Google Analytics ई-कॉमर्स वेब लागू करने के लिए BigQuery सैंपल डेटासेट

Google मर्चंडाइज़ स्टोर एक ऑनलाइन स्टोर है, जो Google के ब्रैंड वाली चीज़ें बेचता है. यह साइट, Google Analytics के वेब ई-कॉमर्स के लिए बने स्टैंडर्ड वर्शन के साथ-साथ, बेहतर मेज़रमेंट की सुविधा का इस्तेमाल करती है. BigQuery के सार्वजनिक डेटासेट प्रोग्राम के तहत उपलब्ध ga4_obfuscated_sample_ecommerce डेटासेट में, अस्पष्ट BigQuery इवेंट एक्सपोर्ट डेटा का सैंपल शामिल है. यह डेटा, 1 नवंबर, 2020 से 31 जनवरी, 2021 तक के तीन महीनों का है.

ज़रूरी शर्तें

  • आपके पास, BigQuery API की सुविधा वाले Google Cloud प्रोजेक्ट का ऐक्सेस होना चाहिए. नया Google क्लाउड प्रोजेक्ट बनाने या किसी मौजूदा प्रोजेक्ट में BigQuery API की सुविधा चालू करने के लिए, BigQuery की क्विकस्टार्ट गाइड में शुरू करने से पहले सेक्शन में दिया गया तरीका अपनाएं.

  • कुछ सीमाओं के साथ, BigQuery सैंडबॉक्स मोड का इस्तेमाल बिना किसी शुल्क के किया जा सकता है. इस डेटासेट को एक्सप्लोर करने और सैंपल क्वेरी चलाने के लिए, मुफ़्त में इस्तेमाल करने की सीमा काफ़ी है. मुफ़्त में इस्तेमाल करने की सीमा से ज़्यादा इस्तेमाल करने के लिए, बिलिंग की सुविधा चालू की जा सकती है.

सीमाएं

इस डेटासेट में अस्पष्ट डेटा होता है. यह डेटा, Google Analytics को लागू करने के बाद मिलने वाले असली डेटासेट जैसा दिखता है. कुछ फ़ील्ड में प्लेसहोल्डर वैल्यू होंगी. इनमें <Other>, NULL, और '' शामिल हैं. डेटा को अस्पष्ट करने की वजह से, डेटासेट की इंटरनल कंसिस्टेंसी थोड़ी सीमित हो सकती है.

Google मर्चंडाइज़ स्टोर के लिए, इस डेटासेट की तुलना Google Analytics के डेमो खाते से नहीं की जा सकती, क्योंकि दोनों का डेटा अलग-अलग होता है.

डेटासेट का इस्तेमाल करना

  1. Cloud Console, टेबल की क्वेरी करने के लिए एक इंटरफ़ेस उपलब्ध कराता है. ga4_obfuscated_sample_ecommerce डेटासेट को ऐक्सेस करने के लिए, BigQuery यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) का इस्तेमाल किया जा सकता है.

  2. अगर एडिटर टैब नहीं दिख रहा है, तो नई क्वेरी लिखें पर क्लिक करें.

  3. नीचे दी गई क्वेरी को कॉपी करके, एडिटर फ़ील्ड में चिपकाएं. इस क्वेरी से, डेटासेट में यूनीक इवेंट, उपयोगकर्ताओं, और दिनों की संख्या दिखेगी.

    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. मान्य क्वेरी के लिए, सही का निशान दिखेगा. इसके साथ ही, यह भी दिखेगा कि क्वेरी से कितना डेटा प्रोसेस होगा. इस मेट्रिक से, क्वेरी चलाने की लागत का पता लगाया जा सकता है.

    BigQuery यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में क्वेरी की पुष्टि और क्वेरी का साइज़ दिखाया गया है

  5. चलाएं पर क्लिक करें. क्वेरी विंडो के नीचे, क्वेरी के नतीजों वाला पेज दिखेगा.

    BigQuery के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में क्वेरी के नतीजे दिखाए गए हैं

  6. कुछ सैंपल क्वेरी चलाकर देखें.

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