Сравнение Яндекс Метрики и Гугл Аналитики

1. Методика (Technique)
В этом блоке из выпадающего списка можно выбрать метод исследования, который вы будете использовать для представления и анализа данных. На момент написания данной статьи в Google Analytics 4 доступно 7 методик:
Свободная форма (Free form)
Когортное исследование (Cohort exploration)
Исследование воронки (Funnel exploration)
Наложение сегментов (Segment overlap)
Исследование пути (Path exploration)
Статистика пользователей (User explorer)
Общая ценность пользователя (User lifetime)

Методики исследования
Каждая методика позволяет ответить на определенный ряд вопросов и решить конкретные задачи, связанные с поведением пользователей на вашем сайте или в мобильном приложении. Подробнее их все я разберу в отдельной статье.
В зависимости от выбора методики меняются и блоки настроек ниже. В качестве основного примера разберем методику Свободная форма.

Вкладка "Настройки вкладок" с методикой "Свободная форма"
2. Визуализация (Visualization)
В этом разделе вы можете выбрать тип визуализации. Для исследования в свободной форме - это:
Таблица (Table)
Кольцевая диаграмма (Donut chart)
График (Line chart)
Точечная диаграмма (Scatterplot)
Линейчатая диаграмма (Bar chart)
Географическая карта (Geo map)

Визуализации
Тип визуализации влияет на то, какие разделы с настройками будут доступны ниже. Наиболее часто используемый тип визуализации в Google Analytics - таблица:

Пример визуализации "Таблица"
Кольцевая диаграмма в разрезе типа устройства (параметр) и сеансов (показатель) может выглядеть так:

Пример визуализации "Кольцевая диаграмма"
Для графика вы можете задать необходимый уровень детализации - Час, День, Неделя, Месяц. Однако это не самое интересное. На нем отображается не только информация по выбранному показателю, но еще доступен инструмент Детектор отклонений (Anomaly detection). С его помощью можно обнаружить на графике значения, резко выделяющиеся относительно других.

Пример визуализации "График" с включенным детектором отклонений
По умолчанию эта функция включена. Если ее отключить с помощью переключения ползунка, то график преобразится и станет похож на обычный временной ряд с заданной метрикой:

Пример визуализации "График" с выключенным детектором отклонений
Вы можете настроить для детектора отклонений два параметры:

Настройки обнаружения отклонений
Период обучения (дни до заданного диапазона) / Training period определяет, сколько дней до начала выбранного периода в исследовании выделено детектору отклонений на расчет ожидаемого значения определенного показателя. Например, если в исследовании выбрана дата с 1 по 10 декабря 2021 г., а для детектора отклонений установлен период обучения 7 дней, то при расчете будут использоваться данные за последнюю неделю предыдущего месяца (с 24 по 30 ноября 2021 г.)

Чувствительность / Sensitivity определяет порог вероятности (значения, не достигшие его, учитываются как отклонения). Этот параметр не влияет на алгоритм расчета, а только указывает, какие данные должны считаться отклонениями. Вероятность появления точки с каким-либо значением прогнозируется моделью детектора и не зависит от чувствительности. Чем выше чувствительность, тем уже область ожидаемого значения и тем больше может быть найдено отклонений. Например, чувствительность 5 % означает, что появление точки с вероятностью ниже 5 % считается отклонением.
После установки периода обучения и чувствительности для детектора отклонений к статистическим данным отслеживаемой метрики, для которой совершается поиск отклонений, применяется байесовская модель пространственно-временного ряда (Bayesian state-space time series model), чтобы спрогнозировать значение текущего показателя во временном ряду.
Пример такого отклонения, найденного с помощью такого математического аппарата, представлен на графике ниже:

Обнаруженное отклонение
Детектор отклонений в Google Analytics 4 использует методы и модели, описанные в научной статье Стивена Л. Скотта (Steven L. Scott) и Хэла Вариана (Hal Varian) и опубликованной в июне 2013 года. Она называется Predicting the Present with Bayesian Structural Time Series (Предсказание настоящего с помощью байесовских структурных временных рядов). Ознакомиться с ней вы можете по ссылке (на английском языке).
Примечание: еще детектор отклонений в Google Analytics 4 используется в подсказках.
Пример точечной диаграммы с разбивкой по параметру Город, где по оси X расположен показатель Количество событий, а по оси Y - показатель Всего пользователей:

Пример визуализации "Точечная диаграмма"
А вот так может выглядеть линейчатая диаграмма, если к ней добавить разбивку по типу устройства и анализируемый показатель, например, Сеансы:

Пример визуализации "Линейчатая диаграмма"
Тип визуализации Географическая карта также присутствовал в Universal Analytics. Его часто использовали интернет-маркетологи при создании сводок и специальных отчетов. Только в предыдущей версии Google Analytics такой тип отчета/визуализации назывался Наложение данных на карту: