DAG ของ GA

ภาพรวม

หน้านี้จะอธิบายวิธีกําหนดค่า tcrm_bq_to_ga หรือ tcrm_gcs_to_ga DAG และวิธีเตรียมข้อมูล

Google Analytics ใช้เพื่อติดตามกิจกรรมของเว็บไซต์ เช่น ระยะเวลาเซสชัน จํานวนหน้าเว็บต่อเซสชัน อัตราตีกลับ ฯลฯ ของผู้ที่ใช้เว็บไซต์ รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับแหล่งที่มาของการเข้าชม

โปรดดูรายละเอียดที่หัวข้อภาพรวม Measurement Protocol

กําหนดค่าตัวแปร Airflow

หมายเหตุ: หากต้องการดูวิธีกําหนดค่าตัวแปร Airflow โดยใช้ UI โปรดดูส่วน 3.2 ในคู่มือการติดตั้งพื้นฐาน

หมายเหตุ: หากต้องการดูวิธีกําหนดค่าตัวแปรทั่วไป เช่น การตั้งเวลา ลองอีกครั้ง หรือการตรวจสอบ โปรดดูส่วน 3.3 ในคู่มือการติดตั้งพื้นฐาน

สร้างตัวแปร DAG ที่จําเป็นรายการใหม่ tcrm_bq_to_ga รายการ

ตารางต่อไปนี้ระบุตัวแปรที่จําเป็นเพื่อเรียกใช้ DAG tcrm_bq_to_ga คุณจะต้องตั้งค่าตัวแปรเหล่านี้ในกรณีที่คุณวางแผนที่จะใช้ BigQuery เป็นแหล่งข้อมูลเท่านั้น

ชื่อตัวแปร	ค่าเริ่มต้น	ข้อมูลตัวแปร
bq_dataset_id	my_dataset	ชื่อของชุดข้อมูล BigQuery ที่มีข้อมูล
bq_table_id	my_table	ชื่อตาราง BigQuery ที่มีข้อมูล
ga_tracking_id	UA-123456789-1	รหัสติดตาม Google Analytics

สร้างตัวแปร DAG ที่จําเป็นรายการใหม่ tcrm_gcs_to_ga รายการ

ตารางต่อไปนี้ระบุตัวแปรที่จําเป็นเพื่อเรียกใช้ DAG tcrm_gcs_to_ga คุณจะต้องตั้งค่าตัวแปรเหล่านี้ในกรณีที่คุณวางแผนที่จะใช้ Google Cloud Storage เป็นแหล่งข้อมูลเท่านั้น

ชื่อตัวแปร	ค่าตัวอย่าง	ข้อมูลตัวแปร
gcs_bucket_name	my_bucket	ชื่อที่เก็บข้อมูล Cloud Storage
gcs_bucket_prefix	folder/sub_folder	เส้นทางไปยังโฟลเดอร์ข้อมูล ภายในที่เก็บข้อมูล
gcs_content_type (ไม่บังคับ)	JSON หรือ CSV ก็ได้	ประเภทเนื้อหา Cloud Storage
ga_tracking_id	UA-123456789-1	รหัสติดตาม Google Analytics

เตรียมข้อมูลที่จะส่งไปยัง Google Analytics

หมายเหตุ: โปรดดูข้อกําหนดอย่างละเอียดใน Measurement Protocol API{target="_blank"}

หากต้องการส่งข้อมูลไปยัง GA คุณสามารถเลือกจาก 3 ตัวเลือกต่อไปนี้

1. จาก BigQuery โดยใช้ tcrm_bq_to_ga DAG ในรูปแบบตาราง SQL

2. จาก Google Cloud Storage โดยใช้ DAG ของ tcrm_gcs_to_ga ในรูปแบบ JSON

   {"cid": "12345.67890", "t":"event", "ec": "video", "ea": "play", "el": "holiday", "ev": "300" }
   {"cid": "12345.67891", "t":"event", "ec": "video", "ea": "play", "el": "holiday", "ev": "301" }
   {"cid": "12345.67892", "t":"event", "ec": "video", "ea": "play", "el": "holiday", "ev": "302" }
   {"cid": "12345.67893", "t":"event", "ec": "video", "ea": "play", "el": "holiday", "ev": "303" }
   

3. จาก Google Cloud Storage โดยใช้ tcrm_gcs_to_ga DAG ในรูปแบบ CSV

   cid,t,ec,ea,el,ev
   12345.67890,event,video,play,holiday,300
   12345.67891,event,video,play,holiday,301
   12345.67892,event,video,play,holiday,302
   12345.67893,event,video,play,holiday,303
   

เรียกใช้ DAG

ในคอนโซล Airflow ให้คลิกตัวเลือก DAGs จากแถบเมนูด้านบน ค้นหา DAG ที่ต้องการเรียกใช้ในรายการทางด้านซ้าย จากนั้นเรียกใช้โดยคลิกปุ่ม Play ทางด้านขวาของรายการ

การอ่านบันทึกของ DAG

โปรดดูการอ่านบันทึกของ DAG ในคําถามที่พบบ่อย