Przykładowy zbiór danych BigQuery na potrzeby implementacji gier mobilnych Google Analytics

Flood-It! to gra logiczna dostępna na Androida. oraz platformy iOS. Aplikacja używa standardowego interfejsu Google Wdrożenie Analytics w grach mobilnych za pomocą Firebase. flood it zbiór danych dostępny w firebase-public-project BigQuery projekt zawiera próbkę zaciemnionych danych eksportu zdarzeń BigQuery z ostatnich 114 dni.

Warunek wstępny

• Musisz mieć dostęp do projektu Google Cloud z włączonym interfejsem BigQuery API. Wykonaj czynności opisane w sekcji Zanim zaczniesz w krótkim przewodniku po BigQuery, aby utwórz nowy projekt Google Cloud lub włącz interfejs BigQuery API już istnieje.

• Z trybu piaskownicy BigQuery możesz korzystać bezpłatnie, z pewnymi ograniczeniami. Poziom bezpłatnego wykorzystania powinien być wystarczający do eksploracji tego zbioru danych i uruchomienia z przykładowymi zapytaniami. Opcjonalnie możesz włączyć Płatności, aby wyjść poza wersję bezpłatną klasy wykorzystania.

Ograniczenia

Ten zbiór danych zawiera zaciemnione dane, które emulują prawdziwy zbiór danych będzie wyglądać na podstawie rzeczywistej implementacji Google Analytics. Niektóre pola będzie zawierać wartości zmiennych, w tym <Other>, NULL i ''. Z powodu zaciemnianie kodu, wewnętrzna spójność zbioru danych może być w pewnym stopniu ograniczona.

Korzystanie ze zbioru danych

1. Konsola Cloud udostępnia interfejs do wykonywania zapytań na tabelach. Za pomocą Interfejs BigQuery, aby uzyskać dostęp do zbioru danych flood it.

2. Jeśli nie widzisz karty Edytor, kliknij Utwórz nowe zapytanie.

3. Skopiuj poniższe zapytanie i wklej je w polu edytora. To zapytanie spowoduje pod kątem liczby unikalnych zdarzeń, użytkowników i dni w zbiorze danych.

   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. W przypadku prawidłowych zapytań pojawi się znacznik wyboru obok ilości danych które zostanie przetworzone przez zapytanie. Ten wskaźnik pomaga określić koszt i wykonać zapytanie.
   

   

5. Kliknij Wykonaj. Strona z wynikami zapytania wyświetli się pod oknem zapytania.
   

   

6. Spróbuj uruchomić przykładowe zapytania.

Następne kroki

• Więcej informacji o schemacie eksportowania zdarzeń BigQuery w Google Analytics .

• Uruchom w zbiorze danych niektóre zapytania zaawansowane.

• Jeśli nie znasz jeszcze BigQuery, zapoznaj się z instrukcjami dotyczącymi BigQuery.

• analizować zbiór danych z Arkuszy Google za pomocą połączonych arkuszy; arkusz kalkulacyjny.

• Zwizualizuj zbiór danych za pomocą narzędzia Looker Studio.