更新时间：2025年10月31号
GA4因为其强大的功能而备受一些企业的青睐，但由于是免费的，GA4提供的数据存在抽样的，导致数据的准确大大降低，但GA4也提供一些API接口给用户，通过GA4 API分页查询功能能降低抽样的比例，甚至是没有抽样。
Python
这一篇介绍Python连接Google Analytics 4 API获取数据。
启用API
Google Cloud里新建项目
在Google Cloud里新建项目，点击项目列表，在Google Cloud左上角这个位置：
然后点击「新建项目」：
将项目命名为“GA For Demo”，然后点击「创建」
开启Google Analytics Data API
现将Google Cloud的工作项目切换为刚创建的“GA For Demo”：
点击右上角的导航菜单，然后点击「API和服务」——「已启用的API和服务」——「+启用API和服务」，搜索“Google Analytics Data API”，然后将它启用：
创建服务账号
点击右上角的导航菜单，然后点击「API和服务」——「凭据」：
就可以看到凭据的管理界面：
点击「+创建凭据」——「服务账号」
服务账号命名为“GA4 API TEST”，其他位置默认的就可以，然后点击「完成」
就可以看到：
注意这个邮箱，后面会需要在GA4里授权。
下载JSON秘钥
点击打开服务账号
然后点击「秘钥」——「添加键」——「创建新秘钥」，选择JSON:
点击「创建」,可以看到下载了一个秘钥：
获取GA4授权
给服务账号ga4-api-test@ga-for-demo.iam.gserviceaccount.com授权，在GA4里点击「管理」——「媒体资源访问权限管理」——「+」——「添加用户」，将其添加，权限类型是查看者的就可以：
Python里
安装基础库
pip install google-analytics-data
代码调试
这个代码的作用是获取，2月起，每个城市的活跃用户数。
将Property ID和秘钥替换成你自己的：
运行后数据如下：
延伸阅读：Python连接Google Analytics 4 API获取数据
R
设置代理
R需要能访问Google获取授权才可以操作，所以首先要在Rstudio上设置代理，直接在Rstudio上执行：
Sys.setenv(http_proxy = "http://127.0.0.1:7890",
https_proxy = "http://127.0.0.1:7890")
接下来执行：
Sys.getenv("https_proxy")
确认代理是否设置正确，如可以可以看到如下就表示设置正确，如果为空就表示设置错误：
安装和加载包googleAnalyticsR
install.packages(c("googleAnalyticsR")
library(googleAnalyticsR)
认证授权
这里采用Google OAuth（推荐，无需服务账号，更便捷）：
# 自动弹窗登录 Google 账号 ga_auth()
会在浏览器弹出一个授权窗口，直接点击授权就可以。
获取数据
执行如下代码，获取最近7天的数据：
# ←← 替换你的 Property ID ←←
PROPERTY_ID <- "206759202"
# 获取原始数据（返回 data.frame）
raw_data <- ga_data(
propertyId = PROPERTY_ID,
date_range = c("7daysAgo", "yesterday"),
metrics = "activeUsers",
dimensions = "date"
)
# 手动处理日期 + 排序（不用 dplyr）
# 转换日期：从 "20251024" → "2025-10-24"
raw_data$date <- as.Date(raw_data$date, format = "%Y%m%d")
# 按日期升序排序（不用 arrange）
raw_data <- raw_data[order(raw_data$date), ]
# 输出结果
cat("过去7天每日用户数：\n")
print(raw_data)
就可以看到数据：
延伸阅读：
