为了快速跟踪Flurry和Firebase事件报告之间的每月比较，我在下面编写了这个简单的脚本来获取每月1）事件计数和2）触发这些事件的唯一用户数 .
理论上，我从BigQuery获得的数据（链接到相同的Firebase帐户）应该提供与下面的Firebase Analytics控制台相同的输出 . 我只添加了一个随机的示例屏幕截图来指示我正在谈论的事件 .
# My Standard SQL - Script
SELECT
event.name as event_name,
COUNT(event.name) as event_count,
COUNT(DISTINCT user_dim.app_info.app_instance_id) as users
FROM `project_id.com_game_example_IOS.app_events_*`,
UNNEST(event_dim) as event
WHERE (_TABLE_SUFFIX BETWEEN '20170701' AND '20170731')
------ Inclusive for both the start-date and end-date.
GROUP BY event_name
ORDER BY event_count DESC
LIMIT 10;
Results:
- BigQuery输出中的event_count与我的控制台中的输出完全相同，但对于大多数事件，不同的user_count超出约5K-10K . 理论上，Firebase Analytics控制台的用户数据应该与BigQuery输出完全一致，但事实并非如此 .
My Questions:
-
我的查询不正确，还是Analytics Console输出错误的数据？
-
我的查询可以更加优化吗？
-
我可能不会考虑像Timestamps这样的东西吗？
谢谢！
1 回答
这里有一些潜在的事情可以发挥作用 .
查看有关COUNT（DISTINCT）here的答案/评论 .
今年早些时候，Google Analytics推出了基于_1259799的用户指标，以便在按用户属性和受众群体过滤用户指标时为客户提供更大的灵活性 . 因此，尽管您的事件计数可能与BigQuery和Google Analytics报告之间完全匹配，但您的用户数可能略有不同 .