Tipi di dati e di semantica

Quando crei un connettore della community, ogni campo definito nello schema richiede un tipo di dati. Il tipo di dati definisce il tipo primitivo del campo, ad esempio BOOLEAN, STRING, NUMBER e così via.

Oltre ai tipi di dati, Looker Studio utilizza anche i tipi semantici. I tipi semantici aiutano a descrivere il tipo di informazioni rappresentate dai dati. Ad esempio, un campo con un tipo di dati NUMBER può rappresentare semanticamente un importo o una percentuale di valuta e un campo con un tipo di dati STRING può rappresentare semanticamente una città. Per vedere quali tipi semantici sono disponibili, consulta la documentazione sui tipi semantici.

Schema del connettore della community e campi di Looker Studio

Quando definisci lo schema per il connettore della community, esistono varie proprietà per ogni campo che determinano il modo in cui il campo viene rappresentato e utilizzato in Looker Studio. Ad esempio:

  • conceptType è definito nello schema del connettore utilizzando la proprietà conceptType. Questa proprietà determina se il campo viene trattato come dimensione o metrica. Una spiegazione della differenza tra metriche e dimensioni è disponibile in Dimensioni e metriche.
  • Il tipo semantico può essere definito nello schema del connettore o può essere rilevato automaticamente da Looker Studio in base alla proprietà tipo di dati definita nel connettore e ai valori dei dati restituiti dal connettore. Per informazioni dettagliate sul funzionamento di questa funzionalità, consulta Rilevamento automatico del tipo semantico.
  • Il tipo di aggregazione determina se i valori delle metriche (le dimensioni vengono ignorate) possono essere riaggregati. Se la proprietà semantics.isReaggregatable è impostata su true, l'aggregazione predefinita è SUM, altrimenti è impostata su Auto. Puoi anche impostare manualmente il tipo di aggregazione predefinito per i campi riaggregabili utilizzando la proprietà defaultAggregationType.

Quando configuri e ti connetti utilizzando un connettore in Looker Studio, l'editor dei campi mostra lo schema completo del connettore in base a come hai definito le proprietà sopra. Se hai incluso i tipi semantici, questi verranno visualizzati come li hai definiti. Se utilizzi il rilevamento automatico del tipo semantico, i campi vengono visualizzati come sono stati rilevati. Schermata Campi

Impostazione delle informazioni semantiche

Esistono due modi per impostare le informazioni semantiche. Puoi impostare la semantica dei campi manualmente o fare affidamento sul rilevamento automatico di Looker Studio.

Ad esempio, se hai un numero che rappresenta semanticamente i dollari statunitensi, Looker Studio non sarà in grado di rilevare automaticamente questo tipo semantico. Inoltre, il rilevamento semantico automatico richiede a Looker Studio di effettuare chiamate di recupero dei dati per ogni campo dello schema. Se invece specifichi manualmente lo schema, non verranno effettuate chiamate di recupero dei dati. Se conosci il tipo semantico (ad es. valuta, percentuale, data e così via) dei tuoi dati, ti consigliamo di impostarlo in modo esplicito nello schema per motivi di precisione e rendimento.

Impostazione manuale dei tipi semantici (consigliata)

Se conosci i tipi semantici, puoi definire manualmente semantics per ogni campo dello schema. I dettagli completi sulle proprietà disponibili sono riportati nella pagina di riferimento dei campi. Se scegli di definire i tipi semantici manuali, ti consigliamo di definire semanticType e semanticGroup per ogni campo. Se fornisci manualmente queste proprietà, la procedura di rilevamento automatico del tipo semantico non verrà eseguita. Se imposti manualmente alcuni campi, ma non tutti, quelli che non specifichi vengono impostati per impostazione predefinita su Text, Number o Boolean a seconda del dataType specificato per il campo.

Di seguito è riportato un esempio di schema semplice che imposta manualmente i tipi semantici. Income è impostato come valuta e Filing Year come data.

data-studio/semantics.gs
var schema = [
  {
    'name': 'Income',
    'label': 'Income (in USD)',
    'dataType': 'NUMBER',
    'semantics': {
      'conceptType': 'METRIC',
      'semanticGroup': 'CURRENCY',
      'semanticType': 'CURRENCY_USD'
    }
  }, {
    'name': 'Filing Year',
    'label': 'Year in which you filed the taxes.',
    'dataType': 'STRING',
    'semantics': {
      'conceptType': 'METRIC',
      'semanticGroup': 'DATE_OR_TIME',
      'semanticType': 'YEAR'
    }
  }
];

Risoluzione dei problemi relativi ai tipi semantici manuali

Se imposti i tipi semantici in modo errato per i dati sottostanti, non funzioneranno correttamente. Può essere difficile da testare, ma ci sono alcune cose che puoi fare per aiutarti a trovare i problemi.

  1. Restituisci 2 o 3 righe dei dati anziché tutte, quindi esaminale manualmente.
  2. Crea una tabella in Looker Studio che utilizzi solo il campo che stai cercando di controllare.
  3. Presta particolare attenzione ai campi Geo e Date, poiché hanno il formato più rigido.

Rilevamento automatico del tipo semantico

Se non hai definito tipi semantici nello schema, Looker Studio tenterà di rilevarli automaticamente in base alla proprietà tipo di dati e al formato dei valori dei dati restituiti dal connettore.

I passaggi della procedura di rilevamento automatico sono i seguenti:

  1. Richiedi lo schema eseguendo la funzione getSchema del tuo connettore della community.
  2. Itera i batch di campi definiti nello schema del connettore ed emetti richieste getData per i campi. Le richieste getData vengono eseguite con il parametro sampleExtraction impostato su true per indicare che le richieste di dati sono finalizzate al rilevamento semantico.
  3. In base al tipo di dati del campo e al formato del valore restituito dalla richiesta getData, identifica il tipo semantico del campo.

Opzioni per la gestione del rilevamento automatico del tipo semantico

Quando Looker Studio esegue la funzione getData di un connettore della community per lo scopo del rilevamento semantico, la richiesta in entrata conterrà una proprietà sampleExtraction che verrà impostata su true. I dati restituiti dal connettore vengono utilizzati da Looker Studio solo per identificare il tipo semantico del campo. Poiché il valore non verrà utilizzato per altri scopi, non richiede dati effettivi dalla tua origine esterna.

Esistono diversi modi per migliorare il rilevamento del tipo semantico nel codice:

  • Consigliato: passa valori predefiniti
    Restituisci un valore predefinito per ogni campo che rappresenti al meglio il tipo semantico del campo e che sia noto per essere rilevato correttamente da Looker Studio. Ad esempio, se il tipo semantico di un campo è Paese, restituisci un valore come IT per l'Italia. L'altro vantaggio di questo approccio è che è molto più rapido, in quanto non richiede di effettuare richieste HTTP al servizio di terze parti per i dati.

  • Restituisci solo n record
    Se il servizio di terze parti da cui recuperi i dati supporta i limiti di righe quando richiedi i dati, restituisci un piccolo sottoinsieme di righe a Looker Studio anziché l'intero set di dati. In questo modo, la quantità di dati da trasmettere a Looker Studio per ogni richiesta di rilevamento semantico sarà limitata.

  • Richiedi tutte le colonne e memorizza nella cache la risposta
    Se è possibile richiedere tutte le colonne per il servizio di terze parti da cui stai recuperando i dati, alla prima richiesta di rilevamento semantico ricevuta da Looker Studio recupera tutte le colonne e memorizza nella cache i risultati. Per le successive richieste di rilevamento semantico, recupera i valori delle colonne dalla cache anziché effettuare ulteriori richieste HTTP al servizio di terze parti.

  • Non fare nulla di diverso
    Puoi scegliere di non implementare alcuna soluzione specifica per le richieste in cui sampleExtraction è impostato su true. In questo modo, il processo di rilevamento semantico sarà più lento, poiché Looker Studio dovrà recuperare tutti i dati per il processo di rilevamento semantico. Inoltre, ciò influirà sulla frequenza delle richieste alla tua origine dati esterna, poiché molte richieste di rilevamento semantico verranno eseguite in parallelo.

Formati riconosciuti per il rilevamento automatico del tipo semantico

Data e ora
  • YYYY/MM/DD-HH:MM:SS
  • YYYY-MM-DD [HH:MM:SS[.uuuuuu]]
  • YYYY/MM/DD [HH:MM:SS[.uuuuuu]]
  • YYYYMMDD [HH:MM:SS[.uuuuuu]]
  • Sat, 24 May 2008 20:09:47 GMT
  • 2008-05-24T20:09:47Z
  • Ora: epoca per secondi, microsecondi, millisecondi e nanosecondi.
Dati geografici