Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

Truy vấn nâng cao

Các truy vấn nâng cao trong trang này áp dụng cho dữ liệu xuất sự kiện BigQuery cho Google Analytics. Xem Sổ tay nấu ăn BigQuery cho Universal Analytics nếu bạn đang tìm kiếm cùng một tài nguyên cho Universal Analytics. Thử các truy vấn cơ bản đầu tiên trước khi dùng thử các tính năng nâng cao.

Sản phẩm được mua bởi những khách hàng đã mua một sản phẩm nhất định

Truy vấn sau đây cho biết những sản phẩm khác đã được khách hàng mua đã mua một sản phẩm cụ thể. Ví dụ này không giả định rằng sản phẩm được mua trong cùng một đơn đặt hàng.

Ví dụ được tối ưu hoá dựa trên các tính năng viết tập lệnh của BigQuery để xác định một biến khai báo mục nào cần lọc. Mặc dù điều này không cải thiện hiệu suất, đây là cách tiếp cận dễ đọc hơn để xác định các biến so với việc tạo một bảng giá trị một bằng mệnh đề WITH. Truy vấn được đơn giản sử dụng phương thức sau bằng mệnh đề WITH.

Truy vấn đơn giản tạo một danh sách riêng biệt gồm "Người mua sản phẩm A" và thực hiện một kết hợp với dữ liệu đó. Thay vào đó, truy vấn được tối ưu hoá sẽ tạo một danh sách gồm tất cả các mục mà người dùng đã mua hàng trong các đơn đặt hàng bằng hàm ARRAY_AGG. Sau đó, sử dụng mệnh đề WHERE bên ngoài, danh sách mua hàng trên tất cả người dùng sẽ được lọc cho target_item và chỉ hiển thị các mục có liên quan.

Đã đơn giản hóa

-- Example: Products purchased by customers who purchased a specific product.
--
-- `Params` is used to hold the value of the selected product and is referenced
-- throughout the query.

WITH
  Params AS (
    -- Replace with selected item_name or item_id.
    SELECT 'Google Navy Speckled Tee' AS selected_product
  ),
  PurchaseEvents AS (
    SELECT
      user_pseudo_id,
      items
    FROM
      -- Replace table name.
      `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
    WHERE
      -- Replace date range.
      _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
      AND event_name = 'purchase'
  ),
  ProductABuyers AS (
    SELECT DISTINCT
      user_pseudo_id
    FROM
      Params,
      PurchaseEvents,
      UNNEST(items) AS items
    WHERE
      -- item.item_id can be used instead of items.item_name.
      items.item_name = selected_product
  )
SELECT
  items.item_name AS item_name,
  SUM(items.quantity) AS item_quantity
FROM
  Params,
  PurchaseEvents,
  UNNEST(items) AS items
WHERE
  user_pseudo_id IN (SELECT user_pseudo_id FROM ProductABuyers)
  -- item.item_id can be used instead of items.item_name
  AND items.item_name != selected_product
GROUP BY 1
ORDER BY item_quantity DESC;

Đã tối ưu hoá

-- Optimized Example: Products purchased by customers who purchased a specific product.

-- Replace item name
DECLARE target_item STRING DEFAULT 'Google Navy Speckled Tee';

SELECT
  IL.item_name AS item_name,
  SUM(IL.quantity) AS quantity
FROM
  (
    SELECT
      user_pseudo_id,
      ARRAY_AGG(STRUCT(item_name, quantity)) AS item_list
    FROM
      -- Replace table
      `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`, UNNEST(items)
    WHERE
      -- Replace date range
      _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201210'
      AND event_name = 'purchase'
    GROUP BY
      1
  ),
  UNNEST(item_list) AS IL
WHERE
  target_item IN (SELECT item_name FROM UNNEST(item_list))
  -- Remove the following line if you want the target_item to appear in the results
  AND target_item != IL.item_name
GROUP BY
  item_name
ORDER BY
  quantity DESC;

Số tiền trung bình được chi tiêu cho mỗi phiên mua hàng của người dùng

Truy vấn sau đây cho biết số tiền trung bình được chi tiêu cho mỗi phiên hoạt động của mỗi người người dùng. Việc này chỉ tính đến các phiên mà người dùng thực hiện giao dịch mua.

-- Example: Average amount of money spent per purchase session by user.

WITH
  events AS (
    SELECT
      session.value.int_value AS session_id,
      COALESCE(spend.value.int_value, spend.value.float_value, spend.value.double_value, 0.0)
        AS spend_value,
      event.*

    -- Replace table name
    FROM `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*` AS event
    LEFT JOIN UNNEST(event.event_params) AS session
      ON session.key = 'ga_session_id'
    LEFT JOIN UNNEST(event.event_params) AS spend
      ON spend.key = 'value'

    -- Replace date range
    WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
  )
SELECT
  user_pseudo_id,
  COUNT(DISTINCT session_id) AS session_count,
  SUM(spend_value) / COUNT(DISTINCT session_id) AS avg_spend_per_session_by_user
FROM events
WHERE event_name = 'purchase' and session_id IS NOT NULL
GROUP BY user_pseudo_id

Mã phiên và Số phiên mới nhất cho người dùng

Truy vấn sau cung cấp danh sách ga_session_id mới nhất và ga_session_number từ 4 ngày qua cho danh sách người dùng. Bạn có thể cung cấp Danh sách user_pseudo_id hoặc danh sách user_id.

user_pseudo_id

-- Get the latest ga_session_id and ga_session_number for specific users during last 4 days.

-- Replace timezone. List at https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones.
DECLARE REPORTING_TIMEZONE STRING DEFAULT 'America/Los_Angeles';

-- Replace list of user_pseudo_id's with ones you want to query.
DECLARE USER_PSEUDO_ID_LIST ARRAY<STRING> DEFAULT
  [
    '1005355938.1632145814', '979622592.1632496588', '1101478530.1632831095'];

CREATE TEMP FUNCTION GetParamValue(params ANY TYPE, target_key STRING)
AS (
  (SELECT `value` FROM UNNEST(params) WHERE key = target_key LIMIT 1)
);

CREATE TEMP FUNCTION GetDateSuffix(date_shift INT64, timezone STRING)
AS (
  (SELECT FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_ADD(CURRENT_DATE(timezone), INTERVAL date_shift DAY)))
);

SELECT DISTINCT
  user_pseudo_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_id').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_number').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_number
FROM
  -- Replace table name.
  `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
  user_pseudo_id IN UNNEST(USER_PSEUDO_ID_LIST)
  AND RIGHT(_TABLE_SUFFIX, 8)
    BETWEEN GetDateSuffix(-3, REPORTING_TIMEZONE)
    AND GetDateSuffix(0, REPORTING_TIMEZONE)
WINDOW UserWindow AS (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp DESC);

user_id

-- Get the latest ga_session_id and ga_session_number for specific users during last 4 days.

-- Replace timezone. List at https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones.
DECLARE REPORTING_TIMEZONE STRING DEFAULT 'America/Los_Angeles';

-- Replace list of user_id's with ones you want to query.
DECLARE USER_ID_LIST ARRAY<STRING> DEFAULT ['<user_id_1>', '<user_id_2>', '<user_id_n>'];

CREATE TEMP FUNCTION GetParamValue(params ANY TYPE, target_key STRING)
AS (
  (SELECT `value` FROM UNNEST(params) WHERE key = target_key LIMIT 1)
);

CREATE TEMP FUNCTION GetDateSuffix(date_shift INT64, timezone STRING)
AS (
  (SELECT FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_ADD(CURRENT_DATE(timezone), INTERVAL date_shift DAY)))
);

SELECT DISTINCT
  user_pseudo_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_id').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_number').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_number
FROM
  -- Replace table name.
  `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
  user_id IN UNNEST(USER_ID_LIST)
  AND RIGHT(_TABLE_SUFFIX, 8)
    BETWEEN GetDateSuffix(-3, REPORTING_TIMEZONE)
    AND GetDateSuffix(0, REPORTING_TIMEZONE)
WINDOW UserWindow AS (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp DESC);

Truy vấn cơ bản về sự kiện

Tiếp

Truy vấn dữ liệu người dùng