Conjunto de dados de amostra do BigQuery para a implementação da Web de e-commerce do Google Analytics 4

Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.

A Google Merchandise Store é uma loja on-line que vende produtos da marca Google. O site usa a implementação padrão de e-commerce na Web do Google Analytics 4 com medição otimizada. O conjunto de dados ga4_obfuscated_sample_ecommerce, disponível no Programa de Conjuntos de Dados Públicos do BigQuery, contém uma amostra de dados ofuscados de exportação de eventos do BigQuery referente a três meses (de 01/11/2020 a 31/01/2021).

Pré-requisito

  • Você precisa ter acesso a um projeto do Google Cloud com a API BigQuery ativada. Conclua a seção Antes de começar no Guia de início rápido do BigQuery para criar um novo projeto do Google Cloud ou ativar a API BigQuery em um atual.

  • Você pode usar o modo sandbox do BigQuery gratuitamente com algumas limitações. O nível de uso gratuito é suficiente para explorar esse conjunto de dados e executar as consultas de amostra. Você pode ativar o faturamento para ir além do nível de uso gratuito.

Limitações

Esse conjunto de dados contém dados ofuscados que emulam um conjunto de dados de uma implementação real do Google Analytics 4. Alguns campos contêm valores de marcador, incluindo <Other>, NULL e ''. Devido à ofuscação, a consistência interna do conjunto de dados pode ter limitações.

Ele não pode ser comparado à conta de demonstração do Google Analytics da Google Merchandise Store, já que os dados são diferentes.

Usar o conjunto de dados

  1. O Console do Cloud oferece uma interface para consultar tabelas. É possível usar a IU do BigQuery para acessar o conjunto de dados ga4_obfuscated_sample_ecommerce.

  2. Se a guia Editor não estiver visível, clique em Criar nova consulta.

  3. Copie e cole a consulta a seguir no campo "Editor". Ela mostrará o número de eventos, usuários e dias únicos no conjunto de dados.

    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. Para consultas válidas, uma marca de seleção será exibida ao lado dos volumes de dados que a consulta processará. Essa métrica ajuda a determinar o custo de execução da consulta.

    IU do BigQuery mostrando validação e tamanho da consulta

  5. Clique em Executar. A página de resultados será exibida abaixo da janela de consulta.

    IU do BigQuery mostrando os resultados da consulta

  6. Execute algumas consultas de amostra.

Próximas etapas