R语言学习笔记:获取GA数据并绘制热力图

2016年3月17日 0 条评论

 

heatmap

R是在数据分析领域比较基础实用的一门语言,GA的数据可以直接在这个工具中生成各种图表,本文就简单记录下如何通过R来关联GA数据,并且绘制基于时段和访问的热力图(如上图效果,数据来源于我的测试网站)。

1、下载并安装R:http://mirrors.xmu.edu.cn/CRAN/

2、注册Google开发者账号,并开启Analytics权限,API选择其他应用类型,生成client ID和client secret:https://console.developers.google.com/project

3、在GA中的view视图中找到视图ID

4、安装并使用必要的R package:

install.packages("RGoogleAnalytics")
library(RGoogleAnalytics)
install.packages("gplots")
library(gplots)
install.packages("httpuv")
library(httpuv)

5、授权GA并验证Token:

GAclient.id <- '123456789.apps.googleusercontent.com'
client.secret <- 'abcdefghijklmno'
view.id <- "ga:1234567890"
if (!file.exists("./token")) {
token <- Auth(client.id,client.secret)
token <- save(token,file="./token")
} else {
load("./token")
}
ValidateToken(token)

6、设置GA查询条件

start.date <- "2016-01-01"
end.date <- "2016-03-01"
query.list <- Init(start.date = "2016-01-01",
end.date = "2016-03-01",
dimensions = "ga:minute",
metrics = "ga:sessions",
max.results = 10000,
table.id = "ga:1234567890")
ga.query <- QueryBuilder(query.list)
ga.data <- GetReportData(ga.query, token)

7、绘制热力图

heatmapData <- t(matrix(as.numeric(ga.data$sessions), nrow = 7))
colnames(heatmapData) <- c("Sun", "Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat")
rownames(heatmapData) <- 0:23
heatmap.2(heatmapData, dendrogram="none", Rowv = NA, Colv=NA, col=cm.colors(20), margins=c(5,10), scale="none", trace="none", denscol="red", key.title="", key.xlab = "Sessions")

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