Что такое сэмплирование в счетчиках аналитики простыми словами?

Ограничение, на которое жалуются все, но при этом далеко не все понимают его природу. Давайте разбираться🙂

Сэмплирование дает вам возможность работать с данными только с определенными оговорками и их важно понимать. В противном случае можно легко прийти к неверному управленческому решению. Изучим это на примере наиболее распространенных сервисов аналитики.

Нас интересуют следующие вопросы:

Большинство аналитических платформ работают следующим образом: сервис предоставляет доступ к отчетам через интерфейс, где данные предварительно проходят предобработку и агрегацию. Это означает, что в отчетах вы видите так называемые «агрегированные данные», а для расчета метрик почти всегда используется метод сэмплирования.

Сэмплирование – это метод уменьшения объема данных, обрабатываемых при формировании отчетов. Он позволяет ускорить работу сервиса при больших объемах исходных данных. В результате, данные в отчетах представляют собой модель, основанную на определенной выборке – части полных данных. Для понимания размера выборки в отчетах (например, в Яндекс Метрике) есть переключатель "Выборка".

Сталкиваясь с сэмплированием, вы всегда должны держать в уме, что прямо сейчас работаете только с частью всех ваших данных. В какой степени она релевантна полным данным – вопрос открытый.

Если у вас есть сильные навыки работы с SQL и вы не хотите мириться с ограничениями сэмплирования, всегда есть возможность работы с сырыми данными. Сырые данные представляют собой таблицы хитов и сессий, выгружаемые с помощью Logs API, они не подвержены сэмплированию. Однако, это требует участия опытного дата-инженера, так как необходимо создать и настроить кластер ClickHouse в Яндекс Облаке и обеспечить регулярную загрузку данных (если мы рассматриваем, Яндекс Метрику). Простой активации стриминга в облачную базу данных недостаточно, и это значительно повышает порог входа.

Кроме этого, у метода есть и свои ограничения, одно из которых – 10 ГБ на загрузку. Для проектов с большим трафиком это может стать узким местом. Решением может стать Метрика ПРО, но ее стоимость начинается от 300 тыс. руб. в месяц без учета стоимости кластера.

Оперировать только частью данных, когда вы делаете первые шаги в работе с аналитикой вполне нормально. Но чем крупнее бизнес и значимее уровень принятия решений, тем дороже ошибки.

Как мы решили эту проблему в UX Rocket? В UX Rocket вся аналитика изначально строится на сырых данных. Вы оперируете только точными цифрами в абсолютно любом отчете – никаких «средних температур по больнице». Вам не нужен дата-инженер и SQL – достаточно открыть раздел «События»-«Сырые данные». Выгрузка в Excel и любые внешние системы в один клик. Хотите попробовать? Вам сюда.

Чтобы быть в курсе актуальных трендов в продуктовой и маркетинговой аналитике, А/В - тестировании, а также узнать больше о новых возможностях платформы UX Rocket, подписывайтесь на наш Telegram - канал и группу "ВКонтакте".