google-analytics - 通过BigQuery访问Firebase封闭 channel 中的结构和数组

本周，我偶然发现了这个标准的SQL BigQuery documentation，这使我开始使用Firebase Analytics Closed Funnel。但是我得到了错误的结果（下图）。在没有先启动“ 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”是明智的选择，还是使用Event =“ first_open”是更好的选择？后者的实现如何？
我怀疑我可能无法正确地追溯到：事件（String =“ Tutorial_LessonStarted”）>>参数（String =“ LessonNumber”）>>值（String =“ lesson1”）？
_TABLE_SUFFIX ='20170701'上的过滤器可能如何工作，我读到这会便宜一些。张开双臂并接受投票，将获得任何优化的代码建议！

#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;

注意：


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进行了更新：

@Elliot：我不明白你为什么这么说：-确保第1课的事件在Tutorial_LessonStarted之前。

Tutorial_LessonStarted具有参数“ LessonNumber”，其值是lesson1，lesson2，lesson3，lesson4。

我想算出漏斗中最后一步发生的所有漏斗，等于LessonNumber = lesson1。

因此，将其应用于全新用户的首次会话的事件日志数据（又名：触发了first_open_time的用户），答案将是下表：


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，重要的是首先获取在特定日期具有first_open_time的所有用户，并将事件组织到漏斗中，以便漏斗中的最后一个事件是一个与事件和特定参数值匹配的事件，然后形成漏斗从那里“倒退”。

最佳答案

让我仔细解释一下，然后看看是否可以建议您入门。

看起来您想分析分析数据中的事件序列，但是序列已经为您准备好了-您有一系列事件。查看Firebase schema for BigQuery时，event_dim是相关的列，除非我误会了这些事件，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

如果少于六个事件，这将评估为NULL，否则它将为您提供事件名称的字符串。

另一个观察结果是，您正在尝试同时分析event_dim和user_dim，但是您正在采用两者的叉积，这将激增行数，并使推理结果变得困难。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>'

使用方括号运算符访问event_dim中的步骤，我们可以执行以下操作：

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”，以及每个路径的数量和独立用户数。请注意，我只是在脑海中写下这些内容-我没有可以尝试使用的代表性数据-因此可能存在语法或其他错误。