Google AnalyticsデータをBigQueryのSQLで解析するEコマース分析プロジェクト

概要

本リポジトリ「SQL-e-Commerce-Google-Analytics-Bigquery」は、Googleが提供するGoogle Analytics 360のパブリックサンプルデータセットをBigQuery上でSQLを用いて解析し、Eコマースのユーザー行動やトランザクション情報を掘り下げるプロジェクトです。マーケティング担当者やプロダクトマネージャー、成長チームが活用しやすいように、技術的な説明だけでなく非技術的なユーザーにも分かりやすく構成されています。具体的には、ユーザーセッションの解析やトラフィックソースの評価、商品別パフォーマンスの把握などを行うことで、データに基づいた施策立案を可能にします。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 2
ファイル数: 1
メインの言語: 未指定

主な特徴

Google Analytics 360のパブリックサンプルデータセットを利用し、実データに近い形でのEコマース解析を実現
BigQueryのSQLでユーザーセッションやトランザクション、ページビューなどの多様なデータ要素を分析
技術的なSQLクエリ例を通じて、非技術系ユーザーにも分かりやすい説明を提供
マーケティングやプロダクト、グロースチーム向けに実践的なインサイト抽出を支援

技術的なポイント

本プロジェクトは、Googleの大規模データ解析基盤であるBigQueryを活用し、Google Analytics 360が提供する生のウェブ解析データをSQLで加工・分析することに重点を置いています。BigQueryは分散処理に優れたサーバーレス型データウェアハウスであり、ペタバイト規模のデータも高速にクエリ可能です。この特性を活かし、Eコマースサイトのユーザーセッション情報、トランザクションデータ、ページ閲覧履歴、トラフィックソースなど複合的なデータを一元管理・解析できます。

具体的には、Googleが公開しているbigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions_2017*データセットを使用しています。このデータセットには、2017年のユーザーセッション単位の詳細なアクセスログが含まれており、ユーザーの行動パターンや購入動線を追跡可能です。SQLを用いて、例えば各チャネル（オーガニック検索、リファラル、ダイレクトなど）からの訪問数やコンバージョン率、商品別の売上統計を抽出し、マーケティング施策の効果検証や商品戦略の立案に役立つ指標を得られます。

また、本リポジトリはSQLクエリに加えて、それを理解しやすく解説する点に特徴があります。技術的な背景がないユーザーでも、なぜそのSQLが必要なのか、どのようにインサイトに結びつくのかを丁寧に説明することで、データ分析の敷居を下げています。加えて、Eコマース特有の分析ニーズ、例えばカゴ落ち率の把握やリピーター行動の解析、購入までのユーザーフローの可視化といった観点も視野に入れた設計となっています。

BigQueryのパフォーマンスを活かした大規模データ処理の実例としても価値があり、実務でのデータ分析基盤構築やSQLスキル習得にも役立つ内容です。結果的に、マーケティングROIの最大化やプロダクト改善のためのデータドリブンな意思決定を支援する点が、このプロジェクトの最大の技術的特徴といえるでしょう。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.md: プロジェクトの概要説明および分析手法の解説

まとめ

Google Analyticsの生データをBigQueryで実用的に分析するための入門プロジェクト。

リポジトリ情報：

名前: SQL-e-Commerce-Google-Analytics-Bigquery
説明: This project demonstrating how SQL in BigQuery can turn raw Google Analytics data into actionable insights for marketing, product, and growth teams
スター数: 1
言語: null
URL: https://github.com/patricknn0702/SQL-e-Commerce-Google-Analytics-Bigquery
オーナー: patricknn0702
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/200866919?v=4