এই পৃষ্ঠার নমুনা প্রশ্নগুলি Google Analytics-এর জন্য BigQuery ইভেন্ট এক্সপোর্ট ডেটাতে প্রযোজ্য।
নমুনা ডেটাসেটের পরিবর্তে আপনার ডেটাসেট জিজ্ঞাসা করুন
অন্যথায় উল্লেখ না করা পর্যন্ত, এখানে তালিকাভুক্ত সমস্ত প্রশ্ন নমুনা ডেটাসেট ব্যবহার করে এবং বৈধ ফলাফল তৈরি করা উচিত। আপনার নিজের Google Analytics প্রপার্টির BigQuery ইভেন্ট এক্সপোর্ট ডেটা ব্যবহার করতে, মন্তব্যটি দেখুন -- Replace table
এবং নমুনা টেবিলটি প্রতিস্থাপন করুন। আপনার ডেটাসেট থেকে টেবিলের নাম কপি করতে:
- BigQuery UI এ যান এবং আপনার ডেটাসেট রয়েছে এমন প্রজেক্ট নির্বাচন করুন।
- এক্সপ্লোরারে টেবিলটি সনাক্ত করুন।
- টেবিলের ডানদিকে তিনটি উল্লম্ব বিন্দুতে ক্লিক করুন, তারপর কপি আইডি ক্লিক করুন।
- ক্যোয়ারীতে নমুনা টেবিলের জায়গায় টেবিলের নাম পেস্ট করুন।
- টেবিলের তারিখের অংশটি
*
দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন।
উদাহরণস্বরূপ, যদি কপি আইডি BigQuery টেবিলের নাম my-first-gcp-project:analytics_28239234.events_20240718
কপি করে, তাহলে প্রতিস্থাপন করুন:
-- Replace table
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
সঙ্গে:
-- Replace table
`my-first-gcp-project.analytics_28239234.events_*`
একটি নির্দিষ্ট তারিখ ব্যাপ্তি জিজ্ঞাসা করুন
একটি BigQuery ইভেন্ট এক্সপোর্ট ডেটাসেট থেকে একটি নির্দিষ্ট তারিখের ব্যাপ্তি জিজ্ঞাসা করতে, আপনার ক্যোয়ারীটির WHERE ক্লজে _TABLE_SUFFIX ছদ্ম কলামটি ব্যবহার করুন৷ আরও তথ্যের জন্য, _TABLE_SUFFIX ব্যবহার করে নির্বাচিত সারণী ফিল্টারিং দেখুন।
উদাহরণ স্বরূপ, নিম্নোক্ত ক্যোয়ারীটি নির্দিষ্ট দিন এবং নির্বাচিত ইভেন্টের জন্য তারিখ এবং ইভেন্টের নাম অনুসারে অনন্য ইভেন্ট গণনা করে:
-- Example: Query a specific date range for selected events.
--
-- Counts unique events by date and by event name for a specifc period of days and
-- selected events(page_view, session_start, and purchase).
SELECT
event_date,
event_name,
COUNT(*) AS event_count
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
event_name IN ('page_view', 'session_start', 'purchase')
-- Replace date range.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201202'
GROUP BY 1, 2;
ব্যবহারকারীর সংখ্যা এবং নতুন ব্যবহারকারীর সংখ্যা
- মোট ব্যবহারকারীর সংখ্যা পেতে, স্বতন্ত্র
user_id
সংখ্যা গণনা করুন। যাইহোক, যদি আপনার Google Analytics ক্লায়েন্ট প্রতিটি হিটের সাথে একটিuser_id
ফেরত না পাঠায় বা আপনি যদি অনিশ্চিত হন, তাহলে স্বতন্ত্রuser_pseudo_id
সংখ্যা গণনা করুন। - নতুন ব্যবহারকারীদের জন্য, আপনি উপরে বর্ণিত একই গণনা পদ্ধতি গ্রহণ করতে পারেন কিন্তু
event_name
এর নিম্নলিখিত মানগুলির জন্য:
-- Example: Get 'Total User' count and 'New User' count.
WITH
UserInfo AS (
SELECT
user_pseudo_id,
MAX(IF(event_name IN ('first_visit', 'first_open'), 1, 0)) AS is_new_user
-- Replace table name.
FROM `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
-- Replace date range.
WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20201130'
GROUP BY 1
)
SELECT
COUNT(*) AS user_count,
SUM(is_new_user) AS new_user_count
FROM UserInfo;
ক্রেতা প্রতি লেনদেনের গড় সংখ্যা
নিম্নলিখিত ক্যোয়ারী ক্রেতা প্রতি লেনদেনের গড় সংখ্যা দেখায়।
-- Example: Average number of transactions per purchaser.
SELECT
COUNT(*) / COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS avg_transaction_per_purchaser
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
event_name IN ('in_app_purchase', 'purchase')
-- Replace date range.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201231';
একটি নির্দিষ্ট ইভেন্ট নামের জন্য মান
নিম্নলিখিত ক্যোয়ারীটি সমস্ত purchase
ইভেন্ট এবং সংশ্লিষ্ট ইভেন্ট প্যারামিটার মানগুলির জন্য event_timestamp
দেখায়:
-- Example: Query values for a specific event name.
--
-- Queries the individual timestamps and values for all 'purchase' events.
SELECT
event_timestamp,
(
SELECT COALESCE(value.int_value, value.float_value, value.double_value)
FROM UNNEST(event_params)
WHERE key = 'value'
) AS event_value
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
event_name = 'purchase'
-- Replace date range.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201202';
তালিকার পরিবর্তে ইভেন্ট প্যারামিটারের মোট মান দেখানোর জন্য পূর্ববর্তী ক্যোয়ারী সংশোধন করা যেতে পারে:
-- Example: Query total value for a specific event name.
--
-- Queries the total event value for all 'purchase' events.
SELECT
SUM(
(
SELECT COALESCE(value.int_value, value.float_value, value.double_value)
FROM UNNEST(event_params)
WHERE key = 'value'
))
AS event_value
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
event_name = 'purchase'
-- Replace date range.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201202';
শীর্ষ 10 আইটেম কার্ট যোগ করা হয়েছে
নিম্নলিখিত ক্যোয়ারীটি সর্বাধিক সংখ্যক ব্যবহারকারীর দ্বারা কার্টে যোগ করা শীর্ষ 10টি আইটেম দেখায়৷
-- Example: Top 10 items added to cart by most users.
SELECT
item_id,
item_name,
COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_count
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_web_ecommerce.events_*`, UNNEST(items)
WHERE
-- Replace date range.
_TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
AND event_name IN ('add_to_cart')
GROUP BY
1, 2
ORDER BY
user_count DESC
LIMIT 10;
ক্রেতার ধরন অনুসারে পৃষ্ঠা দর্শনের গড় সংখ্যা (ক্রেতা বনাম অ-ক্রেতারা)
নিম্নলিখিত ক্যোয়ারী ব্যবহারকারীদের গড় পৃষ্ঠাভিউ ক্রেতার প্রকার (ক্রেতা বনাম অ-ক্রয়কারী) দেখায়:
-- Example: Average number of pageviews by purchaser type.
WITH
UserInfo AS (
SELECT
user_pseudo_id,
COUNTIF(event_name = 'page_view') AS page_view_count,
COUNTIF(event_name IN ('in_app_purchase', 'purchase')) AS purchase_event_count
-- Replace table name.
FROM `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
-- Replace date range.
WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201202'
GROUP BY 1
)
SELECT
(purchase_event_count > 0) AS purchaser,
COUNT(*) AS user_count,
SUM(page_view_count) AS total_page_views,
SUM(page_view_count) / COUNT(*) AS avg_page_views,
FROM UserInfo
GROUP BY 1;
পৃষ্ঠা দর্শনের ক্রম
এই ক্যোয়ারী প্রতিটি ব্যবহারকারীর দ্বারা তৈরি পৃষ্ঠা দর্শনের ক্রম দেখায়। ক্যোয়ারী নিম্নলিখিত ক্ষেত্রগুলি ব্যবহার করে ফলাফলগুলি অর্ডার করে যাতে ইভেন্টগুলি ব্যবহারকারীর জন্য সংঘটিত ক্রম অনুসারে তালিকাভুক্ত করা হয়, এমনকি ঘটনাগুলি একই ব্যাচে পাঠানো হলেও:
-
user_pseudo_id
-
user_id
-
batch_page_id
-
batch_ordering_id
-
batch_event_index
যদিও নমুনা ফলাফলগুলিকে শুধুমাত্র page_view
ইভেন্টের মধ্যে সীমাবদ্ধ করে, আপনি একই ORDER BY
ক্লজ ব্যবহার করে সব ইভেন্ট সঠিকভাবে অর্ডার করতে পারেন event_name
জন্য WHERE
ক্লজ শর্তটি সরিয়ে দিয়ে।
ক্যোয়ারীটি আরও দেখায় কিভাবে ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত ফাংশন GetParamString
এবং GetParamInt
ব্যবহার করে ডুপ্লিকেশন কমাতে এবং আপনার প্রশ্নগুলি বোঝা এবং বজায় রাখা সহজ করে তোলে।
-- Example: Sequence of pageviews.
/** Temporary function to retrieve the string_value of an event parameter by event name. */
CREATE TEMP FUNCTION GetParamString(event_params ANY TYPE, param_name STRING)
AS ((SELECT ANY_VALUE(value.string_value) FROM UNNEST(event_params) WHERE key = param_name));
/** Temporary function to retrieve the int_value of an event parameter by event name. */
CREATE TEMP FUNCTION GetParamInt(event_params ANY TYPE, param_name STRING)
AS ((SELECT ANY_VALUE(value.int_value) FROM UNNEST(event_params) WHERE key = param_name));
SELECT
user_pseudo_id,
user_id,
batch_page_id,
batch_ordering_id,
batch_event_index,
event_name,
GetParamInt(event_params, 'ga_session_id') as ga_session_id,
GetParamString(event_params, 'page_location') as page_location,
GetParamString(event_params, 'page_title') as page_title,
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
event_name = 'page_view'
-- Replace date range.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20240718' AND '20240731'
ORDER BY
user_pseudo_id,
user_id,
batch_page_id,
batch_ordering_id,
batch_event_index;
ইভেন্ট প্যারামিটার তালিকা
নিম্নলিখিত ক্যোয়ারী আপনার ডেটাসেটে উপস্থিত সমস্ত ইভেন্ট পরামিতি তালিকাভুক্ত করে:
-- Example: List all available event parameters and count their occurrences.
SELECT
EP.key AS event_param_key,
COUNT(*) AS occurrences
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`, UNNEST(event_params) AS EP
WHERE
-- Replace date range.
_TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201202'
GROUP BY
event_param_key
ORDER BY
event_param_key ASC;
গুগল বিজ্ঞাপনের সাথে যোগদান করা হচ্ছে
আপনার Google Analytics ইভেন্টের জন্য অতিরিক্ত Google Ads ডেটা পুনরুদ্ধার করতে, Google Ads-এর জন্য BigQuery ডেটা ট্রান্সফার পরিষেবা সেট-আপ করুন, তারপর Google Analytics ইভেন্ট ডেটা থেকে Google Ads ট্রান্সফার থেকে ads_ClickStats_
customer_id এর gclid
ফিল্ডে collected_traffic_source.gclid
যোগ দিন।
মনে রাখবেন যে Google Analytics ইভেন্ট ডেটা এক্সপোর্ট প্রতিটি দিনের জন্য একটি টেবিল তৈরি করে, যখন Google বিজ্ঞাপন স্থানান্তর গ্রাহক প্রতি একটি একক ads_ClickStats_
customer_id টেবিল তৈরি করে।