、(我田引水で超申し訳ないけれど)「こういうことができるよ」ということを知らないと、そもそも生成AIに指示出せないよね。 やっぱ(いまのところ)勉強するの大事😊 x.com/kazkida/status…
木田 和廣 | GA4/Tableau/SQL/Looker Studio本の著者@kazkida

少し前に、Googleのエンジニアの方が 「ARRAYとSTRUCTを使ってネストされたテーブルを作ると、JOINするよりも、速度は早く、費用は安くなるよ」(意訳)という内容の投稿をされてました。x.com/yoshitake_l/st… --- 投稿を読んだだけでは十分に理解できなかったので、手を動かして検証してみました。 UNNESTでフラット化する方向でのクエリ(SQL文)はよく書きますが、あえてネストされたテーブルを作ったことがなかったので、勉強になりました。Googleのエンジニアの方がおっしゃっていることもよく分かってスッキリ。 --- 「なんでGA4がエスポートしたテーブルって、ネストされてるんだよ(怒」w という方にもおすすめです。 kazkida.com/bigquery-neste…

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> おいしいご飯が作れたときの人生の幸福度は高い し・か・も、そもそも食べたいものを作ってるからね、幸福度が上がらないわけない! ・自分の食べたいものが食べられて ・それが美味しくて ・料理の腕もあがっちゃう もう、本当に、料理しない理由がない😊
Mako Saito / まこりーぬ@makosaito214

料理歴5ヶ月、おいしいご飯が作れたときの人生の幸福度は高い🍙

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少し前に、Googleのエンジニアの方が 「ARRAYとSTRUCTを使ってネストされたテーブルを作ると、JOINするよりも、速度は早く、費用は安くなるよ」(意訳)という内容の投稿をされてました。x.com/yoshitake_l/st… --- 投稿を読んだだけでは十分に理解できなかったので、手を動かして検証してみました。 UNNESTでフラット化する方向でのクエリ(SQL文)はよく書きますが、あえてネストされたテーブルを作ったことがなかったので、勉強になりました。Googleのエンジニアの方がおっしゃっていることもよく分かってスッキリ。 --- 「なんでGA4がエスポートしたテーブルって、ネストされてるんだよ(怒」w という方にもおすすめです。 kazkida.com/bigquery-neste…
山本祥武 | Google Cloud@yoshitake_l

BigQueryでデータの持ち方を変えるだけで、クエリ処理速度を3倍に、クエリコストを25%削減できたので共有。 試したクエリは、1:Nの2つのテーブルのN側を集計し、1側とJOINするシンプルなもの。 使ったのは、ARRAYとSTRUCTというデータ構造です。(続

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木田 和廣 | GA4/Tableau/SQL/Looker Studio本の著者
わたしもそういうときがあって、チャッピーに聞いたら、「関係のない名詞を次々に頭に思い浮かべる」というのを教えてもらいました。 コツは「しりとりにしない」ということらしいです。 カバ→ラッシュ→Tableau→バタフライ→みたらし団子→写真集→きつねうどん→入道雲・・・ たしかに退屈で眠くなるzzz
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青山俊彦【SaaS×ビズ専門の人材エージェント】
眠れない時のライフハックを色々読んで試したけど1つも効かなかったので、私の取ってる方法は ・寝ない(でもスマホとかは見ない) ・暗闇でその状態に浸る(頭の中に浮かんでくるいろんなことをただ傍観する感じ) です。多分今日仮眠します。眠い。
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木田 和廣 | GA4/Tableau/SQL/Looker Studio本の著者
たしかに・・・。 ということは、どの少数意見が多数意見に変わっていくのか?を、その意見がまだ少数意見のうちに見極める必要があるな。 元ツイートでは、投資と研究について言及している。私としては、キャリアも同じだと思う。 「サーフィン理論」と名付けたので、私が話すのを聞いたことがある人もいると思うんだけど、その理論は以下のようなもの。 - サーフィンでうまく「乗る」には、適切なタイミングで「波がブレイクするところ」にいるのが大事。 - まだうねりの段階のときに「そこ」にいても乗れないし、ブレイク後、波が穏やかになっちゃっていても当然乗れない。 - なので、まだうねりが沖合にあるうちに、どのうねりが大きくブレイクするのかを見極め、ブレイクするときにその分野の第一人者(少なくともその候補)になっているとキャリアが大きく前に進む。 --- なので、今「AIがすごい、こんなことができた!」と言っている人は、(それはそれで知見として尊いにしても)キャリアが大きく前に進むということはないんじゃないかな。 今、AIの専門家としてキャリアを動かしている人は、うねりの段階でこの波が来るのを見越して準備していた人。あるいは、例外的に頭がよくて、手を動かすのも早くて、うねりは見越せてなかったのだけれど、超高速パドリングで波がブレイクする瞬間に間に合わせた人。 あ、すいません。サーフィンは1ミリもしたことありません😅
瀧本哲史名言集@ttakimoro

株式市場は、「少数意見が多数意見に変わっていく」過程で最も利益が出る。最初から多数意見に賭けることは、大きな利益を放棄しているのと同じこと。かといって、誰も賛同者を得られなければ、バリュートラップになる。研究もまた同じ。

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