Rで解析：Google Analyticsの解析「googleAnalyticsR」パッケージ

#パッケージのインストール
install.packages("googleAnalyticsR")

#パッケージのインストール
install.packages("googleAnalyticsR")

#パッケージの読み込み
library("googleAnalyticsR")

###他必要パッケージの読み込み#####
#tidyverseパッケージがなければインストール
if(!require("tidyverse", quietly = TRUE)){
  install.packages("tidyverse");require("tidyverse")
}
#openxlsxパッケージがなければインストール
if(!require("openxlsx", quietly = TRUE)){
  install.packages("openxlsx");require("openxlsx")
}
########

###Googleアカウントと連携:ga_authコマンド#####
#Googleアカウントを選び直す:new_userオプション;初期値FALSE
#実行するとウェブブラウザに情報が表示されます
ga_auth()
########

###最新のdimensionsとmetricsを取得:ga_metaコマンド#####
DimMet <- ga_meta(version = "data")

#作業フォルダにxlsxで出力
write.xlsx(x = list("Iris" = DimMet),
           file = "dimensions_metrics.xlsx",
           overwrite = TRUE)
#######

###Googleアカウントで管理しているサイトを取得:ga_account_listコマンド#####
AcountList <- ga_account_list(type = "ga4")

#データを確認
AcountList
# A tibble: 1 × 4
#    account_name accountId property_name    propertyId
#    <chr>        <chr>     <chr>            <chr>     
#  1 KARADA       9999999  からだにいいもの  999999
# &#x2139; Use `colnames()` to see all variable names
########

###GoogleAnalyticsのデータを取得:ga_dataコマンド########
#解析サイトの指定:propertyIdオプション;"propertyId"を指定
#metricsの指定:metricsオプション
#取得日時範囲を指定:date_rangeオプション
#dimensionsの指定:dimensionsオプション
#dimensions内容でフィルタリング:dim_filtersオプション
#metrics内容でフィルタリング:met_filtersオプション
#データの並び替え:orderBysオプション;ga_data_orderコマンドを使用すると楽です
#取得データ数の設定:limitオプション;取得日時範囲で指定数のデータを取得します

#propertyIdを取得
GA_ID <- AcountList$propertyId

#データを取得
GetGAData <- ga_data(propertyId = GA_ID,
                     metrics = c("activeUsers","sessions"),
                     date_range = c("2022-01-01", "2022-12-31"),
                     dimensions = "date",
                     dim_filters = NULL, met_filters = NULL,
                     #ga_data_orderコマンド;metrics,dimensionsの内容で指定します
                     #先頭に「+」で昇順,「-」で昇順
                     orderBys = ga_data_order(x = +date),
                     limit = 360)

#データ確認
GetGAData
# A tibble: 15 × 3
#    date       activeUsers sessions
#   <date>           <dbl>    <dbl>
#1 2022-01-01        99999    99999
#2 2022-01-02        99999    99999
#以下略

#「ggplot2」パッケージでプロット
ggplot(GetGAData, aes(x = date, y = activeUsers)) +
  geom_line(col = "#1b7a4f") +
  ggtitle("2022年_activeUsers")
########

###ページタイトルをsessions順で並び替えて取得#####
SessionsData <- ga_data(propertyId = GA_ID,
                        metrics = c("activeUsers","sessions"),
                        date_range = c("2022-01-01", "2022-12-31"),
                        dimensions = "pageTitle",
                        dim_filters = NULL, met_filters = NULL,
                        #ga_data_orderコマンド;metrics,dimensionsの内容で指定します
                        #先頭に「+」で昇順,「-」で昇順
                        orderBys = ga_data_order(x = -sessions),
                        limit = 360)

#1-10位を確認
SessionsData$pageTitle[1:10]
#[1] "Rで解析：文字列操作と検索「grep」と置換「gsub」コマンドの紹介"             
#[2] "Rで解析：手軽で綺麗なグラフが欲しいなら、ggplot2のまとめです。"            
#[3] "Rで解析：小数点の切り捨て・上げに関するコマンド"                           
#[4] "Rでコマンド：ggplot2での色指定方法のまとめ"                                
#[5] "Rで解析：MACとWindowsでRstudioのグラフの日本語文字化けを防ぐ簡単な方法"    
#[6] "Rで解析：ダミー変数の作成に大変便利です「makedummies」パッケージ"          
#[7] "Rで解析：geom_pointへのテキストやラベルの付与に便利な「ggrepel」パッケージ"
#[8] "Rで解析：データを結合してまとめるコマンド"                                 
#[9] "からだにいいもの"                                                          
#[10] "Rで復習：エクセルファイルの操作に便利な「openxlsx」パッケージ"    
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