Google Analytics je užitečným nástrojem pro měření využívání webových stránek. Umožňuje téměř vše – od sledování jednoduchých zobrazení stránek až po monitoring složité reklamní kampaně, které mohou potřebovat marketingoví pracovníci.
Jeho uživatelské rozhraní však není zrovna ideální. Dobrou zprávou ale je, že Google Analytics poskytuje robustní API, jež vám dovolí získat data programově, takže je můžete vytáhnout a prezentovat takovými způsoby, které by prostřednictvím webu nebyly úplně snadné.
Google nabízí různé tutoriály, které vysvětlují, jak tuto funkci používat v jazycích Java, Python, PHP a JavaScript, ale mezi často preferované patří řešení pomocí jazyka R, který je navržený právě pro vizualizaci dat a grafické analýzy.
Verze jazyka R jsou k dispozici pro platformy Windows, Mac OS X i Unix. Pro jazyk R můžete také získat doplňkové balíčky, které zjednoduší velké množství práce s daty.
Abyste však mohli sledovat kroky zmiňované v tomto článku, nemusíte jazyk R znát. Pokud tomu dáváte přednost, můžete data po extrahování uložit do souboru CSV a dále s nimi pracovat například v Excelu.
Krok 1: Získejte jazyk R
Pokud ještě jazyk R není ve vašem systému, stáhněte si ho a nainstalujte z webu „R projekt pro statistické výpočty“ na adrese www.r-project.org. Při spuštění aplikace R uvidíte okno konzole, kde můžete zadat textové příkazy. Samozřejmě se ujistěte, že máte účet Google Analytics a také už nějaká data, se kterými byste mohli pracovat.
Existuje několik balíčků R, které mají funkce speciálně navržené pro Google Analytics, jako například ganalytics, RGoogleAnalytics nebo rga (R Google Analytics). V tomto tutoriálu použijeme rga, ale podobně by fungoval kterýkoli z nich.
Stejně jako ganalytics sídlí také rga na webu GitHub. Chcete-li z něj některý z balíčků Google Analytics snadno nainstalovat, nejprve aktivujte R balíček devtools zadáním následujících příkazů do okna konzole R:
install.packages("devtools")
library(devtools)
Poté nainstalujte a načtěte rga od tvůrce balíčku, kterým je Bror Skardhamar:
install_github("rga", "skardhamar")
library(rga)
(První tři příkazy je nutné v počítači spustit jen jednou, ale příkaz načítání library(rga) musíte zadávat pokaždé, když otevřete konzoli R.)
Krok 2:Povolte rga přístup k vašemu účtu Google Analytics
Na počítačích Mac je autentizace snadná. Stačí vytvořit instanci autentizačního objektu Google Analytics API zadáním následujícího příkazu v okně konzole R:
rga.open(instance="ga")
To otevře okno prohlížeče s dotazem, zda skutečně poskytnout rga oprávnění pro přístup k vašim datům v Googlu. V případě odsouhlasení dostanete kód, který zkopírujete přes schránku do okna konzole R do místa s nápisem „Please enter code here“ (Zde prosím zadejte kód).
Ve Windows je potřebné zadat řádek kódu před otevřením instance rga, který pomůže s případnými chybami autentizace:
options(RCurlOptions = list(cainfo = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl")))
rga.open(instance="ga")
Dále musíte zjistit ID profilu pro váš účet Google. Nenachází se však ve sledovacím kódu, který jste přidali na svůj web, abyste umožnili jeho monitorování službou Google Analytics. Namísto toho přejděte na své stránce Google Analytics Admin na položku View Settings a své ID zjistíte pod položkou View ID.
Nebo spusťte příkaz:
ga$getProfiles()
v okně vašeho R terminálu, abyste získali seznam všech dostupných profilů na vašem účtu. ID profilu se zobrazí v prvním sloupci.
Ať už informaci získáte jakkoli, uložte tuto hodnotu do proměnné, abyste ji nemuseli stále zadávat. Můžete použít příkaz:
id <- "1234567"
(číslo samozřejmě nahraďte svým skutečným ID a dejte pozor, aby bylo mezi uvozovkami.) To uloží ID vašeho profilu do proměnné „id“.
Krok 3:Extrahujte data
Nyní jsme připraveni začít načítat některá data pomocí instance ga, kterou jsme právě vytvořili. Metoda getData bude extrahovat data z vašeho účtu Google Analytics a následně je bude ukládat do další nové proměnné R. Chcete-li zjistit všechny dostupné metody pro svůj objekt ga, spusťte příkaz:
ga$getRefClass()
Kompletní článek zahrnující spoustu dalších poznatků, trendů a zajímavostí si můžete přečíst v Computerworldu 3/2014.
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU