Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

Truy vấn nâng cao

Các truy vấn nâng cao trong trang này sẽ áp dụng cho dữ liệu xuất sự kiện BigQuery cho Google Analytics 4. Xem sổ tay nấu ăn BigQuery cho Universal Analytics nếu bạn đang tìm kiếm tài nguyên tương tự cho Universal Analytics. Hãy thử truy vấn cơ bản trước trước khi dùng thử các truy vấn nâng cao.

Sản phẩm được mua bởi khách hàng đã mua một sản phẩm nhất định

Truy vấn sau đây cho biết những sản phẩm nào khác đã được mua bởi khách hàng đã mua một sản phẩm cụ thể. Ví dụ này không giả định rằng các sản phẩm được mua theo cùng một đơn đặt hàng.

Ví dụ được tối ưu hoá dựa trên các tính năng tập lệnh BigQuery để xác định một biến khai báo những mục cần lọc. Mặc dù cách này không cải thiện hiệu suất, nhưng đây là phương pháp dễ đọc hơn để xác định các biến so với việc tạo một bảng giá trị duy nhất bằng mệnh đề WITH. Truy vấn được đơn giản hoá sử dụng phương pháp thứ hai là dùng mệnh đề WITH.

Truy vấn được đơn giản hoá tạo ra một danh sách riêng biệt "Người mua Sản phẩm A" và kết hợp với dữ liệu đó. Thay vào đó, truy vấn được tối ưu hoá sẽ tạo một danh sách gồm tất cả các mặt hàng mà người dùng đã mua trong các đơn đặt hàng bằng cách sử dụng hàm ARRAY_AGG. Sau đó, sử dụng mệnh đề WHERE bên ngoài, danh sách mua hàng của mọi người dùng sẽ được lọc cho target_item và chỉ các mặt hàng có liên quan mới được hiển thị.

Đã đơn giản hóa

-- Example: Products purchased by customers who purchased a specific product.
--
-- `Params` is used to hold the value of the selected product and is referenced
-- throughout the query.

WITH
  Params AS (
    -- Replace with selected item_name or item_id.
    SELECT 'Google Navy Speckled Tee' AS selected_product
  ),
  PurchaseEvents AS (
    SELECT
      user_pseudo_id,
      items
    FROM
      -- Replace table name.
      `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
    WHERE
      -- Replace date range.
      _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
      AND event_name = 'purchase'
  ),
  ProductABuyers AS (
    SELECT DISTINCT
      user_pseudo_id
    FROM
      Params,
      PurchaseEvents,
      UNNEST(items) AS items
    WHERE
      -- item.item_id can be used instead of items.item_name.
      items.item_name = selected_product
  )
SELECT
  items.item_name AS item_name,
  SUM(items.quantity) AS item_quantity
FROM
  Params,
  PurchaseEvents,
  UNNEST(items) AS items
WHERE
  user_pseudo_id IN (SELECT user_pseudo_id FROM ProductABuyers)
  -- item.item_id can be used instead of items.item_name
  AND items.item_name != selected_product
GROUP BY 1
ORDER BY item_quantity DESC;

Đã tối ưu hoá

-- Optimized Example: Products purchased by customers who purchased a specific product.

-- Replace item name
DECLARE target_item STRING DEFAULT 'Google Navy Speckled Tee';

SELECT
  IL.item_name AS item_name,
  SUM(IL.quantity) AS quantity
FROM
  (
    SELECT
      user_pseudo_id,
      ARRAY_AGG(STRUCT(item_name, quantity)) AS item_list
    FROM
      -- Replace table
      `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`, UNNEST(items)
    WHERE
      -- Replace date range
      _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201210'
      AND event_name = 'purchase'
    GROUP BY
      1
  ),
  UNNEST(item_list) AS IL
WHERE
  target_item IN (SELECT item_name FROM UNNEST(item_list))
  -- Remove the following line if you want the target_item to appear in the results
  AND target_item != IL.item_name
GROUP BY
  item_name
ORDER BY
  quantity DESC;

Số tiền trung bình mà người dùng đã chi tiêu cho mỗi phiên mua hàng

Truy vấn sau đây cho biết số tiền trung bình mà từng người dùng chi tiêu cho mỗi phiên hoạt động. Phương pháp này chỉ tính đến các phiên mà người dùng đã mua hàng.

-- Example: Average amount of money spent per purchase session by user.

WITH
  events AS (
    SELECT
      session.value.int_value AS session_id,
      COALESCE(spend.value.int_value, spend.value.float_value, spend.value.double_value, 0.0)
        AS spend_value,
      event.*

    -- Replace table name
    FROM `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*` AS event
    LEFT JOIN UNNEST(event.event_params) AS session
      ON session.key = 'ga_session_id'
    LEFT JOIN UNNEST(event.event_params) AS spend
      ON spend.key = 'value'

    -- Replace date range
    WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
  )
SELECT
  user_pseudo_id,
  COUNT(DISTINCT session_id) AS session_count,
  SUM(spend_value) / COUNT(DISTINCT session_id) AS avg_spend_per_session_by_user
FROM events
WHERE event_name = 'purchase' and session_id IS NOT NULL
GROUP BY user_pseudo_id

Mã phiên và Số phiên gần đây nhất cho người dùng

Truy vấn sau đây cung cấp danh sách ga_session_id và ga_session_number mới nhất trong 4 ngày qua cho danh sách người dùng. Bạn có thể cung cấp danh sách user_pseudo_id hoặc danh sách user_id.

user_pseudo_id

-- Get the latest ga_session_id and ga_session_number for specific users during last 4 days.

-- Replace timezone. List at https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones.
DECLARE REPORTING_TIMEZONE STRING DEFAULT 'America/Los_Angeles';

-- Replace list of user_pseudo_id's with ones you want to query.
DECLARE USER_PSEUDO_ID_LIST ARRAY<STRING> DEFAULT
  [
    '1005355938.1632145814', '979622592.1632496588', '1101478530.1632831095'];

CREATE TEMP FUNCTION GetParamValue(params ANY TYPE, target_key STRING)
AS (
  (SELECT `value` FROM UNNEST(params) WHERE key = target_key LIMIT 1)
);

CREATE TEMP FUNCTION GetDateSuffix(date_shift INT64, timezone STRING)
AS (
  (SELECT FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_ADD(CURRENT_DATE(timezone), INTERVAL date_shift DAY)))
);

SELECT DISTINCT
  user_pseudo_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_id').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_number').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_number
FROM
  -- Replace table name.
  `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
  user_pseudo_id IN UNNEST(USER_PSEUDO_ID_LIST)
  AND RIGHT(_TABLE_SUFFIX, 8)
    BETWEEN GetDateSuffix(-3, REPORTING_TIMEZONE)
    AND GetDateSuffix(0, REPORTING_TIMEZONE)
WINDOW UserWindow AS (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp DESC);

user_id

-- Get the latest ga_session_id and ga_session_number for specific users during last 4 days.

-- Replace timezone. List at https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones.
DECLARE REPORTING_TIMEZONE STRING DEFAULT 'America/Los_Angeles';

-- Replace list of user_id's with ones you want to query.
DECLARE USER_ID_LIST ARRAY<STRING> DEFAULT ['<user_id_1>', '<user_id_2>', '<user_id_n>'];

CREATE TEMP FUNCTION GetParamValue(params ANY TYPE, target_key STRING)
AS (
  (SELECT `value` FROM UNNEST(params) WHERE key = target_key LIMIT 1)
);

CREATE TEMP FUNCTION GetDateSuffix(date_shift INT64, timezone STRING)
AS (
  (SELECT FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_ADD(CURRENT_DATE(timezone), INTERVAL date_shift DAY)))
);

SELECT DISTINCT
  user_pseudo_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_id').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_number').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_number
FROM
  -- Replace table name.
  `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
  user_id IN UNNEST(USER_ID_LIST)
  AND RIGHT(_TABLE_SUFFIX, 8)
    BETWEEN GetDateSuffix(-3, REPORTING_TIMEZONE)
    AND GetDateSuffix(0, REPORTING_TIMEZONE)
WINDOW UserWindow AS (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp DESC);

Truy vấn cơ bản về sự kiện

Tiếp

Truy vấn dữ liệu người dùng