Google Analytics

發行項
01/24/2024

摘要

項目	說明
發行狀態	正式發行
產品	Power BI （語意模型） Power BI （數據流）網狀架構 (資料流程 Gen2) Power Apps (資料流程) Customer Insights （數據流）
支援的驗證類型	Google 帳戶
函式參考檔	GoogleAnalytics.Accounts

注意

某些功能可能會存在於一個產品中，但由於部署排程和主機特定功能，而不存在其他功能。

注意

自 2023 年 7 月起，Google 已淘汰使用 Google Analytics API。如需詳細資訊，請移至 Google公告。 Power Query Google Analytics 連接器使用 Implementation = "1.0" 設定，透過現已淘汰的 Google Universal Analytics API V4 支援舊版通用分析案例。連接器也支援透過Google Analytics資料 API V1 的Google Analytics 4 案例，方法是使用現在的預設 Implementation = "2.0" 設定。

注意

自 2021 年 7 月起，Google 已停止從內嵌瀏覽器架構登入 Google 帳戶的支援。由於這項變更，您必須將Power BI Desktop版本更新為2021年6月或更新版本，以支援登入Google。

必要條件

您必須先有Google Analytics 帳戶（使用者名稱/密碼）才能登入Google Analytics。

支援的功能

Import
Google Analytics 4 （資料 API）
Google Universal Analytics （已淘汰）

從 Power Query Desktop 連線到 Google Analytics 數據

若要連線到Google Analytics資料：

從 Power BI Desktop 的 [首頁] 功能區選取 [取得數據]。 從左側的類別選取 [在線服務]，然後選取 [Google Analytics]。然後選取 [連線]。
如果這是您第一次透過 Google Analytics 連接器取得數據，則會顯示第三方通知。 如果您不想再次顯示此訊息，請選取 [不要再使用此連接器警告我]。然後選取 [繼續]。
若要透過舊版「通用分析」API 連線到 Google Analytics 數據，請選取 [實作 1.0]。若要透過新的Google Analytics資料 API 連線到Google Analytics資料，並支援Google Analytics 4，請選取 [實作 2.0] （Beta）。
若要登入Google Analytics 帳戶，請選取 [登入]。
在出現的 [ 使用 Google 登入] 視窗中，提供您的認證以登入 Google Analytics 帳戶。您可以提供電子郵件地址或電話號碼。然後選取下一步。
輸入您的Google Analytics密碼，然後選取[ 下一步]。
當系統詢問您是否要 Power BI Desktop 存取 Google 帳戶時，請選取 [ 允許]。
成功登入之後，請選取 [ 連線]。

建立連線之後，您會看到您有權存取的帳戶清單。鑽研帳戶、屬性和檢視，以查看在顯示資料夾中分類的值選取專案。

您可以載入選取的數據表，將整個數據錶帶入 Power BI Desktop，也可以選取 [轉換數據] 來編輯查詢，這會開啟 Power Query 編輯器。然後，您可以篩選並精簡您想要使用的資料集，然後將該精簡數據集載入 Power BI Desktop。

從 Power Query Online 連線到 Google Analytics 數據

若要連線到Google Analytics資料：

從 [Power Query - 選擇數據源] 頁面選取 [Google Analytics]。
在連線頁面中，輸入連線名稱，並視需要選擇內部部署數據網關。
選取 [ 登入] 以登入您的Google帳戶。
在出現的 [ 使用 Google 登入] 視窗中，提供您的認證以登入 Google Analytics 帳戶。您可以提供電子郵件地址或電話號碼。然後選取下一步。

注意

目前，Google Analytics 登入對話框表示您要登入 Power Query Desktop。未來將會變更此措辭。
輸入您的Google Analytics密碼，然後選取[ 下一步]。
當系統詢問您是否要 Power BI Desktop 存取 Google 帳戶時，請選取 [ 允許]。
成功登入之後，請選取 [ 下一步]。

建立連線之後，您會看到您有權存取的帳戶清單。鑽研帳戶、屬性和檢視，以查看在顯示資料夾中分類的值選取專案。
選取 [轉換數據] 以編輯 Power Query 編輯器中的查詢。然後，您可以篩選並精簡您想要使用的資料集，然後將該精簡數據集載入 Power Apps。

限制和問題

您應該注意下列與存取 Google Analytics 資料相關的限制和問題。

Power BI 的 Google Analytics 配額限制

Google Analytics AP 要求的標準限制和配額記載於 API 要求的限制和配額中。不過，Power BI Desktop 和 Power BI 服務可讓您使用下列增強的查詢數目。

每天查詢：1,500,000
每 100 秒的查詢數：4,000

疑難排解

驗證非預期的數據

當日期範圍非常大時，Google Analytics 只會傳回值的子集。您可以使用本節所述的程序來瞭解所擷取的日期，並手動編輯日期。如果您需要更多數據，您可以附加多個具有不同日期範圍的查詢。如果您不確定要傳回預期的數據，您也可以使用數據分析快速查看傳回的內容。

若要確定您看到的數據與從 Google Analytics 取得的數據相同，您可以在 Google 的互動式工具中自行執行查詢。若要瞭解要擷取哪些數據 Power Query，您可以使用查詢診斷來瞭解要傳送至 Google Analytics 的查詢參數。

如果您遵循查詢診斷的指示，並在任何新增的專案上執行診斷步驟，您可以在 [診斷數據源查詢] 數據行中看到產生的結果。 建議您在與Google Analytics的初始連線上盡可能少地執行這項作業，以確保您不會遺失 Power Query 轉換中的數據，而不是從Google Analytics擷取的數據。

視您的查詢而定，包含對Google Analytics發出 API 呼叫的數據列可能不在同一個地方。但對於簡單的Google Analytics查詢，您通常會將其視為該資料行中內容的最後一個數據列。

在 [ 數據源查詢 ] 數據行中，您會看到具有下列模式的記錄：

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>

在此記錄中，您可以看到您的 Analytics 檢視（配置檔）標識碼、計量清單（在此案例中為，僅ga:users）、維度清單（在此案例中為僅轉介來源）、開始日期和結束日期、開始索引、最大值結果（預設為編輯器設定為 1000），以及 quotaUser。

您可以將這些值複製到 Google Analytics 查詢總管，以驗證 API 也會傳回您查詢所傳回的相同數據。

如果您的錯誤大約在日期範圍內，您可以輕鬆地修正錯誤。進入進階編輯器。您將有一個 M 查詢，看起來像這樣（至少 — 可能有其他轉換。

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"

您可以執行兩件事之一。如果您有 Date 資料 行，您可以篩選 Date。這是更簡單的選項。如果您不在乎依日期細分，您可以之後分組。

如果您沒有 Date 資料行，您可以手動操作進階編輯器中的查詢，以新增查詢並加以篩選。例如：

   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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