Google Analytics

Resumo

Pré-requisitos

Antes de iniciar sessão no Google Analytics, tem de ter uma conta do Google Analytics (nome de utilizador/palavra-passe).

Capacidades suportadas

• Importar
• Google Analytics 4 (API de dados)
• Google Universal Analytics (preterido)

Ligar a dados do Google Analytics a partir do Power Query Desktop

Para se conectar aos dados do Google Analytics:

1. Selecione Obter Dados na faixa de opções Página Inicial no Power BI Desktop. Selecione Serviços Online nas categorias à esquerda e, em seguida, selecione Google Analytics. Em seguida, selecione Conectar.

   

2. Se estiver a receber dados através do conector Google Analytics pela primeira vez, é exibido um aviso de terceiros. Selecione Não me avisar novamente com este conector se não quiser que esta mensagem seja exibida novamente. Em seguida, selecione Continuar.

3. Para se ligar aos dados do Google Analytics através da antiga API "Universal Analytics", selecione Implementação 1.0. Para se ligar aos dados do Google Analytics através da nova API de Dados do Google Analytics com suporte para Google Analytics 4, selecione Implementação 2.0 (Beta).

4. Para iniciar sessão na sua conta do Google Analytics, selecione Iniciar sessão.

   

5. Na janela Iniciar sessão com o Google apresentada, forneça as suas credenciais para iniciar sessão na sua conta do Google Analytics. Você pode fornecer um endereço de e-mail ou número de telefone. Em seguida, selecione Seguinte.

   

6. Introduza a palavra-passe do Google Analytics e selecione Seguinte.

   

7. Quando lhe perguntarem se quer que o Power BI Desktop aceda à sua conta Google, selecione Continuar.

   

8. Depois de iniciar sessão com êxito, selecione Conectar.

   

Uma vez estabelecida a ligação, é exibida uma lista das contas a que tem acesso. Analise detalhadamente a conta, as propriedades e as visualizações para ver uma seleção de valores, categorizados em pastas de exibição.

Podes carregar a tabela selecionada, que traz toda a tabela para o Power BI Desktop, ou podes selecionar Transformar Dados para editar a consulta, o que abre o editor Power Query. Em seguida, você pode filtrar e refinar o conjunto de dados que deseja usar e, em seguida, carregar esse conjunto refinado de dados no Power BI Desktop.

Ligar a dados do Google Analytics a partir do Power Query Online

Para se conectar aos dados do Google Analytics:

1. Selecione Google Analytics na página Power Query - Escolher fonte de dados.

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

   

3. Selecione Iniciar sessão para iniciar sessão na sua Conta Google.

4. Na janela Iniciar sessão com o Google apresentada, forneça as suas credenciais para iniciar sessão na sua conta do Google Analytics. Você pode fornecer um endereço de e-mail ou número de telefone. Em seguida, selecione Seguinte.

   

5. Introduza a palavra-passe do Google Analytics e selecione Seguinte.

   

6. Quando lhe perguntarem se quer que o Power BI aceda à sua conta Google, selecione Continuar.

   

7. Depois de iniciar sessão com sucesso, selecione Seguinte.

   Uma vez estabelecida a ligação, é exibida uma lista das contas a que tem acesso. Analise detalhadamente a conta, as propriedades e as visualizações para ver uma seleção de valores, categorizados em pastas de exibição.

8. Selecione Transformar dados para editar a consulta no editor Power Query. Em seguida, pode filtrar e refinar o conjunto de dados que pretende utilizar e, em seguida, carregar esse conjunto de dados refinado nas Power Apps.

Limitações e problemas

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

Limites de cota do Google Analytics para o Power BI

As limitações e quotas padrão para pedidos de API do Google Analytics estão documentadas em Limites e Quotas para Pedidos de API. No entanto, o Power BI Desktop e o serviço Power BI permitem que você use o seguinte número aprimorado de consultas.

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

Resolução de Problemas

Validação de dados inesperados

Quando os intervalos de datas são muito grandes, o Google Analytics devolve 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 precisar de mais dados, você pode acrescentar várias consultas com intervalos de datas diferentes. Se não tiver a certeza de que está a receber os dados que espera, também pode usar o Data Profiling para obter uma visão rápida do que está a ser devolvido.

Para se certificar de que os dados que está a ver são os mesmos que obteria do Google Analytics, pode executar a consulta na ferramenta interativa da Google. Para compreender que dados o Power Query está a recuperar, pode utilizar o Diagnóstico de Consultas para compreender que parâmetros de consulta estão a ser enviados para o Google Analytics.

Se você seguir as instruções para Diagnóstico de Consulta e executar a Etapa de Diagnóstico em qualquer Item Adicionado, poderá ver os resultados gerados na coluna Consulta da Fonte de Dados de Diagnóstico . Recomendamos que execute este diagnóstico com o mínimo de operações extra possível, além da sua ligação inicial ao Google Analytics. Este método garante que não perde dados numa transformação do Power Query em vez do que está a ser recuperado do Google Analytics.

Dependendo da sua consulta, a linha que contém a chamada de API emitida para o Google Analytics pode não estar no mesmo sítio. Mas para uma consulta simples só de Google Analytics, geralmente vê-lo como sendo a última linha que tem conteúdo nessa coluna.

Se o seu erro estiver em torno de um intervalo de datas, você pode corrigi-lo facilmente. Vá para o Editor Avançado. Tens uma consulta M que se assemelha a isto (no mínimo — pode haver outras transformações por cima).

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"

Você pode fazer uma de duas coisas. Se tiveres uma coluna de Data , podes filtrar pela Data, que é a opção mais fácil. Se você não se importa em dividi-lo por data, você pode agrupar depois.

Se não tiveres uma coluna de Data , podes manipular manualmente a consulta no editor avançado para adicionar uma e filtrar por isso. 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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