Exemple d'ensemble de données BigQuery pour l'implémentation d'une application de jeu Google Analytics

Flood-It! est un jeu de réflexion disponible sur Android et les plates-formes iOS. L'application utilise la version standard de Google Implémentation d'une application de jeu Analytics via Firebase Le flood it ensemble de données disponible via le firebase-public-project contient un échantillon de données d'exportation d'événements BigQuery obscurcies pendant 114 jours.

Prérequis

  • Vous devez avoir accès à un projet Google Cloud pour lequel l'API BigQuery est activée. Suivez les instructions de la section Avant de commencer du guide de démarrage rapide de BigQuery pour : créer un projet Google Cloud ou activer l'API BigQuery dans un une liste existante.

  • Vous pouvez utiliser le mode bac à sable de BigQuery sans frais, sous certaines conditions. Le niveau d'utilisation sans frais devrait suffire pour explorer cet ensemble de données et exécuter la exemples de requêtes. Vous pouvez éventuellement Activer la facturation pour aller au-delà de l'option "Sans frais" niveau d'utilisation.

Limites

Cet ensemble de données contient des données obscurcies qui émulent ce qu'un ensemble de données réel à partir d'une implémentation réelle de Google Analytics. Certains champs contiendra des valeurs d'espace réservé, y compris <Other>, NULL et ''. Motif : obscurcissement, la cohérence interne de l'ensemble de données peut être quelque peu limitée.

Utiliser l'ensemble de données

  1. La console Cloud fournit une interface pour interroger des tables. Vous pouvez utiliser Interface utilisateur de BigQuery pour accéder à l'ensemble de données flood it.

  2. Si l'onglet Éditeur n'est pas visible, cliquez sur Saisir une nouvelle requête.

  3. Copiez et collez la requête suivante dans le champ Éditeur. Cette requête indiquent le nombre d'événements, d'utilisateurs et de jours uniques dans l'ensemble de données.

    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. Pour les requêtes valides, une coche apparaîtra à côté de la quantité de données que la requête va traiter. Cette métrique vous aide à déterminer le coût l'exécution de la requête.

    UI BigQuery montrant la validation et la taille de la requête

  5. Cliquez sur Exécuter. La page de résultats de la requête s'affiche sous la fenêtre de requête.

    UI BigQuery affichant les résultats de la requête

  6. Essayez d'exécuter quelques exemples de requêtes.

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