Conjunto de datos de muestra de BigQuery para la implementación de la aplicación de videojuegos de Google Analytics

Flood-It! es un juego de habilidad mental disponible en Android. y las plataformas iOS. La app usa la API estándar de Google Implementación de la aplicación de videojuegos de Analytics a través de Firebase. El flood it conjunto de datos disponible a través de firebase-public-project BigQuery contiene una muestra de datos ofuscados de exportación de eventos de BigQuery durante 114 días.

Requisitos previos

  • Necesitas acceso a un proyecto de Google Cloud con la API de BigQuery habilitada. Completa la sección Antes de comenzar de la Guía de inicio rápido de BigQuery para crear un nuevo proyecto de Google Cloud o habilitar la API de BigQuery una existente.

  • Puedes usar el modo de zona de pruebas de BigQuery de forma gratuita con ciertas limitaciones. El nivel de uso gratuito debería ser suficiente para explorar este conjunto de datos y ejecutar consultas de muestra. De manera opcional, puedes habilitar la facturación para ir más allá de la prueba gratuita el nivel de uso actual.

Limitaciones

Este conjunto de datos contiene datos ofuscados que emulan lo que ocurre con un conjunto de datos del mundo real de una implementación real de Google Analytics. Campos determinados contendrá valores de marcadores de posición, como <Other>, NULL y ''. Debido a ofuscación y la coherencia interna del conjunto de datos puede ser algo limitada.

Usa el conjunto de datos

  1. La consola de Cloud proporciona una interfaz para consultar tablas. Puedes usar la IU de BigQuery para acceder al conjunto de datos flood it.

  2. Si la pestaña Editor no está visible, haz clic en Redactar consulta nueva.

  3. Copia y pega la siguiente consulta en el campo Editor. Esta consulta mostrar a la cantidad de eventos, usuarios y días únicos en el conjunto de datos.

    SELECT
  COUNT(*) AS event_count,
  COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_count,
  COUNT(DISTINCT event_date) AS day_count
FROM `firebase-public-project.analytics_153293282.events_*`

  4. Para las consultas válidas, aparecerá una marca de verificación junto con la cantidad de datos que procesará la consulta. Esta métrica te ayuda a determinar el costo de antes de ejecutar la consulta.

    IU de BigQuery que muestra la validación y el tamaño de la consulta

  5. Haz clic en Ejecutar. La página de resultados de la consulta aparecerá debajo de la ventana de consulta.

    IU de BigQuery que muestra los resultados de las consultas

  6. Intenta ejecutar algunas consultas de muestra.

Próximos pasos