डेटा ऐक्सेस रिपोर्ट

Admin API v1 runAccessReport तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा ऐक्सेस की रिपोर्ट बनाई जा सकती हैं. इस रिपोर्ट में, हर बार यह जानकारी दिखती है कि किसी उपयोगकर्ता ने Google Analytics का डेटा कब पढ़ा. डेटा ऐक्सेस के रिकॉर्ड दो साल तक सेव रखे जाते हैं. डेटा ऐक्सेस की रिपोर्ट सिर्फ़ उन उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध होती हैं जिनके पास एडमिन की भूमिका होती है.

क्लाइंट लाइब्रेरी का इस्तेमाल करके, डेटा ऐक्सेस रिपोर्ट का अनुरोध करना

डेटा ऐक्सेस रिपोर्ट का इस्तेमाल शुरू करने का सबसे तेज़ तरीका है, क्लाइंट लाइब्रेरी का इस्तेमाल करना.

Google Analytics क्लाइंट लाइब्रेरी को इंस्टॉल और कॉन्फ़िगर करने का तरीका जानने के लिए, आसानी से बताने/सिखाने वाली गाइड देखें.

यहां Python क्लाइंट लाइब्रेरी का इस्तेमाल करने का एक उदाहरण दिया गया है. यह लाइब्रेरी, डेटा ऐक्सेस क्वेरी चलाती है और जवाब को प्रिंट करती है.

from datetime import datetime

from google.analytics.admin import AnalyticsAdminServiceClient
from google.analytics.admin_v1alpha.types import (
    AccessDateRange,
    AccessDimension,
    AccessMetric,
    RunAccessReportRequest,
)


def run_sample():
    """Runs the sample."""
    # TODO(developer): Replace this variable with your Google Analytics 4
    #  property ID (e.g. "123456") before running the sample.
    property_id = "YOUR-GA4-PROPERTY-ID"
    run_access_report(property_id)


def run_access_report(property_id: str, transport: str = None):
    """
    Runs an access report for a Google Analytics property. The report will
    aggregate over dimensions `userEmail`, `accessedPropertyId`,
    `reportType`, `revenueDataReturned`, `costDataReturned`,
    `userIP`, and return the access count, as well as the most recent access
    time for each combination.
    See https://developers.google.com/analytics/devguides/config/admin/v1/access-api-schema
    for the description of each field used in a data access report query.
    Args:
        property_id(str): The Google Analytics Property ID.
        transport(str): The transport to use. For example, "grpc"
            or "rest". If set to None, a transport is chosen automatically.
    """
    client = AnalyticsAdminServiceClient(transport=transport)
    request = RunAccessReportRequest(
        entity=f"properties/{property_id}",
        dimensions=[
            AccessDimension(dimension_name="userEmail"),
            AccessDimension(dimension_name="accessedPropertyId"),
            AccessDimension(dimension_name="reportType"),
            AccessDimension(dimension_name="revenueDataReturned"),
            AccessDimension(dimension_name="costDataReturned"),
            AccessDimension(dimension_name="userIP"),
            AccessDimension(dimension_name="mostRecentAccessEpochTimeMicros"),
        ],
        metrics=[AccessMetric(metric_name="accessCount")],
        date_ranges=[AccessDateRange(start_date="yesterday", end_date="today")],
    )

    access_report = client.run_access_report(request)

    print("Result:")
    print_access_report(access_report)


def print_access_report(response):
    """Prints the access report."""
    print(f"{response.row_count} rows received")
    for dimensionHeader in response.dimension_headers:
        print(f"Dimension header name: {dimensionHeader.dimension_name}")
    for metricHeader in response.metric_headers:
        print(f"Metric header name: {metricHeader.metric_name})")

    for rowIdx, row in enumerate(response.rows):
        print(f"\nRow {rowIdx}")
        for i, dimension_value in enumerate(row.dimension_values):
            dimension_name = response.dimension_headers[i].dimension_name
            if dimension_name.endswith("Micros"):
                # Convert microseconds since Unix Epoch to datetime object.
                dimension_value_formatted = datetime.utcfromtimestamp(
                    int(dimension_value.value) / 1000000
                )
            else:
                dimension_value_formatted = dimension_value.value
            print(f"{dimension_name}: {dimension_value_formatted}")

        for i, metric_value in enumerate(row.metric_values):
            metric_name = response.metric_headers[i].metric_name
            print(f"{metric_name}: {metric_value.value}")

properties_run_access_report.py

मुख्य रिपोर्ट के साथ शेयर की गई सुविधाएं

डेटा ऐक्सेस रिपोर्ट के अनुरोधों में, कई सामान्य सुविधाओं के लिए मुख्य रिपोर्ट के अनुरोधों की तरह ही सिमैंटिक होते हैं. उदाहरण के लिए, पेजिनेशन, डाइमेंशन फ़िल्टर, और तारीख की सीमाएं, दोनों तरह की रिपोर्ट में एक जैसा काम करती हैं.

Data API v1 में कोर रिपोर्ट की खास जानकारी को अच्छी तरह से समझें. इसके बाद, डेटा ऐक्सेस रिपोर्ट के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, इस पेज पर वापस आएं.

डेटा ऐक्सेस रिपोर्ट बनाना

डेटा ऐक्सेस रिपोर्ट का अनुरोध करने के लिए, runAccessReport तरीके का इस्तेमाल करें.

रिपोर्टिंग इकाई चुनना

Data API v1 के कोर रिपोर्टिंग फ़ंक्शन की तरह ही, Google Analytics Admin API v1 के runAccessReport तरीके के लिए, Google Analytics प्रॉपर्टी आइडेंटिफ़ायर को यूआरएल अनुरोध पाथ में properties/GA_PROPERTY_ID के तौर पर बताना ज़रूरी है. जैसे:

  POST  https://analyticsadmin.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runAccessReport

डेटा ऐक्सेस रिपोर्ट, Google Analytics में मौजूद डेटा ऐक्सेस के रिकॉर्ड के आधार पर जनरेट होती है. ये रिकॉर्ड, चुनी गई Google Analytics प्रॉपर्टी के लिए होते हैं.

अगर Admin API क्लाइंट लाइब्रेरी में से किसी एक का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो अनुरोध के यूआरएल पाथ में मैन्युअल तरीके से बदलाव करने की ज़रूरत नहीं है. ज़्यादातर एपीआई क्लाइंट, property पैरामीटर उपलब्ध कराते हैं. इसमें properties/GA_PROPERTY_ID के फ़ॉर्मैट में स्ट्रिंग की ज़रूरत होती है. क्लाइंट लाइब्रेरी इस्तेमाल करने का उदाहरण देखने के लिए, इस पेज की शुरुआत में दिया गया कोड स्निपेट देखें.

डाइमेंशन और मेट्रिक चुनना

डाइमेंशन आपकी प्रॉपर्टी के लिए, ऐक्सेस डेटा के बारे में जानकारी देते हैं और उसे ग्रुप करते हैं. उदाहरण के लिए, डाइमेंशन userEmail से उस उपयोगकर्ता के ईमेल पते का पता चलता है जिसने रिपोर्टिंग डेटा को ऐक्सेस किया. रिपोर्ट के रिस्पॉन्स में डाइमेंशन वैल्यू, स्ट्रिंग होती हैं.

मेट्रिक से, रिपोर्ट के आंकड़ों का पता चलता है. accessCount मेट्रिक, डेटा ऐक्सेस करने के रिकॉर्ड की कुल संख्या दिखाती है.

डेटा ऐक्सेस रिपोर्ट के अनुरोधों में उपलब्ध डाइमेंशन और मेट्रिक के नामों की पूरी सूची के लिए, डेटा ऐक्सेस स्कीमा देखें.

रिपोर्ट का अनुरोध करें

डेटा ऐक्सेस की रिपोर्ट का अनुरोध करने के लिए, RunAccessReportRequest ऑब्जेक्ट बनाएं. हमारा सुझाव है कि आप अनुरोध के इन पैरामीटर से शुरुआत करें:

• तारीख की सीमा फ़ील्ड में कम से कम एक मान्य एंट्री होनी चाहिए.
• डाइमेंशन फ़ील्ड में कम से कम एक मान्य एंट्री होनी चाहिए.
• अगर epochTimeMicros डाइमेंशन का इस्तेमाल नहीं किया जा रहा है, तो रिपोर्ट में डाइमेंशन वैल्यू के हर कॉम्बिनेशन के लिए संख्यात्मक डेटा पाने के लिए, मेट्रिक फ़ील्ड में कम से कम एक मान्य एंट्री होनी चाहिए.

यहां सुझाई गई फ़ील्ड के साथ अनुरोध का एक सैंपल दिया गया है. इस क्वेरी से, उपयोगकर्ता के ईमेल पतों की सूची जनरेट होगी. साथ ही, पिछले सात दिनों की सीमा के दौरान, उन्होंने तय की गई प्रॉपर्टी को सबसे हाल ही में कब ऐक्सेस किया था और उसे कितनी बार ऐक्सेस किया था, इसकी जानकारी भी मिलेगी.

POST https://analyticsadmin.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runAccessReport
{
  "dateRanges": [
    {
      "startDate": "7daysAgo",
      "endDate": "today"
    }
  ],
  "dimensions": [
    {
      "dimensionName": "mostRecentAccessEpochTimeMicros"
    },
    {
      "dimensionName": "userEmail"
    }
  ],
  "metrics": [
    {
      "metricName": "accessCount"
    }
  ]
}

जवाब पढ़ें

डेटा ऐक्सेस रिपोर्ट के रिस्पॉन्स में मुख्य रूप से हेडर और लाइनें होती हैं. हेडर में AccessDimensionHeaders और AccessMetricHeaders शामिल होते हैं. इनमें रिपोर्ट के कॉलम की सूची होती है.

ऐक्सेस रिपोर्ट की हर पंक्ति में, रिपोर्ट के कॉलम के लिए AccessDimensionValues और AccessMetricValues शामिल होते हैं. अनुरोध, हेडर, और हर लाइन में कॉलम का क्रम एक जैसा होना चाहिए.

पिछले सैंपल अनुरोध के लिए, यहां एक सैंपल रिस्पॉन्स दिया गया है:

{
  "dimensionHeaders": [
    {
      "dimensionName": "mostRecentAccessEpochTimeMicros"
    },
    {
      "dimensionName": "userEmail"
    }
  ],
  "metricHeaders": [
    {
      "metricName": "accessCount"
    }
  ],
  "rows": [
    {
      "dimensionValues": [
        {
          "value": "1667591408427733"
        },
        {
          "value": "Bola@example.net"
        }
      ],
      "metricValues": [
        {
          "value": "1238"
        }
      ]
    },
    {
      "dimensionValues": [
        {
          "value": "1667710959827161"
        },
        {
          "value": "Alex@example.net"
        }
      ],
      "metricValues": [
        {
          "value": "475"
        }
      ]
    },
    {
      "dimensionValues": [
        {
          "value": "1667868650762743"
        },
        {
          "value": "Mahan@example.net"
        }
      ],
      "metricValues": [
        {
          "value": "96"
        }
      ]
    }
  ],
  "rowCount": 3
}

ऐक्सेस रिकॉर्ड के हिसाब से फ़िल्टर करना

RunAccessReportRequest ऑब्जेक्ट के dimensionFilter फ़ील्ड का इस्तेमाल करके, रिपोर्ट के रिस्पॉन्स को फ़िल्टर से मैच करने वाली डाइमेंशन वैल्यू तक सीमित करें.

यहां दिए गए उदाहरण में, डेटा ऐक्सेस के अलग-अलग रिकॉर्ड के आधार पर एक रिपोर्ट जनरेट की गई है. इसमें Alex@example.net ईमेल पते वाले उपयोगकर्ता के ऐक्सेस रिकॉर्ड को फ़िल्टर किया गया है. रिपोर्ट में, हर ऐक्सेस रिकॉर्ड का समय, उपयोगकर्ता का ईमेल, और आईपी पता शामिल होता है.

POST https://analyticsadmin.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runAccessReport
{
  "dateRanges": [
    {
      "startDate": "7daysAgo",
      "endDate": "today"
    }
  ],
  "dimensions": [
    {
      "dimensionName": "epochTimeMicros"
    },
    {
      "dimensionName": "userEmail"
    },
    {
      "dimensionName": "userIP"
    }
  ],
  "dimensionFilter": {
    "accessFilter": {
      "fieldName": "userEmail",
      "stringFilter": {
        "matchType": "EXACT",
        "value": "Alex@example.net"
      }
    }
  }
}

इसी तरह, RunAccessReportRequest ऑब्जेक्ट के metricFilter फ़ील्ड का इस्तेमाल करके, रिपोर्ट के रिस्पॉन्स को मेट्रिक की उन खास वैल्यू तक सीमित किया जा सकता है जो फ़िल्टर से मैच करती हैं.

नीचे दिए गए उदाहरण से, एक ऐसी रिपोर्ट जनरेट होती है जिसमें उन सभी उपयोगकर्ताओं के ईमेल और ऐक्सेस की संख्या शामिल होती है जिन्होंने बताई गई प्रॉपर्टी को 100 से ज़्यादा बार ऐक्सेस किया है.

{
  "dateRanges": [
    {
      "startDate": "7daysAgo",
      "endDate": "today"
    }
  ],
  "dimensions": [
    {
      "dimensionName": "userEmail"
    }
  ],
  "metricFilter": {
    "accessFilter": {
      "numericFilter": {
        "operation": "GREATER_THAN",
        "value": {
          "int64Value": 100
        }
      },
      "fieldName": "accessCount"
    }
  },
  "metrics": [
    {
      "metricName": "accessCount"
    }
  ]
}

रिपोर्ट के उदाहरण

यहां कुछ सैंपल रिपोर्ट दी गई हैं, जिन्हें आज़माया जा सकता है.

सबसे हाल ही में ऐक्सेस किया गया

runAccessReport का इस्तेमाल करके, ऐक्सेस रिपोर्ट का यह सैंपल बनाया जा सकता है:

यह रिपोर्ट, डाइमेंशन mostRecentAccessEpochTimeMicros, userEmail और accessCount मेट्रिक को क्वेरी करके जनरेट की जा सकती है. रिपोर्ट में हर उपयोगकर्ता के लिए एक लाइन होती है: mostRecentAccessEpochTimeMicros डाइमेंशन, प्रॉपर्टी को ऐक्सेस करने वाले हर उपयोगकर्ता के डेटा ऐक्सेस रिकॉर्ड को एग्रीगेट करता है. साथ ही, हर लाइन के लिए पिछली बार ऐक्सेस करने का समय (इपॉक के बाद से यूनिक्स माइक्रोसेकंड में) दिखाता है.

उपयोगकर्ता के ऐक्सेस का ब्रेकडाउन

एक और काम की रिपोर्ट का उदाहरण, ऐक्सेस करने के तरीके (जैसे, Google Analytics का यूज़र इंटरफ़ेस, एपीआई वगैरह) के हिसाब से उपयोगकर्ता के ऐक्सेस का ब्रेकडाउन है.

यह रिपोर्ट, डाइमेंशन mostRecentAccessEpochTimeMicros, userEmail, accessMechanism, और accessCount मेट्रिक को क्वेरी करके जनरेट की जा सकती है.

रिपोर्ट में, हर उपयोगकर्ता/ऐक्सेस करने के तरीके के कॉम्बिनेशन के लिए एक लाइन होती है. mostRecentAccessEpochTimeMicros डाइमेंशन में, पिछली बार उपयोगकर्ता के प्रॉपर्टी को ऐक्सेस करने का समय शामिल होता है. इसमें, ऐक्सेस करने के लिए इस्तेमाल किए गए तरीके की जानकारी भी शामिल होती है.

प्रॉपर्टी के ऐक्सेस की खास जानकारी

किसी प्रॉपर्टी के लिए, अलग-अलग उपयोगकर्ताओं के हिसाब से डेटा को ब्रेकडाउन किए बिना रिपोर्ट जनरेट की जा सकती है. उदाहरण के लिए, यहां दी गई रिपोर्ट से पता चलता है कि किसी प्रॉपर्टी को ऐक्सेस करने के लिए, अलग-अलग तरीकों का इस्तेमाल कितनी बार किया गया:

यह रिपोर्ट, डाइमेंशन accessedPropertyId, accessedPropertyName, accessMechanism, और accessCount मेट्रिक को क्वेरी करके जनरेट की जा सकती है.

रिपोर्ट में, हर प्रॉपर्टी आईडी/ऐक्सेस करने के तरीके के कॉम्बिनेशन के लिए एक लाइन होती है.

अलग-अलग डेटा का ऐक्सेस

ऐसी रिपोर्ट जनरेट करने के लिए जिसमें हर लाइन, डेटा ऐक्सेस के अलग-अलग रिकॉर्ड पर आधारित हो, क्वेरी से mostRecentAccessEpochTimeMicros डाइमेंशन को हटा दें. इसके बजाय, epochTimeMicros डाइमेंशन का इस्तेमाल करें. accessCount मेट्रिक के लिए क्वेरी करना ज़रूरी नहीं है, क्योंकि रिपोर्ट की हर लाइन में डेटा ऐक्सेस करने की एक घटना की जानकारी होती है.

इस रिपोर्ट में, हर बार उपयोगकर्ता के चुनी गई प्रॉपर्टी को ऐक्सेस करने की जानकारी शामिल होती है.

यह रिपोर्ट, डाइमेंशन epochTimeMicros, userEmail, accessedPropertyId, accessedPropertyName, userIP, accessMechanism, costDataReturned, revenueDataReturned को क्वेरी करके जनरेट की जा सकती है.