如何使用 R 将 Universal Analytics 数据备份到 BigQuery

Universal Analytics (UA) 终于日落了，我们的数据现在可以自由流入我们的 Google Analytics 4 (GA4) 资源。 人们可能很想不再查看我们的 UA 设置，但是，在我们放弃 UA 之前，存储它已经处理过的数据非常重要，以便我们将来需要分析它。 为了存储您的数据，我们当然推荐 BigQuery，Google 的数据仓库服务，在本博客中，我们将向您展示从 UA 备份哪些数据以及如何备份！

为了下载我们的数据，我们将使用 Google Analytics API。 我们将编写一个脚本，从 UA 下载必要的数据并将其一次性上传到 BigQuery。 对于此任务，我们强烈建议使用 R，因为 googleAnalyticsR 和 bigQueryR 包使这项工作非常简单，因此我们编写了 R 教程！

本指南不会介绍设置身份验证的更复杂的步骤，例如下载凭据文件。 有关这方面的信息，以及有关如何将数据上传到 BigQuery 的更多信息，请查看我们关于从 R 和 Python 将数据上传到 BigQuery 的博客！

使用 R 备份 UA 数据

与任何 R 脚本一样，第一步是加载我们的库。 对于此脚本，我们需要以下内容：

库（googleAuthR）
库（googleAnalyticsR）
库（bigQueryR）

如果您以前没有使用过这些库，请在控制台中运行 install.packages(<PACKAGE NAME>) 来安装它们。

然后我们需要对所有的各种授权进行排序。 为此，您需要运行以下代码并按照所提供的说明进行操作：

googleAuthR::gar_cache_empty()
googleAuthR::gar_set_client(“C:\\Users\\Tom Brown\\Documents\\R\\APIs\\credentials.json”)
bqr_auth(email = “<您的电子邮件地址>”)
ga_id <- <您的 GA 在此处查看 ID>

当您在UA中选择视图时，可以在视图名称下方找到ga_id，如下所示：

接下来，我们必须决定实际从 UA 获取哪些数据。 我们建议拉取以下内容：

将它们放入 BigQuery 中的三个表中应该足以满足您未来所有潜在的 UA 数据需求。 要从 UA 提取此数据，首先您需要指定日期范围。 进入 UA 平台并查看一份报告，了解数据收集首次开始的时间。 然后，指定一个日期范围，从那时起一直到运行脚本的前一天，这是您将拥有完整 24 小时数据的最后一天（如果您在 UA 执行后执行此操作）日落，无论如何都会包含 100% 的可用数据）。 我们的数据收集于 2017 年 5 月开始，所以我写道：

日期 <- c(“2017-05-01”, Sys.Date()-1)

现在，我们需要根据上表指定需要从 UA 中提取的内容。 为此，我们需要运行 google_analytics() 方法三次，因为您无法同时查询不同范围的维度。 您可以直接复制以下代码：

会话拉 <- google_analytics(ga_id,
日期范围=日期，
指标 = c(“会话”),
维度 = c(“clientId”, “dateHourMinute”,
“sourceMedium”、“deviceCategory”、“campaign”、“channelGrouping”）、
反样本=真）

eventspull <- google_analytics(ga_id,
日期范围=日期，
指标 = c(“totalEvents”, “eventValue”),
维度 = c(“clientId”、“dateHourMinute”、“eventCategory”、“eventAction”、“eventLabel”、“sourceMedium”、“campaign”),
反样本=真）

pvpull <- google_analytics(ga_id,
日期范围=日期，
指标 = c(“综合浏览量”),
维度 = c(“pagePath”、“dateHourMinute”、“sourceMedium”、“deviceCategory”、“campaign”、“channelGrouping”),
反样本=真）

这应该将所有数据整齐地放入三个数据框中，标题为sessionpull （用于会话范围维度）、 eventspull （用于事件范围维度）和pvpull （用于页面浏览范围维度）。

我们现在需要将数据上传到 BigQuery，其代码应如下所示，对每个数据帧重复三次：

bqr_upload_data(“<您的项目>”、“<您的数据集>”、“<您的表>”、<您的数据框>)

就我而言，这意味着我的代码如下：

bqr_upload_data(“我的项目”，“test2”，“bloguploadRSess”，sessionspull)
bqr_upload_data(“我的项目”，“test2”，“bloguploadREvent”，eventspull)
bqr_upload_data(“我的项目”，“test2”，“bloguploadRpv”，pvpull)

全部写完后，您就可以设置脚本来运行，坐下来放松一下！ 完成后，您将能够前往 BigQuery，并且您应该会看到所有数据现在所属的位置！

通过安全地保存您的 UA 数据以备不时之需，您可以将全部精力集中在最大限度地发挥 GA4 设置的潜力上 - Semetrical 可以为您提供帮助！ 请查看我们的博客，了解有关如何充分利用数据的更多信息。 或者，要获得有关所有事物分析的更多支持，请查看我们的网络分析服务，了解我们如何为您提供帮助。