【BigQuery】GA4 event_paramsのUNNNESTによる展開と分析：ダメなクエリと正しいクエリ
GA4をBigQueryにExport設定して、BigQuery上でGA4データを分析する際に、よくつまずくのがGA4のevent_paramsの解析の仕方。event_paramsの中に、さらにkey-value形式の配列でデータが入れ子になっているので、集計の際にはSQLのUNNEST演算子を使って、データ内の要素を展開して単一行に変換してから集計を行う。
データ分析
【GA4 × BigQuery】GA4のBigqueryでのイベント集計：user_pseudo_idとga_session_idの違い
今回は、ユーザーの新規会員登録（イベント名：signup_complete）の流入経路を分析する例を記載する。GA4のデータをBigQueryでクエリする場合、event_name に基づいて特定のイベントをフィルタリングし、event_params 内の個々のパラメータを抽出して分析することができる。
【SQL】集計でよく使うSQL構文：count/ group by/having/join/unnest/union
BigQuery と Redash を使用してサービスの会員獲得、MAU（Monthly Active Users）、リテンション率などを分析する際によく使用する SQL 構文をいくつかまとめておく。UNNESTは、配列や構造化データ内の要素を展開し、単一の行に変換する関数。
【BigQuery】中間テーブルを作成して、コスト削減し、クエリ処理速度を速める
GA4からエクスポートされたデータには、過去のデータも含まれており、これらのデータは時間が経過しても変化しない。この不変の特性を利用して、過去のデータを中間テーブルに保存し、日々のバッチ処理ではこの中間テーブルから必要なデータを取得することが、コスト削減と処理速度の向上につながる。