资源介绍
视频数量：18个
总时长：3小时46分
课程介绍：
BigQuery营销归因分析实战
做营销分析的人都知道这个问题有多头疼：老板问你这个月花了这么多钱在各个渠道上，到底哪个渠道贡献最大？你看了眼GA4的报告，数据好像很清楚，但仔细一想又觉得哪里不对——一个用户可能先在抖音看到你的广告，点进去看了看没买，第二天在百度搜了一下，又没买，第三天直接输入网址买了，这种情况下，这次转化到底该算谁的？
这就是归因问题，也是今天这门课要帮你彻底解决的。
这门课不讲空洞的理论，直接带你上手BigQuery，从零开始构建完整的营销归因分析体系。你会学到GA4里那些让人眼花缭乱的流量来源字段到底是什么意思，BigQuery里导出的数据结构和原始GA4有什么差异，怎么处理这些差异。然后你会亲自动手在BigQuery里写SQL，把原始的用户行为数据整理成会话表——这一步非常关键，归因模型能不能做对，全看你会不会建这个会话表。
建好会话表之后，课程会带你一个一个拆解最常用的归因模型。首次点击模型怎么做、末次点击模型怎么实现、线性归因又该怎么分配权重。每一部分都有理论讲解和实战练习，代码直接给你，你跟着敲一遍就能理解背后的逻辑。特别是窗口函数在归因里的应用，课程会讲得很细，如果你之前对这些SQL技巧不太熟，也不用担心，配套的资料里都有文档可以查。
除了SQL，课程还专门用了一个章节来讲怎么用Python做归因分析。你会学到怎么连接BigQuery API，怎么在Python里处理归因逻辑，最后输出可用的结果。如果你日常分析工作需要自动化一些流程，或者想把归因模型集成到更复杂的分析框架里，这部分内容会非常实用。
整个课程三个多小时，十八个视频，节奏不拖沓，每个知识点都讲完就让你动手练。这门课假设你有一定的SQL基础，但不需要你是高手。如果你能写基本的SELECT、WHERE、JOIN，能看懂CTE的语法，那就够了。剩下的窗口函数、UNNEST这些，课程里都有配套文档，手边备着就行。
学完这门课，你能独立在BigQuery里搭建完整的归因分析流程，能根据业务需求选择合适的归因模型，能自己写SQL实现各种归因计算，还能把这一套东西延伸到Python里做更灵活的分析。不管你是在甲方做营销分析，还是在乙方给客户做数据服务，这套技能都能直接用上。