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AdministratorGoogle Analytics - brecha de datos
Hola
Estoy usando el conector de Google Analytics en powerbi y tengo algunos problemas con los datos en powerbi. Siempre tengo una brecha entre los datos que veo en Google Analytics y los datos importados en powerBi. Compruebo muchos datos como sesiones, usuarios, vista de página, etc. y siempre tengo una brecha en el mismo período. La diferencia puede llegar al 30%...
Probé con 2 diferentes cuenta de Google Analytics (uno es un premium) y es lo mismo.
Tiene cualquiera cualquier idea en este asunto ?
gracias por su ayuda
No seguro si esto es el asunto estás viendo, pero este hilo vale la pena un leído:
6 Replies
Syndicate_AdminNo seguro si esto es el asunto estás viendo, pero este hilo vale la pena un leído:
- Syndicate_Admin
Hay @richardurrutia
Actualmente, el conector de Google Analytics en Power BI no tiene la funcionalidad para especificar la dimensión del intervalo de fechas directamente desde la interfaz de usuario. Por lo tanto, Power BI envía todo el intervalo de fechas desde lo más temprano posible hasta la fecha actual. Cuando el intervalo de fechas es grande, los datos consultados pueden ser diferentes.
Para resolver esto, puede conectarse primero a Google Analytics. A continuación, en el Editor de Power Query, seleccione la columna de fecha y alíquela un filtro de intervalo de fechas. Esto agregaría un intervalo de fechas explícitamente en Power BI. Esto consulta la API de GA solo para el intervalo de fechas seleccionado y debe extraer los datos dentro del intervalo de tiempo especificado.
Por ejemplo
#"Filas filtradas" = Table.SelectRows(#"Elementos agregados", cada [Fecha] >= #date(2019, 9, 1) y [Fecha] <= #date(2019, 9, 30))
Espero que esto ayude.
Saludos
Equipo de soporte de la comunidad _ Jing
Si esta publicación ayuda, por favor acéptala como la solución para ayudar a otros miembros a encontrarla. - Syndicate_Admin
Hola
Tengo el mismo problema. El número de usuario en Google Analytics es de alrededor de 7K, en el panel de Power BI es de alrededor de 19K.Si agrego métricas de Google Analytics sin agregar ninguna dimensión de GA, el número de usuario coincide con el panel de control de Google Analytics.
Pero cada vez que agrego cualquier dimensión de GA a mi informe, el número de usuarios aumenta.
Mucha suerte
Abdullah
- Syndicate_Admin
Hay @abdullah_bilen
¿Intentó establecer un filtro en la columna de fecha en el Editor de Power Query? Puede proporcionar una fecha de inicio para ello, por ejemplo, la primera fecha del sitio web cuando comenzó a tener usuarios. Eso filtrará los datos a un rango de fechas específico.
Jing
- Syndicate_Admin
Hola
se enfrenta a un problema de muestreo. Por lo tanto, el conector de Power bi para Google Analytics tiene un problema de muestreo y un límite de llamadas a la API. Las limitaciones y cuotas estándar para las solicitudes de API de Google Analytics se documentan en Límites y cuotas en las solicitudes de API. Sin embargo, Power BI Desktop y el servicio Power BI le permiten usar el siguiente número mejorado de consultas.
Consultas por día: 1.500.000 Consultas por 100 segundos: 4.000
Podría ser mejor conectar Google Analytics a un almacén de datos como Google BigQuery, lo que le ayudará a obtener acceso a datos históricos que no podrá obtener con el conector de Power bi. Sugeriría usar un conector de terceros como windsor.ai, también tienen plantillas listas y gratuitas ( https://appsource.microsoft.com/en-us/product/power-bi/windsorgroupgmbh1585043281642.media_overview_report?tab=Overview)
- Syndicate_Admin
El problema que se describe es que el número de usuarios es mayor en Power BI que el que se presenta en el sitio de Google Analytics. He investigado un poco sobre por qué podría ser eso y me he encontrado con varias fuentes que usan windsor.ai o BigQuery para obtener datos en Power BI. No sé cómo las limitaciones de la API resultarían en una inflación de usuarios, creo que aparecerían menos usuarios en Power BI. Un tema que creo que podría estar causando la brecha o los números inflados en Power BI es Umbralización en GA4 Consideraría que una posible razón para que los números en el sitio de GA sean menores que los números en Power BI que no se ven afectados por el umbral, que es Google filtrando filas para proteger la privacidad de los usuarios.