গুগল অ্যানালিটিক্স ডেটা এপিআই v1 আপনাকে পিভট টেবিল তৈরি করতে দেয়। পিভট টেবিল হল একটি ডেটা সারসংক্ষেপণ টুল যা আপনার ডেটাকে এক বা একাধিক মাত্রায় পিভট (ঘোরানো) করে টেবিলের তথ্য পুনর্বিন্যাস করে ডেটা কল্পনা করে।
উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত কাঁচা ডেটা টেবিলটি বিবেচনা করুন:
এই ডেটা ব্যবহার করে একটি পিভট টেবিল তৈরি করা সম্ভব, ব্রাউজার অনুসারে সেশন ডেটা ভেঙে, দেশ এবং ভাষার মাত্রা অতিরিক্ত পিভট হিসাবে নির্বাচিত করে।
মূল প্রতিবেদনের সাথে ভাগ করা বৈশিষ্ট্যগুলি
পিভট রিপোর্টিং রিকোয়েস্টের অনেক শেয়ার করা ফিচারের ক্ষেত্রে কোর রিপোর্ট রিকোয়েস্টের মতোই একই অর্থবোধকতা থাকে। উদাহরণস্বরূপ, পেজিনেশন, ডাইমেনশন ফিল্টার এবং ইউজার প্রোপার্টি, পিভট রিপোর্টে কোর রিপোর্টের মতোই আচরণ করে। এই গাইডটি পিভট রিপোর্টিং ফিচারের উপর জোর দেয়। ডেটা API v1 এর কোর রিপোর্টিং কার্যকারিতার সাথে নিজেকে পরিচিত করতে, রিপোর্টিং বেসিক গাইড , সেইসাথে অ্যাডভান্সড ইউজ কেস গাইডটি পড়ুন।
পিভট রিপোর্টিং পদ্ধতি
ডেটা API v1 নিম্নলিখিত রিপোর্টিং পদ্ধতিতে পিভট কার্যকারিতা সমর্থন করে:
runPivotReport এই পদ্ধতিটি আপনার Google Analytics ইভেন্ট ডেটার একটি কাস্টমাইজড পিভট রিপোর্ট প্রদান করে। প্রতিটি পিভট রিপোর্ট প্রতিক্রিয়ায় দৃশ্যমান মাত্রা কলাম এবং সারি বর্ণনা করে।
batchRunPivotReports এটি
runPivotReportপদ্ধতির একটি ব্যাচ সংস্করণ যা একটি একক API কল ব্যবহার করে একাধিক প্রতিবেদন তৈরি করতে দেয়।
একটি রিপোর্টিং সত্তা নির্বাচন করা
Data API v1 এর সকল পদ্ধতির জন্য Google Analytics প্রপার্টি আইডেন্টিফায়ারকে URL অনুরোধ পাথের ভিতরে properties/GA_PROPERTY_ID আকারে নির্দিষ্ট করতে হবে, যেমন:
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runPivotReport
নির্দিষ্ট Google Analytics সম্পত্তিতে সংগৃহীত Google Analytics ইভেন্ট ডেটার উপর ভিত্তি করে ফলাফল প্রতিবেদন তৈরি করা হবে।
যদি আপনি Data API ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ব্যবহার করেন, তাহলে রিকোয়েস্ট URL পাথটি ম্যানুয়ালি ম্যানিপুলেট করার কোন প্রয়োজন নেই। বেশিরভাগ API ক্লায়েন্ট একটি property প্যারামিটার প্রদান করে যা properties/GA_PROPERTY_ID আকারে একটি স্ট্রিং আশা করে। ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ব্যবহারের উদাহরণের জন্য দ্রুত শুরু নির্দেশিকা দেখুন।
পিভট রিপোর্ট অনুরোধ
পিভট টেবিল দিয়ে একটি অনুরোধ তৈরি করতে, runPivotReport অথবা batchRunPivotReports পদ্ধতি ব্যবহার করুন।
পিভটেড ডেটা অনুরোধ করতে, আপনি একটি RunPivotReportRequest অবজেক্ট তৈরি করতে পারেন। আমরা এই অনুরোধ প্যারামিটারগুলি দিয়ে শুরু করার পরামর্শ দিচ্ছি:
- dateRanges ক্ষেত্রে একটি বৈধ এন্ট্রি।
- মাত্রা ক্ষেত্রে কমপক্ষে একটি বৈধ এন্ট্রি।
- মেট্রিক্স ক্ষেত্রে কমপক্ষে একটি বৈধ এন্ট্রি।
- পিভটস ফিল্ডে কমপক্ষে দুটি বৈধ পিভট এন্ট্রি থাকতে হবে।
এখানে প্রস্তাবিত ক্ষেত্রগুলির সাথে একটি নমুনা অনুরোধ রয়েছে:
HTTP সম্পর্কে
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runPivotReport
{
"dateRanges": [{ "startDate": "2020-09-01", "endDate": "2020-09-15" }],
"dimensions": [
{ "name": "browser" },
{ "name": "country" },
{ "name": "language" }
],
"metrics": [{ "name": "sessions" }],
"pivots": [
{
"fieldNames": [
"browser"
],
"limit": 5
},
{
"fieldNames": [
"country"
],
"limit": 250
},
{
"fieldNames": [
"language"
],
"limit": 15
}
]
}
পিভটস
রিপোর্ট পিভট নির্ধারণ করতে অনুরোধের মূল অংশের pivot ক্ষেত্রে পিভট অবজেক্ট ব্যবহার করুন। প্রতিটি Pivot রিপোর্ট প্রতিক্রিয়ায় দৃশ্যমান মাত্রা কলাম এবং সারি বর্ণনা করে।
ডেটা API v1 একাধিক পিভট সমর্থন করে যতক্ষণ না প্রতিটি পিভটের জন্য সীমা প্যারামিটারের গুণফল 100,000 এর বেশি হয়।
নীচে একটি স্নিপেট দেওয়া হল যেখানে browser মাত্রা অনুসারে দেশ অনুসারে সেশন গণনার রিপোর্ট তৈরি করতে pivots ব্যবহার দেখানো হয়েছে। লক্ষ্য করুন কিভাবে কোয়েরিটি সাজানোর জন্য orderBys ফিল্ড এবং পৃষ্ঠাকরণ বাস্তবায়নের জন্য limit এবং offset ফিল্ড ব্যবহার করে।
"pivots": [
{
"fieldNames": [
"country"
],
"limit": 250,
"orderBys": [
{
"dimension": {
"dimensionName": "country"
}
}
]
},
{
"fieldNames": [
"browser"
],
"offset": 3,
"limit": 3,
"orderBys": [
{
"metric": {
"metricName": "sessions"
},
"desc": true
}
]
}
],
...
মাত্রা
মাত্রা আপনার ওয়েবসাইট বা অ্যাপের জন্য ইভেন্ট ডেটা বর্ণনা করে এবং গোষ্ঠীভুক্ত করে। উদাহরণস্বরূপ, city মাত্রা সেই শহর ("প্যারিস" বা "নিউ ইয়র্ক") নির্দেশ করে যেখান থেকে প্রতিটি ইভেন্টের উৎপত্তি। একটি প্রতিবেদন অনুরোধে, আপনি শূন্য বা তার বেশি মাত্রা নির্দিষ্ট করতে পারেন।
একটি অনুরোধের বডির ডাইমেনশন ফিল্ডের ভেতরে মাত্রা নির্ধারণ করতে হবে। একটি প্রতিবেদনে দৃশ্যমান হওয়ার জন্য, সেই মাত্রাগুলি একটি Pivot অবজেক্টের ফিল্ডনামেস ফিল্ডেও তালিকাভুক্ত করতে হবে। একটি পিভট কোয়েরির কোনও পিভটে ব্যবহার না করা হলে একটি মাত্রা কোনও প্রতিবেদনে দৃশ্যমান হবে না। প্রতিটি মাত্রা পিভটের fieldNames -এ উপস্থিত থাকতে হবে না। মাত্রাগুলি কেবলমাত্র ফিল্টারগুলিতে ব্যবহার করা যেতে পারে, কোনও পিভটের fieldNames এ নয়।
নিচে একটি স্নিপেট দেওয়া হল যেখানে browser , country এবং language পিভট সহ একটি টেবিলের জন্য dimension এবং fieldNames ফিল্ডের ব্যবহার দেখানো হয়েছে:
"pivots": [
{
"fieldNames": [
"browser"
],
"limit": 5,
"orderBys": [
{
"metric": {
"metricName": "sessions"
},
"desc": true
}
]
},
{
"fieldNames": [
"country"
],
"limit": 250,
"orderBys": [
{
"dimension": {
"dimensionName": "country"
}
}
]
},
{
"fieldNames": [
"language"
],
"limit": 10
}
],
মেট্রিক্স
মেট্রিক্স হল আপনার ওয়েবসাইট বা অ্যাপের ইভেন্ট ডেটার পরিমাণগত পরিমাপ। একটি রিপোর্ট অনুরোধে, আপনি এক বা একাধিক মেট্রিক্স নির্দিষ্ট করতে পারেন। অনুরোধগুলিতে নির্দিষ্ট করার জন্য উপলব্ধ API মেট্রিক নামের সম্পূর্ণ তালিকার জন্য API মেট্রিক্স দেখুন।
পিভট রিপোর্ট অনুরোধে, অনুরোধের বডির metrics ক্ষেত্র ব্যবহার করে মেট্রিক্স সংজ্ঞায়িত করা হয়, যা কোর রিপোর্টিং পদ্ধতির অনুরূপ।
নীচের একটি উদাহরণে একটি রিপোর্টে মেট্রিক মান হিসেবে ব্যবহার করার জন্য সেশন গণনা নির্দিষ্ট করা হয়েছে:
"metrics": [
{
"name": "sessions"
}
],
মেট্রিক সমষ্টি
প্রতিটি পিভটের জন্য সমষ্টিগত মেট্রিক মান গণনা করতে একটি পিভট অবজেক্টের মেট্রিকএগ্রিগেশন ফিল্ড ব্যবহার করুন।
যদি কোনও অনুরোধে মেট্রিকঅ্যাগ্রিগেশন ক্ষেত্রটি নির্দিষ্ট করা থাকে তবেই কেবল সমষ্টি গণনা করা হবে।
নীচে একটি কোয়েরির স্নিপেট দেওয়া হল যা browser পিভট ডাইমেনশনের জন্য মোট পরিমাণের অনুরোধ করে:
"pivots": [
{
"fieldNames": [
"browser"
],
"limit": 10,
"metricAggregations": [
"TOTAL",
]
},
...
গণনা করা মেট্রিক্সগুলি RunPivotReportResponse অবজেক্টের সমষ্টিগত ক্ষেত্রে ফেরত পাঠানো হয়। সমষ্টিগত মেট্রিক সারির জন্য, dimensionValues ক্ষেত্রে RESERVED_TOTAL , RESERVED_MAX বা RESERVED_MIN এর একটি বিশেষ মান থাকে।
"aggregates": [
{
"dimensionValues": [
{
"value": "Chrome"
},
{
"value": "RESERVED_TOTAL"
},
{
"value": "RESERVED_TOTAL"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "4"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "Firefox"
},
{
"value": "RESERVED_TOTAL"
},
{
"value": "RESERVED_TOTAL"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "6"
}
]
},
....
}
পৃষ্ঠাঙ্কন
কোর রিপোর্টিং পদ্ধতির অনুরূপ, পিভট অনুরোধগুলি আপনাকে পৃষ্ঠাঙ্কন বাস্তবায়নের জন্য পিভট অবজেক্টে সীমা এবং অফসেট ক্ষেত্রগুলি নির্দিষ্ট করার অনুমতি দেয়। পৃষ্ঠাঙ্কন সেটিংস প্রতিটি পিভটে পৃথকভাবে প্রয়োগ করা হয়। রিপোর্ট কার্ডিনালিটি সীমাবদ্ধ করার জন্য প্রতিটি Pivot অবজেক্টের জন্য limit ক্ষেত্রটি প্রয়োজন।
ডেটা API v1 একাধিক পিভট সমর্থন করে যতক্ষণ না প্রতিটি পিভটের জন্য limit প্যারামিটারের গুণফল 100,000 এর বেশি হয়।
নীচে একটি স্নিপেট দেওয়া হল যেখানে offset এবং limit ফিল্ডের ব্যবহার দেখানো হয়েছে যাতে ১০ এর অফসেট সহ পরবর্তী পাঁচটি language মাত্রা পুনরুদ্ধার করা যায়:
{
"fieldNames": [
"language"
],
"offset": 10,
"limit": 5
}
ফিল্টারিং
কোর রিপোর্টিং কার্যকারিতার অনুরূপ, যদি একটি পিভট রিপোর্টিং অনুরোধে মাত্রা ফিল্টারিং প্রয়োজন হয় তবে একটি অনুরোধ স্কোপড মাত্রা ফিল্টার ব্যবহার করা আবশ্যক।
বাছাই
পিভট অবজেক্টের orderBys ফিল্ড ব্যবহার করে প্রতিটি পিভটের জন্য পিভট রিপোর্ট কোয়েরির অর্ডারিং আচরণ পৃথকভাবে নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে, যেখানে OrderBy অবজেক্টের একটি তালিকা থাকে।
প্রতিটি OrderBy নিম্নলিখিতগুলির মধ্যে একটি থাকতে পারে:
- DimensionOrderBy , একটি মাত্রার মান অনুসারে ফলাফল বাছাই করে।
- MetricOrderBy , একটি মেট্রিকের মান অনুসারে ফলাফল বাছাই করে।
- PivotOrderBy , পিভট কোয়েরিতে ব্যবহৃত হয় এবং একটি পিভট কলাম গ্রুপের মধ্যে একটি মেট্রিকের মান অনুসারে ফলাফল সাজায়।
এই উদাহরণে একটি পিভট সংজ্ঞার স্নিপেট দেখানো হয়েছে যা browser মাত্রার উপর রিপোর্টকে পিভট করে, sessions মেট্রিক অনুসারে ফলাফলগুলিকে অবরোহী ক্রমে সাজায়।
{
"fieldNames": [
"browser"
],
"limit": 5,
"orderBys": [
{
"metric": {
"metricName": "sessions"
},
"desc": true
}
]
}
প্রতিক্রিয়া রিপোর্ট করুন
একটি পিভট রিপোর্ট API অনুরোধের পিভট রিপোর্ট প্রতিক্রিয়া মূলত একটি হেডার এবং সারি।
প্রতিক্রিয়া শিরোনাম
পিভট রিপোর্ট হেডারে PivotHeaders , DimensionHeaders এবং MetricHeaders থাকে যা পিভট রিপোর্টের কলামগুলি তালিকাভুক্ত করে।
উদাহরণস্বরূপ, browser , country এবং language পিভট মাত্রা এবং sessions মেট্রিক সহ একটি প্রতিবেদন এই ধরণের শিরোনাম দেবে:
{
"pivotHeaders": [
{
"pivotDimensionHeaders": [
{
"dimensionValues": [
{
"value": "Chrome"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "Firefox"
}
]
},
...
],
...
},
{
"pivotDimensionHeaders": [
{
"dimensionValues": [
{
"value": "United States"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "Canada"
}
]
},
...
],
...
},
{
"pivotDimensionHeaders": [
{
"dimensionValues": [
{
"value": "English"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "French"
}
]
},
...
],
...
}
],
"dimensionHeaders": [
{
"name": "browser"
},
{
"name": "country"
},
{
"name": "language"
}
],
"metricHeaders": [
{
"name": "sessions",
"type": "TYPE_INTEGER"
}
],
...
}
নীচের চার্টটি পিভট রিপোর্ট রেন্ডার করার ক্ষেত্রে পিভট রিপোর্ট রেসপন্সের প্রতিটি উপাদানের ভূমিকা চিত্রিত করে:
প্রতিক্রিয়া সারি
runPivotReport এবং batchRunPivotReports পদ্ধতির পিভট রিপোর্ট রেসপন্স runReport এবং batchRunReports এর মতো কোর রিপোর্টিং পদ্ধতির রেসপন্স থেকে আলাদা, কারণ প্রতিটি পিভট রিপোর্ট রেসপন্স সারি টেবিলের একটি একক কোষকে প্রতিনিধিত্ব করে , যেখানে একটি নিয়মিত রিপোর্টে একটি একক রেসপন্স সারি একটি সম্পূর্ণ টেবিল লাইনকে প্রতিনিধিত্ব করে।
নীচে browser , country এবং language পিভট মাত্রা এবং sessions মেট্রিক সহ একটি প্রশ্নের জন্য পিভট রিপোর্টের প্রতিক্রিয়ার একটি অংশ দেওয়া হল। পিভট রিপোর্টের প্রতিটি ঘর পৃথকভাবে ফেরত পাঠানো হয়:
"rows": [
{
"dimensionValues": [
{
"value": "Chrome"
},
{
"value": "United States"
},
{
"value": "English"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "1"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "Firefox"
},
{
"value": "Canada"
},
{
"value": "French"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "3"
}
]
},
...
]
এই তথ্যটি নীচের টেবিলে হাইলাইট করা দুটি কক্ষের সাথে মিলে যায়:
ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি
ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি কীভাবে ইনস্টল এবং কনফিগার করবেন তার ব্যাখ্যার জন্য দ্রুত শুরু নির্দেশিকাটি দেখুন।
নিম্নলিখিত উদাহরণগুলিতে ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ব্যবহার করে একটি পিভট কোয়েরি চালানো হয় যাতে দেশ অনুসারে সেশন গণনার একটি প্রতিবেদন তৈরি করা হয়, যা ব্রাউজারের মাত্রা দ্বারা পিভোট করা হয়।
পিএইচপি
use Google\Analytics\Data\V1beta\Client\BetaAnalyticsDataClient; use Google\Analytics\Data\V1beta\DateRange; use Google\Analytics\Data\V1beta\Dimension; use Google\Analytics\Data\V1beta\Metric; use Google\Analytics\Data\V1beta\OrderBy; use Google\Analytics\Data\V1beta\OrderBy\DimensionOrderBy; use Google\Analytics\Data\V1beta\OrderBy\MetricOrderBy; use Google\Analytics\Data\V1beta\Pivot; use Google\Analytics\Data\V1beta\RunPivotReportRequest; use Google\Analytics\Data\V1beta\RunPivotReportResponse; /** * Runs a pivot query to build a report of session counts by country, * pivoted by the browser dimension. * @param string $propertyId Your GA-4 Property ID */ function run_pivot_report(string $propertyId) { // Create an instance of the Google Analytics Data API client library. $client = new BetaAnalyticsDataClient(); // Make an API call. $request = (new RunPivotReportRequest()) ->setProperty('properties/' . $propertyId) ->setDateRanges([new DateRange([ 'start_date' => '2021-01-01', 'end_date' => '2021-01-30', ]), ]) ->setPivots([ new Pivot([ 'field_names' => ['country'], 'limit' => 250, 'order_bys' => [new OrderBy([ 'dimension' => new DimensionOrderBy([ 'dimension_name' => 'country', ]), ])], ]), new Pivot([ 'field_names' => ['browser'], 'offset' => 3, 'limit' => 3, 'order_bys' => [new OrderBy([ 'metric' => new MetricOrderBy([ 'metric_name' => 'sessions', ]), 'desc' => true, ])], ]), ]) ->setMetrics([new Metric(['name' => 'sessions'])]) ->setDimensions([ new Dimension(['name' => 'country']), new Dimension(['name' => 'browser']), ]); $response = $client->runPivotReport($request); printPivotReportResponse($response); } /** * Print results of a runPivotReport call. * @param RunPivotReportResponse $response */ function printPivotReportResponse(RunPivotReportResponse $response) { print 'Report result: ' . PHP_EOL; foreach ($response->getRows() as $row) { printf( '%s %s' . PHP_EOL, $row->getDimensionValues()[0]->getValue(), $row->getMetricValues()[0]->getValue() ); } }
পাইথন
from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient from google.analytics.data_v1beta.types import ( DateRange, Dimension, Metric, OrderBy, Pivot, RunPivotReportRequest, ) def run_sample(): """Runs the sample.""" # TODO(developer): Replace this variable with your Google Analytics 4 # property ID before running the sample. property_id = "YOUR-GA4-PROPERTY-ID" run_pivot_report(property_id) def run_pivot_report(property_id="YOUR-GA4-PROPERTY-ID"): """Runs a pivot query to build a report of session counts by country, pivoted by the browser dimension.""" client = BetaAnalyticsDataClient() request = RunPivotReportRequest( property=f"properties/{property_id}", date_ranges=[DateRange(start_date="2021-01-01", end_date="2021-01-30")], pivots=[ Pivot( field_names=["country"], limit=250, order_bys=[ OrderBy( dimension=OrderBy.DimensionOrderBy(dimension_name="country") ) ], ), Pivot( field_names=["browser"], offset=3, limit=3, order_bys=[ OrderBy( metric=OrderBy.MetricOrderBy(metric_name="sessions"), desc=True ) ], ), ], metrics=[Metric(name="sessions")], dimensions=[Dimension(name="country"), Dimension(name="browser")], ) response = client.run_pivot_report(request) print_run_pivot_report_response(response) def print_run_pivot_report_response(response): """Prints results of a runPivotReport call.""" print("Report result:") for row in response.rows: for dimension_value in row.dimension_values: print(dimension_value.value) for metric_value in row.metric_values: print(metric_value.value)
নোড.জেএস
// TODO(developer): Uncomment this variable and replace with your // Google Analytics 4 property ID before running the sample. // propertyId = 'YOUR-GA4-PROPERTY-ID'; // Imports the Google Analytics Data API client library. const {BetaAnalyticsDataClient} = require('@google-analytics/data'); // Initialize client that will be used to send requests. This client only // needs to be created once, and can be reused for multiple requests. const analyticsDataClient = new BetaAnalyticsDataClient(); // Runs a pivot query to build a report of session counts by country, pivoted by the browser dimension. async function runPivotReport() { const [response] = await analyticsDataClient.runPivotReport({ property: `properties/${propertyId}`, dateRanges: [ { startDate: '2021-01-01', endDate: '2021-01-30', }, ], pivots: [ { fieldNames: ['country'], limit: 250, orderBys: [ { dimension: { dimensionName: 'country', }, }, ], }, { fieldNames: ['browser'], offset: 3, limit: 3, orderBys: [ { metric: { metricName: 'sessions', }, desc: true, }, ], }, ], metrics: [ { name: 'sessions', }, ], dimensions: [ { name: 'country', }, { name: 'browser', }, ], }); printPivotReportResponse(response); } runPivotReport(); // Prints results of a runReport call. function printPivotReportResponse(response) { console.log('Report result:'); response.rows.forEach(row => { row.dimensionValues.forEach(dimensionValue => { console.log(dimensionValue.value); }); row.metricValues.forEach(metricValue => { console.log(metricValue.value); }); }); }
ডেমো অ্যাপ্লিকেশন
জাভাস্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে কীভাবে একটি পিভট রিপোর্ট তৈরি এবং প্রদর্শন করতে হয় তার উদাহরণের জন্য Google Analytics API v1 Pivot Report ডেমো অ্যাপ্লিকেশনটি দেখুন।