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Google Analytics

  • Artigo

Resumo

Item Description
Estado de Lançamento Disponibilidade Geral
Produtos Power BI (modelos semânticos)
Power BI (Fluxos de Dados)
Malha (Dataflow Gen2)
Power Apps (Fluxos de Dados)
Insights do cliente (fluxos de dados)
Tipos de autenticação suportados Conta Google
Documentação de referência da função GoogleAnalytics.Contas

Nota

Alguns recursos podem estar presentes em um produto, mas não em outros devido a agendas de implantação e recursos específicos do host.

Nota

A partir de julho de 2023, o Google desativou o uso da API do Google Analytics. Para obter mais informações, acesse o anúncio do Google. O conector do Google Analytics do Power Query suporta o cenário herdado do Universal Analytics através da V4 da API do Google Universal Analytics agora obsoleta utilizando a Implementation = "1.0" definição. O conector também suporta cenários do Google Analytics 4 até V1 da API de dados do Google Analytics usando a configuração agora padrão Implementation = "2.0" .

Nota

A partir de julho de 2021, o Google descontinuou o suporte para logins em contas do Google a partir de estruturas de navegador incorporadas. Devido a essa alteração, você precisa atualizar sua versão do Power BI Desktop para junho de 2021 ou posterior para dar suporte ao login no Google.

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.

    Obtenha dados do Google Analytics.

  2. Se esta for a primeira vez que obtém dados através do conector do Google Analytics, é apresentado 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 conectar aos dados do Google Analytics por meio da API herdada do "Universal Analytics", 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 iniciar sessão na sua conta do Google Analytics, selecione Iniciar sessão.

    Selecione o botão de login.

  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.

    Faça login no Adobe Analytics.

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

    Introduzir a palavra-passe.

  7. Quando lhe for perguntado se pretende que o Power BI Desktop aceda à sua Conta Google, selecione Permitir.

    Permita o acesso à sua Conta Google.

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

    Conectado e pronto para se conectar.

Assim que a conexão for estabelecida, você verá uma lista das contas às quais tem acesso. Analise detalhadamente a conta, as propriedades e as visualizações para ver uma seleção de valores, categorizados em pastas de exibição.

Pode Carregar a tabela selecionada, que traz toda a tabela para o Power BI Desktop, ou pode selecionar Transformar Dados para editar a consulta, que abre o Editor do 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.

Carregue ou transforme dados.

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 de conexão, insira um nome de conexão e escolha um gateway de dados local, se necessário.

    Imagem mostrando a página de conexão com um nome de conexão e nenhum gateway selecionado.

  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.

    Nota

    Atualmente, as caixas de diálogo de início de sessão do Google Analytics indicam que está a iniciar sessão no Power Query Desktop. Esta formulação será alterada no futuro.

    Inicie sessão no Adobe Analytics a partir do Power Query Online.

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

    Introduza a sua palavra-passe a partir do Power Query Online.

  6. Quando lhe for perguntado se pretende que o Power BI Desktop aceda à sua Conta Google, selecione Permitir.

    Permita o acesso à sua Conta Google a partir do Power Query Online.

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

    Assim que a conexão for estabelecida, você verá uma lista das contas às quais 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 Power Query Editor. 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 cotas padrão para solicitações de AP do Google Analytics estão documentadas em Limites e cotas para solicitações 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 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 precisar de mais dados, você pode acrescentar várias consultas com intervalos de datas diferentes. Se não tiver certeza de que está recebendo de volta os dados que espera ver, você também pode usar a Criação de Perfil de Dados para obter uma visão rápida do que está sendo retornado.

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 o execute com o mínimo possível de operações adicionais para além da sua ligação inicial ao Google Analytics, para se certificar de que não está a perder 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 lugar. Mas para uma simples consulta apenas do Google Analytics, você geralmente a verá como a última linha que tem conteúdo nessa coluna.

Na coluna Consulta da Fonte de Dados , você encontrará um registro com o seguinte padrão:

Request:
GET https://www.googleapis.com/analytics/v3/data/ga?ids=ga:<GA Id>&metrics=ga:users&dimensions=ga:source&start-date=2009-03-12&end-date=2020-08-11&start-index=1&max-results=1000&quotaUser=<User>%40gmail.com HTTP/1.1

<Content placeholder>

Response:
HTTP/1.1 200 OK
Content-Length: -1

<Content placeholder>

A partir desse registro, você pode ver que tem seu ID de visualização (perfil) do Google Analytics, sua lista de métricas (neste caso, apenasga:users), sua lista de dimensões (neste caso, apenas a fonte de referência), a data de início e a data de término, o índice de início, max-results (definido como 1000 para o editor por padrão) e o quotaUser.

Você pode copiar esses valores para o Gerenciador de Consultas do Google Analytics para validar que os mesmos dados que você está vendo retornados pela sua consulta também estão sendo retornados pela API.

Se o seu erro estiver em torno de um intervalo de datas, você pode corrigi-lo facilmente. Vá para o Editor Avançado. Você terá uma consulta M que se parece com isso (no mínimo, pode haver outras transformações em cima dela).

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 você tiver uma coluna Data , poderá filtrar a Data. Esta é a opção mais fácil. Se você não se importa em dividi-lo por data, você pode agrupar depois.

Se você não tiver uma coluna Data , poderá manipular manualmente a consulta no Editor Avançado para adicionar uma e filtrá-la. 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"

Próximos passos