Przykładowy zbiór danych BigQuery na potrzeby implementacji e-commerce w Google Analytics

Google Merchandise Store to sklep internetowy, który sprzedaje produkty Google produkty. Witryna korzysta ze standardowego e-commerce Google Analytics i pomiar zaawansowany. Zbiór danych ga4_obfuscated_sample_ecommerce dostępny w BigQuery Program Publiczne zbiory danych zawiera próbkę zaciemnionego eksportu zdarzeń BigQuery za 3 miesiące od 1 listopada 2020 r. do 31 stycznia 2021 r.

Warunek wstępny

  • Musisz mieć dostęp do projektu Google Cloud z włączonym interfejsem BigQuery API. Wykonaj czynności opisane w sekcji Zanim zaczniesz w krótkim przewodniku po BigQuery, aby utwórz nowy projekt Google Cloud lub włącz interfejs BigQuery API już istnieje.

  • Z trybu piaskownicy BigQuery możesz korzystać bezpłatnie, z pewnymi ograniczeniami. Poziom bezpłatnego wykorzystania powinien być wystarczający do eksploracji tego zbioru danych i uruchomienia z przykładowymi zapytaniami. Opcjonalnie możesz włączyć Płatności, aby wyjść poza wersję bezpłatną klasy wykorzystania.

Ograniczenia

Ten zbiór danych zawiera zaciemnione dane, które emulują prawdziwy zbiór danych będzie wyglądać na podstawie rzeczywistej implementacji Google Analytics. Niektóre pola będzie zawierać wartości zmiennych, w tym <Other>, NULL i ''. Z powodu zaciemnianie kodu, wewnętrzna spójność zbioru danych może być w pewnym stopniu ograniczona.

Tego zbioru danych nie można porównać z kontem demonstracyjnym Google Analytics dla Google Merchandise Store, bo dane są inne.

Korzystanie ze zbioru danych

  1. Konsola Cloud udostępnia interfejs do wykonywania zapytań na tabelach. Za pomocą Interfejs BigQuery, aby uzyskać dostęp do zbioru danych ga4_obfuscated_sample_ecommerce.

  2. Jeśli nie widzisz karty Edytor, kliknij Utwórz nowe zapytanie.

  3. Skopiuj poniższe zapytanie i wklej je w polu edytora. To zapytanie spowoduje pod kątem liczby unikalnych zdarzeń, użytkowników i dni w zbiorze danych.

    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. W przypadku prawidłowych zapytań pojawi się znacznik wyboru obok ilości danych które zostanie przetworzone przez zapytanie. Ten wskaźnik pomaga określić koszt i wykonać zapytanie.

    Interfejs BigQuery przedstawiający weryfikację i rozmiar zapytania.

  5. Kliknij Wykonaj. Strona z wynikami zapytania wyświetli się pod oknem zapytania.

    Interfejs BigQuery przedstawiający wyniki zapytania.

  6. Spróbuj uruchomić przykładowe zapytania.

Następne kroki