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 les plates-formes Android et iOS. L'application utilise l'implémentation standard de l'application de jeu Google Analytics via Firebase. L'flood it ensemble de données disponible via le firebase-public-project projet BigQuery 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 BigQuery pour créer un projet Google Cloud ou activer l'API BigQuery dans un projet existant.

• Vous pouvez utiliser sans frais le mode bac à sable de BigQuery, avec certaines limites. Le niveau d'utilisation sans frais devrait suffire pour explorer cet ensemble de données et exécuter les exemples de requêtes. Vous pouvez également activer la facturation pour dépasser le niveau d'utilisation sans frais.

Limites

Cet ensemble de données contient des données obscurcies qui simulent un ensemble de données réel provenant d'une implémentation Google Analytics réelle. Certains champs contiendront des valeurs d'espace réservé, y compris <Other>, NULL et ''. En raison de l'obscurcissement, la cohérence interne de l'ensemble de données peut être quelque peu limitée.

Utiliser l'ensemble de données

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

2. Si l'onglet Editor n'est pas visible, cliquez sur Compose new query.

3. Copiez et collez la requête suivante dans le champ Éditeur. Cette requête affiche 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 apparaît avec la quantité de données que la requête va traiter. Cette métrique vous aide à déterminer le coût d'exécution de la requête.
   

   

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

   

6. Essayez d'exécuter quelques exemples de requêtes.

Étapes suivantes

• En savoir plus sur le schéma pour Google Analytics BigQuery event export schema.

• Exécuter certaines des requêtes avancées sur l'ensemble de données

• Si vous ne connaissez pas BigQuery, consultez les guides pratiques BigQuery.

• Utiliser les feuilles connectées pour analyser l'ensemble de données à partir d'une feuille de calcul Google Sheets

• Visualiser l'ensemble de données à l'aide de Data Studio Pro.