提取 Firebase / BigQuery DAU、WAU 和 MAU
Extracting Firebase / BigQuery DAUs, WAUs and MAUs
我不想把这个问题复杂化，所以我会尽量问清楚，以免混淆。
我要求的结果是双重的。我想要
确定移动应用程序的 DAU、WAU 和 MAU：a) Google Analytics，以及 b) Firebase Analytics。我想人们可以更多地关注 b)，因为它们正在转向架构和分析之间更紧密的集成，以用于未来的应用程序开发。
a) 在 Google 分析中计算 DAU、WAU 和 MAU：
目前 GA/Firebase 报告 1,7,(14),30 日活跃用户 (https://support.google.com/analytics/answer/6171863?hl=en)：
- 1 天活跃用户数：发起会话的唯一用户数
1 月 30 日（日期范围的最后一天）在您的网站或应用上发布。
- 7 天活跃用户数：发起会话的唯一用户数
从 1 月 24 日到 1 月 30 日（过去 7 天）
日期范围内的天数）。
- 14 天活跃用户：独特的数量
自 1 月 17 日起在您的网站或应用程序上发起会话的用户
到 1 月 30 日（日期范围的最后 14 天）。
- 30 天活跃用户数：从 1 月 1 日到 1 月 30 日（整个 30 天）在您的网站或应用程序上发起会话的唯一用户数
您的日期范围内的天数）。
我的问题是：
- GA 或 Firebase 报告第 1、7、30 天活跃用户，据我了解这与 DAUs/WAUs/MAUs 不同？还是这被视为完全相同？本文解释了另一种方法（这让我相信 WAU 和 7 天活跃用户不一定相同），它使用自定义维度来计算 WAU：http://www.notingon.com/dau-mau-measurements-in-google-analytics/
目前，我的方法是 select 例如 9 月 1 日至 30 日，并将“30 天活跃用户”视为该月的 MAU，将“7 日活跃用户”视为等于 WAU，以及“1 天活跃用户”等于 DAU。我想知道这是否是正确的方法，或者我是否应该应用自定义维度来进行自定义计算以达到 DAUs/WAUs/MAUs？
b) 在 Firebase 中计算 DAU、WAU 和 MAU：
我们在 Firebase 控制台中看到相同的 1 天、7 天和 30 天活跃用户，即在 GA 中：https://support.google.com/firebase/answer/6317517#active-users. It seems that if one wants to calculate anything else, you would have to setup Google BigQuery through the Blaze program ? (https://firebase.google.com/pricing/)。
我偶然发现了 2 个计算 1/7/30 日活动的示例，但我仍然认为这与 DAU、WAU 和 MAU 不同：
我的问题是：
- 我是否应该区分计算 (1) 1/7/30 日活跃与 (2) DAU、WAU 和 MAU？如果是，与上面列出的 2 个示例相比，查询看起来如何，我是否必须在此过程中应用唯一 ID/自定义维度？
- 在 GA 中，可以在 Web 和移动应用程序视图中设置用户 ID 并将它们绑定在一起，但在 Firebase Analytics 中如何实现这一点？是否也可以将此唯一 ID 设置为用作自定义维度来构建自定义查询？或者是否已经传递了唯一的设备 ID？
- 从 BigQuery 中提取此数据时会出现数据延迟吗？
提前致谢！ D
GA or Firebase reports on 1,7,30 Day Active Users which by my
understanding is not the same as DAUs/WAUs/MAUs?
Should I have a distinction between calculating (1) 1/7/30 Day Actives
vs (2) DAUs, WAUs, and MAUs ?
尽管概念相似，但这些指标在 GA 和 Firebase Analytics 中具有不同的语义。在 GA 中，活跃用户是指在给定日期启动与您的应用程序会话的用户，其计算取决于应用程序的显式检测（即开发人员必须手动记录点击）。在 Firebase Analytics 中，活跃用户是指在给定日期记录 user_engagement 事件的用户。当应用程序在设备前台停留一段时间时，会自动记录用户参与事件。因此，Firebase Analytics 中的活跃用户是在前台与应用程序互动的用户。 Google Analytics 中的活跃用户是开发人员为其发送命中的用户。
In GA one can set User IDs on both a web and mobile app view and tie
them together, but how would one approach this in Firebase Analytics ?
您可以调用 Firebase 的 setUserID 方法为该用户分配一个 ID，然后您可以通过该 ID 对您的活跃用户进行重复数据删除。或者，app_instance_id 从 Firebase 传递到 BigQuery，并且（可选）广告标识符也是如此。请参阅 Firebase Analytics BigQuery 架构 here.
Would it be possible to also set up this unique ID to be used as a
custom dimension to build a custom query ? or is a unique device ID
already being passed ?
是的。自定义用户 ID 在架构中记录为字段 user_dim.user_id.
Would there be a data delay when pulling this data from BigQuery ?
数据每天从 Firebase 导出到 BigQuery。某些数据从设备到达较晚（例如，如果设备最初在记录事件时处于离线状态），然后该数据会在随后几天发送。
我不想把这个问题复杂化，所以我会尽量问清楚，以免混淆。
我要求的结果是双重的。我想要 确定移动应用程序的 DAU、WAU 和 MAU：a) Google Analytics，以及 b) Firebase Analytics。我想人们可以更多地关注 b)，因为它们正在转向架构和分析之间更紧密的集成，以用于未来的应用程序开发。
a) 在 Google 分析中计算 DAU、WAU 和 MAU：
目前 GA/Firebase 报告 1,7,(14),30 日活跃用户 (https://support.google.com/analytics/answer/6171863?hl=en)： - 1 天活跃用户数：发起会话的唯一用户数 1 月 30 日（日期范围的最后一天）在您的网站或应用上发布。 - 7 天活跃用户数：发起会话的唯一用户数 从 1 月 24 日到 1 月 30 日（过去 7 天） 日期范围内的天数）。 - 14 天活跃用户：独特的数量 自 1 月 17 日起在您的网站或应用程序上发起会话的用户 到 1 月 30 日（日期范围的最后 14 天）。 - 30 天活跃用户数：从 1 月 1 日到 1 月 30 日（整个 30 天）在您的网站或应用程序上发起会话的唯一用户数 您的日期范围内的天数）。
我的问题是：
- GA 或 Firebase 报告第 1、7、30 天活跃用户，据我了解这与 DAUs/WAUs/MAUs 不同？还是这被视为完全相同？本文解释了另一种方法（这让我相信 WAU 和 7 天活跃用户不一定相同），它使用自定义维度来计算 WAU：http://www.notingon.com/dau-mau-measurements-in-google-analytics/ 目前，我的方法是 select 例如 9 月 1 日至 30 日，并将“30 天活跃用户”视为该月的 MAU，将“7 日活跃用户”视为等于 WAU，以及“1 天活跃用户”等于 DAU。我想知道这是否是正确的方法，或者我是否应该应用自定义维度来进行自定义计算以达到 DAUs/WAUs/MAUs？
b) 在 Firebase 中计算 DAU、WAU 和 MAU：
我们在 Firebase 控制台中看到相同的 1 天、7 天和 30 天活跃用户，即在 GA 中：https://support.google.com/firebase/answer/6317517#active-users. It seems that if one wants to calculate anything else, you would have to setup Google BigQuery through the Blaze program ? (https://firebase.google.com/pricing/)。
我偶然发现了 2 个计算 1/7/30 日活动的示例，但我仍然认为这与 DAU、WAU 和 MAU 不同：
我的问题是：
- 我是否应该区分计算 (1) 1/7/30 日活跃与 (2) DAU、WAU 和 MAU？如果是，与上面列出的 2 个示例相比，查询看起来如何，我是否必须在此过程中应用唯一 ID/自定义维度？
- 在 GA 中，可以在 Web 和移动应用程序视图中设置用户 ID 并将它们绑定在一起，但在 Firebase Analytics 中如何实现这一点？是否也可以将此唯一 ID 设置为用作自定义维度来构建自定义查询？或者是否已经传递了唯一的设备 ID？
- 从 BigQuery 中提取此数据时会出现数据延迟吗？
提前致谢！ D
GA or Firebase reports on 1,7,30 Day Active Users which by my understanding is not the same as DAUs/WAUs/MAUs? Should I have a distinction between calculating (1) 1/7/30 Day Actives vs (2) DAUs, WAUs, and MAUs ?
尽管概念相似，但这些指标在 GA 和 Firebase Analytics 中具有不同的语义。在 GA 中，活跃用户是指在给定日期启动与您的应用程序会话的用户，其计算取决于应用程序的显式检测（即开发人员必须手动记录点击）。在 Firebase Analytics 中，活跃用户是指在给定日期记录 user_engagement 事件的用户。当应用程序在设备前台停留一段时间时，会自动记录用户参与事件。因此，Firebase Analytics 中的活跃用户是在前台与应用程序互动的用户。 Google Analytics 中的活跃用户是开发人员为其发送命中的用户。
In GA one can set User IDs on both a web and mobile app view and tie them together, but how would one approach this in Firebase Analytics ?
您可以调用 Firebase 的 setUserID 方法为该用户分配一个 ID，然后您可以通过该 ID 对您的活跃用户进行重复数据删除。或者，app_instance_id 从 Firebase 传递到 BigQuery，并且（可选）广告标识符也是如此。请参阅 Firebase Analytics BigQuery 架构 here.
Would it be possible to also set up this unique ID to be used as a custom dimension to build a custom query ? or is a unique device ID already being passed ?
是的。自定义用户 ID 在架构中记录为字段 user_dim.user_id.
Would there be a data delay when pulling this data from BigQuery ?
数据每天从 Firebase 导出到 BigQuery。某些数据从设备到达较晚（例如，如果设备最初在记录事件时处于离线状态），然后该数据会在随后几天发送。