이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다.

데이터 유형 및 시맨틱 유형

커뮤니티 커넥터를 작성할 때 스키마 데이터 유형이 필요합니다 데이터 유형은 BOOLEAN, STRING, NUMBER 등

Looker Studio는 데이터 유형 외에 시맨틱 유형도 사용합니다. 시맨틱 유형은 데이터가 나타내는 정보의 종류를 설명하는 데 도움이 됩니다. 대상 예를 들어 NUMBER 데이터 유형이 있는 필드는 의미론적으로 통화를 나타낼 수 있습니다. 양 또는 백분율이며 STRING 데이터 유형이 있는 필드는 의미론적으로 도시를 나타냅니다. 사용 가능한 의미 체계 유형을 확인하려면 시맨틱 유형 문서

커뮤니티 커넥터 스키마 및 Looker Studio 필드

커뮤니티 커넥터의 스키마를 정의할 때 필드가 표시되는 방식과 Looker Studio에서 사용됩니다 예를 들면 다음과 같습니다.

conceptType은 커넥터 스키마에 conceptType 속성을 사용하여 정의할 수 있습니다. 이 속성은 필드를 측정기준 또는 측정항목으로 처리할지 여부를 결정합니다. 측정항목과 측정기준의 차이에 대한 설명 위치: 측정기준 및 측정항목.
시맨틱 유형은 커넥터 스키마에서 정의되거나 자동으로 감지됩니다. Looker Studio의 데이터 유형 속성이 커넥터 및 커넥터에서 반환한 데이터 값을 확인할 수 있습니다. 자세한 내용은 자동 시맨틱 유형 감지: 작동 원리를 알아보겠습니다.
집계 유형은 측정항목 값 (측정기준 또는 무시)를 다시 집계할 수 있습니다. semantics.isReaggregatable 설정 속성을 true로 설정하면 기본적으로 SUM 집계가 됩니다. 그렇지 않으면 Auto로 설정합니다. 기본 집계 유형을 수동으로 설정할 수도 있습니다. 재집계 가능한 필드를 defaultAggregationType 드림 속성

Looker Studio에서 커넥터를 사용하여 연결하고 연결할 때 필드가 편집기에 정의된 방식에 따라 커넥터의 전체 스키마가 속성을 변경해야 합니다. 의미 체계 유형을 포함한 경우 광고를 게재할 수 있습니다. 자동 시맨틱 유형 감지를 사용하면 감지된 대로 표시됩니다. <ph type="x-smartling-placeholder"> 필드 화면 </ph>

시맨틱 정보 설정

시맨틱 정보를 설정하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 다음 중 하나를 설정하거나 시맨틱스를 수동으로 또는 Looker Studio를 사용하여 자동으로 감지할 수 있습니다.

예를 들어 의미상 미국 달러를 나타내는 숫자가 있는 경우 Looker Studio는 이 시맨틱 유형을 자동으로 감지할 수 없습니다. 또한 자동 시맨틱 감지를 사용하려면 Looker Studio에서 가져오기 호출을 수행합니다 스키마를 수동으로 지정하는 경우 데이터 가져오기 호출이 실행되지 않습니다. 만약 의미적 유형 (예: 통화, 백분율, 날짜 등)을 선택한 경우 정확성과 성능을 위해 스키마에 이를 명시적으로 설정하는 것이 좋습니다. 있습니다.

수동으로 시맨틱 유형 설정 (권장)

시맨틱 유형을 알고 있으면 각 유형에 대해 semantics를 수동으로 정의할 수 있습니다. schema 필드입니다. 사용할 수 있는 속성에 대한 자세한 내용은 필드 참조 페이지에서 확인할 수 있습니다. 만약 수동 시맨틱 유형을 정의하려는 경우 모든 필드에 대해 semanticType 및 semanticGroup 이러한 포드를 직접 제공하면 자동 시맨틱 유형 감지 프로세스가 실행되지 않습니다. 만약 전부가 아닌 일부 필드를 수동으로 설정하고, 나머지 필드는 수동으로 설정해야 합니다. dataType에 따라 기본값을 Text, Number 또는 Boolean로 지정 모든 필드를 지정할 수 있습니다.

다음은 시맨틱을 수동으로 설정하는 간단한 스키마의 예시입니다. 있습니다. Income는 통화로 설정되고 Filing Year는 날짜로 설정됩니다.

data-studio/semantics.gs

GitHub에서 보기

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'
    }
  }
];

수동 시맨틱 유형 문제 해결

기본 데이터에 대해 시맨틱 유형을 잘못 설정하면 있습니다. 이는 테스트하기 어려울 수 있지만 몇 가지 사항이 있습니다. 문제를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다

데이터에서 전체 대신 2~3행을 반환한 후 수동으로 반환 조사해 보세요.
Looker Studio에서 원하는 필드만 사용하는 표 만들기 확인합니다.
Geo 및 Date 필드는 가장 비슷하므로 주의 깊게 살펴보세요. 매우 엄격합니다.

자동 시맨틱 유형 감지

스키마에 시맨틱 유형을 정의하지 않은 경우 Looker Studio가 자동 감지를 통해 data type 속성 및 형식 데이터 값을 나타냅니다.

자동 감지 프로세스의 단계는 다음과 같습니다.

다음을 실행하여 스키마를 요청합니다. getSchema 함수 커뮤니티 커넥터입니다.
커넥터 스키마 및 문제에 정의된 필드 배치 반복 getData가 필드를 요청합니다. getData 요청은 sampleExtraction 매개변수를 사용하여 실행됩니다. 데이터 요청이 시맨틱 용도임을 나타내기 위해 true로 설정 있습니다
필드 데이터 유형과 getData 요청에서 필드의 시맨틱 유형을 식별합니다.

를 통해 개인정보처리방침을 정의할 수 있습니다.

자동 시맨틱 유형 감지 처리 옵션

Looker Studio에서 커뮤니티 커넥터의 getData 함수를 실행할 때 시맨틱 감지의 용도인 경우 수신되는 요청에는 sampleExtraction 속성으로 설정되며 true로 설정됩니다. 디코더에서 커넥터는 Looker Studio에서만 필드를 확인합니다. 이 값은 다른 용도로 사용되지 않으므로 사용되지 않습니다. 외부 소스의 실제 데이터가 필요합니다

코드에서 시맨틱 유형 감지를 개선하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

권장: 사전 정의된 값 전달
시맨틱을 가장 잘 나타내는 각 필드에 사전 정의된 값을 반환합니다. 유형이며 Looker Studio에서 올바르게 감지되는 것으로 알려져 있습니다. 예를 들어 필드의 의미적 유형이 국가인 경우 값(예: 이탈리아의 경우 IT) 이 접근 방식의 또 다른 이점은 HTTP 요청을 하지 않아도 되므로 훨씬 더 빠릅니다. 서드 파티 서비스에 도입할 수 있습니다
n개의 레코드만 반환
데이터를 가져오는 서드 파티 서비스에서 행 한도를 지원하는 경우 데이터를 요청할 때 소수의 행 하위 집합을 Looker Studio로 반환 출력됩니다. 이렇게 하면 각 시맨틱 감지 요청에 대한 Looker Studio입니다.
모든 열을 요청하고 응답 캐시
서드 파티 서비스의 모든 열을 요청할 수 있는 경우 이는 첫 번째 시맨틱 감지 요청에서 모든 열을 가져오고 결과를 캐시합니다. 대상 후속 시맨틱 감지 요청은 캐시에서 열 값을 가져옵니다. API를 사용할 수 있습니다.
다른 조치 없음
다음과 같은 요청에 대해 특정 조정을 구현하지 않도록 선택할 수 있습니다. sampleExtraction가 true로 설정됩니다. 이로 인해 시맨틱 감지가 Looker Studio에서 해당 데이터의 모든 데이터를 가져와야 하므로 시맨틱 감지 프로세스 또한 이는 많은 시맨틱 감지 요청이 실행할 수도 있습니다

자동 시맨틱 유형 감지를 위해 인식되는 형식

날짜 및 시간

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
시간: 초, 마이크로, 밀리, 나노의 에포크입니다.