Set di dati di esempio BigQuery per l'implementazione web di e-commerce di Google Analytics

Google Merchandise Store è un negozio online che vende merchandising con brand Google. Il sito utilizza l'implementazione standard di e-commerce web di Google Analytics insieme alla misurazione avanzata. Il set di dati ga4_obfuscated_sample_ecommerce disponibile tramite il programma Set di dati pubblici BigQuery contiene un campione di dati di esportazione degli eventi BigQuery offuscati per tre mesi, dal 1° novembre 2020 al 31 gennaio 2021.

Prerequisiti

• Devi avere accesso a un progetto Google Cloud con l'API BigQuery abilitata. Completa la sezione Prima di iniziare nella guida rapida di BigQuery per creare un nuovo progetto cloud Google Cloud o per abilitare l'API BigQuery in uno esistente.

• Puoi utilizzare la modalità sandbox di BigQuery senza costi con alcune limitazioni. Il livello di utilizzo senza costi dovrebbe essere sufficiente per esplorare questo set di dati ed eseguire le query di esempio. Se vuoi superare il livello di utilizzo senza costi, puoi abilitare la fatturazione.

Limitazioni

Questo set di dati contiene dati offuscati che emulano l'aspetto di un set di dati reali provenienti da un'implementazione effettiva di Google Analytics. Alcuni campi conterranno valori segnaposto, tra cui <Other>, NULL, e ''. A causa dell'offuscamento, la coerenza interna del set di dati potrebbe essere in qualche modo limitata.

Il set di dati non può essere confrontato con l'account dimostrativo di Google Analytics per Google Merchandise Store perché i dati sono diversi.

Utilizzare il set di dati

1. La console Cloud fornisce un'interfaccia per eseguire query sulle tabelle. Puoi utilizzare l' interfaccia utente di BigQuery per accedere al set di dati ga4_obfuscated_sample_ecommerce.

2. Se la scheda Editor non è visibile, fai clic su Crea nuova query.

3. Copia e incolla la query seguente nel campo Editor. Questa query mostrerà il numero di eventi, utenti e giorni unici nel set di dati.

   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. Per le query valide, viene visualizzato un segno di spunta insieme alla quantità di dati che verranno elaborati dalla query. Questa metrica ti aiuta a determinare il costo di esecuzione della query.
   

   

5. Fai clic su Esegui. La pagina dei risultati della query verrà visualizzata sotto la finestra della query.
   

   

6. Prova a eseguire alcune query di esempio.

Passaggi successivi

• Scopri di più sullo schema di esportazione degli eventi BigQuery di Google Analytics.

• Esegui alcune delle query avanzate sul set di dati.

• Se non hai familiarità con BigQuery, esplora le guide pratiche di BigQuery.

• Utilizza Fogli connessi per analizzare il set di dati dal foglio di lavoro di Fogli Google.

• Visualizza il set di dati utilizzando Data Studio Pro.