Set di dati di esempio BigQuery per l'implementazione web di ecommerce di Google Analytics 4

Google Merchandise Store è un negozio online che vende merchandising con brand Google. Il sito utilizza l'implementazione dell'e-commerce web 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 degli eventi BigQuery offuscati per tre mesi dal 1/11/2020 al 31/01/2021.

Prerequisito

• Devi accedere 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 un progetto esistente.

• Puoi utilizzare senza costi la modalità sandbox di BigQuery 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 abilitare la fatturazione per andare oltre il livello di utilizzo senza costi.

Limitazioni

Questo set di dati contiene dati offuscati che emula l'aspetto di un set di dati reale da un'implementazione effettiva 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 in qualche modo limitata.

Il set di dati non può essere confrontato con l'account dimostrativo di Google Analytics per Google Merchandise Store, in quanto i dati sono diversi.

Utilizzo del set di dati

1. La console Cloud fornisce un'interfaccia per eseguire query sulle tabelle. Puoi utilizzare l'UI 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 seguente query nel campo Editor. Questa query mostrerà il numero di eventi univoci, utenti e giorni 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 che verranno elaborati dalla query. Questa metrica consente di determinare il costo dell'esecuzione della query.
   

   

5. Fai clic su Esegui. La pagina dei risultati della query verrà visualizzata sotto la finestra della query.
   

   

6. Prova a eseguire alcune query di esempio.

Passaggi successivi

• Scopri di più sullo schema per lo schema di esportazione degli eventi BigQuery di Google Analytics 4.

• Esegui alcune delle query avanzate sul set di dati.

• Se non hai dimestichezza con BigQuery, consulta le guide illustrative di BigQuery.

• Utilizza Fogli connessi per analizzare il set di dati dal foglio di lavoro di Fogli Google.

• Visualizza il set di dati utilizzando Looker Studio.