Google Analytics ডেটা API v1 বিকাশকারী কুইকস্টার্ট, Google Analytics ডেটা API v1 বিকাশকারী কুইকস্টার্ট

এই কুইকস্টার্টে, আপনি Google Analytics ডেটা API v1-এ list অনুরোধ তৈরি করে পাঠান, তারপর আপনার API অ্যাক্সেস সেট আপ এবং যাচাই করতে প্রতিক্রিয়াগুলি দেখুন।

আপনি একটি SDK, বা আপনার স্থানীয় পরিবেশে বা Google ক্লাউড VM দৃষ্টান্তে REST API ব্যবহার করে এই কুইকস্টার্টটি সম্পূর্ণ করতে পারেন।

এখানে পদক্ষেপগুলির একটি সারাংশ রয়েছে:

  • একটি Google ক্লাউড প্রকল্প সেট আপ করুন এবং Google Analytics ডেটা API v1 সক্ষম করুন৷
  • আপনার স্থানীয় মেশিনে বা ক্লাউড ভিএম উদাহরণে:
    • Google ক্লাউডের সাথে ইনস্টল করুন, শুরু করুন এবং প্রমাণীকরণ করুন৷
    • আপনার ভাষার জন্য SDK ইনস্টল করুন (ঐচ্ছিক)।
  • প্রমাণীকরণ কনফিগার করুন।
  • Google Analytics অ্যাক্সেস কনফিগার করুন।
  • একটি SDK সেট আপ করুন৷
  • একটি API কল করুন।

একটি Google ক্লাউড প্রকল্প সেট আপ করুন৷

একটি নতুন Google ক্লাউড প্রকল্প নির্বাচন বা তৈরি করতে এবং Google Analytics ডেটা API v1 স্বয়ংক্রিয়ভাবে সক্ষম করতে নিম্নলিখিত সক্ষম করুন Google Analytics ডেটা API v1 বোতামে ক্লিক করুন৷

Google Analytics ডেটা API v1 সক্ষম করুন৷

Google ক্লাউড সেট আপ করুন

আপনার স্থানীয় মেশিনে বা ক্লাউড ভিএম ইনস্ট্যান্সে, সেট আপ করুন এবং Google ক্লাউড দিয়ে প্রমাণীকরণ করুন।

  1. Google ক্লাউড ইনস্টল এবং আরম্ভ করুন

  2. আপনার gcloud উপাদানগুলি আপ টু ডেট আছে তা নিশ্চিত করতে, নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান।

    gcloud components update

Google ক্লাউডে আপনার প্রোজেক্ট আইডি প্রদান করা এড়াতে, আপনি একটি ডিফল্ট প্রকল্প এবং অঞ্চল সেট করতে gcloud config set কমান্ড ব্যবহার করতে পারেন।

প্রমাণীকরণ কনফিগার করুন

এই কুইকস্টার্ট অ্যাপ্লিকেশন পরিবেশের উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শংসাপত্রগুলি খুঁজে পেতে অ্যাপ্লিকেশন ডিফল্ট শংসাপত্র ব্যবহার করে, তাই আপনাকে প্রমাণীকরণের জন্য ক্লায়েন্ট কোড পরিবর্তন করতে হবে না।

Google Analytics ডেটা API v1 ব্যবহারকারীর অ্যাকাউন্ট এবং পরিষেবা অ্যাকাউন্টগুলিকে সমর্থন করে:

  • ব্যবহারকারীর অ্যাকাউন্টগুলি একজন বিকাশকারী, প্রশাসক বা অন্য কোনও ব্যক্তিকে প্রতিনিধিত্ব করে যারা Google API এবং পরিষেবাগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে।
  • পরিষেবা অ্যাকাউন্টগুলি একটি নির্দিষ্ট মানব ব্যবহারকারীর প্রতিনিধিত্ব করে না। তারা প্রমাণীকরণ এবং অনুমোদন পরিচালনা করার একটি উপায় প্রদান করে যখন একজন মানুষ সরাসরি জড়িত না থাকে, যেমন যখন একটি অ্যাপ্লিকেশনকে Google ক্লাউড সংস্থানগুলি অ্যাক্সেস করতে হয়।

আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য প্রমাণীকরণ এবং অ্যাকাউন্ট শংসাপত্র সেট আপ সম্পর্কে আরও জানতে, Google-এ প্রমাণীকরণ পদ্ধতিগুলি দেখুন।

ব্যবহারকারীর অ্যাকাউন্ট

নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালানোর মাধ্যমে একটি স্থানীয় অ্যাপ্লিকেশন ডিফল্ট শংসাপত্র (ADC) ফাইল তৈরি করুন। এই কমান্ডটি একটি ওয়েব প্রবাহ চালু করে যেখানে আপনি আপনার ব্যবহারকারীর শংসাপত্র প্রদান করেন।

  gcloud auth application-default login --scopes="https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform,https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly"

কমান্ডে Google Analytics ডেটা API v1 এর জন্য প্রয়োজনীয় স্কোপগুলি নির্দিষ্ট করতে ভুলবেন না। আরও তথ্যের জন্য, অ্যাপ্লিকেশন ডিফল্ট শংসাপত্র সেট আপ দেখুন

পরিষেবা অ্যাকাউন্ট

এখানে একটি ক্লাউড ভিএম উদাহরণ ব্যবহার করে একটি পরিষেবা অ্যাকাউন্টের সাথে প্রমাণীকরণের পদক্ষেপগুলি রয়েছে:

  1. একটি পরিষেবা অ্যাকাউন্ট তৈরি করুন
  2. নিম্নলিখিত gcloud CLI কমান্ডটি চালিয়ে আপনার ক্লাউড VM উদাহরণে পরিষেবা অ্যাকাউন্টটি সংযুক্ত করুন :
  gcloud compute instances stop YOUR-VM-INSTANCE-ID

  gcloud compute instances set-service-account YOUR-VM-INSTANCE-ID \
    --service-account YOUR-SERVICE-ACCOUNT-EMAIL-ALIAS  \
    --scopes="https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform,https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly"

কমান্ডে Google Analytics ডেটা API v1 এর জন্য প্রয়োজনীয় স্কোপগুলি নির্দিষ্ট করতে ভুলবেন না। আরও তথ্যের জন্য, অ্যাপ্লিকেশন ডিফল্ট শংসাপত্র সেট আপ দেখুন

Google Analytics-এ অ্যাক্সেস কনফিগার করুন

আপনার ব্যবহারকারী বা পরিষেবা অ্যাকাউন্টের সাথে যুক্ত ইমেলে Google Analytics-কে অ্যাক্সেস দিন

আপনার প্রোগ্রামিং ভাষার জন্য SDK সেট আপ করুন

আপনার স্থানীয় মেশিনে, আপনার প্রোগ্রামিং ভাষার জন্য SDK ইনস্টল করুন।

জাভা

জাভা ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ইনস্টলেশন গাইড

পিএইচপি

পিএইচপি ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ইনস্টলেশন গাইড

পাইথন

পাইথন ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ইনস্টলেশন গাইড

Node.js

Node.js ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ইনস্টলেশন গাইড

.নেট

.NET ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ইনস্টলেশন গাইড

রুবি

রুবি ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ইনস্টলেশন গাইড

যাও

go get google.golang.org/genproto/googleapis/analytics/data/v1beta

বিশ্রাম

নিম্নলিখিত প্রবেশ করে আপনার পরিবেশ ভেরিয়েবল কনফিগার করুন. PROJECT_ID আপনার Google ক্লাউড প্রকল্পের ID এবং PROPERTY_ID আপনার Google Analytics সম্পত্তির ID দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন৷

  export PROJECT_ID=PROJECT_ID
  export PROPERTY_ID=PROPERTY_ID

একটি API কল করুন

আপনার প্রথম কল করতে নিম্নলিখিত কোড চালান:

জাভা

import com.google.analytics.data.v1beta.BetaAnalyticsDataClient;
import com.google.analytics.data.v1beta.DateRange;
import com.google.analytics.data.v1beta.Dimension;
import com.google.analytics.data.v1beta.Metric;
import com.google.analytics.data.v1beta.Row;
import com.google.analytics.data.v1beta.RunReportRequest;
import com.google.analytics.data.v1beta.RunReportResponse;

/**
 * Google Analytics Data API sample quickstart application.
 *
 * <p>This application demonstrates the usage of the Analytics Data API using service account
 * credentials.
 *
 * <p>Before you start the application, please review the comments starting with "TODO(developer)"
 * and update the code to use correct values.
 *
 * <p>To run this sample using Maven:
 *
 * <pre>{@code
 * cd google-analytics-data
 * mvn compile exec:java -Dexec.mainClass="com.google.analytics.data.samples.QuickstartSample"
 * }</pre>
 */
public class QuickstartSample {

  public static void main(String... args) throws Exception {
    /**
     * TODO(developer): Replace this variable with your Google Analytics 4 property ID before
     * running the sample.
     */
    String propertyId = "YOUR-GA4-PROPERTY-ID";
    sampleRunReport(propertyId);
  }

  // This is an example snippet that calls the Google Analytics Data API and runs a simple report
  // on the provided GA4 property id.
  static void sampleRunReport(String propertyId) throws Exception {
    // Using a default constructor instructs the client to use the credentials
    // specified in GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable.
    try (BetaAnalyticsDataClient analyticsData = BetaAnalyticsDataClient.create()) {

      RunReportRequest request =
          RunReportRequest.newBuilder()
              .setProperty("properties/" + propertyId)
              .addDimensions(Dimension.newBuilder().setName("city"))
              .addMetrics(Metric.newBuilder().setName("activeUsers"))
              .addDateRanges(DateRange.newBuilder().setStartDate("2020-03-31").setEndDate("today"))
              .build();

      // Make the request.
      RunReportResponse response = analyticsData.runReport(request);

      System.out.println("Report result:");
      // Iterate through every row of the API response.
      for (Row row : response.getRowsList()) {
        System.out.printf(
            "%s, %s%n", row.getDimensionValues(0).getValue(), row.getMetricValues(0).getValue());
      }
    }
  }
}

পিএইচপি

require 'vendor/autoload.php';

use Google\Analytics\Data\V1beta\Client\BetaAnalyticsDataClient;
use Google\Analytics\Data\V1beta\DateRange;
use Google\Analytics\Data\V1beta\Dimension;
use Google\Analytics\Data\V1beta\Metric;
use Google\Analytics\Data\V1beta\RunReportRequest;

/**
 * TODO(developer): Replace this variable with your Google Analytics 4
 *   property ID before running the sample.
 */
$property_id = 'YOUR-GA4-PROPERTY-ID';

// Using a default constructor instructs the client to use the credentials
// specified in GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable.
$client = new BetaAnalyticsDataClient();

// Make an API call.
$request = (new RunReportRequest())
    ->setProperty('properties/' . $property_id)
    ->setDateRanges([
        new DateRange([
            'start_date' => '2020-03-31',
            'end_date' => 'today',
        ]),
    ])
    ->setDimensions([new Dimension([
            'name' => 'city',
        ]),
    ])
    ->setMetrics([new Metric([
            'name' => 'activeUsers',
        ])
    ]);
$response = $client->runReport($request);

// Print results of an API call.
print 'Report result: ' . PHP_EOL;

foreach ($response->getRows() as $row) {
    print $row->getDimensionValues()[0]->getValue()
        . ' ' . $row->getMetricValues()[0]->getValue() . PHP_EOL;
}

পাইথন

from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient
from google.analytics.data_v1beta.types import (
    DateRange,
    Dimension,
    Metric,
    RunReportRequest,
)


def sample_run_report(property_id="YOUR-GA4-PROPERTY-ID"):
    """Runs a simple report on a Google Analytics 4 property."""
    # TODO(developer): Uncomment this variable and replace with your
    #  Google Analytics 4 property ID before running the sample.
    # property_id = "YOUR-GA4-PROPERTY-ID"

    # Using a default constructor instructs the client to use the credentials
    # specified in GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable.
    client = BetaAnalyticsDataClient()

    request = RunReportRequest(
        property=f"properties/{property_id}",
        dimensions=[Dimension(name="city")],
        metrics=[Metric(name="activeUsers")],
        date_ranges=[DateRange(start_date="2020-03-31", end_date="today")],
    )
    response = client.run_report(request)

    print("Report result:")
    for row in response.rows:
        print(row.dimension_values[0].value, row.metric_values[0].value)

Node.js

  /**
   * TODO(developer): Uncomment this variable and replace with your
   *   Google Analytics 4 property ID before running the sample.
   */
  // propertyId = 'YOUR-GA4-PROPERTY-ID';

  // Imports the Google Analytics Data API client library.
  const {BetaAnalyticsDataClient} = require('@google-analytics/data');

  // Using a default constructor instructs the client to use the credentials
  // specified in GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable.
  const analyticsDataClient = new BetaAnalyticsDataClient();

  // Runs a simple report.
  async function runReport() {
    const [response] = await analyticsDataClient.runReport({
      property: `properties/${propertyId}`,
      dateRanges: [
        {
          startDate: '2020-03-31',
          endDate: 'today',
        },
      ],
      dimensions: [
        {
          name: 'city',
        },
      ],
      metrics: [
        {
          name: 'activeUsers',
        },
      ],
    });

    console.log('Report result:');
    response.rows.forEach((row) => {
      console.log(row.dimensionValues[0], row.metricValues[0]);
    });
  }

  runReport();

.নেট

using Google.Analytics.Data.V1Beta;
using System;

namespace AnalyticsSamples
{
    class QuickStart
    {
        static void SampleRunReport(string propertyId="YOUR-GA4-PROPERTY-ID")
        {
            /**
             * TODO(developer): Uncomment this variable and replace with your
             *  Google Analytics 4 property ID before running the sample.
             */
            // propertyId = "YOUR-GA4-PROPERTY-ID";

            // Using a default constructor instructs the client to use the credentials
            // specified in GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable.
            BetaAnalyticsDataClient client = BetaAnalyticsDataClient.Create();

            // Initialize request argument(s)
            RunReportRequest request = new RunReportRequest
            {
                Property = "properties/" + propertyId,
                Dimensions = { new Dimension{ Name="city"}, },
                Metrics = { new Metric{ Name="activeUsers"}, },
                DateRanges = { new DateRange{ StartDate="2020-03-31", EndDate="today"}, },
            };

            // Make the request
            RunReportResponse response = client.RunReport(request);

            Console.WriteLine("Report result:");
            foreach(Row row in response.Rows)
            {
                Console.WriteLine("{0}, {1}", row.DimensionValues[0].Value, row.MetricValues[0].Value);
            }
        }
        static int Main(string[] args)
        {
            if (args.Length > 0) {
                SampleRunReport(args[0]);
            } else {
                SampleRunReport();
            }
            return 0;
        }
    }
}

বিশ্রাম

এই অনুরোধ পাঠাতে, কমান্ড লাইন থেকে curl কমান্ড চালান বা আপনার অ্যাপ্লিকেশনে REST কল অন্তর্ভুক্ত করুন।

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
  -H "x-goog-user-project: ${PROJECT_ID}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '
  {
    "dateRanges": [
      {
        "startDate": "2025-01-01",
        "endDate": "2025-02-01"
      }
    ],
    "dimensions": [
      {
        "name": "country"
      }
    ],
    "metrics": [
      {
        "name": "activeUsers"
      }
    ]
  }'  https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/${PROPERTY_ID}:runReport

প্রতিক্রিয়ায় দেশ অনুসারে বিভক্ত সক্রিয় ব্যবহারকারীদের সাথে একটি প্রতিবেদন থাকবে, উদাহরণস্বরূপ:

{
  "dimensionHeaders": [
    {
      "name": "country"
    }
  ],
  "metricHeaders": [
    {
      "name": "activeUsers",
      "type": "TYPE_INTEGER"
    }
  ],
  "rows": [
    {
      "dimensionValues": [
        {
          "value": "United States"
        }
      ],
      "metricValues": [
        {
          "value": "3242"
        }
      ]
    },
    {
      "dimensionValues": [
        {
          "value": "(not set)"
        }
      ],
      "metricValues": [
        {
          "value": "3015"
        }
      ]
    },
    {
      "dimensionValues": [
        {
          "value": "India"
        }
      ],
      "metricValues": [
        {
          "value": "805"
        }
      ]
    }
  ],
  "rowCount": 3,
  "metadata": {
    "currencyCode": "USD",
    "timeZone": "America/Los_Angeles"
  },
  "kind": "analyticsData#runReport"
}
,

এই কুইকস্টার্টে, আপনি Google Analytics ডেটা API v1-এ list অনুরোধ তৈরি করে পাঠান, তারপর আপনার API অ্যাক্সেস সেট আপ এবং যাচাই করতে প্রতিক্রিয়াগুলি দেখুন।

আপনি একটি SDK, বা আপনার স্থানীয় পরিবেশে বা Google ক্লাউড VM দৃষ্টান্তে REST API ব্যবহার করে এই কুইকস্টার্টটি সম্পূর্ণ করতে পারেন।

এখানে পদক্ষেপগুলির একটি সারাংশ রয়েছে:

  • একটি Google ক্লাউড প্রকল্প সেট আপ করুন এবং Google Analytics ডেটা API v1 সক্ষম করুন৷
  • আপনার স্থানীয় মেশিনে বা ক্লাউড ভিএম উদাহরণে:
    • Google ক্লাউডের সাথে ইনস্টল করুন, শুরু করুন এবং প্রমাণীকরণ করুন৷
    • আপনার ভাষার জন্য SDK ইনস্টল করুন (ঐচ্ছিক)।
  • প্রমাণীকরণ কনফিগার করুন।
  • Google Analytics অ্যাক্সেস কনফিগার করুন।
  • একটি SDK সেট আপ করুন৷
  • একটি API কল করুন।

একটি Google ক্লাউড প্রকল্প সেট আপ করুন৷

একটি নতুন Google ক্লাউড প্রকল্প নির্বাচন বা তৈরি করতে এবং Google Analytics ডেটা API v1 স্বয়ংক্রিয়ভাবে সক্ষম করতে নিম্নলিখিত সক্ষম করুন Google Analytics ডেটা API v1 বোতামে ক্লিক করুন৷

Google Analytics ডেটা API v1 সক্ষম করুন৷

Google ক্লাউড সেট আপ করুন

আপনার স্থানীয় মেশিনে বা ক্লাউড ভিএম ইনস্ট্যান্সে, সেট আপ করুন এবং Google ক্লাউড দিয়ে প্রমাণীকরণ করুন।

  1. Google ক্লাউড ইনস্টল এবং আরম্ভ করুন

  2. আপনার gcloud উপাদানগুলি আপ টু ডেট আছে তা নিশ্চিত করতে, নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান।

    gcloud components update

Google ক্লাউডে আপনার প্রোজেক্ট আইডি প্রদান করা এড়াতে, আপনি একটি ডিফল্ট প্রকল্প এবং অঞ্চল সেট করতে gcloud config set কমান্ড ব্যবহার করতে পারেন।

প্রমাণীকরণ কনফিগার করুন

এই কুইকস্টার্ট অ্যাপ্লিকেশন পরিবেশের উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শংসাপত্রগুলি খুঁজে পেতে অ্যাপ্লিকেশন ডিফল্ট শংসাপত্র ব্যবহার করে, তাই আপনাকে প্রমাণীকরণের জন্য ক্লায়েন্ট কোড পরিবর্তন করতে হবে না।

Google Analytics ডেটা API v1 ব্যবহারকারীর অ্যাকাউন্ট এবং পরিষেবা অ্যাকাউন্টগুলিকে সমর্থন করে:

  • ব্যবহারকারীর অ্যাকাউন্টগুলি একজন বিকাশকারী, প্রশাসক বা অন্য কোনও ব্যক্তিকে প্রতিনিধিত্ব করে যারা Google API এবং পরিষেবাগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে।
  • পরিষেবা অ্যাকাউন্টগুলি একটি নির্দিষ্ট মানব ব্যবহারকারীর প্রতিনিধিত্ব করে না। তারা প্রমাণীকরণ এবং অনুমোদন পরিচালনা করার একটি উপায় প্রদান করে যখন একজন মানুষ সরাসরি জড়িত না থাকে, যেমন যখন একটি অ্যাপ্লিকেশনকে Google ক্লাউড সংস্থানগুলি অ্যাক্সেস করতে হয়।

আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য প্রমাণীকরণ এবং অ্যাকাউন্ট শংসাপত্র সেট আপ সম্পর্কে আরও জানতে, Google-এ প্রমাণীকরণ পদ্ধতিগুলি দেখুন।

ব্যবহারকারীর অ্যাকাউন্ট

নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালানোর মাধ্যমে একটি স্থানীয় অ্যাপ্লিকেশন ডিফল্ট শংসাপত্র (ADC) ফাইল তৈরি করুন। এই কমান্ডটি একটি ওয়েব প্রবাহ চালু করে যেখানে আপনি আপনার ব্যবহারকারীর শংসাপত্র প্রদান করেন।

  gcloud auth application-default login --scopes="https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform,https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly"

কমান্ডে Google Analytics ডেটা API v1 এর জন্য প্রয়োজনীয় স্কোপগুলি নির্দিষ্ট করতে ভুলবেন না। আরও তথ্যের জন্য, অ্যাপ্লিকেশন ডিফল্ট শংসাপত্র সেট আপ দেখুন

পরিষেবা অ্যাকাউন্ট

এখানে একটি ক্লাউড ভিএম উদাহরণ ব্যবহার করে একটি পরিষেবা অ্যাকাউন্টের সাথে প্রমাণীকরণের পদক্ষেপগুলি রয়েছে:

  1. একটি পরিষেবা অ্যাকাউন্ট তৈরি করুন
  2. নিম্নলিখিত gcloud CLI কমান্ডটি চালিয়ে আপনার ক্লাউড VM উদাহরণে পরিষেবা অ্যাকাউন্টটি সংযুক্ত করুন :
  gcloud compute instances stop YOUR-VM-INSTANCE-ID

  gcloud compute instances set-service-account YOUR-VM-INSTANCE-ID \
    --service-account YOUR-SERVICE-ACCOUNT-EMAIL-ALIAS  \
    --scopes="https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform,https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly"

কমান্ডে Google Analytics ডেটা API v1 এর জন্য প্রয়োজনীয় স্কোপগুলি নির্দিষ্ট করতে ভুলবেন না। আরও তথ্যের জন্য, অ্যাপ্লিকেশন ডিফল্ট শংসাপত্র সেট আপ দেখুন

Google Analytics-এ অ্যাক্সেস কনফিগার করুন

আপনার ব্যবহারকারী বা পরিষেবা অ্যাকাউন্টের সাথে যুক্ত ইমেলে Google Analytics-কে অ্যাক্সেস দিন

আপনার প্রোগ্রামিং ভাষার জন্য SDK সেট আপ করুন

আপনার স্থানীয় মেশিনে, আপনার প্রোগ্রামিং ভাষার জন্য SDK ইনস্টল করুন।

জাভা

জাভা ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ইনস্টলেশন গাইড

পিএইচপি

পিএইচপি ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ইনস্টলেশন গাইড

পাইথন

পাইথন ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ইনস্টলেশন গাইড

Node.js

Node.js ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ইনস্টলেশন গাইড

.নেট

.NET ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ইনস্টলেশন গাইড

রুবি

রুবি ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ইনস্টলেশন গাইড

যাও

go get google.golang.org/genproto/googleapis/analytics/data/v1beta

বিশ্রাম

নিম্নলিখিত প্রবেশ করে আপনার পরিবেশ ভেরিয়েবল কনফিগার করুন. PROJECT_ID আপনার Google ক্লাউড প্রকল্পের ID এবং PROPERTY_ID আপনার Google Analytics সম্পত্তির ID দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন৷

  export PROJECT_ID=PROJECT_ID
  export PROPERTY_ID=PROPERTY_ID

একটি API কল করুন

আপনার প্রথম কল করতে নিম্নলিখিত কোড চালান:

জাভা

import com.google.analytics.data.v1beta.BetaAnalyticsDataClient;
import com.google.analytics.data.v1beta.DateRange;
import com.google.analytics.data.v1beta.Dimension;
import com.google.analytics.data.v1beta.Metric;
import com.google.analytics.data.v1beta.Row;
import com.google.analytics.data.v1beta.RunReportRequest;
import com.google.analytics.data.v1beta.RunReportResponse;

/**
 * Google Analytics Data API sample quickstart application.
 *
 * <p>This application demonstrates the usage of the Analytics Data API using service account
 * credentials.
 *
 * <p>Before you start the application, please review the comments starting with "TODO(developer)"
 * and update the code to use correct values.
 *
 * <p>To run this sample using Maven:
 *
 * <pre>{@code
 * cd google-analytics-data
 * mvn compile exec:java -Dexec.mainClass="com.google.analytics.data.samples.QuickstartSample"
 * }</pre>
 */
public class QuickstartSample {

  public static void main(String... args) throws Exception {
    /**
     * TODO(developer): Replace this variable with your Google Analytics 4 property ID before
     * running the sample.
     */
    String propertyId = "YOUR-GA4-PROPERTY-ID";
    sampleRunReport(propertyId);
  }

  // This is an example snippet that calls the Google Analytics Data API and runs a simple report
  // on the provided GA4 property id.
  static void sampleRunReport(String propertyId) throws Exception {
    // Using a default constructor instructs the client to use the credentials
    // specified in GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable.
    try (BetaAnalyticsDataClient analyticsData = BetaAnalyticsDataClient.create()) {

      RunReportRequest request =
          RunReportRequest.newBuilder()
              .setProperty("properties/" + propertyId)
              .addDimensions(Dimension.newBuilder().setName("city"))
              .addMetrics(Metric.newBuilder().setName("activeUsers"))
              .addDateRanges(DateRange.newBuilder().setStartDate("2020-03-31").setEndDate("today"))
              .build();

      // Make the request.
      RunReportResponse response = analyticsData.runReport(request);

      System.out.println("Report result:");
      // Iterate through every row of the API response.
      for (Row row : response.getRowsList()) {
        System.out.printf(
            "%s, %s%n", row.getDimensionValues(0).getValue(), row.getMetricValues(0).getValue());
      }
    }
  }
}

পিএইচপি

require 'vendor/autoload.php';

use Google\Analytics\Data\V1beta\Client\BetaAnalyticsDataClient;
use Google\Analytics\Data\V1beta\DateRange;
use Google\Analytics\Data\V1beta\Dimension;
use Google\Analytics\Data\V1beta\Metric;
use Google\Analytics\Data\V1beta\RunReportRequest;

/**
 * TODO(developer): Replace this variable with your Google Analytics 4
 *   property ID before running the sample.
 */
$property_id = 'YOUR-GA4-PROPERTY-ID';

// Using a default constructor instructs the client to use the credentials
// specified in GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable.
$client = new BetaAnalyticsDataClient();

// Make an API call.
$request = (new RunReportRequest())
    ->setProperty('properties/' . $property_id)
    ->setDateRanges([
        new DateRange([
            'start_date' => '2020-03-31',
            'end_date' => 'today',
        ]),
    ])
    ->setDimensions([new Dimension([
            'name' => 'city',
        ]),
    ])
    ->setMetrics([new Metric([
            'name' => 'activeUsers',
        ])
    ]);
$response = $client->runReport($request);

// Print results of an API call.
print 'Report result: ' . PHP_EOL;

foreach ($response->getRows() as $row) {
    print $row->getDimensionValues()[0]->getValue()
        . ' ' . $row->getMetricValues()[0]->getValue() . PHP_EOL;
}

পাইথন

from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient
from google.analytics.data_v1beta.types import (
    DateRange,
    Dimension,
    Metric,
    RunReportRequest,
)


def sample_run_report(property_id="YOUR-GA4-PROPERTY-ID"):
    """Runs a simple report on a Google Analytics 4 property."""
    # TODO(developer): Uncomment this variable and replace with your
    #  Google Analytics 4 property ID before running the sample.
    # property_id = "YOUR-GA4-PROPERTY-ID"

    # Using a default constructor instructs the client to use the credentials
    # specified in GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable.
    client = BetaAnalyticsDataClient()

    request = RunReportRequest(
        property=f"properties/{property_id}",
        dimensions=[Dimension(name="city")],
        metrics=[Metric(name="activeUsers")],
        date_ranges=[DateRange(start_date="2020-03-31", end_date="today")],
    )
    response = client.run_report(request)

    print("Report result:")
    for row in response.rows:
        print(row.dimension_values[0].value, row.metric_values[0].value)

Node.js

  /**
   * TODO(developer): Uncomment this variable and replace with your
   *   Google Analytics 4 property ID before running the sample.
   */
  // propertyId = 'YOUR-GA4-PROPERTY-ID';

  // Imports the Google Analytics Data API client library.
  const {BetaAnalyticsDataClient} = require('@google-analytics/data');

  // Using a default constructor instructs the client to use the credentials
  // specified in GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable.
  const analyticsDataClient = new BetaAnalyticsDataClient();

  // Runs a simple report.
  async function runReport() {
    const [response] = await analyticsDataClient.runReport({
      property: `properties/${propertyId}`,
      dateRanges: [
        {
          startDate: '2020-03-31',
          endDate: 'today',
        },
      ],
      dimensions: [
        {
          name: 'city',
        },
      ],
      metrics: [
        {
          name: 'activeUsers',
        },
      ],
    });

    console.log('Report result:');
    response.rows.forEach((row) => {
      console.log(row.dimensionValues[0], row.metricValues[0]);
    });
  }

  runReport();

.নেট

using Google.Analytics.Data.V1Beta;
using System;

namespace AnalyticsSamples
{
    class QuickStart
    {
        static void SampleRunReport(string propertyId="YOUR-GA4-PROPERTY-ID")
        {
            /**
             * TODO(developer): Uncomment this variable and replace with your
             *  Google Analytics 4 property ID before running the sample.
             */
            // propertyId = "YOUR-GA4-PROPERTY-ID";

            // Using a default constructor instructs the client to use the credentials
            // specified in GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable.
            BetaAnalyticsDataClient client = BetaAnalyticsDataClient.Create();

            // Initialize request argument(s)
            RunReportRequest request = new RunReportRequest
            {
                Property = "properties/" + propertyId,
                Dimensions = { new Dimension{ Name="city"}, },
                Metrics = { new Metric{ Name="activeUsers"}, },
                DateRanges = { new DateRange{ StartDate="2020-03-31", EndDate="today"}, },
            };

            // Make the request
            RunReportResponse response = client.RunReport(request);

            Console.WriteLine("Report result:");
            foreach(Row row in response.Rows)
            {
                Console.WriteLine("{0}, {1}", row.DimensionValues[0].Value, row.MetricValues[0].Value);
            }
        }
        static int Main(string[] args)
        {
            if (args.Length > 0) {
                SampleRunReport(args[0]);
            } else {
                SampleRunReport();
            }
            return 0;
        }
    }
}

বিশ্রাম

এই অনুরোধ পাঠাতে, কমান্ড লাইন থেকে curl কমান্ড চালান বা আপনার অ্যাপ্লিকেশনে REST কল অন্তর্ভুক্ত করুন।

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
  -H "x-goog-user-project: ${PROJECT_ID}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '
  {
    "dateRanges": [
      {
        "startDate": "2025-01-01",
        "endDate": "2025-02-01"
      }
    ],
    "dimensions": [
      {
        "name": "country"
      }
    ],
    "metrics": [
      {
        "name": "activeUsers"
      }
    ]
  }'  https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/${PROPERTY_ID}:runReport

প্রতিক্রিয়ায় দেশ অনুসারে বিভক্ত সক্রিয় ব্যবহারকারীদের সাথে একটি প্রতিবেদন থাকবে, উদাহরণস্বরূপ:

{
  "dimensionHeaders": [
    {
      "name": "country"
    }
  ],
  "metricHeaders": [
    {
      "name": "activeUsers",
      "type": "TYPE_INTEGER"
    }
  ],
  "rows": [
    {
      "dimensionValues": [
        {
          "value": "United States"
        }
      ],
      "metricValues": [
        {
          "value": "3242"
        }
      ]
    },
    {
      "dimensionValues": [
        {
          "value": "(not set)"
        }
      ],
      "metricValues": [
        {
          "value": "3015"
        }
      ]
    },
    {
      "dimensionValues": [
        {
          "value": "India"
        }
      ],
      "metricValues": [
        {
          "value": "805"
        }
      ]
    }
  ],
  "rowCount": 3,
  "metadata": {
    "currencyCode": "USD",
    "timeZone": "America/Los_Angeles"
  },
  "kind": "analyticsData#runReport"
}