Ataskaitose, tyrinėjimuose, „Google Analytics“ duomenų API ir „BigQuery Export“ pateikia duomenis šiek tiek skirtingais būdais. Naudodamiesi lentele palyginkite, kokie duomenys kur pasiekiami, ir supraskite kiekvieno jų peržiūros metodo apribojimus.
| Duomenų pasiekiamumas ir apribojimai | Ataskaitos, įžvalgos ir tyrinėjimai | „Google Analytics“ duomenų API | BigQuery |
|---|---|---|---|
| Prieigos būdas | „Google Analytics“ sąsaja | Bet kokia trečiosios šalies programa, galinti pasiekti „Google Analytics“ duomenis naudotojo vardu | „GCP Console“ arba bet kuri ataskaitų teikimo programa, galinti teikti užklausas dėl „BigQuery“ duomenų |
| Duomenų apimtis |
Apibendrinti arba įvykio ir naudotojo lygio duomenys. Kiekvienai užklausai „Google“ parenka lentelę, kurioje pateikiami tiksliausi rezultatai naudojant numatytuosius atrankos nustatymus. Sužinokite, kaip „Analytics“ saugo ir pateikia duomenis |
Apibendrinti arba įvykio ir naudotojo lygio duomenys. Kiekvienai užklausai „Google“ parenka lentelę, kurioje pateikiami tiksliausi rezultatai naudojant numatytuosius atrankos nustatymus. Sužinokite, kaip „Analytics“ saugo ir pateikia duomenis |
Įvykio ir naudotojo lygio duomenys (išskyrus bet kokius vertės papildymus, kuriuos „Google Analytics“ atlieka įprastose ataskaitose ir tyrinėjimuose) |
| Didelis kardinalumas1 |
Įmanomas. Kai „Google“ naudoja sukauptus duomenis ir ataskaitoje ar tyrinėjime pateikiama daugiau eilučių nei lentelės eilučių apribojimas, gali būti rodoma eilutė „(other)“. |
Įmanomas. Kai „Google“ naudoja sukauptus duomenis ir ataskaitoje ar tyrinėjime pateikiama daugiau eilučių nei lentelės eilučių apribojimas, gali būti rodoma eilutė „(other)“. |
Ne |
| Duomenų atranka2 | Įmanoma. Kai „Google“ naudoja detalesnius įvykio ir naudotojo lygio duomenis ir ataskaitoje ar tyrinėjime turi būti apdorota daugiau įvykių nei kvotos apribojimas, „Analytics“ naudoja reprezentatyvų pasiekiamų duomenų pavyzdį. | Įmanoma. Kai „Google“ naudoja detalesnius įvykio ir naudotojo lygio duomenis ir ataskaitoje ar tyrinėjime turi būti apdorota daugiau įvykių nei kvotos apribojimas, „Analytics“ naudoja reprezentatyvų pasiekiamų duomenų pavyzdį. | Ne |
| Duomenimis pagrįstas priskyrimas4 | Taip | Taip | Ne |
| Konversijos modeliavimas5 | Įtraukta | Įtraukta | Neįtraukta |
| Elgsenos modeliavimas6 |
Įtraukta į ataskaitų teikimo modulį, įskaitant realiojo laiko informaciją Iš dalies įtraukta į tyrinėjimo modulį (tik kelio, konversijos proceso ir laisvos formos lentelėse) |
Įtraukta | Neįtraukta. Kai įjungtas sutikimo režimas, o kiekvieno seanso vertė „user_pseudo_id“ yra skirtinga, „BigQuery“ duomenyse yra ryšio patikros be slapukų, kurias renka „Google Analytics“. Modeliuojant gali atsirasti įprastų ataskaitų ir detalių duomenų sistemoje „BigQuery“ skirtumų, pvz., ataskaitose gali būti mažiau aktyvių naudotojų nei „BigQuery“, nes modeliuojant bandoma numatyti kelis atskiro naudotojo, kuris atmetė slapukus, seansus. |
| Apribojimai |
150 tinkintų ataskaitų vienoje nuosavybėje Galima sukurti po 200 atskirų vienos nuosavybės tyrinėjimų ir iki 500 bendrinamų vienos nuosavybės tyrinėjimų. Galima importuoti iki dešimties vieno tyrinėjimo segmentų. |
„Analytics“ API taikomos API kvotos. „Analytics 360“ nuosavybėms taikomos didesnės duomenų rinkimo, ataskaitų teikimo, duomenų saugojimo ir apribojimų kvotos. | Įprastoms nuosavybėms taikomas 1 mln. įvykių per dieną eksportavimo apribojimas. „Analytics 360“ nuosavybių eksportavimas yra beveik neribotas. |
1 Didelis kardinalumas: didelio kardinalumo aspektai – tai aspektai, turintys daugiau nei 500 unikalių verčių per vieną dieną. Naudojant didelio kardinalumo aspektus padidinamas ataskaitos ar tyrinėjimo eilučių skaičius, todėl labiau tikėtina, kad ataskaitoje ar tyrinėjime bus pasiektas eilučių apribojimas. Tokiu atveju visi duomenys, viršijantys apribojimą, bus sutrumpinti eilutėje „(other)“. Sužinokite daugiau apie didelį kardinalumą ir eilutę „(other)“.
2 Duomenų atranka: duomenų atranka naudojama, kai tyrinėjimo pateiktų įvykių skaičius viršija nuosavybės tipui taikomą apribojimą. Naudodami reprezentacinę duomenų imtį, vis tiek galite išsamiau tyrinėti duomenis. Sužinokite daugiau apie duomenų atranką.
3 Duomenimis pagrįstas priskyrimas: naudojant duomenimis pagrįstą priskyrimą kreditas už konversiją nustatomas pagal kiekvieno konversijos įvykio duomenis. Sužinokite daugiau apie duomenimis pagrįstą priskyrimą.
4 Konversijos modeliavimas: naudojant konversijos modeliavimą galima tiksliai priskirti konversijas neidentifikavus naudotojų (pvz., dėl naudotojo privatumo, techninių apribojimų ar naudotojams pereinant nuo vieno įrenginio prie kito). Sužinokite daugiau apie konversijos modeliavimą.
5 Elgsenos modeliavimas: sutikimo režimo elgsenos modeliavimo funkcija naudodama mašininį mokymąsi modeliuoja „Analytics“ slapukus atmetusių naudotojų elgseną pagal panašių naudotojų, kurie priėmė „Analytics“ slapukus, elgseną. Sužinokite daugiau apie elgsenos modeliavimą.