Google Analytics

Resumo

Pré-requisitos

Antes de entrar no Google Analytics, você deve ter uma conta do Google Analytics (nome de usuário/senha).

Funcionalidades com suporte

• Importação
• Google Analytics 4 (API de dados)
• Google Universal Analytics (desativado)

Conectar-se aos dados do Google Analytics do Power Query Desktop

Para se conectar aos dados do Google Analytics:

1. Selecione Obter Dados na faixa de opções Início no Power BI Desktop. Selecione Serviços Online nas categorias à esquerda, e o Google Analytics aparecerá. Depois, selecione Conectar.

   

2. Se você estiver recebendo dados por meio do conector do Google Analytics pela primeira vez, um aviso de terceiros será exibido. Selecione Não mostrar alerta novamente para esse conector se você não quiser que essa mensagem seja exibida novamente. Depois selecione Continuar.

3. Para se conectar aos dados do Google Analytics por meio da API herdada da "Análise Universal", selecione Implementação 1.0. Para se conectar aos dados do Google Analytics por meio da nova API de Dados do Google Analytics com suporte para o Google Analytics 4, selecione Implementação 2.0 (Beta).

4. Para entrar na sua conta do Google Analytics, selecione Entrar.

   

5. Na janela Entrar com o Google, forneça suas credenciais para entrar em sua conta do Google Analytics. Você pode fornecer um endereço de email ou número de telefone. Em seguida, selecione Avançar.

   

6. Insira sua senha do Google Analytics e selecione Avançar.

   

7. Quando perguntado se você deseja que o Power BI Desktop acesse sua conta do Google, selecione Continuar.

   

8. Depois de fazer login com sucesso, selecione Conectar.

   

Depois que a conexão é estabelecida, uma lista das contas às quais você tem acesso é exibida. Percorra a conta e veja propriedades e exibições para ver uma seleção de valores, categorizados em pastas de exibição.

Você pode carregar a tabela selecionada, que traz a tabela inteira para o Power BI Desktop ou pode selecionar Transformar Dados para editar a consulta, que abre o editor do Power Query. Em seguida, é possível filtrar e refinar o conjunto de dados que deseja usar e carregar esse conjunto refinado de dados no Power BI Desktop.

Conectar-se aos dados do Google Analytics do Power Query Online

Para se conectar aos dados do Google Analytics:

1. Selecione o Google Analytics na página Power Query – escolha a fonte de dados.

2. Na página de conexão, selecione a implementação, insira um nome de conexão e escolha um gateway de dados local, se necessário.

   

3. Selecione Entrar para entrar na conta do Google.

4. Na janela Entrar com o Google, forneça suas credenciais para entrar em sua conta do Google Analytics. Você pode fornecer um endereço de email ou número de telefone. Em seguida, selecione Avançar.

   

5. Insira sua senha do Google Analytics e selecione Avançar.

   

6. Quando perguntado se você deseja que o Power BI acesse sua conta do Google, selecione Continuar.

   

7. Depois de fazer login com sucesso, selecione Em Seguida.

   Depois que a conexão é estabelecida, uma lista das contas às quais você tem acesso é exibida. Percorra a conta e veja propriedades e exibições para ver uma seleção de valores, categorizados em pastas de exibição.

8. Selecione Transformar dados para editar a consulta no editor do Power Query. Você pode filtrar e refinar o conjunto de dados que deseja usar e, em seguida, carregar esse conjunto refinado de dados no Power Apps.

Limitações e problemas

Você deve estar ciente das seguintes limitações e problemas associados ao acesso de dados do Google Analytics.

Limites de cota do Google Analytics para Power BI

As limitações e cotas padrão para solicitações da API do Google Analytics estão documentadas em Limites e Cotas em Solicitações de API. No entanto, o Power BI Desktop e serviço do Power BI permitem que você use o seguinte número aprimorado de consultas.

• Consultas por dia: 1.500.000
• Consultas a cada 100 segundos: 4.000

Solução de problemas

Validando dados inesperados

Quando os intervalos de datas são muito grandes, o Google Analytics retorna apenas um subconjunto de valores. Você pode usar o processo descrito nesta seção para entender quais datas estão sendo recuperadas e editá-las manualmente. Se você precisar de mais dados, poderá acrescentar várias consultas com intervalos de datas diferentes. Se você não tiver certeza de que está recebendo os dados esperados, também poderá usar Perfilagem de Dados para ver rapidamente o que está sendo retornado.

Para garantir que os dados que você está vendo sejam os mesmos que você obteria do Google Analytics, você pode executar a consulta por conta própria na ferramenta interativa do Google. Para entender quais dados Power Query está recuperando, você pode usar o Diagnóstico de Consulta para entender quais parâmetros de consulta estão sendo enviados ao Google Analytics.

Se você seguir as instruções para Diagnóstico de Consulta e executar a Etapa de Diagnóstico em quaisquer Itens Adicionados, poderá ver os resultados gerados na coluna Consulta da Fonte de Dados de Diagnóstico. É recomendável executar esse diagnóstico com o menor número possível de operações extras sobre sua conexão inicial com o Google Analytics. Esse método garante que você não esteja perdendo dados em uma transformação do Power Query em vez do que está sendo recuperado do Google Analytics.

Dependendo da consulta, a linha que contém a chamada de API emitida para o Google Analytics pode não estar no mesmo lugar. Porém, para uma consulta simples do Google Analytics somente, você geralmente a vê como a última linha que tem conteúdo nessa coluna.

Se o erro estiver em torno de um intervalo de datas, você poderá corrigi-lo facilmente. Acesse o Editor Avançado. Você tem uma consulta M que se parece com isso (no mínimo — podem existir outras transformações sobre ela).

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"

Portanto, você tem duas opções: Se você tiver uma coluna Data , poderá filtrar na Data, que é a opção mais fácil. Se você não quiser dividir por data, você pode agrupar depois.

Se você não tiver uma coluna Date , poderá manipular manualmente a consulta no editor avançado para adicionar uma e filtrar nela. Por exemplo:

   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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