タグ管理マニュアルGoogleデータ周辺の技術GCP/Firebase筆者について計測実装ポストサードパーティcookie時代のソリューションとプライバシーGoogleは2024年中のChromeのサードパーティcookie廃止に向けて動いている。AppleはすでにITPによってサードパーティcookieはデフォルトで使えなくなっているということで、2024年をもってほぼすべてのウェブブラウザでサードパーティcookieが無効化されることになる。そんな中さまざまな自称「ポストcookie」「cookieレス」ソリューションが出てきているのだが、それらはどれも完全にサードパーティcookieを代替するわけではなく、これまでサードパーティcookieが担ってきた役割を部分的に違う方法で実現しようとしているものにすぎない。→アクセス解析GA4探索レポートのディメンションと指標名の英日対訳表GA4の探索レポートにおけるディメンションと指標名の英語(オリジナル)と日本語の画面で表示される訳語の比較表。中には怪しい訳があるので、オリジナルの単語の意味に照らし合わせて扱ったほうがいいものもある。機械学習用のLinuxインスタンスの環境構築(GCEやEC2などクラウド)最近では機械学習の計算のためにLinuxマシンを構築しては消し、を繰り返すことが多い。サーバの構築と消去が柔軟に可能なことからもEC2やGCEなどクラウドのインスタンスをよく使うということも影響している。この記事では一般的なサーバ構築の記事では紹介されていない、クラウドのインスタンスで意外と盲点になる点を中心に、機械学習の計算用サーバとして安定した運用をするために最低限必要な設定をまとめた。Engingなどのクラウドインスタンスのデフォルトの設定では不都合があるため、設定を追加する必要がある。GA4ではユニバーサルアナリティクスと異なり、無料版でもBigQueryエクスポートを使えるようになったのが大きな変化である。このBigQueryエクスポートについて、Googleのヘルプページでは以下の記述がある。1日1回、すべてのデータのエクスポートが行われます。エクスポート」をご覧ください)。→GCP/Firebase/アクセス解析GA4/Firebaseのログをフラット化する汎用クエリGA4(Firebase)のログを扱う際、ネストされているイベントパラメータやユーザープロパティをフラット化しないと使いにくい。ところが格納されているパラメータやプロパティは決まっているわけではないため、通常はそれをハードコーディングで指定することが多い。使用しているパラメータやプロパティに応じてその都度クエリを手動作成することになる。それでは面倒なので、どんなイベントパラメータやユーザープロパティを使っていても、それがどんな型であっても、オールマイティにフラット化するクエリを作る。存在するパラメータやプロパティに基づいて動的にクエリを作って実行する。プロジェクトとリソースを中心に考える。フォルダや組織はプロジェクトを便宜的に束ねるもの。→データの加工や分析で使うRの使い方/データ分析Rにおける代表的な一般化線形モデル(GLM)の実装ライブラリまとめ一般化線形モデル(GLM)は統計解析のフレームワークとしてとにかく便利。Rでもビルトインの関数から拡張までさまざまなライブラリから提供されている機能だが、さまざまなライブラリがありすぎてどれを使えばいいのかわかりにくいのと、さらに一般化線形モデル(GLM)自体にもいろいろな亜種があるため、どの手法をどのライブラリの関数で実装すればいいかわからなくなる。そこでRに実装されている代表的なGLM系の関数と特徴についてまとめてみた。→GCP/Firebase/アクセス解析Googleアナリティクス4のBigQueryエクスポート仕様GA4のBigQueryエクスポートの仕様とデータの扱い方を説明する。GA4のログはネストされたレコードなど特殊な形式になっており、そのままでは扱いにくいのでいくつかテクニックがある。GA4の管理画面で設定するが、手順はこちらの記事を参照。高度な計測に使えるGTMの黒魔術とタグアシスタントの裏技マニュアルには書いていないGTMとGoogleアナリティクスの高度な使い方。設定しておくと便利な変数やトリガーの使い方に加え、データレイヤーを徹底的に使いこなす。計測だけでなく検証の手間を大幅に省くタグアシスタントの裏技を紹介する。最後にGTMを使ったGoogleアナリティクスの高度なcustomTaskや推奨カスタムディメンションも触れる。そのIDをさまざまなツールに送ればそれをキーにデータ連携できる。Firebaseのパブリックデータが以下にあるのでこれを使う。