Google Analytics

Résumé

Prérequis

Pour pouvoir vous connecter à Google Analytics, vous devez disposer d’un compte Google Analytics (nom d’utilisateur/mot de passe).

Fonctionnalités prises en charge

• Importer
• Google Analytics 4 (API de données)
• Google Universal Analytics (déconseillé)

Se connecter aux données Google Analytics à partir de Power Query Desktop

Pour se connecter aux données Google Analytics :

1. Sélectionnez Obtenir des données dans le ruban Accueil de Power BI Desktop. Sélectionnez Services en ligne dans les catégories à gauche puis sélectionnez Google Analytics. Sélectionnez Connecter.

   

2. Si vous obtenez des données via le connecteur Google Analytics pour la première fois, une notification tierce s’affiche. Sélectionnez Ne plus m’avertir concernant ce connecteur si vous ne souhaitez pas que ce message s’affiche à nouveau. Sélectionnez Continuer.

3. Pour vous connecter aux données Google Analytics via l’API « Universal Analytics » héritée, sélectionnez Implémentation 1.0. Pour vous connecter aux données Google Analytics via la nouvelle API de données Google Analytics avec prise en charge de Google Analytics 4, sélectionnez Implémentation 2.0 (bêta).

4. Pour vous identifier à votre compte Google Analytics, sélectionnez S’identifier.

   

5. Dans la fenêtre S’inscrire avec Google qui s’affiche, entrez vos informations d’identification pour vous connecter à votre compte Google Analytics. Vous pouvez fournir une adresse e-mail ou un numéro de téléphone. Sélectionnez ensuite Suivant.

   

6. Entrez votre mot de passe Google Analytics, puis sélectionnez Suivant.

   

7. Lorsque vous êtes invité à demander à Power BI Desktop d’accéder à votre compte Google, sélectionnez Continuer.

   

8. Une fois que vous êtes connecté, sélectionnez Connect.

   

Une fois la connexion établie, une liste des comptes auxquels vous avez accès s’affiche. Parcourez le compte, les propriétés et les vues pour afficher une sélection de valeurs, classées dans les dossiers d’affichage.

Vous pouvez charger la table sélectionnée, qui amène la table entière dans Power BI Desktop, ou vous pouvez sélectionner Transformer des données pour modifier la requête, ce qui ouvre l’éditeur Power Query. Vous pouvez ensuite filtrer et affiner le jeu de données que vous souhaitez utiliser, puis le charger dans Power BI Desktop.

Se connecter aux données Google Analytics à partir de Power Query Online

Pour se connecter aux données Google Analytics :

1. Sélectionnez Google Analytics dans le Power Query, Choisir la page de source de données.

2. Dans la page de connexion, sélectionnez l’implémentation, entrez un nom de connexion, puis choisissez une passerelle de données locale si nécessaire.

   

3. Sélectionnez S’inscrire pour vous inscrire à votre compte Google.

4. Dans la fenêtre S’inscrire avec Google qui s’affiche, entrez vos informations d’identification pour vous connecter à votre compte Google Analytics. Vous pouvez fournir une adresse e-mail ou un numéro de téléphone. Sélectionnez ensuite Suivant.

   

5. Entrez votre mot de passe Google Analytics, puis sélectionnez Suivant.

   

6. Lorsque vous êtes invité à demander à Power BI d’accéder à votre compte Google, sélectionnez Continuer.

   

7. Une fois que vous vous êtes connecté avec succès, sélectionnez suivant.

   Une fois la connexion établie, une liste des comptes auxquels vous avez accès s’affiche. Parcourez le compte, les propriétés et les vues pour afficher une sélection de valeurs, classées dans les dossiers d’affichage.

8. Sélectionnez Transformer des données pour modifier la requête dans l’éditeur Power Query. Vous pouvez ensuite filtrer et affiner le jeu de données que vous souhaitez utiliser, puis le charger dans Power Apps.

Limitations et problèmes

Vous devez être conscient des limitations et des problèmes suivants associés à l’accès aux données de Google Analytics.

Limites de quotas Google Analytics pour Power BI

Les limitations et quotas standard des demandes d’API Google Analytics sont documentés dans limites et quotas sur les demandes d’API. Toutefois, Power BI Desktop et service Power BI vous permettent d’utiliser le nombre amélioré de requêtes suivant.

• Requêtes par jour : 1 500 000
• Requêtes par 100 secondes : 4 000

Dépannage

Validation de données inattendues

Lorsque les plages de dates sont très volumineuses, Google Analytics retourne uniquement un sous-ensemble de valeurs. Vous pouvez utiliser le processus décrit dans cette section pour comprendre les dates récupérées et les modifier manuellement. Si vous avez besoin de plus de données, vous pouvez ajouter plusieurs requêtes avec différentes plages de dates. Si vous ne savez pas que vous récupérez les données attendues, vous pouvez également utiliser le profilage des données pour obtenir un aperçu rapide de ce qui est retourné.

Pour vous assurer que les données que vous voyez sont identiques à celles que vous obtenez à partir de Google Analytics, vous pouvez exécuter la requête vous-même dans l’outil interactif de Google. Pour comprendre quelles données Power Query récupère, vous pouvez utiliser les diagnostics de requête pour comprendre les paramètres de requête envoyés à Google Analytics.

Si vous suivez les instructions relatives aux diagnostics de requête et exécutez l’étape Diagnostiquer sur les éléments ajoutés, vous pouvez voir les résultats générés dans la colonne Requête de source de données diagnostics. Nous vous recommandons d’exécuter ce diagnostic avec le moins d’opérations supplémentaires possible lors de votre connexion initiale à Google Analytics. Cette méthode garantit que vous ne perdez pas de données dans une transformation Power Query plutôt que ce qui est récupéré à partir de Google Analytics.

Selon votre requête, la ligne contenant l’appel d’API émis à Google Analytics peut ne pas se trouver au même endroit. Mais pour une simple requête Google Analytics, vous le voyez généralement comme la dernière ligne qui a du contenu dans cette colonne.

Si votre erreur se trouve autour d’une plage de dates, vous pouvez facilement la corriger. Allez dans l’Éditeur avancé. Vous disposez d’une requête M qui ressemble à ceci (au minimum, il peut y avoir d’autres transformations au-dessus de celle-ci).

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"

Vous pouvez effectuer l’une des deux opérations suivantes. Si vous avez une colonne Date , vous pouvez filtrer sur la date, ce qui est l’option la plus simple. Si vous ne vous souciez pas de le diviser par date, vous pouvez regrouper par la suite.

Si vous n’avez pas de colonne Date , vous pouvez manipuler manuellement la requête dans l’éditeur avancé pour en ajouter une et filtrer dessus. Par exemple :

   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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