Google Analytics गेमिंग ऐप्लिकेशन लागू करने के लिए, BigQuery का सैंपल डेटासेट

Flood-It!, Android और iOS, दोनों प्लैटफ़ॉर्म पर उपलब्ध एक पहेली वाला गेम है. यह ऐप्लिकेशन, Firebase के ज़रिए Google Analytics के गेमिंग ऐप्लिकेशन को लागू करने के स्टैंडर्ड तरीके का इस्तेमाल करता है. firebase-public-project BigQuery प्रोजेक्ट के ज़रिए उपलब्ध flood it डेटासेट में, 114 दिनों के लिए अस्पष्ट BigQuery इवेंट एक्सपोर्ट डेटा का सैंपल शामिल है.

ज़रूरी शर्तें

• आपके पास, BigQuery API की सुविधा वाले Google Cloud प्रोजेक्ट का ऐक्सेस होना चाहिए. नया Google क्लाउड प्रोजेक्ट बनाने या किसी मौजूदा प्रोजेक्ट में BigQuery API की सुविधा चालू करने के लिए, BigQuery की क्विकस्टार्ट गाइड में शुरू करने से पहले सेक्शन में दिया गया तरीका अपनाएं.

• कुछ सीमाओं के साथ, BigQuery सैंडबॉक्स मोड का इस्तेमाल बिना किसी शुल्क के किया जा सकता है. इस डेटासेट को एक्सप्लोर करने और सैंपल क्वेरी चलाने के लिए, मुफ़्त में इस्तेमाल करने की सीमा काफ़ी है. मुफ़्त में इस्तेमाल करने की सीमा से ज़्यादा इस्तेमाल करने के लिए, बिलिंग की सुविधा चालू की जा सकती है.

सीमाएं

इस डेटासेट में अस्पष्ट डेटा होता है. यह डेटा, Google Analytics को लागू करने के बाद मिलने वाले असली डेटासेट जैसा दिखता है. कुछ फ़ील्ड में प्लेसहोल्डर वैल्यू होंगी. इनमें <Other>, NULL, और '' शामिल हैं. डेटा को अस्पष्ट करने की वजह से, डेटासेट की इंटरनल कंसिस्टेंसी थोड़ी सीमित हो सकती है.

डेटासेट का इस्तेमाल करना

1. Cloud Console, टेबल की क्वेरी करने के लिए एक इंटरफ़ेस उपलब्ध कराता है. flood it डेटासेट को ऐक्सेस करने के लिए, BigQuery यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) का इस्तेमाल किया जा सकता है.

2. अगर एडिटर टैब नहीं दिख रहा है, तो नई क्वेरी लिखें पर क्लिक करें.

3. नीचे दी गई क्वेरी को कॉपी करके, एडिटर फ़ील्ड में चिपकाएं. इस क्वेरी से, डेटासेट में यूनीक इवेंट, उपयोगकर्ताओं, और दिनों की संख्या दिखेगी.

   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. मान्य क्वेरी के लिए, सही का निशान दिखेगा. साथ ही, यह भी दिखेगा कि क्वेरी से कितना डेटा प्रोसेस होगा. इस मेट्रिक से, क्वेरी चलाने की लागत का पता चलता है.
   

   

5. चलाएं पर क्लिक करें. क्वेरी विंडो के नीचे, क्वेरी के नतीजों वाला पेज दिखेगा.
   

   

6. कुछ सैंपल क्वेरी चलाकर देखें.

अगले चरण

• Google Analytics BigQuery इवेंट एक्सपोर्ट स्कीमा के स्कीमा के बारे में ज़्यादा जानें.

• डेटासेट पर कुछ अडवांस क्वेरी चलाएं.

• अगर आपको BigQuery के बारे में जानकारी नहीं है, तो BigQuery के इस्तेमाल के तरीके से जुड़ी गाइड देखें.

• Google Sheets स्प्रेडशीट से डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए, कनेक्टेड शीट का इस्तेमाल करें.

• डेटा Studio Pro का इस्तेमाल करके, डेटासेट को विज़ुअलाइज़ करें.