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データ型とセマンティック型

コミュニティコネクタを作成する場合、スキーマに定義する各フィールドにはデータ型が必要です。データ型はフィールドのプリミティブ型を定義します。 BOOLEAN、STRING、NUMBER など

Looker Studio では、データ型に加えてセマンティック型も使用されます。セマンティック型は、データが表す情報の種類を記述することができます。たとえば、NUMBER データ型のフィールドでは意味的に通貨額や割合を表したり、STRING データ型のフィールドでは意味的に都市を表したりすることができます。利用可能なセマンティック型を確認するには、セマンティック型に関するドキュメントをご覧ください。

コミュニティコネクタスキーマと Looker Studio のフィールド

コミュニティコネクタのスキーマを定義する際、各フィールドのこのプロパティにより、フィールドの表現方法が決まります。 Looker Studio です例:

conceptType は、（conceptType プロパティを使用してコネクタスキーマで定義）このプロパティによって、フィールドをディメンションと指標のどちらとして扱うかが決まります。指標とディメンションの違いについては、ディメンションと指標
セマンティック型は、コネクタスキーマで定義することも、自動的に検出することもできます。データに基づく分析情報を定義された data_type プロパティコネクタから返されるデータの値に応じて異なります。詳しくは、自動セマンティック型検出説明します
集計タイプによって、指標の値（ディメンション）がは無視されます）。semantics.isReaggregatable の設定プロパティを true にすると、デフォルトで SUM 集計になります。それ以外の場合は、 Auto に設定。defaultAggregationType プロパティを使用すると、再集計可能なフィールドのデフォルトの集計型を手動で設定することもできます。

Looker Studio でコネクタを使用して構成と接続を行う場合、エディタには、定義した内容に基づいてコネクタの完全なスキーマが表示されます。上記のプロパティを使用します。セマンティック型を含めている場合は、定義したとおりに表示されます。以下を使用している場合: 自動セマンティック型検出の場合、検出結果が表示されます。フィールド画面

セマンティック情報の設定

セマンティック情報を設定する方法は 2 つあります。新しい P-MAX キャンペーンを手動で行うか、Looker Studio を使用して自動的に検出します。

たとえば、意味的に米ドルを表す数値がある場合、 Looker Studio では、このセマンティック型を自動的に検出できません。さらに、自動セマンティック検出では、Looker Studio を使用して取得する場合もあります代わりにスキーマを手動で指定すると、データ取得の呼び出しは行われません。データのセマンティック型（通貨、割合、日付など）がわかっている場合は、精度とパフォーマンス上の理由からスキーマにセマンティック型を明示的に設定することをおすすめします。

セマンティック型の手動設定（推奨）

セマンティック型がわかっている場合は、各スキーマフィールドの semantics を手動で定義できます。利用可能なプロパティについて詳しくは、フィールドのリファレンスページをご覧ください。手動セマンティック型を定義する場合は、すべてのフィールドに対して semanticType と semanticGroup を定義することをおすすめします。これらのプロパティを手動で指定すると、自動セマンティック型検出プロセスは実行されません。一部のフィールドのみを手動で設定した場合、指定していないフィールドは、そのフィールドに指定された dataType に応じて、デフォルトで Text、Number、または Boolean に設定されます。

以下は、セマンティックレイヤを手動で設定する単純なスキーマの例です。できます。Income は通貨に設定され、Filing Year は日付に設定されています。

data-studio/semantics.gs

GitHub で表示

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'
    }
  }
];

手動セマンティック型のトラブルシューティング

基になるデータに対してセマンティック型を正しく設定していない場合、データが適切に表示されません。テストで問題を特定するのは難しい場合がありますが、以下のヒントを参考にしてください。

データからすべてのデータではなく 2、3 行を返してから、手動で取得確認します。
目的のフィールドのみを使用する表を Looker Studio で作成する確認します。
形式が厳密な Geo フィールドと Date フィールドは、特に注意して確認してください。

自動セマンティック型検出

スキーマでセマンティック型を定義していない場合は、Looker Studio がルールに基づいて自動的に検出を試み、 data type プロパティと形式コネクタによって返されたデータ値のモデルです。

自動検出のプロセスは次のとおりです。

コミュニティコネクタの getSchema 関数を実行してスキーマをリクエストします。
コネクタスキーマと issue で定義されたフィールドのバッチを反復処理する getData がフィールドをリクエストします。 getData リクエストは sampleExtraction パラメータを指定して実行されます。 true に設定され、データリクエストがセマンティック目的のものであることを示します。できます。
フィールドデータ型と getData リクエストから返された値の形式に基づいて、フィールドのセマンティック型を識別します。

で確認できます。

自動セマンティック型検出を制御するオプション

Looker Studio でコミュニティコネクタの getData 関数が実行されると、セマンティック検出の目的でこれを行う場合、受信リクエストには sampleExtraction プロパティ: true に設定されます。返されるデータ: コネクタは、Looker Studio でデータのセマンティックタイプを識別するためにのみ使用されます。表示されます。この値は他の目的には使用されないため、外部ソースからの実際のデータは必要ありません。

コードでセマンティック型検出を改善するには、次のようないくつかの方法があります。

推奨: 事前定義された値を渡す
セマンティックを最もよく表すフィールドごとに、事前定義された値を返す Looker Studio で適切に検出されることが確認されています。たとえば、フィールドのセマンティック型が Country の場合、イタリアを表す IT などの値を返します。データを取得するためにサードパーティサービスに対して HTTP リクエストを行う必要がないため、この方法には検出プロセスを高速化できるという利点もあります。
n 個のレコードのみを返す
データを取得するサードパーティサービスが行数制限をサポートしているかどうかデータのリクエスト時に行の小さなサブセットを Looker Studio に返す必要がありますこれにより、各セマンティック検出リクエストに対応する Looker Studio。
すべての列をリクエストしてレスポンスをキャッシュに保存する
サードパーティサービスのすべての列を最初のセマンティック検出リクエストでデータを取得し、すべての列を取得して結果をキャッシュに保存しますそれ以降のセマンティック検出リクエストでは、サードパーティサービスに対して追加の HTTP リクエストを行わずにキャッシュから列の値を取得します。
特に何もしない
sampleExtraction が true に設定されているリクエストに対して具体的な対処を実装しないことを選択できます。これにより、セマンティック検出がプロセスが遅くなります。これは、Looker Studio が新しいセマンティック検出プロセス。また、多くのセマンティック検出リクエストが並行して実行されるため、外部データソースへのリクエスト率にも影響があります。

自動セマンティック型検出で認識される形式

日時

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
時間: 秒、マイクロ秒、ミリ秒、ナノ秒のエポック。