Pentru subtitrări în limba dvs., activați subtitrările YouTube. Selectați pictograma Setări din partea de jos a playerului video, apoi selectați Subtitrări și alegeți limba.
BigQuery este un depozit de date cloud cu ajutorul căruia puteți rula interogări cu performanțe ridicate pentru seturi de date de mari dimensiuni.
Puteți să exportați toate evenimentele brute din proprietățile Google Analytics (inclusiv proprietățile secundare și proprietățile agregate) în BigQuery, apoi să folosiți o sintaxă de tip SQL pentru a interoga datele respective. În BigQuery, puteți alege să exportați datele într-o stocare externă sau să importați date externe cu scopul de a le combina cu datele Analytics.
După ce exportați date în BigQuery, acestea vă vor aparține și veți putea folosi listele ACL BigQuery pentru a gestiona permisiunile la nivel de proiect și set de date.
Un export complet de date are loc o dată pe zi. În plus, datele sunt exportate în permanență pe parcursul zilei. Aflați mai multe despre exportarea în flux.
Puteți face exporturi către o instanță gratuită BigQuery (un mediu de testare BigQuery), însă vi se vor percepe taxe pentru exporturile care depășesc limitele mediului de testare.
Proprietățile standard au o limită BigQuery Export zilnică de un milion de evenimente. Aflați mai multe despre limitele pentru BigQuery Export.
- Solicitările de adăugare a datelor despre produse care au fost conectate la Google Analytics nu sunt exportate. BigQuery conține numai datele brute despre evenimente pe care Google Analytics le primește de la client.
- După ce exportați date din Analytics în BigQuery, nu le puteți exporta din nou.
În această pagină
- Tipuri de export BigQuery Export
- Diferențele dintre interfața Google Analytics și BigQuery Export
- Semnal de finalizare
- Programarea pentru actualizările tabelelor
- Pinguri fără cookie-uri și date oferite de clienți
- Completați parametrii privind sursele de trafic cu valoarea Indisponibil
- Google Analytics – Integrarea Firebase și BigQuery
Tipuri de export BigQuery Export
Google Analytics oferă următoarele opțiuni de export BigQuery, fiecare având o disponibilitate diferită a datelor pentru ziua curentă. Acestea trebuie alese în funcție de nevoile dvs. legate de date și buget:
| Tipuri de export | Se recomandă atunci când aveți nevoie de... | Detalii despre export | Limite | Avertizări |
|---|---|---|---|---|
|
Export zilnic (Standard, 360) |
un set complet de date pentru ziua anterioară și nu aveți nevoie de date rapid sau nu sunteți un client 360 |
Exportă toate datele brute, neeșantionate despre evenimente o dată pe zi, din ziua precedentă Nu este garantat un anumit interval de timp De obicei, exportul se face la jumătatea după-amiezii în fusul orar al proprietății, dar se poate amâna până mai târziu în cursul zilei sau până în următoarea zi Ultimul clic observat, fără modelare |
Proprietăți standard: până la un milion de evenimente pe zi, cu opțiuni de filtrare pentru a nu depăși limita Proprietăți 360: până la 20 de miliarde de evenimente pe zi |
Unele date, cum ar fi cele de atribuire a utilizatorilor, pot fi amânate cu până la 24 de ore. Vă recomandăm să folosiți exportul zilnic în locul transmiterii în flux pentru datele privind atribuirea utilizatorilor |
|
Set complet de date, zilnic (360) |
date mai rapide și mai complete pe parcursul zilei |
De obicei, datele sosesc până la ora 5:00 Actualizări în bloc pe parcursul zilei, de obicei în termen de 60 de minute Aceeași schemă ca în cazul exportului zilnic Exportul începe în funcție de fusul orar al proprietății Ultimul clic observat, fără modelare Mult mai rapid decât exportul zilnic |
Nu este disponibil un acord privind calitatea serviciilor (SLA) pentru cele câteva proprietăți foarte vaste | Opțiune disponibilă numai pentru proprietățile 360 Normale și Mari. |
|
Redare în flux (Standard, 360) |
date aproape în timp real (în câteva minute) |
Export în timp real al datelor din ziua curentă Serviciu cu eforturi optime: funcționează fără un SLO privind completitudinea și poate conține lacune în date |
Fără limite de volum | Datele privind sursele de trafic de la utilizatorii noi și sesiunile noi sunt excluse din export |
Diferențele dintre interfața Google Analytics și BigQuery Export
Exportarea evenimentelor BigQuery oferă acces la date brute la nivel de eveniment și de utilizator, excluzând orice valori suplimentare pe care Google Analytics le aduce datelor din rapoartele și explorările standard. Ca atare, datele din exportul evenimentelor BigQuery pot fi diferite de cele din interfața Google Analytics.
Pentru a înțelege diferențele dintre exportul evenimentelor BigQuery și interfața Google Analytics și pentru a explora modalități de a reduce aceste diferențe atunci când este posibil, consultați Eliminarea diferenței dintre interfața de utilizare Google Analytics și exportul BigQuery.
Exportul în flux
Puteți alege opțiunea de export în flux când conectați proprietatea Google Analytics la BigQuery.
Exportul în flux BigQuery vă pune la dispoziție date pentru ziua în curs în doar câteva minute, prin BigQuery Export.
Atunci când folosiți această opțiune de exportare, BigQuery oferă informații mai recente despre utilizatori și despre traficul pe proprietate, pe care le puteți analiza.
Pentru fiecare zi, exportul în flux creează un tabel nou:
events_intraday_YYYYMMDD: un tabel intern cu etape, care include înregistrările activităților din sesiunile dintr-o zi. Exportul în flux este o operațiune optimizată pe cât posibil și poate să nu includă toate datele, din motive precum procesarea evenimentelor întârziate și / sau a încărcărilor nereușite. Datele sunt exportate în permanență pe parcursul zilei. Acest tabel poate include înregistrări ale unei sesiuni atunci când sesiunea respectivă include mai multe operațiuni de export. Tabelul este șters atunci cândevents_YYYYMMDDeste finalizat.
Dacă selectați opțiunea zilnică atunci când configurați BigQuery Export, următorul tabel va fi creat în fiecare zi.
events_YYYYMMDD: toate exporturile de evenimente dintr-o zi.
Este recomandat să interogați events_YYYYMMDD, nu events_intraday_YYYYMMDD, pentru a interoga un set de date stabil pentru ziua respectivă.
Consultați schema BigQuery Export pentru informații despre tabelele events_YYYYMMDD și events_intraday_YYYYMMDD.
Exportul în flux BigQuery nu include următoarele date de atribuire a utilizatorilor pentru utilizatorii noi:
- traffic_source.name (parametrul de raportare: campanie pentru utilizatori),
- traffic_source.source (parametrul de raportare: sursa utilizatorului),
- traffic_source.medium (parametrul de raportare: modalitatea utilizatorului).
Datele de atribuire a utilizatorilor pentru utilizatorii existenți sunt incluse, însă aceste date necesită aproximativ 24 de ore pentru a fi procesate complet. Prin urmare, vă recomandăm să nu vă bazați pe datele respective din exportul în flux, ci să obțineți datele privind atribuirea utilizatorilor din exportul zilnic complet.
Veți acumula costuri BigQuery suplimentare pentru exportul în flux, adică 0,05 USD pentru fiecare gigabyte de date. 1 GB este egal cu aproximativ 600.000 de evenimente Google Analytics, însă acest număr depinde de dimensiunea evenimentelor. Aflați mai multe despre prețurile BigQuery.
Export set nou de date zilnic
Acum puteți selecta exportul Set complet de date, zilnic, pe lângă opțiunile de export Zilnic și În flux. Exportul Set complet de date, zilnic este disponibil momentan pentru proprietățile Analytics 360, iar fiecare dintre cele trei opțiuni de export poate fi activată independent de celelalte.
Pentru a configura exportul Set complet de date, zilnic, trebuie să aveți configurată facturarea pe platforma Google Cloud Platform. Aflați mai multe despre exportul Set complet de date, zilnic din BigQuery (GA360).
Semnal de finalizare
În cazul clienților GA360 care folosesc exportul unui set nou de date zilnic, Google Analytics trimite un semnal de finalizare care vă informează când au fost exportate toate datele din ziua precedentă.
Pentru a accesa semnalul de finalizare:
- conectați-vă la Cloud Logging și accesați secțiunea Explorator de jurnale.
- căutați „exportarea s-a finalizat”.
Poate fi necesar să măriți intervalul de marcaje temporale în Exploratorul de jurnale. De obicei, mesajul va apărea în jurul orei 5:00 în fusul orar al proprietății.
Puteți vedea semnalul de finalizare în secțiunea Router de jurnale din Cloud Logging, care poate fi trimis către subiectele Cloud Pub/Sub.
- după modificarea fusului orar al proprietății;
- după crearea conectării BigQuery pentru proprietate.
Cum funcționează semnalul de finalizare
Exemplu
Luați în considerare următorul scenariu în care o proprietate Google Analytics începe să colecteze evenimente pentru fluxurile de date din aplicații și de pe web pe 29 iulie:
- 29 iulie: se trimit la Google Analytics X evenimente, care sunt procesate imediat. În plus, în această zi au loc evenimentele L în aplicație, dar, deoarece utilizatorii sunt offline, acestea nu sunt primite de Google Analytics până pe 30 iulie.
- 30 iulie: au loc evenimentele Y, care sunt trimise la Google Analytics în această zi.
- 31 iulie: evenimentele M care au avut loc pe 29 iulie sunt completate prin Protocolul de măsurare. În această zi au loc evenimentele Z, care sunt trimise și ele la Google Analytics.
În acest exemplu, semnalul de finalizare ar reflecta următoarele:
- 29 iulie: semnalul de finalizare va ține cont de evenimentele X.
- 30 iulie: semnalul de finalizare va ține cont atât de evenimentele Y, cât și de evenimentele L.
- 31 iulie: semnalul de finalizare va ține cont atât de evenimentele M, cât și de evenimentele Z.
Programarea pentru actualizările tabelelor
Actualizările tabelelor create ca parte a BigQuery Export sunt guvernate de fusul orar al proprietății Analytics din care se exportă datele. Dacă se modifică fusul orar al proprietății, acest lucru va influența exportul BigQuery, ceea ce poate duce la discrepanțe ale datelor sau la omiterea exportului.
Tabelele de export pentru streaming (events_intraday_YYYYMMDD) sunt actualizate în permanență pe parcursul zilei, de exemplu, de la ora 00:00:00 până la 23:59:59, în fusul orar al proprietății. Odată ce începe o nouă zi în fusul orar al proprietății, evenimentele sunt scrise într-un nou tabel în cursul zilei.
Tabelele de export zilnice (events_YYYYMMDD) sunt create după ce Analytics colectează toate evenimentele pentru ziua respectivă. Analytics va actualiza tabelele zilnice timp de până la două zile calendaristice, plus ziua de azi, de la data tabelului, cu evenimente marcate temporal cu data tabelului, cum ar fi pachete de evenimente care vin târziu din Protocolul de măsurare sau din kiturile SDK Firebase. De exemplu, dacă data tabelului este 20220101, atunci Analytics va actualiza tabelul până în 20220104, cu evenimente care au marcajul temporal 20220101.
Ocazional, Analytics poate actualiza tabelele zilnice oricând după fereastra de două zile calendaristice, plus ziua de azi, în situații în care Analytics trebuie să proceseze din nou datele statistice, cum ar fi o eroare remediată de procesare).
Pinguri fără cookie-uri și date oferite de clienți
Când este implementat modul de consimțământ, pingurile fără cookie-uri colectate de Analytics vor fi prezente în exportul BigQuery, împreună cu datele oferite de clienți, cum ar fi user_id și parametrii personalizați.
Completați parametrii privind sursele de trafic cu valoarea Indisponibil
Puteți folosi următoarele resurse pentru a căuta parametrii surselor de trafic atribuite pentru un anumit cod GCLID. Rețineți că identificatorii wBRAID și gBRAID nu sunt incluși în BigQuery Export.
- API-ul Google Ads
- Scripturi Google Ads
- Serviciul de transfer de date BigQuery pentru Google Ads
Pentru a găsi codul GCLID pentru o înregistrare Indisponibilă în coloana traffic_source, interogați câmpul GCLID din coloana collected_traffic_source. Pentru mai multe detalii despre cum să căutați informații despre campanie în Google Ads dintr-un anumit cod GCLID, consultați Completați cât mai curând posibil datele surselor de trafic Google Ads (GA 360).
Google Analytics – Integrarea Firebase și BigQuery
Dacă o proprietate Google Analytics și un proiect Firebase sunt integrate, acestea nu pot fi conectate la proiecte BigQuery separate.
Resurse conexe
Consultați Ghidul BigQuery pentru dezvoltatori pentru a afla mai multe despre: