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LinkedIn学习 - Power BI 连接器

注释

此连接器由 LinkedIn Learning 拥有和提供。

LinkedIn Learning Power BI 连接器是一种专用数据连接器，旨在建立 Power BI 与 LinkedIn 学习 API 之间的直接连接。 通过此集成，用户可以访问基本见解和参与指标，包括课程完成时间、查看内容小时数和主动学习日。

可以根据各种实体（如个人、组、帐户或内容对象（如课程和视频）聚合这些见解。 分析这些指标的组织可以有效地衡量其学习和发展计划的效果和成功。

概要

Item Description
发布状态 一般可用性
Products Power BI Desktop
Power Apps
支持的身份验证类型 OAuth 2 步验证

支持的功能

  • Power BI 连接器以简单实用的方式促进学习者参与数据和课程信息的提取。

注释

某些默认功能可能不存在，可能需要LinkedIn提供额外的支持才能启用。 请联系LinkedIn学习帐户团队。

优点

  • 无需下载或接收 CSV 文件。
  • 能够查询大于一年的数据周期。
  • 无需编码解决方案即可连接到用于学习者和资产数据的LinkedIn学习 API。

局限性

  • 报告 API 中无法访问 Learner 许可证状态。 因此，此数据在 Power BI 连接器中不可用。

先决条件

本教程中概述的方案假定你已具备以下先决条件：

  • Microsoft Windows 个人电脑
  • Microsoft Power BI Desktop： 在此处下载
  • LinkedIn学习管理员访问权限

建议使用最新版本的 Power BI，以确保你有权访问最新版本的 LinkedIn Learning Connector。

配置 LinkedIn Learning Power BI 连接器的步骤

以下步骤概述了配置 LinkedIn Learning Power BI 连接器的过程：

注释

在开始此配置之前，请确保已生成 API 密钥，以获取 Power BI 连接器所需的 客户端 ID 和客户端密码 。

选择此处：关于如何配置 API 密钥的步骤

确保生成 API 密钥时，已选中 “内容和报告” 复选框。

Authentication

若要从 LinkedIn Learning 获取客户端 ID 和客户端密码，请执行以下步骤：

  1. 登录LinkedIn Learning，如果尚未在 “管理” 屏幕中，请选择 “转到管理”，然后选择 “我的> 集成”。

    LinkedIn Learning 集成设置中客户端 ID 和客户端机密位置的屏幕截图。

  2. 在通过 API 访问内容和报表中，为 Power BI 连接器生成的客户端 ID 和机密可在此处访问。

  3. 接下来，打开 Power BI，选择 “文件”，然后选择“ 获取数据”。

  4. 在搜索框中，查找“LinkedIn学习”。

    “获取数据”搜索框的屏幕截图，显示了搜索LinkedIn Learning时的返回结果。

  5. 选择 LinkedIn Learning 连接器。

    应在 Power BI 中输入客户端 ID 和客户端密码的屏幕截图。

  6. 当系统提示时，将在LinkedIn Learning中生成的客户端 ID和客户端密码输入到连接凭据部分。 Start_date 和 end_date 日期/时间参数是 可选的 ，不影响成功连接。

    1. 为身份验证类型选择 “基本 ”。
    2. 将 客户端 ID 输入到 “用户名 ”部分。
    3. 将 客户端密码 输入到 “密码 ”部分。

小窍门

start_date参数可用于下载超过一年的数据，end_date参数可与start_date参数结合使用来设置数据窗口。 如果留空，则start_date参数将自动设置为当前日期减去 1 年，end_date参数将设置为当前日期，并在数据更新期间持续刷新。

注释

客户端 ID 和客户端密码存储在 Power BI 中，只需输入一次。 但是，可以在“转换数据”和“数据源设置”下更新它们。

成功连接后，现可见可加载到 Power BI 的数据表。

可用于加载到 Power BI 中的LinkedIn学习数据表的屏幕截图。

数据表概述

若要将数据加载到表中，请执行以下步骤：

  1. 选择“获取数据”

  2. 选择 LinkedIn学习数据连接器

  3. 然后选择要加载或创建的表

    屏幕截图突出显示了需要执行的步骤，以便将LinkedIn学习数据加载到表中。

注释

默认情况下，每个数据表将加载 1 年的数据。 请注意，这可能需要一些时间才能加载。 此外，LinkedIn Learning Power BI 连接器中使用的数据表与我们的记录的 API 终结点匹配。

API 端点文档：

除了学习资产之外，所有数据表都表示学习者活动报告。 学习资产表提供课程的完整目录，包括所有语言。

尽管学习资产 API 终结点中提供了多个可能的查询， 但所有资产都加载了完整的信息。 有关终结点的更多详细信息，请参阅我们的 API 文档。 位于此处

数据刷新选项

在 Power BI 中，有两个主要选项可用于刷新数据，以确保获取最新的信息：

  • 按需刷新： 允许用户在需要更新数据时手动触发数据集的刷新。 可以直接通过 Power BI 服务接口或通过 Power BI Desktop 应用程序进行按需刷新。 当需要立即访问最新数据或数据源不支持计划刷新时，按需刷新非常有用。

    Power BI 中按需刷新按钮所在的屏幕截图。

  • 计划刷新： 此选项允许你在 Power BI 服务中为数据集设置刷新计划。 可以定义希望刷新数据的频率，例如每日、每周，甚至每天多次刷新数据。

    可以将计划刷新配置为在特定时间或时间间隔运行，以确保数据始终是最新的。

    此选项适用于数据源支持定期刷新的经常更新的数据集。

    Power BI 中“计划刷新”按钮所在的屏幕截图。

已发布数据集中的数据刷新功能

若要更新数据表，可以计划刷新或执行按需刷新。

  1. 选择要刷新的数据集名称。

    可用于刷新的数据集的屏幕截图。

  2. 选择刷新选项：

    1. 立即刷新
    2. 计划刷新

    刷新按钮的屏幕截图，其中显示了可用于刷新的选项，即“立即刷新”或“计划刷新”。

增量刷新（可选）

注释

在开始之前，请确保有一个支持增量刷新的计划， Power BI Premium、每个用户的高级、Power BI Pro 和 Power BI Embedded 模型都支持增量刷新。单击此处

增量刷新可提高更新性能，并提供多项优势。 此刷新方法的工作原理是定义数据存档、增量刷新和实时数据的数据窗口（如果受支持）。

如何执行增量刷新的屏幕截图。

有关增量刷新的其他信息。 位于此处

  • 增量更新是按表进行配置的，需要在 Power BI Desktop 中编辑每个表的查询。

注释

此过程是可选的，对于使用 Power BI 连接器实现与 LinkedIn Learning 的成功集成来说不是必需的。

设置增量刷新

若要设置增量刷新，请执行以下步骤：

  1. 右键单击 “特定表名”

  2. 选择 “编辑查询”

    Power BI 中编辑查询选项位置的屏幕截图。

注释

需要日期/时间类型的两个参数： RangeStart 和 RangeEnd。>无法更改参数的名称。

  • RangeStart：将此参数设置为需要从 API 查询数据的日期。
  • RangeEnd：将此参数设置为今天的日期。

  1. 选择“管理参数”

    Power BI 中管理参数选项位置的屏幕截图。

  2. 设置 RangeStart 和 RangeEnd 的参数。

    1. 选择 “新建”
    2. 在 “名称” 部分中，输入 datetime 参数名称，例如 RangeEnd。
    3. 确保勾选 “必需” 复选框。
    4. 按如下所示输入值：

      1. 类型： 日期/时间

      2. 建议的值： 任何值

      3. 当前值： 当前日期

      4. 重复相同的作以创建 RangeStart 参数，但确保 将当前值 设置为需要查询数据的日期。

        屏幕截图突出显示了创建 RangeStart 和 RangeEnd 参数所需的步骤。

  3. 创建参数后，将其移动到查询节的顶部。

  4. 然后，选择表名，然后在应用的步骤中选择“源”。

    “已应用的步骤”部分中可选数据表和源的屏幕截图。

  5. 在源函数中，按如下所示设置参数： “= LinkedInLearning.Contents（RangeStart， RangeEnd）”

    源函数中设置参数的位置的屏幕截图。

  6. 对所有数据表重复此过程，确保为每个表的应用步骤节中的所有源设置相同的参数（RangeStart 和 RangeEnd）。

  7. 接下来，配置 日期范围筛选。

  8. 在每个表或查询中选择“应用的步骤”部分中的 导航 。

    可用于日期、周列的筛选范围的屏幕截图。

  9. 创建 日期/时间筛选器。

    1. 选择“星期列”的下拉箭头。
    2. 选择“日期/时间筛选器”。
    3. 选择“自定义筛选器”。
    4. 按如下所示输入值：

      1. 选择“基本”。

      2. 选择“之后或等于”。

      3. 确保设置了参数，然后选择“RangeStart”。

      4. 选择 And。

      5. 选择“is before”。

      6. 确保设置了参数，然后选择“RangeEnd”。

        日期和周列筛选功能的屏幕截图。

  10. 保存并关闭 Power Query 编辑器。 此过程可能需要时间，具体取决于表数和日期范围。

  11. 下一步是为每个表启用增量刷新。

    1. 右键单击“特定表名”。

    2. 选择“增量刷新”。

    3. 选择“以增量方式刷新此表”。

    4. 根据首选项进行配置。

    5. 选择“应用”。

      增量刷新选项的屏幕截图。

小窍门

存档数据： 定义不再需要查看数据的范围。 增量刷新数据： 定义不再从 API 查询数据的时间。 确保增量刷新设置为不超过 1 个月，最多 6 个月。

数据列/JSON

以下列由数据连接器使用，不应删除，因为这样做可能会导致数据刷新期间出错：

  • 纪元周
  • 周
  • parameters
  • 每周总页数
  • 页面索引
  • param_w_start
  • page_data.分页

此外，列 page_data.paging 包含 API 返回的分页信息。

如果在编辑查询时遇到 “expand” 符号，则表示可以展开该列以显示更多行。

位于数据列内的展开选项的屏幕截图。

展开列会在 查询设置中添加一个步骤。

  • 需要时可以扩展列，这将导致行重复。
  • 展开列对于在学习资产和学习器详细信息报表中自定义属性中显示技能非常重要。

祝贺！ 现在，学习管理员可以通过其Microsoft Power BI 应用程序获得关键见解和参与指标。

常见问题和故障排除提示

如果尝试刷新数据时数据更新失败：

  1. 选择警告符号以查看错误消息的详细信息以诊断问题。

可用于查看错误消息的警告标志的屏幕截图。

  1. 查看错误消息的详细信息。 查看此消息有助于识别和解决阻止数据刷新的任何问题。

错误消息的屏幕截图。

常见问题

有关详细信息，请查看 我们的LinkedIn学习报告 API 常见问题解答。

额外资源

免责声明

LinkedIn学习不断投资于我们的报告基础结构。 将来，可能会对报告 API 进行更改，这些 API 可能需要调整数据查询方式。 这些更新可能需要你在平台上进行一些更新。 我们打算提前提供任何潜在更改的详细指导，以确保有足够的时间在应用程序中进行必要的更改。

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