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

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

Prerequisito

  • 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 Google Cloud o 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. Facoltativamente, puoi attivare la fatturazione per andare oltre il livello di utilizzo senza costi.

Limitazioni

Questo set di dati contiene dati offuscati che emulano l'aspetto di un set di dati reale da un'implementazione reale 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 leggermente limitata.

usando il set di dati

  1. Cloud Console fornisce un'interfaccia per l'esecuzione di query nelle 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 query seguente nel campo Editor. Questa query verrà visualizzata sul 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 `firebase-public-project.analytics_153293282.events_*`

  4. Per le query valide, viene visualizzato un segno di spunta insieme alla quantità di dati elaborati dalla query. Questa metrica consente di determinare il costo di esecuzione della query.

    Interfaccia utente di BigQuery che mostra la convalida e le dimensioni delle query

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

    Interfaccia utente di BigQuery che mostra i risultati della query

  6. Prova a eseguire alcune query di esempio.

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