BigQuery Export की मदद से, खास जानकारी और लेन-देन के आंकड़ों वाले पेजों से मिलने वाला आंकड़ों का डेटा डाउनलोड किया जा सकता है.
BQ एक्सपोर्ट चालू करना
1. BigQuery सैंडबॉक्स (या अपग्रेड किया गया BigQuery) को चालू करना
अगर BigQuery पहले से चालू नहीं है, तो कृपया अपने ऑर्डरिंग एंड-टू-एंड क्लाउड प्रोजेक्ट के लिए BigQuery सैंडबॉक्स को चालू करें. यहां डेटा एक्सपोर्ट किया जाएगा.
यह वही Google Cloud प्रोजेक्ट होना चाहिए जो आपके ऑर्डरिंग के एंड-टू-एंड इंटिग्रेशन से जुड़ा है.
अगर आपको ऑर्डर के एंड-टू-एंड इंटिग्रेशन से लिंक किए गए क्लाउड प्रोजेक्ट की पुष्टि करने में मदद चाहिए, तो कृपया केस दर्ज करें.
2. Google Cloud Console में BigQuery पर जाएं
चालू होने के बाद, कृपया Google Cloud पर BigQuery खोलें. इसके बाद, स्क्रीन के सबसे ऊपर बाईं ओर मौजूद ड्रॉपडाउन का इस्तेमाल करके, ज़रूरी Cloud प्रोजेक्ट चुनें. https://console.cloud.google.com/bigquery
3. BigQuery के लिए डेटासेट बनाएं
कृपया BigQuery में actions_analytics
नाम का एक डेटासेट बनाएं जिसमें Google डेटा एक्सपोर्ट करेगा. डेटासेट का नाम actions_analytics
से पूरी तरह मेल खाना चाहिए.
4. डेटासेट का ऐक्सेस शेयर करें
कृपया डेटासेट के लिए, partner-data-exporter-robots@google.com
के लिए BigQuery Data Editor
का ऐक्सेस शेयर करें. BigQuery डेटासेट में डेटा एक्सपोर्ट करने के लिए, Google की पाइपलाइन के लिए यह ज़रूरी है. ऐसा करने के लिए, डेटासेट के लिए Sharing
बटन ढूंढें. इसके बाद, Permissions
खोलें और Add Principal
पर क्लिक करें. नीचे दी गई जानकारी डालें और Save
पर क्लिक करें:
- नए प्रिंसिपल:
partner-data-exporter-robots@google.com
- भूमिका:
BigQuery Data Editor
5. Google Cloud प्रोजेक्ट का ऐक्सेस शेयर करें
Cloud प्रोजेक्ट के लिए, कृपया partner-data-exporter-robots@google.com
के BigQuery Job User
का ऐक्सेस शेयर करें. इसकी मदद से Google, एक्सपोर्ट करने के लिए BigQuery में डेटा लोड कर पाता है. ऐसा करने के लिए, साइडबार में IAM & Admin
ढूंढें और IAM
पर क्लिक करें. अनुमतियां टैब में, Grant Access
पर क्लिक करें. नीचे दी गई जानकारी डालें और Save
पर क्लिक करें:
- नए प्रिंसिपल:
partner-data-exporter-robots@google.com
- भूमिका:
BigQuery Job User
6. Order with Google की सहायता टीम से संपर्क करें
ऊपर दिए गए सभी चरणों को पूरा करने के बाद, कृपया केस दर्ज करें. आखिरी चरण में, सहायता टीम BigQuery Export को चालू कर देगी, ताकि आप डेटा इकट्ठा करना शुरू कर सकें. इससे पिछले दिन का डेटा अपने-आप एक्सपोर्ट होना शुरू हो जाएगा.
डेटा स्कीमा और उसके इस्तेमाल के बारे में जानकारी
डाउनलोड किया गया डेटा, खुले हुए टैब में मौजूद actions_analytics टैग के तहत टेबल के तौर पर व्यवस्थित होता है. हर दिन के लिए पांच टेबल होती हैं, जैसा कि नीचे दिए गए सेक्शन में बताया गया है:
डेली_फ़ूड_ऑर्डरिंग_कारोबार_आंकड़े
फ़ील्ड का नाम | टाइप | ब्यौरा |
---|---|---|
Date |
DATE |
लेन-देन से जुड़ी तारीख. |
Week |
INTEGER |
लेन-देन से जुड़ी तारीख. |
Month |
INTEGER |
लेन-देन से जुड़ी तारीख. |
Restaurant3pId |
STRING |
लेन-देन से जुड़ी तारीख. |
RestaurantName |
STRING |
लेन-देन से जुड़े रेस्टोरेंट का नाम. |
CurrencyCode |
STRING |
लेन-देन से जुड़ी मुद्रा का कोड. |
InteractionType |
STRING |
इंटरैक्शन इनमें से कोई एक हो सकता है:
पहले चार इंटरैक्शन टाइप, उपयोगकर्ता के उन इंटरैक्शन के लिए ऐसे क्लिक के बारे में बताते हैं जिनकी पहचान छिपी होती है. |
NumInteractions |
INTEGER |
यह उस इंटरैक्शन टाइप से जुड़े इंटरैक्शन की संख्या दिखाता है. ORDER_FULFILLED इंटरैक्शन
टाइप के लिए, NumInteractions फ़ील्ड
ऑर्डर की संख्या दिखाता है. |
NumOrders |
INTEGER |
इससे उस दिन के लिए, रेस्टोरेंट से जुड़े ऑर्डर की संख्या के बारे में पता चलता है. |
TotalOrderValueNanos |
INTEGER |
इससे पता चलता है कि किसी दिन रेस्टोरेंट को नैनो में कुल कितने पैसे ऑर्डर किए गए थे. |
TotalCartValueNanos |
INTEGER |
नैनो में उस दिन के लिए रेस्टोरेंट से जुड़ी कुल कार्ट वैल्यू को दिखाता है. |
Daily_food_ordering_interaction_stats_anonymized
फ़ील्ड का नाम | टाइप | ब्यौरा |
---|---|---|
Date |
DATE |
लेन-देन से जुड़ी तारीख. |
Week |
INTEGER |
लेन-देन से जुड़ा हफ़्ता. |
Month |
INTEGER |
लेन-देन से जुड़ा महीना. |
InteractionType |
STRING |
इस टेबल में मौजूद InteractionType की संख्या PARTNER_SELECTED तक सीमित है. यह
GCP/AoG प्रोजेक्ट से जुड़ी सेवा देने वाली कंपनी को चुनने की कार्रवाई को दिखाता है. |
NumInteractions |
INTEGER |
इससे पता चलता है कि सेवा देने वाली कंपनी को कितनी बार चुना गया है. |
Daily_food_ordering_transactions_error_stats
फ़ील्ड का नाम | टाइप | ब्यौरा |
---|---|---|
Date |
DATE |
लेन-देन से जुड़ी तारीख. |
Hour |
INTEGER |
लेन-देन से जुड़ा घंटा. |
Minute |
INTEGER |
लेन-देन से जुड़ा मिनट. |
CurrencyCode |
STRING |
लेन-देन से जुड़ी मुद्रा का कोड. |
Channel |
STRING |
उस माहौल को दिखाता है जिसमें ऑर्डर दिया गया था. हम सिर्फ़ प्रोडक्शन डेटा का ऐक्सेस देते हैं. इसलिए, चैनल फ़ील्ड हमेशा PRODUCTION होता है. |
ActionId |
STRING |
इससे पता चलता है कि लेन-देन, चेकआउट है या सबमिट किया गया है.
actions.foodordering.intent.CHECKOUT से चेकआउट का पता चलता है और
actions.intent.TRANSACTION_DECISION से 'सबमिट करें' दिखता है. |
Function |
STRING |
Actionid कॉलम की तरह. |
OrderType |
STRING |
इससे पता चलता है कि ऑर्डर पिक अप हो रहा है या डिलीवरी. 1 का इस्तेमाल DELIVERY के लिए और 2 का इस्तेमाल PICKUP के लिए किया जाता है. |
FulfillmentTimeType |
STRING |
इससे पता चलता है कि ऑर्डर जल्द से जल्द है या शेड्यूल किया गया ऑर्डर. 1 का इस्तेमाल ASAP के लिए और 2 का इस्तेमाल ORDER_AHEAD के लिए किया जाता है. |
ApiResponseStatus |
STRING |
Google को भेजे गए जवाब की स्थिति का पता चलता है:
|
ApiResponseError |
STRING |
इससे पता चलता है कि Google को किस तरह की गड़बड़ी भेजी गई है:
|
NumErrors |
INTEGER |
गड़बड़ियों की संख्या दिखाता है. |
Daily_food_ordering_transactions_stats
फ़ील्ड का नाम | टाइप | ब्यौरा |
---|---|---|
Date |
DATE |
लेन-देन से जुड़ी तारीख. |
Hour |
INTEGER |
लेन-देन से जुड़ा घंटा. |
Minute |
INTEGER |
लेन-देन से जुड़ा मिनट. |
CurrencyCode |
STRING |
लेन-देन से जुड़ी मुद्रा का कोड. |
Channel |
STRING |
उस माहौल को दिखाता है जिसमें ऑर्डर दिया गया था. हम सिर्फ़ प्रोडक्शन डेटा का ऐक्सेस देते हैं. इसलिए, चैनल फ़ील्ड हमेशा PRODUCTION होता है. |
ActionId |
STRING
| इससे पता चलता है कि लेन-देन, चेकआउट है या सबमिट किया गया है.
actions.foodordering.intent.CHECKOUT से चेकआउट का पता चलता है और
actions.intent.TRANSACTION_DECISION से 'सबमिट करें' दिखता है. |
Function |
STRING |
Actionid कॉलम की तरह.
|
OrderType |
STRING |
इससे पता चलता है कि ऑर्डर पिक अप हो रहा है या डिलीवरी. 1 का इस्तेमाल DELIVERY के लिए और 2 का इस्तेमाल PICKUP के लिए किया जाता है. |
FulfillmentTimeType |
STRING |
इससे पता चलता है कि ऑर्डर जल्द से जल्द है या शेड्यूल किया गया ऑर्डर. 1 का इस्तेमाल ASAP के लिए और 2 का इस्तेमाल ORDER_AHEAD के लिए किया जाता है. |
ApiResponseStatus |
STRING |
Google को भेजे गए जवाब की स्थिति का पता चलता है:
|
NumResponse |
INTEGER |
यह जवाब की संख्या दिखाता है. |
food_ordering_user_stats_daily
फ़ील्ड का नाम | टाइप | ब्यौरा |
---|---|---|
Date |
DATE |
लेन-देन से जुड़ी तारीख. |
Restaurant3pId |
STRING |
फ़ीड में पार्टनर से मिला रेस्टोरेंट आईडी. |
RestaurantName |
STRING |
लेन-देन से जुड़े रेस्टोरेंट का नाम. |
CurrencyCode |
STRING |
लेन-देन से जुड़ी मुद्रा का कोड. |
InteractionType |
STRING |
लेन-देन से जुड़े इंटरैक्शन का टाइप दिखाता है. ORDER_FULFILLED इंटरैक्शन टाइप, सही ऑर्डर के बारे में बताता है. |
ApproximateTotalUsers |
INTEGER |
इससे पता चलता है कि उस दिन कितने लोगों ने रेस्टोरेंट से ऑर्डर किया था. |
ApproximateRepeatUsers |
INTEGER |
इससे उन उपयोगकर्ताओं की संख्या बार-बार आती है जिन्होंने किसी खास दिन पर किसी खास स्टोर से ऑर्डर दिए. |
एक्सपोर्ट किए गए डेटा का इस्तेमाल करना
डेटा को Google Sheets, Data Studio या GCS (जीसीएस) जैसे दूसरे टूल में एक्सपोर्ट किया जा सकता है. इसके अलावा, डेटा से खास अहम जानकारी पाने के लिए, Google Cloud Platform कंसोल में क्वेरी लिखी जा सकती है.
उदाहरण के तौर पर दी गई क्वेरी
// To get the conversion rate from Partner selection to order placement SELECT ( SELECT NumInteractions FROM aog - project - id.actions_analytics.daily_food_ordering_business_stats_20200620 WHERE InteractionType = 'SUBMIT_SUCCESS' ) / ( SELECT NumInteractions FROM aog - project - id.actions_analytics.daily_food_ordering_interaction_stats_anonymized_20200620 WHERE InteractionType = 'PARTNER_SELECTED' )