我们已经解释了两种报告系统，并大致说明了每种报告系统的使用场景。但您会看到，我们已经明确了“大多数情况下”、“很多时候”和“几乎总是”的含义。这是因为在 GA4 中，您使用的报告并非 GA4 后台使用的报告系统 100% 绑定。
什么？标准报告不是用汇总表，而下钻查询不是用粒度表吗？没错，应该是这样，但实际操作起来没那么简单。
当您查询报告时，GA4 会检查两个系统中哪个系统能够提供最佳数据。萨尔瓦多 电话号码数据（当然，它对最佳数据的认定可能略有偏差，因为它更注重资源使用情况而非数据质量。）在许多情况下，当您使用标准库报告时，它会认定聚合系统才是提供数据的最佳系统，但情况并非总是如此。
例如，如果他发现您需要高基数维度，他可以更改并使用粒度而不向您提供“（其他）”数据，但缺点是，这可能会导致报告尽管是标准报告，但仍有抽样。
同样，如果当您从浏览器请求数据时，数据很简单（它不使用段、特殊数据交叉或类似的东西），您可以使用聚合系统更快地为您提供数据（是的，您可能会因为此功能而在这些报告中看到“（其他）”。
那么我如何检测我的报告是在哪个系统中创建的？
首先，除非上述 GA4 限制对我们造成影响，否则这无关紧要。诚然，聚合系统和粒度系统之间的最终会话和用户数据可能略有不同，但实际上差别并不大，有时甚至一致。因此，我们不要指望数据 100% 准确。我们只需关注数据在不同系统之间发生根本性变化的情况即可。当这些限制发挥作用时，这种情况几乎总是会发生。
尽管如此，您仍然好奇是哪个报告引擎为您提供了答案。GA4 不会告诉您答案，但您可以自行猜测：
- 要检测粒度报告是否进行抽样，只需查看报告本身：如果出现抽样图标，则表示我们处于粒度报告引擎中。汇总数据没有进行抽样。
- 为了检测基数问题，我们将查找值为“（其他）”的数据，除了从报告中删除数据之外，它还会告诉我们我们处于 GA4 聚合系统中。
- 每个系统的查询限制也会强制 GA4 使用一演示老虎机游戏成功的秘诀 个或另一个引擎，因此您通常会在请求数据之前就知道会发生什么：
- 如果您想要数据保留期以上的数据，那么您只能在聚合系统中拥有它。
- 如果您想要分段或数据透视表，则这些只能在粒度中实现。
针对这种充满不确定性的情况，我们给出以下建议：
1.主要使用标准报表进行工作。
避免使用高基数维度，并确保不出现抽样。这将使您始终处于聚合系统中，并确保您查看的内容与 Looker Studio、表格和其他报表相匹配。最终，只要您继续使用标准报表，您就会感到满意。
2.仅当您需要标准报表无法提供的功能时，才切换到探索式报表。
由于您将使用标准报表中不提供的资源（例如细分、高级表格选项），因此系统会强制以粒度模式运行。
无论如何，请始终关注 GA4 的限制，以了解您查询的内容和方式。
那么门槛呢？没人谈论门槛。
阈值：GA4 的限制，当系统发现用户数量太少以至于认为可以识别特定个人时，整行数据都会被“隐藏”。
这适用于颗粒系统和骨料系统，这就是为什么我们在前面几点中没有提到它。然而，这是另一个需要注意的限制，并且它不会影响我们现在要讨论的第三个系统。
导出至 BigQuery：原始数据的力量
你可能听说过，BigQuery 是“充分利用 GA4 的必备工具”。我完全同意这个说法，但同时，我又完全不同意这个说法。
BigQuery 通过将 GA4 捕获的原始数据导出到云数据库，提供了第三个报告系统。如果您需要处理不受其他系统采样、基数或保留限制影响的数据，则此系统是理想之选。
使用 BigQuery 的优势包括：
- 采样、基数、阈值或数据保留均不受限制。商业 带领 您可以在此处获取数据，并且可以根据需要进行限制。因此，GA4 不会因各种原因降低您的数据质量。
- 它允许您将 GA4 数据与其他数据集进行交叉引用，从而提供更全面的视图。它是一个 SQL 数据库，这意味着您可以上传业务或广告系列的数据，从而更全面地了解您的网站或应用的运行情况。
- 它让您可以自由创建自定义指标和分析。同样，您可以随意处理数据，例如，如果您的转化次数是按用户计算的，那么您可以创建该指标，而 GA4 中不存在该指标。
然而，这个系统也存在一些挑战，甚至让你不想使用它。
- 该数据库不提供 Google 的整合和机器学习功能。您将无法获得混合用户数据、Google Signals 维度（例如性别、年龄或兴趣爱好），或任何 Google 用于增强数据的技术。如果某些数据无法通过直接命中捕获，那么您将无法在 BigQuery 中获得它。
- 归因功能更加有限。虽然现在可以获取最终点击归因数据，但它仍未与 Google Ads、Campaign Manager 和其他工具完全同步。此外，它还缺乏会话归因数据建模，也没有数据驱动的归因模型（这是最常用的）。您无法使用 BigQuery 报告所有这些数据。
- 任何想要查看的报告都必须自己创建。您将脱离 Google Analytics 的维度和指标系统，所有操作都必须使用 SQL（SELECT、子查询、With 和 Group By）来完成。一旦理解了 SQL，一切就变得不那么复杂，而且有些 AI 能够在短时间内提取几乎所有数据，但在这个系统中工作会变得更加繁琐，速度也会更慢。
- 最后，BigQuery 是一项付费服务。您需要为数据存储和每次运行查询付费。对于流量适中的网站，费用非常低，每月不会超过 100 欧元，无论您的分析能力多么先进。但对于流量巨大、广告活动频繁的中型和大型网站来说，每月在 BigQuery 上花费超过 500 欧元的情况并不少见。