在Data Studio中的Firebase BigQuery事件报告

本文介绍了在Data Studio中的Firebase BigQuery事件报告的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！

问题描述

我想创建两个动态每周 BigQuery Firebase报告，以反映最新的12周数据：

每周发生的事件

DISTINCT每周触发事件发生次数的用户

这些报告的灵感来自

我正在尝试创建动态时间戳以提取 1.count of event.name 和 2.distinct user_dim.app_info.app_instance_id 的值。

我的第一次迭代：

SELECT event.name as event_nam e， COUNT（CASE WHEN _TABLE_SUFFIX> ='20170724'AND _TABLE_SUFFIX< '20170731'THEN event.name END）AS W1， COUNT（CASE WHEN _TABLE_SUFFIX> ='20170731'AND _TABLE_SUFFIX<'20170807'THEN event.name END）AS W2， COUNT（CASE WHEN _TABLE_SUFFIX> ='20170807'AND _TABLE_SUFFIX<'20170814'THEN event.name END）AS W3， COUNT（CASE WHEN _TABLE_SUFFIX> ='20170814'AND _TABLE_SUFFIX<'20170821'THEN event.name END）AS W4， COUNT（CASE WHEN _TABLE_SUFFIX> ='20170821'AND _TABLE_SUFFIX<'20170828'THEN event.name END）AS W5， COUNT（CASE WHEN _TABLE_SUFFIX> ='20170828 'AND _TABLE_SUFFIX<'20170904'THEN event.name END）AS W6， COUNT（CASE WHEN _TABLE_SUFFIX> ='20170904'AND _TABLE_SUFFIX<'20170911'THEN event.name END）AS W7， COUNT（CASE WHEN _TABLE_SUFFIX> ='20170911'AND _TABLE_SUFFIX<'20170918'THEN event.name END）AS W8， COUNT（CASE WHEN _TABLE_SUFFIX> ='20170918'AND _TABLE_SUFFIX<'20170 925'THEN event.name END）AS W9， COUNT（CASE WHEN _TABLE_SUFFIX> ='20170925'AND _TABLE_SUFFIX< '20171002'THEN event.name END）AS W10， COUNT（CASE WHEN _TABLE_SUFFIX> ='20171002'AND _TABLE_SUFFIX<'20171009'THEN event.name END）AS W11， COUNT（CASE WHEN _TABLE_SUFFIX> ='20171009'AND _TABLE_SUFFIX<'20171016'THEN event.name END）AS W12 FROM`<< project-id>> .app_events_ *`，UNNEST（event_dim） WHERE _TABLE_SUFFIX> ='20170724'AND _TABLE_SUFFIX< '20171016' GROUP BY event_name ORDER BY event_name DESC;
我也玩过下面的sudo代码：

总结：

如果我不必每周都手动输入日期字段，但脚本知道当前的，并更新最近12周的数据。

附录
$ b

第30周2017年7月24日2017年7月30日20170724 20170730

第31周2017年7月31日2017年8月6日20170731 20170806

本周2017年8月13日2017年8月13日20170807 20170813

第33周2017年8月14日2017年8月20日20170814 20170820

第34周8月21日， 2017年8月27日20170821 20170827

第35周2017年8月28日2017年9月3日20170828 20170903 第36周2017年9月4日9月10日， 2017 20170904 20170910第37周2017年9月11日2017年9月17日20170911 20170917第38周2017年9月18日2017年9月24日20170918 20170924
/ li>

第39周2017年9月25日2017年10月1日20170925 20171001

2017年10月2日2017年10月8日20171002 20171008

第41周2017年10月9日2017年10月15日2 0171009 20171015

解决方案
以下是针对BigQuery标准SQL的内容

AND FORMAT_DATE（'％Y％m％d'，DATE_SUB（CURRENT_DATE（），INTERVAL EXTRACT（DAYOFWEEK FROM CURRENT_DATE（）） - 1 DAY））

下面只显示输出
#standardSQL SELECT FORMAT_DATE（'％Y％m％d'，DATE_SUB（CURRENT_DATE（），INTERVAL 2 * 7 + EXTRACT（DAYOFWEEK FROM C （）） - 2 DAY））first_day， FORMAT_DATE（'％Y％m％d'，DATE_SUB（CURRENT_DATE（），INTERVAL EXTRACT（DAYOFWEEK FROM CURRENT_DATE（）） - 1 DAY））last_day
-

first_day last_day 20171002 20171015
- 它会为您返回最近12周的开始和结束时间

更新：

#standardSQL SELECT CONCAT（ FORMAT_DATE（'Week％W％d％B％Y，'，first_day）， FORMAT_DATE（'％d ％B％Y'，last_day）， FORMAT_DATE（'％Y％m％d'，first_day）， FORMAT_DATE（'％Y％m％d'，last_day）） wk FROM（ SELECT DATE_SUB（CURRENT_DATE（），INT ERVAL 1 * 7 + EXTRACT（DAYOFWEEK FROM CURRENT_DATE（）） - 2 DAY）first_day， DATE_SUB（CURRENT_DATE（），INTERVAL EXTRACT（DAYOFWEEK FROM CURRENT_DATE（）） - 1 DAY）last_day ）
与输出

wk 第41周2017年10月09日，2017年10月15日20171002 20171015

I would like to create two dynamic weekly BigQuery Firebase Reports, reflecting the most recent 12 Weeks of data for:
Event Occurrences per Week
DISTINCT Users who triggered Event Occurrences per Week
The inspiration for these reports came from a Tableau-report I saw online:
I am trying to create dynamic timestamps to pull the values of 1.count of event.name and 2.distinct user_dim.app_info.app_instance_id.
My First Iteration:
SELECT event.name as event_name, COUNT(CASE WHEN _TABLE_SUFFIX >= '20170724' AND _TABLE_SUFFIX < '20170731' THEN event.name END) AS W1, COUNT(CASE WHEN _TABLE_SUFFIX >= '20170731' AND _TABLE_SUFFIX < '20170807' THEN event.name END) AS W2, COUNT(CASE WHEN _TABLE_SUFFIX >= '20170807' AND _TABLE_SUFFIX < '20170814' THEN event.name END) AS W3, COUNT(CASE WHEN _TABLE_SUFFIX >= '20170814' AND _TABLE_SUFFIX < '20170821' THEN event.name END) AS W4, COUNT(CASE WHEN _TABLE_SUFFIX >= '20170821' AND _TABLE_SUFFIX < '20170828' THEN event.name END) AS W5, COUNT(CASE WHEN _TABLE_SUFFIX >= '20170828' AND _TABLE_SUFFIX < '20170904' THEN event.name END) AS W6, COUNT(CASE WHEN _TABLE_SUFFIX >= '20170904' AND _TABLE_SUFFIX < '20170911' THEN event.name END) AS W7, COUNT(CASE WHEN _TABLE_SUFFIX >= '20170911' AND _TABLE_SUFFIX < '20170918' THEN event.name END) AS W8, COUNT(CASE WHEN _TABLE_SUFFIX >= '20170918' AND _TABLE_SUFFIX < '20170925' THEN event.name END) AS W9, COUNT(CASE WHEN _TABLE_SUFFIX >= '20170925' AND _TABLE_SUFFIX < '20171002' THEN event.name END) AS W10, COUNT(CASE WHEN _TABLE_SUFFIX >= '20171002' AND _TABLE_SUFFIX < '20171009' THEN event.name END) AS W11, COUNT(CASE WHEN _TABLE_SUFFIX >= '20171009' AND _TABLE_SUFFIX < '20171016' THEN event.name END) AS W12 FROM `<<project-id>>.app_events_*`, UNNEST(event_dim) AS event WHERE _TABLE_SUFFIX >= '20170724' AND _TABLE_SUFFIX < '20171016' GROUP BY event_name ORDER BY event_name DESC;
I also played around with sudo code below:
To summarise:
It would be a lot faster if I did not have to manually input the date fields every week, but the script "knows" the current week's index number we are in, and updates the 12 most recent weeks' data.
Appendix
Week 30 July 24, 2017 July 30, 2017 20170724 20170730
Week 31 July 31, 2017 August 6, 2017 20170731 20170806
Week 32 August 7, 2017 August 13, 2017 20170807 20170813
Week 33 August 14, 2017 August 20, 2017 20170814 20170820
Week 34 August 21, 2017 August 27, 2017 20170821 20170827
Week 35 August 28, 2017 September 3, 2017 20170828 20170903
Week 36 September 4, 2017 September 10, 2017 20170904 20170910
Week 37 September 11, 2017 September 17, 2017 20170911 20170917
Week 38 September 18, 2017 September 24, 2017 20170918 20170924
Week 39 September 25, 2017 October 1, 2017 20170925 20171001
Week 40 October 2, 2017 October 8, 2017 20171002 20171008
Week 41 October 9, 2017 October 15, 2017 20171009 20171015
解决方案
Below is for BigQuery Standard SQL
WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 12 * 7 + EXTRACT(DAYOFWEEK FROM CURRENT_DATE()) - 2 DAY)) AND FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL EXTRACT(DAYOFWEEK FROM CURRENT_DATE()) - 1 DAY))
Below just shows the output
#standardSQL SELECT FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 2 * 7 + EXTRACT(DAYOFWEEK FROM CURRENT_DATE()) - 2 DAY)) first_day, FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL EXTRACT(DAYOFWEEK FROM CURRENT_DATE()) - 1 DAY)) last_day
-
first_day last_day 20171002 20171015
Whenever you run above script - it will return you the start and end of most recent 12 weeks period
Update for:
#standardSQL SELECT CONCAT( FORMAT_DATE('Week %W %d %B %Y, ', first_day), FORMAT_DATE('%d %B %Y, ', last_day), FORMAT_DATE('%Y%m%d ', first_day), FORMAT_DATE('%Y%m%d', last_day) ) wk FROM ( SELECT DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 1 * 7 + EXTRACT(DAYOFWEEK FROM CURRENT_DATE()) - 2 DAY) first_day, DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL EXTRACT(DAYOFWEEK FROM CURRENT_DATE()) - 1 DAY) last_day )
with the output
wk Week 41 09 October 2017, 15 October 2017, 20171002 20171015

这篇关于在Data Studio中的Firebase BigQuery事件报告的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！