私の推測では、このような質問をしているのであれば、単純なページ ビューなどのすぐに使えるレポートをいくつか見たことがあると思います。それだけのことをしているのであれば、Web Analytics の要点と能力を大幅に失っていることになります。一般的な Web 分析 (GA だけでなく) は、時間の経過に伴うデータの傾向を調べることです。また、データ自体は、事前定義とユーザー定義の両方の特定のルールと動作に従うことによって取得されます。
レポートのデータの多くは、直接データベース クエリから簡単に取得することはできません。これは、データが "xyz over time" や集計データなどの要約に基づいているためです。たとえば、ディメンションと指標の「スコープ」の概念では、変数や値が単一のページ ビューやイベントに関するデータ、または訪問 (セッション) の過程、さらにはユーザーが定義した時間に関するデータをレポートします。 （「これを1か月持続させる」または「特定の変数または変数タイプがポップされるように、何らかのイベントが発生するまでこれを持続させる」など）。
ほとんどのレポートにはデータ検索のより高いレベルの概念が含まれているため、データベースは抽象化されており、トレンド データを示すレポートを作成するのに役立つ "フレームワーク" (レポート インターフェイス) が配置されています。あなたがデータベースの専門家であっても、ページ ビューなどの最も基本的なデータを除いて、事実上すべてのデータを手動で抽出しようとすると、多大な時間と労力がかかります。そして、そのような基本的なデータはあまり実用的ではありません。
例として、キャンペーン トラッキングを見てください。すべては単一の var=value から始まります。ユーザーがリンクをクリックして、URL にその var=value を含むページに移動すると、トラッキング コードがその値を取得し、ページに関するデータ (URL、時間、ブラウザの種類、リストが続きます) だけでなく、属性の特定を開始します。など) だけでなく、カスタム コーディングから収集された他のすべてのデータも含まれます。次に、クリック単価または重み付けされたメジャーの添付、目標またはイベントへの成功の帰属など、他のルール (最初のクリックと最後のクリックの帰属など) に基づいて、それに適用できる他の設定があります。 ..)。登場するもののリストと考慮されるもののリストは、延々と続きます。これらのデータベース クエリ文字列を自分で作成してみてください。キャンペーン コードは 1 つだけだったので、洗い、すすぎを繰り返します。私' クライアントには何千ものキャンペーン コードがあり、毎日さらに多くのコードが追加されています。ああ、それに加えて、実際のレポートにデータを表示する方法に基づいて、まったく新しいクエリを調整または作成します。xyz による相互参照と分解。そのデータをもとにファネルやシナリオを見ています。これはキャンペーンのためだけのものであり、多くのことのうちの 1 つです。
簡単に言うと、レポート インターフェースはデータベースのフレームワークであると考えてください。定義済みのクエリを微調整できるため、特にほとんどの人はデータベースの専門家ではないため、人々のレポート作業が大幅に容易になります。