Del via

Google Analytics

  • Artikel

Resumé

Element Beskrivelse
Udgivelsestilstand Generel tilgængelighed
Produkter Power BI (semantiske modeller)
Power BI (dataflow)
Fabric (Dataflow Gen2)
Power Apps (dataflow)
Kundeindsigt (dataflow)
Understøttede godkendelsestyper Google-konto
Dokumentation til funktionsreference GoogleAnalytics.Accounts

Bemærk

Nogle funktioner kan være til stede i ét produkt, men ikke andre på grund af installationsplaner og værtsspecifikke egenskaber.

Bemærk

Fraråder Google brugen af Google Analytics-API'en fra juli 2023. Du kan få flere oplysninger ved at gå til Google-meddelelsen. Power Query Google Analytics-connectoren understøtter det ældre Universal Analytics-scenarie via V4 i den nu udfasede Google Universal Analytics-API ved hjælp af indstillingen Implementation = "1.0" . Connectoren understøtter også Google Analytics 4-scenarier via V1 i Google Analytics Data-API'en ved hjælp af indstillingen nu som standard Implementation = "2.0" .

Bemærk

Fra og med juli 2021 ophørte Google med at understøtte logon på Google-konti fra integrerede browserrammer. På grund af denne ændring skal du opdatere din Power BI Desktop-version til juni 2021 eller nyere for at understøtte, at du logger på Google.

Forudsætninger

Før du kan logge på Google Analytics, skal du have en Google Analytics-konto (brugernavn/adgangskode).

Understøttede egenskaber

  • Importér
  • Google Analytics 4 (Data-API)
  • Google Universal Analytics (frarådes)

Forbind til Google Analytics-data fra Power Query Desktop

Sådan opretter du forbindelse til Google Analytics-data:

  1. Vælg Hent data på båndet Hjem i Power BI Desktop. Vælg Onlinetjenester i kategorierne til venstre, og vælg derefter Google Analytics. Vælg derefter Forbind.

    Hent data fra Google Analytics.

  2. Hvis det er første gang, du henter data via Google Analytics-connectoren, vises der en meddelelse fra tredjepart. Vælg Advar mig ikke igen med denne connector , hvis du ikke ønsker, at denne meddelelse skal vises igen. Vælg derefter Fortsæt.

  3. Hvis du vil oprette forbindelse til Google Analytics-data via den ældre API til "Universal Analytics", skal du vælge Implementation 1.0. Hvis du vil oprette forbindelse til Google Analytics-data via den nye Google Analytics Data API med understøttelse af Google Analytics 4, skal du vælge Implementation 2.0 (beta).

  4. Hvis du vil logge på din Google Analytics-konto, skal du vælge Log på.

    Vælg knappen Log på.

  5. I vinduet Log på med Google , der vises, skal du angive dine legitimationsoplysninger for at logge på din Google Analytics-konto. Du kan enten angive en mailadresse eller et telefonnummer. Vælg derefter Næste.

    Log på Adobe Analytics.

  6. Angiv din Adgangskode til Google Analytics, og vælg Næste.

    Indtast din adgangskode.

  7. Når du bliver spurgt, om du vil have Power BI Desktop til at få adgang til din Google-konto, skal du vælge Tillad.

    Tillad adgang til din Google-konto.

  8. Når du er logget på, skal du vælge Forbind.

    Logget på og klar til at oprette forbindelse.

Når forbindelsen er oprettet, får du vist en liste over de konti, du har adgang til. Analysér gennem kontoen, egenskaberne og visningerne for at se et udvalg af værdier, der er kategoriseret i visningsmapper.

Du kan indlæse den valgte tabel, hvilket bringer hele tabellen ind i Power BI Desktop, eller du kan vælge Transformér data for at redigere forespørgslen, hvilket åbner Power Query-editor. Du kan derefter filtrere og tilpasse det datasæt, du vil bruge, og derefter indlæse dette raffinerede datasæt i Power BI Desktop.

Indlæs eller transformér data.

Forbind til Google Analytics-data fra Power Query Online

Sådan opretter du forbindelse til Google Analytics-data:

  1. Vælg Google Analytics på siden Power Query – Vælg datakilde .

  2. På forbindelsessiden skal du angive et forbindelsesnavn og vælge en datagateway i det lokale miljø, hvis det er nødvendigt.

    Billede, der viser forbindelsessiden med et forbindelsesnavn og ingen gateway valgt.

  3. Vælg Log på for at logge på din Google-konto.

  4. I vinduet Log på med Google , der vises, skal du angive dine legitimationsoplysninger for at logge på din Google Analytics-konto. Du kan enten angive en mailadresse eller et telefonnummer. Vælg derefter Næste.

    Bemærk

    Dialogboksene til logon til Google Analytics angiver i øjeblikket, at du logger på Power Query Desktop. Denne formulering vil blive ændret i fremtiden.

    Log på Adobe Analytics fra Power Query Online.

  5. Angiv din Adgangskode til Google Analytics, og vælg Næste.

    Angiv din adgangskode fra Power Query Online.

  6. Når du bliver spurgt, om du vil have Power BI Desktop til at få adgang til din Google-konto, skal du vælge Tillad.

    Tillad adgang til din Google-konto fra Power Query Online.

  7. Når du er logget på, skal du vælge Næste.

    Når forbindelsen er oprettet, får du vist en liste over de konti, du har adgang til. Analysér gennem kontoen, egenskaberne og visningerne for at se et udvalg af værdier, der er kategoriseret i visningsmapper.

  8. Vælg Transformér data for at redigere forespørgslen i Power Query-editor. Du kan derefter filtrere og tilpasse det datasæt, du vil bruge, og derefter indlæse det raffinerede datasæt i Power Apps.

Begrænsninger og problemer

Du skal være opmærksom på følgende begrænsninger og problemer i forbindelse med adgang til Google Analytics-data.

Google Analytics-kvotegrænser for Power BI

Standardbegrænsningerne og -kvoterne for Google Analytics AP-anmodninger er dokumenteret i Grænser og kvoter for API-anmodninger. Power BI Desktop og Power BI-tjeneste giver dig dog mulighed for at bruge følgende udvidede antal forespørgsler.

  • Forespørgsler pr. dag: 1.500.000
  • Forespørgsler pr. 100 sekunder: 4.000

Fejlfinding

Validering af uventede data

Når datointervaller er meget store, returnerer Google Analytics kun et undersæt af værdier. Du kan bruge den proces, der er beskrevet i dette afsnit, til at forstå, hvilke datoer der hentes, og redigere dem manuelt. Hvis du har brug for flere data, kan du tilføje flere forespørgsler med forskellige datointervaller. Hvis du ikke er sikker på, at du får de data, du forventer at se, tilbage, kan du også bruge Dataprofilering til hurtigt at se, hvad der returneres.

Hvis du vil sikre dig, at de data, du får vist, er de samme, som du ville få fra Google Analytics, kan du selv udføre forespørgslen i Googles interaktive værktøj. For at forstå, hvilke data Power Query henter, kan du bruge Forespørgselsdiagnosticering til at forstå, hvilke forespørgselsparametre der sendes til Google Analytics.

Hvis du følger instruktionerne til Forespørgselsdiagnosticering og kører Diagnosticer trin på tilføjede elementer, kan du se de genererede resultater i kolonnen Forespørgsel om datakilde til diagnosticering. Vi anbefaler, at du kører dette med så få yderligere handlinger som muligt ud over din indledende forbindelse til Google Analytics for at sikre, at du ikke mister data i en Power Query-transformering i stedet for det, der hentes fra Google Analytics.

Afhængigt af din forespørgsel er den række, der indeholder det udsendte API-kald til Google Analytics, muligvis ikke på samme sted. Men for en simpel Google Analytics-forespørgsel kan du generelt se den som den sidste række, der har indhold i den pågældende kolonne.

I kolonnen Datakildeforespørgsel finder du en post med følgende mønster:

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>

Fra denne post kan du se, at du har dit id for analysevisning (profil), din liste over målepunkter (i dette tilfælde kun ga:users), din liste over dimensioner (i dette tilfælde kun referencekilde), startdato og slutdato, startindeks, maks. resultater (angivet til 1000 for editoren som standard) og quotaUser.

Du kan kopiere disse værdier til Google Analytics Query Explorer for at validere, at de samme data, du får vist, som returneres af din forespørgsel, også returneres af API'en.

Hvis din fejl er omkring et datointerval, kan du nemt løse problemet. Gå ind i Avanceret editor. Du har en M-forespørgsel, der ser nogenlunde sådan ud (som minimum – der kan være andre transformationer oven på den).

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"

Du kan gøre en af to ting. Hvis du har en datokolonne , kan du filtrere efter dato. Dette er den nemmere mulighed. Hvis du er ligeglad med at bryde det op efter dato, kan du gruppere bagefter.

Hvis du ikke har en datokolonne, kan du manuelt manipulere forespørgslen i Avanceret editor for at tilføje en og filtrere den. Eksempler:

   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"

Næste trin