앞서 살펴본 내용에 이어서, 간단한 데이터 테이블 사용법도 확인해 보겠습니다.
우선 해당 테이블을 클릭하고 나면 우측에 Chart 탭이 노출됩니다. Chart 탭 상단에는 데이터 소스 영역이 존재하는데, 해당 테이블 차트 데이터를 불러오는 원천 소스가 표시되어 있습니다. 당연히 원천 데이터 종류를 수정할 수도 있고, Blend Data를 이용해 몇 가지 원천 데이터를 복합적으로 조합해 출력할 수도 있습니다(이는 공식 가이드에서는 table JOIN과 유사항 형태로 설명합니다)
현재 기본 테이블의 데이터 내용을 살펴보면, [Event Name]과 각각의 이벤트에 대한 [Views]가 표시되고 있습니다. 자, 다시 GA에서의 데이터 출력 형태를 되짚어 보겠습니다. 해당 ‘리포트'에서 dimension은 Event Name이고, 이에 대한 Metric이 Views인 상태입니다. Chart 탭을 살펴보면, 아니나 다를까 Dimension, Value 항목에 각각의 요소가 출력되고 있습니다.
하지만, 다소 이상한 점이 있습니다. 출력되는 이벤트 중 page_view를 제외하면 대부분의 이벤트에 대한 metric이 0인 상태입니다. 왜일까요? 답은 간단합니다. dimension과 이에 대한 적합한 metric이 형성되지 않았기 때문입니다. 지금 metric이 views라고 했는데, 모든 이벤트에 views가 측정되지 않기 때문입니다.
그럼 현재 상태에서 가장 적절한 metric은 무엇일까요? 지금 우리는 각각의 이벤트 항목들에 대한 이벤트 발생 수를 보고자 하는 것이 목적이므로, event count가 가장 적절한 metric이라고 보면 됩니다. 그림과 같이, Metric 항목에서 Event count를 설정하고 나면, 보이는 것과 같이 테이블의 값들이 적절한 수준으로 출력되는 것을 확인할 수 있습니다.
다음은 간단한 옵션을 보겠습니다. [Rows per page]에서 한 페이지마다 보여줄 row의 수량을 설정할 수 있습니다. 100으로 설정하면 스크롤을 통해서 페이지를 확인할 수 있게 됩니다. 또한, [Show summary row]를 체크하면 자동으로 하단에 합계 row가 생성됩니다.
Sort 기능은 예상하다시피 Ascending과 Descending으로 정렬 기준 선택이 가능합니다. 특히 어떤 Metric을 기준으로 정렬할 것인지를 지정할 수 있습니다. 현재는 Event count를 중심으로 진행하고 있는데, 이외의 다른 측정 가능한 항목을 선택하여 정렬이 가능합니다(물론 필드에 보여지지 않고 있는 항목으로 정렬을 하게 되면 혼선이 일어날 수 있습니다)
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