Google Analytics

Zusammenfassung

Voraussetzungen

Bevor Sie sich bei Google Analytics anmelden können, müssen Sie über ein Google Analytics-Konto (Benutzername/Kennwort) verfügen.

Unterstützte Funktionen

• Importieren
• Google Analytics 4 (Daten-API)
• Google Universal Analytics (außer Betrieb genommen)

Verbinden mit Google Analytics-Daten aus Power Query Desktop

So stellen Sie eine Verbindung mit Google Analytics-Daten her

1. Wählen Sie in Power BI Desktop im Menüband Start die Option Daten abrufen aus. Wählen Sie Onlinedienste aus den Kategorien auf der linken Seite aus, und wählen Sie dann Google Analytics aus. Wählen Sie dann Verbinden aus.

   

2. Wenn Sie Daten zum ersten Mal über den Google Analytics-Connector erhalten, wird ein Hinweis von Drittanbietern angezeigt. Wählen Sie Keine Warnungen für diesen Connector anzeigen aus, wenn diese Meldung nicht erneut angezeigt werden soll. Klicken Sie anschließend auf Weiter.

3. Um eine Verbindung mit Google Analytics-Daten über die ältere "Universal Analytics"-API herzustellen, wählen Sie Implementierung 1.0 aus. Um eine Verbindung mit Google Analytics-Daten über die neue Google Analytics-Daten-API mit Unterstützung für Google Analytics 4 herzustellen, wählen Sie Implementierung 2.0 (Beta) aus.

4. Wählen Sie Anmelden aus, um sich bei Ihrem Google Analytics-Konto anzumelden.

   

5. Geben Sie im Fenster Anmelden über Google Ihre Anmeldeinformationen ein, um sich bei Ihrem Google Analytics-Konto anzumelden. Sie können entweder eine E-Mail-Adresse oder eine Telefonnummer angeben. Wählen Sie Weiteraus.

   

6. Geben Sie Ihr Google Analytics-Kennwort ein, und wählen Sie Weiter aus.

   

7. Wenn Sie gefragt werden, ob Power BI Desktop auf Ihr Google-Konto zugreifen soll, wählen Sie "Weiter" aus.

   

8. Nachdem Sie sich erfolgreich angemeldet haben, wählen Sie Verbinden aus.

   

Sobald die Verbindung hergestellt wurde, wird eine Liste der Konten angezeigt, auf die Sie Zugriff haben. Gehen Sie das Konto, die Eigenschaften und die Ansichten durch, um eine Auswahl von Werten zu sehen, die in Anzeigeordnern kategorisiert sind.

Sie können die ausgewählte Tabelle laden , die die gesamte Tabelle in Power BI Desktop bringt, oder Sie können "Daten transformieren" auswählen, um die Abfrage zu bearbeiten, wodurch der Power Query-Editor geöffnet wird. Anschließend können Sie den Datensatz, den Sie verwenden möchten, filtern und verfeinern und diesen verfeinerten Datensatz dann in Power BI Desktop laden.

Verbinden mit Google Analytics-Daten aus Power Query Online

So stellen Sie eine Verbindung mit Google Analytics-Daten her

1. Wählen Sie auf der Seite Power Query – Datenquelle wählen die Option Google Analytics aus.

2. Wählen Sie auf der Verbindungsseite die Implementierung aus, geben Sie einen Verbindungsnamen ein, und wählen Sie bei Bedarf ein lokales Datengateway aus.

   

3. Wählen Sie Anmelden aus, um sich bei Ihrem Google-Konto anzumelden.

4. Geben Sie im Fenster Anmelden über Google Ihre Anmeldeinformationen ein, um sich bei Ihrem Google Analytics-Konto anzumelden. Sie können entweder eine E-Mail-Adresse oder eine Telefonnummer angeben. Wählen Sie Weiteraus.

   

5. Geben Sie Ihr Google Analytics-Kennwort ein, und wählen Sie Weiter aus.

   

6. Wenn Sie gefragt werden, ob Power BI auf Ihr Google-Konto zugreifen soll, wählen Sie "Weiter" aus.

   

7. Nachdem Sie sich erfolgreich angemeldet haben, wählen Sie Weiter aus.

   Sobald die Verbindung hergestellt wurde, wird eine Liste der Konten angezeigt, auf die Sie Zugriff haben. Gehen Sie das Konto, die Eigenschaften und die Ansichten durch, um eine Auswahl von Werten zu sehen, die in Anzeigeordnern kategorisiert sind.

8. Wählen Sie "Transformieren von Daten " aus, um die Abfrage im Power Query-Editor zu bearbeiten. Anschließend können Sie den Datensatz, den Sie verwenden möchten, filtern und verfeinern und diesen verfeinerten Datensatz dann in Power Apps laden.

Einschränkungen und Probleme

Beachten Sie die folgenden Einschränkungen und Probleme im Zusammenhang mit dem Zugriff auf Google Analytics-Daten.

Google Analytics-Kontingentgrenzen für Power BI

Die Standardbeschränkungen und Kontingente für Google Analytics-API-Anforderungen werden in Grenzwerten und Kontingenten für API-Anforderungen dokumentiert. Power BI Desktop und der Power BI-Dienst erlauben jedoch die folgende erhöhte Anzahl von Abfragen.

• Abfragen pro Tag: 1.500.000
• Abfragen pro 100 Sekunden: 4.000

Problembehandlung

Unerwartete Daten validieren

Wenn Datumsbereiche sehr groß sind, gibt Google Analytics nur eine Teilmenge von Werten zurück. Sie können den in diesem Abschnitt beschriebenen Prozess verwenden, um zu verstehen, welche Daten abgerufen werden, und diese manuell bearbeiten. Wenn Sie mehr Daten benötigen, können Sie mehrere Abfragen mit unterschiedlichen Datumsbereichen anhängen. Wenn Sie nicht sicher sind, dass Sie die erwarteten Daten zurückholen, können Sie auch die Datenprofilerstellung verwenden, um einen schnellen Überblick über die zurückgegebenen Daten zu erhalten.

Um sicherzustellen, dass die Daten, die Sie sehen, mit denen von Google Analytics übereinstimmen, können Sie die Abfrage selbst im interaktiven Tool von Google ausführen. Um zu verstehen, welche Daten Power Query abruft, können Sie die Abfragediagnose verwenden. So erfahren Sie, welche Abfrageparameter an Google Analytics gesendet werden.

Wenn Sie den Anweisungen für die Abfragediagnose folgen und den Diagnoseschritt für beliebige Hinzufügte Elemente ausführen, können Sie die generierten Ergebnisse in der Spalte Datenquellenabfrage der Diagnose sehen. Wir empfehlen, diese Diagnose mit so wenigen zusätzlichen Vorgängen wie möglich über Ihre anfängliche Verbindung mit Google Analytics auszuführen. Diese Methode stellt sicher, dass Sie keine Daten in einer Power Query-Transformation verlieren, anstatt was aus Google Analytics abgerufen wird.

Je nach Abfrage befindet sich die Zeile, die den ausgelassenen API-Aufruf an Google Analytics enthält, möglicherweise nicht an demselben Ort. Für eine einfache Google Analytics-Abfrage sehen Sie sie jedoch in der Regel als letzte Zeile mit Inhalt in dieser Spalte.

Wenn Ihr Fehler mit einem Datumsbereich zusammenhängt, können Sie ihn leicht beheben. Gehen Sie zum Erweiterten Editor. Sie haben eine M-Abfrage, die ungefähr wie folgt aussieht (mindestens– es gibt möglicherweise andere Transformationen darüber).

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"

Sie haben zwei Möglichkeiten. Wenn Sie über eine Spalte "Datum " verfügen, können Sie nach dem Datum filtern. Dies ist die einfachere Option. Wenn Ihnen die Aufteilung nach Datum egal ist, können Sie anschließend gruppieren.

Wenn Sie nicht über eine Datumsspalte verfügen, können Sie die Abfrage im erweiterten Editor manuell bearbeiten, um sie hinzuzufügen und danach zu filtern. Zum Beispiel:

   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"

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