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。
Twitter:@exturekwon
今回はGA360のBigQueryエクスポートデータについてです。
GA360データをBigQueryからサードパーティDWHに入れようとしたりする時は、hitsデータなど「入れ子」になっているJSON形式のデータを、フラットな1行に変換してやると扱いやすくなります。
というわけで、GA360の公開パブリックデータセットを使ってフラット変換してみます。
クエリはこうなります。
SELECT
visitorId,
fullVisitorId,
visitNumber,
visitId,
visitStartTime,
PARSE_DATE('%Y%m%d', date) AS hit_date,
trafficSource.referralPath,
trafficSource.campaign,
trafficSource.source,
trafficSource.medium,
trafficSource.keyword,
trafficSource.adContent,
device.browser,
device.browserVersion,
device.operatingSystem,
device.operatingSystemVersion,
device.isMobile,
device.flashVersion,
device.javaEnabled,
device.language,
device.screenColors,
device.screenResolution,
geoNetwork.continent,
geoNetwork.subContinent,
geoNetwork.country,
geoNetwork.region,
geoNetwork.metro,
geoNetwork.city,
geoNetwork.cityId,
geoNetwork.networkDomain,
geoNetwork.latitude,
geoNetwork.longitude,
geoNetwork.networkLocation,
(select value from unnest(t.customDimensions) where index = 1) as customDimension1,
(select value from unnest(t.customDimensions) where index = 2) as customDimension2,
(select value from unnest(t.customDimensions) where index = 3) as customDimension3,
(select value from unnest(t.customDimensions) where index = 4) as customDimension4,
(select value from unnest(t.customDimensions) where index = 5) as customDimension5,
hits.hitNumber,
hits.time,
TIMESTAMP_SECONDS(visitStartTime + CAST((hits.time / 1000) AS int64)) AS hit_timestamp,
hits.hour,
hits.minute,
hits.isSecure,
hits.isInteraction,
hits.referer,
hits.page.pagePath,
hits.page.hostname,
hits.page.pageTitle,
hits.page.searchKeyword,
hits.page.searchCategory,
hits.transaction.transactionId AS hit_transactionId,
hits.transaction.transactionRevenue,
hits.transaction.transactionTax,
hits.transaction.transactionShipping,
hits.transaction.affiliation,
hits.transaction.currencyCode AS hit_transaction_currencyCode,
hits.transaction.localTransactionRevenue,
hits.transaction.localTransactionTax,
hits.transaction.localTransactionShipping,
hits.item.transactionId,
hits.item.productName,
hits.item.productCategory,
hits.item.productSku,
hits.item.itemQuantity,
hits.item.itemRevenue,
hits.item.currencyCode,
hits.item.localItemRevenue,
hits.contentInfo.contentDescription,
hits.appInfo.name,
hits.appInfo.version,
hits.appInfo.id,
hits.appInfo.installerId,
hits.exceptionInfo.description,
hits.exceptionInfo.isFatal,
hits.eventInfo.eventCategory,
hits.eventInfo.eventAction,
hits.eventInfo.eventLabel,
hits.eventInfo.eventValue,
(SELECT value FROM UNNEST(hits.customDimensions) where index = 1) AS hit_customDimension1,
(SELECT value FROM UNNEST(hits.customDimensions) where index = 2) AS hit_customDimension2,
(SELECT value FROM UNNEST(hits.customDimensions) where index = 3) AS hit_customDimension3,
(SELECT value FROM UNNEST(hits.customDimensions) where index = 4) AS hit_customDimension4,
(SELECT value FROM UNNEST(hits.customDimensions) where index = 4) AS hit_customDimension5,
(SELECT value FROM UNNEST(hits.customMetrics) where index = 1) AS hit_customMetrics1,
(SELECT value FROM UNNEST(hits.customMetrics) where index = 2) AS hit_customMetrics2,
(SELECT value FROM UNNEST(hits.customMetrics) where index = 3) AS hit_customMetrics3,
(SELECT value FROM UNNEST(hits.customMetrics) where index = 4) AS hit_customMetrics4,
(SELECT value FROM UNNEST(hits.customMetrics) where index = 5) AS hit_customMetrics5,
hits.type
FROM
`bigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions_*` as t,
UNNEST(hits) AS hits
WHERE
_TABLE_SUFFIX between '20170701' AND '20170731'
limit 1000
このクエリを実行すると、ヒット毎に一行ずつフラットになった結果が返ります。
hitsというネストされたデータをunnestして一行ずつに展開するとこうなります。
ヒットタイムスタンプ
また、ヒット毎のタイムスタンプはhits.timeカラムに、セッション開始からの経過時間がミリ秒で格納されるので、この「ミリ秒」を「秒」に直した上でvisitStartTimeに足せばヒットタイムスタンプになります。
ついでにタイムスタンプを扱いやすくするためにtimestamp_seconds関数で数値→タイムスタンプに変換しておきます。
同名のカラム
transactionIdとcurrencyCodeは同じ名前の別カラムが存在するので、別名をつけて抽出します。
また、customDimensionsもセッションレベルとヒットレベルで同名のカラムが存在してます。
カスタムディメンションとカスタム指標
そしてメンドクサイのはカスタムディメンションとカスタム指標ですね。
元のデータでは、インデックス別に縦方向に格納されてます。
いずれもunnestした上で、各ディメンション/指標のインデックス番号別に別々のカラムとして横方向に展開して行きます。
こうする事で、一つのヒット＝1行＝カスタムディメンションもカスタム指標も横方向に1行となります。
このようにフラットな一行に変換すれば、CSVファイルに書きだしたり、サードパーティDWHとの連携がしやすくなります。
今回はGoogle Anallytics 360のBigQueryエクスポートデータをフラット変換する方法についてでした。
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