前段时间，抽时间基于BigQuery+Python+ECharts实现了一个无抽样自定义行为流报告。
本来想着介绍一下这个东西的价值，无抽样啊~强大的可视化功能啊~广阔的高定制延伸空间啥的，结果手放到键盘上，在和键盘僵持了数小时后，我决定还是放弃了。
手里拿着锤子，看什么都像是钉子，为什么非要为锤子找一个存在的价值呢？做锤子本身不是也蛮有趣的吗？
对吧对吧，ok~所以我们就不赘述无关内容了。
下面我们详细的看下这个小东西最终实现的效果（涉及的相关数据&信息，都是用的虚拟数据，大家仅做参考）。
可以看到，工具的使用，由如下步骤组成：
1）点击**.bat（这是一个批处理文件，内置了一些命令，用于调用Python的脚本，以加载呈现后续的GUI）
2）弹出窗口，进行选项的配置，包括（来源数量限制、目标数量限制、层级限制、数据拉取的开始日期、结束日期、BigQuery身份验证文件、BQ项目ID、数据集ID）
3）开始查询，查询结果自动弹出加载，呈现为桑基图+饼图的形式，桑基图表现了入站用户浏览网页的流向，饼图呈现了某个节点流出的目标。
实现架构
这个工具的实现架构很简单，其中应用的核心技术为：BigQuery+Python+ECharts
BigQuery：负责行为流所需数据的查询；
Python：
- tkinter：负责GUI页面呈现、相关参数的获取&传递
- google.cloud.bigquery：负责用户身份的认证&BQ JOB的调用&BQ查询结果数据的获取
- pandas：负责BQ查询结果数据的相关处理
……
ECharts：负责数据的可视化，主要包括桑基图、饼图
这其中，最核心的是BigQuery，没有BQ我们无从查询获取原始数据，而除了BigQuery外，其他的技术都可以替换，事实上，比当前搭配更优的方案甚多，围绕Python，GUI上除了Tkinter外，还可以考虑使用PyQt/pyglet/wxPython/Toga。
如果想采用网页形式，则可以使用Django或Flask，采用网页进行参数的填写&可视化结果的呈现（事实上这确实是一种蛮优的方案），ECharts做可视化呈现效果很好，但此外还可以使用，例如Matplotlib（Python库）/Google Charts等。
如果不使用Python，那么JAVA/R/node.js等也都可以完成搭建工作，尤其是使用 node.js结合Electron，可以搭建一个非常优质的桌面应用。
方案很多，那为什么选用当前方案呢？
简单。
首先Python&Python-Pandas就不必说，普及程度很高了，而Tkinter是Pyhon的原生GUI标准库，安装了Python就能用。
ECharts是一款开源的前端可视化库，功能丰富，文档齐全，深受业界好评，而且 Demo甚多，与Python也有开源的PyECharts可以使用，非常方便。
技术原理
依赖于例如ECharts的可视化库，我们在技术上的核心，即在于“如何拉取合适的数据”。
以桑基图为例，下图为官方提供的一个简易的图表示例：
那么这个简易的图表需要什么样的数据呢？
有两部分组成，一部分为所需呈现的节点（名称），表现为如下形式：
另一部分，则为各节点间的关系，如下图所示：
即“流量”从哪个节点出发，去往哪个节点，量有多大。而当灌入了数据后，图表就会自动进行构建，自动渲染出如上的图样。
当然，由于我们没有进行其他的设置，上述的图例采用了大量默认的配置，但如果我们需要，就可以进行诸多自定义的内容。
但这个时候，可能也会有朋友发现问题，在GA行为流报告中，数据除了节点、流量、流向外，还存在层级的划分，而上述数据中，却没有显性的设置节点，那么我如何确保从网页A进入网页B再进入网页B这个过程，被准确的识别呢？
（截图自GA DEMO账户）
仍以示例数据为例，如果我们把a/b/c分别看做网页，把a1/a2看做层级，其实就好理解了。
在ECharts中，桑基图表现为一种有向无环图（DAG），节点间的流动关系，自动串联出了层级关系。
以用户A-B-A的浏览为例，则对应数据为：
即A-B-A2。
这里的A/A2实质是一个网页，只是被划分为了不同层级下的不同节点。
基于这个简单的数据示例，我们就可以继续延伸，归纳所需的数据架构，以GA用户行为流图为例，则要知道对于用户来说：
用户此时正处于第几步（在看第一个网页、还是第二个、或者是第十个？）
用户此步浏览的网页（这里以网页为例，也可以是事件、屏幕浏览、屏幕+事件等等，随意）是什么、从这个网页后用户又去了哪些网页（也可能流失了）。
然后再对这些数据加以聚合、统计，得到我们最终所需的数据。
如下图所示：
可以看到，开始的时候，我们获取每个用户的浏览路径，然后将浏览路径拆分为从哪里来到哪里去的结构，并标注层级。
接着，我们在by节点对数据进行聚合，得到从某个层级下某节点流入到其他节点的数据总量。
BQ实现
确定了所需的数据结构&数据构建逻辑，接着就需要编写相应的BQ查询语句以实现。
在BQ中，GA的底层数据，按照每个会话为一行的形式存储，而一个用户的会话中，又可能嵌套着数个Hits，同时这些Hits被诸多列维度所定义。
例如下图所示：
（BQ GA导出部分字段）
Hits表示一个匹配（或者说命中），通常我们在网站上所触发的一次网页浏览、一个事件，都是一个Hits。
Hits有多种类型，由Hits.type定义，例如：PAGE/EVENT/APPVIEW等等。
如果想要单独看PAGE即网页浏览类型的匹配，则我们即可通过筛选hits.type= ‘PAGE’的匹配。
找到了用户浏览的网页，那如何定位这个用户浏览的下一个网页呢？
在这里，我们使用hits.hitNumber来确定：
筛选出hits.type为PAGE的匹配，然后再根据hits.hitNumber来进行排序，就可以获取到节点的先后顺序。
当然由于这个参数是by用户by会话的，那么为了识别唯一用户会话下的hits顺序，我们还需要fullVisitorId&visitNumber来进行界定分组。
节点&顺序都获取了，我们还需要将当前步&下一步抽取出来，此处有多种实现方案，最佳的方法是使用导航函数LEAD()
LEAD()函数用于返回后续行的值，结合LEAD()函数并使用fullVisitorId&visitNumber 进行分组，我们就可以获取到所需的值了。
得到这部分核心数据后，剩下的工作就是聚合COUNT/GOURP BY的问题，这部分很简单，就略过不提了。
（对于此处数据的查询处理，其实还有很丰富的工作可以做，比如我可以使用内容组来做节点、用事件、屏幕浏览做节点，对数据进行处理、替换、按照流量对节点进行归类，例如将节点过小的长尾部分，划分为Other等等。）
Python在这里的应用
我们在前文中有提到，Python在这里并不是不可替换的，使用的目的主要是简单，但是大部分技术原理都是共通的，这里简单描述一下Python的价值，以做参考。
对于BigQuery的使用，在日常工作中，往往是基于BQ的WEB UI界面的，如下图所示：
不可否认，其功能丰富、美观大方、确实好用。
但是我们不可能也不会希望，每次生成图表都需要自己手工去跑数据，然后再进行下载，这无疑太麻烦了，好在BQ提供了丰富的API与相关库，允许通过API的形式执行命令，获取数据。
google.cloud.bigquery就是官方针对Python提供库工具。其中就内置了诸如身份认证（你肯定得保证数据的安全吧，对吧）、数据查询、数据获取等方法。
数据获取到了，我们有时候还希望对数据进行一些变换、处理，这些操作可能在BQ 中执行不便，或代价较高，那就可以使用Python对数据进行二次处理（当然Python还挺擅长这些事情的）。
直接写代码执行这些操作当然是可行的，但我们肯定也不希望每次都需要开脚本，写代码，而且如果给不偏重技术的同事使用，那么他们的学习成本也显得不太合理，所以一个GUI界面，就比较必要。
在这里使用了Python内置的Tkinter，这个比较简单，而且替换方案非常多，略过。
一些延伸
基于上述的DEMO&逻辑，其实后续可以操作的空间、可以尝试的操作就很多了。
比如，我们现在采用的是固定时间的可视化呈现，那么可不可以根据连续的时间周期，做成动画形式呢？当然是可以的。
我们可不可以调整数据呈现的样式，比如流量上数据量级差异很大，能否先对数据做放缩，然后再渲染，在保留大致趋势的前提下，增加数据的可读性呢？肯定也是可以的。
再比如，我们现在针对的维度指标是不是可以丰富？
我们是不是依据现有数据，结合机器学习，对目标达成的数据流进行区分、辨别等等。
总之，当实现了这个小的DEMO后，你就拥有了一把“锤子”，那么无论接下来你是想找钉子，还是想把它做得更称心，亦或是想要从做锤子的过程中，感悟一些比èbai¾ƒè¾“入的é的原理，就都随你了。
以上希望对各位有所启发~