উন্নত প্রশ্ন

এই পৃষ্ঠার উন্নত প্রশ্নগুলি Google Analytics-এর জন্য BigQuery ইভেন্ট এক্সপোর্ট ডেটাতে প্রযোজ্য। ইউনিভার্সাল অ্যানালিটিক্সের জন্য BigQuery কুকবুক দেখুন যদি আপনি ইউনিভার্সাল অ্যানালিটিক্সের জন্য একই রিসোর্স খুঁজছেন। উন্নতগুলি চেষ্টা করার আগে প্রাথমিক প্রশ্নগুলি চেষ্টা করুন৷

একটি নির্দিষ্ট পণ্য ক্রয় করা গ্রাহকদের দ্বারা কেনা পণ্য

নিম্নলিখিত ক্যোয়ারীটি দেখায় যে গ্রাহকরা একটি নির্দিষ্ট পণ্য কিনেছেন তাদের দ্বারা অন্য কোন পণ্যগুলি কেনা হয়েছে৷ এই উদাহরণটি অনুমান করে না যে পণ্যগুলি একই ক্রমে কেনা হয়েছিল।

অপ্টিমাইজ করা উদাহরণ BigQuery স্ক্রিপ্টিং বৈশিষ্ট্যগুলির উপর নির্ভর করে একটি ভেরিয়েবলকে সংজ্ঞায়িত করতে যা ঘোষণা করে যে কোন আইটেমগুলিকে ফিল্টার করতে হবে৷ যদিও এটি কর্মক্ষমতা উন্নত করে না, এটি একটি WITH ক্লজ ব্যবহার করে একটি একক মান টেবিল তৈরি করার তুলনায় ভেরিয়েবলগুলিকে সংজ্ঞায়িত করার জন্য একটি আরও পাঠযোগ্য পদ্ধতি। সরলীকৃত ক্যোয়ারী WITH ক্লজ ব্যবহার করে পরবর্তী পদ্ধতি ব্যবহার করে।

সরলীকৃত ক্যোয়ারী "পণ্য A ক্রেতাদের" একটি পৃথক তালিকা তৈরি করে এবং সেই ডেটার সাথে যোগদান করে। অপ্টিমাইজ করা ক্যোয়ারী, পরিবর্তে, ARRAY_AGG ফাংশন ব্যবহার করে একজন ব্যবহারকারী অর্ডার জুড়ে কেনা সমস্ত আইটেমের একটি তালিকা তৈরি করে। তারপর বাইরের WHERE ক্লজ ব্যবহার করে, সমস্ত ব্যবহারকারীর ক্রয় তালিকা target_item জন্য ফিল্টার করা হয় এবং শুধুমাত্র প্রাসঙ্গিক আইটেমগুলি দেখানো হয়।

সরলীকৃত

-- 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;

অপ্টিমাইজ করা হয়েছে

-- 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;

ব্যবহারকারীর দ্বারা ক্রয় সেশন প্রতি ব্যয় করা টাকার গড় পরিমাণ

নিম্নলিখিত ক্যোয়ারী প্রতিটি ব্যবহারকারীর দ্বারা প্রতি সেশনে ব্যয় করা অর্থের গড় পরিমাণ দেখায়৷ এটি শুধুমাত্র সেশনগুলিকে বিবেচনা করে যেখানে ব্যবহারকারী ক্রয় করেছেন৷

-- 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

ব্যবহারকারীদের জন্য সর্বশেষ সেশন আইডি এবং সেশন নম্বর

নিম্নলিখিত ক্যোয়ারী ব্যবহারকারীদের একটি তালিকার জন্য গত 4 দিনের সর্বশেষ ga_session_id এবং ga_session_number এর তালিকা প্রদান করে। আপনি একটি user_pseudo_id তালিকা বা একটি user_id তালিকা প্রদান করতে পারেন।

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);