Mit Looker Studio-Daten interagieren

Vorschau

Dieses Produkt oder diese Funktion unterliegt den „Pre-GA-Angebotsbedingungen“ im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA-Produkte und ‑Funktionen sind „wie gesehen“ verfügbar und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie in den Beschreibungen der Produkteinführungsphasen.

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie in Looker Studio auf die konversationelle Analyse zugreifen und Gespräche mit Ihren Daten beginnen. Informationen zum Herstellen einer Verbindung zu einer Datenquelle finden Sie auf der Dokumentationsseite Conversational Analytics in Looker Studio einrichten.

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

Da es sich bei Produkten von Gemini für Google Cloudum Technologie in einem frühen Entwicklungsstadium handelt, kann es zu Ergebnissen kommen, die zwar plausibel erscheinen, aber faktisch falsch sind. Ausgaben der Produkte von Gemini für Google Cloud sollten daher vor der Verwendung geprüft werden. Weitere Informationen finden Sie unter Gemini für Google Cloud und verantwortungsbewusste Anwendung von KI.

Zu Conversational Analytics wechseln

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

• Rufen Sie Conversational Analytics direkt auf.
• Wählen Sie im Navigationsbereich von Looker Studio  Konversationelle Analyse aus.
• Wählen Sie im Menü Erstellen von Looker Studio Unterhaltung aus, wenn Sie sich in Ihrem Sandbox-Arbeitsbereich befinden.

Hinweis :Wenn für Ihre Instanz Datenagenten erstellt wurden, rufen Sie den Tab Datenquellen auf der Seite Mit Daten chatten auf, um die konversationelle Analyse zu verwenden.

Unterhaltung beginnen

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. So erstellen Sie eine neue Unterhaltung:

1. Klicken Sie in Conversational Analytics 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.

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

3. Geben Sie Ihre Frage ein und drücken Sie die Eingabetaste, um die Konversation zu starten.

Sie können über den Bereich Zuletzt schedule zur Unterhaltung zurückkehren.

Fragen stellen

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

Fragen zu einer Datenquelle stellen

Hinweis :Bei der Abfrage von Looker wird in Conversational Analytics der Produktionsmodus von Inhalten verwendet.

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

Die Fragen müssen keinem bestimmten Format entsprechen und keine bestimmte Syntax verwenden. Sie müssen sich jedoch auf die ausgewählte Datenquelle beziehen. Conversational Analytics kann Ihre Frage nach dem Schreiben einer Abfrage umformulieren. Die umformulierte 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.

Bei der Analyse von Unterhaltungen werden frühere Fragen und Antworten berücksichtigt, während Sie die Unterhaltung fortsetzen. Sie können auf vorherigen Antworten aufbauen, indem Sie die Ergebnisse weiter verfeinern oder den Visualisierungstyp ändern.

Hinweis :Sie können sich nicht auf frühere Fragen und Antworten aus anderen Unterhaltungen beziehen, sondern nur auf die, in der Sie sich gerade befinden.

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

Mit einer Looker-Datenquelle interagieren

Nachdem Sie eine neue Unterhaltung erstellt haben, die mit einem Looker-Explore verknüpft ist, können Sie Fragen zu Ihren Looker-Daten stellen.

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

• open_in_new Felder ansehen: Wenn Sie auf open_in_new Felder ansehen klicken, wird der Explore-Bereich in Looker in einem neuen Browserfenster geöffnet.
• chat_spark 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 explore 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 storage Daten der Name der BigQuery-Tabelle angezeigt, die für die Unterhaltung verwendet wird. Im Bereich storage Daten sind auch die folgenden Optionen verfügbar:

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

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 eine 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 delete 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 Abfrageantwort bietet die konversationelle Analyse die folgenden Optionen, um Abfrageergebnisse und Berechnungen zu verstehen:

• Details zur Berechnung der Antwort
• Falls verfügbar, die Option zum Anzeigen zusätzlicher Statistiken zur Antwort

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 keyboard_arrow_down Wie wurde das berechnet?.

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

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

  Hinweis :Wenn Sie den Code-Interpreter aktiviert haben, indem Sie die Option Erweiterte Analysen für konversationelle Analysen aktiviert haben, wird auf dem Tab Code der zusätzlich generierte Python-Code für alle erweiterten Anfragen angezeigt.

• Text: Hier finden Sie eine Erklärung in einfachem Text der Schritte, die Conversational Analytics ausgeführt hat, 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 Conversational Analytics zusätzliche Datenstatistiken zu einer Antwort liefern kann, wird die Schaltfläche Statistiken 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 Folgefragen sein, um die Unterhaltung fortzusetzen.

Das Folgende ist ein Beispiel für einige Statistiken, die vom Prompt „Wie viele Nutzer gibt es in jedem Bundesstaat?“ 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 Conversational Analytics wird automatisch ein Titel für die Unterhaltung generiert, der auf Ihrer ersten Frage und Antwort basiert. So ändern Sie den generierten Namen:

1. Klicken Sie oben auf der Seite mit der Unterhaltung 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.

Hinweis :Unterhaltungen, die länger als 30 Tage im Papierkorb verbleiben, werden automatisch gelöscht.

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 Conversational Analytics gelten die folgenden bekannten Einschränkungen:

• Einschränkungen bei Visualisierungen
• Einschränkungen bei Datenquellen
• Einschränkungen bei Fragen

Einschränkungen bei Visualisierungen

Bei Conversational Analytics wird Vega-Lite zum Erstellen von Unterhaltungsdiagrammen 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 Conversational Analytics kann der Wert eines Nur-Filter-Feldes, das mit dem LookML-Parameter parameter definiert ist, nicht festgelegt werden.
  • Conversational Analytics 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.
  • Conversational Analytics unterstützt die BigQuery-Funktion Flexible Column Names nicht.
• Conversational Analytics funktioniert nicht gut mit Datenquellen, bei denen Felder in Berichten bearbeiten deaktiviert ist, da diese Einstellung verhindert, dass Conversational Analytics 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 stellt der Nutzer die folgende Frage: „Kannst du die monatlichen Verkaufszahlen von Heißgetränken und Smoothies für 2023 darstellen und den umsatzstärksten Monat für jede Getränkeart hervorheben?“ Conversational Analytics reagiert darauf, indem ein Liniendiagramm mit den monatlichen Verkaufszahlen von Heißgetränken und Smoothies für 2023 erstellt wird. Dabei wird Juli als der Monat mit den höchsten Verkaufszahlen für beide Kategorien hervorgehoben.

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Wie dieses Beispiel zeigt, interpretiert Conversational Analytics 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. Conversational Analytics beschreibt die wichtigsten Ergebnisse, erläutert die Begründung und gibt eine Antwort, die Text und gegebenenfalls ein Diagramm enthält. Um eine detailliertere Analyse zu ermöglichen, werden in der konversationellen Analyse möglicherweise auch Folgefragen vorgeschlagen.

Weitere Informationen

• Conversational Analytics – Übersicht: Die Landingpage für Conversational Analytics 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 bereitstellen, die speziell auf Ihre Daten zugeschnitten sind. So kann Conversational Analytics 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.