Что такое google data studio
Перейти к содержимому

Что такое google data studio

  • автор:

Как собрать отчет в Google Data Studio быстро и просто

Осенью 2021 года я задумался о бесплатных инструментах аналитики и построения отчетности, доступных простым пользователям. В том или ином виде можно использовать Power BI или Tableau, но почему бы не попробовать что-то более простое?

Небольшой дисклеймер: датасет, о котором далее пойдет речь, был загружен осенью 2021 года. Сейчас датасет другой, возможно более чистый. Загружать новые данные счел нерациональным, поскольку серия постов будет про простейшие визуализации, а не про актуальные исследования или сложные диаграммы. И нет, это не подробная методичка по возможностям GDS, это только общий обзор решения и разбор одного кейса.

Нас интересует только сторона работы обычного аналитика, насколько это возможно (и насколько я себе это представляю), поэтому я буду стараться искать самые простые пути решения проблемы. Понимаю, что некоторые методы вроде использования промежуточной базы данных не выглядят простыми для кого-то, но с тем же успехом можно использовать таблицы от Google. У меня БД просто была под рукой, да и выстроить полноценный ETL-процесс без неё не выйдет.

Работа с БД

ETL-процесс и загрузка данных

Для упрощения, рассмотрим наш ETL-процесс как загрузку данных в хранилище, приведение к нужному нам виду данных и выгрузку в нашу систему аналитики Google Data Studio.

Чтобы не ходить далеко, датасет решено было взять с data.mos.ru В нем есть раздел “данные”, где есть раздел “дороги и транспорт”, где есть датасет “выданные разрешения… таксистам” (там очень длинное название, которое не пожелало копироваться). Почему именно этот вариант? Я люблю машины и было бы интересно узнать, автомобили какой марки наиболее популярны в такси. Кстати, весной 2022 года это исследование может быть довольно актуально в связи с ростом стоимости ЗЧ.

Первая проблема, с которой мы сталкиваемся — способа загрузить данные напрямую в Студию нет, нужно обязательно какое-то промежуточное хранилище. Ограничение логичное, способов решения 2: либо использовать какую-то БД, либо Google Таблицы. Я уже упоминал, что второй вариант мне кажется непростым, поэтому дальше я загружу CSV в свою БД. Ничего интересного: обычный Mysql, никакие его параметры не могут представлять интереса. Правда, залить в него 50-метровый CSV оказалось немного не так просто, как я рассчитывал, но что поделать, давно не держал шашки в руках.

Трансформируем данные

В тот момент, когда я попробовал выгрузить первые пару сотен строк в интерфейсе phpMyAdmin, я понял: просто тут ничего не будет. Кто и как заполняет эти документы — загадка, но артефактов обнаружилось приличное количество даже при том, что я не сильно углублялся в данные. В этот момент у меня родилась мысль, что можно даже сделать сопоставление: какое количество данных мы потеряем, если довольно грубо отрежем записи без попытки привести их к вменяемому виду; как изменятся данные, если мы немного их преобразуем к общему знаменателю. Поехали!

  1. Поле Status. В исходных данных в нем помимо 5-ти статусов (Аннулировано, Истек срок действия, Действующее, Прекращено действие и Приостановлено) лежат какие-то даты. Тут все просто, мы берем только те поля, которые имеют не_цифры. Опционально можно проверять на цифру только первый символ, но на данном этапе я не вижу в этом никакой необходимости. Upper позволит нам исключить варианты различных способов написания статусов. SELECT DISTINCT UPPER(status) FROM taxidata where status REGEXP ‘^[[:alpha:]]’;
  2. В поле VehicleBrand также лежит много мусора. Его можно разделить на несколько категорий: опечатки и ошибочно внесенные данные. Опечатки можно отследить только по какому-то мэппингу, но автоматизировать этот процесс я не придумал как. Поэтому просто попробуем отсечь случаи, когда в поле с маркой пишут ещё и модель. Для этого попробуем отрезать часть строки до первого пробела и использовать только её. select distinct substring_index(VehicleBrand, ‘ ‘, 1), count(VehicleBrand) from taxidata group by substring_index(VehicleBrand, ‘ ’, 1); Это позволило с 531 строки сократить до 355 Сразу видно, что есть записи вида МаркаНейм-, то есть лишний дефис. Его мы уберем с помощью ещё одного substring_index
  3. Промежуточный результат. CREATE VIEW taxidataclean AS SELECT LicenseNumber, global_id, VehicleNumber, INN, substring_index(VehicleBrand, ‘ ‘, 1), OGRN, BlankNumber, VehicleYear, FullName, ShortName, LicenseDate, LicenseEndDate, ValidityDate, EditDate, Info, Status, VehicleModel FROM taxidata where status REGEXP ‘^[[:alpha:]]’
  4. После всех преобразований количество уникальных марок авто снизилось до 310. CREATE VIEW taxidataclean AS SELECT LicenseNumber, global_id, VehicleNumber, INN, substring_index(substring_index(VehicleBrand, ‘ ‘, 1), ‘-‘, 1) AS VehicleBrand, OGRN, BlankNumber, VehicleYear, FullName, ShortName, LicenseDate, LicenseEndDate, ValidityDate, EditDate, Info, Status, VehicleModel FROM taxidata where status REGEXP ‘^[[:alpha:]]’

Теперь настало время посчитать, сколько данных мы потеряли и что приобрели взамен. Все, что касается VehicleBrand никак не уменьшало количество строк в таблице. Мы лишь приводили данные к одному знаменателю. Но вместо 531 уникальной записи мы смогли добиться 310! Это уже хороший прогресс, но дальше мы немного подумаем, что ещё можно по этому поводу сделать.

Добавив условие по полю Status мы получили вместо 177425 строк 176885. То есть, всего 540 строк имели нечитаемый статус и по умолчанию мы решили, что они нам не нужны. Это порядка 0,3% от общего количества записей.

Ещё немного трансформации

Следующая проблема заключается в том, что у нас есть огромное количество записей (некоторые автопарки передавали данные в исключительно нечитаемом виде) с некорректной маркой. Это нельзя исправить автоматически никак, только руками. Поэтому создадим таблицу mappingVehicleBrand, где будем сопоставлять корявое название и его нормальный вид.

Когда таблица создана, загрузим её в одноименную таблицу в БД и попробуем собрать некую итоговую витрину данных.

CREATE TABLE TaxiDataClean1 AS SELECT taxidata.LicenseNumber, taxidata.global_id, taxidata.VehicleNumber, taxidata.INN, taxidata.OGRN, taxidata.BlankNumber, taxidata.VehicleYear, taxidata.FullName, taxidata.ShortName, taxidata.LicenseDate, taxidata.LicenseEndDate, taxidata.ValidityDate, taxidata.EditDate, taxidata.Info, taxidata.Status, taxidata.VehicleModel, trim(mappingVehicleBrand.VehicleBrandNew) as VehicleBrand

LEFT JOIN mappingVehicleBrand ON trim(mappingVehicleBrand.VehicleBrand) = substring_index(substring_index(taxidata.VehicleBrand, ‘ ‘, 1), ‘-‘, 1)

where taxidata.status REGEXP ‘^[[:alpha:]]’ ;

Итоги работы с БД

В итоге мы сократили количество марок с 310 до 92! С этим уже вполне можно работать, хотя некоторые артефакты и остались (почти все они лежат в “пустом” VehicleBrand).

Теперь настало время поговорить о том, зачем вообще нужно было столько мороки с БД. Загружать в BI-систему excel — это реалии наших дней, но точно не целевая картина. Во-первых, flat files неудобно перегружать каждый раз при изменении. Если речь идет о google docs, то возможно добиться хотя бы единого места расположения файла. Если говорить о файлах, загружаемых с АРМ пользователя — тут все может сломаться довольно быстро и просто из-за простого копирования, переименования или перемещения файла.

Во-вторых, работать с БД гораздо удобнее, поскольку, как мы выяснили, на её основе мы можем сделать витрину данных, которую можно загружать в отчет в формате SELECT * FROM и не заморачиваться по поводу фильтрации на стороне BI-решения. Да, в итоге мы сделали таблицу (из-за некоторых ограничений моего сервера с БД), но могли бы сделать и представление, данные в котором автоматически обновлялись бы при изменении данных исходных таблиц. Короче, с архитектурной точки зрения такое решение выглядит более целостным и корректным.

Создаем отчет в Google Data Studio

Теперь, когда у нас есть БД с более-менее очищенными данными, можно приступить к созданию отчета в нашей аналитической системе.

Создаем новый отчет, выбираем источник данных

Думаю, с созданием нового отчета и выбором листа никаких проблем не возникнет: интерфейс в этом плане очень простой, максимально заточенный под self service разработку, то есть полное отсутствие айтишника при создании отчета. Конечно, это только при условии построения отчетов на Google-источниках.

Для подключения к разным источникам есть великое множество коннекторов. Часть из них сделала сама Google, часть — сторонние разработчики. Из популярного — все популярные реляционные СУБД, instagram, все сервисы материнской компании и целая россыпь каких-то специализированных SEO и CRM систем. Но и рассчитывать на что-то полновесное и серьезное не стоит: SAP и систем Big Data в списке нет. Судя по скорости работы, даже пару миллионов строк переварить этой штуке будет довольно проблематично.

Описывать подключение не буду — все стандартно, порт, название БД, пароль-логин. Стоит ли напоминать, что не стоит делать это через root даже, если вы не понимаете отличия Рута от чего-либо ещё?

Новый лист как новая страница

Любой классический отчет устроен по листам. То есть это не условно бесконечная веб-страница, которую вы можете скролить вниз и так и не найти конца, а холст формата одного экранного листа.

Этот холст можно настраивать централизованно через шаблоны, в меню которых можно попасть через кнопку “Файл”. Стандартных хватит для большинства задач плюс каждый элемент внешне можно настраивать вручную. Разумеется, шаблоны можно редактировать.

Любой отчет состоит из объектов. Какие-то необходимы нам для визуализации данных (графики, таблицы, показометры), иные для UX или дизайна.

Красоту можно наводить стандартными объектами, знакомыми ещё с продуктов Office от мелкомягких: картинки, линии, формы, текст. Сомневаюсь, насколько красивое нечто можно сделать с помощью этих стандартных инструментов, но любое иное BI-решение не будет более разнообразным без дополнений (Extension).

За UX отвечают всевозможные фильтры, диапазоны дат, управления данными и так далее — стандартный функционал любой системы для работы с данными.

Для каждого объекта можно указать источник данных, с которым он будет работать. К примеру, хотим мы создать фильтр — нет ничего проще! Выбираем источник, указываем признак, по которому будет работать фильтр — и вуаля!

Обратим внимание на странную штуку — откуда в фильтре показатель? Фактически это агрегат по признаку, используемому нами для фильтрации. В итоговом варианте это выглядит так:

Довольно удобно: сразу видно количество записей по каждому варианту, это снимает необходимость делать таблицу по такому признаку.

В некоторых системах понятия прямой таблицы и pivot разнесены, причем порой так, что в прямую нельзя добавить расчетный показатель никоим образом. Google решил выбрать иной принцип деления: в любой таблице вы можете считать что и как хотите, зато в качестве альтернативных таблиц у вас есть вариант со встроенной столбчатой диаграммой и тепловой картой! В дата-журналистике давно уже наметился тренд на использование тепловых карт везде и всюду, хотя в бизнес-запросах подобный механизм всё ещё не так популярен.

Работа с таблицами и любыми другими диаграммами одинакова: выбираем признак, который будет считаться осью X, выбираем показатель (один или несколько), которые будут откладываться по оси Y. Если вдруг потребуется сделать горизонтальную столбчатую (полосчатая) диаграмму — такое тоже можно соорудить. Цвет выбрать у графиков — пожалуйста. Нюансов много, а писать обучающий материал можно было бы только при наличии запроса от страждущих 🙂

Работа с показателями

Расчетный показатель — это то, ради чего мы вообще создаем отчетность. Как и в программировании, количество функций для работы с показателями обычно ограничено и условно делится на трансформацию данных и расчет агрегатов. К трансформации данных я могу отнести приведение типов, работу с датами, вычленение отдельных значений из большой строки и так далее. Агрегирование чаще всего сводится к подсчету суммы или количества.

Google Data Studio позволяет работать с помощью методов, стандартных в программировании и SQL-запросах. Посчитать количество — count, сумму — sum, арктангенс — atan. В справке и на форуме сообщества можно узнать чуть больше о различных функциях, но всегда проще отталкиваться от задачи, которую вы хотите решить.

Есть такая штука, как ad-hoc показатели, то есть показатели, отображаемые по запросу пользователя. К примеру, в таблице агрегатов у вас показана сумма продаж в разрезе товаров: хлеба вчера купили на 1560 рублей, молока на 4500. Но аналитику стало интересно узнать, какое количество молока приобрели, а не только сумму продаж — ему требуется показатель count. Мы можем вывести его в область дополнительных показателей:

Тогда на нашей визуализации появится новая пиктограмма “дополнительные показатели”, по щелчку выплевывающая контекстное меню с выбором:

Итоги

На 2-х листах я построил одинаковые диаграммы, по которым во-первых можно определить количество тех или иных автомобилей в сервисе такси; во-вторых прикинуть количество ошибочных записей, из-за которых мы потеряли бы достаточно большой пласт данных. Если прошерстить отдельные интересные записи, то можно найти некоторые артефакты. Например, как вам такое такси:

Вполне реальный кейс, запись о Lamborghini я увидел в данных, а с помощью сервиса “номерограм” смог обнаружить фотографию автомобиля, по документам зарегистрированного как такси.

Говорить о Google Data Studio как об инструменте, готовом для работы с большими данными вряд ли возможно, поскольку даже с такими простенькими датасетом и визуализацией эта штука регулярно выпадала в ошибку, которую лечило только обновление страницы. С другой стороны, гипотезы на небольших срезах можно проверять быстро и просто, особенно если данные уже лежат в БД или их можно закинуть в Гуглдок.

Сейчас у меня появилась мысль сравнить механизмы работы Google Data Studio с Yandex Datalens, который мне видится несколько более актуальным в наше непростое время. Посмотрим, что из этого выйдет.

  • google data studio
  • business intelligence
  • analytics
  • работа с данными
  • Big Data
  • Google Cloud Platform

Google Data Studio или как научиться творить волшебство

Сегодня предлагаю поговорить о магии. Что же такое магия для специалиста и для клиента? Конечно, помимо конверсий в нашей работе есть вещи, которые вдохновляют и радуют.

В Google Data Studio, как по взмаху волшебной палочки, можно создать отчет, обновляющийся в режиме реального времени. Благодаря этому, во-первых, клиент сможет наблюдать за статистикой в любое для него удобное время за любой выбранный период. Во-вторых, создать его нужно будет 1 раз. И специалисту больше не нужно тратить время на заполнение ежемесячных отчетов. Достаточно лишь единожды все настроить и вуаля — вы немножко волшебник.

Что такое Google Data Studio?

Google Data Studio — система для создания интерактивных отчетов, куда можно импортировать данные из разных систем (таких как: Ads API, Attribution 360, BigQuery, Google Analytics, Google Sheets, YouTube Analytics), оформлять их в диаграммы, таблицы, схемы и наблюдать за изменением данных в режиме реального времени.

Система проста в работе, весь функционал удобен, интуитивно понятен.

Есть часть моментов, на которые стоит обратить внимание при создании отчета.

Предлагаю вместе поэтапно создать отчет.

Основные шаги по созданию отчета в Google Data Studio

Авторизация в Google Data Studio

1. Нужно зайти в Google Data Studio по ссылке:

Авторизировавшись под вашей почтой, вы попадаете в панель навигации. Пока вы не создадите ваш первый отчет, она будет содержать лишь 1 отчет:

отчет в панели навигации Google Data Studio

Панель выглядит вот так:

Внешний вид панели Google Data Studio

Проверка прав доступов в Data Studio

2. Авторизируясь, убедитесь, что почта для авторизации имеет админские права к создаваемым источникам. К примеру, у вас должен быть доступ с правами на редактирование к аккаунту Google Analytics, Google Ads и тд. Иначе магия не сработает, и вы потратите какое-то время на то, чтобы понять, почему нет возможности создать показатель или привязать источник данных.

В Data Studio существует 2 уровня доступа:

  • доступ владельца;
  • доступ для просмотра.

Владелец отчета может создавать источники данных, создавать параметры и показатели в отчете.

Доступ для просмотра существует, чтобы предоставить доступ к отчету, но без возможности вносить изменения. Это удобно при необходимости предоставить доступ клиенту — можно не переживать, что одним взмахом совсем не волшебного курсора мышки кто-то снесет все ваши настройки.

Создание отчетности в Data Studio

3. Приступим к созданию отчета:

Нажимаем на голубой плюсик и начинаем творить нашу магию.

этап создания отчета в Google Data Studio

  • Присваиваем отчету имя и создаем первый источник данных.

1 присваивание отчету имени и создание первого источник данных в Google Data Studio

связываем выбраный источник в Google Data Studio

Выбрав источник, нажимаем “связать”.

После создания первого источника данных, появляется возможность создавать диаграммы, таблицы, графики в зависимости целей клиента.

Рассмотрим админ панель отчета, основные блоки:

админ панель отчета Google Data Studio

Красивый голубой значок, обозначенный цифрой 1, — главная (лого). Нажав его, попадете обратно в панель навигации по отчетам.

Под цифрой 2 идет такой важный блок отчета, как “файл”, где можно найти вот такие функции:

Блок админ панели отчета Google Data Studio

В блоке под названием “изменить” представлен набор функций “копировать”, “вставить” и тд. Можно делать это привычными комбинациями клавиш или с помощью этого блока, как вам удобней.

Под номером 4 блок “посмотреть”, дает возможность обновить данные в отчете. Можно это сделать и комбинацией клавиш CTR F5.

Блок под номером 5 мы разберем чуть позже. В нем представлены важные функции создания таблиц, диаграмм. Этому в статье посвящен целый абзац.

“Страница” или номер 6, дает возможность создавать новые страницы в отчете, дублировать, удалять и осуществлять навигацию между разными страницами отчета.

Блок админ панели отчета Google Data Studio

Также, все эти функции есть вот в этом блоке

функции блока админ панели отчета Google Data Studio

Мне удобнее пользоваться вариантом на втором скриншоте для навигации между несколькими страницами отчета.

Раздел “упорядочить”, как ни странно, позволяет упорядочить элементы в отчете, выровнять, перенести на необходимый вам уровень отчета и пр.

функции раздела

В разделе “ресурс” собраны все возможности управления источником данных. Однако ими гораздо удобнее пользоваться в правой панели.

возможности раздела

Теперь поговорим о главной составляющей волшебства — о видах диаграмм, таблиц и других полезных штук, которые можно создавать.

виды диаграмм в Google Data Studio

  • Динамические ряды
  • Гистограмма
  • Комбинированная диаграмма
  • Круговая диаграмма
  • Таблица
  • Географическая карта
  • Сводка
  • Точечная диаграмма
  • Линейная диаграмма
  • Диаграмма с областями
  • Сводная таблица
  • Текст
  • Изображение
  • Прямоугольник
  • Круг
  • Диапазон дат
  • Фильтр
  • Управление данными

К примеру, для одного из клиентов мы создали отчет по статистике в разрезе типов устройств и представили его в виде круговой диаграммы.

круговая диаграмма в Google Data Studio по статистике в разрезе типов устройств

Волшебникам и волшебницам (читай — специалистам по контекстной рекламе) часто приходится анализировать огромный массив данных. Зачастую информация разбросана по разным отчетам в Google Analytics и другим системам. Чтобы значительно упростить жизнь и сэкономить время, мы начинаем все отчеты с небольших сводок, где можно быстро посмотреть: количество конверсий на данный момент, затраты, стоимость привлечения лида и другие метрики. Это помогает специалисту быстро понять ситуацию в проекте и принять решение об оптимизации. Мы так часто “колдуем” над отчетами, что это “заклинание” уже стало привычным и используется во всех отчетах.

Как я уже говорила, в Google Data Studio обширные возможности для представления данных на любой вкус, цвет и предпочтения. Вы сможете выбрать тот вариант, который нужен вам и вашему клиенту.

возможности представления данных в Google Data Studio

  • Когда вы решили, какой вид отчета использовать в зависимости от ваших целей, и создали его, к нему нужно также привязать источник данных либо использовать тот, что уже привязан.

редактирование источника данных в Google Data Studio

Для редактирования источника данных используйте карандашик, как показано на скриншоте.

К примеру, вы решили, что вам необходимы данные не из системы Ads, а из Analytics, карандаш станет отличным помощником в этом вопросе. Нажав на него, вам потребуется лишь выбрать новый источник данных и подключить его с помощью синей кнопки.

подключение источника данных в Google Data Studio

Кроме источников данных мы можем настраивать показатели, которые хотим отобразить в отчете. Показатели идентичны тем, что заложены в инструментарий системы, из которой мы передаем данные.

создание показателей в Google Data Studio

Нажимая на это поле, у вас в виде голубой кнопки появляется возможность создать показатель.

Как создать показатели в Google Data Studio подробно описано в статье Анастасии Тимошенко .

окно выбора показателя в Google Data Studio

Если кнопка не появилась, значит возникла проблема с доступом. Как уже упоминалось в начале статьи.

Показатели можно фильтровать по разным критериям.

фильтрация показателей в Google Data Studio

выделение необходимых данных для отчета в Google Data Studio

Фильтры помогают отсечь ненужные в отчете данные и выделить только те, которые необходимы. Либо отсортировать данные на основе нужных нам критериев. Эта функция экономит время, единожды настроив фильтры больше не нужно искать данные в нескольких отчетах аналитики.

Итак, мы как настоящие крестные феи наколдовали карету для Золушки в виде отчета. Теперь поговорим о наряде для бала — о стилях, цветах, шрифтах и тд. Система имеет богатый функционал на этот счет, в правом блоке как показано на скриншоте вы можете найти все необходимое.

стили, цвета и шрифты Google Data Studio

Знатокам английского приятный бонус в виде справки, где достаточно подробно описаны все нюансы работы с системой.

Попасть на справку можно по ссылке , а также прямо из интерфейса:

справка Google Data Studio

Удачной настройки, волшебники и волшебницы.

Неочевидные и вполне вероятные возможности Google Data Studio

Google Data Studio — это сервис, который позволяет создавать красивые и удобные отчеты на основании различных источников данных. Он простой в использовании, для того, чтобы построить в нем таблицу или график, достаточно нескольких кликов. Однако, простота функционала нисколько не умаляет ценности этого сервиса, ведь он покрывает большинство задач, которые возникают в ежедневной работе специалиста по рекламе.

Кстати, о том, как создать свой первый отчет, мы рассказывали в этом материале. Если вы новичок в Data Studio, настоятельно рекомендуем не пропустить его=)

Итак, какие же возможности предлагает нам Google Data Studio:

  • Использование готовых коннекторов для импорта данных из разных систем.

Существует множество коннекторов, которые позволяют в несколько кликов подключить необходимый источник данных. Для большинства сервисов, с которыми работают специалисты по маркетингу (Google Ads, Google Analytics, Google Sheets, Google Search Console и др.) предоставлены гугловские коннекторы. С полным перечнем можно ознакомиться тут.

Google connectors для Data Studio

Очень удобно, что на одном дашборде можно визуализировать данные из нескольких источников. Кроме того, существует возможность объединять (совмещать) данные различных систем. Функция объединения позволяет сформировать отчет по данным из разных источников. К примеру, в одной таблице вы сможете связать данные Google Ads и Google Analytics, Google Spreadsheets и Google Search Console и т. д. Данные одного источника можно объединить с данными до 4-х других источников. У функции совмещения есть свои нюансы использования, подробнее о них я писала в статье “Объединение данных в Google Data Studio”.

  • Возможность выбрать подходящую визуализацию данных.

Для того, чтобы информация в отчетах легче воспринималась, важно подобрать для нее оптимальный вид. Обычно, данные выглядят намного информативнее и понятнее, когда они представлены не длинными таблицами, а компактными графическими диаграммами. К тому же хорошая визуализация снижает время на анализ отчета и повышает скорость принятия решений на его основе.

В арсенале Google Data Studio представлены наиболее распространенные типы диаграмм: линейный график, диаграмма с областями, гистограмма, картограмма, кольцевая, круговая, столбиковая, пузырьковая диаграммы и другие.

Диаграммы в Гугл Дата Студио

Удобство состоит еще в том, что тип графика можно менять после создания, то есть если вы подобрали неудачный вид, это легко исправить, и нет необходимости начинать с нуля.

Кстати, не так давно в Data Studio добавилась возможность создавать древовидные карты. Это удобный способ визуализации иерархической структуры, с помощью которого можно отобразить количественные значения по каждой категории посредством размера и насыщенности цвета области. Например, на скриншоте ниже представлены данные о конверсионности поисковых кампаний и содержащихся в них ключевых словах.

Визуализация данных в древовидных картах Гугл Дата Студии

Ну а если четкого представления о том, какие графики вы хотите увидеть в своем отчете, у вас пока нет, можно воспользоваться готовыми шаблонами из Галереи Data Studio.

Шаблоны отчетов Google Data Studio

  • Гибкое управление фильтрацией и сегментацией данных.

Google Data Studio предоставляет гибкие возможности фильтрации данных. Используя фильтры вы можете задавать необходимые критерии отбора данных для конкретной таблицы/графика.

Фильтр данных в Гугл Дата Студии

Также вы можете добавить к отчету элемент “фильтр”:

Добавление фильтра к отчету Гугл Дата Студио

В таком случае на странице отчета появится меню фильтрации, в котором можно выбирать параметры для включения/исключения данных.

Фильтр на странице отчета Data Studio

Для того, чтобы отфильтровать данные за определенный временной период, используется элемент “Диапазон дат”.

Фильтрация данных по дате

Он удобен, так как позволяет задать необходимый промежуток очень точно. Помимо стандартных вариантов типа “Сегодня”, “Вчера”, “Прошлый месяц”, “Прошлая неделя” и прочих можно выбрать даты с начала текущего месяца или с начала квартала, а также указать, учитывать или не учитывать статистику за сегодня.

Настройка диапазона дат

Кроме того, можно создавать собственные критерии фильтрации по датам. Например, если вам нужно посмотреть данные в отчете за период до позавчера, вы можете в дополнительных настройках указать, что от сегодняшней даты нужно отнять 2 дня.

Фильтрация по датам в отчете Google Data Studio

Выполнив эту настройку единожды, вы будете каждый раз при проверке отчета видеть необходимые данные без совершения каких-либо дополнительных действий. Это удобно для случаев, когда какие-то данные поступают с задержкой, например, как статистика в Google Search Console.

Помимо фильтров непосредственно в Data Studio, можно использовать встроенные и созданные раньше пользовательские сегменты из Google Analytics.

Использование сегментов Гугл Аналитики

  • Создание вычисляемых полей.

В Data Studio представлена возможность создавать вычисляемые поля.

Вычисляемые поля в Гугл Дата Студии

С помощью такого функционала можно формировать новые показатели и параметры из имеющихся данных путем применения математических формул, извлечения или преобразования текста, возвращения новых значений на основании логического сравнения. Вычисляемые параметры и показатели в дальнейшем можно использовать в таблицах и диаграммах, как и обычные поля. Подробнее о настройке вычисляемых полей и примерах использования я писала в этой статье.

  • Настройка оформления и стилистики отчета на любой вкус и цвет.

Благодаря гибким возможностям Google Data Studio вы можете в своем отчете изменять цветовую гамму элементов отчета по вашему желанию.

Настройка диаграмм

Таким образом у вас есть возможность соблюдать фирменный стиль в элементах графиков. Также можно добавлять в отчет изображения, например, логотип или какие-то элементы брендбука.

Настройка отчета в Google Data Studio

  • Широкие возможности управления доступом к отчету.

Как и в других продуктах Google (Docs, Spreadsheets, Presentations) в Data Studio можно открыть доступ к отчету. Предоставить доступ можно по ссылке или на конкретные email-адреса.

Настройка доступа

Также есть возможность скачать отчет

Сохранение отчета

или организовать его регулярную отправку по электронной почте.

Получение отчета по e-mail

Если до сих пор вы не использовали Data Studio, надеюсь, после прочтения этой статьи у вас появилось непреодолимое желание протестировать его возможности. Данный продукт постоянно улучшает свой функционал. Практически каждый месяц происходят значимые апдейты, и, если прямо сейчас каких-то функций вам не хватает, они могут быть реализованы в скором времени. Кстати, за обновлениями функционала можно следить тут.

Удачи вам, а вашим отчетам — красоты и информативности=)

Руководство по работе с Google Data Studio

Рассказываем, что такое Google Date Studio и как работать с таким сервисом. Разбираем пошагово создание и настройку отчетов, рассматриваем ошибки и приводим примеры.

Поделиться

Google Data Studio — сервис визуализации данных. Помогает выстраивать понятную отчетность в виде дашбордов, таблиц, графиков и диаграмм. В этом руководстве вы узнаете, что это за инструмент, каким специалистам пригодится и как правильно его настраивать.

Зачем нужен сервис?

Google Data Studio собирает информацию из других сервисов в одном аналитическом отчете — к системе можно подключить более пятисот источников. Чаще всего GDS пользуются интернет-маркетологи для сквозной аналитики. Это удобнее, чем перемещаться между десятками вкладок — Google Analytics, рекламными кабинетами социальных сетей, CRM и другими маркетинговыми инструментами.

Подготовка к работе

  1. Войдите в Google-аккаунт — введите логин и пароль.
  2. Зайдите на сайт Google Data Studio и нажмите на кнопку «Use it for free».

Начальный экран Google Data Studio

Начальный экран Google Data Studio

В интерфейсе «Студии данных» нажмите на кнопку «Создать».

Интерфейс GDS

Интерфейс GDS

Создание отчета

Коннекторы в Google Data Studio

Чтобы создать отчет в Google Data Studio, нужно провести настройку сервиса — подключить коннекторы. Это «мостики» между источниками данных и системой, по которым будет поступать информация. Они делятся на два типа — коннекторы Google и коннекторы партнеров.

Чтобы подключить коннектор, нажмите на кнопку «Создать» → «Источник данных».

Кнопка подключения коннектора

Кнопка подключения коннектора

Система потребует от вас завершить создание аккаунта. Введите название страны и компании, на следующем шаге настройте параметры рассылки. После этого вы попадете в меню источников данных.

Завершение создания аккаунта в GDS. Шаг 1

Завершение создания аккаунта в GDS. Шаг 1

Завершение создания аккаунта в GDS. Шаг 2

Завершение создания аккаунта в GDS. Шаг 2

Коннекторы Google

По состоянию на март 2022 года, к Google Data Studio можно подключить двадцать один сервис от Google. Среди них — Google Аналитика, Google Реклама, Search Console и другие.

Коннекторы Гугл

Коннекторы Гугл

Коннекторы партнеров

Также к Google Data Studio можно подсоединить кастомные коннекторы — сейчас их пятьсот двадцать три. С их помощью можно подключиться к различным сервисам и рекламным кабинетам — например, к Facebook Ads и TikTok Ads.

Коннекторы партнеров

Коннекторы партнеров

Чтобы подключить источник данных, выполните следующие шаги:

    Нажмите на нужный коннектор в списке, а затем — на кнопку «Разрешить».

Кнопка «Разрешить» в меню выбора коннектора

Кнопка «Разрешить» в меню выбора коннектора

Выберите аккаунт, который хотите присоединить к системе. Нажмите на кнопку «Связать».

Меню выбора аккаунта и кнопка «Связать»

Меню выбора аккаунта и кнопка «Связать»

Появится поле со списком данных — они и будут отображаться в дашборде Google Data Studio. Вы можете менять параметры по своему усмотрению.

Поле со списком данных

Поле со списком данных

Также вы можете добавить кастомный параметр или собрать новое поле — только с теми параметрами, которые нужны для отчетности.

Кнопки «Добавить поле» и «Добавить параметр»

Кнопки «Добавить поле» и «Добавить параметр»

Дашборды в Google Data Studio

После того как вы подключили источники данных, можно приступать созданию отчетов. Для этого на главной странице нажмите на кнопку «Создать» → «Отчет».

 Кнопка создания отчета

Кнопка создания отчета

Система попросит у вас присоединить коннектор к отчету. Зайдите во вкладку «Мои источники данных», выберите источник и нажмите «Добавить».

Кнопка добавления данных в отчет

Кнопка добавления данных в отчет

Работа с таблицами

Чтобы добавить таблицу на ваш Google Data Studio дашборд, зайдите во вкладку «Добавить диаграмму», а затем — в раздел «Таблица».

Кнопка «Добавить диаграмму»

Кнопка «Добавить диаграмму»

На выбор доступны три варианта:

  • классическая таблица;
  • таблица с динамическими столбцами;
  • таблица с тепловой картой.

Пример таблиц каждого типа из Google Data Studio

Пример таблиц каждого типа из Google Data Studio

Любую таблицу можно расширять, добавлять колонки и менять их содержимое. Для этого в меню справа нужно передвинуть ползунок у пункта «Дополнительные показатели» вправо, нажать на кнопку «Добавить показатель» и выбрать нужный в выпадающем меню.

Пример таблицы в GDS

Пример таблицы в GDS

Важно! Контент для таблицы подтягивается автоматически из привязанного к GDS источника — в данном случае это Google Реклама. Однако чтобы в ней появились новые колонки, нужно нажать на иконку «Дополнительные показатели» в шапке таблицы и поставить галочки напротив всех показателей.

Меню иконки «Дополнительные показатели»

Меню иконки «Дополнительные показатели»

Та же таблица с добавленными колонками

Та же таблица с добавленными колонками

Также вы можете менять внешний вид таблицы. Для этого нажмите на нее и в появившемся меню справа зайдите во вкладку «Стиль». Среди опций — смена цвета колонок и отдельных ячеек, толщины границ, семейства и размера шрифтов.

Вкладка «Стиль»

Вкладка «Стиль»

Диаграммы

В дашборд Google Data Studio можно добавлять диаграммы. Работа с ними строится так же, как с таблицами:

  1. Нажмите на кнопку «Добавить диаграмму» в верхнем меню.
  2. В выпадающем списке выберите нужный тип диаграммы.
  3. Разместите диаграмму в пустом рабочем поле — данные подтянутся автоматически.
  4. Справа от рабочего поля появится меню. Через колонку «Данные» можно добавлять новые параметры, в колонке «Стиль» — менять внешний вид диаграммы.

Пример круговой диаграммы

Пример круговой диаграммы

В Google Data Studio можно настроить эти виды диаграмм:

  • гистограммы (столбцы);
  • круговые;
  • точечные (пузырьковые);
  • географические;
  • тепловые карты.

Графики

Еще один элемент отчетности, который можно добавить на дашборд через кнопку «Добавить диаграмму» в верхнем меню — это графики. Принцип работы тот же, что и с таблицами и диаграммами:

Выберите тип графика → разместите в рабочем поле → настройте параметры через меню «Данные», а внешний вид — через меню «Стиль».

На выбор есть три вида графиков в разных вариациях:

  • динамические ряды (линия в системе координат);
  • комбинация графика и столбчатой диаграммы;
  • диаграмма с областями (несколько графиков в одном изображении).

Примеры графиков

Примеры графиков

Сторонние визуализации

Отчет Data Studio можно разнообразить сторонними визуализациями — это пользовательские кастомные диаграммы, графики, воронки и другие элементы. Доступ к ним находится в верхнем меню над рабочим полем.

Кнопка «Сторонние визуализации и компоненты»

Кнопка «Сторонние визуализации и компоненты»

Чтобы добавить пользовательскую визуализацию в свой дашборд, сделайте следующее:

    Нажмите на кнопку «Сторонние визуализации и компоненты», а затем — на кнопку «Еще».

Раздел «Сторонние визуализации»

Раздел «Сторонние визуализации»

В открывшемся меню выберите компонент и нажмите на него.

Галерея сторонних визуализаций

Галерея сторонних визуализаций

Предоставьте доступ к данным — нажмите на кнопку «Разрешить».

Форма предоставления согласия на доступ к данным

Форма предоставления согласия на доступ к данным

Разместите контент в рабочем поле — редактировать визуализацию можно с помощью меню «Данные» и «Стиль» справа.

Пример сторонней визуализации в рабочем поле

Пример сторонней визуализации в рабочем поле

Как работать с фильтрами

В отчет Google Data Studio можно добавить фильтры. Они позволяют сделать его компактным. Например, вместо того, чтобы делать дашборд на несколько страниц за весь год работы, вы можете добавить фильтр «Диапазон дат» — и клиент увидит информацию за нужный ему период времени.

Пример фильтра в GDS

Пример фильтра в GDS

Чтобы установить фильтр в дашборд, выполните следующие шаги:

    Нажмите на кнопку «Добавить элемент управления» в верхнем меню.

Кнопка «Добавить элемент управления»

Кнопка «Добавить элемент управления»

В выпадающем списке выберите нужный фильтр

Список элементов управления

Список элементов управления

  • Разместите фильтр в рабочем поле и проведите его настройку, если требуется — в меню справа, во вкладках «Данные» и «Стиль».
  • Если вы хотите добавить фильтр в уже готовый элемент дашборда, например, в таблицу, это можно сделать во вкладке «Данные»:

      Нажмите на таблицу, а затем — на кнопку «Добавить фильтр».

    Кнопка «Добавить фильтр»

    Кнопка «Добавить фильтр»

    Заполните условия и нажмите «Сохранить».

    Поле для ввода условий фильтра

    Поле для ввода условий фильтра

    Условия фильтра изменят содержимое таблицы. В этом случае элемент управления не интерактивный. Поэтому если вы захотите посмотреть другие значения, то нужно будет удалить фильтр и поставить новый — с иными условиями.

    Та же таблица с примененным фильтром

    Та же таблица с примененным фильтром

    Работа с изображениями, текстом и фигурами

    Чтобы добавить в отчет изображение, текст или фигуру, выберите нужный элемент в верхнем меню. Вы можете легко изменять параметры — цвета, размеры, шрифты и прочее в боковом меню справа. А также загружать фотографии и картинки с компьютера.

    Пример использования изображения, фигур и текста

    Пример использования изображения, фигур и текста

    Темы и шаблоны

    Если не хотите выбирать и настраивать цвета элементов вручную, можете выбрать одну из представленных тем. Для этого нажмите на кнопку «Темы и шаблоны», в разделе «Тема» выберите подходящий вариант. Вместе с оформлением элементов меняется и фон отчета.

    Пример темы в GDS

    Пример темы в GDS

    Также вы можете вручную изменить настройки стандартного шаблона Google Data Studio. Параметры рабочего поля можно изменить, нажав на кнопку «Тема и шаблон» во вкладке «Макет».

    Изменение размеров рабочего поля через настройку шаблона

    Изменение размеров рабочего поля через настройку шаблона

    Настройка отчета

    Сохранение и просмотр

    Все отчеты Google Data Studio сохраняются автоматически. Чтобы перейти в режим просмотра, нажмите на синюю кнопку «Открыть» в правом верхнем углу экрана.

    Кнопка «Открыть»

    Кнопка «Открыть»

    Отчет, над которым вы работаете, будет доступен вам из главного меню Google Data Studio. Чтобы продолжить работу или внести изменения в дашборд, просто откройте его — он находится во вкладке «Отчеты».

    Вкладка отчеты

    Вкладка отчеты

    Общий доступ и экспорт

    Чтобы получить доступ к отчету, откройте его и нажмите на кнопку «Предоставить доступ» в правом верхнем углу экрана.

    Кнопка «Предоставить доступ»

    Кнопка «Предоставить доступ»

    Чтобы экспортировать дашборд, в режиме изменения документа нажмите на кнопку «Файл» в верхнем меню → «Скачать как» → PDF.

    Путь экспорта отчета

    Путь экспорта отчета

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *