ফ্লাড-ইট! হলো একটি পাজল গেম যা অ্যান্ড্রয়েড এবং আইওএস উভয় প্ল্যাটফর্মে উপলব্ধ। অ্যাপটি ফায়ারবেসের মাধ্যমে স্ট্যান্ডার্ড গুগল অ্যানালিটিক্স গেমিং অ্যাপ ইমপ্লিমেন্টেশন ব্যবহার করে। firebase-public-project BigQuery প্রজেক্টের মাধ্যমে উপলব্ধ flood it ডেটাসেটটিতে ১১৪ দিনের জন্য অস্পষ্ট BigQuery ইভেন্ট এক্সপোর্ট ডেটার একটি নমুনা রয়েছে।
পূর্বশর্ত
আপনার BigQuery API সক্রিয় করা একটি Google Cloud প্রজেক্টে অ্যাক্সেস প্রয়োজন। একটি নতুন Google Cloud প্রজেক্ট তৈরি করতে অথবা বিদ্যমান কোনো প্রজেক্টে BigQuery API সক্রিয় করতে BigQuery কুইকস্টার্ট গাইডের ' Before you begin' অংশটি সম্পূর্ণ করুন।
আপনি কিছু সীমাবদ্ধতা সহ বিনামূল্যে BigQuery স্যান্ডবক্স মোড ব্যবহার করতে পারেন। এই ডেটাসেটটি অন্বেষণ করতে এবং নমুনা কোয়েরিগুলি চালানোর জন্য বিনামূল্যের ব্যবহারের স্তরটিই যথেষ্ট হওয়া উচিত। বিনামূল্যের ব্যবহারের স্তর ছাড়িয়ে যাওয়ার জন্য আপনি ঐচ্ছিকভাবে বিলিং সক্ষম করতে পারেন।
সীমাবদ্ধতা
এই ডেটাসেটটিতে এমন দুর্বোধ্য ডেটা রয়েছে যা একটি প্রকৃত গুগল অ্যানালিটিক্স ইমপ্লিমেন্টেশন থেকে প্রাপ্ত বাস্তব ডেটাসেটের অনুকরণ করে। কিছু ফিল্ডে <Other> , NULL , এবং '' -এর মতো প্লেসহোল্ডার ভ্যালু থাকবে। ডেটা দুর্বোধ্য করার কারণে, ডেটাসেটটির অভ্যন্তরীণ সামঞ্জস্য কিছুটা সীমিত হতে পারে।
ডেটাসেট ব্যবহার করুন
ক্লাউড কনসোল টেবিল কোয়েরি করার জন্য একটি ইন্টারফেস প্রদান করে। আপনি
flood itডেটাসেট অ্যাক্সেস করতে বিগকোয়েরি ইউআই ব্যবহার করতে পারেন।যদি এডিটর ট্যাবটি দেখা না যায়, তাহলে 'Compose new query' ক্লিক করুন।
নিম্নলিখিত কোয়েরিটি কপি করে এডিটর ফিল্ডে পেস্ট করুন। এই কোয়েরিটি ডেটাসেটে থাকা অনন্য ইভেন্ট, ব্যবহারকারী এবং দিনের সংখ্যা দেখাবে।
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_*`বৈধ কোয়েরির ক্ষেত্রে, কোয়েরিটি যে পরিমাণ ডেটা প্রসেস করবে তার সাথে একটি টিক চিহ্ন দেখা যাবে। এই মেট্রিকটি আপনাকে কোয়েরিটি চালানোর খরচ নির্ধারণ করতে সাহায্য করে।
রান-এ ক্লিক করুন। কোয়েরি উইন্ডোর নিচে কোয়েরির ফলাফল পেজটি প্রদর্শিত হবে।
কিছু নমুনা কোয়েরি চালিয়ে দেখুন।
পরবর্তী পদক্ষেপ
Google Analytics BigQuery ইভেন্ট এক্সপোর্ট স্কিমা সম্পর্কে আরও জানুন।
ডেটা সেটে কিছু উন্নত কোয়েরি চালান।
আপনি যদি BigQuery-এর সাথে পরিচিত না হন, তাহলে BigQuery How-to Guides-গুলো দেখে নিন।
গুগল শিটস স্প্রেডশিট থেকে ডেটাসেট বিশ্লেষণ করতে কানেক্টেড শিটস ব্যবহার করুন।
ডেটা স্টুডিও প্রো ব্যবহার করে ডেটাসেটটি ভিজ্যুয়ালাইজ করুন ।