보고서, 탐색 분석, Google Analytics Data API, BigQuery Export는 디스플레이 데이터를 다소 다른 방식으로 표시합니다. 이 표를 통해 어떤 데이터를 어디에서 사용할 수 있는지 비교하고 각 보기 방법의 제한사항을 확인하세요.
| 데이터 가용성 및 제한사항 | 보고서, 통계 및 탐색 분석 | Google Analytics Data API | BigQuery |
|---|---|---|---|
| 액세스 방법 | Google 애널리틱스 인터페이스 | 사용자 대신 Google 애널리틱스 데이터에 액세스할 수 있는 서드 파티 애플리케이션 | GCP Console 또는 BigQuery 데이터를 쿼리할 수 있는 보고 애플리케이션 |
| 데이터 범위 |
집계된 데이터 또는 이벤트 및 사용자 수준 데이터입니다. Google은 각 요청에 대해 기본 샘플링 설정을 사용하여 가장 정확한 결과를 제공하는 표를 선택합니다. |
집계된 데이터 또는 이벤트 및 사용자 수준 데이터입니다. Google은 각 요청에 대해 기본 샘플링 설정을 사용하여 가장 정확한 결과를 제공하는 표를 선택합니다. |
이벤트 및 사용자 수준 데이터(Google 애널리틱스가 표준 보고서 및 탐색 분석에서 얻은 데이터에 추가한 값 제외) |
| 높은 카디널리티1 |
가능합니다. Google에서 합산 데이터를 사용하고 보고서 또는 탐색 분석에 표의 행 한도보다 많은 행이 표시되면 (other) 행이 표시될 수 있습니다. |
가능합니다. Google에서 합산 데이터를 사용하고 보고서 또는 탐색 분석에 표의 행 한도보다 많은 행이 표시되면 (other) 행이 표시될 수 있습니다. |
아니요 |
| 샘플링2 | 가능합니다. Google에서 더 상세한 이벤트 및 사용자 수준 데이터를 사용하고 보고서 또는 탐색 분석에서 할당량 한도보다 많은 이벤트를 처리해야 하는 경우 애널리틱스에서는 사용 가능한 데이터의 대표 샘플을 사용합니다. | 가능합니다. Google에서 더 상세한 이벤트 및 사용자 수준 데이터를 사용하고 보고서 또는 탐색 분석에서 할당량 한도보다 많은 이벤트를 처리해야 하는 경우 애널리틱스에서는 사용 가능한 데이터의 대표 샘플을 사용합니다. | 아니요 |
| 데이터 기반 기여 분석4 | 예 | 지원 | 아니요 |
| 전환 모델링5 | 포함됨 | 포함됨 | 포함되지 않음 |
| 행동 모델링6 |
실시간을 비롯한 보고 모듈에 포함됨 일부 탐색 모듈에 포함(경로, 유입경로 및 자유 형식 표에만) |
포함됨 | 포함되지 않음. BigQuery 데이터에는 동의 모드가 사용 설정되었을 때 Google 애널리틱스에서 수집한 쿠키 없는 핑이 포함되며, 각 세션의 user_pseudo_id가 다릅니다. 모델링은 쿠키를 거부한 개별 사용자의 여러 세션을 예측하려고 하므로 모델링 시 표준 보고서와 BigQuery의 세부적인 데이터 간에 차이가 발생할 수 있습니다(예: BigQuery보다 보고서의 활성 사용자 수가 더 적을 수 있음). |
| 제한사항 |
속성당 맞춤 보고서 150개 속성당 사용자당 200개의 개별 탐색 분석 및 속성당 최대 500개의 공유 탐색 분석을 만들 수 있습니다. 탐색 분석당 최대 10개의 세그먼트를 가져올 수 있습니다. |
Analytics API에는 API 할당량이 적용됩니다. 애널리틱스 360 속성은 데이터 수집, 보고, 보관, 할당량에 더 높은 제한이 있습니다. | 표준 속성의 일일 내보내기 한도는 이벤트 100만 개입니다. 애널리틱스 360 속성의 내보내기는 거의 무제한입니다. |
1 높은 카디널리티: 카디널리티가 높은 측정기준은 하루에 고유한 값이 500개를 초과하는 측정기준입니다. 카디널리티가 높은 측정기준은 보고서 또는 탐색 분석의 행 수를 증가시키므로 보고서 또는 탐색 분석이 행 한도에 도달하여 한도를 초과하는 데이터가 (other) 행에 압축될 가능성이 높아집니다. 높은 카디널리티 및 (other) 행에 대해 자세히 알아보기
2 샘플링: 탐색 분석에서 반환된 이벤트 수가 속성 유형의 한도를 초과하면 데이터 샘플링이 사용됩니다. 이를 통해 데이터의 대표 샘플을 사용하여 데이터를 더 자세히 탐색할 수 있습니다. 샘플링에 대해 자세히 알아보기
3 데이터 기반 기여 분석: 데이터 기반 기여 분석은 각 전환 이벤트의 데이터를 기반으로 전환 기여도를 배분합니다. 데이터 기반 기여 분석에 대해 자세히 알아보기
4 전환 모델링: 전환 모델링을 사용하면 사용자를 식별하지 않고도 전환 기여 분석을 정확하게 수행할 수 있습니다(예: 사용자 개인 정보 보호 목적, 기술적 제한, 사용자가 기기 간에 이동). 전환 모델링에 대해 자세히 알아보기
5 행동 모델링: 동의 모드의 행동 모델링은 머신러닝을 사용하여 애널리틱스 쿠키를 수락하는 비슷한 사용자의 행동을 기반으로 애널리틱스 쿠키를 거부하는 사용자의 행동을 모델링합니다. 행동 모델링에 대해 자세히 알아보기