Firebase Analytics信息中心与BigQuery

Question

我正在尝试针对链接到BigQuery的Firebase Analytics数据开发查询，以重现Firebase Analytics信息中心的“每日用户互动”图表（包含在Google Data Studio报告中）。

根据Firebase Help documentation，每日用户互动定义为“日期范围内每位用户的平均每日互动次数，包括上一日期范围内的百分比波动”。因此，我的尝试是将 engagement_time_msec （根据https://support.google.com/firebase/answer/7061705?hl=en的上一次user_engagement事件后的额外参与时间（ms））与 user_engagement 事件相加，除以每天的用户数（由 user_dim.app_info.app_instance_id 标识）。查询如下所示：

SELECT ((total_engagement_time_msec / 1000) / users) as average_engagement_time_sec, date FROM
(SELECT
  SUM(params.value.int_value) as total_engagement_time_msec,
  COUNT(DISTINCT(user_dim.app_info.app_instance_id)) as users,
  e.date
FROM `com_artermobilize_alertable_IOS.app_events_*`, UNNEST(event_dim) as e, UNNEST(e.params) as params
WHERE e.name = 'user_engagement'
AND params.key = 'engagement_time_msec'
GROUP BY e.date)
ORDER BY date desc

结果与每日用户互动的Firebase控制台图表中显示的结果非常接近，但我的查询中的值始终高出几秒钟（左侧是BigQuery结果，右侧是Firebase控制台图表值）。

要注意，我们没有设置 user_dim.user_id 而不使用IDFA，所以我的理解是计算“用户”的正确/唯一方法是 user_dim.app_info.app_instance_id ，我想Firebase控制台也是如此。

任何人都可以建议我如何确定BigQuery的平均参与时间，以及如何在Firebase控制台图表中确定这一点？

需要注意的是，我看到了类似的问题here，但我不相信建议的答案适用于我的查询，因为1）差异存在多天，2）我已经查询user_engagement事件和3）查询中使用的事件日期声明基于您的应用程序的注册时区（根据this）。