用于 Google Analytics（分析）4 游戏应用实现的 BigQuery 示例数据集

Flood-It! 是一款支持 Android 和 iOS 平台的益智游戏。该应用通过 Firebase 使用了 Google Analytics（分析）4 的标准游戏应用实现方式。通过 firebase-public-project BigQuery 项目提供的 flood it 数据集包含了 114 天的 BigQuery 事件导出数据（已经过混淆处理）示例。

先决条件

• 您需要有权访问已启用 BigQuery API 的 Google Cloud 项目。完成 BigQuery 快速入门指南中的“准备工作”部分，以创建新的 Google Cloud 项目，或在现有项目中启用 BigQuery API。

• 您可以免费使用 BigQuery 沙盒模式，但有一定的限制。免费层级应足以探索此数据集和运行示例查询。您也可以选择启用结算功能，以不再局限于免费层级。

限制

此数据集包含经过混淆处理的数据，这些数据可以模拟实际的 Google Analytics（分析）4 实现所生成的真实数据集。某些字段将包含占位值，包括 <Other>、NULL 和 ''。由于经过了混淆处理，因此数据集的内部一致性可能会受到一定限制。

使用数据集

1. Cloud 控制台提供了一个用于查询表的界面。您可以使用 BigQuery 界面访问 flood it 数据集。

2. 如果未显示编辑器标签页，则点击 add_box 编写新查询。

3. 将以下查询复制并粘贴到“编辑器”字段中。此查询将显示数据集中的唯一身份事件数、用户数和天数。

   SELECT
     COUNT(*) AS event_count,
     COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_count,
     COUNT(DISTINCT event_date) AS day_count
   FROM `firebase-public-project.analytics_153293282.events_*`
   

4. 对于有效查询，系统将显示一个对勾标记以及该查询将处理的数据量。此指标有助于确定运行查询的费用。
   

   

5. 点击运行。查询结果页面将显示在查询窗口下方。
   

   

6. 尝试运行一些示例查询。

后续步骤

• 详细了解 Google Analytics（分析）4 BigQuery 事件导出架构。

• 对数据集运行一些高级查询。

• 如果您不熟悉 BigQuery，请参阅 BigQuery 方法指南。

• 使用关联工作表分析 Google 表格中的数据集。

• 使用 Looker Studio 直观呈现数据集。