Flood-It! est un jeu de réflexion disponible sur les plates-formes Android et iOS. L'application utilise la mise en œuvre standard des applications de jeux vidéo de Google Analytics 4 via Firebase. L'ensemble de données flood it
disponible via le projet BigQuery firebase-public-project
contient un échantillon de données d'exportation d'événements BigQuery obscurcies pendant 114 jours.
Prérequis
Vous devez accéder à un projet Google Cloud pour lequel l'API BigQuery est activée. Remplissez la section Avant de commencer du guide de démarrage rapide de BigQuery pour créer un projet Google Cloud ou activer l'API BigQuery dans un projet existant.
Vous pouvez utiliser le mode bac à sable de BigQuery sans frais dans certaines limites. La version offerte doit suffire pour explorer cet ensemble de données et exécuter les exemples de requêtes. Vous pouvez éventuellement activer la facturation pour aller au-delà du niveau d'utilisation offerte.
Limites
Cet ensemble de données contient des données obscurcies qui émulent ce à quoi ressemblerait un ensemble de données réel à partir d'une implémentation réelle de Google Analytics 4. Certains champs contiennent des valeurs d'espace réservé, y compris <Other>
, NULL
et ''
. En raison de l'obscurcissement, la cohérence interne de l'ensemble de données peut être relativement limitée.
Utiliser l'ensemble de données
Cloud Console fournit une interface pour interroger des tables. Vous pouvez accéder à l'ensemble de données
flood it
à l'aide de l'interface utilisateur de BigQuery.Si l'onglet Editor (Éditeur) n'est pas visible, cliquez sur
Saisir une nouvelle requête.Copiez et collez la requête suivante dans le champ Editor. Cette requête affiche le nombre d'événements, d'utilisateurs et de jours uniques dans l'ensemble de données.
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_*`
Pour les requêtes valides, une coche apparaît avec la quantité de données que la requête va traiter. Cette métrique vous aide à déterminer le coût d'exécution de la requête.
Cliquez sur Exécuter. La page de résultats s'affiche sous la fenêtre de requête.
Essayez d'exécuter des exemples de requêtes.
Next Steps
Apprenez-en plus sur le schéma du schéma d'exportation d'événements BigQuery dans Google Analytics 4.
Exécutez certaines des requêtes avancées sur l'ensemble de données.
Si vous ne connaissez pas BigQuery, consultez les guides d'utilisation BigQuery.
Utilisez les feuilles connectées pour analyser l'ensemble de données à partir de la feuille de calcul Google Sheets.
Visualisez l'ensemble de données à l'aide de Looker Studio.