如何使用 R 將 Universal Analytics 資料備份到 BigQuery

Universal Analytics (UA) 終於日落了，我們的資料現在可以自由流入我們的 Google Analytics 4 (GA4) 資源。 人們可能很想不再查看我們的 UA 設置，但是，在我們放棄 UA 之前，儲存它已經處理過的數據非常重要，以便我們將來需要分析它。 為了儲存您的數據，我們當然推薦 BigQuery，Google 的資料倉儲服務，在本部落格中，我們將向您展示從 UA 備份哪些資料以及如何備份！

為了下載我們的數據，我們將使用 Google Analytics API。 我們將編寫一個腳本，從 UA 下載必要的資料並將其一次性上傳到 BigQuery。 對於此任務，我們強烈建議使用 R，因為 googleAnalyticsR 和 bigQueryR 套件使這項工作非常簡單，因此我們編寫了 R 教程！

本指南不會介紹設定驗證的更複雜的步驟，例如下載憑證檔案。 有關這方面的信息，以及有關如何將數據上傳到 BigQuery 的更多信息，請查看我們關於從 R 和 Python 將數據上傳到 BigQuery 的博客！

使用 R 備份 UA 數據

與任何 R 腳本一樣，第一步是載入我們的庫。 對於此腳本，我們需要以下內容：

庫（googleAuthR）
庫（googleAnalyticsR）
庫（bigQueryR）

如果您以前沒有使用過這些庫，請在控制台中執行 install.packages(<PACKAGE NAME>) 來安裝它們。

然後我們需要對所有的各種授權進行排序。 為此，您需要運行以下程式碼並按照所提供的說明進行操作：

googleAuthR::gar_cache_empty()
googleAuthR::gar_set_client(“C:\\Users\\Tom Brown\\Documents\\R\\APIs\\credentials.json”)
bqr_auth(email = “<您的電子郵件地址>”)
ga_id <- <您的 GA 在此處查看 ID>

當您在UA中選擇視圖時，可以在視圖名稱下方找到ga_id，如下所示：

接下來，我們必須決定實際從 UA 取得哪些資料。 我們建議拉取以下內容：

將它們放入 BigQuery 中的三個表格中應該足以滿足您未來所有潛在的 UA 資料需求。 要從 UA 提取此數據，首先您需要指定日期範圍。 進入 UA 平台並查看一份報告，以了解資料收集首次開始的時間。 然後，指定一個日期範圍，從那時起一直到運行腳本的前一天，這是您將擁有完整 24 小時資料的最後一天（如果您在 UA 執行後執行此操作）日落，無論如何都會包含100%的可用數據）。 我們的數據收集於 2017 年 5 月開始，所以我寫道：

日期 <- c(“2017-05-01”, Sys.Date()-1)

現在，我們需要根據上表指定需要從 UA 中提取的內容。 為此，我們需要執行 google_analytics() 方法三次，因為您無法同時查詢不同範圍的維度。 您可以直接複製以下程式碼：

會話拉 <- google_analytics(ga_id,
日期範圍=日期，
指標 = c(“會話”),
維度 = c(“clientId”, “dateHourMinute”,
「sourceMedium」、「deviceCategory」、「campaign」、「channelGrouping」）、
反樣本=真）

eventspull <- google_analytics(ga_id,
日期範圍=日期，
指標 = c(“totalEvents”, “eventValue”),
維度 = c(“clientId”、“dateHourMinute”、“eventCategory”、“eventAction”、“eventLabel”、“sourceMedium”、“campaign”),
反樣本=真）

pvpull <- google_analytics(ga_id,
日期範圍=日期，
指標 = c(「綜合瀏覽量」),
維度 = c(“pagePath”、“dateHourMinute”、“sourceMedium”、“deviceCategory”、“campaign”、“channelGrouping”),
反樣本=真）

這應該將所有資料整齊地放入三個資料框中，標題為sessionpull （用於會話範圍維度）、 eventspull （用於事件範圍維度）和pvpull （用於頁面瀏覽範圍維度）。

我們現在需要將資料上傳到 BigQuery，其程式碼應如下所示，對每個資料幀重複三次：

bqr_upload_data(“<您的專案>”、“<您的資料集>”、“<您的表格>”、<您的資料框>)

就我而言，這意味著我的程式碼如下：

bqr_upload_data(“我的專案”，“test2”，“bloguploadRSess”，sessionspull)
bqr_upload_data(“我的專案”，“test2”，“bloguploadREvent”，eventspull)
bqr_upload_data(“我的專案”，“test2”，“bloguploadRpv”，pvpull)

全部寫完後，您就可以設定腳本來運行，坐下來放鬆！ 完成後，您將能夠前往 BigQuery，並且您應該會看到所有資料現在所屬的位置！

透過安全地保存您的 UA 資料以備不時之需，您可以將全部精力集中在最大限度地發揮 GA4 設定的潛力上 - Semetrical 可以為您提供幫助！ 請查看我們的博客，以了解有關如何充分利用數據的更多資訊。 或者，要獲得有關所有事物分析的更多支持，請查看我們的網路分析服務，以了解我們如何為您提供協助。