Veri türleri ve semantik türleri

Topluluk bağlayıcısı oluşturduğunuzda şemada tanımladığınız her alan için bir veri türü gerekir. Veri türü, alanın temel türünü (ör. BOOLEAN, STRING, NUMBER vb.) tanımlar.

Looker Studio, veri türlerinin yanı sıra semantik türlerinden de yararlanır. Anlamsal türler, verilerin temsil ettiği bilgi türünü açıklamaya yardımcı olur. Örneğin, NUMBER veri türüne sahip bir alan, bir para birimi tutarını veya yüzdesini anlamsal olarak temsil edebilir, STRING veri türüne sahip alan ise bir şehri anlamsal olarak temsil edebilir. Hangi semantik türlerinin kullanılabileceğini görmek için lütfen anlamsal türler dokümanına bakın.

Topluluk Bağlayıcısı şeması ve Looker Studio alanları

Topluluk bağlayıcınızın şemasını tanımladığınızda her alanın Looker Studio'da nasıl temsil edileceğini ve kullanılacağını belirleyen çeşitli özellikler bulunur. Örneğin:

  • conceptType, bağlayıcı şemanızda conceptType özelliği kullanılarak tanımlanır. Bu özellik, alanın bir boyut veya metrik olarak değerlendirilip değerlendirilmediğini belirler. Metrikler ve boyutlar arasındaki farkla ilgili bir açıklamayı Boyutlar ve metrikler bölümünde bulabilirsiniz.
  • Semantik tür, bağlayıcı şemasında tanımlanabilir veya bağlayıcınızda tanımlanan veri türüne ve bağlayıcınızın döndürdüğü veri değerlerine bağlı olarak Looker Studio tarafından otomatik olarak algılanabilir. Bunun işleyiş şekliyle ilgili ayrıntılar için Otomatik semantik türü algılama bölümüne bakın.
  • Toplama türü, metrik değerlerinin (boyutların yok sayıldığı) yeniden toplanıp toplanmayacağını belirler. semantics.isReaggregatable özelliği true değerine ayarlanırsa varsayılan olarak SUM toplama kullanılır. Aksi takdirde Auto değerine ayarlanır. Ayrıca, defaultAggregationType özelliğini kullanarak toplanabilir alanlar için varsayılan toplama türünü manuel olarak ayarlayabilirsiniz.

Looker Studio'da bir bağlayıcı kullanarak yapılandırıp bağlandığınızda, alan düzenleyicisi yukarıdaki özellikleri nasıl tanımladığınıza bağlı olarak bağlayıcının tam şemasını gösterir. Anlamsal türleri dahil ettiyseniz, tanımladığınız şekilde gösterilir. Otomatik semantik türü algılamayı kullanıyorsanız alanlar algılandığı şekilde gösterilir. Alanlar Ekranı

Anlamsal bilgileri ayarlama

Anlamsal bilgileri ayarlamanın iki yolu vardır. Alan anlamlarını manuel olarak ayarlayabilir veya bunları otomatik olarak algılaması için Looker Studio'dan yararlanabilirsiniz.

Örneğin, ABD dolarını anlamsal olarak temsil eden bir numaranız varsa Looker Studio bu anlamsal türü otomatik olarak algılayamaz. Ayrıca, otomatik semantik algılama özelliği, Looker Studio'nun şemanızın her alanı için veri getirme çağrıları yapmasını gerektirir. Şemayı manuel olarak belirtirseniz veri getirme çağrısı yapılmaz. Verilerinizin anlamsal türünü (ör. para birimi, yüzde, tarih vb.) biliyorsanız doğruluk ve performans nedenleri için şemada bunu açıkça belirtmenizi öneririz.

Anlamsal türleri manuel olarak ayarlama (Önerilir)

Anlamsal türlerinizi biliyorsanız her bir şema alanı için semantics öğesini manuel olarak tanımlayabilirsiniz. Kullanabileceğiniz özelliklerle ilgili tüm ayrıntıları alan referans sayfasında bulabilirsiniz. Manuel semantik türleri tanımlamayı seçerseniz her alan için semanticType ve semanticGroup tanımlamanızı öneririz. Bu özellikler manuel olarak sağlandığında otomatik semantik türü algılama işlemi çalışmaz. Alanlarınızın bazılarını değil ancak tümünü manuel olarak ayarlarsanız alan için belirtilen dataType değerine bağlı olarak, varsayılan olarak belirtmediğiniz alanlar Text, Number veya Boolean olarak ayarlanır.

Aşağıda, semantik türleri manuel olarak ayarlayan basit bir şema örneği verilmiştir. Income para birimi ve Filing Year tarih olarak ayarlandı.

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'
    }
  }
];

Manuel Semantik Türlerle İlgili Sorunları Giderme

Temel veriler için semantik türlerinizi yanlış ayarlarsanız bu veriler düzgün çalışmaz. Bunun test edilmesi zor olabilir, ancak sorunları bulmanıza yardımcı olmak için yapabileceğiniz birkaç şey vardır.

  1. Tümü yerine verilerinizden 2 veya 3 satır döndürün, ardından verileri manuel olarak inceleyin.
  2. Looker Studio'da, yalnızca kontrol etmeye çalıştığınız alanı kullanan bir tablo oluşturun.
  3. En katı biçime sahip oldukları için Geo ve Date alanlarına özellikle dikkat edin.

Otomatik semantik türü algılama

Şemanızda semantik tür tanımlamadıysanız Looker Studio, veri türü özelliğine ve bağlayıcınız tarafından döndürülen veri değerlerinin biçimine göre bunları otomatik olarak algılamaya çalışır.

Otomatik algılama işleminin adımları şu şekildedir:

  1. Topluluk bağlayıcınızın getSchema işlevini çalıştırarak şemayı isteyin.
  2. Bağlayıcı şemasında tanımlanan alan grupları üzerinden yineleyin ve sorun getData alanları talep eder. getData istekleri, veri isteklerinin semantik algılama amacına yönelik olduğunu belirtmek için sampleExtraction parametresi true olarak ayarlanmış şekilde yürütülür.
  3. Alan veri türüne ve getData isteğinden döndürülen değerin biçimine göre alanın semantik türünü tanımlayın.

Otomatik semantik türü algılamayı işleme seçenekleri

Looker Studio, semantik algılama amacıyla bir topluluk bağlayıcısının getData işlevini yürüttüğünde, gelen istek true olarak ayarlanacak bir sampleExtraction özelliği içerir. Bağlayıcınızın döndürdüğü veriler yalnızca Looker Studio tarafından alanın anlamsal türünü tanımlamak için kullanılır. Değer başka bir amaçla kullanılmayacağı için harici kaynağınızdan gerçek veriler gerektirmez.

Kodunuzda semantik tür algılamayı iyileştirmenin birkaç yolu vardır:

  • Önerilen: Önceden tanımlanmış değerleri iletin
    Her alan için alanın semantik türünü en iyi şekilde temsil eden ve Looker Studio tarafından düzgün bir şekilde algılandığı bilinen önceden tanımlanmış bir değer döndürün. Örneğin, bir alanın anlamsal türü Ülke ise İtalya için IT gibi bir değer döndürün. Bu yaklaşımın diğer faydası, veriler için üçüncü taraf hizmete HTTP isteği yapmanızı gerektirmediğinden çok daha hızlı olmasıdır.

  • Yalnızca n sayıda kayıt döndür
    Veri getirdiğiniz üçüncü taraf hizmeti, veri isteğinde bulunurken satır sınırlarını destekliyorsa Looker Studio'ya tüm veri kümesi yerine satırların küçük bir alt kümesini döndürür. Bu, her semantik algılama isteği için Looker Studio'ya iletmeniz gereken veri miktarını sınırlar.

  • Tüm sütunları isteme ve yanıtı önbelleğe alma
    Verileri aldığınız üçüncü taraf hizmetinin tüm sütunlarını istemek mümkünse Looker Studio'dan alınan ilk semantik algılama isteğinde tüm sütunları alın ve sonuçları önbelleğe alın. Sonraki semantik algılama istekleri için, üçüncü taraf hizmetine ek HTTP istekleri yapmak yerine önbellekten sütun değerleri getirilir.

  • Farklı bir şey yapmayın
    sampleExtraction öğesinin true olarak ayarlandığı istekler için belirli bir düzenleme uygulamamayı seçebilirsiniz. Looker Studio'nun, Anlamsal Algılama işlemi için tüm verileri getirmesi gerekeceğinden, bu durum Semantik Algılama işleminin daha yavaş olmasına neden olur. Ayrıca, birçok semantik algılama isteği paralel olarak yürütüleceğinden bu durum, harici veri kaynağınıza yönelik istek oranını da etkiler.

Otomatik anlamsal tür algılama için tanınan biçimler

Tarih ve Saat
  • 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
  • Zaman: saniye, mikro, milli ve nano için dönem.
Coğrafi