Tipi di dati e di semantica

Quando crei un connettore della community, ogni campo che definisci nel schema richiede un tipo di dati. Il tipo di dati definisce il tipo primitivo del campo, come BOOLEAN, STRING, NUMBER e così via.

Oltre ai tipi di dati, Looker Studio utilizza anche tipi semantici. I tipi semantici aiutano a descrivere il tipo di informazioni rappresentate dai dati. Per Ad esempio, un campo con un tipo di dati NUMBER potrebbe rappresentare semanticamente una valuta quantità o percentuale e un campo con tipo di dati STRING può semanticamente rappresentano una città. Per sapere quali tipi semantici sono disponibili, consulta la documentazione sui tipi semantici

Schema del connettore della community e campi di Looker Studio

Quando definisci lo schema per il tuo connettore della community, esistono diverse proprietà di ciascun campo, che determineranno la modalità di rappresentazione del campo utilizzate in Looker Studio. Ad esempio:

  • conceptType è definito nello schema del connettore utilizzando la proprietà conceptType. Questo determina se il campo viene trattato come una dimensione o una metrica. È disponibile una spiegazione sulla differenza tra metriche e dimensioni alle Dimensioni e metriche.
  • Il tipo semantico può essere definiti nello schema del connettore o possono essere rilevati automaticamente da Looker Studio in base tipo di dati definita in del connettore e i valori dei dati restituiti dal connettore. Consulta Rilevamento automatico del tipo semantico per informazioni dettagliate su funziona.
  • Il tipo di aggregazione determina se i valori delle metriche (dimensioni) vengono ignorati) possono essere riaggregati. Impostazione di semantics.isReaggregatable su true utilizzerà l'aggregazione SUM per impostazione predefinita, altrimenti impostato su Auto. Puoi anche impostare manualmente il tipo di aggregazione predefinito e riaggregabili mediante i campi defaultAggregationType proprietà.

Quando configuri e ti connetti utilizzando un connettore in Looker Studio, i campi mostra lo schema completo per il connettore in base a come hai definito le proprietà indicate sopra. Se hai incluso i tipi semantici, questi vengono visualizzati come li hai definiti. Se utilizzi rilevamento automatico del tipo semantico, i campi verranno visualizzate così come sono state rilevate. Schermata Campi

Impostare le informazioni semantiche

Esistono due modi per impostare le informazioni semantiche. Puoi impostare il campo la semantica manualmente o affidarsi a Looker Studio per il rilevamento automatico.

Ad esempio, se hai un numero che rappresenta semanticamente i dollari statunitensi, Looker Studio non sarà in grado di rilevare automaticamente questo tipo semantico. Inoltre, il rilevamento semantico automatico richiede Looker Studio per di recuperare le chiamate per ogni campo dello schema. Se specifichi manualmente lo schema non verranno effettuate chiamate di recupero dei dati. Se conosci tipo semantico (ad es. valuta, percentuale, data e così via) per i dati, allora consigliamo di impostarla esplicitamente nello schema per garantire precisione e prestazioni motivi.

Impostare manualmente i tipi semantici (opzione consigliata)

Se conosci i tuoi tipi semantici, puoi definire manualmente semantics per ogni . Puoi trovare i dettagli completi sulle strutture a tua disposizione nella pagina di riferimento del campo. Se di definire i tipi semantici manuali, è consigliabile definire semanticType e semanticGroup per ogni campo. Fornendo manualmente questi proprietà, il processo di rilevamento automatico del tipo semantico non verrà eseguito. Se impostare manualmente alcuni campi, ma non tutti, quindi quelli che non specifica il valore predefinito su Text, Number o Boolean a seconda del dataType specificato per il campo.

Di seguito è riportato un esempio di uno schema semplice che imposta manualmente la semantica di testo. Income è impostata come valuta e Filing Year come 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'
    }
  }
];

Risoluzione dei problemi dei tipi semantici manuali

Se imposti in modo errato i tipi semantici per i dati sottostanti, questi verranno non funzionano correttamente. Può essere difficile da testare, ma ci sono alcune cose che per individuare i problemi.

  1. Restituisci 2 o 3 righe dei tuoi dati invece di tutti e poi manualmente a esaminarlo.
  2. Crea una tabella in Looker Studio che utilizzi solo il campo che stai cercando di controllo.
  3. Presta attenzione ai campi Geo e Date poiché sono i campi più rigoroso.

Rilevamento automatico del tipo semantico

Se non hai definito alcun tipo semantico nello schema, allora Looker Studio tenterà di rilevarli automaticamente in base data type e il formato dei valori dei dati restituiti dal connettore.

I passaggi del processo di rilevamento automatico sono i seguenti:

  1. Per richiedere lo schema, esegui il comando getSchema del tuo della community.
  2. Esegui l'iterazione dei batch di campi definiti nello schema e nel problema del connettore getData richiede i campi. Le richieste getData vengono eseguite con il parametro sampleExtraction impostato su true per indicare che le richieste di dati hanno scopi semantici il rilevamento automatico.
  3. In base al tipo di dati del campo e al formato del valore restituito dalla getData, identifica il tipo semantico del campo.
di Gemini Advanced.

Opzioni per la gestione del rilevamento automatico del tipo semantico

Quando Looker Studio esegue la funzione getData di un connettore della community per allo scopo del rilevamento semantico, la richiesta in entrata conterrà un sampleExtraction che verrà impostata su true. I dati restituiti da il connettore viene utilizzato solo da Looker Studio per identificare il tipo semantico campo. Poiché il valore non verrà utilizzato per altri scopi, non viene richiedono dati effettivi da un'origine esterna.

Esistono diversi modi per migliorare il rilevamento del tipo semantico nel codice:

  • Opzione consigliata: trasmetti i valori predefiniti
    Restituisce un valore predefinito per ogni campo che rappresenta al meglio la semantica tipo di campo ed è noto per essere rilevato correttamente da Looker Studio. Ad esempio, se il tipo semantico di un campo è Country, restituisce un come IT per l'Italia. L'altro vantaggio di questo approccio è che è molto più veloce poiché non richiede l'esecuzione di richieste HTTP di terze parti per i dati.

  • Restituisci solo n record di record
    Se il servizio di terze parti da cui recuperi i dati supporta i limiti di righe quando richiedi dati, restituisci invece un piccolo sottoinsieme di righe in Looker Studio. del set di dati completo. Questo limiterà la quantità di dati che devi trasferire Looker Studio per ogni richiesta di rilevamento semantico.

  • Richiedi tutte le colonne e memorizza la risposta nella cache
    Se è possibile richiedere tutte le colonne per il servizio di terze parti da che stai recuperando, quindi alla prima richiesta di rilevamento semantico ricevuti da Looker Studio recupera tutte le colonne e memorizza i risultati nella cache. Per le successive richieste di rilevamento semantico recuperano i valori della colonna dalla cache invece di effettuare ulteriori richieste HTTP al servizio di terze parti.

  • Non fare nulla di diverso
    Puoi scegliere di non implementare alcuna soluzione specifica per le richieste in cui sampleExtraction impostato su true. Questo comporterà il rilevamento semantico più lento poiché Looker Studio dovrà recuperare tutti i dati per di rilevamento semantico. Inoltre, questo influirà sulla percentuale di richieste all'origine dati esterna, poiché molte richieste di rilevamento semantico vengono eseguiti in parallelo.

Formati riconosciuti per il rilevamento automatico del tipo semantico

Data e ora
  • 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
  • Tempo: epoca per secondo, micro, milli e nano.
Dati geografici