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. Ce site utilise l'implémentation standard de l'e-commerce Google Analytics 4 et la mesure améliorée. L'ensemble de données ga4_obfuscated_sample_ecommerce disponible via le programme d'ensembles de données publics BigQuery contient un échantillon de données d'exportation d'événements BigQuery obscurcies pendant trois mois entre le 01/11/2020 et le 31/01/2020.

Prérequis

  • Vous devez accéder à un projet Google Cloud pour lequel l'API BigQuery est activée. Remplissez 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 le mode bac à sable de BigQuery sans frais dans certaines limites. La version offerte doit suffire 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 offerte.

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 contiennent 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 relativement limitée.

L'ensemble de données ne peut pas être comparé au compte de démonstration Google Analytics pour Google Merchandise Store, car les données sont différentes.

Utiliser l'ensemble de données

  1. Cloud Console fournit une interface pour interroger des tables. Vous pouvez accéder à l'ensemble de données ga4_obfuscated_sample_ecommerce à l'aide de l'interface utilisateur de BigQuery.

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

  3. Copiez et collez la requête suivante dans le champ Editor. Cette requête affiche le nombre d'événements, d'utilisateurs et de jours uniques 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 va traiter. Cette métrique vous aide à déterminer le coût d'exécution de la requête.

    Interface utilisateur BigQuery affichant la validation et la taille des requêtes

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

    Interface utilisateur BigQuery affichant les résultats de la requête

  6. Essayez d'exécuter des exemples de requêtes.

Next Steps