user_idのような高基数（high cardinality）のディメンション - GA4 Quick.com
user_idのような高基数（high cardinality）のディメンションは、データの分析が難しくなることがあります。高基数ディメンションは、大量の固有の値が存在し、それらの値がデータセット全体でほぼ均等に分布している場合が多く、データの集約や可視化が困難になることがあります。 そのため、user_idをカスタムディメンションとして使用するのではなく、より一般的な属性やセグメントに基づくディメンションを利用することをお勧めします。例えば、代わりに以下のようなディメンションを設定することが考えられます。 user_age_group（ユーザー年代） user_gender（ユーザー性別） user_location（ユーザー地域） これらのディメンションは、高基数ではなく、データの集約や可視化が容易であるため、ウェブ解析に適しています。これらのディメンションを利用してユーザー属性ごとの
GA4 BigQueryへのデータエクスポート | オンラインセミナー アーカイブ動画＋テキスト起こし（2022年6月16日開催） - GA4 Quick.com
公式ヘルプ： https://cloud.google.com/bigquery/docs/sandbox 解説：サンドボックスについて BigQuery サンドボックスについて 制限事項 BigQuery サンドボックスには次の制限があります。 すべての BigQuery の割り当てと上限（https://cloud.google.com/bigquery/quotas）が適用されます。BigQuery の無料枠（https://cloud.google.com/bigquery/pricing#free-tier）と同じ無料使用量の上限（毎月 10 GB のアクティブ ストレージと 1 TB のクエリデータ処理）が設定されます。BigQuery BI Engine の最大容量は 1 GB です。詳細については、BigQuery BI Engine とは（https://cloud.go
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
トップページ - GA4 Quick.com
