Exemple d'ensemble de données BigQuery pour l'implémentation Web d'e-commerce Google Analytics 4

Google Merchandise Store est une boutique en ligne qui vend des produits de marque Google. Le site utilise l'implémentation d'e-commerce standard de Google Analytics 4 et les mesures améliorées. L'ensemble de données ga4_obfuscated_sample_ecommerce disponible via le programme d'ensembles de données publics BigQuery contient un exemple de données d'exportation d'événements BigQuery obscurcies pendant trois mois, du 01/11/2020 au 31/01/2021.

Prérequis

  • Vous devez avoir accès à un projet Google Cloud pour lequel l'API BigQuery est activée. Suivez les instructions de 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 sans frais le mode Sandbox de BigQuery dans certaines limites. Le niveau d'utilisation sans frais doit être suffisant 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 sans frais.

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 contiendront 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 quelque peu limitée.

Impossible de comparer l'ensemble de données au compte de démonstration Google Analytics pour Google Merchandise Store, car les données sont différentes.

Utiliser l'ensemble de données

  1. La console Cloud fournit une interface permettant d'interroger les tables. Vous pouvez utiliser l'interface utilisateur de BigQuery pour accéder à l'ensemble de données ga4_obfuscated_sample_ecommerce.

  2. Si l'onglet Editor (Éditeur) n'est pas visible, cliquez sur Compose new query (Saisir une nouvelle requête).

  3. Copiez et collez la requête suivante dans le champ Éditeur. Cette requête affiche le nombre d'événements uniques, d'utilisateurs et de jours 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 `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
    
  4. Pour les requêtes valides, une coche apparaît avec la quantité de données que la requête traitera. Cette métrique vous aide à déterminer le coût d'exécution de la requête.

    UI BigQuery montrant la validation et la taille de la requête

  5. Cliquez sur Exécuter. La page de résultats de la requête s'affiche sous la fenêtre de requête.

    UI BigQuery affichant les résultats d&#39;une requête

  6. Essayez d'exécuter quelques exemples de requêtes.

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