इस गाइड में, Google Analytics Data API का इस्तेमाल करके जनरेट की गई रिपोर्ट में दिखने वाले डेटा के बारे में अहम जानकारी दी गई है. उपयोगकर्ताओं को अक्सर API (खास तौर पर, runReport तरीके) से मिले डेटा और Google Analytics के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में दिखने वाले डेटा में अंतर दिखता है.
सैंपलिंग और एग्रीगेशन
Google Analytics Data API का runReport तरीका, सैंपल डेटा दिखा सकता है. खास तौर पर, बड़े डेटासेट या मुश्किल क्वेरी के लिए. Google Analytics का यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) भी सैंपलिंग की सुविधा का इस्तेमाल करता है. हालांकि, इसके थ्रेशोल्ड और एल्गोरिदम अलग-अलग हो सकते हैं. इस वजह से, रिपोर्ट की गई वैल्यू में मामूली अंतर हो सकता है.
यह समझने के लिए कि रिपोर्ट के नतीजे, उपलब्ध डेटा के सबसेट पर आधारित हैं या नहीं,
samplingMetadatas
फ़ील्ड की जांच करें ResponseMetaData ऑब्जेक्ट. अगर रिपोर्ट के नतीजे सैंपल के तौर पर चुने गए डेटा पर आधारित हैं, तो इस फ़ील्ड में यह बताया जाता है कि इस रिपोर्ट में कितने प्रतिशत इवेंट का इस्तेमाल किया गया है.
Google Analytics Data API के कुछ रिपोर्टिंग तरीकों से, सैंपलिंग का वह लेवल तय किया जा सकता है जो आपको चाहिए. रिपोर्ट के सैंपलिंग लेवल को कंट्रोल करने के लिए, properties.reportTasks.create
तरीके के
samplingLevel
फ़ील्ड का इस्तेमाल किया जा सकता है.
इस सुविधा से, Google Analytics 360 प्रॉपर्टी को एक अरब इवेंट की ज़्यादा सैंपलिंग सीमा का ऐक्सेस मिलता है. इसके अलावा, इवेंट की ज़्यादा संख्या के लिए, सैंपल के तौर पर चुने गए डेटा के बजाय पूरे डेटा पर आधारित नतीजे पाने के लिए, सैंपलिंग की सीमाएं UNSAMPLED पर सेट की जा सकती हैं.
ज़्यादा जानकारी के लिए, डेटा सैंपलिंग के बारे में जानकारी लेख पढ़ें.
यूनीक संख्या का अनुमान
Google Analytics Data API, सक्रिय उपयोगकर्ता और सेशन जैसी मेट्रिक के लिए यूनीक संख्या का अनुमान लगाने के लिए, HyperLogLog++ (HLL++) एल्गोरिदम का इस्तेमाल करता है. बेहतर परफ़ॉर्मेंस के लिए और बड़े डेटासेट को बेहतर तरीके से मैनेज करने के लिए, एपीआई और Google Analytics के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में इस तरीके का इस्तेमाल किया जाता है. इसका मतलब है कि नतीजे, सटीक संख्या के बजाय अनुमान होते हैं.
ज़्यादा जानकारी के लिए, ये लेख पढ़ें: Google Analytics में यूनीक संख्या का अनुमान और उपयोगकर्ता की संख्या में अंतर.
डेटा थ्रेशोल्ड
Google Analytics, रिपोर्ट पर डेटा थ्रेशोल्ड लागू कर सकता है. ऐसा, डेमोग्राफ़िक्स (उम्र, लिंग, आय, शिक्षा वगैरह), रुचियों या डेटा में मौजूद अन्य सिग्नल के आधार पर अलग-अलग उपयोगकर्ताओं की पहचान से जुड़ी जानकारी हासिल करने से रोकने के लिए किया जाता है.
अगर किसी रिपोर्ट की लाइन में उपयोगकर्ताओं की संख्या कम है, तो हो सकता है कि उस लाइन को नतीजों से हटा दिया जाए. ऐसा अक्सर उन रिपोर्ट में होता है जिनमें ज़्यादा एलिमेंट वाले डाइमेंशन या कस्टम डाइमेंशन शामिल होते हैं.
यह समझने के लिए कि इस रिपोर्ट पर थ्रेशोल्ड लागू किया गया है या नहीं, subjectToThresholding
फ़ील्ड की ResponseMetaData ऑब्जेक्ट की जांच करें.
ज़्यादा जानकारी के लिए, डेटा थ्रेशोल्ड लेख पढ़ें.
(other) लाइन
अगर किसी डाइमेंशन में ज़्यादा एलिमेंट हैं, तो Google Analytics, कम इस्तेमाल की जाने वाली वैल्यू को (other) के तौर पर लेबल की गई लाइन में ग्रुप कर सकता है. ऐसा अक्सर उन रिपोर्ट में होता है जिनमें हर दिन 500 से ज़्यादा यूनीक वैल्यू वाले डाइमेंशन शामिल होते हैं.
Data API के साथ फ़िल्टर का इस्तेमाल करते समय, ध्यान दें कि फ़िल्टर, (other) लाइन में मौजूद डेटा को नहीं देखते. साथ ही, डेटा को एग्रीगेट करने और (other) लाइन जनरेट होने के बाद फ़िल्टर लागू किए जाते हैं.
यह समझने के लिए कि किसी रिपोर्ट में (other) लाइन में डेटा शामिल है या नहीं,
dataLossFromOtherRow
ResponseMetaData ऑब्जेक्ट के फ़ील्ड की जांच करें.
ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Analytics में (other) लाइन लेख पढ़ें.
रिपोर्टिंग आइडेंटिटी
रिपोर्टिंग आइडेंटिटी तय करती है कि रिपोर्ट में उपयोगकर्ताओं को डुप्लीकेट के तौर पर कैसे पहचाना जाता है. अलग-अलग आइडेंटिटी सेटिंग (जैसे, "ब्लेंड" या "डिवाइस के आधार पर") से, एक ही तारीख की सीमा के लिए उपयोगकर्ता की संख्या अलग-अलग हो सकती है.
Google Analytics का यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) और Data API, दोनों ही आपकी प्रॉपर्टी के लिए एक ही रिपोर्टिंग आइडेंटिटी सेटिंग का इस्तेमाल करते हैं. अगर इस सेटिंग में बदलाव किया जाता है, तो इसका असर यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) और एपीआई, दोनों में मौजूद रिपोर्ट पर पड़ेगा. अगर यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में रिपोर्ट चलाने और एपीआई के ज़रिए रिपोर्ट का डेटा पाने के बीच सेटिंग में बदलाव किया जाता है, तो एक ही तारीख की सीमा के लिए, दोनों रिपोर्ट में उपयोगकर्ता की संख्या अलग-अलग हो सकती है.
क्वेरी की जानकारी
अंतर को कम करने के लिए, पक्का करें कि एपीआई के अनुरोध में मौजूद ये पैरामीटर, Google Analytics के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) की रिपोर्ट में मौजूद सेटिंग से पूरी तरह मेल खाते हों:
- तारीख की सीमाएं: पुष्टि करें कि शुरू और खत्म होने की तारीखें एक जैसी हों.
- डाइमेंशन और मेट्रिक: पक्का करें कि एपीआई के अनुरोध में मौजूद डाइमेंशन और मेट्रिक, Google Analytics के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) की रिपोर्ट में मौजूद डाइमेंशन और मेट्रिक के जैसी हों.
- फ़िल्टर: पक्का करें कि एपीआई के अनुरोध में लागू किए गए डाइमेंशन या मेट्रिक के फ़िल्टर, यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में इस्तेमाल किए गए फ़िल्टर से मेल खाते हों.
किसी रिपोर्ट में डाइमेंशन जोड़ने से, कैलकुलेशन में इस्तेमाल होने वाले इवेंट की संख्या कम हो सकती है. किसी रिपोर्ट में सिर्फ़ वे इवेंट शामिल किए जाते हैं जिनमें अनुरोध किए गए डाइमेंशन का डेटा होता है. नतीजतन, किसी क्वेरी में डाइमेंशन जोड़ने से, रिपोर्ट में मेट्रिक की एग्रीगेट वैल्यू बदल सकती हैं.
डेटा के अपडेट होने की दर
Google Analytics को इवेंट डेटा प्रोसेस करने और एग्रीगेट करने में समय लगता है. हाल ही के डेटा के साथ काम करते समय, अगर डेटा को फिर से पाने में देरी होती है, तो आपको रिपोर्ट के बीच मामूली अंतर दिख सकता है. उदाहरण के लिए, अगर यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में कोई रिपोर्ट देखी जाती है और उसके कुछ मिनट बाद, उसी रिपोर्ट के लिए एपीआई से क्वेरी की जाती है, तो हो सकता है कि डेटा में बदलाव हो गया हो. ऐसा, डेटा को प्रोसेस और एग्रीगेट करने की प्रक्रिया जारी रहने की वजह से हो सकता है.
ज़्यादा जानकारी के लिए, डेटा अपडेट होने की फ़्रीक्वेंसी लेख पढ़ें.
सैंपल के तौर पर चुने गए डेटा के बजाय पूरे डेटा पर आधारित रिपोर्ट पाने के अन्य तरीके
अगर आपको अपने इस्तेमाल के उदाहरण के लिए, इवेंट लेवल का पूरा डेटा चाहिए, तो ये तरीके इस्तेमाल करें:
BigQuery Export: Google Analytics के लिए BigQuery Export
कच्चे इवेंट डेटा के बेहतर विश्लेषण के लिए, यह तरीका इस्तेमाल करने का सुझाव दिया जाता है.
Analytics 360: Analytics 360 लाइसेंस वाली प्रॉपर्टी के लिए, सैंपलिंग की ज़्यादा सीमाएं होती हैं. साथ ही, उन्हें रिपोर्टिंग की ज़्यादा सुविधाओं का ऐक्सेस मिलता है.