如何使用 Google 表格加速 DataStudio 報告

作為一名網絡分析專業人士，精通您的技術堆棧是您日常工作的基礎。 作為該技術堆棧的一部分，Google DataStudio 是一個強大的數據可視化工具，可讓您創建交互式和可自定義的儀表板。 它不僅免費使用，而且 DataStudio 提供了用戶友好的拖放界面，因此許多營銷人員使用此工具以清晰明了的格式可視化數據。

可以使用一系列免費數據源，包括 Analytics、BigQuery、Search Console 和 Sheets。 設計了許多其他連接器，因此您可以可視化來自其他來源的數據，例如 HubSpot、LinkedIn 或 Facebook。

DataStudio 出現的主要問題是它的加載速度。 在本文中，我們將向您展示通過將營銷數據發送到 Google 表格文檔並使用表格連接器創建數據源來提高報告加載速度的各種方法。

本文重點介紹來自 Google Analytics 的數據，但可以考慮使用類似方法在 DataStudio 中的其他營銷平台上進行報告。

為什麼 Data Studio 的加載速度這麼慢？

假設您嘗試在 DataStudio 中報告 Google Analytics（分析）數據。 如果您添加了細分或嘗試從具有大量流量或點擊量的 Google Analytics（分析）視圖中查看數據，那麼您可能會遇到加載時間的顯著延遲。 這需要直接從 Google Analytics 服務器查詢數據，通常涉及許多 API 請求，這可能需要一些時間才能運行。

解決方案很簡單：您的數據源應該只包含您將在儀表板中顯示的數據。 Google Analytics 包含來自訪問您網站的每個用戶的每個跟踪點擊的數據——這些數據中的絕大多數對於您的 DataStudio 儀表板來說都不是必需的。 如果您將所有必需的 Google Analytics 數據導出到 Google Sheets 文檔中並將其用作數據源，加載速度將顯著提高。

將正確的數據導出到 Sheets 文檔中仍然需要一些時間，但是一旦數據存在，您的 DataStudio 視圖將快速加載。 我們建議您自動執行查詢並在一夜之間運行它們，這樣您就可以從表格文檔中的新數據中醒來。

雖然本文使用 Google Analytics 作為示例，但將數據導出到 Sheets 的相同概念可用於所有數據源。

還值得一提的是，這些方法可以促進數據處理和合併，減少混合數據源或在 DataStudio 本身內創建自定義字段的需要。

如何將數據從 Google Analytics 導出到表格

方法比較

分析邊緣

Analytics Edge 是一個免費的 Microsoft Excel 插件，可讓您將來自 Google Analytics 的數據查詢到 Excel 電子表格中。 這種方法是最直接的，因為它不需要任何費用，而且很容易選擇您需要的數據，因為有下拉菜單向您顯示 Google Analytics 中的所有可用字段。

只需瀏覽選項卡即可設置您的查詢。 如果正在對您的數據進行抽樣（或者如果您不確定），請確保將日期作為維度並勾選選項中的“最小化抽樣”框，以確保數據盡可能可靠。

免費版 Excel 的主要警告是它通常會有些小錯誤——付費版可能會更好。 如果您遇到錯誤，我們建議您縮小日期範圍並將您的請求拆分到多個查詢中。 例如，這可能需要在兩個日期範圍為兩週的查詢中完成，而不是從一個月中提取數據。

查詢所需數據後，只需將其複制並粘貼到表格文檔中即可。

R / Python

這在任何編程語言中都是可能的，但在 R 和 Python 中都有可用的包，其中包含可用於運行函數的文檔。 為了從谷歌分析中提取數據並將其發送到谷歌表格，不需要現有的編程經驗。 但是，這種方法為有經驗的程序員提供了多種選擇，例如：

– 與來自其他營銷平台（HubSpot、Hotjar、Search Console 等）的數據合併

– 使用腳本調度自動查詢

對於沒有經驗的人，我們建議下載 R 和 RStudio 環境，因為它們比 Python 更容易設置。 可以在此處找到有關如何在您的設備上進行設置的簡要指南。

只需運行以下代碼行，即可將按渠道分組和設備類別拆分的會話發送到 Google 表格。 日期範圍、指標和維度以及 Google Analytics（分析）ID 和表格 URL 都可以輕鬆進行相應更改。

查看文檔以了解您還可以使用這些包做什麼：googleAnalyticsR 和 googlesheets4。

 install.packages("googleAuthR") install.packages("googleAnalticsR") install.packages("googlesheets4") library(googleAuthR)<br>library(googleAnalyticsR) library(googlesheets4) ga_auth() gs4_auth() ga_id &lt;- #ID of your GA View# dateRange &lt;- c("2020-01-01", "2020-11-30") sessionsData &lt;- google_analytics (ga_id, date_range = dataRange, metrics = "sessions", dimensions = c("date","channelGrouping","deviceCategory"), anti_sample= TRUE sheet_write(sessionsData, ss = "#Section of URL of your Sheets doc#", sheet = "Sheet1")

請注意，您需要插入代碼中的 URL 部分可以在頂部的搜索欄中找到 - 請參閱下面屏幕截圖中突出顯示的部分

Supermetrics / 付費工具

Supermetrics for Sheets 是一種付費工具，提供許多數據連接器，包括 GA 到 Sheets 連接器。 儘管 Supermetrics 提供了類似於 Analytics Edge 的用戶友好界面，但值得研究提供這種連接的其他付費工具。

Analytics Edge 和 Supermetrics 都提供動態日期範圍，例如“上個月”，這樣您就不必在查詢數據時更新日期。 但是，Supermetrics 提供了一個有用的“添加到舊數據”選項，可以減少總查詢時間。

Supermetrics 充當表格文檔的附加組件，無需從 Excel 複製和粘貼。

與 Analytics Edge 相比，Supermetrics 有 4 個主要優勢：

– 您可以從其他數據源（Facebook、LinkedIn、BigQuery 等）向 Google 表格發送數據

– 更好的客戶支持

- 無需從 Excel 複製粘貼到表格

- “添加到舊數據”選項，減少查詢時間

注意不要將此與 DataStudio 連接器的 Supermetrics 混淆！

概括

DataStudio 是一個非常強大的數據顯示工具，它往往會受到所有受眾的青睞。 這可能是因為它是用戶友好的，但也為那些希望深入挖掘和增加數據粒度的人提供了交互元素。

在報告 Google Analytics 數據時，DataStudio 的主要障礙是報告加載速度，在查詢大量數據時會遇到這種情況。

谷歌表格通過充當中間數據源提供了一個解決方案，只在其中保存您的 DataStudio 報告所需的谷歌分析數據。 可以使用各種方法將數據查詢到您的表格文檔中，這些方法各有優缺點。