linux

Google Analytics da riga di comando: generare un report

Per chi lavora prevalentemente da terminale – penso ad esempio agli amministratori di sistema, a chi preferisce un ambiente senza fronzoli e distrazioni, a chi vuole risparmiare memoria o semplicemente trova più appagante la “vecchia scuola” – può nascere se non l’esigenza almeno il desiderio di consultare i dati di Google Analytics senza ricorrere al browser.

Personalmente, trovo utile avere nella mia scatola degli attrezzi informatici uno script che mi consenta di avere i dati salienti di Analytics, quelli per me utili da monitorare quotidianamente, in breve tempo.

La procedura per realizzare l’obiettivo tramite python e l’API Google Analytics non è delle più immediate… però vale bene la mezz’oretta di tempo necessaria per la messa in opera.

Occorre procedere per passaggi. In primo luogo ho installato i moduli python necessari via pip:

Installo i moduli python

pip install --upgrade google-api-python-client
pip install --upgrade oauth2client

Ho seguito i passaggi indicati da Google per la creazione di un’utenza di servizio nelle API.

Creo il progetto

Per creare il progetto si parte da qua:

https://console.developers.google.com/flows/enableapi?apiid=analyticsreporting.googleapis.com&credential=client_key

Nella piattaforma di sviluppo Google ho creato un progetto (io l’ho chiamato “analytics”, che fantasia…).

Creo il service account

A questo punto, ho creato il service account scegliendo quel progetto:

https://console.cloud.google.com/iam-admin/serviceaccounts

Ho creato la chiave. Ho generato e scaricato il file json nella cartella dove ho salvato il mio script, rinominandolo google_secrets.json

Ho associato al mio account Analytics la casella email generata da Google come utente con poteri di analisi e visualizzazione. (Dalle impostazioni, account, utenti).

La parte più noiosa è terminata, e per fortuna non dovrò più ripeterla. Ora viene la parte migliore.

Finalmente…lo script di esempio

Ho scaricato il file d’esempio HelloAnalytics.py inserendo il percorso del file JSON e l’id della vista da interrogare.

Le variabili da valorizzare sono:

KEY_FILE_LOCATION = ''

dove ho indicato il mio file google_secrets.json. E

VIEW_ID = ''

dove andrò a scrivere l’id della vista Analytics.
Per trovare l’id della vista ho usato Account Explorer:

https://ga-dev-tools.appspot.com/account-explorer/ 

oppure basta guardare in Analytics.

Poi ho lanciato

python HelloAnalytics.py

Tutto ok, lo script restituisce il risultato atteso, cioè i dati degli ultimi 7 giorni delle sessioni per paese.

Ora non resta che modificare lo script a proprio piacimento, giocando con date, dimensioni e metriche al fine di ottenere in output ciò che più serve. E qui, l’unico limite diventa la fantasia.

paolo

Recent Posts

Come usare gli Alberi Decisionali per classificare i dati

Gli Alberi Decisionali sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico che utilizza una struttura…

2 mesi ago

L’algoritmo di Discesa del Gradiente spiegato semplice

Immaginiamo di voler trovare il percorso più veloce per raggiungere una destinazione in auto. Si…

7 mesi ago

La Discesa del Gradiente: un nuovo studio mette in discussione un assunto base sull’ottimizzazione

Nel 1847, il matematico francese Augustin-Louis Cauchy stava lavorando su calcoli astronomici, quando ideò un…

7 mesi ago

Il Metodo Montecarlo spiegato in modo semplice e applicato a casi reali

La simulazione Monte Carlo è un metodo utilizzato per quantificare il rischio associato a un…

12 mesi ago

La distribuzione ipergeometrica

Abbiamo visto che la distribuzione binomiale si basa sull’ipotesi di una popolazione infinita N, condizione che si…

12 mesi ago

La distribuzione binomiale negativa (o distribuzione di Pascal)

La distribuzione binomiale negativa descrive il numero di prove necessarie per ottenere un certo numero…

12 mesi ago