BigQuery-Daten mit Konversationsanalysen verwenden

Mit Conversational Analytics in Looker Studio können Sie eine Unterhaltung direkt mit einer BigQuery-Tabelle oder mit einem Datenagenten starten, der auf einer BigQuery-Tabelle basiert.

Auf dieser Seite werden Sie durch die folgenden Prozesse geführt:

Weitere Informationen dazu, wie und wann Gemini für Google Cloud Ihre Daten verwendet Da es sich bei Gemini für Google Cloud -Produkte um eine Technologie im Frühstadium handelt, kann es zu Ergebnissen kommen, die zwar plausibel erscheinen, aber faktisch falsch sind. Wir empfehlen, alle Ausgaben von Gemini für Google Cloud -Produkte zu validieren, bevor Sie sie verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Gemini für Google Cloud und verantwortungsbewusste Anwendung von KI.

Hinweise

Wenn Sie Konversationsanalysen in Looker Studio verwenden möchten, müssen Sie die folgenden Anforderungen erfüllen:

  1. Sie müssen Nutzer eines Looker Studio Pro-Abos sein. Looker Studio Pro-Lizenzen sind für Looker-Nutzer kostenlos verfügbar.
  2. Ein Administrator muss Gemini in Looker für Looker Studio aktiviert haben.

Wenn Sie BigQuery-Daten mit Conversational Analytics verwenden möchten, benötigen Sie die folgenden BigQuery-IAM-Rollen (Identity and Access Management) und ‑Berechtigungen:

  • Die IAM-Berechtigung bigquery.jobs.create für das Abrechnungsprojekt
  • Die IAM-Rolle roles/bigquery.dataViewer für das abgefragte Projekt, Dataset oder die abgefragte Tabelle

BigQuery-Tabelle als Datenquelle verwenden

Sie können eine BigQuery-Tabelle als Datenquelle für Konversationsanalysen in Looker Studio verwenden. BigQuery-Datenquellen werden in der Liste der verfügbaren Datenquellen auf der Seite Mit Ihren Daten chatten angezeigt. So verwenden Sie eine BigQuery-Tabelle als Datenquelle für Konversationsanalysen:

  1. Rufen Sie in Looker Studio Konversationsanalyse auf.
  2. Wählen Sie auf der Seite Mit Ihren Daten chatten den Tab Datenquellen aus.
  3. Wählen Sie Mit Daten verbinden und dann im Drop-down-Menü BigQuery aus.

  4. Wählen Sie im Fenster Daten auswählen einen der folgenden Tabs aus, um eine Verbindung zu einem BigQuery-Dataset herzustellen oder öffentliche Datasets zu durchsuchen.

    • Letzte Projekte: Hier werden die BigQuery-Projekte aufgeführt, auf die Sie zuletzt zugegriffen haben.
    • Alle Projekte: Hier werden alle BigQuery-Projekte aufgelistet, auf die Sie Zugriff haben.
    • Öffentliche Datasets: Hier werden öffentliche BigQuery-Datasets aufgelistet.
    • Projekt-ID eingeben: Hier können Sie die eindeutige Projekt-ID für ein bestimmtes Projekt angeben.

  5. Wählen Sie auf dem Tab Letzte Projekte oder Alle Projekte ein BigQuery-Projekt aus oder geben Sie auf dem Tab Projekt-ID eingeben eine Projekt-ID ein. Optional können Sie die Liste über die Suchleiste Nach Projekten suchen filtern. Wenn Sie eine Verbindung zu einem öffentlichen Dataset herstellen, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort.

  6. Im Fenster Daten auswählen wird der Tab Datasets angezeigt. Wenn Sie eine Verbindung zu einem öffentlichen Dataset herstellen, wird Öffentliche Datasets angezeigt. Wählen Sie ein BigQuery-Dataset aus. Optional können Sie die Liste über die Suchleiste Datensätze suchen filtern.

  7. Im Fenster Daten auswählen wird der Tab Tabelle angezeigt. Wählen Sie auf dem Tab Tabelle die Tabelle aus, mit der Sie eine Verbindung herstellen möchten. Optional können Sie die Liste über die Suchleiste Tabellen suchen filtern.

  8. Klicken Sie auf Verbinden.

Mit BigQuery-Daten interagieren

Nachdem Sie eine Verbindung zu einer BigQuery-Datenquelle hergestellt haben, können Sie Fragen zu Ihren BigQuery-Daten stellen.

Wenn Sie mit Ihren Daten sprechen, wird im minimierbaren Bereich Daten der Name der BigQuery-Tabelle angezeigt, die für die Unterhaltung verwendet wird. Im Bereich Daten sind außerdem die folgenden Optionen verfügbar:

  • Felder ansehen: Sie können die Tabelle in BigQuery in einem neuen Browsertab aufrufen.
  • Neue Unterhaltung: Sie können eine neue Unterhaltung mit den BigQuery-Daten starten, die für die aktuelle Unterhaltung verwendet werden.

Frage stellen

Die konversationelle Analyse unterstützt Fragen, die mit einer einzelnen Visualisierung beantwortet werden können, z. B.:

  • Messwerttrends im Zeitverlauf
  • Aufschlüsselung oder Verteilung eines Messwerts nach Dimension
  • Eindeutige Werte für eine oder mehrere Dimensionen
  • Einzelmesswerte
  • Die wichtigsten Dimensionswerte nach Messwert

Conversational Analytics unterstützt noch keine Fragen, die nur mit den folgenden Arten von komplexen Visualisierungen beantwortet werden können:

  • Prozentuale Änderung eines Messwerts im Zeitverlauf, einschließlich Vergleich verschiedener Zeiträume
  • Vorhersage und Prognose
  • Erweiterte statistische Analysen, einschließlich Korrelations- und Anomalieerkennung

Visualisierungen

Wenn die Antwort auf Ihre Abfrage eine Visualisierung enthält, werden die folgenden Tabs angezeigt:

  • Diagramm: Hier wird die gerenderte Visualisierung angezeigt.
  • Tabelle: Die zugrunde liegende Datentabelle. Sie können die Sortierreihenfolge der Datentabelle ändern, indem Sie neben den Spaltennamen auf die Pfeile  Sortieren nach klicken. Die Visualisierung ändert sich nicht, wenn Sie die Sortierreihenfolge der Tabellenspalten ändern.

Bestimmen, wie eine Antwort berechnet wurde

Wenn Sie sehen möchten, wie Conversational Analytics zu einer Antwort gekommen ist oder eine Visualisierung erstellt hat, klicken Sie unter der Antwort auf Wie wurde das berechnet?.

Wenn Sie auf Wie wurde das berechnet? klicken, In der Konversationsanalyse werden die folgenden Tabs angezeigt:

  • Code: Die BigQuery-SQL-Abfrage, die zum Generieren des Ergebnisses ausgeführt wurde.

  • Text: Eine Erklärung in einfachen Worten zu den Schritten, die Conversational Analytics zur Ermittlung der Antwort unternommen hat. Diese Erklärung enthält die verwendeten Rohfeldnamen, die durchgeführten Berechnungen, die angewendeten Filter, die Sortierreihenfolge und weitere Details.

Unterstützte Fragen

Die konversationelle Analyse unterstützt Fragen, die mit einer einzelnen Visualisierung beantwortet werden können, z. B.:

  • Messwerttrends im Zeitverlauf
  • Aufschlüsselung oder Verteilung eines Messwerts nach Dimension
  • Eindeutige Werte für eine oder mehrere Dimensionen
  • Einzelmesswerte
  • Die wichtigsten Dimensionswerte nach Messwert

Conversational Analytics unterstützt noch keine Fragen, die nur mit den folgenden Arten von komplexen Visualisierungen beantwortet werden können:

  • Prozentuale Änderung eines Messwerts im Zeitverlauf, einschließlich Vergleich verschiedener Zeiträume
  • Vorhersage und Prognose
  • Erweiterte statistische Analysen, einschließlich Korrelations- und Anomalieerkennung

Suchanfragen in einer Unterhaltung verwalten

Wenn Sie mit Daten sprechen, können Sie die Unterhaltung verwalten, indem Sie eine aktive Abfrageantwort beenden oder die letzte Frage und ihre Antwort löschen.

Abfrageantwort beenden

Wenn Sie die Ausführung einer Abfrage beenden möchten, nachdem Sie eine Nachricht gesendet haben, klicken Sie auf Antwort beenden. Conversational Analytics beendet die Ausführung der Abfrage und zeigt die folgende Meldung an: The query was cancelled.

Letzte Frage löschen

So löschen Sie die letzte Frage und die zugehörige Antwort:

  1. Bewegen Sie den Mauszeiger auf die letzte Frage und klicken Sie dann auf Nachricht löschen.
  2. Klicken Sie im Dialogfeld Nachricht endgültig löschen? auf Löschen, um die Frage und die Antwort endgültig zu löschen.

Bekannte Einschränkungen

Wenn Sie BigQuery-Daten mit Conversational Analytics verwenden, können Sie jeweils nur mit einer BigQuery-Tabelle interagieren. Wenn Sie mit einer anderen BigQuery-Tabelle oder mit einem Datenagenten sprechen möchten, der eine andere BigQuery-Tabelle verwendet, starten Sie eine neue Unterhaltung.

Informationen zu weiteren Einschränkungen finden Sie in der Dokumentation zu bekannten Einschränkungen in der Konversationsanalyse.