I report, le esplorazioni, l'API di dati di Google Analytics e BigQuery Export visualizzano i dati in modo leggermente diverso. Utilizza la tabella per confrontare quali dati sono disponibili e dove, nonché per comprendere le limitazioni di ciascun metodo di visualizzazione.
| Disponibilità e limitazioni dei dati | Report, approfondimenti ed esplorazioni | API di dati di Google Analytics | BigQuery |
|---|---|---|---|
| Metodologia di accesso | Interfaccia di Google Analytics | Qualsiasi applicazione di terze parti che può accedere ai dati di Google Analytics per conto dell'utente. | Console della piattaforma Google Cloud o qualsiasi applicazione di generazione di report che può eseguire query sui dati di BigQuery. |
| Ambito dei dati |
Dati aggregati o a livello di utente e di evento. Per ogni richiesta, Google sceglie la tabella che fornisce i risultati più accurati utilizzando le impostazioni di campionamento predefinite. |
Dati aggregati o a livello di utente e di evento. Per ogni richiesta, Google sceglie la tabella che fornisce i risultati più accurati utilizzando le impostazioni di campionamento predefinite. |
Dati a livello di utente e di evento (esclusi eventuali valori aggiunti da Google Analytics ai dati presenti nelle esplorazioni e nei report standard). |
| Cardinalità elevata1 |
Possibile. Quando Google utilizza dati aggregati e un report o un'esplorazione mostra più righe rispetto al limite di righe della tabella, potrebbe essere visualizzata una riga (other). |
Possibile. Quando Google utilizza dati aggregati e un report o un'esplorazione mostra più righe rispetto al limite di righe della tabella, potrebbe essere visualizzata una riga (other). |
No |
| Campionamento2 | Possibile. Quando Google utilizza dati più granulari a livello di utente e di evento e un report o un'esplorazione devono elaborare più eventi rispetto al limite quota, Analytics utilizza un campione rappresentativo dei dati disponibili. | Possibile. Quando Google utilizza dati più granulari a livello di utente e di evento e un report o un'esplorazione devono elaborare più eventi rispetto al limite quota, Analytics utilizza un campione rappresentativo dei dati disponibili. | No |
| Attribuzione basata sui dati4 | Sì | Sì | No |
| Definizione del modello di conversione5 | Inclusa | Inclusa | Non inclusa |
| Creazione di modelli di comportamento6 |
Inclusa nel modulo dei report, compreso il report in tempo reale. Parzialmente inclusa nel modulo di esplorazione (solo nelle tabelle percorso, canalizzazione e in formato libero) |
Inclusa | Non inclusa. I dati BigQuery contengono ping senza cookie raccolti da Google Analytics quando la modalità di consenso è attivata e ogni sessione ha un user_pseudo_id diverso. La creazione di modelli può causare differenze tra i report standard e i dati granulari in BigQuery, ad esempio meno utenti attivi nei report rispetto a BigQuery, poiché il modello tenta di prevedere più sessioni da un singolo utente che ha rifiutato i cookie. |
| Limitazioni |
150 report personalizzati per proprietà Puoi creare 200 esplorazioni individuali per utente per proprietà e fino a 500 esplorazioni condivise per proprietà. Puoi importare fino a 10 segmenti per esplorazione. |
Le API Analytics sono soggette alle quote delle API. Le proprietà Analytics 360 hanno limiti più elevati per la raccolta dei dati, i report, la conservazione e le quote. | Le proprietà standard hanno un limite giornaliero di esportazione di 1 milione di eventi al giorno. Le proprietà Analytics 360 consentono un numero di esportazioni quasi illimitato. |
1 Cardinalità elevata: le dimensioni ad alta cardinalità sono dimensioni con più di 500 valori unici al giorno. Le dimensioni ad alta cardinalità aumentano il numero di righe in un report o in una esplorazione, incrementandone le probabilità che raggiunga il limite di righe, con la conseguente aggregazione di tutti i dati che superano il limite nella riga (other). Scopri di più sull'alta cardinalità e sulla riga (other).
2 Campionamento: il campionamento dei dati viene utilizzato quando il numero di eventi restituiti da un'esplorazione supera il limite definito per il tipo di proprietà. In questo modo, puoi continuare a esplorare i dati con un livello di dettaglio elevato utilizzando un campione rappresentativo dei dati. Scopri di più sul campionamento.
4 Attribuzione basata sui dati: l'attribuzione basata sui dati distribuisce il merito della conversione in base ai dati per ciascun evento di conversione. Scopri di più sull'attribuzione basata sui dati.
5 Definizione del modello di conversione: consente un'attribuzione accurata delle conversioni senza identificare gli utenti, ad esempio per motivi di privacy, a causa di limitazioni tecniche o quando gli utenti passano da un dispositivo all'altro. Scopri di più sulla definizione del modello di conversione.
6 Creazione di modelli di comportamento: la creazione di modelli di comportamento per la modalità di consenso utilizza il machine learning per modellare il comportamento degli utenti che rifiutano i cookie di Analytics in base al comportamento di utenti simili che accettano questi cookie. Scopri di più sulla creazione di modelli di comportamento.