퍼널 시각화하기 Using Connected Sheets | BigQuery (1)

(텍스트 - 사진 / 텍스트 - 사진 / ... /  순으로 작성)

 

연결된 시트(Connected Sheets)

- BigQuery의 데이터를 Google Sheets로 추출

- 스케줄링 기능 : 반복 실행

- 매개변수 활용 가능

 

 

연결된 시트를 사용한 퍼널 데이터 시각화

일자별로 퍼널을 집계한 쿼리를 실행 -> 데이터 탐색 -> 스프레드시트로 탐색

 

 

연결된 시트(Connected Sheets)로 파일 생성

 

 

연결된 시트를 사용한 퍼널 데이터 시각화

1번째 연결된 시트 : BigQuery와 Google Sheets가 연결됨

이 부분은 미리보기 데이터로, 데이터 중 일부만 보인다

 

 

연결된 시트를 사용한 퍼널 데이터 시각화

데이터 좌측 아래에 새로고침 아이콘 -> 새로고침 옵션 

 

새로고침 옵션으로 반복 주기 설정 가능

- 시간 간격, 일, 주 등

- 반복 시간을 넓게 설정할 수 있음

 

 

데이터 추출하기 : 추출 클릭

- 미리보기에선 임의로 함수를 만들 수 없고, 행 개수 제한

- 추출해서 별도로 데이터를 활용할 수 있음

 

 

적용을 누르면 데이터가 추출되며, 우측에 행 한도도 설정할 수 있음(최대 100,000)

 

 

새로고침 옵션에 미리보기 외 추출이 생김

 

 

셀을 선택한 후, 삽입 -> 차트

 

 

차트 편집기로 차트 및 X축 등을 수정해도, 이 형태에선 데이터 시각화가 어려움(피봇 필요)

 

 

데이터를 선택한 후 -> 삽입 -> 피봇 테이블

 

 

피봇 테이블 편집기에 원하는 행, 열, 값을 추가 가능

 

 

행 : event_date

열 : step_number, event_name_with_screen

값 : cnt

 

 

셀을 선택한 후 -> 다시 차트 생성

3행을 헤더로 사용 선택. 맞춤설정에서 차트 제목도 변경 가능

 

 

퍼널 별 횟수 확인하기 위해

- 피봇 테이블을 복사한 후, 행, 값을 추가

 

 

데이터를 선택한 후, 차트 생성

차트 수정 클릭

맞춤 설정 -> 계열(Series) -> cnt의 SUM -> 데이터 라벨 체크

차트 유형 : 누적막대차트(위에서 아래로 내려가는 형태)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

공부내용

BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석) 강의 | 카일스쿨 - 인프런 (inflearn.com)

BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석) 강의 | 카일스쿨 - 인프런