显然，这些不会完美地排列，并且您的

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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。而且就功能而言，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 土耳其手机号格式 来巨大的好处，并且最终您会希望到达这里，因为这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。 当你真正认真考虑这个问题时，你会想要使用数据仓库。虽然设置起来比较困难，但好处却非常多，而且你可以更轻松地设置你的 Google 源、分析、AdWords 和 Search Console，因为它们会原生导出到 BigQuery。