מערך נתונים לדוגמה של BigQuery להטמעה באינטרנט של מסחר אלקטרוני ב-Google Analytics

Google Merchandise Store היא חנות וירטואלית שבה נמכרים מותגים של Google מוצרים. האתר משתמש בפורמט המסחר האלקטרוני הרגיל של Google Analytics באינטרנט בהטמעה וגם במדידה משופרת. מערך הנתונים ga4_obfuscated_sample_ecommerce שזמין דרך BigQuery תוכנית מערכי נתונים ציבוריים מכילה דוגמה לייצוא אירועים מעורפלים ב-BigQuery נתונים לגבי שלושה חודשים מ-11 בנובמבר 2020 עד 31 בינואר 2021.

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.

אי אפשר להשוות את מערך הנתונים לחשבון ההדגמה של Google Analytics Google Merchandise Store כי הנתונים שונים.

שימוש במערך הנתונים

  1. מסוף Cloud מספק ממשק לטבלאות שאילתות. אפשר להשתמש ממשק המשתמש של BigQuery כדי לגשת למערך הנתונים ga4_obfuscated_sample_ecommerce.

  2. אם הכרטיסייה עריכה לא מוצגת, לוחצים על כתיבת שאילתה חדשה.

  3. 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 `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
    
  4. בשאילתות חוקיות, יופיע סימן וי לצד כמות הנתונים שהשאילתה תעבד. המדד הזה עוזר לכם לקבוע את העלות של הרצת השאילתה.

    ממשק משתמש של BigQuery שמציג אימות של שאילתה וגודל השאילתה

  5. לוחצים על Run. דף תוצאות השאילתה יופיע מתחת לחלון השאילתה.

    ממשק המשתמש של BigQuery שמציג תוצאות של שאילתה

  6. כדאי לנסות להריץ כמה שאילתות לדוגמה.

השלבים הבאים