Google Analytics

Итоги

Необходимые компоненты

Прежде чем войти в Google Analytics, у вас должна быть учетная запись Google Analytics (имя пользователя и пароль).

Поддерживаемые возможности

• Import
• Google Analytics 4 (API данных)
• Google Universal Analytics (не рекомендуется)

Подключение к данным Google Analytics из Power Query Desktop

Чтобы подключиться к данным Google Analytics, выполните приведенные действия.

1. Выберите " Получить данные " на ленте "Главная " в Power BI Desktop. Выберите веб-службы из категорий слева и выберите Google Analytics. В этом случае выберите Подключиться.

   

2. Если это первый раз, когда вы получаете данные через соединитель Google Analytics, отображается уведомление стороннего производителя. Нажмите кнопку "Не предупреждать меня снова с этим соединителем ", если вы не хотите, чтобы это сообщение отображалось снова. Затем выберите Continue (Продолжить).

3. Чтобы подключиться к данным Google Analytics с помощью устаревшего API Универсальной аналитики, выберите реализацию 1.0. Чтобы подключиться к данным Google Analytics с помощью нового API данных Google Analytics с поддержкой Google Analytics 4, выберите "Реализация 2.0" (бета-версия).

4. Чтобы войти в учетную запись Google Analytics, нажмите кнопку "Войти".

   

5. В появившемся окне входа в Google укажите учетные данные для входа в учетную запись Google Analytics. Вы можете указать адрес электронной почты или номер телефона. Затем выберите Далее.

   

6. Введите пароль Google Analytics и нажмите кнопку "Далее".

   

7. Если вы хотите, чтобы Power BI Desktop получить доступ к учетной записи Google, нажмите кнопку "Разрешить".

   

8. После успешного входа нажмите кнопку "Подключить".

   

После установки подключения вы увидите список учетных записей, к которых у вас есть доступ. Детализация учетной записи, свойств и представлений для просмотра выбора значений, классифицированных в папках отображения.

Вы можете загрузить выбранную таблицу, которая переносит всю таблицу в Power BI Desktop или выбрать преобразование данных для изменения запроса, который открывается Редактор Power Query. Затем можно отфильтровать и уточнить набор данных, которые вы хотите использовать, а затем загрузить этот уточненный набор данных в Power BI Desktop.

Подключение к данным Google Analytics из Power Query Online

Чтобы подключиться к данным Google Analytics, выполните приведенные действия.

1. Выберите Google Analytics на странице источника данных Power Query.

2. На странице подключения введите имя подключения и при необходимости выберите локальный шлюз данных.

   

3. Выберите вход , чтобы войти в учетную запись Google.

4. В появившемся окне входа в Google укажите учетные данные для входа в учетную запись Google Analytics. Вы можете указать адрес электронной почты или номер телефона. Затем выберите Далее.

   Примечание.

   В настоящее время диалоговые окна входа в Google Analytics указывают, что вы входите в Power Query Desktop. Эта формулировка будет изменена в будущем.

   

5. Введите пароль Google Analytics и нажмите кнопку "Далее".

   

6. Если вы хотите, чтобы Power BI Desktop получить доступ к учетной записи Google, нажмите кнопку "Разрешить".

   

7. После успешного входа нажмите кнопку "Далее".

   После установки подключения вы увидите список учетных записей, к которых у вас есть доступ. Детализация учетной записи, свойств и представлений для просмотра выбора значений, классифицированных в папках отображения.

8. Выберите "Преобразовать данные", чтобы изменить запрос в Редактор Power Query. Затем можно отфильтровать и уточнить набор данных, которые вы хотите использовать, а затем загрузить этот уточненный набор данных в Power Apps.

Ограничения и проблемы

Вы должны знать о следующих ограничениях и проблемах, связанных с доступом к данным Google Analytics.

Ограничения квот Google Analytics для Power BI

Стандартные ограничения и квоты для запросов AP Google Analytics описаны в ограничениях и квотах для запросов API. Однако Power BI Desktop и служба Power BI позволяют использовать следующее расширенное количество запросов.

• Запросы в день: 1500 000
• Запросы за 100 секунд: 4000

Устранение неполадок

Проверка непредвиденных данных

Если диапазоны дат очень большие, Google Analytics возвращает только подмножество значений. Вы можете использовать процесс, описанный в этом разделе, чтобы понять, какие даты извлекаются, и вручную изменить их. Если вам нужны дополнительные данные, можно добавить несколько запросов с различными диапазонами дат. Если вы не уверены, что вы вернетесь к отображаемым данным, вы также можете использовать профилирование данных для быстрого просмотра возвращаемых данных.

Чтобы убедиться, что отображаемые данные совпадают с данными, полученными из Google Analytics, вы можете выполнить запрос самостоятельно в интерактивном инструменте Google. Чтобы понять, какие данные Power Query извлекает, можно использовать диагностику запросов, чтобы понять, какие параметры запроса отправляются в Google Analytics.

Если вы следуйте инструкциям по диагностике запросов и запустите шаг диагностики для всех добавленных элементов, вы увидите созданные результаты в столбце "Запрос источника данных диагностики". Мы рекомендуем использовать эту функцию как можно меньше дополнительных операций на вершине начального подключения к Google Analytics, чтобы убедиться, что вы не теряете данные в преобразовании Power Query, а не то, что извлекается из Google Analytics.

В зависимости от запроса строка, содержащая создаваемый вызов API в Google Analytics, может не находиться в том же месте. Но для простого запроса Google Analytics вы обычно увидите его как последнюю строку, которая содержит содержимое в этом столбце.

В столбце "Запрос источника данных" вы найдете запись со следующим шаблоном:

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>

В этой записи вы увидите идентификатор представления аналитики (профиля), список метрик (в данном случае — ga:usersпросто), список измерений (в данном случае — только источник ссылки), начальную дату и дату окончания, начальный индекс, максимальный результат (по умолчанию — 1000 для редактора) и квотуUser.

Эти значения можно скопировать в обозреватель запросов Google Analytics, чтобы убедиться, что те же данные, которые вы видите, возвращенные запросом, также возвращаются API.

Если ошибка находится в диапазоне дат, ее можно легко исправить. Перейдите в Расширенный редактор. У вас будет запрос M, который выглядит примерно так (как минимум, могут быть другие преобразования на вершине).

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"

Вы можете сделать одно из двух вещей. Если у вас есть столбец date , можно отфильтровать дату. Это более простой вариант. Если вы не заботитесь о разрыве по дате, вы можете группировать после этого.

Если у вас нет столбца date, вы можете вручную управлять запросом в Расширенный редактор, чтобы добавить его и отфильтровать. Например:

   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"

Следующие шаги

• Измерение и обозреватель метрик Google Analytics
• API отчетов Google Analytics Core