R에서 RGA 라이브러리의 Time data 다루기

R과 google analytics를 연결하여 분석을 진행하기 위해서는 time data를 정제하고 형식을 통일해야만 한다. 하지만 R의 경우 time data를 다루기 어려운 것으로 유명하다. 그래서 RGA 라이브러리에서 시간 데이터를 다룰 때 어떻게 작업하였는지 정리한 코드를 간단히 기록하려고 한다. CausalImpact 패키지에 대한 정보가 궁금하다면 여기를 통해 확인하자.

아래의 코드는 베이지안 분석에서 사용되는 time-series 분석 중 하나인 Causal impact 그래프를 그리기 위해 사용한 내용이다.

    install.packages("RGA")
    install.packages("CausalImpact")
    
    library(CausalImpact)      #Time-series 그래프를 그리기 위한 라이브러리 
    library(RGA)
    authorize()      #RGA 접속 인증작업 
    rga.open(instance == "ga")
    
    ## GA 내의 profile list 확인
    ga_profiles = list_profiles()
    id = ga_profiles[grep("web_site_url", ga_profiles$websiteUrl), "id"]
    list_profiles()      #GA 안에 있는 profiles ID 및 정보 확인 가능 
    
    viewID <- "ID_number"     #보고자하는 GA의 viewID 설정 
    workingData <- get_ga(viewID, start.date = as.Date("2017-11-01"), 
    end.date = as.Date("2018-04-30"), metrics = "ga:sessions", dimensions = "ga:date") 
    
    workingData <- zoo(workingData[, -1], workingData$date)       #시간 데이터 변환 
    
    pre.period = c(as.POSIXct("2017-11-01"), as.POSIXct("2017-12-31"))   #as.Date to as.POSIXct
    post.period = c(as.POSIXct("2018-03-01"), as.POSIXct("2018-04-30"))
    
    im <- CausalImpact(workingData, pre.period, post.period)
    plot(im)   #plot을 확인하기 위해서 필수적으로 입력해야 한다

보통 RGA 라이브러리로 time-series 그래프를 그리기 위해 데이터를 정제하다보면 시간 데이터 타입 때문에 그래프가 그려지지 않는 경우가 많다. 이럴 때 zoo()와 as.POSIXct를 이용하여 시간 데이터의 타입을 하나로 통일해주면 오류 없이 그래프가 그려진다.

위의 코드의 경우 최초에 as.Date로 날짜 데이터를 받았는데 CausalImpact 함수에서 계속 오류가 나서 zoo와 as.POSIXct를 통해 오류를 해결하였다. 그리고 두 가지 클러스터를 비교하기 위한 목적의 그래프가 아니었으므로, 데이터를 pre.period의 from과 post.period의 to로 받아서 데이터를 다운받아 그래프를 그리기 직전에 pre와 post를 구분하였다.