Set di dati di esempio BigQuery per l'implementazione web di e-commerce Google Analytics 4

Google Merchandise Store è un negozio online che vende articoli con brand Google. Il sito utilizza l'implementazione e-commerce standard di Google Analytics 4 insieme alla misurazione avanzata. Il set di dati ga4_obfuscated_sample_ecommerce disponibile tramite il programma per set di dati pubblici di BigQuery contiene un campione di dati offuscati di esportazione di eventi BigQuery relativi a tre mesi dal 1° ottobre 2020 al 31 gennaio 2021.

Prerequisito

  • Devi accedere a un progetto Google Cloud in cui è abilitata l'API BigQuery. Completa la sezione Prima di iniziare della guida rapida di BigQuery per creare un nuovo progetto Google Cloud o abilitare l'API BigQuery in uno 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 di 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 piuttosto 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'interfaccia utente 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 verrà mostrata in base al numero di eventi unici, 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 la query elaborerà. Questa metrica consente di determinare il costo dell'esecuzione della query.

    UI di BigQuery che mostra la convalida e le dimensioni della query

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

    UI di BigQuery che mostra i risultati delle query

  6. Prova a eseguire alcune query di esempio.

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