如果基於任何理由而需要將儲存在 Analytics (分析) 伺服器中的資料刪除，可使用「資料刪除要求」功能提出要求。
每個資源一次最多可有 25 個有效 (仍在寬限期內/待刪除) 要求。
要求建立後的 7 天內都可以取消；如要取消要求，請前往「要求詳情」頁面。在這 7 天內，您還可以在報表和「數據分析」中預覽資料刪除之後的影響。
您可前往「資源」欄 > [資料刪除要求] 下查看各項資源最近的要求清單。
- 在「管理」頁面中，確認您已選取需要的帳戶和資源。
- 在「資源」欄中按一下 [資料刪除要求]。
這個表格列出您最近的要求。 - 如要提出新的要求，請按一下 [排程資料刪除要求]。
- 選取刪除類型：
- 選取 [刪除所有事件中的所有參數]，即可刪除任何/所有事件中所有已註冊和自動收集的參數。
Analytics (分析) 不會刪除數字參數、由內部信任 ID 產生的文字參數，或保留值「」、「(未設定)」和「(資料已刪除)」。
- 選取 [刪除所選事件中的所有已註冊參數]，可刪除您在下個步驟選取的事件中收集的所有已註冊參數。
- 選取 [刪除所有事件中的所選參數]，可從所有已收集的事件中刪除您在下個步驟選取的已註冊和/或自動收集的參數。
- 選取 [刪除所選事件中的所選已註冊參數]，可從您在下個步驟選取的事件中刪除也是您選取的已註冊參數。
- 選取 [刪除所選使用者屬性]，可刪除您在下個步驟選取的使用者屬性。
Analytics (分析) 不會刪除的其他參數
- age
- app_instance_id
- audience
- browser
- browser_version
- city
- continent_name
- country
- gender
- hour
- latitude
- longitude
- platform
- platform_version
- region
- stream_name
- sub_continent_region
- user_property_name
- 選取 [刪除所有事件中的所有參數]，即可刪除任何/所有事件中所有已註冊和自動收集的參數。
- 選取「開始日期」和「結束日期」。
請注意，刪除程序使用的是資源的時區。 - 選取要刪除的特定資料欄位。
最多可從事件清單中選取 100 個事件 (如適用)。該清單會顯示您最近一次收集的事件，但不一定是完整的記錄。您也可以輸入任何事件名稱，然後按下 Enter 鍵，將自訂事件名稱新增至清單中。每個要求最多可以加入 100 個事件。
最多可從參數清單中選取 100 個參數 (如適用)。該清單會完整顯示您收集的所有已註冊參數和自動參數 (只有當您在步驟 5 中選取 [刪除所有事件中的所選參數] 時，系統才會顯示自動參數)。
最多可從使用者屬性清單中選取 100 個使用者屬性 (如適用)。該清單會完整顯示您收集的所有已註冊使用者屬性。 - 輸入值以找出要刪除的資料。
或者選取 [只刪除包含以下文字的參數值]。
在文字方塊中輸入值。Analytics (分析) 會根據您在此輸入的值，只刪除內含該值的指定事件/參數/使用者維度的維度值。Analytics (分析) 會將此做法視為「包含」運算子，並在套用刪除值時採用不區分大小寫的比對方式。
您無法指定「(未設定)」這類保留值：Analytics (分析) 不會刪除保留值。 - 按一下 [提交]。
系統會透過電子郵件傳送要求通知給擁有「編輯」權限的使用者 (系統管理員)。
要求提交後不久即進入預覽期。
預覽期的前 7 天也是寬限期，也就是說，擁有「編輯」權限的使用者可在「要求詳情」頁面中取消要求。
從預覽期的第 8 天至刪除要求完成的這段期間，您的要求會顯示為「可預覽 (正在處理刪除程序)」狀態。
在寬限期和待刪除/正在處理刪除程序期間，您的報表和分析會忽略要求中涵蓋的資料 (將其視為已刪除)。您可藉此預覽資料刪除之後的影響，確認結果符合預期。
資料刪除作業開始和完成時，擁有「編輯」權限的使用者都會收到通知。
可刪除的參數
在 Analytics (分析) 中，您可以刪除有效的已註冊參數。如果找不到要刪除的參數，可能是因為該參數尚未註冊或從未註冊。請確認您要刪除的參數名稱和參數註冊狀態。
如果您從未註冊某個參數，該參數就沒有儲存的資料可供刪除。
如果您曾取消註冊參數，且後續需要刪除該欄位，可採取下列任一做法：刪除一組事件的所有參數，或刪除所有事件的所有參數。
刪除作業對歸因的影響
從刪除完成的那一刻起，所有歷來廣告活動資訊就無法再用於歸因 (因為相關資訊都會遭到刪除)。歸因功勞之後可能會歸給其他廣告活動 (如果有任何來自第一方廣告點擊的廣告活動，或在刪除作業完成後收集的新廣告活動資訊)，或是視為「直接造訪」。
刪除個別使用者的資料
如要刪除與使用者 ID 或匿名 ID 相關聯的資料，請使用數據分析使用者多層檢視。