Ch.5 시각화와 확장

BigQuery 연결 입문

BigQuery 내보내기(일일 배치 + 스트리밍) 이해events_ 테이블 스키마 파악UNNEST 패턴을 활용한 SQL 쿼리 작성

GA4 데이터의 진짜 잠재력

GA4 보고서는 14개월 데이터만 보존합니다. BigQuery에 연결하면 원본 데이터를 무기한 보관하고, SQL로 자유롭게 분석할 수 있습니다.

14개월 후 사라지는 데이터 vs 영구 보관 + SQL 분석

BigQuery 연결로 GA4 원본 데이터를 SQL로 분석합니다

article

핵심 내용

1. BigQuery 프로젝트 생성: Google Cloud Console > 프로젝트 만들기 > 결제 계정 연결

2. GA4에서 BigQuery 링크: GA4 관리 > BigQuery 링크 > 프로젝트 선택 > 데이터 위치 선택

3. 내보내기 유형 선택: 일일 내보내기(무료) 또는 스트리밍 내보내기(유료) 선택

4. SQL 쿼리 시작: BigQuery 콘솔에서 events_ 테이블 조회 시작

-- 일별 이벤트 수 집계
SELECT
  event_date,
  event_name,
  COUNT(*) AS event_count
FROM
  `project.analytics_123456789.events_*`
WHERE
  _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20260301' AND '20260327'
GROUP BY
  event_date, event_name
ORDER BY
  event_date DESC, event_count DESC;

BigQuery 연결은 완전히 무료이다

key

핵심 용어

📅

event_date

이벤트 발생 날짜 (YYYYMMDD 형식). _TABLE_SUFFIX로도 날짜 필터링 가능.

🏷️

event_name

이벤트 이름. page_view, purchase, session_start 등.

📦

event_params

RECORD 타입. key-value 쌍의 배열. UNNEST로 풀어서 조회.

👤

user_pseudo_id

클라이언트 ID (브라우저 쿠키 기반 익명 식별자).

📱

device / geo

기기 정보(category, os, browser)와 지역 정보(country, city).

🔗

traffic_source

첫 방문 시 유입 채널 정보. source, medium, campaign.

image

시각 자료

다이어그램: ga4-p-05-107

다이어그램: ga4-p-05-108

다이어그램: ga4-p-05-109

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