Если вы экспортируете данные Аналитики в BigQuery, то иногда можете замечать, что сведения в этих сервисах немного различаются. Из этой статьи вы узнаете, как выявлять и устранять распространенные причины расхождений, а также избегать ошибок при сравнении данных.
СодержаниеКак проверить связь Аналитики и BigQuery
Чтобы убедиться, что вы просматриваете нужные данные, проверьте, связаны ли Аналитика и BigQuery и правильно ли указан проект BigQuery.
- На странице Администратор в разделе Связь с другими продуктами выберите Связь с BigQuery.
Ссылка "Назад" ведет на ресурс Аналитики, который вы открывали последним. Вы можете выбрать другой ресурс с помощью селектора. У вас должна быть по меньшей мере роль читателя.на уровне ресурса, чтобыпроверить связь Аналитики и BigQuery.
- Найдите строку с информацией об установленной связи и убедитесь, что указанный в ней идентификатор проекта совпадает с проектом BigQuery, в котором вы хотите сравнить данные.
Если вы не видите нужную строку, следуйте инструкциям по настройке BigQuery Export.
Как проверить, что настройки совпадают
Некоторые расхождения в данных Аналитики и BigQuery – обычное явление. Это связано с тем, что для каждого сервиса доступны различные наборы данных. Чтобы выяснить, не свидетельствуют ли эти расхождения о возможной проблеме, прежде чем сравнивать данные, проверьте указанные ниже настройки.
Задайте идентификатор устройства в качестве способа идентификации
В отчетах GA4 используются четыре области идентификации. При этом в BigQuery экспортируются только данные на основе идентификатора устройства. Если в GA4 задан другой способ идентификации, сравнение с данными BigQuery будет неточным.
Чтобы сравнить данные, задайте идентификатор устройства в качестве способа идентификации. Когда закончите, верните исходные настройки. Выбранный способ идентификации не влияет на сбор и обработку данных. Вы можете изменить его в любой момент, и это не затронет сами данные.
Как задать способ идентификации для ресурса.
Убедитесь, что часовые пояса совпадают
Если часовые пояса в BigQuery и Аналитике отличаются, возможно, вы сравниваете данные за разные периоды времени. Убедитесь, что часовые пояса данных, экспортируемых в BigQuery, и ресурса Google Аналитики совпадают.
Как посмотреть часовой пояс в Аналитике- На странице Администратор в разделе Ресурс выберите Информация о ресурсе.
Ссылка "Назад" ведет на ресурс Аналитики, который вы открывали последним. Вы можете выбрать другой ресурс с помощью селектора. У вас должна быть по меньшей мере роль читателя.на уровне ресурса, чтобыпосмотреть часовой пояс в Аналитике.
- Найдите свой Часовой пояс отчетов.
- Откройте проект BigQuery, связанный с вашим аккаунтом Аналитики.
- Выберите набор данных analytics.
- Откройте таблицу events_.
- Перейдите на вкладку Details (Сведения).
- В разделе Table info (Информация о таблице) найдите строку Created (Время создания). Часовой пояс указан в конце временной метки. Например, во временной метке
Apr 23, 2023, 12:44:54 PM UTC-7
часовым поясом будет UTC-7.
Как проверить, все ли потоки данных и события экспортируются
- На странице Администратор в разделе Связь с другими продуктами выберите Связь с BigQuery.
Ссылка "Назад" ведет на ресурс Аналитики, который вы открывали последним. Вы можете выбрать другой ресурс с помощью селектора. У вас должна быть по меньшей мере роль читателя.на уровне ресурса, чтобыпроверить, все ли потоки данных и события экспортируются.
- Нажмите на строку со связанным проектом BigQuery.
- В разделе Настройки данных выберите Настройка потоков данных и событий.
- В разделе Потоки данных для экспорта проверьте, все ли потоки данных в ресурсе экспортируются. Если нет, отметьте, какие из них отсутствуют.
- В разделе Исключенные события проверьте, все ли события экспортируются. Если нет, отметьте, какие из них исключены.
Если какие-то потоки данных или события исключены, для сравнения данных необходимо создать в GA4 исследование с фильтром.
Как сравнить данные Аналитики и BigQuery
Сравните число строк событий, экспортированных в BigQuery за один день, с общим количеством событий в GA4 за тот же день.
Как узнать общее количество событий в Аналитике
- Войдите в аккаунт Google Аналитики.
- В меню слева выберите Отчеты .
- В левой части страницы нажмите Взаимодействие > События.
- В диапазоне дат для отчета выберите день, данные за который вы хотите сравнить.
- Общее число событий указано над первой строкой в столбце Количество событий.
Если какие-то потоки данных или события исключены из отчета, чтобы узнать количество событий, необходимо создать исследование с фильтром.
Как создать исследование с фильтрами, чтобы узнать количество событий в Аналитике- Войдите в аккаунт Google Аналитики.
- На панели слева выберите Исследования.
- В верхней части экрана выберите шаблон Свободная форма.
- В диапазоне дат для исследования выберите день, данные за который вы хотите сравнить.
- В разделе Параметры выберите Название события и Название потока.
- В разделе Показатели добавьте Количество событий.
- Перетащите параметр Название события в раздел Строки.
- Перетащите показатель Количество событий в раздел Значения.
- В настройках вкладки найдите раздел Фильтры и нажмите на поле Выберите параметр или показатель либо перетащите его.
- Чтобы включить только определенный поток данных:
- Выберите фильтр Название потока.
- Задайте тип соответствия содержит.
- Введите название потока и нажмите Применить.
- Чтобы исключить события:
- Выберите фильтр Название события.
- Задайте тип соответствия не является точным соответствием.
- Введите название события и нажмите Применить.
- Чтобы включить только определенный поток данных:
- Общее число событий указано над первой строкой в столбце Количество событий.
Как узнать общее количество событий в BigQuery
- Откройте проект BigQuery, связанный с вашим аккаунтом Аналитики.
- Выберите набор данных analytics.
- Откройте таблицу events_.
- Перейдите на вкладку Details (Сведения).
- В разделе Storage Info (Информация о хранилище) найдите строку Number of rows (Количество строк).
Если вы проверили связь Аналитики и BigQuery и убедились, что их настройки совпадают, а число строк в BigQuery соответствует общему количеству событий в GA4, значит экспортированные данные точны.
Если вы по-прежнему наблюдаете расхождение, когда выполняете запрос и сравниваете данные с отчетами GA4, проверьте запрос и убедитесь, что для сравнения используются нужные столбцы.