Google Colab / Jupyter
Nástroje pro interaktivní datovou analýzu a skriptování v Pythonu přímo v prohlížeči – stále běžnější i v marketingové praxi
Co je Google Colab / Jupyter
Google Colab a Jupyter jsou prostředí, ve kterých píšete kód po malých blocích, každý blok rovnou spustíte a hned pod ním vidíte výsledek: tabulku, graf nebo chybovou hlášku. Jupyter běží u vás v počítači nebo na vlastním serveru, Colab je hostovaná varianta od Googlu, kterou otevřete v prohlížeči bez instalace. Jazykem je v obou případech nejčastěji Python.
Kdy tabulka dojde
Export ze Search Console nebo z GA4 klidně vyplivne statisíce řádků. Tabulkový procesor se u toho zadrhne, spadne, nebo prostě část dat neotevře. Notebook s tím problém nemá, protože zobrazuje jenom to, co si vyžádáte. Druhá výhoda je opakovatelnost: skript, který jednou napíšete, pustíte příští měsíc na nová data znovu a máte hotovo za minutu.
Na co to používám
- spojení exportů z Google Ads, Skliku a GA4 do jedné tabulky podle UTM parametrů
- čištění produktového feedu před nahráním
- proklepnutí desítek tisíc adres na stavové kódy a přesměrování
- grafy sezónnosti, u kterých je napsat tři řádky kódu kratší práce než poskládat kontingenční tabulku
Kde je můj strop
Nejsem datový inženýr a notebook u mě nikdy nebyl produkční řešení. Je to jednorázová dílna: spočítám, co potřebuju, výsledek vyexportuju a jedu dál. Když má něco běžet každý den samo a plnit databázi, patří to do rukou vývojáře nebo do automatizace přes Zapier a Make.
Klíče a data do notebooku nepatří
Do notebooku, který s někým sdílím, nedávám přístupové klíče k API ani ostrá klientská data. Colab běží na cizí infrastruktuře a exporty s osobními údaji tam nemají co dělat, takže je předem osekávám na to, co k výpočtu opravdu potřebuju. Když si nejsem jistý, co skript dělá, pustím ho nejdřív na vzorku několika set řádků a výsledek porovnám s ručním výpočtem. Kód dneska napíše umělá inteligence za pár sekund, ověřit, že počítá to, co si myslíte, zůstává na vás.