Typy danych i semantyki

Podczas tworzenia społecznościowego oprogramowania sprzęgającego każde pole zdefiniowane w schemat wymaga typu danych. Typ danych określa typ podstawowy pola, np. BOOLEAN, STRING, NUMBER itp.

Oprócz typów danych Looker Studio korzysta również z typów semantycznych. Typy semantyczne ułatwiają opisywanie rodzaju informacji reprezentowanych przez dane. Dla: Na przykład pole z typem danych NUMBER może semantycznie reprezentować walutę ilość lub wartość procentowa, a pole z typem danych STRING może semantycznie reprezentują miasto. Aby sprawdzić, które typy semantyczne są dostępne, zapoznaj się z dokumentacja typów semantycznych

Schemat społecznościowego oprogramowania sprzęgającego i pola Looker Studio

Gdy definiujesz schemat dla społecznościowego oprogramowania sprzęgającego, masz do dyspozycji różne właściwości każdego pola, które określają sposób jego reprezentacji używane w Looker Studio. Na przykład:

  • Wartość conceptType to zdefiniowane w schemacie oprogramowania sprzęgającego za pomocą właściwości conceptType. Ten określa, czy pole jest traktowane jako wymiar czy dane. Znajduje się w nim wyjaśnienie różnicy między danymi a wymiarami o Wymiary i dane.
  • Typ semantyczny: musi być zdefiniowany w schemacie oprogramowania sprzęgającego lub może zostać wykryty automatycznie przez Looker Studio na podstawie właściwość typ danych zdefiniowana w oprogramowania sprzęgającego i wartości danych zwróconych przez oprogramowanie sprzęgające. Zobacz Automatyczne wykrywanie typów semantycznych w celu wyświetlenia szczegółowych informacji: jak to działa.
  • Typ agregacji określa, czy wartości danych (wymiary są ignorowane) można ponownie zagregować. Ustawiam semantics.isReaggregatable do true będzie domyślnie stosować agregację SUM, w przeciwnym razie będzie ustawiono na Auto. Możesz też ręcznie ustawić domyślny typ agregacji dla pola, które można ponownie agregować za pomocą funkcji defaultAggregationType usłudze.

Podczas konfigurowania i łączenia się za pomocą oprogramowania sprzęgającego w Looker Studio pola edytor pokazuje pełny schemat oprogramowania sprzęgającego na podstawie tych właściwościach. Jeśli uwzględnisz typy semantyczne, zostaną one zgodnie z ich definicją. Jeśli używasz automatyczne wykrywanie typów semantycznych, a potem pola będą wyświetlane w miarę ich wykrycia. Ekran pól

Ustawianie informacji semantycznych

Informacje semantyczne można ustawić na 2 sposoby. Pole to można możesz ręcznie określić semantykę lub użyć narzędzia Looker Studio, które wykryje ją automatycznie.

Jeśli na przykład masz liczbę, która w semantyczny sposób oznacza dolary amerykańskie, Looker Studio nie będzie w stanie automatycznie wykryć tego typu semantycznego. Dodatkowo automatyczne wykrywanie semantyczne wymaga od Looker Studio tworzenia danych pobierania wywołań każdego pola schematu. Jeśli określisz schemat ręcznie , nie są wykonywane żadne wywołania pobierania danych. W przypadku, gdy wiesz, typu semantycznego (np. waluta, wartość procentowa, data itp.), zalecamy wyraźne ustawienie tej opcji w schemacie dla dokładności i wydajności .

Ręczne ustawianie typów semantycznych (zalecane)

Jeśli znasz swoje typy semantyczne, możesz ręcznie zdefiniować semantics dla każdego pola schematu. Znajdziesz w niej szczegółowe informacje o dostępnych dla Ciebie nieruchomościach na stronie z informacjami o polach. Jeśli ręcznie zdefiniować typy semantyczne, zalecamy semanticType i semanticGroup dla każdego pola. Poprzez podanie nie uruchomi się proces automatycznego wykrywania typów semantycznych. Jeśli ręcznie ustawić tylko niektóre pola, ale nie wszystkie określ domyślną wartość Text, Number lub Boolean w zależności od dataType określone dla tego pola.

Poniżej znajdziesz przykład prostego schematu, który ręcznie ustawia semantykę . Income jest ustawiony jako waluta, a Filing Year jako data.

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'
    }
  }
];

Rozwiązywanie problemów z ręcznymi typami semantycznymi

Jeśli nieprawidłowo ustawisz typy semantyczne danych źródłowych, nie działają poprawnie. To może nie być łatwe, ale musisz wykonać kilka czynności. co może pomóc w wykrywaniu problemów.

  1. Zwróć 2 lub 3 wiersze danych zamiast wszystkich, a następnie ręcznie go sprawdzić.
  2. Utwórz w Looker Studio tabelę wykorzystującą tylko pole, które próbujesz sprawdzić.
  3. Zwróć szczególną uwagę na pola Geo i Date, ponieważ mają one najwięcej .

Automatyczne wykrywanie typów semantycznych

Jeśli w schemacie nie masz zdefiniowanych żadnych typów semantycznych, Looker Studio spróbuje wykryć je automatycznie na podstawie właściwość data type i format, wartości danych zwróconych przez oprogramowanie sprzęgające.

Proces automatycznego wykrywania ma następujące etapy:

  1. Wyślij żądanie schematu, wykonując polecenie Funkcja getSchema Twojego społecznościowego oprogramowania sprzęgającego.
  2. Wykonuj iteracje przez partie pól zdefiniowanych w schemacie oprogramowania sprzęgającego i problemach getData prosi o wypełnienie pól. Żądania getData są wykonywane z parametrem sampleExtraction ma wartość true, co wskazuje, że żądania danych są używane do celów semantycznych; wykrywaniem zagrożeń.
  3. Na podstawie typu danych pola i formatu wartości zwracanej przez metodę getData określ typ semantyczny pola.
.

Opcje obsługi automatycznego wykrywania typów semantycznych

Gdy Looker Studio uruchamia funkcję getData społecznościowego oprogramowania sprzęgającego dla: w celu wykrywania semantycznego, żądanie przychodzące będzie zawierało Właściwość sampleExtraction, która zostanie ustawiona na true. Dane zwrócone przez funkcję używane jest przez Looker Studio tylko do identyfikacji typu semantycznego w odpowiednim polu. Ponieważ wartość nie będzie używana do żadnego innego celu, nie jest wymagają rzeczywistych danych ze źródła zewnętrznego.

Wykrywanie typów semantycznych w kodzie można usprawnić na kilka sposobów:

  • Zalecane: przekaż wstępnie zdefiniowane wartości
    Zwracaj wstępnie określoną wartość dla każdego pola, który najlepiej reprezentuje semantykę. i jest prawidłowo wykryty przez Looker Studio. Jeśli np. typem semantycznym pola jest Kraj, zwróć np. IT dla Włoch. Inną zaletą tego podejścia jest to, trwa znacznie krócej, ponieważ nie wymaga wysyłania żądań HTTP do lub usługi innej firmy.

  • Zwróć tylko n rekordów
    Jeśli usługa innej firmy, z której pobierasz dane, obsługuje limity wierszy podczas żądania danych, a następnie zwracają niewielki podzbiór wierszy do Looker Studio. pełnego zbioru danych. Ograniczy to ilość danych, które należy przekazywać Looker Studio dla każdego żądania wykrywania semantycznego.

  • Poproś o wszystkie kolumny i zapisz odpowiedź w pamięci podręcznej
    Jeśli można poprosić o wszystkie kolumny dotyczące usługi firmy zewnętrznej które pobierasz dane, a następnie przy pierwszym żądaniu wykrywania semantycznego otrzymanych z Looker Studio pobiera wszystkie kolumny i zapisuje wyniki w pamięci podręcznej. Dla: kolejne żądania wykrywania semantycznego pobierają wartości kolumn z pamięci podręcznej. zamiast wysyłać dodatkowe żądania HTTP do usługi innej firmy.

  • Nie podejmuj żadnych działań
    Możesz nie implementować żadnych konkretnych dostosowań w przypadku żądań, w których sampleExtraction ma wartość true. Spowoduje to wykrywanie semantyczne musi działać wolniej, ponieważ Looker Studio będzie musiało pobierać wszystkie dane Proces wykrywania semantycznego. Dodatkowo wpłynie to na częstotliwość żądań do zewnętrznego źródła danych, ponieważ wiele żądań wykrywania semantycznego wykonywane równolegle.

Rozpoznawane formaty automatycznego wykrywania typów semantycznych

Data i godzina
  • 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
  • Czas: epoka dla sekundy, mikro, milisekundy i nano.
Geo