Как удалить пользовательское измерение Google Analytics в Google Data Prep - PullRequest
Новая
       26

Как удалить пользовательское измерение Google Analytics в Google Data Prep

0 голосов
/ 07 ноября 2018

История вопроса: Мы используем Google Analytics для отслеживания поведения пользователей на нашем сайте. Данные ежедневно экспортируются в Big Query. Наша реализация довольно сложна, и мы используем много пользовательских измерений.

Требования: 1. Данные должны быть импортированы в наши внутренние базы данных, чтобы обеспечить лучшее и более стратегическое понимание. 2. Процесс должен запускаться без вмешательства человека

Проблема: Данные Google Analytics должны быть в плоском формате, чтобы мы могли импортировать их в нашу базу данных.

Вопрос: Как я могу раскрутить данные пользовательских измерений с помощью Google Data Prep?

Как это выглядит? 

----------------
customDimensions
----------------
[{"index":10,"value":"56483799"},{"index":16,"value":"·|·"},{"index":17,"value":"N/A"}]

На что мне нужно, чтобы он выглядел? 

----------------------------------------------------------
customDimension10 | customDimension16 | customDimension17
----------------------------------------------------------
56483799          | ·|·                | N/A

Я знаю, как этого добиться, используя стандартный запрос SQL в интерфейсе Big Query, но я действительно хочу, чтобы поток подготовки данных Google выполнял это автоматически.

1 Ответ

0 голосов
/ 07 ноября 2018

Определите плоский формат и сначала создайте его в BigQuery. Вы могли бы

  • создать одну большую таблицу и повторить несколько значений, используя CROSS JOIN s для всех массивов в таблице
  • создать несколько таблиц (для каждого массива) и использовать идентификаторы для их соединения, например,
    • для конкатенации пользовательских измерений сеанса fullvisitorid / visitstarttime
    • для составных хитов fullvisitorid / visitstarttime / hitnumber
    • для объединенной продукции fullvisitorid / visitstarttime / hitnumber / productSku

Второй вариант требует больше усилий, но вы экономите память, потому что не повторяете всю информацию для всего.

...