API de Google Analytics. Procesar y visualizar datos.

Aquí tienes un ejemplo básico utilizando Python y algunas bibliotecas populares como

1. google-auth,
2. google-auth-oauthlib,
3. google-auth-httplib2,
4. google-analytics-data,
5. matplotlib para la visualización.

Asegúrate de tener Python instalado en tu sistema y luego instala las bibliotecas necesarias con el siguiente comando:

pip install google-auth google-auth-oauthlib google-auth-httplib2 google-analytics-data-api matplotlib

A continuación, te proporciono un script de ejemplo. Ten en cuenta que necesitarás configurar un proyecto en la Consola de Desarrolladores de Google y habilitar la API de Google Analytics para obtener las credenciales necesarias.

import os
from google.auth.transport.requests import Request
from google.oauth2.service_account import Credentials
from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient
from matplotlib import pyplot as plt

# Configuración de las credenciales
SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly']
KEY_FILE_LOCATION = 'ruta/a/tu/archivo/credenciales.json'  # Reemplazar con la ruta a tu archivo de credenciales

# Configuración de la vista de Google Analytics
VIEW_ID = 'tu-identificador-de-vista'  # Reemplazar con tu ID de vista de Google Analytics

def initialize_analytics():
    credentials = Credentials.from_service_account_file(KEY_FILE_LOCATION, scopes=SCOPES)
    credentials.refresh(Request())

    return BetaAnalyticsDataClient(credentials=credentials)

def get_google_analytics_data(analytics, start_date, end_date):
    response = analytics.run_report(
        entity={
            "property_id": "ga:" + VIEW_ID
        },
        date_ranges=[
            {
                "start_date": start_date,
                "end_date": end_date,
            }
        ],
        dimensions=[
            {
                "name": "date",
            }
        ],
        metrics=[
            {
                "name": "pageviews",
            }
        ]
    )

    return response

def plot_google_analytics_data(data):
    dates = [row.dimension_values[0].value for row in data.rows]
    pageviews = [row.metric_values[0].value for row in data.rows]

    plt.plot(dates, pageviews)
    plt.xlabel('Fecha')
    plt.ylabel('Páginas vistas')
    plt.title('Estadísticas de Google Analytics')
    plt.show()

def main():
    analytics = initialize_analytics()
    
    # Especifica el rango de fechas que deseas analizar
    start_date = '2024-01-01'
    end_date = '2024-01-07'

    data = get_google_analytics_data(analytics, start_date, end_date)
    plot_google_analytics_data(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

Asegúrate de reemplazar 'ruta/a/tu/archivo/credenciales.json'

Con la ruta a tu archivo de credenciales y 'tu-identificador-de-vista' con el ID de vista de Google Analytics que deseas analizar.

Además, puedes ajustar las fechas en start_date y end_date según tus necesidades.

Este script básico obtiene y muestra gráficamente las estadísticas de páginas vistas en el rango de fechas especificado.