Google Merchandise Store 是一个销售 Google 品牌商品的网店。该网站使用了 Google Analytics(分析)4 的标准网站电子商务实现方式,还采用了增强型衡量功能。通过 BigQuery 公共数据集计划提供的 ga4_obfuscated_sample_ecommerce
数据集包含从 2020 年 11 月 1 日到 2021 年 1 月 31 日这三个月的 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。
此数据集无法与 Google Merchandise Store 的 Google Analytics(分析)演示账号比较,因为数据不同。
使用数据集
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
ga4_obfuscated_sample_ecommerce
数据集。如果未显示编辑器标签页,则点击
编写新查询。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 `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
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。
点击运行。查询结果页面将显示在查询窗口下方。
尝试运行一些示例查询。
后续步骤
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。