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#!/usr/bin/env python3
"""
BigQuery Schema Retriever

BigQueryのテーブルスキーマ（列定義）を取得し、各列のサンプル値も含めてJSON形式で出力するプログラム。
ネストされたフィールド（STRUCT型）にも対応。

取得したJSONファイルを、生成AIのコンテストとして活用すれば、クエリ実装の精度が上がるはず(どの列にどのような値が入っているのかを、正しく理解することができため)。
"""

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BigQuery GA4のクエリ開発時におけるクエリコストを減らすために、サンプリングテーブルを作成する方法のクエリなどのデータを記載します。 作成手順の詳細については、

• SEM Technologyのブログ記事
• SEM TechnologyのYoutube動画

をご覧ください。

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-- プロジェクト名、データセット名は自身のものに置き換えること。
SELECT
    *
FROM
    `プロジェクト名.データセット名.events_20210201`
WHERE
    TRUE
    AND MOD(ABS(FARM_FINGERPRINT(user_pseudo_id)), 10) = 0

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function () {
  var element = {{gtm.element}};
  while (!element.hasAttribute('data-no')) {
    element = element.parentElement;
  }
  return element.getAttribute('data-no');
}

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<script type="text/javascript">
var dataLayer = dataLayer || [];
dataLayer.push({
  'site_type':'d',
  'page_type' : 'TOPページ',
  'customer': {
    'id': 'C12345',
    'hashed_email': '1234abcd'
  },
  'product': { // 商品詳細ページでなければこのプロパティは空

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/**

使い方:
  1. 最初にexport()を実行してキャンペーン/広告グループのデータをスプレッドシートに書き出します。
     書き出すスプレッドシートは、下記のsheetIDで設定したIDのスプレッドシートとなります。
  2. export()を実行したあとに、スプレッドシートにキャンペーン/広告グループのデータが出力された
     ことを確認します。
  3. 出力されたキャンペーン/広告グループのデータを書き換えます。このとき、ID列を変更しないように
     してください(この値で既存のデータとマッチングさせます)。
  4. もう一度スクリプトを実行します。このとき、exportの行はコメントアウトし、importの行のコメント

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function main () {
  // Name = '除外プレースメント名' の「除外プレースメント名」はアカウントに合わせて変更
  var excludedPlacementList = AdWordsApp.excludedPlacementLists().withCondition("Name = '除外プレースメント'").get().next();
  var placements = [];
  // Where/Duringで指定している条件は抽出したいものに変更する。下記は、「過去30日間でクリック11以上、CTR 1.00%以上」のプレースメントを抽出している
  var rows = AdWordsApp.report("SELECT Criteria, Clicks, Cost, Ctr FROM PLACEMENT_PERFORMANCE_REPORT Where Clicks > 10 AND Ctr > 0.01 During LAST_30_DAYS").rows();
  while (rows.hasNext()) {
    var row = rows.next();
    placements.push(row['Criteria']);
  }

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<script>
;(function ($) {
  window.dataLayer = window.dataLayer || [];
  $(function () {
    var each_slice = function(arr, num, fn) {
      if(fn === undefined) fn = function(){};
      for(var i=0,l=arr.length,count=0,slice=[],ret=[]; i<l; i++) {
        if(count >= num) {
          fn.apply(slice);
          ret.push(slice);

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namespace :unicorn do

  ##
  # Tasks

  desc "Start unicorn"
  task(:start) {
    config = rails_root + "config/unicorn.rb"
    env = ENV['RAILS_ENV'] || "development"
    sh "bundle exec unicorn_rails -D -c #{config} -E #{env}"

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#install rbenv
cd /usr/local
git clone git://github.com/sstephenson/rbenv.git rbenv
 
groupadd rbenv
chgrp -R rbenv rbenv
chmod -R g+rwxXs rbenv
 
 
#install rbenv-build