Set di dati di esempio BigQuery per l'implementazione web dell'e-commerce di Google Analytics 4

Google Merchandise Store è un negozio online che vende prodotti di merchandising di Google. Il sito utilizza l'implementazione dell'e-commerce standard di Google Analytics 4 insieme alla misurazione avanzata. Il set di dati ga4_obfuscated_sample_ecommerce disponibile tramite il programma per i set di dati pubblici di BigQuery contiene un campione di dati di esportazione di eventi offuscati per tre mesi dal 01/11/2021 al 31/01/2021.

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.

Non è possibile confrontare il set di dati con l'account dimostrativo di Google Analytics per Google Merchandise Store perché i dati sono diversi.

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 ga4_obfuscated_sample_ecommerce.

  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 `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.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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