La versione 1 dell'API di dati di Google Analytics ti consente di generare report sulle canalizzazioni. L'esplorazione della canalizzazione ti consente di visualizzare i passaggi che gli utenti seguono per completare un'attività e verificare rapidamente se completano o meno ciascun passaggio.
Funzionalità condivise con i report principali
Le richieste di report sulla canalizzazione hanno la stessa semantica rispetto alle richieste dei report principali per molte funzionalità condivise. Ad esempio, l'impaginazione, i filtri delle dimensioni e le proprietà utente si comportano allo stesso modo nei report sulle canalizzazioni dei report principali. Questa guida si concentra sulle funzionalità dei report sulle canalizzazioni. Per acquisire familiarità con la funzionalità di reporting principale dell'API di dati v1, leggi la guida di base sui report e la guida sui casi d'uso avanzati.
Metodo di generazione dei report sulla canalizzazione
L'API di dati v1 supporta la funzionalità di generazione di report sulle canalizzazioni con il metodo runFunnelReport. Questo metodo restituisce un report sulla canalizzazione personalizzato dei dati sugli eventi di Google Analytics.
Selezione di un'entità di reporting
Tutti i metodi dell'API di dati v1 richiedono che l'identificatore della proprietà Google Analytics 4 venga specificato all'interno di un percorso di richiesta URL nel formato properties/GA4_PROPERTY_ID, ad esempio:
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1alpha/properties/GA4_PROPERTY_ID:runFunnelReport
Il report risultante verrà generato in base ai dati sugli eventi di Google Analytics raccolti nella proprietà Google Analytics 4 specificata.
Se utilizzi una delle librerie client dell'API di dati, non è necessario modificare manualmente il percorso dell'URL della richiesta. La maggior parte dei client API fornisce un parametro property che prevede una stringa nella forma di properties/GA4_PROPERTY_ID. Consulta la guida rapida per alcuni esempi sull'utilizzo delle librerie client.
Richiesta report sulla canalizzazione
Per richiedere un report sulla canalizzazione, puoi creare un oggetto RunFunnelReportRequest. Ti consigliamo di iniziare con questi parametri di richiesta:
Una voce valida nel campo
dateRanges.Una specifica della canalizzazione valida nel campo
funnel.
Specifica della canalizzazione
Una specifica della canalizzazione nel campo funnel di un oggetto RunFunnelReportRequest definisce il percorso dell'utente da misurare descrivendo steps questa canalizzazione.
I passaggi della canalizzazione contengono una o più condizioni che gli utenti devono soddisfare per essere inclusi in quel determinato passaggio del percorso di canalizzazione. Le condizioni per l'inclusione in ogni passaggio possono
essere descritte nel campo filterExpression
di ogni passaggio.
Ogni espressione di filtro della canalizzazione è una combinazione di due tipi di filtri:
funnelFieldFiltercrea un filtro per una dimensione o una metrica.funnelEventFiltercrea un filtro che associa gli eventi di un singolo nome evento. Se viene specificato un campo facoltativofunnelParameterFilterExpression, solo il sottoinsieme di eventi che corrisponde sia al nome del singolo evento sia alle espressioni di filtro dei parametri corrisponde a questo filtro evento.
I filtri possono essere combinati utilizzando i gruppi AND e OR, nonché negati utilizzando un'espressione NOT.
I risultati dei report per ogni passaggio della canalizzazione verranno suddivisi in base alla dimensione
e specificati nel campo funnelBreakdown.
Esempio di report sulla canalizzazione
Utilizziamo l'API di dati di Google Analytics v1 per riprodurre il report sulla canalizzazione predefinita fornito nel modello di esplorazione della canalizzazione dell'interfaccia utente di Google Analytics:
Passaggi delle canalizzazioni
La configurazione della canalizzazione riportata sopra contiene i seguenti passaggi:
| # | Nome passaggio | Condizione |
|---|---|---|
| 1 | Prima apertura/visita | Il nome dell'evento è first_open o first_visit. |
| 2 | Visitatori organici | La dimensione firstUserMedium contiene il termine "organico". |
| 3 | Avvio sessione | Il nome dell'evento è session_start. |
| 4 | Visualizzazione di pagina/schermata | Il nome dell'evento è screen_view o page_view. |
| 5 | Acquista | Il nome dell'evento è purchase o in_app_purchase. |
Il passaggio 1 (Prima apertura/visita) della canalizzazione include tutti gli utenti dopo la loro prima
interazione con un sito web o un'applicazione, ovvero gli utenti che hanno attivato eventi first_open
o first_visit.
Per implementare questo comportamento, lo snippet seguente specifica un oggetto FunnelStep con un campo filterExpression. Il campo delle espressioni di filtro è un oggetto FunnelFilterExpression creato combinando due entità FunnelEventFilter utilizzando un gruppo OR.
{
"name": "Purchase",
"filterExpression": {
"orGroup": {
"expressions": [
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "first_open"
}
},
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "first_visit"
}
}
]
}
}
}
Il passaggio 2 (visitatori organici) della canalizzazione include gli utenti il cui primo mezzo include il termine "organico". Nello snippet seguente, il campo fieldName
di FunnelFieldFilter
indica al filtro di corrispondere alla dimensione firstUserMedium.
Il campo stringFilter
contiene una condizione per includere solo i valori
della dimensione che contengono il termine "organico".
{
"name": "Organic visitors",
"filterExpression": {
"funnelFieldFilter": {
"fieldName": "firstUserMedium",
"stringFilter": {
"matchType": "CONTAINS",
"caseSensitive": false,
"value": "organic"
}
}
}
}
I restanti passaggi della canalizzazione possono essere specificati in modo simile.
Dimensione di distribuzione
Una dimensione di distribuzione facoltativa (deviceCategory in questo esempio) può essere specificata utilizzando un oggetto FunnelBreakdown:
"funnelBreakdown": {
"breakdownDimension": {
"name": "deviceCategory"
}
}
Per impostazione predefinita, nel report sono inclusi solo i primi 5 valori distinti della dimensione di distribuzione. Puoi utilizzare il campo limit
dell'oggetto FunnelBreakdown per eseguire l'override di questo comportamento.
Query completa del report sulla canalizzazione
Ecco una query completa che genera un report sulla canalizzazione utilizzando tutti i passaggi descritti sopra:
HTTP
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1alpha/properties/GA4_PROPERTY_ID:runFunnelReport
{
"dateRanges": [
{
"startDate": "30daysAgo",
"endDate": "today"
}
],
"funnelBreakdown": {
"breakdownDimension": {
"name": "deviceCategory"
}
},
"funnel": {
"steps": [
{
"name": "First open/visit",
"filterExpression": {
"orGroup": {
"expressions": [
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "first_open"
}
},
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "first_visit"
}
}
]
}
}
},
{
"name": "Organic visitors",
"filterExpression": {
"funnelFieldFilter": {
"fieldName": "firstUserMedium",
"stringFilter": {
"matchType": "CONTAINS",
"caseSensitive": false,
"value": "organic"
}
}
}
},
{
"name": "Session start",
"filterExpression": {
"funnelEventFilter": {
"eventName": "session_start"
}
}
},
{
"name": "Screen/Page view",
"filterExpression": {
"orGroup": {
"expressions": [
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "screen_view"
}
},
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "page_view"
}
}
]
}
}
},
{
"name": "Purchase",
"filterExpression": {
"orGroup": {
"expressions": [
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "purchase"
}
},
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "in_app_purchase"
}
}
]
}
}
}
]
}
}
Segnala risposta
La risposta al report sulla canalizzazione
di una richiesta API report sulla canalizzazione è composta dalle due parti principali, entrambe restituite
come un oggetto FunnelSubReport: Visualizzazione canalizzazione e Tabella canalizzazione.
Visualizzazione canalizzazione
La visualizzazione della canalizzazione, restituita nel campo funnelVisualization di Risposta del report sulla canalizzazione, contiene una panoramica generale del report sulla canalizzazione. Questa funzionalità è utile, come suggerisce il nome, per una rapida visualizzazione del report sulla canalizzazione generato.
Ogni riga della tabella di visualizzazione canalizzazione contiene alcuni o tutti i seguenti campi:
Nome passaggio della canalizzazione (
funnelStepNamedimensione).Numero di utenti attivi (
activeUsersmetrica).Segmento (dimensione
segment). Presente solo seSegmentè specificato nella query della canalizzazione.Data (dimensione
date). Presentare solo se il tipo di visualizzazioneTRENDED_FUNNELè stato specificato nella query.Dimensione azione successiva (
funnelStepNextActiondimensione). Presente solo seFunnelNextActionè specificato nella query di canalizzazione.
Ecco come l'interfaccia utente di Google Analytics mostrerà la sezione Visualizzazione canalizzazione del report di esempio discusso sopra:
Tabella della canalizzazione
La tabella della canalizzazione, restituita nel campo funnelTable della Risposta del report sulla canalizzazione, rappresenta la parte principale del report. Ogni riga della tabella contiene alcuni o tutti i seguenti campi:
Nome passaggio della canalizzazione (
funnelStepNamedimensione).Dimensione di suddivisione.
Numero di utenti attivi (
activeUsersmetrica).Percentuale di completamento dei passaggi (
funnelStepCompletionRatemetrica).Conteggio degli abbandoni dei passaggi (
funnelStepAbandonmentsmetrica).Tasso di abbandono dei passaggi (
funnelStepAbandonmentRatemetrica).Nome segmento (dimensione
segment). Presente solo seSegmentè specificato nella query della canalizzazione.
Come per la funzionalità di generazione di report principali, i valori totali vengono restituiti in una
riga separata con RESERVED_TOTAL come valore della dimensione di distribuzione.
Di seguito è riportato un esempio della tabella della canalizzazione visualizzata nell'interfaccia utente di Google Analytics:
Risposta non elaborata
Lo snippet seguente mostra un esempio di dati non elaborati restituiti in risposta alla query runFunnelReport.
A seconda dei dati raccolti dalla tua proprietà, il report di esempio riportato sopra restituirà il seguente report che mostra il numero di utenti attivi inclusi in ogni passaggio della canalizzazione.
{
"funnelTable": {
"dimensionHeaders": [
{
"name": "funnelStepName"
},
{
"name": "deviceCategory"
}
],
"metricHeaders": [
{
"name": "activeUsers",
"type": "TYPE_INTEGER"
},
{
"name": "funnelStepCompletionRate",
"type": "TYPE_INTEGER"
},
{
"name": "funnelStepAbandonments",
"type": "TYPE_INTEGER"
},
{
"name": "funnelStepAbandonmentRate",
"type": "TYPE_INTEGER"
}
],
"rows": [
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
},
{
"value": "RESERVED_TOTAL"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "4621565"
},
{
"value": "0.27780178359495106"
},
{
"value": "3337686"
},
{
"value": "0.72219821640504889"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
},
{
"value": "desktop"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "4015959"
},
{
"value": "0.27425279989163237"
},
{
"value": "2914571"
},
{
"value": "0.72574720010836768"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
},
{
"value": "mobile"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "595760"
},
{
"value": "0.29156035987646034"
},
{
"value": "422060"
},
{
"value": "0.70843964012353966"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
},
{
"value": "tablet"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "33638"
},
{
"value": "0.205571080325822"
},
{
"value": "26723"
},
{
"value": "0.79442891967417806"
}
]
},
...
],
"metadata": {
"samplingMetadatas": [
{
"samplesReadCount": "9917254",
"samplingSpaceSize": "1162365416"
}
]
}
},
"funnelVisualization": {
"dimensionHeaders": [
{
"name": "funnelStepName"
}
],
"metricHeaders": [
{
"name": "activeUsers",
"type": "TYPE_INTEGER"
}
],
"rows": [
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "4621565"
}
]
},
...
],
"metadata": {
"samplingMetadatas": [
{
"samplesReadCount": "9917254",
"samplingSpaceSize": "1162365416"
}
]
}
},
"kind": "analyticsData#runFunnelReport"
}
Librerie client
Per una spiegazione su come installare e configurare le librerie client, consulta la guida rapida.
Di seguito sono riportati alcuni esempi che utilizzano librerie client che eseguono una query di canalizzazione e stampano la risposta.
Java
import com.google.analytics.data.v1alpha.AlphaAnalyticsDataClient;
import com.google.analytics.data.v1alpha.DateRange;
import com.google.analytics.data.v1alpha.Dimension;
import com.google.analytics.data.v1alpha.DimensionHeader;
import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelBreakdown;
import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelEventFilter;
import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelFieldFilter;
import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelFilterExpression;
import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelFilterExpressionList;
import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelStep;
import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelSubReport;
import com.google.analytics.data.v1alpha.MetricHeader;
import com.google.analytics.data.v1alpha.Row;
import com.google.analytics.data.v1alpha.RunFunnelReportRequest;
import com.google.analytics.data.v1alpha.RunFunnelReportResponse;
import com.google.analytics.data.v1alpha.SamplingMetadata;
import com.google.analytics.data.v1alpha.StringFilter;
import com.google.analytics.data.v1alpha.StringFilter.MatchType;
/**
* Google Analytics Data API sample application demonstrating the creation of a funnel report.
*
* <p>See
* https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/data/v1/rest/v1alpha/properties/runFunnelReport
* for more information.
*
* <p>Before you start the application, please review the comments starting with "TODO(developer)"
* and update the code to use correct values.
*
* <p>To run this sample using Maven:
*
* <pre>{@code
* cd google-analytics-data
* mvn compile exec:java -Dexec.mainClass="com.google.analytics.data.samples.RunFunnelReportSample"
* }</pre>
*/
public class RunFunnelReportSample {
public static void main(String... args) throws Exception {
/**
* TODO(developer): Replace this variable with your Google Analytics 4 property ID before
* running the sample.
*/
String propertyId = "YOUR-GA4-PROPERTY-ID";
sampleRunFunnelReport(propertyId);
}
/**
* Runs a funnel query to build a report with 5 funnel steps.
*
* <ol>
* <li>First open/visit (event name is `first_open` or `first_visit`).
* <li>Organic visitors (`firstUserMedium` dimension contains the term "organic").
* <li>Session start (event name is `session_start`).
* <li>Screen/Page view (event name is `screen_view` or `page_view`).
* <li>Purchase (event name is `purchase` or `in_app_purchase`).
* </ol>
*
* The report configuration reproduces the default funnel report provided in the Funnel
* Exploration template of the Google Analytics UI. See more at
* https://support.google.com/analytics/answer/9327974
*/
static void sampleRunFunnelReport(String propertyId) throws Exception {
// Using a default constructor instructs the client to use the credentials
// specified in GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable.
try (AlphaAnalyticsDataClient analyticsData = AlphaAnalyticsDataClient.create()) {
RunFunnelReportRequest.Builder requestBuilder =
RunFunnelReportRequest.newBuilder()
.setProperty("properties/" + propertyId)
.addDateRanges(DateRange.newBuilder().setStartDate("30daysAgo").setEndDate("today"))
.setFunnelBreakdown(
FunnelBreakdown.newBuilder()
.setBreakdownDimension(Dimension.newBuilder().setName("deviceCategory")));
// Adds each step of the funnel.
requestBuilder
.getFunnelBuilder()
.addSteps(
FunnelStep.newBuilder()
.setName("First open/visit")
.setFilterExpression(
FunnelFilterExpression.newBuilder()
.setOrGroup(
FunnelFilterExpressionList.newBuilder()
.addExpressions(
FunnelFilterExpression.newBuilder()
.setFunnelEventFilter(
FunnelEventFilter.newBuilder()
.setEventName("first_open")))
.addExpressions(
FunnelFilterExpression.newBuilder()
.setFunnelEventFilter(
FunnelEventFilter.newBuilder()
.setEventName("first_visit"))))));
requestBuilder
.getFunnelBuilder()
.addSteps(
FunnelStep.newBuilder()
.setName("Organic visitors")
.setFilterExpression(
FunnelFilterExpression.newBuilder()
.setFunnelFieldFilter(
FunnelFieldFilter.newBuilder()
.setFieldName("firstUserMedium")
.setStringFilter(
StringFilter.newBuilder()
.setMatchType(MatchType.CONTAINS)
.setCaseSensitive(false)
.setValue("organic")))));
requestBuilder
.getFunnelBuilder()
.addSteps(
FunnelStep.newBuilder()
.setName("Session start")
.setFilterExpression(
FunnelFilterExpression.newBuilder()
.setFunnelEventFilter(
FunnelEventFilter.newBuilder().setEventName("session_start"))));
requestBuilder
.getFunnelBuilder()
.addSteps(
FunnelStep.newBuilder()
.setName("Screen/Page view")
.setFilterExpression(
FunnelFilterExpression.newBuilder()
.setOrGroup(
FunnelFilterExpressionList.newBuilder()
.addExpressions(
FunnelFilterExpression.newBuilder()
.setFunnelEventFilter(
FunnelEventFilter.newBuilder()
.setEventName("screen_view")))
.addExpressions(
FunnelFilterExpression.newBuilder()
.setFunnelEventFilter(
FunnelEventFilter.newBuilder()
.setEventName("page_view"))))));
requestBuilder
.getFunnelBuilder()
.addSteps(
FunnelStep.newBuilder()
.setName("Purchase")
.setFilterExpression(
FunnelFilterExpression.newBuilder()
.setOrGroup(
FunnelFilterExpressionList.newBuilder()
.addExpressions(
FunnelFilterExpression.newBuilder()
.setFunnelEventFilter(
FunnelEventFilter.newBuilder()
.setEventName("purchase")))
.addExpressions(
FunnelFilterExpression.newBuilder()
.setFunnelEventFilter(
FunnelEventFilter.newBuilder()
.setEventName("in_app_purchase"))))));
// Make the request.
RunFunnelReportResponse response = analyticsData.runFunnelReport(requestBuilder.build());
printRunFunnelReportResponse(response);
}
}
/** Prints results of a runFunnelReport call. */
static void printRunFunnelReportResponse(RunFunnelReportResponse response) {
System.out.println("Report result:");
System.out.println("=== FUNNEL VISUALIZATION ===");
printFunnelSubReport(response.getFunnelVisualization());
System.out.println("=== FUNNEL TABLE ===");
printFunnelSubReport(response.getFunnelTable());
}
/** Prints the contents of a FunnelSubReport object. */
private static void printFunnelSubReport(FunnelSubReport funnelSubReport) {
System.out.println("Dimension headers:");
for (DimensionHeader dimensionHeader : funnelSubReport.getDimensionHeadersList()) {
System.out.println(dimensionHeader.getName());
}
System.out.println();
System.out.println("Metric headers:");
for (MetricHeader metricHeader : funnelSubReport.getMetricHeadersList()) {
System.out.println(metricHeader.getName());
}
System.out.println();
System.out.println("Dimension and metric values for each row in the report:");
for (int rowIndex = 0; rowIndex < funnelSubReport.getRowsCount(); rowIndex++) {
Row row = funnelSubReport.getRows(rowIndex);
for (int fieldIndex = 0; fieldIndex < row.getDimensionValuesCount(); fieldIndex++) {
System.out.printf(
"%s: '%s'%n",
funnelSubReport.getDimensionHeaders(fieldIndex).getName(),
row.getDimensionValues(fieldIndex).getValue());
}
for (int fieldIndex = 0; fieldIndex < row.getMetricValuesCount(); fieldIndex++) {
System.out.printf(
"%s: '%s'%n",
funnelSubReport.getMetricHeaders(fieldIndex).getName(),
row.getMetricValues(fieldIndex).getValue());
}
}
System.out.println();
System.out.println("Sampling metadata for each date range:");
for (int metadataIndex = 0;
metadataIndex < funnelSubReport.getMetadata().getSamplingMetadatasCount();
metadataIndex++) {
SamplingMetadata samplingMetadata =
funnelSubReport.getMetadata().getSamplingMetadatas(metadataIndex);
System.out.printf(
"Sampling metadata for date range #%d: samplesReadCount=%d, samplingSpaceSize=%d%n",
metadataIndex,
samplingMetadata.getSamplesReadCount(),
samplingMetadata.getSamplingSpaceSize());
}
}
}
Python
from google.analytics.data_v1alpha import AlphaAnalyticsDataClient
from google.analytics.data_v1alpha.types import (
DateRange,
Dimension,
Funnel,
FunnelBreakdown,
FunnelEventFilter,
FunnelFieldFilter,
FunnelFilterExpression,
FunnelFilterExpressionList,
FunnelStep,
RunFunnelReportRequest,
StringFilter,
)
def run_sample():
"""Runs the sample."""
# TODO(developer): Replace this variable with your Google Analytics 4
# property ID before running the sample.
property_id = "YOUR-GA4-PROPERTY-ID"
run_funnel_report(property_id)
def run_funnel_report(property_id="YOUR-GA4-PROPERTY-ID"):
"""Runs a funnel query to build a report with 5 funnel steps.
Step 1: First open/visit (event name is `first_open` or `first_visit`).
Step 2: Organic visitors (`firstUserMedium` dimension contains the term
"organic").
Step 3: Session start (event name is `session_start`).
Step 4: Screen/Page view (event name is `screen_view` or `page_view`).
Step 5: Purchase (event name is `purchase` or `in_app_purchase`).
The report configuration reproduces the default funnel report provided in
the Funnel Exploration template of the Google Analytics UI.
See more at https://support.google.com/analytics/answer/9327974
"""
client = AlphaAnalyticsDataClient()
request = RunFunnelReportRequest(
property=f"properties/{property_id}",
date_ranges=[DateRange(start_date="30daysAgo", end_date="today")],
funnel_breakdown=FunnelBreakdown(
breakdown_dimension=Dimension(name="deviceCategory")
),
funnel=Funnel(
steps=[
FunnelStep(
name="First open/visit",
filter_expression=FunnelFilterExpression(
or_group=FunnelFilterExpressionList(
expressions=[
FunnelFilterExpression(
funnel_event_filter=FunnelEventFilter(
event_name="first_open"
)
),
FunnelFilterExpression(
funnel_event_filter=FunnelEventFilter(
event_name="first_visit"
)
),
]
)
),
),
FunnelStep(
name="Organic visitors",
filter_expression=FunnelFilterExpression(
funnel_field_filter=FunnelFieldFilter(
field_name="firstUserMedium",
string_filter=StringFilter(
match_type=StringFilter.MatchType.CONTAINS,
case_sensitive=False,
value="organic",
),
)
),
),
FunnelStep(
name="Session start",
filter_expression=FunnelFilterExpression(
funnel_event_filter=FunnelEventFilter(
event_name="session_start"
)
),
),
FunnelStep(
name="Screen/Page view",
filter_expression=FunnelFilterExpression(
or_group=FunnelFilterExpressionList(
expressions=[
FunnelFilterExpression(
funnel_event_filter=FunnelEventFilter(
event_name="screen_view"
)
),
FunnelFilterExpression(
funnel_event_filter=FunnelEventFilter(
event_name="page_view"
)
),
]
)
),
),
FunnelStep(
name="Purchase",
filter_expression=FunnelFilterExpression(
or_group=FunnelFilterExpressionList(
expressions=[
FunnelFilterExpression(
funnel_event_filter=FunnelEventFilter(
event_name="purchase"
)
),
FunnelFilterExpression(
funnel_event_filter=FunnelEventFilter(
event_name="in_app_purchase"
)
),
]
)
),
),
]
),
)
response = client.run_funnel_report(request)
print_run_funnel_report_response(response)
def print_funnel_sub_report(funnel_sub_report):
"""Prints the contents of a FunnelSubReport object."""
print("Dimension headers:")
for dimension_header in funnel_sub_report.dimension_headers:
print(dimension_header.name)
print("\nMetric headers:")
for metric_header in funnel_sub_report.metric_headers:
print(metric_header.name)
print("\nDimensions and metric values for each row in the report:")
for row_idx, row in enumerate(funnel_sub_report.rows):
print("\nRow #{}".format(row_idx))
for field_idx, dimension_value in enumerate(row.dimension_values):
dimension_name = funnel_sub_report.dimension_headers[field_idx].name
print("{}: '{}'".format(dimension_name, dimension_value.value))
for field_idx, metric_value in enumerate(row.metric_values):
metric_name = funnel_sub_report.metric_headers[field_idx].name
print("{}: '{}'".format(metric_name, metric_value.value))
print("\nSampling metadata for each date range:")
for metadata_idx, metadata in enumerate(
funnel_sub_report.metadata.sampling_metadatas
):
print(
"Sampling metadata for date range #{}: samplesReadCount={}, "
"samplingSpaceSize={}".format(
metadata_idx, metadata.samples_read_count, metadata.sampling_space_size
)
)
def print_run_funnel_report_response(response):
"""Prints results of a runFunnelReport call."""
print("Report result:")
print("=== FUNNEL VISUALIZATION ===")
print_funnel_sub_report(response.funnel_visualization)
print("=== FUNNEL TABLE ===")
print_funnel_sub_report(response.funnel_table)