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


大変に久しぶりなGoogle Analyticsの解析に便利なパッケージの紹介です。Google Analyticsの解析には「RGA」パッケージもあります。どちらが好みかは試して判断してください。

「googleAnalyticsR」パッケージを利用してコホート分析も可能になっていることに驚きました。日々Rやパッケージは進化していることを実感します。最近、Omics解析に関わることができ血湧き肉躍る、そんな状況でRの知見がどこまで役に立てるか楽しみです。

そして、劇場版 境界の彼方 -I'LL BE HERE- を流し見しながら「ああ、やはり『アニメもからだにいいものです』、ざまあみろ」と想うのです。そして梅雨も明けて、夏陰を探しつつ、ひぐらしが鳴くのが待ち遠しいのです。少し不思議って大切だと思います。

パッケージバージョンは0.2.1。実行コマンドはwindows 7およびOS X 10.11.5のR version 3.3.0で確認しています。

パッケージのインストール

下記コマンドを実行してください。

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

実行コマンドの紹介

詳細はコマンド、パッケージのヘルプを確認してください。

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

#Googleアカウントと連携:ga_authコマンド
#コンソールにメッセージが表示された場合は指示に従ってください
#Googleアカウントを選び直す:new_userオプション;初期値FALSE
ga_auth()

#最新のdimensionsとmetricsを取得:google_analytics_metaコマンド
DimMet <- google_analytics_meta() #作業フォルダにcsvで出力 write.csv(DimMet, "dimensions_metrics.csv") #Googleアカウントで管理しているサイトを取得:google_analytics_account_listコマンド AcountList <- google_analytics_account_list() #以下アカウントにより内容は異なるものがあります #取得データの構造 dim(AcountList) [1] 5 11 #列名の確認 colnames(AcountList) [1] "accountId" "accountName" "webPropertyId" [4] "webPropertyName" "internalWebPropertyId" "level" [7] "websiteUrl" "viewId" "viewName" [10] "type" "starred" #GoogleAnalyticsのデータを取得:google_analytics_4コマンド #解析サイトの指定:viewIdオプション #取得日時の指定:date_rangeオプション #dimensionsの指定:dimensionsオプション #metricsの指定:metricsオプション #取得データのフィルタリング:filtersExpressionオプション #dimensionsデータのフィルタリング:dim_filtersオプション #met_filtersデータのフィルタリング:met_filtersオプション #取得データ数の設定:maxオプション;初期値1000 #解析対象サイトの指定はgoogle_analytics_account_listコマンドで取得した"viewId"です GA_ID <- AcountList[2, 8] GetGAData <- google_analytics_4(viewId = GA_ID, date_range = c("2016-06-01", "2016-06-30"), dimensions = c("source", "medium"), metrics = c("sessions", "bounces"), filtersExpression = "ga:source!=(direct)", dim_filters = NULL, met_filters = NULL) #データ確認 head(GetGAData[sort.list(GetGAData[, 3], decreasing = TRUE),]) source medium sessions bounces 29 google organic 318164 741824 78 yahoo organic 64288 4634 31 googleads.g.doubleclick.net referral 28728 13593 68 t.co referral 19080 15836 48 monetizationking.net referral 10656 8307 11 b.hatena.ne.jp referral 6248 1536 #取得日時を複数指定した場合 GetGAData2 <- google_analytics_4(viewId = GA_ID, date_range = c("2016-06-01", "2016-06-30", "2016-05-01", "2016-05-31"), dimensions = c("source", "medium"), metrics = c("sessions", "bounces"), filtersExpression = "ga:source!=(direct)", dim_filters = NULL, met_filters = NULL) #データ確認 head(GetGAData2[sort.list(GetGAData2[, 3], decreasing = TRUE),]) source medium sessions.d1 bounces.d1 sessions.d2 bounces.d2 35 google organic 752024 71968 762624 312622 107 yahoo organic 76832 11916 40704 49685 92 t.co referral 25560 7252 47619 53361 37 googleads.g.doubleclick.net referral 17388 19503 6745 24198 63 monetizationking.net referral 10656 3976 2210 1350 16 bing organic 8200 4536 15264 18705 #metricsは計算式も可能 GetGAData3 <- google_analytics_4(viewId = GA_ID, date_range = c("2016-06-01", "2016-06-30"), dimensions = c("source", "medium"), metrics = c(PVPerSwssion = "ga:pageviews/ga:sessions", "bounces")) #データ確認 head(GetGAData3[sort.list(GetGAData3[, 3], decreasing = TRUE),]) source medium PVPerSwssion bounces 22 dlvr.it twitter 1680 0 21 diigo.com referral 1530 0 65 sites.google.com referral 1196 696 19 delta0726.web.fc2.com referral 1144 88 72 twitter.com referral 707 31 80 zawazawalong.hatenablog.com referral 504 0 #コホート分析:make_cohort_groupコマンド #期間はlistで指定 CohortQuery <- make_cohort_group(list("cohort1" = c("2016-05-15", "2016-05-15"), "cohort2" = c("2016-06-19","2016-06-19"))) #google_analytics_4コマンドには #cohortオプション,dimensionsに"cohort",metricsに"cohortTotalUsers"を指定 #その他のdimensions,metricsはgoogle_analytics_metaコマンドで確認 GetGAData4 <- google_analytics_4(viewId = GA_ID, cohort = CohortQuery, dimensions = c("cohort", "ga:cohortNthDay"), metrics = c("ga:cohortActiveUsers", "ga:cohortTotalUsers")) #データ確認 #指定した日を基準に以降のユーザー維持数を取得 #一部データを省略しています GetGAData4 cohort cohortNthDay cohortActiveUsers cohortTotalUsers 1 cohort1 0000 91 91 2 cohort1 0001 5 91 3 cohort1 0002 1 91 4 cohort1 0003 1 91 5 cohort1 0004 1 91 66 cohort1 0065 0 0 67 cohort2 0000 218 218 68 cohort2 0001 10 218 69 cohort2 0002 7 218 70 cohort2 0003 2 218 71 cohort2 0004 2 218 72 cohort2 0005 3 218 73 cohort2 0006 1 218 74 cohort2 0007 3 218 75 cohort2 0008 0 0 76 cohort2 0009 2 218 [/code]


色々な物語が生まれることを祈って、少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように!!

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