Exemple d'ensemble de données BigQuery pour l'implémentation Web d'e-commerce Google Analytics

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

1. 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.

2. Si l'onglet Éditeur n'est pas visible, cliquez sur Saisir une nouvelle requête.

3. 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_*`
   

4. 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.
   

   

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 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.