Conjunto de datos de ejemplo de BigQuery para la implementación de aplicaciones de videojuegos de Google Analytics 4

Flood-It! es un juego de puzles disponible en las plataformas Android y iOS. La aplicación usa la implementación de aplicaciones de videojuegos estándar de Google Analytics 4 a través de Firebase. El conjunto de datos flood it disponible a través del proyecto de BigQuery firebase-public-project contiene una muestra de datos de exportación de eventos de BigQuery ofuscados correspondiente a 114 días.

Requisito previo

  • Debes tener acceso a un proyecto de Google Cloud con la API de BigQuery habilitada. Completa la sección Antes de empezar de la guía de inicio rápido de BigQuery para crear un proyecto de Google Cloud o para habilitar la API de BigQuery en un proyecto que ya tengas.

  • Puedes usar el modo de entorno aislado de BigQuery de forma gratuita con algunas limitaciones. El nivel de uso gratuito debería ser suficiente para explorar este conjunto de datos y ejecutar las consultas de ejemplo. También puedes habilitar la facturación si quieres acceder a otro nivel que no sea el de uso gratuito.

Limitaciones

Este conjunto de datos contiene datos ofuscados que emulan el aspecto de un conjunto de datos real a partir de una implementación real de Google Analytics 4. Algunos campos incluyen valores de marcadores de posición, como <Other>, NULL y ''. Debido a la ofuscación, la coherencia interna del conjunto de datos podría ser algo limitada.

Usar el conjunto de datos

  1. La consola de Cloud proporciona una interfaz para consultar tablas. Puedes usar la interfaz de BigQuery para acceder al conjunto de datos de flood it.

  2. Si no se muestra la pestaña del editor, haz clic en Redactar nueva consulta.

  3. Copia y pega la siguiente consulta en el campo del editor. Esta consulta mostrará el número de eventos, usuarios y días únicos del conjunto de datos.

    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. Si la consulta es válida, aparecerá una marca de verificación junto con la cantidad de datos que procesará la consulta. Esta métrica te ayuda a determinar el coste de ejecutar la consulta.

    Interfaz de BigQuery en la que se muestran la validación y el tamaño de la consulta

  5. Haz clic en Ejecutar. La página de resultados de la consulta aparecerá debajo de la ventana de consulta.

    Interfaz de BigQuery en la que se muestran los resultados de una consulta

  6. Prueba a ejecutar consultas de ejemplo.

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