Linkind через BigQuery: он создает таблицу в день в Power BI, что не подходит для моих нужд.
Сторонние соединители: некоторые значения совпадают, но показатель totalUsers – нет.
Использование клиента Data API V1beta: Ниже приведен код, который я Я использую:
Я понимаю, что данные Google Analytics могут быть многомерными, и значения могут отличаться, если задействованы дополнительные параметры и показатели. Даже когда я ограничиваю свои запросы только параметром pagePath и показателем totalUsers, значения по-прежнему демонстрируют значительные расхождения.
Код: Выделить всё
import pandas as pd
from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient
from google.analytics.data_v1beta.types import (
DateRange,
Dimension,
Metric,
RunReportRequest,
)
from google.cloud import bigquery
import os
from datetime import datetime, timedelta
# Set up the environment
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = 'path/service_account.json'
property_info = {
"id_property": "Website 1",
}
client = BetaAnalyticsDataClient()
bq_client = bigquery.Client()
project_id = 'id'
dataset_id = 'id'
table_id = 'GA4_Brands'
table_id_full = f"{project_id}.{dataset_id}.{table_id}"
start_date = "2024-09-01"
end_date = "2024-09-16"
all_data = []
for property_id, account_name in property_info.items():
print(f"Processing property: {property_id} (Account: {account_name})")
request = RunReportRequest(
property=f"properties/{property_id}",
dimensions=[
Dimension(name="date"),
Dimension(name="sessionSource"),
Dimension(name="pagePath"),
Dimension(name="city"),
],
metrics=[
Metric(name="screenPageViews"),
Metric(name="totalUsers"),
Metric(name="sessions"),
],
date_ranges=[DateRange(start_date=start_date, end_date=end_date)],
limit=250000
)
print(f"Fetching data for the period from {start_date} to {end_date}")
try:
response = client.run_report(request)
except Exception as e:
print(f"Error fetching data from GA4: {e}")
continue
for row in response.rows:
row_data = {
"Page Path": row.dimension_values[2].value,
"Total Users": int(row.metric_values[1].value),
}
all_data.append(row_data)
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(all_data)
print(f"DataFrame created with {len(df)} records")
# Save DataFrame to Excel file
output_file = 'dados_ga4.xlsx'
df.to_excel(output_file, index=False, engine='openpyxl')
print(f"Data saved to {output_file}")
Самая большая проблема, с которой я столкнулся Я столкнулся с тем, что показатель totalUsers не соответствует отчетам в Google Analytics независимо от того, использую ли я API или сторонние интеграции.
Например, последний В месяц Google Analytics сообщила о 5200 пользователях. На сторонней платформе показатель составил 18 333. При использовании клиента Data API V1beta значение составило 18 460.
Почему возникают эти расхождения и как их устранить?
Спасибо!
Я пытался интегрировать Google Analytics с Power BI различными методами:
Интеграция BigQuery: я пытался связать Google Analytics с BigQuery и использовать данные в Мощность БИ. Я ожидал получить комплексный набор данных, который можно было бы легко импортировать в Power BI. Однако в результате были созданы ежедневные таблицы, которые не подходили для моих нужд.
Сторонние соединители: я использовал несколько сторонних соединителей для получения данных Google Analytics в Power BI. Я ожидал, что эти соединители будут предоставлять точные метрики, включая общее количество пользователей. Однако, хотя некоторые значения совпадали, метрика totalUsers была непоследовательной.
Клиент Data API V1beta: я использовал Data API V1beta Client с Python для получения данных непосредственно из Google Analytics. Я ожидал, что этот метод предоставит точные и подробные данные. API предоставил данные, но показатель totalUsers не соответствовал цифрам, указанным в Google Analytics или сторонних платформах.
Расхождение в totalUsers между API, Google Analytics и сторонними платформами. партийных платформ существенно влияет на мой анализ данных и отчетность.
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... ntegration
