[문과생도 AI] 구글 애널릭틱스(GA)에서 '온라인 방문 사용자 분석 보고서'를 쉽고 빠르게 확인할 수 있는 "GA리포트 출력하기" 솔루션 개발과정

-개발취지; 현재 많은 기업에서 온라인 사용자 방문/행동 데이터 분석을 위해 ‘구글 애널릭틱스’를 많이 사용하지만, 사용법이 어려워 쉽게 사용할 수 있는 담당자가 많지 않아 주로 외주로 데이터 분석을 의뢰하기에 자체 개발한 솔루션으로 ASP 사업추진

-예상 시장/고객수요: 본 예제는 훈련과정으로 테스트했으나 GA를 사용해본 경험자 입장에선 분명한 시장/고객수요가 충분하다고 판단함. 내가 만약 중급 정도 실력을 가진 개발자라면, 혼자서 이런 솔루션을 쉽게 만들 수 있을 것 같고,

개발한다면 안정적인 매출을 올릴 수 있는 차별화 솔루션이 될 것임을 기대함.

만약 GPT가 없다면….최소 고급개발자 2명 이상이 몇 개월 걸려야 개발할 수 있지 않을까..예 상해, 아이디어 차원에서 GA분석결과를 GPT가 대신 분석해 쉽게 볼 수 있는 간단한 리포트로 출력할 수 있는 솔루션 개발 과정 경험 목적

-타겟 사이트: 현대백화점
-솔루션명: GA리포트 출력하기

-기대효과: GA는 사용하기 쉽지 않은 툴인데, GPT가 중간에서 대신 분석해 결과를 출력해줌으로써 GA를 사용하지 못하는 담당자도 효율적 업무적용

@유사사례 : 장범석 https://www.gpters.org/data-science/post/chatgpt-advanced-data-analysis-FTYplzAvIkYCWZ3
키문별 https://www.gpters.org/data-science/post/taste-digital-marketing-performance-Fu6R7s61kBALBMh

GPT와 대화 시작. 역할과 목적, 결과물을 명확하게 명령

A) GA(구글 애널리틱스)와 연동된 AI 에이전트를 개발하여 기업 홈페이지의 사용자 행동 데이터를 실시간으로 모니터링하고 분석하는 것은 매우 유용한 작업입니다. 이러한 에이전트를 개발하기 위한 주요 단계는 다음과 같습니다.

1. 프로젝트 계획 수립

목표 설정: 구체적으로 어떤 데이터를 수집하고 분석할 것인지, 이를 통해 얻고자 하는 인사이트는 무엇인지 정의합니다.
기능 정의: 에이전트가 제공해야 할 기능(데이터 수집, 실시간 분석, 경고 알림 등)을 정의합니다.
기술 스택 선정: 필요한 기술(예: Python, Node.js, 구글 애널리틱스 API, 데이터베이스, AI 모델링 도구 등)을 선택합니다.

2. 시스템 아키텍처 설계

데이터 흐름 설계: 사용자 행동 데이터가 어떻게 수집되고 분석될지 데이터 흐름을 설계합니다.
시스템 구성: 데이터 수집 서버, 분석 서버, 데이터베이스, 대시보드 등 시스템 구성 요소를 정의합니다.
연동 방식 결정: GA API와의 연동 방식(예: OAuth 인증, API 호출 빈도 등)을 결정합니다.

3. 데이터 수집 및 연동

구글 애널리틱스 API 설정: 구글 애널리틱스 API에 접근하기 위한 서비스 계정을 생성하고 OAuth 인증을 설정합니다.
데이터 수집 모듈 개발: GA API를 통해 데이터를 주기적으로 수집하는 모듈을 개발합니다. 주요 메트릭(페이지뷰, 세션, 사용자, 이탈률 등)을 정리합니다.
실시간 데이터 수집: 사용자 행동 데이터를 실시간으로 수집하기 위해 이벤트 추적 설정을 추가합니다.

4. 데이터 저장 및 관리

데이터베이스 설계: 수집한 데이터를 저장할 데이터베이스를 설계합니다. 주요 테이블(사용자, 세션, 이벤트 등)을 정의합니다.
데이터 정제: 수집된 데이터를 분석하기 쉽게 정제하고 가공합니다.
데이터 보안: 개인정보 보호 및 데이터 보안을 위한 조치를 마련합니다.

5. 데이터 분석 및 AI 모델링

분석 요구사항 정의: 분석할 주요 지표와 목표를 정의합니다.
데이터 탐색 및 전처리: 수집된 데이터를 분석하기 위해 탐색하고, 필요에 따라 전처리합니다.
AI 모델 개발: 사용자 행동을 예측하거나 분류하기 위한 AI 모델을 개발합니다. 예를 들어, 방문자의 이탈 예측, 사용자 세그먼트 분류 등이 있습니다.
모델 평가 및 개선: 개발한 모델을 평가하고, 필요에 따라 개선합니다.

6. 대시보드 및 경고 시스템 개발

대시보드 설계: 사용자 행동 데이터를 시각화하여 볼 수 있는 대시보드를 설계합니다. 주요 KPI를 시각화하고 필터링 기능을 추가합니다.
경고 시스템: 특정 조건(예: 이탈률 급증, 트래픽 급감 등)에서 경고 알림을 받을 수 있는 시스템을 개발합니다.

7. 테스트 및 배포

시스템 통합 테스트: 각 모듈이 잘 연동되는지, 데이터가 올바르게 수집되고 분석되는지 테스트합니다.
사용자 테스트: 실제 사용자의 피드백을 받아 시스템을 개선합니다.
배포 및 운영: 시스템을 운영 환경에 배포하고 모니터링을 시작합니다.

8. 운영 및 유지보수

모니터링: 시스템의 성능을 모니터링하고, 문제가 발생하면 즉시 대응합니다.
주기적 업데이트: 사용자 요구사항이나 기술 변화에 맞춰 시스템을 업데이트합니다.
기록 관리: 데이터 로그와 시스템 운영 기록을 관리합니다.

추가 팁

애자일 개발 방식: 스프린트 단위로 개발 및 테스트를 진행하여 유연하게 대응합니다.
문서화: 개발 과정과 시스템 구조, 사용 방법 등을 문서화하여 유지보수에 도움이 되도록 합니다.

이 개발 프로세스를 통해 구글 애널리틱스와 연동된 AI 에이전트를 효과적으로 개발할 수 있을 것입니다. 시스템의 각 단계에서 발생할 수 있는 문제를 미리 예측하고, 유연하게 대응하는 것이 중요합니다.

A)예.

구글 애널리틱스(GA) 표준 보고서의 데이터를 실시간으로 가져와 GPT 안에서 전체 및 부분별로 확인할 수 있는 솔루션을 개발하는 것은 가능합니다. 이 솔루션은 다음과 같은 방식으로 구현될 수 있습니다:

구글 애널리틱스 API 연동: GA API를 통해 필요한 데이터를 가져옵니다. 이를 통해 다양한 메트릭(세션 수, 페이지뷰, 사용자 행동 등)을 실시간으로 받아올 수 있습니다.
데이터 처리 및 저장: 가져온 데이터를 서버나 클라우드 환경에서 실시간으로 처리하고 저장합니다. 필요에 따라 데이터베이스에 저장하거나 캐시를 사용할 수 있습니다.
GPT와 통합: GPT 모델이 데이터베이스 또는 저장소에서 데이터를 가져와 자연어로 결과를 제공할 수 있도록 통합합니다. 사용자가 원하는 데이터(예: 특정 기간의 페이지뷰 수, 사용자 행동 분석 등)를 자연어로 질의하면 GPT가 해당 데이터를 분석하여 결과를 제공합니다.
전체 및 부분 데이터 접근: 사용자가 전체 데이터를 요청하거나 특정 부분 데이터를 요청할 수 있는 인터페이스를 제공합니다. 예를 들어, 특정 날짜 범위나 특정 메트릭에 대한 데이터를 자연어로 요청하면 GPT가 해당 데이터를 분석하여 응답합니다.
데이터 시각화: 필요시 데이터를 시각적으로도 제공할 수 있도록 대시보드나 차트를 연동하여 더 명확하게 결과를 확인할 수 있게 합니다.

이와 같은 방식으로, GA의 데이터를 실시간으로 접근하고 분석하여 GPT를 통해 확인할 수 있는 솔루션을 구축할 수 있습니다.

A)사이트 6개 검색함

현대백화점 사이트의 데이터를 분석하여 구글 애널리틱스(GA)의 표준 보고서에서 확인할 수 있는 결과를 'GA리포트 출력하기' 솔루션을 통해 제공할 수 있습니다. 현대백화점의 웹사이트는 다양한 데이터를 포함하고 있으며, 이를 기반으로 사용자 행동을 분석할 수 있습니다. 아래는 이 데이터를 분석하고 결과를 제공하기 위한 단계별 개발 과정입니다.

1. GA리포트 출력하기: 솔루션 개요

이 솔루션은 구글 애널리틱스의 데이터를 실시간으로 가져와 분석하고, 그 결과를 사용자에게 GPT 모델을 통해 제공하는 시스템입니다. 이를 통해 현대백화점 웹사이트의 사용자 행동 데이터를 실시간으로 확인할 수 있습니다.

2. 단계별 프로그래밍

2.1 데이터 수집

GA API 설정 및 인증:
- 구글 애널리틱스 API에 접근하기 위한 인증 설정을 합니다. 이는 서비스 계정을 생성하고, OAuth 2.0을 통해 인증합니다.
API 요청:
- Google Analytics Reporting API를 사용하여 현대백화점 사이트의 주요 메트릭과 디멘션을 가져옵니다. 주요 메트릭으로는 페이지뷰, 세션, 이탈률, 사용자 수 등을 포함합니다.

2.2 데이터 처리 및 분석

데이터 정제:
- 가져온 데이터를 정리하고 분석을 위한 전처리 과정을 거칩니다. 이를 통해 중복된 데이터를 제거하고, 분석에 필요한 형태로 데이터를 변환합니다.
데이터 분석:
- 사용자 행동 분석을 위해 다양한 분석 기법을 적용합니다. 예를 들어, 사용자 세그멘테이션, 페이지뷰 트렌드 분석, 주요 유입 경로 분석 등을 수행합니다.

2.3 데이터 시각화 및 보고서 생성
1. 데이터 시각화:
  - 분석 결과를 시각화하여 직관적으로 이해할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 트래픽 소스별 세션 분포, 페이지별 이탈률 등을 그래프로 표현합니다.
  - 2.4 테스트 및 배포
    1. 시스템 테스트:
      - 모든 기능이 정상적으로 작동하는지 테스트합니다. 예를 들어, API 호출이 정상적으로 이루어지고, 데이터가 정확하게 처리 및 시각화되는지 확인합니다.
    2. 배포:
      - 모든 기능을 통합한 후, 실제 운영 환경에 배포합니다. 이를 위해 서버 설정 및 배포 스크립트를 작성합니다.
    참고자료
    - 현대백화점 공식 웹사이트: 현대백화점
    - 구글 애널리틱스 API 문서: Google Analytics Reporting API
    이를 통해 현대백화점 웹사이트의 GA 데이터를 효과적으로 분석하고 실시간으로 확인할 수 있는 솔루션을 제공할 수 있습니다. 추가적인 질문이나 데이터 수집 방법에 대한 도움이 필요하면 언제든지 알려주세요.
Q)
A)from googleapiclient.discovery import build
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 구글 애널리틱스 API 설정
SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly']
KEY_FILE_LOCATION = 'path/to/your-client-secrets.json'
VIEW_ID = 'your-ga-view-id'
# 인증 및 API 빌드
credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(KEY_FILE_LOCATION, SCOPES)
analytics = build('analyticsreporting', 'v4', credentials=credentials)
# 데이터 요청 함수 정의
def get_report(analytics, start_date, end_date):
return analytics.reports().batchGet(
body={
'reportRequests': [
{
'viewId': VIEW_ID,
'dateRanges': [{'startDate': start_date, 'endDate': end_date}],
'metrics': [{'expression': 'ga:sessions'}, {'expression': 'ga:pageviews'}, {'expression': 'ga:users'}, {'expression': 'ga:bounceRate'}, {'expression': 'ga:avgSessionDuration'}],
'dimensions': [{'name': 'ga:date'}, {'name': 'ga:pagePath'}, {'name': 'ga:sourceMedium'}],
'orderBys': [{'fieldName': 'ga:date', 'sortOrder': 'ASCENDING'}]
}]
}
).execute()
# 2024년 5월 데이터 요청
response = get_report(analytics, '2024-05-01', '2024-05-31')
# 데이터 파싱 함수
def parse_response(response):
report = response.get('reports', [])[0]
rows = report.get('data', {}).get('rows', [])

data = []
for row in rows:
dimensions = row.get('dimensions', [])
metrics = row.get('metrics', [])[0].get('values', [])
data.append(dimensions + metrics)

columns = [header['name'] for header in report.get('columnHeader', {}).get('dimensions', [])] + [header['name'] for header in report.get('columnHeader', {}).get('metricHeader', {}).get('metricHeaderEntries', [])]
return pd.DataFrame(data, columns=columns)
# 데이터 프레임 변환
df = parse_response(response)
df['ga:date'] = pd.to_datetime(df['ga:date'], format='%Y%m%d')
df[['ga:sessions', 'ga:pageviews', 'ga:users']] = df[['ga:sessions', 'ga:pageviews', 'ga:users']].astype(int)
df['ga:bounceRate'] = df['ga:bounceRate'].astype(float)
df['ga:avgSessionDuration'] = df['ga:avgSessionDuration'].astype(float)
# 데이터 분석
print("총 세션 수:", df['ga:sessions'].sum())
print("총 페이지뷰 수:", df['ga:pageviews'].sum())
print("총 사용자 수:", df['ga:users'].sum())
print("평균 이탈률:", df['ga:bounceRate'].mean())
print("평균 세션 지속 시간:", df['ga:avgSessionDuration'].mean() / 60, "분")
# 데이터 시각화
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(df['ga:date'], df['ga:sessions'], marker='o', label='Sessions')
plt.plot(df['ga:date'], df['ga:pageviews'], marker='o', label='Pageviews')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Daily Sessions and Pageviews in May 2024')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
# 주요 페이지별 세션 수
top_pages = df.groupby('ga:pagePath')['ga:sessions'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
print("주요 페이지별 세션 수:\n", top_pages)
# 주요 유입 소스별 세션 수
top_sources = df.groupby('ga:sourceMedium')['ga:sessions'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
print("주요 유입 소스별 세션 수:\n", top_sources)

코드를 설명해줌

구글 애널리틱스 API 설정: GA API를 사용하여 필요한 데이터를 가져오기 위해 인증 및 설정을 합니다.
데이터 요청: 2024년 5월 동안의 데이터를 요청하고, 주요 메트릭(세션, 페이지뷰, 사용자 수, 이탈률, 평균 세션 지속 시간)과 디멘션(날짜, 페이지 경로, 소스)을 포함하여 데이터를 가져옵니다.
데이터 파싱: 가져온 데이터를 파싱하여 판다스 데이터프레임으로 변환합니다.
데이터 분석: 전체 세션 수, 페이지뷰 수, 사용자 수, 평균 이탈률 및 평균 세션 지속 시간을 출력합니다.
데이터 시각화: 일별 세션 수와 페이지뷰 수를 그래프로 시각화합니다.
주요 페이지 및 유입 소스 분석: 세션 수 기준으로 주요 페이지와 주요 유입 소스를 분석합니다.

이 코드를 통해 2024년 5월 현대백화점 웹사이트 방문자 데이터를 분석하고 GA 표준보고서와 유사한 결과를 확인할 수 있습니다. 필요한 경우, 추가적인 분석 및 데이터 시각화를 통해 더 세부적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.

A)'GA리포트 출력하기' 분석 서비스를 웹 페이지로 만들기 위해, 사용자가 분석할 웹사이트의 URL과 분석할 날짜 범위를 입력할 수 있는 UI를 구성한 랜딩 페이지를 개발하겠습니다. 이 페이지는 사용자가 손쉽게 구글 애널리틱스 데이터를 분석할 수 있도록 설계합니다.

1. 기본 HTML 구조 작성

<!DOCTYPE html>

<head>

<title>GA리포트 출력하기</title>

</head>

<body>

<h1>GA리포트 출력하기</h1>

</div>

</div>

</div>

</form>

</div>

</body>

</html>

2. CSS 스타일링 (styles.css)

body {

font-family: Arial, sans-serif;

background-color: #f4f4f4;

margin: 0;

padding: 0;

display: flex;

justify-content: center;

align-items: center;

height: 100vh;

}

.container {

background-color: white;

padding: 20px;

border-radius: 10px;

box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);

width: 400px;

text-align: center;

}

h1 {

font-size: 24px;

margin-bottom: 20px;

}

.form-group {

margin-bottom: 15px;

text-align: left;

}

label {

display: block;

margin-bottom: 5px;

}

input[type="url"],

input[type="date"] {

width: 100%;

padding: 8px;

box-sizing: border-box;

border: 1px solid #ccc;

border-radius: 5px;

}

button {

width: 100%;

padding: 10px;

background-color: #007BFF;

color: white;

border: none;

border-radius: 5px;

cursor: pointer;

}

button:hover {

background-color: #0056b3;

}

.report-output {

margin-top: 20px;

}

3. JavaScript로 폼 데이터 처리 및 서버 요청 (script.js)

이 스크립트는 폼 데이터를 수집하고 서버에 POST 요청을 보내서 분석 결과를 가져옵니다.

document.getElementById('analysisForm').addEventListener('submit', function(event) {

event.preventDefault();

const websiteUrl = document.getElementById('websiteUrl').value;

const startDate = document.getElementById('startDate').value;

const endDate = document.getElementById('endDate').value;

const requestData = {

websiteUrl: websiteUrl,

startDate: startDate,

endDate: endDate

};

fetch('/analyze', {

method: 'POST',

headers: {

'Content-Type': 'application/json'

body: JSON.stringify(requestData)

})

.then(response => response.json())

.then(data => {

const reportOutput = document.getElementById('reportOutput');

reportOutput.innerHTML = `<h2>분석 결과</h2><pre>${JSON.stringify(data, null, 2)}</pre>`;

})

.catch(error => console.error('Error:', error));

});

4. 서버 설정 및 분석 로직

서버는 사용자로부터 데이터를 받아 구글 애널리틱스 API를 통해 분석을 수행한 후 결과를 반환합니다. 이를 위해 Python Flask를 사용하여 서버를 구축할 수 있습니다.

from flask import Flask, request, jsonify

from googleapiclient.discovery import build

from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials

import datetime

app = Flask(__name__)

SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly']

KEY_FILE_LOCATION = 'path/to/your-client-secrets.json'

VIEW_ID = 'your-ga-view-id'

credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(KEY_FILE_LOCATION, SCOPES)

analytics = build('analyticsreporting', 'v4', credentials=credentials)

@app.route('/analyze', methods=['POST'])

def analyze():

data = request.json

website_url = data['websiteUrl']

start_date = data['startDate']

end_date = data['endDate']

response = get_report(analytics, start_date, end_date)

parsed_data = parse_response(response)

return jsonify(parsed_data)

def get_report(analytics, start_date, end_date):

return analytics.reports().batchGet(

body={

'reportRequests': [

{

'viewId': VIEW_ID,

'dateRanges': [{'startDate': start_date, 'endDate': end_date}],

'metrics': [{'expression': 'ga:sessions'}, {'expression': 'ga:pageviews'}, {'expression': 'ga:users'}, {'expression': 'ga:bounceRate'}, {'expression': 'ga:avgSessionDuration'}],

'dimensions': [{'name': 'ga:date'}, {'name': 'ga:pagePath'}, {'name': 'ga:sourceMedium'}],

'orderBys': [{'fieldName': 'ga:date', 'sortOrder': 'ASCENDING'}]

}]

}

).execute()

def parse_response(response):

report = response.get('reports', [])[0]

rows = report.get('data', {}).get('rows', [])

data = []

for row in rows:

dimensions = row.get('dimensions', [])

metrics = row.get('metrics', [])[0].get('values', [])

data.append({

'date': dimensions[0],

'pagePath': dimensions[1],

'sourceMedium': dimensions[2],

'sessions': metrics[0],

'pageviews': metrics[1],

'users': metrics[2],

'bounceRate': metrics[3],

'avgSessionDuration': metrics[4]

})

return data

if name == '__main__':

app.run(debug=True)

5. 추가 구성 및 배포

API 보안: 구글 애널리틱스 API 키를 안전하게 관리하고, 인증을 강화하여 보안을 유지합니다.
배포: 이 서비스를 클라우드 플랫폼(예: AWS, Heroku)에 배포하여 사용자가 접근할 수 있도록 합니다.

위 코드를 통해 사용자가 웹사이트와 날짜 범위를 입력하면 구글 애널리틱스 데이터를 분석하고 결과를 제공하는 웹 페이지를 구축할 수 있습니다. 필요한 경우 추가적인 분석 기능을 추가하거나 사용자 인터페이스를 개선할 수 있습니다.

Q)이제 실제 개발된 웹 페이지 모습을 URL로 알려줘

A) 잘못대답해서 다시 물어봄

Q) 아니 틀렸어. 네가 직접 개발한 'GA리포트 출력하기' 솔루션이야. 데모 버전도 좋으니 URL주소를 알려줘

A)현재 제가 직접 개발한 'GA리포트 출력하기' 솔루션은 아직 데모 버전으로 배포된 상태는 아닙니다. 다만, 솔루션을 개발하기 위한 단계와 샘플 코드, 구현 방법을 자세히 설명드렸습니다. 이 정보를 바탕으로 직접 개발을 진행해보실 수 있습니다.

😓 (내가 구체적인 정보를 제공하지 못한 것 같음)

솔루션의 웹 페이지를 직접 배포하거나 운영하기 위한 더 자세한 지원이 필요하다면, 별도로 개발 환경을 설정하여 배포하는 방법을 안내해드리거나 도와드릴 수 있습니다. 필요한 경우 추가 질문이나 도움이 필요하시면 언제든지 문의해 주세요!

A) 개발환경 설정법과 배포방법 알려줘

Q)'GA리포트 출력하기' 솔루션을 실제로 개발하고 배포하기 위해 필요한 개발 환경 설정 및 배포 방법을 단계별로 설명드리겠습니다.

1. 개발 환경 설정

1.1 필요한 도구 및 라이브러리 설치

먼저 개발을 위한 기본적인 도구와 라이브러리를 설치해야 합니다.

Python 설치: Python은 기본적인 분석 코드 작성 및 서버 구축에 필요합니다. Python 다운로드

Flask 설치: Flask는 경량 웹 프레임워크로, 서버를 구축하고 API를 만들기 위해 사용됩니다.
추가 필요한 라이브러리 설치해서 설치함

pip install flask
pip install google-api-python-client oauth2client
pip install pandas matplotlib

1.2 구글 애널리틱스 API 설정

Google Cloud Console에 접속하여 새로운 프로젝트를 생성합니다.
Google Analytics API를 활성화합니다.
OAuth 2.0 클라이언트 ID를 생성하고, client_secrets.json 파일을 다운로드합니다.
서비스 계정을 생성하고, client_secrets.json 파일에 포함된 정보를 사용하여 인증 설정을 합니다.

1.3 개발 환경 구성

프로젝트 디렉토리를 생성하고 필요한 파일들을 구성합니다.

GAReport/

│

├── app.py # Flask 메인 서버 파일

├── static/

│ └── styles.css # CSS 스타일 파일

├── templates/

│ └── index.html # HTML 템플릿 파일

├── client_secrets.json # 구글 애널리틱스 API 인증 파일

└── requirements.txt # 필요한 라이브러리 목록

2. 서버 및 웹 애플리케이션 개발

2.1 Flask 서버 설정 (app.py)

Flask 서버를 구성하고 API 엔드포인트를 설정합니다.

from flask import Flask, request, jsonify, render_template
from googleapiclient.discovery import build
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials
import pandas as pd

app = Flask(__name__)

# Google Analytics API 설정
SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly']
KEY_FILE_LOCATION = 'client_secrets.json'
VIEW_ID = 'your-view-id'  # 구글 애널리틱스 보기 ID

credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(KEY_FILE_LOCATION, SCOPES)
analytics = build('analyticsreporting', 'v4', credentials=credentials)

# 데이터 요청 함수
def get_report(start_date, end_date):
    return analytics.reports().batchGet(
        body={
            'reportRequests': [
                {
                    'viewId': VIEW_ID,
                    'dateRanges': [{'startDate': start_date, 'endDate': end_date}],
                    'metrics': [{'expression': 'ga:sessions'}, {'expression': 'ga:pageviews'}, {'expression': 'ga:users'}, {'expression': 'ga:bounceRate'}, {'expression': 'ga:avgSessionDuration'}],
                    'dimensions': [{'name': 'ga:date'}, {'name': 'ga:pagePath'}, {'name': 'ga:sourceMedium'}]
                }]
        }
    ).execute()

# 데이터 파싱 함수
def parse_response(response):
    report = response.get('reports', [])[0]
    rows = report.get('data', {}).get('rows', [])
    
    data = []
    for row in rows:
        dimensions = row.get('dimensions', [])
        metrics = row.get('metrics', [])[0].get('values', [])
        data.append({
            'date': dimensions[0],
            'pagePath': dimensions[1],
            'sourceMedium': dimensions[2],
            'sessions': metrics[0],
            'pageviews': metrics[1],
            'users': metrics[2],
            'bounceRate': metrics[3],
            'avgSessionDuration': metrics[4]
        })
    return data

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/analyze', methods=['POST'])
def analyze():
    data = request.json
    start_date = data.get('startDate')
    end_date = data.get('endDate')
    
    response = get_report(start_date, end_date)
    parsed_data = parse_response(response)
    
    return jsonify(parsed_data)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

2.2 HTML 템플릿 작성 (templates/index.html)
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>GA리포트 출력하기</title>
    <link rel="stylesheet" href="/static/styles.css">
</head>
<body>
    <div class="container">
        <h1>GA리포트 출력하기</h1>
        <form id="analysisForm">
            <div class="form-group">
                <label for="startDate">시작 날짜:</label>
                <input type="date" id="startDate" name="startDate" required>
            </div>
            <div class="form-group">
                <label for="endDate">종료 날짜:</label>
                <input type="date" id="endDate" name="endDate" required>
            </div>
            <button type="submit">분석 시작</button>
        </form>
        <div id="reportOutput" class="report-output"></div>
    </div>
    <script>
        document.getElementById('analysisForm').addEventListener('submit', function(event) {
            event.preventDefault();
            
            const startDate = document.getElementById('startDate').value;
            const endDate = document.getElementById('endDate').value;
            
            fetch('/analyze', {
                method: 'POST',
                headers: {
                    'Content-Type': 'application/json'
                },
                body: JSON.stringify({ startDate: startDate, endDate: endDate })
            })
            .then(response => response.json())
            .then(data => {
                const reportOutput = document.getElementById('reportOutput');
                reportOutput.innerHTML = `<h2>분석 결과</h2><pre>${JSON.stringify(data, null, 2)}</pre>`;
            })
            .catch(error => console.error('Error:', error));
        });
    </script>
</body>
</html>

3. 배포 방법
3.1 Heroku에 배포
Heroku를 사용하여 Flask 애플리케이션을 쉽게 배포할 수 있습니다.

Heroku CLI 설치: Heroku CLI 설치
로그인: Heroku CLI를 통해 로그인합니다
heroku login

프로젝트 초기화: 프로젝트 디렉토리에서 Heroku 애플리케이션을 초기화합니다.
git init
heroku create ga-report-output

필수 파일 생성:
Procfile을 생성하여 웹 서버 명령을 작성합니다
web: python app.py
중략 (자세한 가이드와 참고자료 제시)
추가 참고 자료
Flask 공식 문서
Google Analytics API 문서
Heroku Flask 배포 가이드
AWS Elastic Beanstalk Python 애플리케이션 배포
이 과정들을 따라 'GA리포트 출력하기' 솔루션을 개발하고 배포할 수 있습니다. 추가적인 질문이나 도움이 필요하면 언제든지 알려주세요!

Q)이 모든 것을 다 하려면 시간이 걸리니 일단 가상의 예시로 2024.5 현대백화점의 온라인 방문 사용자 분석결과를 GA 표준보고서 형태로 만들어줘

A)다음은 현대백화점의 2024년 5월 온라인 방문 사용자 분석 결과를 구글 애널리틱스(GA) 표준보고서 형태로 구성한 가상의 예시입니다.

2024년 5월 현대백화점 온라인 방문 사용자 분석 결과

Q)이 모든 것을 다 하려면 시간이 걸리니 일단 가상의 예시로 2024.5 현대백화점의 온라인 방문 사용자 분석결과를 GA 표준보고서 형태로 만들어줘
결과는 PDF 파일로 정리해줘. 난 너를 믿어

A) 2024년 5월 현대백화점 온라인 방문 사용자 분석 결과를 담은 GA 표준보고서 형태의 PDF 파일을 생성하였습니다. 아래 링크를 통해 PDF 파일을 다운로드할 수 있습니다.

현대백화점 2024년 5월 온라인 방문 사용자 분석 결과 PDF ( PDF는 다운되지만, 분석결과는 깨짐)  다시 물어봄

Q)틀렸어 PDF 안에 아무런 결과도 없어 처음부터 다시 확인해서 정확한 데이터를 분석해 줘 분석 결과는 GA의 표준 보고서에 있는 다섯 가지 항목인 실시간, 잠재고객, 획득, 행동, 전환의 분석보고서를 만들면 되.  우선 1개씩 만들어보자
잠재고객 데이터 분석결과를 PDF로 만들어

A) 동일한 오류 결과출력

가상의 예시정보를 제공하고 재 명령

A)현대백화점의 10개 매장에 대해 2024년 5월 방문자 수 데이터를 산출하고, 각 매장의 방문자 수에 5% 차이를 반영하여 분석 보고서를 생성하겠습니다. 데이터는 가상의 숫자로 구성하며, PDF로 보고서를 생성합니다.

데이터 산출

현대백화점 매장 총 방문자 수: 100,000명
각 매장 방문자 수는 5% 차이로 조정:
- 매장 1: 10,000명
- 매장 2: 9,500명
- 매장 3: 9,025명
- 매장 4: 8,574명
- 매장 5: 8,145명
- 매장 6: 7,738명
- 매장 7: 7,351명
- 매장 8: 6,983명
- 매장 9: 6,634명
- 매장 10: 6,302명

PDF 보고서 생성

보고서 내용

매장별 방문자 통계
총 방문자 수
매장별 방문자 비율
결론

PDF 보고서 생성 코드

python코드 복사from reportlab.lib.pagesizes import A4
from reportlab.lib import colors
from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Paragraph, Spacer, Table, TableStyle
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet

# PDF 저장 경로
pdf_output_path = "/mnt/data/Hyundai_Department_Store_May_2024_Store_Visit_Report.pdf"

# 문서 생성
pdf = SimpleDocTemplate(pdf_output_path, pagesize=A4)
styles = getSampleStyleSheet()

# 내용 구성
content = []

# 제목
title = "2024년 5월 현대백화점 매장 방문자 분석 결과"
content.append(Paragraph(title, styles['Title']))
content.append(Spacer(1, 12))

# 요약
summary = """2024년 5월 현대백화점의 10개 매장에 대한 방문자 데이터를 분석하였습니다.
이번 분석에서는 매장별 방문자 수, 방문자 비율, 총 방문자 수를 포함한 주요 지표를 확인하였습니다."""
content.append(Paragraph("요약", styles['Heading2']))
content.append(Paragraph(summary, styles['BodyText']))
content.append(Spacer(1, 12))

# 매장별 방문자 통계
store_visits_data = [
    ["매장 번호", "방문자 수", "비율"],
    ["매장 1", "10,000명", "10%"],
    ["매장 2", "9,500명", "9.5%"],
    ["매장 3", "9,025명", "9.025%"],
    ["매장 4", "8,574명", "8.574%"],
    ["매장 5", "8,145명", "8.145%"],
    ["매장 6", "7,738명", "7.738%"],
    ["매장 7", "7,351명", "7.351%"],
    ["매장 8", "6,983명", "6.983%"],
    ["매장 9", "6,634명", "6.634%"],
    ["매장 10", "6,302명", "6.302%"]
]

content.append(Paragraph("매장별 방문자 통계", styles['Heading2']))
table = Table(store_visits_data)
table.setStyle(TableStyle([('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.grey),
                           ('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.whitesmoke),
                           ('ALIGN', (0, 0), (-1, -1), 'CENTER'),
                           ('BACKGROUND', (0, 1), (-1, -1), colors.beige),
                           ('GRID', (0, 0), (-1, -1), 1, colors.black)]))
content.append(table)
content.append(Spacer(1, 12))

# 총 방문자 수
total_visitors = "총 방문자 수: 100,000명"
content.append(Paragraph(total_visitors, styles['Heading2']))
content.append(Spacer(1, 12))

# 매장별 방문자 비율
store_percentage_data = [
    ["매장 번호", "방문자 비율"],
    ["매장 1", "10%"],
    ["매장 2", "9.5%"],
    ["매장 3", "9.025%"],
    ["매장 4", "8.574%"],
    ["매장 5", "8.145%"],
    ["매장 6", "7.738%"],
    ["매장 7", "7.351%"],
    ["매장 8", "6.983%"],
    ["매장 9", "6.634%"],
    ["매장 10", "6.302%"]
]

content.append(Paragraph("매장별 방문자 비율", styles['Heading2']))
table = Table(store_percentage_data)
table.setStyle(TableStyle([('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.grey),
                           ('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.whitesmoke),
                           ('ALIGN', (0, 0), (-1, -1), 'CENTER'),
                           ('BACKGROUND', (0, 1), (-1, -1), colors.beige),
                           ('GRID', (0, 0), (-1, -1), 1, colors.black)]))
content.append(table)
content.append(Spacer(1, 12))

# 결론
conclusion = """본 분석을 통해 2024년 5월 현대백화점의 각 매장별 방문자 수 및 비율을 파악할 수 있었습니다. 이를 기반으로 매장별 방문자 특성을 이해하고, 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 기회를 마련할 수 있습니다."""
content.append(Paragraph("결론", styles['Heading2']))
content.append(Paragraph(conclusion, styles['BodyText']))
content.append(Spacer(1, 12))

# PDF 생성
pdf.build(content)

pdf_output_path

PDF 보고서를 성공적으로 생성했습니다. 아래 링크를 통해 다운로드하여 현대백화점의 2024년 5월 매장별 방문자 수 및 분석 결과를 확인할 수 있습니다.

현대백화점 2024년 5월 매장별 방문자 분석 보고서 PDF

결과: PDF는 다운됐으나 실제 분석결과는 없음

없는 이유: 실제 세팅정보를 구성하지 않고 Q&A식으로 답을 요구했기때문

실제 개발자라면 충분히 가능할 것으로 판단됨

실제 GA를 사용해본 경험자 입장에선 분명한 시장수요가 있다고 판단함.

내가 중급 정도 실력을 가진 개발자라면, 이런 솔루션을 쉽게 만들 수 있을 것 같고

개발한다면 충분한 매출을 올릴 수 있는 솔루션이 될 것임을 기대함.

@ 강사님의 피드백 의견 요청

#11기문과생도AI

⏰ (마감까지 D-5) 가장 빠르게 AI를 배우는 곳 | 지피터스 AI스터디 17기 모집 중 🚀

[문과생도 AI] 구글 애널릭틱스(GA)에서 '온라인 방문 사용자 분석 보고서'를 쉽고 빠르게 확인할 수 있는 "GA리포트 출력하기" 솔루션 개발과정

1. 프로젝트 계획 수립

2. 시스템 아키텍처 설계

3. 데이터 수집 및 연동

4. 데이터 저장 및 관리

5. 데이터 분석 및 AI 모델링

6. 대시보드 및 경고 시스템 개발

7. 테스트 및 배포

8. 운영 및 유지보수

추가 팁

1. GA리포트 출력하기: 솔루션 개요

2. 단계별 프로그래밍

참고자료

코드를 설명해줌

1. 기본 HTML 구조 작성

3. JavaScript로 폼 데이터 처리 및 서버 요청 (script.js)

4. 서버 설정 및 분석 로직

5. 추가 구성 및 배포

1. 개발 환경 설정

2. 서버 및 웹 애플리케이션 개발

데이터 산출

PDF 보고서 생성

PDF 보고서 생성 코드

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