我们在这里要最后讨论的是如何实现这一目标的理想方法。
许多数据源都相当大，一个相当复杂的过程。有很多事情需要注意，例如，像这样的东西，好的，是的，Search Console 会以三个字母的国家代码导出一个国家。默认情况下，如果您刚刚设置了包含国家/地区的报告，就像许多人在分析中所做的那样，它们将具有该国家/地区的名称。
显然，这些不会完美地排列，并且您的连接将不起作用。
大查询
处理大量此类事务以及处理这些问题中大量数据的理想场所是数据仓库。这就是 BigQuery、Redshift、Snowflake 等所有这类东西。
这对于提取和输入数据来说非常棒。一旦将数据输入其中，将其取出就非常非常容易了。
它在混合和连接事物方面也非常出色。但最初的障碍需要克服，你必须学习 SQL。
从好的方面来看，ChatGPT 之类的东西让这一切变得比以往任何时候都更容易实现。就功能而言，它非常棒。
但是，如果我们只是暂时探出镜头，然后再回来，那么设置就会得到 D 或 C，因为这个东西设置起来并不容易。而且我们在学习 SQL 方面也遇到了一些困难。
进入这一层级会给您带来巨大的好处，并且最终您会希望到达这里，因为这 巴林 手机号码数据 可能也是您的内部业务数据所在的地方。
但毫无疑问，这绝对更难。我给它一个 D/C 的原因是，许多 Google 来源、您的 Search Console、您的分析和您的 AdWords 都将拥有非常易于设置的 BigQuery 原生导出器，这确实减少了很多设置时间。
总结
是的，这是我们的顶层演练。
希望您已经明白了原因，并且意识到“我希望从这个过程中得到一些东西”。
你回顾了自己做过的一些事情，然后说：“哦，是的，我过去没有很好地安排事情的优先顺序。但现在我可以做得更好了。”
您可能还想要或需要一些生物识别信息。至于如何获取，我只是说，一般来说，提取您的数据。
Looker Studio 通常是获取原始数据的好去处。您正在进行混合；使用 Excel 和 VLOOKUP 永远不会出错。但您可以在 Looker Studio 中完成一些操作。