Google Merchandise Store est une boutique en ligne qui vend les produits Google
de vos produits. Le site utilise la plate-forme Web d'e-commerce standard de Google Analytics
mise en œuvre ainsi que les mesures améliorées. La
Ensemble de données ga4_obfuscated_sample_ecommerce
disponible via BigQuery
Le programme d'ensembles de données publics contient un exemple d'exportation d'événements BigQuery obscurcis
les données pendant trois mois,
du 01/11/2020 au 31/01/2021.
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.
L'ensemble de données ne peut pas être comparé au compte de démonstration Google Analytics pour Google Merchandise Store, car les données sont différentes.
Utiliser l'ensemble de données
La console Cloud fournit une interface pour interroger des tables. Vous pouvez utiliser Interface utilisateur de BigQuery pour accéder à l'ensemble de données
ga4_obfuscated_sample_ecommerce
.Si l'onglet Éditeur n'est pas visible, cliquez sur
Saisir une nouvelle requête.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 `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
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.
Cliquez sur Exécuter. La page de résultats de la requête s'affiche sous la fenêtre de requête.
Essayez d'exécuter quelques exemples de requêtes.
Étapes suivantes
En savoir plus sur le schéma de l'exportation d'événements BigQuery dans Google Analytics schéma.
Exécutez certaines des requêtes avancées sur l'ensemble de données.
Si vous ne connaissez pas BigQuery, consultez les guides d'utilisation de BigQuery.
Utiliser les feuilles connectées pour analyser l'ensemble de données à partir de Google Sheets feuille de calcul.
Visualisez l'ensemble de données à l'aide de Looker Studio.