google-analytics - 通过 BigQuery 访问 Firebase 封闭漏斗中的结构和数组

Question

我偶然发现了这个标准 SQL BigQuery documentation本周，这让我开始使用 Firebase Analytics 封闭漏斗。然而，我得到了错误的结果(查看下图)。在没有首先开始“Tutorial_LessonStarted >> Lesson = 1”之前，应该没有用户拥有“Tutorial_LessonCompleted”。这可能是由于各种原因。

问题:

使用 User Property = "first_open_time"是否明智，还是使用 Event = "first_open"更好。后一种实现会是什么样子？

我怀疑我可能没有正确深入到:事件(String =“Tutorial_LessonStarted”)>>参数(String =“LessonNumber”)>>值(String =“lesson1”)？

_TABLE_SUFFIX = '20170701' 上的过滤器如何工作，我读到这会更便宜。任何优化的代码建议都会张开双臂并投赞成票!

#standardSQL
SELECT
  step1, step2, step3, step4, step5, step6,
  COUNT(*) AS funnel_count,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS users 
FROM (
SELECT
    user_dim.app_info.app_instance_id AS user_id,
    event.timestamp_micros AS event_timestamp,
    event.name AS step1,
    LEAD(event.name, 1) OVER (
      PARTITION BY user_dim.app_info.app_instance_id 
      ORDER BY event.timestamp_micros ASC) as step2,
    LEAD(event.name, 2) OVER (
      PARTITION BY user_dim.app_info.app_instance_id 
      ORDER BY event.timestamp_micros ASC) as step3,
    LEAD(event.name, 3) OVER (
      PARTITION BY user_dim.app_info.app_instance_id 
      ORDER BY event.timestamp_micros ASC) as step4,
    LEAD(event.name, 4) OVER (
      PARTITION BY user_dim.app_info.app_instance_id 
      ORDER BY event.timestamp_micros ASC) as step5,
    LEAD(event.name, 5) OVER (
      PARTITION BY user_dim.app_info.app_instance_id 
      ORDER BY event.timestamp_micros ASC) as step6
FROM
    `......`, 
    UNNEST(event_dim) AS event, 
    UNNEST(user_dim.user_properties) AS user_prop  
WHERE user_prop.key = "first_open_time"
ORDER BY 1, 2, 3, 4, 5 ASC
)
WHERE step6 = "Tutorial_LessonStarted" AND EXISTS (
SELECT * 
FROM `......`, 
UNNEST(event_dim) AS event,
UNNEST(event.params)
WHERE key = 'LessonNumber' AND value.string_value = "lesson1") GROUP BY step1, step2, step3, step4, step5, step6
ORDER BY funnel_count DESC
LIMIT 100;

注:

输入您的查询表 FROM，即:project_id.com_game_example_IOS.app_events_20170212 ,

我省略了 funnel_count 和 user_count。

输出:



-------------------------------------------------- --------

自上述原始问题以来的更新:

@Elliot:我不明白您为什么说:-确保带有第1课的事件在Tutorial_LessonStarted之前。

Tutorial_LessonStarted 有一个参数“LessonNumber”，其值为第 1 课、第 2 课、第 3 课、第 4 课。

我想计算漏斗中最后一步发生的所有漏斗，等于 LessonNumber=lesson1。

因此，应用于全新用户的第一个 session 的事件日志数据(又名:触发 first_open_time 的用户)，答案将如下表所示:

View.OnboardingWelcomePage

View.OnboardingFinalPage

View.JamLoading

View.JamLoading

Jam.UserViewsJam

Jam.ProjectOpened

View.Jammixer

Tutorial.LessonStarted(此参数“LessonNumber”的值将等于“lesson1”)

Jam.ProjectPlayStarted

View.JamLoopSelector

View.JamMixer

View.JamLoopSelector

View.JamMixer

View.JamLoopSelector

View.JamMixer

Tutorial.LessonCompleted

Tutorial.LessonStarted(此参数“LessonNumber”的值将等于“lesson2”)

因此，首先获取所有拥有 的用户很重要。 first_open_time 在特定的一天，还将事件构造成一个漏斗，以便漏斗中的最后一个事件与一个事件和一个特定的参数值匹配，然后从那里“向后”形成漏斗。

Answer 1

让我进行一些解释，然后看看我是否可以建议一个查询来帮助您入门。

看起来您想分析分析数据中的事件序列，但序列已经为您准备好了——您有一个事件数组。看着Firebase schema for BigQuery , event_dim是相关的列，除非我有什么误解，否则这些事件是按时间排序的。如果要检查第六个事件的名称，可以使用:

event_dim[SAFE_ORDINAL(6)].name

这将评估为 NULL如果事件少于六个，否则它将为您提供带有事件名称的字符串。

另一个观察结果是您正试图同时分析 event_dim和 user_dim ，但是您正在取两者的叉积，这将爆炸行数并且难以推理查询的结果。要查找特定的用户属性，请使用以下形式的表达式:

(SELECT value.value.string_value
 FROM UNNEST(user_dim.user_properties)
 WHERE key = 'first_open_time') = '<expected property value>'

结合这两个过滤器，您的 FROM和 WHERE子句看起来像这样:

FROM `project_id.com_game_example_IOS.app_events_*`
WHERE _TABLE_SUFFIX = '20170701' AND
  event_dim[SAFE_ORDINAL(6)].name = 'Tutorial_LessonStarted' AND
  (SELECT value.value.string_value
   FROM UNNEST(user_dim.user_properties)
   WHERE key = 'first_open_time') = '<expected property value>'

使用括号运算符访问 event_dim 中的步骤，我们可以这样做:

WITH FilteredInput AS (
  SELECT *
  FROM `project_id.com_game_example_IOS.app_events_*`
  WHERE _TABLE_SUFFIX = '20170701' AND
    event_dim[SAFE_ORDINAL(6)].name = 'Tutorial_LessonStarted' AND
    (SELECT value.value.string_value
     FROM UNNEST(user_dim.user_properties)
     WHERE key = 'first_open_time') = '<expected property value>' AND
    -- ensure that an event with lesson1 precedes Tutorial_LessonStarted
    EXISTS (
      SELECT 1
      FROM UNNEST(event_dim) WITH OFFSET event_offset
      CROSS JOIN UNNEST(params)
      WHERE key = 'LessonNumber' AND
        value.string_value = 'lesson1' AND
        event_offset < 5
    )
)
SELECT
  event_dim[ORDINAL(1)].name AS step1,
  event_dim[ORDINAL(2)].name AS step2,
  event_dim[ORDINAL(3)].name AS step3,
  event_dim[ORDINAL(4)].name AS step4,
  event_dim[ORDINAL(5)].name AS step5,
  event_dim[ORDINAL(6)].name AS step6,
  COUNT(*) AS funnel_count,
  COUNT(DISTINCT user_dim.user_id) AS users
FROM FilteredInput
GROUP BY step1, step2, step3, step4, step5, step6;

这将返回所有唯一的“路径”以及每个路径的不同用户的计数和数量。请注意，我只是在脑海中写下这个——我没有可以尝试的代表性数据——所以可能存在语法或其他错误。