Mit Data Studio-Daten interagieren

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie in Data Studio zur konversationellen Analyse navigieren und Unterhaltungen mit Ihren Daten starten. Informationen zum Herstellen einer Verbindung zu einer Datenquelle finden Sie auf der Dokumentationsseite Konversationelle Analyse in Data Studio einrichten.

Weitere Informationen dazu, wie und wann Gemini for Google Cloud Ihre Daten verwendet

Sie haben folgende Möglichkeiten, in Data Studio auf die konversationelle Analyse zuzugreifen:

  • Rufen Sie konversationelle Analyse direkt auf.
  • Wählen Sie im Navigationsbereich von Data Studio  Konversationelle Analyse aus.
  • Wählen Sie im Menü Erstellen von Data Studio Unterhaltungen aus, wenn Sie sich in Ihrem Sandbox-Arbeitsbereich befinden.
  • Wenn KI-Datenagenten für Ihre Instanz erstellt wurden, wählen Sie im Menü Erstellen die Option Datenquelle und dann auf der Seite Erste Schritte die Option Mit meinen Daten chatten aus.

Über Konversationen

Fragen, die Sie zu einem Dataset stellen, werden nach Unterhaltung organisiert. Wenn Sie Ihre Arbeit in mehrere Unterhaltungen aufteilen, können Sie Ihre Anfragen besser organisieren.

Die Konversationsfunktionen unterscheiden sich zwischen Legacy- und neuen konversationellen Analysen. Wählen Sie den Tab Legacy oder New aus, um mehr darüber zu erfahren, wie Unterhaltungen für die einzelnen Funktionen funktionieren.

Neu

Unterhaltung beginnen

Alle Unterhaltungen finden mit einem Daten-KI-Agenten statt, der in BigQuery erstellt und in Data Studio veröffentlicht wurde. So starten Sie eine Unterhaltung mit einem Daten-Agent:

  1. Rufen Sie die Seite Chat starten, um mehr über Ihre Daten zu erfahren auf.
  2. Wählen Sie den Daten-Agent aus, mit dem Sie sich unterhalten möchten. Sie können die Leiste Such-Agents verwenden, um Ihre Suche bei Bedarf einzugrenzen.
  3. Geben Sie Ihre Frage ein und drücken Sie die Eingabetaste, um die Unterhaltung zu starten.

Wenn Sie zur Seite Mit Ihren Daten chatten zurückkehren möchten, um mit einem anderen Daten-Agent zu chatten, wählen Sie in der Hauptnavigation + Neue Unterhaltung aus.

Alt

Unterhaltung beginnen

So erstellen Sie eine neue Unterhaltung:

  1. Klicken Sie in konversationeller Analyse auf + Unterhaltung erstellen.

  2. Wählen Sie die Datenquelle aus, die Sie untersuchen möchten, oder den Daten-Agent, den Sie für Ihre Unterhaltung verwenden möchten:

    • Datenquelle: Wenn Sie eine Unterhaltung auf Grundlage einer vorhandenen Datenquelle beginnen möchten, wählen Sie den Bereich Datenquelle und dann eine Datenquelle aus. Wenn Sie eine neue Datenquelle erstellen möchten, wählen Sie Mit Daten verbinden aus.

    • Daten-KI-Agent: Wenn Sie eine Unterhaltung mit einem vorhandenen Daten-KI-Agenten beginnen möchten, wählen Sie KI-Agenten und dann einen Daten-KI-Agenten aus. Wenn Sie einen neuen Daten-Agenten erstellen möchten, wählen Sie + Agent erstellen aus.

  3. Geben Sie Ihre Frage ein und drücken Sie die Return-Taste (Mac) oder die Eingabetaste (PC), um die Unterhaltung zu starten.

Sie können über den Bereich Zuletzt verwendet zur Unterhaltung zurückkehren.

Mit einer Looker-Datenquelle interagieren

Wenn Sie sich mit Ihren Daten unterhalten, wird im minimierbaren Bereich Daten der Name des Looker-Explores angezeigt, das für die Unterhaltung verwendet wird. Im Bereich Daten sind auch die folgenden Optionen verfügbar:

  • Felder ansehen: Wenn Sie das Explore in Looker in einem neuen Browserfenster ansehen möchten, klicken Sie auf  Felder ansehen.
  • Neue Unterhaltung: Starten Sie eine neue Unterhaltung mit dem Looker-Explore, das in der aktuellen Unterhaltung verwendet wird.

In einem Looker-Explore öffnen

Wenn Sie die Abfrageergebnisse als Explore in der verbundenen Looker-Instanz öffnen möchten, klicken Sie in den Abfrageergebnissen auf  In Explore öffnen.

Mit BigQuery-Daten interagieren

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

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

  • Felder ansehen: Die Tabelle wird in BigQuery in einem neuen Browsertab geöffnet.
  • Neue Unterhaltung: Starten Sie eine neue Unterhaltung mit den BigQuery-Daten, die in der aktuellen Unterhaltung verwendet werden.

Fragen stellen

Sie können Fragen stellen, um Statistiken aus Ihren Daten zu erhalten. Sie können vorgeschlagene Fragen als Start für die Datenanalyse und zum Kennenlernen der konversationellen Analyse verwenden.

Nachdem Sie eine Unterhaltung erstellt haben, können Sie im Feld Frage stellen in der Unterhaltung Fragen zu den Daten stellen.

Wenn Sie eine neue Unterhaltung beginnen, schlägt die konversationelle Analyse einige Einstiegsfragen vor. Die Fragen müssen kein bestimmtes Format haben und keine bestimmte Syntax verwenden. Sie müssen sich jedoch auf die Datenquelle beziehen.

Geben Sie Ihre Frage in natürlicher Sprache in das Feld Frage stellen ein. Wählen Sie einen Fragemodus aus und klicken Sie auf Senden. Nachdem Sie Ihre Anfrage gesendet haben, können Sie die Antwort abbrechen, indem Sie auf  Antwort beenden klicken. Conversational Analytics beendet die Ausführung der Abfrage und zeigt die folgende Meldung an: The query was cancelled.

Fragemodus auswählen

Wenn Sie eine Frage stellen, können Sie den Fragemodus über ein Drop-down-Menü auswählen, das die Optionen Schnell und Denken enthält. In der Benutzeroberfläche wird Fast als Option für schnelle Antworten und Thinking als Option für die Lösung komplexer Probleme beschrieben. Für Conversational Analytics ist standardmäßig der Fragemodus Thinking (Überlegung) festgelegt. Bei Unterhaltungen mit mehreren Runden wird in Conversational Analytics derselbe Fragemodus beibehalten, sofern Sie ihn nicht manuell ändern.

Schnellmodus

Wenn Sie eine Frage im Schnellmodus stellen, versucht Conversational Analytics, Ihre Anfrage in natürlicher Sprache direkt den LookML-Parametern zuzuordnen, die in den LookML-Modellen definiert sind, die den Explores Ihrer Unterhaltung zugrunde liegen. Die konversationelle Analyse kann schnell reagieren, da sie auf den verwalteten Definitionen Ihres LookML basiert und keine Begründung verwendet oder anzeigt.

Eine Frage wie „Wie hoch war unser Gesamtumsatz im letzten Monat?“ kann beispielsweise schnell in eine Abfrage übersetzt werden, mit der die Messung total_revenue ausgewählt und nach dem Vormonat gefiltert wird.

Wählen Sie den Modus Schnell aus, wenn Sie in Ihrer Anfrage nach bestimmten Fakten oder vordefinierten Messwerten aus Ihren Daten fragen.

Thinking-Modus

Der Modus Thinking ist für komplexere analytische Anfragen vorgesehen, die eine Analyse erfordern, die über direkte LookML-Suchvorgänge hinausgeht. In diesem Modus „plant“ der Agent seinen Ansatz und entscheidet, welche Tools er verwenden und wie er die Ergebnisse kombinieren soll. In diesem Modus können Sie mehrstufige Probleme lösen und komplexe Data-Science-Aufgaben ausführen, die mit einer einzelnen SQL-basierten Abfrage möglicherweise nicht möglich sind.

Wählen Sie den Modus Thinking aus, wenn Sie warum in Bezug auf Ihre Daten fragen, Trends vergleichen oder komplexere Analyseanfragen stellen, die möglicherweise mehrere Schritte erfordern. Dieser Modus ist auch besonders hilfreich, wenn Sie einen Agenten testen möchten, um zu sehen, wie er das zugrunde liegende LookML seiner Datenquellen verwendet.

So werden Ihre Fragen in Conversational Analytics verarbeitet

Conversational Analytics formuliert Ihre Frage möglicherweise neu, nachdem Sie eine Anfrage gesendet haben. Die neu formulierte Frage wird dann im Unterhaltungsfenster nach Ihrer ursprünglichen Frage angezeigt. Bei Conversational Analytics wird die Frage „What is the mean of user ages?“ (Was ist das Durchschnittsalter der Nutzer?) beispielsweise in „What is the average user age?“ (Was ist das Durchschnittsalter der Nutzer?) umformuliert.

Während die konversationelle Analyse Ihre Anfrage ausführt, können Sie die Begründung und den Denkprozess beobachten. Conversational Analytics kann Rückfragen stellen, um Unklarheiten in der ursprünglichen Anfrage zu beseitigen. Wenn es beispielsweise mehrere Felder mit ähnlichen Namen gibt, werden Sie in Conversational Analytics möglicherweise aufgefordert, anzugeben, welches Feld für die Verarbeitung Ihrer Anfrage am besten geeignet ist.

Unterhaltungen über mehrere Themen

Bei Conversational Analytics werden frühere Fragen und Antworten berücksichtigt, wenn Sie die Unterhaltung fortsetzen. Sie können auf vorherigen Antworten aufbauen, indem Sie die Ergebnisse weiter verfeinern oder den Visualisierungstyp ändern.

Weitere Informationen zum Erstellen von Fragen finden Sie unter Einschränkungen bei Fragen.

Anfragen in einer Unterhaltung verwalten

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

Antwort auf eine Anfrage 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.

Die 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 zugehörige Antwort endgültig zu löschen.

Abfrageergebnisse und Berechnungen verstehen

Wenn Sie in der konversationellen Analyse Fragen zu Ihren Daten stellen, kann die Antwort je nach Ihrer spezifischen Anfrage und den verbundenen Daten eine Visualisierung, eine Datentabelle oder andere Details enthalten.

Zusätzlich zu dieser Antwort auf die Anfrage bietet die konversationelle Analyse die folgenden Optionen, um Abfrageergebnisse und Berechnungen zu verstehen:

Ermitteln, wie Ihre Anfrage interpretiert wurde

Wenn Sie sehen möchten, wie Conversational Analytics Ihre Anfrage bearbeitet hat, maximieren Sie die Option Denkprozess anzeigen. Wenn Sie die Begründung ausblenden möchten, klicken Sie auf Begründung ausblenden.

Bei der konversationellen Analyse wird jede Anfrage analysiert und überlegt, wie darauf reagiert werden soll. Dazu werden die Schlüsselwörter aus Ihrer Anfrage verwendet, um die relevanten Dimensionen, Messwerte und anderen Parameter aus den zugehörigen Datasets der Konversation abzuleiten. Außerdem wird aus Ihrer Anfrage interpretiert, welche Aggregationen möglicherweise erforderlich sind. Wenn Sie Begründung anzeigen maximieren, wird in Conversational Analytics eine Erklärung in einfachem Text der Schritte angezeigt, die zur Interpretation Ihrer Anfrage ausgeführt wurden. Die Erklärung enthält auch die Dauer, die Conversational Analytics für die Bearbeitung der Anfrage benötigt hat.

Auf Grundlage dieser Überlegungen generiert Conversational Analytics eine Antwort, die möglicherweise eine Bitte um Klarstellung Ihrer Anfrage enthält.

Ermitteln, wie eine Antwort berechnet wurde

Wenn Sie sehen möchten, wie Conversational Analytics zu einer Antwort gelangt ist oder eine Visualisierung erstellt hat, klicken Sie in den Abfrageergebnissen auf  Wie wurde das berechnet?.

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

  • Code: Hier wird die SQL-Abfrage angezeigt, die zum Generieren des Ergebnisses ausgeführt wurde. Wenn Sie konversationelle Analyse mit einer BigQuery-Tabelle verbinden, wird auf dem Tab Code der generierte BigQuery-SQL-Code angezeigt.

  • Text: Hier finden Sie eine Erklärung in Nur-Text der Schritte, die in der konversationellen Analyse ausgeführt wurden, um die angegebene Antwort zu erhalten. Diese Erklärung enthält die verwendeten Rohfeldnamen, die durchgeführten Berechnungen, die angewendeten Filter, die Sortierreihenfolge und weitere Details.

Zusätzliche Informationen erhalten

Wenn konversationelle Analyse zusätzliche Dateninformationen zu einer Antwort liefern kann, wird die Schaltfläche Informationen keyboard_arrow_down angezeigt. Klicken Sie auf Statistiken keyboard_arrow_down, um weitere Informationen zu Ihrer Anfrage zu sehen. Bei Insights werden nur die Daten analysiert, die von Ihrem Prompt zurückgegeben wurden. Es werden keine zusätzlichen Abfragen ausgeführt, um weitere Daten abzurufen. Statistiken können eine nützliche Quelle für Ideen für weiterführende Fragen sein, um die Unterhaltung fortzusetzen.

Hier sind einige Beispiele für Statistiken, die vom Prompt „Wie viele Nutzer gibt es in den einzelnen Bundesstaaten?“ zurückgegeben werden könnten:

  • Eine allgemeine Zusammenfassung von Bereichen mit hohem und niedrigem Datenvolumen. Beispiel:
    • „Kalifornien, Texas und Ohio sind laut den bereitgestellten Daten wichtige Bundesstaaten für Geschäftsaktivitäten.“
    • „In England und bestimmten Regionen in China, nämlich Anhui und Guangdong, ist eine erhebliche Geschäftstätigkeit zu verzeichnen.“
    • „Einige Präfekturen, darunter Mie, Akita und Iwate, sind laut den Daten nur minimal vertreten.“
  • Eine Bewertung der Variabilität des Datasets. Beispiel: „Die Daten deuten auf unterschiedliche Betriebsgrößen an verschiedenen Standorten hin.“

Unterhaltungen verwalten

Sie können den Namen von Unterhaltungen ändern, Unterhaltungen löschen oder sie aus dem Papierkorb wiederherstellen.

Unterhaltungen benennen

Bei konversationeller Analyse wird automatisch ein Titel für das Gespräch generiert, der auf Ihrer ersten Frage und Antwort basiert. So ändern Sie den generierten Namen:

  1. Klicken Sie oben auf der Konversationsseite auf den Titel.
  2. Geben Sie einen neuen Namen für die Unterhaltung ein.
  3. Wenn Sie die Änderungen speichern möchten, klicken Sie auf eine andere Stelle auf der Seite oder drücken Sie die Eingabetaste (PC) bzw. die Return-Taste (Mac).

Unterhaltungen löschen

Wenn Sie eine Unterhaltung in den Papierkorb verschieben möchten, öffnen Sie die Unterhaltung und klicken Sie auf  In den Papierkorb verschieben.

Unterhaltung wiederherstellen oder endgültig löschen

So stellen Sie eine Unterhaltung aus dem Papierkorb wieder her oder löschen sie endgültig:

  1. Wählen Sie in Conversational Analytics im linken Navigationsbereich Papierkorb aus, um die Liste der Konversationen aufzurufen, die in den Papierkorb verschoben wurden.
  2. Klicken Sie im Bereich Papierkorb auf den Namen der Unterhaltung, die Sie wiederherstellen oder endgültig löschen möchten.
  3. Wählen Sie im Dialogfeld Möchten Sie fortfahren? eine der folgenden Optionen aus:
    • Abbrechen: Die Aktion wird abgebrochen.
    • Wiederherstellen: Die Unterhaltung wird wiederhergestellt. Sie können über den Bereich Letzte  im linken Navigationsmenü von Conversational Analytics auf die Unterhaltung zugreifen.
    • Endgültig löschen: Die Unterhaltung wird endgültig gelöscht.

Unterhaltungen durchsuchen

So suchen Sie anhand des Titels nach einer bestimmten Unterhaltung:

  1. Geben Sie Ihre Suchanfrage in die Suchleiste Konversationelle Analyse durchsuchen ein. Während Sie tippen, wird eine Liste mit Unterhaltungen angezeigt, deren Titel Ihrer Suchanfrage entsprechen.
  2. Wählen Sie eine Unterhaltung aus den Suchergebnissen aus, um sie zu öffnen.

Bekannte Einschränkungen

Für konversationelle Analyse gelten die folgenden bekannten Einschränkungen:

Einschränkungen bei Visualisierungen

Für die Erstellung von Konversationsdiagrammen wird in Conversational Analytics Vega-Lite verwendet. Die folgenden Vega-Diagrammtypen werden vollständig unterstützt:

  • Liniendiagramm (eine oder mehrere Reihen)
  • Flächendiagramm
  • Balkendiagramm (horizontal, vertikal, gestapelt)
  • Streudiagramm (eine oder mehrere Gruppen)
  • Kreisdiagramm

Die folgenden Vega-Diagrammtypen werden unterstützt, aber beim Rendern kann es zu unerwartetem Verhalten kommen:

  • Maps
  • Heatmaps
  • Diagramme mit Kurzinfos

Diagrammtypen, die nicht im Vega-Katalog enthalten sind, werden nicht unterstützt. Alle Diagramme, die in diesem Abschnitt nicht aufgeführt sind, werden als nicht unterstützt betrachtet.

Einschränkungen bei Datenquellen

  • Für Looker-Datenquellen gelten die folgenden Einschränkungen:
    • Mit konversationeller Analyse kann der Wert eines Nur-Filter-Feldes, das mit dem LookML-Parameter parameter definiert ist, nicht festgelegt werden.
    • Konversationelle Analyse kann maximal 5.000 Zeilen pro Abfrage zurückgeben.
  • Für BigQuery-Datenquellen gelten die folgenden Einschränkungen:
    • Sie können jeweils nur mit einer BigQuery-Tabelle interagieren. Wenn Sie mit einer anderen BigQuery-Tabelle oder mit einem Daten-Agenten interagieren möchten, der eine andere BigQuery-Tabelle verwendet, starten Sie eine neue Unterhaltung.
    • Konversationelle Analyse unterstützt die BigQuery-Funktion Flexible Column Names nicht.
  • Konversationelle Analyse funktioniert nicht gut mit Datenquellen, bei denen Felder in Berichten bearbeiten deaktiviert ist, da diese Einstellung verhindert, dass Konversationelle Analyse berechnete Felder erstellt.

Einschränkungen bei Fragen

Conversational Analytics unterstützt Fragen, die mit einer einzelnen Visualisierung beantwortet werden können, z. B.:

  • Trends der Messwerte im Zeitverlauf
  • Aufschlüsselung oder Verteilung eines Messwerts nach Dimension
  • Eindeutige Werte für eine oder mehrere Dimensionen
  • Einzelne Messwerte
  • Die wichtigsten Dimensionswerte nach Messwert

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

  • Vorhersage und Prognose
  • Erweiterte statistische Analysen, einschließlich Korrelations- und Anomalieerkennung

Komplexere Fragen, z. B. zu Prognosen, können beantwortet werden, wenn der Code-Interpreter aktiviert ist.

Beispiel für eine Unterhaltung

Die folgende Beispielunterhaltung zeigt, wie ein Nutzer auf natürliche Weise mit Conversational Analytics interagieren kann. In diesem Beispiel fragt der Nutzer: „Kannst du die monatlichen Verkaufszahlen von Heißgetränken und Smoothies für 2023 darstellen und den Monat mit den höchsten Verkaufszahlen für jede Getränkeart hervorheben?“ Conversational Analytics reagiert mit einem Liniendiagramm, in dem der monatliche Umsatz von Heißgetränken und Smoothies für 2023 dargestellt wird. Dabei wird Juli als der Monat mit dem höchsten Umsatz für beide Kategorien hervorgehoben.

Chat mit Conversational Analytics, der ein Liniendiagramm mit dem monatlichen Umsatz von Heißgetränken und Smoothies im Jahr 2023 enthält. Der Juli ist hervorgehoben. Chat mit Conversational Analytics, der ein Liniendiagramm mit dem monatlichen Umsatz von Heißgetränken und Smoothies im Jahr 2023 enthält. Der Juli ist hervorgehoben.s

Wie dieses Beispiel zeigt, interpretiert die konversationelle Analyse Anfragen in natürlicher Sprache, einschließlich mehrteiliger Fragen, in denen gängige Begriffe wie „Umsatz“ und „heiße Getränke“ verwendet werden. Nutzer müssen keine genauen Datenbankfeldnamen (z. B. Total monthly drink sales) angeben oder Filterbedingungen (z. B. type of beverage = hot) definieren. Die konversationelle Analyse beschreibt die wichtigsten Ergebnisse, erläutert die Begründung und liefert eine Antwort, die Text und gegebenenfalls ein Diagramm enthält. Um detailliertere Analysen zu ermöglichen, werden in der konversationellen Analyse möglicherweise auch Folgefragen vorgeschlagen.

Weitere Informationen

  • Konversationelle Analyse – Übersicht: Die Landingpage für Konversationelle Analyse enthält Einrichtungsanforderungen, bekannte Einschränkungen, unterstützte Fragetypen und mehr.

  • KI-Datenagenten erstellen und mit ihnen interagieren: Mit KI-Datenagenten können Sie den KI-basierten Datenabfrage-Agenten anpassen, indem Sie Kontext und Anweisungen für Ihre Daten bereitstellen. So kann die konversationelle Analyse genauere und kontextrelevantere Antworten generieren.

  • Erweiterte Analysen mit dem Code-Interpreter aktivieren: Der Code-Interpreter in Conversational Analytics übersetzt Ihre Fragen in natürlicher Sprache in Python-Code und führt diesen Code aus. Im Vergleich zu Standard-SQL-basierten Abfragen ermöglicht die Verwendung von Python durch den Code Interpreter komplexere Analysen und Visualisierungen.