Os controlos tornam os relatórios interativos, permitindo que os visitantes filtrem os dados ou forneçam informações. Pode usar os controlos para o seguinte:
- Filtrar dados por valores de dimensões
- Aceitar a introdução do utilizador para parâmetros
- Definir o período do relatório
- Alterar o conjunto de dados usado por uma origem de dados
Tipos de controlos
O Data Studio é compatível com os seguintes tipos de controlos:
- As listas pendentes e de tamanho fixo permitem que o visitante selecione um valor de filtro numa lista.
- As caixas de entrada permitem que os visitantes introduzam um valor para usar como filtro ou para fornecer informações a um parâmetro.
- Os filtros avançados permitem que os visitantes criem filtros condicionais através de operadores de comparação e expressões regulares.
- Os controlos de deslize permitem que os visitantes filtrem por um intervalo de valores numa dimensão numérica.
- As caixas de verificação permitem que os visitantes filtrem por uma dimensão booleana ou definam o valor de um parâmetro booleano.
- Os filtros predefinidos podem ser usados em combinação com botões para permitir que os visitantes apliquem filtros preconfigurados a um relatório.
- Os controlos de intervalo de datas permitem que os visitantes ajustem o período de um relatório.
- Os controlos de dados permitem-lhe selecionar o conjunto de dados usado por um relatório.
- Os controlos de dimensões permitem que os visitantes do relatório alterem as dimensões num gráfico sem terem de editar o relatório.
- Os botões permitem que os visitantes filtrem os dados, acedam às ações do relatório e naveguem para o conteúdo associado.
Controlos como filtros
Os controlos de filtros limitam o número de registos apresentados num gráfico ou numa tabela. A disponibilização de filtros interativos nos seus relatórios ajuda os visitantes a concentrarem-se nos dados mais importantes para eles.
Seguem-se algumas considerações importantes a ter em conta quando usar controlos como filtros:
- Os filtros são aplicados ao nível da origem de dados e não ao nível do gráfico.
- Os filtros baseiam-se no ID do campo e não no nome a apresentar.
- A filtragem em várias origens de dados pode exigir uma configuração adicional.
- Os filtros também se aplicam a outros controlos e não apenas a gráficos.
- Geralmente, os filtros são sensíveis a maiúsculas e minúsculas, mas isto pode variar consoante o conetor.
Estas considerações são explicadas detalhadamente nas secções seguintes.
Os filtros são aplicados ao nível da origem de dados
Os filtros são aplicados ao nível da origem de dados e não ao nível do gráfico. Isto significa que o campo no qual está a filtrar não tem de estar no gráfico, desde que esse campo apareça no painel Dados do gráfico.
Os filtros baseiam-se no ID do campo e não no nome a apresentar
Os campos na sua origem de dados têm um nome a apresentar visível e um ID do campo. Os filtros são aplicados com base no ID do campo e não no nome a apresentar do campo.
Por exemplo, a sua origem de dados pode ter uma dimensão de país. O nome a apresentar pode ser País , enquanto o ID do campo é uma string atribuída pelo conetor da origem de dados (por exemplo, _abcd123). Quando aplica um controlo de filtro, como País = "França", o Data Studio procura o ID interno do campo de país em todas as origens de dados usadas pelos gráficos na página. Se uma origem de dados contiver um campo com o ID _abcd123, o controlo aplica o filtro a esse campo.
O conceito anterior é fundamental para compreender como os filtros funcionam, ou não, em vários gráficos no seu relatório.
Filtre em várias origens de dados
Se o relatório usar apenas uma origem de dados, os controlos filtram todos os gráficos sem necessidade de configuração adicional. Se o relatório usar várias origens de dados, o comportamento de filtragem depende da correspondência dos IDs dos campos nessas origens de dados.
A tabela seguinte resume como funciona a filtragem em origens de dados:
| Se os gráficos no relatório usarem… | Os IDs dos campos correspondem? | Filtragem automática? | Exemplos |
|---|---|---|---|
| Uma origem de dados | Sim | Sim | N/A |
| Várias origens de dados do mesmo tipo a partir de um esquema fixo conetor | Sim | Sim | Google Analytics, Google Ads |
| Várias origens de dados de tipos diferentes ou a partir de um esquema flexível conetor | Não | Não (requer a unificação de IDs) | Google Sheets, BigQuery ou a combinação de Sheets e Analytics |
Na tabela anterior, os conetores de esquema fixo referem-se a conetores de origens de dados, como o Google Ads e o Google Analytics. Os conetores de esquema fixo têm uma estrutura predefinida. Criam origens de dados que têm os mesmos IDs dos campos para todas as origens de dados baseadas nesse conetor. Por outro lado, os conetores de esquema flexível criam origens de dados que têm uma estrutura variável definida pelo utilizador. O Google Sheets e o BigQuery são exemplos de conetores de esquema flexível.
Quando o relatório inclui gráficos baseados em diferentes origens de dados de esquema flexível e quer que um controlo filtre essas origens de dados, pode ter de unificar manualmente os IDs dos campos.
Os filtros também se aplicam a outros controlos e não apenas a gráficos
Os filtros não se aplicam apenas a gráficos. Também podem filtrar outros controlos. Por exemplo, suponha que tem um filtro numa dimensão de país e um segundo filtro numa dimensão de campanha. A filtragem por País = "França" faz com que o filtro na dimensão de campanha apresente apenas as campanhas que foram apresentadas em França. Da mesma forma, a filtragem por Campanha = "ABC" restringe o filtro na dimensão de país para apresentar apenas os países onde essa campanha foi apresentada.
Filtros e sensibilidade a maiúsculas e minúsculas
Em geral, os operadores de pesquisa para dimensões de texto são sensíveis a maiúsculas e minúsculas. No entanto, isto pode variar consoante o conetor, por isso, é uma boa ideia testar esta funcionalidade nos seus dados e fornecer orientações aos visitantes do relatório. Para criar uma expressão regular que não seja sensível a maiúsculas e minúsculas, pode adicionar (?i) à expressão. Saiba mais sobre as expressões regulares no Data Studio.
Controlos como informações
Quando um controlo se baseia num parâmetro, o controlo fornece informações a esse parâmetro. Os parâmetros são como variáveis que obtêm o respetivo valor a partir de uma interação com o relatório (por exemplo, ao introduzir um valor diretamente ou escolher um valor numa lista predefinida).
Pode usar parâmetros para tornar os campos calculados mais dinâmicos. Por exemplo, pode criar um parâmetro Objetivo de vendas e usá-lo como o campo de controlo de uma caixa de entrada para permitir que as pessoas introduzam números de objetivos de vendas diferentes para visualizarem o desempenho projetado. Em seguida, pode aplicar regras de formatação condicional que realcem os resultados de formas apelativas.
Também pode transmitir parâmetros de volta para a consulta SQL subjacente usada para criar uma origem de dados do BigQuery ou para origens de dados criadas com conetores da comunidade.
Saiba mais acerca dos parâmetros.