Veri türleri ve semantik türleri

Bir topluluk bağlayıcısı oluşturduğunuzda şemada tanımladığınız her alan için bir veri türü gerekir. Veri türü, alanın temel türünü (ör. BOOLEAN, STRING, NUMBER) tanımlar.

Data Studio, veri türlerinin yanı sıra anlamsal türlerden de yararlanır. Anlamsal türler, verilerin temsil ettiği bilgi türünü açıklamaya yardımcı olur. Örneğin, NUMBER veri türüne sahip bir alan, anlamsal olarak para birimi tutarını veya yüzdeyi, STRING veri türüne sahip bir alan ise anlamsal olarak bir şehri temsil edebilir. Hangi semantik türlerin kullanılabildiğini görmek için lütfen semantik türler dokümanlarına bakın.

Topluluk bağlayıcısı şeması ve Data Studio alanları

Topluluk bağlayıcınızın şemasını tanımlarken her alan için, alanın Data Studio'da nasıl temsil edileceğini ve kullanılacağını belirleyen çeşitli özellikler vardır. Örneğin:

  • conceptType, bağlayıcı şemanızda conceptType özelliği kullanılarak tanımlanır. Bu özellik, alanın boyut veya metrik olarak değerlendirilip değerlendirilmeyeceğini belirler. Metrikler ve boyutlar arasındaki farkla ilgili açıklamayı Boyutlar ve metrikler başlıklı makalede bulabilirsiniz.
  • Anlamsal tür, bağlayıcı şemasında tanımlanabilir veya bağlayıcınızda tanımlanan veri türü özelliği ile bağlayıcınız tarafından döndürülen veri değerlerine göre Data Studio tarafından otomatik olarak algılanabilir. Bu özelliğin nasıl çalıştığıyla ilgili ayrıntılar için Otomatik anlamsal tür algılama başlıklı makaleyi inceleyin.
  • Toplama türü, metrik değerlerinin (boyutlar yoksayılır) yeniden toplanıp toplanamayacağını belirler. semantics.isReaggregatable özelliğinin true olarak ayarlanması varsayılan olarak SUM toplama işlemine, aksi takdirde Auto olarak ayarlanır. Ayrıca, defaultAggregationType özelliğini kullanarak yeniden toplanabilir alanlar için varsayılan toplama türünü manuel olarak da ayarlayabilirsiniz.

Data Studio'da bir bağlayıcı kullanarak yapılandırma ve bağlantı oluşturduğunuzda, alanlar düzenleyicisi, yukarıdaki özellikleri nasıl tanımladığınıza bağlı olarak bağlayıcının tam şemasını gösterir. Anlamsal türleri eklediyseniz bunlar tanımladığınız şekilde gösterilir. Otomatik semantik tür algılama özelliğini kullanıyorsanız alanlar algılandıkları şekilde gösterilir. Alanlar Ekranı

Semantik bilgileri ayarlama

Semantik bilgileri ayarlamanın iki yolu vardır. Alan semantiğini manuel olarak ayarlayabilir veya Data Studio'nun otomatik olarak algılamasını sağlayabilirsiniz.

Örneğin, ABD dolarını anlamsal olarak temsil eden bir sayınız varsa Data Studio bu anlamsal türü otomatik olarak algılayamaz. Ayrıca, otomatik semantik algılama için Data Studio'nun şemanızın her alanı için veri getirme çağrıları yapması gerekir. Şemayı manuel olarak belirtirseniz veri getirme çağrısı yapılmaz. Verilerinizin anlamsal türünü (ör. para birimi, yüzde, tarih vb.) biliyorsanız doğruluk ve performans nedenleriyle bunu şemada açıkça ayarlamanızı öneririz.

Anlamsal türleri manuel olarak ayarlama (önerilir)

Anlamsal türlerinizi biliyorsanız her şema alanı için semantics değerini manuel olarak tanımlayabilirsiniz. Kullanabileceğiniz özelliklerle ilgili tüm ayrıntıları alan referans sayfasında bulabilirsiniz. Manuel anlamsal türleri tanımlamayı seçerseniz her alan için semanticType ve semanticGroup değerlerini tanımlamanız önerilir. Bu özellikleri manuel olarak sağladığınızda otomatik semantik tür algılama işlemi çalışmaz. Alanlarınızın bir kısmını manuel olarak ayarlayıp tamamını ayarlamazsanız belirtmediğiniz alanlar, alanda belirtilen dataType değerine bağlı olarak varsayılan olarak Text, Number veya Boolean değerine ayarlanır.

Aşağıda, anlamsal türleri manuel olarak ayarlayan basit bir şema örneği verilmiştir. Income para birimi, Filing Year ise tarih olarak ayarlanır.

data-studio/semantics.gs
const 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",
    },
  },
];

Manuel Semantik Türlerle İlgili Sorunları Giderme

Temel veriler için anlamsal türlerinizi yanlış ayarlarsanız bu türler düzgün çalışmaz. Bunu test etmek zor olabilir ancak sorunları bulmanıza yardımcı olacak birkaç şey yapabilirsiniz.

  1. Verilerinizin tamamı yerine 2 veya 3 satırını döndürün, ardından bunları manuel olarak inceleyin.
  2. Looker Studio'da yalnızca kontrol etmeye çalıştığınız alanı kullanan bir tablo oluşturun.
  3. En katı biçime sahip oldukları için Geo ve Date alanlarına dikkat edin.

Otomatik anlamsal tür algılama

Şemanızda herhangi bir anlamsal tür tanımlamadıysanız Data Studio, bunları veri türü özelliği ve bağlayıcınız tarafından döndürülen veri değerlerinin biçimine göre otomatik olarak algılamaya çalışır.

Otomatik algılama sürecinin adımları şunlardır:

  1. Topluluk bağlayıcınızın getSchema işlevini çalıştırarak şemayı isteyin.
  2. Bağlayıcı şemasında tanımlanan alan gruplarını yineleyin ve alanları isteyen getData istekleri gönderin. getData istekleri, veri isteklerinin anlamsal algılama amacıyla yapıldığını belirtmek için sampleExtraction parametresi true olarak ayarlanmış şekilde yürütülür.
  3. Alan veri türüne ve getData isteğinden döndürülen değerin biçimine göre alanın semantik türünü belirleyin.

Otomatik anlamsal tür algılamayı işleme seçenekleri

Data Studio, anlamsal algılama amacıyla bir topluluk bağlayıcısının getData işlevini yürüttüğünde, gelen istekte true olarak ayarlanacak bir sampleExtraction özelliği bulunur. Bağlayıcınız tarafından döndürülen veriler, yalnızca Data Studio tarafından alanın anlamsal türünü belirlemek için kullanılır. Değer başka bir amaçla kullanılmayacağından harici kaynağınızdan gerçek veri alınması gerekmez.

Kodunuzda semantik tür algılamayı iyileştirmenin çeşitli yolları vardır:

  • Önerilen: Önceden tanımlanmış değerleri iletin
    Alan için en iyi anlamsal türü temsil eden ve Data Studio tarafından düzgün şekilde algılandığı bilinen her alan için önceden tanımlanmış bir değer döndürün. Örneğin, bir alanın anlamsal türü Ülke ise İtalya için IT gibi bir değer döndürün. Bu yaklaşımın bir diğer avantajı da veri için üçüncü taraf hizmetine HTTP isteği göndermenizi gerektirmediğinden çok daha hızlı olmasıdır.

  • Yalnızca n sayıda kayıt döndür
    Veri aldığınız üçüncü taraf hizmeti, veri isteğinde bulunurken satır sınırlarını destekliyorsa tam veri kümesi yerine Data Studio'ya küçük bir satır alt kümesi döndürün. Bu, her anlamsal algılama isteği için Data Studio'ya iletmeniz gereken veri miktarını sınırlar.

  • Tüm sütunları isteyin ve yanıtı önbelleğe alın
    Veri aldığınız üçüncü taraf hizmeti için tüm sütunları istemek mümkünse Data Studio'dan alınan ilk anlamsal algılama isteğinde tüm sütunları getirin ve sonuçları önbelleğe alın. Sonraki semantik algılama istekleri için üçüncü taraf hizmetine ek HTTP istekleri göndermek yerine önbellekten sütun değerleri alınır.

  • Farklı bir işlem yapma
    sampleExtraction değeri true olarak ayarlanmış istekler için herhangi bir özel düzenleme yapmamayı seçebilirsiniz. Data Studio, Semantik Algılama süreci için tüm verileri getirmek zorunda kalacağından bu durum, Semantik Algılama sürecinin yavaşlamasına neden olur. Ayrıca, birçok semantik algılama isteği paralel olarak yürütüleceğinden bu durum, harici veri kaynağınıza yönelik istek hızını da etkiler.

Otomatik anlamsal tür algılama için tanınan biçimler

Tarih ve Saat
  • 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
  • Süre: Saniye, mikro, mili ve nano için dönem.
Coğrafi