Flood-It! הוא משחק חשיבה שזמין גם ב-Android
ובפלטפורמות iOS. האפליקציה משתמשת בתקן Google
Analytics – הטמעה של אפליקציות משחקים דרך Firebase. flood it
מערך נתונים שזמין דרך firebase-public-project BigQuery
הפרויקט מכיל דוגמה של נתוני ייצוא אירועים מעורפלים של BigQuery למשך 114 ימים.
דרישות מוקדמות
אתם צריכים גישה לפרויקט ב-Google Cloud שמופעל בו BigQuery API. מבצעים את ההוראות בקטע לפני שמתחילים במדריך למתחילים של BigQuery כדי: ליצור פרויקט חדש ב-Google Cloud או להפעיל את BigQuery API קיים.
ניתן להשתמש במצב ארגז החול של BigQuery בחינם בכפוף למגבלות מסוימות. רמת השימוש בחינם אמורה להספיק כדי לבחון את מערך הנתונים הזה ולהריץ את שאילתות לדוגמה. אפשר גם להפעיל חיוב כדי לקבל מידע נוסף על סוג השימוש.
מגבלות
מערך הנתונים הזה מכיל נתונים מעורפלים (obfuscated) האמולציה של מערך נתונים בעולם האמיתי
ייראה כמו מהטמעה בפועל של Google Analytics. שדות מסוימים
מכילה ערכי placeholder, כולל <Other>, NULL ו-''. בעקבות
ערפול קוד (obfuscation) והעקביות הפנימית של מערך הנתונים עשויה להיות מוגבלת במידה מסוימת.
שימוש במערך הנתונים
מסוף Cloud מספק ממשק לטבלאות שאילתות. אפשר להשתמש ממשק המשתמש של BigQuery כדי לגשת למערך הנתונים
flood it.אם הכרטיסייה עריכה לא מוצגת, לוחצים על כתיבת שאילתה חדשה.
מעתיקים את השאילתה הבאה ומדביקים אותה בשדה Editor. השאילתה הזו מוצג למספר האירועים הייחודיים, המשתמשים והימים במערך הנתונים.
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_*`בשאילתות חוקיות, יופיע סימן וי לצד כמות הנתונים שהשאילתה תעבד. המדד הזה עוזר לכם לקבוע את העלות של הרצת השאילתה.
לוחצים על Run. דף תוצאות השאילתה יופיע מתחת לחלון השאילתה.
כדאי לנסות להריץ כמה שאילתות לדוגמה.
השלבים הבאים
מידע נוסף על הסכימה של ייצוא אירועים ב-Google Analytics ל-BigQuery Schema.org.
מריצים חלק מהשאילתות המתקדמות על מערך הנתונים.
אם אתם לא מכירים את BigQuery, כדאי לעיין במדריכים של BigQuery.
משתמשים בגיליונות מקושרים כדי לנתח את מערך הנתונים מ-Google Sheets. גיליון אלקטרוני.
להמחיש את מערך הנתונים באמצעות Looker Studio.