इस गाइड में, Google Analytics Data API का इस्तेमाल करके जनरेट की गई रिपोर्ट में दिखने वाले डेटा के बारे में अहम जानकारी दी गई है. उपयोगकर्ताओं को अक्सर एपीआई से मिले डेटा (खास तौर पर, runReport तरीके से मिले डेटा) और Google Analytics के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में दिखाए गए डेटा के बीच अंतर दिखता है.
सैंपलिंग और एग्रीगेशन
Google Analytics Data API runReport का तरीका, सैंपल डेटा दिखा सकता है. खास तौर पर, बड़े डेटासेट या मुश्किल क्वेरी के लिए. Google Analytics का यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) भी सैंपलिंग लागू करता है. हालांकि, खास थ्रेशोल्ड और एल्गोरिदम अलग-अलग हो सकते हैं. इस वजह से, रिपोर्ट की गई वैल्यू में मामूली अंतर हो सकता है.
यह समझने के लिए कि रिपोर्ट के नतीजे, उपलब्ध डेटा के सबसेट पर आधारित हैं या नहीं, ResponseMetaData ऑब्जेक्ट के samplingMetadatas फ़ील्ड की जांच करें. अगर रिपोर्ट के नतीजों का सैंपल लिया जाता है, तो इस फ़ील्ड में इस रिपोर्ट में इस्तेमाल किए गए इवेंट का प्रतिशत दिखता है.
Google Analytics Data API के कुछ रिपोर्टिंग तरीकों की मदद से, अपनी पसंद के मुताबिक सैंपलिंग लेवल तय किया जा सकता है. रिपोर्ट के सैंपलिंग लेवल को कंट्रोल करने के लिए, properties.reportTasks.create तरीके के samplingLevel फ़ील्ड का इस्तेमाल किया जा सकता है.
इस सुविधा से, Google Analytics 360 प्रॉपर्टी को एक अरब इवेंट तक की ज़्यादा से ज़्यादा सैंपलिंग की सीमाएं मिलती हैं. साथ ही, सैंपलिंग की सीमाओं को UNSAMPLED पर सेट किया जा सकता है, ताकि बड़ी संख्या में इवेंट के लिए, बिना सैंपल वाले नतीजों का इस्तेमाल किया जा सके.
ज़्यादा जानकारी के लिए, डेटा सैंपलिंग के बारे में जानकारी लेख पढ़ें.
यूनीक काउंट का अनुमान
Google Analytics Data API, HyperLogLog++ (HLL++) एल्गोरिदम का इस्तेमाल करता है. इससे, सक्रिय उपयोगकर्ताओं और सेशन जैसी मेट्रिक की यूनीक संख्या का अनुमान लगाया जाता है. इस तरीके का इस्तेमाल, एपीआई और Google Analytics के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में किया जाता है. इससे परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने और बड़े डेटासेट को असरदार तरीके से मैनेज करने में मदद मिलती है. इसका मतलब है कि नतीजे, सटीक संख्या के बजाय अनुमानित होते हैं.
ज़्यादा जानकारी के लिए, ये लेख पढ़ें: Google Analytics में यूनीक संख्या का अनुमान और उपयोगकर्ताओं की संख्या में अंतर.
डेटा थ्रेशोल्ड
Google Analytics, रिपोर्ट पर डेटा थ्रेशोल्ड लागू कर सकता है. ऐसा इसलिए किया जाता है, ताकि डेटा में मौजूद डेमोग्राफ़िक्स, रुचियों या अन्य सिग्नल के आधार पर अलग-अलग उपयोगकर्ताओं की पहचान न की जा सके.
अगर रिपोर्ट की किसी लाइन में उपयोगकर्ताओं की संख्या कम है, तो हो सकता है कि उस लाइन को नतीजों से हटा दिया जाए. ऐसा आम तौर पर उन रिपोर्ट में होता है जिनमें ज़्यादा एलिमेंट वाले डाइमेंशन या कस्टम डाइमेंशन शामिल होते हैं.
यह जानने के लिए कि इस रिपोर्ट पर थ्रेशोल्ड लागू है या नहीं, ResponseMetaData ऑब्जेक्ट के subjectToThresholding फ़ील्ड की जांच करें.
ज़्यादा जानकारी के लिए, डेटा थ्रेशोल्ड देखें.
(other) लाइन
अगर किसी डाइमेंशन में एलिमेंट की संख्या ज़्यादा है, तो Google Analytics कम इस्तेमाल होने वाली वैल्यू को (other) के तौर पर लेबल की गई लाइन में ग्रुप कर सकता है. यह उन रिपोर्ट में ज़्यादा आम है जिनमें हर दिन 500 से ज़्यादा यूनीक वैल्यू वाले डाइमेंशन शामिल होते हैं.
Data API के साथ फ़िल्टर इस्तेमाल करते समय, ध्यान रखें कि फ़िल्टर, (other) लाइन में मौजूद डेटा को नहीं देखते. साथ ही, डेटा इकट्ठा होने और (other) लाइन जनरेट होने के बाद लागू होते हैं.
यह जानने के लिए कि किसी रिपोर्ट में (other) लाइन में रोल किया गया डेटा शामिल है या नहीं, ResponseMetaData ऑब्जेक्ट के dataLossFromOtherRow फ़ील्ड की जांच करें.
ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Analytics में (अन्य) लाइन लेख पढ़ें.
रिपोर्टिंग आइडेंटिटी
रिपोर्टिंग आइडेंटिटी से यह तय होता है कि रिपोर्ट में उपयोगकर्ताओं की डुप्लीकेट कॉपी कैसे हटाई जाती हैं. पहचान की अलग-अलग सेटिंग (जैसे, "ब्लेंडेड" या "डिवाइस के आधार पर") की वजह से, तारीख की एक ही सीमा के लिए उपयोगकर्ताओं की संख्या अलग-अलग हो सकती है.
Google Analytics यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) और Data API, दोनों आपकी प्रॉपर्टी के लिए एक ही रिपोर्टिंग आइडेंटिटी सेटिंग का इस्तेमाल करते हैं. इस सेटिंग में बदलाव करने पर, यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) और एपीआई, दोनों में रिपोर्ट पर असर पड़ेगा. अगर यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में रिपोर्ट चलाने और एपीआई से रिपोर्टिंग डेटा पाने के बीच सेटिंग बदली जाती है, तो तारीख की एक ही सीमा के लिए, दोनों रिपोर्ट में उपयोगकर्ताओं की संख्या अलग-अलग हो सकती है.
क्वेरी की खासियत
अंतर को कम करने के लिए, पक्का करें कि आपके एपीआई अनुरोध में मौजूद ये पैरामीटर, Google Analytics के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) की रिपोर्ट की सेटिंग से पूरी तरह मैच करते हों:
- तारीख की सीमाएं: पुष्टि करें कि शुरू और खत्म होने की तारीखें एक जैसी हों.
- डाइमेंशन और मेट्रिक: पक्का करें कि आपके एपीआई अनुरोध में मौजूद डाइमेंशन और मेट्रिक, Google Analytics के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) की रिपोर्ट में मौजूद डाइमेंशन और मेट्रिक से मेल खाती हों.
- फ़िल्टर: पक्का करें कि एपीआई अनुरोध में लागू किए गए डाइमेंशन या मेट्रिक फ़िल्टर, यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में इस्तेमाल किए गए फ़िल्टर से मैच करते हों.
रिपोर्ट में डाइमेंशन जोड़ने से, कैलकुलेशन में कम इवेंट इस्तेमाल हो सकते हैं. रिपोर्ट में सिर्फ़ वे इवेंट शामिल किए जाते हैं जिनमें अनुरोध किए गए डाइमेंशन का डेटा होता है. इस वजह से, किसी क्वेरी में डाइमेंशन जोड़ने से, रिपोर्ट में मेट्रिक की एग्रीगेट की गई वैल्यू में बदलाव हो सकता है.
डेटा अपडेट होने की फ़्रीक्वेंसी
Google Analytics को इवेंट डेटा को प्रोसेस करने और एग्रीगेट करने में समय लगता है. हाल ही के डेटा के साथ काम करते समय, आपको रिपोर्ट के बीच मामूली अंतर दिख सकता है. ऐसा तब होता है, जब डेटा वापस पाने में समय लगता है. उदाहरण के लिए, अगर आपने यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में कोई रिपोर्ट देखी और कुछ मिनट बाद उसी रिपोर्ट के लिए एपीआई से क्वेरी की, तो हो सकता है कि डेटा बदल गया हो. ऐसा डेटा की प्रोसेसिंग और एग्रीगेशन की वजह से हो सकता है.
ज़्यादा जानकारी के लिए, डेटा के अपडेट होने की दर देखें.
पूरे डेटा पर आधारित रिपोर्ट के विकल्प
अगर आपको अपने इस्तेमाल के उदाहरण के लिए, इवेंट-लेवल का पूरा डेटा चाहिए, तो इन विकल्पों का इस्तेमाल करें:
BigQuery Export: Google Analytics के लिए BigQuery Export
रॉ इवेंट डेटा का बेहतर तरीके से विश्लेषण करने के लिए, यह तरीका सबसे सही है.
Analytics 360: Analytics 360 लाइसेंस वाली प्रॉपर्टी में, सैंपलिंग की सीमाएं ज़्यादा होती हैं. साथ ही, ज़्यादा जानकारी वाली रिपोर्टिंग सुविधाओं का ऐक्सेस मिलता है.