透過 R 語言掌握 Google Analytics 背後的資料吧！

Introduction

Google Analytics 是非常重要的網站分析工具之一。但是，大多的使用必須仰賴官方所提供的報表介面。身為一個資料分析者來說，沒摸到原始的資料總會覺得不踏實。所以今天我們就來分享一下，如何透過 R 語言及 API 將資料拉下來。

R 語言是一個用於統計及資料分析的程式語言，它可以輕鬆地用來連接 API 取得資料。透過幾行程式碼，就能夠使用來自於 Google Analytic 的資料進行你想要的分析。

那麼，就開始吧！

Step 1. Prepare

首先，要準備好這些東西：

啟用 Google Analytic API （ Google Developers Console ），記得你的 client.id 及 client.secret
打開 Google Analytic 介面取得 View ID ( Admin -> VIEW -> View Settings )
確保 R 及 RStudio 都安裝完成。（Note. RStudio 是一款 R 語言的 IDE，開發 R 語言的時候比較方便）

Step 2. Download a Package for Accessing the API

除了 R 語言本身之外，我們也必須要安裝一個稱為 RGoogleAnalytics 的套件用來存取 Google Analytics API。透過以下的指令就可以安裝這個套件：

require(devtools)
#install devtools package for downloading packages from github
devtools::install_github("Tatvic/RGoogleAnalytics")
#installing RGoogleAnalytics package from github

接著，我們必須告訴 RStudio 我們想要這個 RGoogleAnalytics 這個套件。每次開啟 RStudio 的時候，都要載入一次套件，但是下載只需要執行一次。

1	require(RGoogleAnalytics)

Step 3. Authenticate

接下來，必須向 Google 取得存取 API 的認證。 client.id, client.secret 就是前面申請 API 時候得到的。可以存下來，這樣以後就不用每次都要一次。

token <- Auth(client.id, client.secret)
# Authorize the Google Analytics account
# This need not be executed in every session once the token object is created 
# and saved
save(token,file="./token_file")
# Save the token object for future sessions
ValidateToken(token)
# In future sessions it can be loaded by running load("./token_file")

Step 4. Get that Data!

最後，像 GA 發送請求，告訴他我們想要哪些資料， table.id 是前面從介面中拿到的 VIEW ID。
其中比較需要注意的是 dimensions 及 metrics，他們是在 Google Analytic 中評量的一種值，以下簡單介紹：

維度(dimensions): 是「非數值性」的描述使用者特徵, 階段、行為動作。常用的維度例如: 使用者的區域, 國家, 所使用的瀏覽器等等.

指標(metrics): 是「數值性」的描述使用者特徵, 階段、行為動作。常用的指標例如: 訪客數(visitor), 瀏覽數(pageview), 轉換率(converstion), 跳出率(Bounce Rate,使用者進入網頁後無後續動作即離開網站)等等.

# Build a list of all the Query Parameters
query.list <- Init(start.date = "2013-11-28",
                   end.date = "2013-12-04",
                   dimensions = "ga:date,ga:pagePath,ga:hour,ga:medium",
                   metrics = "ga:sessions,ga:pageviews",
                   max.results = 10000,
                   sort = "-ga:date",
                   table.id = "ga:33093633")

# Create the Query Builder object so that the query parameters are validated
ga.query <- QueryBuilder(query.list)

# Extract the data and store it in a data-frame
ga.data <- GetReportData(ga.query, token, split_daywise = T, delay = 5)

Result

大功告成！

Result

Reference

[1] Using Google Analytics with R
[2] Tatvic/RGoogleAnalytics
[3] 數位基礎知識 3.2: 定義主要的維度與指標

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本著作由 Chang, Wei-Yaun (v123582) 製作，
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