Google Analytics Data API v1 আপনাকে পিভট টেবিল তৈরি করতে দেয়। পিভট টেবিল হল ডেটা সারসংক্ষেপ করার টুল যা এক বা একাধিক ডাইমেনশনে আপনার ডেটা পিভট (ঘুরিয়ে) করে টেবিলের তথ্য পুনর্বিন্যাস করার মাধ্যমে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করে।
উদাহরণ হিসেবে, নিম্নলিখিত র ডেটা টেবিলটি বিবেচনা করুন:
এই ডেটা ব্যবহার করে একটি পিভট টেবিল তৈরি করা সম্ভব, যা ব্রাউজার অনুসারে সেশন ডেটা ভেঙে দেয়, অতিরিক্ত পিভট হিসাবে দেশ এবং ভাষা ডাইমেনশন বেছে নেওয়া হয়।
Core রিপোর্টের সাথে শেয়ার করা ফিচার
অনেক শেয়ার করা ফিচারের জন্য পিভট রিপোর্টিং অনুরোধের শব্দার্থ Core রিপোর্টের অনুরোধের মতোই। যেমন, পেজিনেশন, ডাইমেনশন ফিল্টার ও ব্যবহারকারীর প্রপার্টি, পিভট রিপোর্টে কোর রিপোর্টের মতোই কাজ করে। এই গাইড পিভট রিপোর্টিং ফিচারের উপর ফোকাস করে। Data API v1-এর মূল রিপোর্টিং কার্যকারিতা সম্পর্কে জানতে, রিপোর্টিংয়ের প্রাথমিক নির্দেশিকা এবং উন্নত ব্যবহারের কেস নির্দেশিকা পড়ুন।
পিভট রিপোর্টিং পদ্ধতি
Data API v1 নিম্নলিখিত রিপোর্টিং পদ্ধতিতে পিভট কার্যকারিতা সমর্থন করে:
runPivotReport এই পদ্ধতি আপনার Google Analytics ইভেন্ট ডেটার একটি কাস্টমাইজড পিভট রিপোর্ট প্রদান করে। প্রতিটি পিভট রিপোর্ট রেসপন্সে দৃশ্যমান ডাইমেনশন কলাম এবং সারি বর্ণনা করে।
batchRunPivotReports এটি
runPivotReportপদ্ধতির একটি ব্যাচ ভার্সন যা একটি API কলের মাধ্যমে একাধিক রিপোর্ট তৈরি করার অনুমতি দেয়।
অভিযোগকারী এন্টিটি বেছে নিন
Data API v1-এর সব পদ্ধতিতে Google Analytics প্রপার্টি আইডেন্টিফায়ার
URL অনুরোধের পাথে properties/GA_PROPERTY_ID ফর্ম্যাটে উল্লেখ করতে হয়, যেমন:
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/GA_PROPERTY_ID:runPivotReport
নির্দিষ্ট Google Analytics প্রপার্টিতে সংগ্রহ করা Google Analytics ইভেন্ট ডেটার উপর ভিত্তি করে ফলাফল সংক্রান্ত রিপোর্ট তৈরি করা হবে।
আপনি Data API ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি-এর মধ্যে কোনও একটি ব্যবহার করলে,
অনুরোধের URL পাথ ম্যানুয়ালি পরিবর্তন করার প্রয়োজন নেই। বেশিরভাগ API ক্লায়েন্ট
property প্যারামিটার প্রদান করে যা properties/GA_PROPERTY_ID-এর মতো
স্ট্রিং আশা করে। ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ব্যবহারের উদাহরণ দেখতে
দ্রুত শুরুর নির্দেশিকা দেখুন।
পিভট রিপোর্ট সংক্রান্ত অনুরোধ
পিভট টেবিল সহ অনুরোধ তৈরি করতে, runPivotReport অথবা batchRunPivotReports পদ্ধতি ব্যবহার করুন।
পিভট করা ডেটার জন্য অনুরোধ করতে, আপনি একটি RunPivotReportRequest অবজেক্ট তৈরি করতে পারেন। আমরা এইসব অনুরোধের প্যারামিটার দিয়ে শুরু করার সাজেশন দিই:
- dateRanges ফিল্ডে সঠিক এন্ট্রি।
- ডাইমেনশন ফিল্ডে অন্তত একটি সঠিক এন্ট্রি।
- মেট্রিক ফিল্ডে অন্তত একটি সঠিক এন্ট্রি।
- pivots ফিল্ডে অন্তত দুটি সঠিক পিভট এন্ট্রি।
সাজেস্ট করা ফিল্ড সহ একটি স্যাম্পেল অনুরোধ এখানে দেওয়া হল:
HTTP
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
}
]
}
পিভট
রিপোর্ট পিভট নির্ধারণ করতে অনুরোধের প্রধান অংশের pivot ফিল্ডে পিভট অবজেক্ট ব্যবহার করুন। প্রতিটি Pivot রিপোর্ট রেসপন্সে দৃশ্যমান ডাইমেনশন
কলাম ও সারি বর্ণনা করে।
Data API v1 একাধিক পিভট সাপোর্ট করে, যতক্ষণ না প্রতিটি পিভটের জন্য সীমা প্যারামিটারের প্রোডাক্ট ১,০০,০০০-এর বেশি না হয়।
নিম্নলিখিত স্নিপেটটি pivots-এর ব্যবহার দেখায়, যা browser ডাইমেনশন দ্বারা পিভট করা, দেশ অনুযায়ী সেশন গণনার একটি রিপোর্ট তৈরি করে। লক্ষ্য করুন
কীভাবে কোয়েরি সর্ট করার জন্য orderBys ফিল্ড
এবং পৃষ্ঠা সংখ্যা প্রয়োগ করার 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
}
]
}
],
...
আকার
ডাইমেনশন আপনার ওয়েবসাইট বা অ্যাপের জন্য ইভেন্ট ডেটা বর্ণনা করে ও গ্রুপ করে।
যেমন, city ডাইমেনশন থেকে বোঝা যায় যে প্রতিটি ইভেন্ট কোন শহর ("প্যারিস"
বা "নিউ ইয়র্ক") থেকে শুরু হয়েছে। রিপোর্ট সংক্রান্ত অনুরোধে, আপনি
শূন্য বা তার বেশি ডাইমেনশন উল্লেখ করতে পারবেন।
অনুরোধের প্রধান অংশের
dimensions
ফিল্ডের মধ্যে ডাইমেনশন উল্লেখ করতে হবে। রিপোর্টে দেখতে পাওয়ার জন্য, সেইসব ডাইমেনশন অবশ্যই
Pivot অবজেক্টের fieldNames
ফিল্ডে তালিকাভুক্ত হতে হবে।
কোনও পিভট কোয়েরির পিভটে ব্যবহার না করা হলে, রিপোর্টে কোনও ডাইমেনশন
দেখা যাবে না। পিভটের fieldNames-এ প্রতিটি ডাইমেনশন উপস্থিত থাকার প্রয়োজন নেই। ডাইমেনশন শুধুমাত্র ফিল্টারে ব্যবহার করা যাবে, কোনও পিভটের
fieldNames-এ নয়।
নিচের স্নিপেট থেকে browser, country ও language পিভট সহ টেবিলের জন্য dimension ও
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
মেট্রিক হল আপনার ওয়েবসাইট বা অ্যাপের জন্য ইভেন্ট ডেটার পরিমাণগত পরিমাপ। রিপোর্ট সংক্রান্ত অনুরোধে, আপনি এক বা একাধিক মেট্রিক নির্দিষ্ট করতে পারবেন। অনুরোধে উল্লেখ করার জন্য উপলভ্য API মেট্রিক নামের সম্পূর্ণ তালিকার জন্য API মেট্রিক দেখুন।
পিভট রিপোর্ট সংক্রান্ত অনুরোধে, অনুরোধের প্রধান অংশের metrics ফিল্ড ব্যবহার করে মেট্রিক সংজ্ঞায়িত করা হয়, যা Core Reporting পদ্ধতির মতো।
নিম্নলিখিত উদাহরণে সেশনের সংখ্যাকে রিপোর্টের মেট্রিক ভ্যালু হিসেবে ব্যবহার করার জন্য নির্দিষ্ট করা হয়েছে:
"metrics": [
{
"name": "sessions"
}
],
মেট্রিক অ্যাগ্রিগেশন
প্রতিটি পিভটের জন্য এগ্রিগেট করা মেট্রিক ভ্যালু গণনা করতে Pivot অবজেক্টের metricAggregations ফিল্ড ব্যবহার করুন।
অনুরোধে metricAggregations ফিল্ড উল্লেখ করা থাকলে তবেই এগ্রিগেশন গণনা করা হবে।
নিচের উদাহরণটি হল একটি কোয়েরির স্নিপেট যা browser পিভট ডাইমেনশনের জন্য মোট অনুরোধ করে:
"pivots": [
{
"fieldNames": [
"browser"
],
"limit": 10,
"metricAggregations": [
"TOTAL",
]
},
...
গণনা করা মেট্রিক RunPivotReportResponse
অবজেক্টের aggregates
ফিল্ডে দেখানো হয়। এগ্রিগেট করা মেট্রিক সারির জন্য, dimensionValues ফিল্ডে
RESERVED_TOTAL, RESERVED_MAX বা RESERVED_MIN-এর বিশেষ ভ্যালু 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"
}
]
},
....
}
পৃষ্ঠার ক্রমসংখ্যা
Core Reporting পদ্ধতির মতোই, পিভট অনুরোধ আপনাকে
পিভট অবজেক্টে
সীমা এবং অফসেট ফিল্ড নির্দিষ্ট করার অনুমতি দেয়
যাতে আপনি পৃষ্ঠা সংখ্যা প্রয়োগ করতে পারেন।
প্রতিটি পিভটে আলাদাভাবে পৃষ্ঠা সংখ্যা সংক্রান্ত সেটিংস প্রয়োগ করা হয়।
রিপোর্ট কার্ডিনালিটি সীমিত করার জন্য প্রতিটি Pivot অবজেক্টের জন্য limit ফিল্ডটি
প্রয়োজন।
Data API v1 একাধিক পিভট সাপোর্ট করে, যতক্ষণ না প্রতিটি পিভটের জন্য limit
প্যারামিটারের প্রোডাক্ট ১০০,০০০-এর বেশি হয়।
নিচের স্নিপেট থেকে বোঝা যাবে যে কীভাবে offset এবং limit ফিল্ড ব্যবহার করে
১০টি অফসেট সহ পরবর্তী পাঁচটি language ডাইমেনশন পাওয়া যাবে:
{
"fieldNames": [
"language"
],
"offset": 10,
"limit": 5
}
ফিল্টার করা হচ্ছে
কোর রিপোর্টিং কার্যকারিতার মতো, আপনি যদি পিভট রিপোর্টিং অনুরোধে ডাইমেনশন ফিল্টারিং চান, তাহলে একটি অনুরোধ স্কোপড ডাইমেনশন ফিল্টার ব্যবহার করতে হবে।
সাজানো হচ্ছে
পিভট রিপোর্ট কোয়েরির ক্রম সংক্রান্ত আচরণ প্রতিটি পিভটের জন্য আলাদাভাবে নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে। এর জন্য Pivot অবজেক্টের orderBys ফিল্ড ব্যবহার করা হয়, যাতে OrderBy অবজেক্টের তালিকা থাকে।
প্রতিটি OrderBy-এ নিম্নলিখিতগুলির মধ্যে একটি থাকতে পারে:
- DimensionOrderBy, ডাইমেনশনের ভ্যালু অনুযায়ী ফলাফল সাজায়।
- MetricOrderBy, মেট্রিকের ভ্যালু অনুযায়ী ফলাফল সাজায়।
- PivotOrderBy, পিভট কোয়েরিতে ব্যবহার করা হয় এবং পিভট কলাম গ্রুপের মধ্যে মেট্রিকের ভ্যালু অনুযায়ী ফলাফল সাজায়।
এই উদাহরণে পিভট সংজ্ঞার জন্য একটি স্নিপেট দেখানো হয়েছে যা browser ডাইমেনশনে রিপোর্ট পিভট করে,
sessions মেট্রিক অনুযায়ী ফলাফল নিম্নক্রমে
সাজায়।
{
"fieldNames": [
"browser"
],
"limit": 5,
"orderBys": [
{
"metric": {
"metricName": "sessions"
},
"desc": true
}
]
}
উত্তরের ব্যাপারে অভিযোগ জানান
পিভট রিপোর্ট API অনুরোধের পিভট রিপোর্ট উত্তর মূলত একটি হেডার এবং সারি।
রেসপন্স হেডার
পিভট রিপোর্টের হেডারে PivotHeaders, DimensionHeaders এবং MetricHeaders থাকে যা পিভট রিপোর্টের কলামের তালিকা দেখায়।
যেমন, browser, country ও language পিভট ডাইমেনশন
এবং sessions মেট্রিক সহ কোনও রিপোর্টে এই ধরনের হেডার থাকবে:
{
"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"
}
],
...
}
নিচের চার্টে পিভট রিপোর্ট রেন্ডার করার ক্ষেত্রে পিভট রিপোর্ট রেসপন্সের প্রতিটি কম্পোনেন্টের ভূমিকা দেখানো হয়েছে:
উত্তরের সারি
runPivotReport এবং batchRunPivotReports পদ্ধতির পিভট রিপোর্ট রেসপন্স, Core Reporting পদ্ধতির রেসপন্স থেকে আলাদা যেমন runReport এবং batchRunReports এতে প্রতিটি পিভট রিপোর্ট রেসপন্স সারি টেবিলের একটি সেলকে প্রতিনিধিত্ব করে, যেখানে একটি সাধারণ রিপোর্টে একটি রেসপন্স সারি একটি সম্পূর্ণ টেবিল লাইনকে প্রতিনিধিত্ব করে।
নিম্নলিখিত উদাহরণে browser, country ও language পিভট ডাইমেনশন এবং
sessions মেট্রিক সহ কোয়েরির জন্য পিভট রিপোর্ট রেসপন্সের
একটি ফ্র্যাগমেন্ট দেখানো হয়েছে। পিভট রিপোর্টের প্রতিটি সেল আলাদাভাবে দেখানো হয়:
"rows": [
{
"dimensionValues": [
{
"value": "Chrome"
},
{
"value": "United States"
},
{
"value": "English"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "1"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "Firefox"
},
{
"value": "Canada"
},
{
"value": "French"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "3"
}
]
},
...
]
এই ডেটা নিম্নলিখিত সারণীতে হাইলাইট করা দুটি সেলের সাথে সম্পর্কিত:
ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি
ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি কীভাবে ইনস্টল ও কনফিগার করতে হয় তার ব্যাখ্যা পেতে দ্রুত শুরু করার গাইড দেখুন।
নিম্নলিখিত উদাহরণগুলি ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ব্যবহার করে একটি পিভট কোয়েরি চালায় যা দেশ অনুসারে সেশন গণনার একটি রিপোর্ট তৈরি করে, যা ব্রাউজার ডাইমেনশন দ্বারা পিভট করা হয়।
PHP
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() ); } }
Python
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)
Node.js
// 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
JavaScript ব্যবহার করে কীভাবে পিভট রিপোর্ট তৈরি ও দেখানো যায় তার উদাহরণ দেখতে Google Analytics API v1 Pivot Report Demo application দেখুন।