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

Google Merchandise Store est une boutique en ligne qui vend des produits de marque Google. Le site utilise l'implémentation standard de l'e-commerce Web de Google Analytics, ainsi que les mesures améliorées. L'ensemble de données ga4_obfuscated_sample_ecommerce disponible via le programme BigQuery Public Datasets contient un échantillon de données d'exportation d'événements BigQuery obscurcies sur trois mois, du 1er novembre 2020 au 31 janvier 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 BigQuery pour créer un projet Google Cloud ou activer l'API BigQuery dans un projet existant.

• Vous pouvez utiliser sans frais le mode bac à sable de BigQuery, avec certaines limites. Le niveau d'utilisation sans frais devrait suffire pour explorer cet ensemble de données et exécuter les exemples de requêtes. Vous pouvez également activer la facturation pour dépasser le niveau d'utilisation sans frais.

Limites

Cet ensemble de données contient des données obscurcies qui simulent un ensemble de données réel provenant d'une implémentation Google Analytics. 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 quelque peu 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 permettant d'interroger des tables. Vous pouvez utiliser l' interface utilisateur BigQuery pour accéder à l'ensemble de données ga4_obfuscated_sample_ecommerce.

2. Si l'onglet Editor n'est pas visible, cliquez sur Compose new query.

3. Copiez la requête suivante et collez-la dans le champ "Editor" (Éditeur). 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 s'affiche, ainsi que la quantité de données que la requête traitera. Cette métrique vous aide à déterminer le coût d'exécution de la requête.
   

   

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

   

6. Essayez d'exécuter quelques exemples de requêtes.

Étapes suivantes

• En savoir plus sur le schéma pour Google Analytics BigQuery event export schema.

• Exécuter certaines des requêtes avancées sur l'ensemble de données

• Si vous ne connaissez pas BigQuery, consultez les guides pratiques BigQuery.

• Utiliser les feuilles connectées pour analyser l'ensemble de données à partir d'une feuille de calcul Google Sheets

• Visualiser l'ensemble de données à l'aide de Data Studio Pro.