Adobe Analytics

Adobe Analytics: BigQueryにロードしたデータフィードをDataStudioで可視化する

こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。

前回のブログで、BigQueryにロードしたAdobeのデータフィードテーブルに対してSQLクエリを実行し、データを集計するところまで書きました。
今回は、Google DataStudioからBigQueryに接続し、Adobeのデータをグラフで表示してみます。

DataStudioからBigQueryに接続するためには、
1. BigQueryのテーブルまたはビューを作っておいて、それをデータソースとして読み込む方法と、
2. またはDataStudioからカスタムクエリを実行する方法
この2つの方法が存在します。

今回は、BigQueryでビューを作成しておいて、そのデータをDataStudioから接続して、グラフ表示してみます。

BigQuery上でビューを作成する

BigQueryで、ページ名に対してページビュー数x訪問回数x実訪問者数の指標を表示するためのクエリを作成します。

このようなクエリを書いて実行します。
※ページ名が長いので、SUBSTRで短くしてます。

SELECT SUBSTR(post_pagename, 0, 60) AS pagename,
COUNT(post_pagename) AS pageview,
EXACT_COUNT_DISTINCT(STRING(post_visid_high) + STRING(post_visid_low) + STRING(visit_num)) AS visits,
EXACT_COUNT_DISTINCT(STRING(post_visid_high) + STRING(post_visid_low)) AS visitors,
FROM [test:my_adobe_datafeed.online_users]
WHERE date(date_time) >= '2017-05-16'
AND  date(date_time) <= '2017-05-31'
AND hit_source = 1
AND exclude_hit = 0
GROUP BY pagename
ORDER BY pageview DESC;

結果はこうなりました。

この結果をビューとして保存するので、[Save View]ボタンをクリックして、名前をつけて保存します。

Data StudioからBigQueryに接続する

次はData StudioからBigQueryに接続します。

まずは[空白]テンプレートからレポートを作成します。
データソース選択のメニューが出て来たら、[新しいデータソースを作成]をクリックします。

コネクタ一覧の中のBigQueryから、プロジェクトとデータセットを開くと先ほど作ったpages_by_pv_visits_visitorsビューを選べるので、[接続]します。

pageview, visits, visitorsの3つの指標(タイプ:[数値] / 集計方法:[合計])と、pagenameというのディメンション(テキスト)がロードされるので、[レポートに追加]します。

真っ白でグリッド線だけが表示されてるレポート編集画面が出て来るので、「棒グラフ」を挿入します。

ディメンションにpagename、指標にpageview, visits, visitorsの3つを選び、並べ替えをpageviewで降順にします。

それから[スタイル]タブを開いて、見た目を微調整します。

・[横棒]にする
・[単色]のチェックを外す
・[データラベルを表示]にチェックを入れる

あとは、グラフのサイズをドラッグ&ドロップで微調整したら、こんな感じになります。
レポートの名前も、デフォルトの無題から、わかりやすい名前に変えておきます。

これで、Adobe Analytics -> Datafeedでエクスポート -> Google Compute Engine(SFTP)に転送 -> BigQueryにロード -> DataStudioでグラフ化 という道のりを経て可視化出来ました。

今回はDataStudioからBigQueryに接続して、データをグラフ化する方法について説明しました。
次回は、引き続きBigQueryにロードしたAdobeのデータを使って、機械学習によるページビュー予測分析について書いてみようと思います。

ブログへの記事リクエストはこちらまで

ピックアップ記事

  1. 最速で理解したい人のためのIT用語集

関連記事

  1. Adobe Analytics

    Adobe Analytics: レガシーs_code.jsのリミッターを解除してeVar76以上を…

    こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。…

  2. Adobe Analytics

    Adobe Analytics: DWHレポートをAWSのS3バケットに配信する

    こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。…

  3. Adobe Analytics

    検索エンジン-有料とは-Adobe Analyticsの指標説明

    今回は検索エンジン-有料について説明いたします。検索エンジン-有料と…

  4. Google BigQuery

    オープンソースBI「Metabase」の使い勝手が丁度良かった

    こんにちは、エクスチュアの權泳東(コン・ヨンドン)です。ほんの…

  5. Adobe Analytics

    Looker: エンジニアがBIで分析ダッシュボードを作る

    こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。…

  6. Adobe Analytics

    Adobe Analytics: VisitorAPIでSafariでもクロスドメイン計測をする

    この情報は2016年9月時点のものです。こんにちは、エクスチュ…

最近の記事

  1. Mouseflowのセッションリプレイのしくみ
  2. LangChainって何?: 次世代AIアプリケーション構築…
  3. 1st Party Cookieと3rd Party Coo…
  4. Amplitudeで何が分かる?
  5. SnowflakeのHybrid Tableのマニュアルを読…
  1. ヒートマップ

    ユーザビリティの検証で気を付けたいこと、やってはいけないこと④
  2. Looker

    Looker: 公開されているLookML Blockをクローンして使う方法
  3. Google BigQuery

    オープンソースBI「Metabase」の使い勝手が丁度良かった
  4. GA 360 Suite

    Google Analytics 360 + BigQueryでよく使うSQL例…
  5. Tableau

    Tableau Tips〜LOOKUP関数〜
PAGE TOP