Как мы в М2 оценили роль медийной рекламы через связку AdRiver и Яндекс Метрики

Синхронизация AdRiver и Яндекс Метрики: план, которого мы придерживались

Как мы установили счетчик AdRiver и выгрузили данные в ClickHouse

Важное сообщение

import pandas as pd
import requests
from requests.auth import HTTPBasicAuth
import gzip
from io import BytesIO

generate_dates = pd.date_range('2024-01-01', periods=30).tolist()

datelist = []
for date in generate_dates:
    date = date.strftime('%Y-%m-%d')
    datelist.append(date)
print(datelist)

for date in datelist:
    res = requests.get(f"https://files.adriver.ru/your_login.ftp/{date}.logsite.csv.gz", 
                       auth=HTTPBasicAuth('your_login', 'your_password'))
    compressed_content = res.content
    compressed_data = BytesIO(compressed_content)

    with gzip.GzipFile(fileobj=compressed_data, mode='rb') as decompressed_data:
        decompressed_content = decompressed_data.read()

    with open('files/example.csv', 'wb') as f: 
        f.write(decompressed_content)

Как мы написали витрину данных: атрибуция и моделирование

with ad_group_table as (
select user_id_ad_group,
       groupArray(event_datetime) as group_event_datetime,
       groupArray(event_date) as group_event_date,
       groupArray(banner_id) as group_banner_id,
       groupArray(domain) as group_domain
from (
    select if(user_id = '0', hex(SHA1(concat(user_ip, user_agent))), user_id) as user_id_ad_group,
           datetime as event_datetime,
           date as event_date,
           banner_id,
           domain
    from ADRIVER_AD
    order by all)
group by user_id_ad_group),

Что в итоге