Set di dati di esempio BigQuery per l'implementazione di app di giochi di Google Analytics 4

Flood-It! è un rompicapo disponibile sia per la piattaforma Android che per la piattaforma iOS. L'app utilizza l'implementazione standard di Google Analytics 4 dell'app di gioco tramite Firebase. Il set di dati flood it disponibile tramite il progetto BigQuery di firebase-public-project contiene un esempio di dati di esportazione degli eventi BigQuery offuscati di 114 giorni.

Prerequisito

  • Devi accedere a un progetto Google Cloud in cui è abilitata l'API BigQuery. Completa la sezione Prima di iniziare della guida rapida di BigQuery per creare un nuovo progetto Google Cloud o abilitare l'API BigQuery in uno esistente.

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

Limitazioni

Questo set di dati contiene dati offuscati che emula l'aspetto di un set di dati reale di un'implementazione effettiva di Google Analytics 4. Alcuni campi conterranno valori segnaposto, tra cui <Other>, NULL e ''. A causa dell'offuscamento, la coerenza interna del set di dati potrebbe essere piuttosto limitata.

Utilizzo del 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 flood it.

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

  3. Copia e incolla la seguente query nel campo Editor. Questa query verrà mostrata in base al numero di eventi unici, utenti e giorni 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 `firebase-public-project.analytics_153293282.events_*`
    
  4. Per le query valide, viene visualizzato un segno di spunta insieme alla quantità di dati che la query elaborerà. Questa metrica consente di determinare il costo dell'esecuzione della query.

    UI di BigQuery che mostra la convalida e le dimensioni della query

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

    UI di BigQuery che mostra i risultati delle query

  6. Prova a eseguire alcune query di esempio.

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