Google Analytics

요약

필수 조건

Google Analytics에 로그인하려면 Google Analytics 계정(사용자 이름/암호)이 있어야 합니다.

지원되는 기능

• 가져오기
• Google Analytics 4(Data API)
• Google 유니버설 분석(사용되지 않음)

파워 쿼리 데스크톱에서 Google Analytics 데이터에 연결

Google Analytics 데이터에 연결하려면 다음을 수행합니다.

1. Power BI Desktop의 홈 리본에서 데이터 가져오기를 선택합니다. 왼쪽의 범주에서 온라인 서비스를 선택한 다음 Google Analytics를 선택합니다. 그런 다음 연결을 선택합니다.

   

2. Google Analytics 커넥터를 통해 데이터를 처음 가져오는 경우 타사 알림이 표시됩니다. 이 메시지를 다시 표시하지 않으려면 이 커넥터로 다시 경고하지 않음을 선택합니다. 그런 다음, 계속을 선택합니다.

3. 레거시 "유니버설 분석" API를 통해 Google Analytics 데이터에 연결하려면 구현 1.0을 선택합니다. Google Analytics 4를 지원하는 새 Google Analytics Data API를 통해 Google Analytics 데이터에 연결하려면 구현 2.0(베타)을 선택합니다.

4. Google Analytics 계정에 로그인하려면 로그인을 선택합니다.

   

5. 표시되는 Google로 로그인 창에서 Google Analytics 계정에 로그인할 자격 증명을 제공합니다. 전자 메일 주소 또는 전화 번호를 제공할 수 있습니다. 그런 후 다음을 선택합니다.

   

6. Google Analytics 암호를 입력하고 다음을 선택합니다.

   

7. Power BI Desktop에서 Google 계정에 액세스할 것인지 묻는 메시지가 표시되면 [허용]을 선택합니다.

   

8. 성공적으로 로그인했으면 연결을 선택합니다.

   

연결이 설정되면 액세스할 수 있는 계정 목록이 표시됩니다. 계정, 속성 및 보기를 드릴스루하여 표시 폴더에 분류된 값의 선택을 확인합니다.

선택한 테이블을 로드하여 전체 테이블을 Power BI Desktop으로 가져오거나 데이터 변환을 선택하여 쿼리를 편집하여 Power Query 편집기 열 수 있습니다. 그런 다음, 사용하려는 데이터 집합을 필터링 및 구체화한 다음, 구체화된 데이터 집합을 Power BI Desktop에 로드할 수 있습니다.

파워 쿼리 Online에서 Google Analytics 데이터에 연결

Google Analytics 데이터에 연결하려면 다음을 수행합니다.

1. 파워 쿼리 - 데이터 원본 선택 페이지에서 Google Analytics를 선택합니다.

2. 연결 페이지에서 연결 이름을 입력하고 필요한 경우 온-프레미스 데이터 게이트웨이를 선택합니다.

   

3. 로그인을 선택하여 Google 계정에 로그인합니다.

4. 표시되는 Google로 로그인 창에서 Google Analytics 계정에 로그인할 자격 증명을 제공합니다. 전자 메일 주소 또는 전화 번호를 제공할 수 있습니다. 그 후 다음을 선택합니다.

   참고 항목

   현재 Google Analytics 로그인 대화 상자는 파워 쿼리 데스크톱에 로그인하고 있음을 나타냅니다. 이 문구는 나중에 변경될 예정입니다.

   

5. Google Analytics 암호를 입력하고 다음을 선택합니다.

   

6. Power BI Desktop에서 Google 계정에 액세스할 것인지 묻는 메시지가 표시되면 [허용]을 선택합니다.

   

7. 성공적으로 로그인했으면 다음을 선택합니다.

   연결이 설정되면 액세스할 수 있는 계정 목록이 표시됩니다. 계정, 속성 및 보기를 드릴스루하여 표시 폴더에 분류된 값의 선택을 확인합니다.

8. 데이터 변환을 선택하여 Power Query 편집기 쿼리를 편집합니다. 그런 다음, 사용하려는 데이터 집합을 필터링하고 구체화한 다음, 구체화된 데이터 집합을 Power Apps에 로드할 수 있습니다.

제한 사항 및 문제

Google Analytics 데이터 액세스와 관련된 다음과 같은 제한 사항 및 문제를 알고 있어야 합니다.

Power BI에 대한 Google Analytics 할당량 제한

Google Analytics AP 요청에 대한 표준 제한 사항 및 할당량은 API 요청의 제한 및 할당량에 설명되어 있습니다. 그러나 Power BI Desktop 및 Power BI 서비스 다음과 같은 향상된 수의 쿼리를 사용할 수 있습니다.

• 일일 쿼리 수: 1,500,000개
• 100초당 쿼리: 4,000

문제 해결

예기치 않은 데이터 유효성 검사

날짜 범위가 매우 크면 Google Analytics는 값의 하위 집합만 반환합니다. 이 섹션에 설명된 프로세스를 사용하여 검색되는 날짜를 이해하고 수동으로 편집할 수 있습니다. 더 많은 데이터가 필요한 경우 날짜 범위가 다른 여러 쿼리를 추가할 수 있습니다. 예상되는 데이터를 다시 가져오고 있는지 확실하지 않은 경우 데이터 프로파일링을 사용하여 반환되는 항목을 빠르게 살펴볼 수도 있습니다.

표시되는 데이터가 Google Analytics에서 가져오는 것과 동일한지 확인하려면 Google의 대화형 도구에서 직접 쿼리를 실행할 수 있습니다. 파워 쿼리가 검색하는 데이터를 이해하기 위해 쿼리 진단을 사용하여 Google Analytics 로 전송되는 쿼리 매개 변수를 이해할 수 있습니다.

쿼리 진단에 대한 지침을 따르고 추가된 항목에서 진단 단계를 실행하는 경우 진단 데이터 원본 쿼리 열에서 생성된 결과를 볼 수 있습니다. Google Analytics에 대한 초기 연결을 기반으로 가능한 한 적은 수의 추가 작업으로 이 작업을 실행하는 것이 좋습니다. Google Analytics에서 검색되는 것이 아니라 파워 쿼리 변환에서 데이터가 손실되지 않도록 합니다.

쿼리에 따라 Google Analytics에 내보낸 API 호출이 포함된 행이 같은 위치에 있지 않을 수 있습니다. 그러나 간단한 Google Analytics만 쿼리하는 경우 일반적으로 해당 열에 콘텐츠가 있는 마지막 행으로 표시됩니다.

데이터 원본 쿼리 열에서 다음 패턴의 레코드를 찾을 수 있습니다.

Request:
GET https://www.googleapis.com/analytics/v3/data/ga?ids=ga:<GA Id>&metrics=ga:users&dimensions=ga:source&start-date=2009-03-12&end-date=2020-08-11&start-index=1&max-results=1000&quotaUser=<User>%40gmail.com HTTP/1.1

<Content placeholder>

Response:
HTTP/1.1 200 OK
Content-Length: -1

<Content placeholder>

이 레코드에서 분석 보기(프로필) ID, 메트릭 목록(이 경우만ga:users), 차원 목록(이 경우 조회 원본만), 시작 날짜 및 종료 날짜, 시작 인덱스, 최대 결과(기본적으로 편집기의 경우 1000으로 설정) 및 quotaUser가 있는 것을 볼 수 있습니다.

이러한 값을 Google Analytics 쿼리 탐색기에 복사하여 쿼리에서 반환되는 것과 동일한 데이터도 API에서 반환되는지 확인할 수 있습니다.

오류가 날짜 범위 주위에 있는 경우 쉽게 해결할 수 있습니다. 고급 편집기 이동합니다. 이처럼 보이는 M 쿼리가 있습니다(최소한 그 위에 다른 변환이 있을 수 있음).

let
    Source = GoogleAnalytics.Accounts(),
    #"<ID>" = Source{[Id="<ID>"]}[Data],
    #"UA-<ID>-1" = #"<ID>"{[Id="UA-<ID>-1"]}[Data],
    #"<View ID>" = #"UA-<ID>-1"{[Id="<View ID>"]}[Data],
    #"Added Items" = Cube.Transform(#"<View ID>",
        {
            {Cube.AddAndExpandDimensionColumn, "ga:source", {"ga:source"}, {"Source"}},
            {Cube.AddMeasureColumn, "Users", "ga:users"}
        })
in
    #"Added Items"

두 가지 중 하나를 수행할 수 있습니다. 날짜 열이 있는 경우 날짜를 필터링할 수 있습니다. 더 쉬운 옵션입니다. 날짜별로 분리하는 데 신경 쓰지 않는 경우 나중에 그룹화할 수 있습니다.

날짜 열이 없는 경우 고급 편집기 쿼리를 수동으로 조작하여 쿼리를 추가하고 필터링할 수 있습니다. 예시:

   let
      Source = GoogleAnalytics.Accounts(),
      #"<ID>" = Source{[Id="<ID>"]}[Data],
      #"UA-<ID>-1" = #"<ID>"{[Id="UA-<ID>-1"]}[Data],
      #"<View ID>" = #"UA-<ID>-1"{[Id="<View ID>"]}[Data],
      #"Added Items" = Cube.Transform(#"<View ID>",
          {
              {Cube.AddAndExpandDimensionColumn, "ga:date", {"ga:date"}, {"Date"}},
              {Cube.AddAndExpandDimensionColumn, "ga:source", {"ga:source"}, {"Source"}},
              {Cube.AddMeasureColumn, "Organic Searches", "ga:organicSearches"}            
         }),
      #"Filtered Rows" = Table.SelectRows(#"Added Items", each [Date] >= #date(2019, 9, 1) and [Date] <= #date(2019, 9, 30))
   in
      #"Filtered Rows"

다음 단계

• Google Analytics 차원 및 메트릭 탐색기
• Google Analytics Core Reporting API