
구글시트 API (Google Sheets API)를 사용한 데이터 조회 들어가며 구글 시트 API를 활용하여 데이터베이스환경을 구성하여 간단한 샘플앱 저장 및 조회기능으로 활용하는 것이 가능합니다. 많은 데이터처리가 필요하지 않고 간단히 메타데이터 테이블을 구성한다음 조회기능을 구현할 경우 적합한 방식이라고 이해하면 될 것 같습니다. 그럼 간단히 API를 활성화하고 Python 라이브러리를 활용하여 데이터 처리하는 과정을 다뤄보도록 하겠습니다. 라이브러리 추가 - 구글시트 API(Google Sheet API) 'API 및 서비스 > 라이브러리' 선택 및 활성화 API 라이브러리에서 'Google Sheet'를 입력합니다. 리스트에 조회된 google sheets api를 선택합니다. 구글 시트 API..

구글 클라우드 빌링 조회하기 구현 1. 들어가며 IT부서를 제외한 타부서에서 직접 클라우드 사용비용을 확인할 필요가 없으나 직접 업무부서에서 실제 사용금액을 확인해야 하는 경우에 용이하게 사용할 수 있어 빌링 조회하기 기능을 구현해 보았습니다. 2. 조회기능 구현 1) 빌링 전용 빅쿼리 테이블 생성 먼저 Billing > Billing export 메뉴를 선택합니다. BIGQUERY EXPORT 탭을 선택한 다음 EDIT SETTINGS를 클릭합니다. CREATE NEW DATASET을 선택하여 빌링데이터가 적재할 새 데이터셋을 만듭니다. 빌링데이터는 명시된 테이블이 있지 않고, 필요시 데이터셋을 생성하여야 합니다. 저는 billing_data라는 데이터셋을 생성하였습니다. 빅쿼리에 들어가서 빌링조회를 ..

빅쿼리 클라이언트 연동 구현 빅쿼리 라이브러리를 초기화할 경우 앞서 생성 및 다운로드한 서비스 계정(Service Account)가 필요합니다. 저는 로컬 개발환경에서 필요시에만 서비스 계정을 사용하기 위해 '명시적'으로 json 파일을 임포트하도록 구현하는 방식을 사용합니다. 1. 프로젝트에 서비스 계정 파일 복사하기 service_account_for_bq_tutorial.json 파일을 테스트 중인 biquery_tutorial 프로젝트에 추가합니다. json파일은 다운로드 후 개발 시 인지할 수 있는 이름으로 변경하였습니다. 2. BigQuery 클라이언트 선언하기 service_account_file 경로 및 파일명을 선언하고 bigquery.Client.from_srvice_account_js..

빅쿼리 파이썬 라이브러리 활용 GCP 빅쿼리(이하 빅쿼리)를 사용하는데는 다양한 방법이 있습니다. 빅쿼리 콘솔은 빅쿼리 데이터베이스를 관리하는 도구로, 데이터베이스 생성, 테이블 생성 수정, 쿼리 실행 등을 할 수 있습니다. 또한, BigQuery API를 통해 프로그래밍 언어를 통해 빅쿼리 데이터베이스를 다룰 수 있습니다. 그외에 빅쿼리를 자동으로 제어하는 App Script를 이용하여 Google 시트와 데이터베이스를 연동하여 데이터를 조회하는 등의 방법으로 빅쿼리 데이터를 다룰 수 있습니다. 빅쿼리의 가격은 데이터 용량에 따라 정해지며 초당 쿼리 요금, 스토리지 비용 등으로 이루어져 있습니다. 빅쿼리는 초당 처리량이 1TB를 초과하지 않는 한 무료로 사용할 수 있습니다. 그러나 초과하는 경우 기본 ..

Google Analytics Data API(GA4) 연동하기 - 3. gcloud CLI Overview GA4 리포팅은 기존 Google Analytics와 같이 SDK, API, CLI 등의 인터페이스를 모두 제공하고 있다. gcloud cli가 익숙하다면 "CLI를 활용한 GA4 리포트 생성 및 조회" 기능을 통해 데이터를 바로 조회할 수 있다. 해당 CLI 기능 테스트를 진행할 경우 설정 및 인증 단계를 함께 이해하는 것이 필요하므로, command line 활용이 익숙하지 않은 경우 Google에서 제공하는 Try this API 기능을 활용하여 데이터 조회시 필요한 GA4 Property 확인 및 Dimension을 조회조건에 추가하는 방법을 익힐 것을 권장한다. Quckstart Usin..

Google Analytics Data API(GA4) 연동하기 - 1. Overview 분석툴을 쓰다보면 '수집된 데이터를 내부 데이터와 블렌딩하여 분석을 하거나 새로운 마케팅 활동에 응용해보고 싶다'는 니즈가 있는 경우가 종종 있습니다. 대부분의 서비스가 SaaS(Software as a service) 방식이어서 유저(또는 고객사)별로 커스터마이징된 기능을 제공하지 않기 때문에 필요할 경우 별도로 데이터를 다운받아 엑셀에서 재가공해야 하는 추가작업이 필요합니다. 그러나 다행히 Global 솔루션(Google Analytics, Amplitude 등)은 서비스유저가 사용할 수 있도록 Developer API를 함께 제공하고 있고 별도의 개발없이 SaaS간 Integration 기능을 제공하기도 합니다..
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