Data näkyy hieman eri tavoin raporteissa, kartoituksissa, Google Analytics Data APIssa ja BigQuery Exportissa. Alla olevan taulukon avulla voit vertailla saatavilla olevaa dataa ja selvittää, mitä rajoituksia kuhunkin katselutapaan liittyy.
| Datan saatavuus ja rajoitukset | Raportit, vinkit ja kartoitukset | Google Analytics Data API | BigQuery |
|---|---|---|---|
| Mistä dataan pääsee | Google Analytics ‐käyttöliittymä | Kolmannen osapuolen sovellus, jolla on pääsy Google Analytics ‑dataan käyttäjän puolesta | GCP‑konsoli tai mikä tahansa raportointisovellus, jolla voi tehdä kyselyjä BigQuery‑datasta |
| Datan laajuus |
Tapahtuma‑ ja käyttäjätason data tai koostettu data. Google valitsee kunkin pyynnön yhteydessä taulukon, joka tarjoaa tarkimmat tulokset oletusarvoisilla otanta‑asetuksilla. |
Tapahtuma‑ ja käyttäjätason data tai koostettu data. Google valitsee kunkin pyynnön yhteydessä taulukon, joka tarjoaa tarkimmat tulokset oletusarvoisilla otanta‑asetuksilla. |
Tapahtuma- ja käyttäjätason data (pois lukien kaikki arvolisäykset, jotka Google Analytics tekee vakioraporteissa ja kartoituksissa näkyvään dataan) |
| Korkea kardinaliteetti1 |
Mahdollista. Kun Google käyttää koostettua dataa ja raportissa tai kartoituksessa näkyy enemmän rivejä kuin taulukon riviraja sallii, saatat nähdä "(other)"‑rivin. |
Mahdollista. Kun Google käyttää koostettua dataa ja raportissa tai kartoituksessa näkyy enemmän rivejä kuin taulukon riviraja sallii, saatat nähdä "(other)"‑rivin. |
Ei |
| Otanta2 | Mahdollista. Jos Google käyttää yksityiskohtaisempaa tapahtuma‑ ja käyttäjätason dataa ja raportissa tai kartoituksessa on käsiteltävä kiintiörajaa enemmän tapahtumia, Analytics käyttää edustavaa otosta saatavilla olevasta datasta. | Mahdollista. Jos Google käyttää yksityiskohtaisempaa tapahtuma‑ ja käyttäjätason dataa ja raportissa tai kartoituksessa on käsiteltävä kiintiörajaa enemmän tapahtumia, Analytics käyttää saatavilla olevasta datasta edustavaa otosta. | Ei |
| Dataan perustuva attribuutio4 | Kyllä | Kyllä | Ei |
| Konversiomallinnus5 | Sisältyy | Sisältyy | Ei sisälly |
| Toiminnan mallintaminen6 |
Sisältyy raportointimoduuliin (myös reaaliaikaiseen raporttiin) Sisältyy osittain Tutki‑moduuliin (vain reittiä tai suppiloa koskeviin ja vapaamuotoisiin taulukoihin) |
Sisältyy | Ei sisälly. BigQuery-data sisältää evästeettömiä pingejä, jotka Google Analytics kerää, kun suostumustila on käytössä ja jokaisella istunnolla on eri user_pseudo_id. Mallinnuksen vuoksi vakioraporteissa ja BigQueryn yksityiskohtaisessa datassa voi esiintyä eroavuuksia (esim. raporteissa voi näkyä vähemmän aktiivisia käyttäjiä kuin BigQuery-datassa), sillä mallinnus voi yrittää ennakoida evästeet hylänneiden yksittäisten käyttäjien useat istunnot. |
| Rajoitukset |
150 omaa raporttia mittauskokonaisuutta kohden Käyttäjää ja mittauskokonaisuutta kohden voi luoda 200 yksittäistä kartoitusta ja mittauskokonaisuutta kohden 500 jaettua kartoitusta. Kartoitusta kohden voi importoida enintään 10 segmenttiä. |
Analytics Data APIin sovelletaan API-kiintiöitä. Analytics 360 ‐mittauskokonaisuuksissa on korkeammat rajat datan keräämiselle, raportoinnille, säilyttämiselle ja kiintiöille. | Tavallisissa mittauskokonaisuuksissa on miljoonan tapahtuman päivittäinen eksportointiraja. Analytics 360 ‐mittauskokonaisuuksista voi eksportoida lähes rajattomasti tapahtumia. |
1 Suuri kardinaliteetti: Kardinaliteetiltaan suurilla ulottuvuuksilla on yli 500 yksilöllistä arvoa päivässä. Tällaiset ulottuvuudet lisäävät raportin tai kartoituksen rivien määrää ja näin ollen myös enimmäisrivimäärän täyttymisen todennäköisyyttä. Tällöin ylimääräinen data tiivistetään "(other)"‑riville. Lue lisää suuresta kardinaliteetista ja "(other)"‑rivistä.
2 Otanta: Otantaa käytetään, jos kartoituksen palauttamien tapahtumien määrä ylittää mittauskokonaisuustyyppiä koskevan rajan. Näin saat datasta edustavan otoksen, jonka avulla voit tutkia dataasi yksityiskohtaisesti. Lue lisää otannasta.
3 Dataan perustuva attribuutio: Dataan perustuvassa attribuutiossa konversiokrediitti jaetaan kunkin konversiotapahtuman datan perusteella. Lue lisää dataan perustuvasta attribuutiosta.
4 Konversiomallinnus: Konversiomallinnus mahdollistaa konversioiden tarkan attribuution ilman käyttäjien tunnistamista (esimerkiksi käyttäjien yksityisyyden suojaamiseksi tai teknisten rajoitusten vuoksi tai kun käyttäjä siirtyy laitteelta toiselle). Lue lisää konversiomallinnuksesta.
5 Toiminnan mallintaminen: Suostumustilaan liittyvässä toiminnan mallintamisessa analytiikkaevästeet hylkäävien toimintaa mallinnetaan koneoppimisen avulla sellaisten samantyyppisten käyttäjien toiminnan perusteella, jotka ovat sallineet evästeet. Lue lisää toiminnan mallintamisesta.