In Data Studio können Sie Daten zusammenführen, um Informationen aus mehreren Quellen in einer einzigen Ansicht zu kombinieren. Aus diesen kombinierten Daten können Sie Diagramme, Tabellen und Steuerelemente erstellen. Durch das Zusammenführen von Daten können Sie Erkenntnisse gewinnen, die Sie bei der separaten Analyse der einzelnen Datenquellen möglicherweise nicht entdecken würden.
Sie können bis zu fünf verschiedene Datenquellen zusammenführen. Beispielsweise können Sie Kundendatensätze mit Bestelldetails aus verschiedenen BigQuery-Tabellen zusammenführen, um sie in einer einzigen Tabelle anzusehen. Sie können auch Google Ads- und Google Analytics-Messwerte in einer Zeitreihe kombinieren, um die Leistung von Marketingkampagnen zu bewerten.
Hinweis
Damit Sie diesen Leitfaden optimal nutzen können, sollten Sie mit den folgenden wichtigen Konzepten vertraut sein:
Unterschiede zwischen Zusammenführungen und Datenquellen
Beim Zusammenführen von Daten wird eine Ressource erstellt, die sogenannte Zusammenführung. Wie Standarddatenquellen liefern Zusammenführungen Daten für die Diagramme und Steuerelemente in Ihrem Bericht. Sie unterscheiden sich jedoch in mehreren wichtigen Punkten:
- In Zusammenführungen werden Daten aus mehreren Datenquellen kombiniert.
- Zusammenführungen sind immer in den Bericht eingebettet, in dem sie erstellt wurden. Zusammenführungen können nicht in mehreren Berichten verwendet werden. Wenn Sie einen Bericht kopieren, werden jedoch auch die darin enthaltenen Zusammenführungen kopiert, sodass Ihre Diagramme weiterhin funktionieren.
- Messwerte aus den zugrunde liegenden Datenquellen werden in der Zusammenführung zu nicht aggregierten numerischen Dimensionen. Weitere Informationen finden Sie unter Tipps und erweiterte Konzepte für das Zusammenführen.
- Zusammenführungen übernehmen die Einstellungen für Datenaktualität und Anmeldedaten direkt aus den zugrunde liegenden Datenquellen.
Funktionsweise von Zusammenführungen
Während Datenbankprogrammierer SQL-Anweisungen schreiben, um Tabellen zu kombinieren, können Sie in Data Studio Daten zusammenführen, ohne Code schreiben zu müssen. Mit dem Editor für Zusammenführungen können Sie die Zusammenführung konfigurieren:
Legende:
- Tabellen
- Konfiguration der Zusammenführung
- Schaltfläche Weitere Tabelle zusammenführen
- Name der Zusammenführung
- Enthaltene Dimensionen und Messwerte
- Messwerte, Zeitraum und Filter hinzufügen
- Option Sich wiederholende zusammengeführte Felder ausblenden und Schaltfläche SPEICHERN
Tabellen
Zusammenführungen bestehen aus Tabellen. Jede Tabelle im Editor für Zusammenführungen enthält Felder, die aus einer zugrunde liegenden Datenquelle extrahiert wurden. Eine Zusammenführung darf bis zu fünf Tabellen enthalten.
Vor dem Zusammenführen werden die Zeilen in jeder Tabelle in Data Studio anhand ihrer Dimensionen gruppiert und aggregiert. Wenn Ihre Dimensionen keine eindeutige Kennung für jeden Datensatz enthalten, werden identische Zeilen während dieser Vorgruppierungsphase zusammengefasst. Damit jeder Datensatz eindeutig bleibt und die Zeilenanzahl nicht vorzeitig reduziert wird, fügen Sie der Dimensionsliste jeder Tabelle ein Feld mit einer eindeutigen Kennung hinzu (z. B. einen Primärschlüssel oder eine Zeilen-ID).
Wenn Sie einer Tabelle Daten hinzufügen möchten, klicken Sie auf Dimension hinzufügen oder Messwert hinzufügen.
Felder, die in Zusammenführungsbedingungen verwendet werden, sind mit einem Kettengliedsymbol gekennzeichnet.
Konfiguration der Zusammenführung
Mit einer Zusammenführungskonfiguration werden zwei Tabellen in einer Zusammenführung verknüpft. Jede Zusammenführungskonfiguration besteht aus einem Zusammenführungsoperator, der festlegt, ob Datensätze horizontal (Joins) oder vertikal (Unions) kombiniert werden, und Zusammenführungsbedingungen, die angeben, wie Felder aus den einzelnen Tabellen verknüpft oder gekoppelt werden.
Im folgenden Screenshot werden die Daten des Felds student_id der Tabelle Grades (Noten) beispielsweise mit den entsprechenden Daten der Tabelle Students (Teilnehmer) und mit den Daten des Felds class_id der Tabelle Classes (Kurse) zusammengeführt. Für beide Zusammenführungskonfigurationen wird der Operator Left Outer Join verwendet.
Zusammenführungsoperatoren
Mit dem Zusammenführungsoperator wird festgelegt, wie Daten aus den Tabellen in der Zusammenführung kombiniert werden. In Data Studio werden fünf Join-Operatoren und der Union-Operator unterstützt:
- Inner Join: Hier werden nur übereinstimmende Zeilen aus den Tabellen auf der linken und rechten Seite zurückgegeben.
- Left Outer Join: Hier werden übereinstimmende Zeilen aus der Tabelle auf der rechten Seite sowie nicht übereinstimmende Zeilen aus den Tabellen links zurückgegeben.
- Right Outer Join: Hier werden übereinstimmende Zeilen aus den Tabellen links sowie nicht übereinstimmende Zeilen aus der Tabelle auf der rechten Seite zurückgegeben.
- Full Outer Join: Hier werden alle übereinstimmenden und nicht übereinstimmenden Zeilen aus den Tabellen links und rechts zurückgegeben.
- Cross Join: Hier werden alle möglichen Kombinationen der Zeilen aus den Tabellen auf der linken und rechten Seite zurückgegeben.
- Union: Zeilen aus der rechten Tabelle werden an die linke Tabelle angehängt, vertikal gestapelt und doppelte Zeilen werden entfernt.
Was ist der Unterschied zwischen einem Join und einer Union?
Sowohl mit Joins als auch mit Unions können Sie Daten aus verschiedenen Quellen oder Tabellen zusammenführen. Der Unterschied zwischen den beiden Methoden liegt darin, wie die Daten kombiniert werden: Bei einem Join werden die Daten horizontal kombiniert (durch Hinzufügen von Spalten), während bei einer Union die Daten vertikal kombiniert werden (durch Hinzufügen von Zeilen).
Beispiele für Joins und Unions
Erweitern Sie die folgenden Abschnitte, um Beispiele für Joins und Unions zu sehen.
Beispiel für einen Join: Daten horizontal kombinieren
Bei einem Join-Vorgang werden zwei oder mehr Tabellen anhand einer gemeinsamen Kennung nebeneinander verknüpft. Mit Joins können Sie ein Dataset um zusätzliche Informationsspalten erweitern.
Szenario: Sie möchten eine Tabelle mit einer Liste von Kundennamen mit einer zweiten Tabelle kombinieren, die die Gesamtumsatzzahlen der Kunden enthält. Beide Tabellen müssen ein gemeinsames Feld wie Kundennummer enthalten, damit die Zeilen aus der ersten Tabelle mit denen aus der zweiten Tabelle abgeglichen werden können.
| Tabelle 1: Kundendetails | Tabelle 2: Verkaufsdaten |
|---|
| Kundennummer | Kundenname | Kundennummer | Gesamtverkäufe |
|---|---|---|---|
| 101 | Alex | 101 | 5.000 $ |
| 102 | Jie | 102 | 3.200 $ |
Wenn Sie diese Daten in einer einzigen Tabelle zusammenführen möchten, können Sie den Join-Operator Left Outer verwenden und die Tabellen über das Feld Kundennummer verknüpfen. Die beiden Tabellen werden horizontal zu einer einzigen, breiteren Tabelle zusammengeführt, die jetzt Customer Name und Total Sales in derselben Zeile enthält.
| Kunden-ID | Kundenname | Gesamtumsatz |
|---|---|---|
| 101 | Alex | 5.000 $ |
| 102 | Jie | 3.200 $ |
Beispiel für Union: Daten vertikal anhängen
Bei einem Union-Vorgang werden zwei oder mehr Tabellen mit identischer Struktur (dieselben Spalten in derselben Reihenfolge) übereinander gestapelt. Mit Vereinigungen können Sie ein Dataset an ein anderes anhängen, um ein umfassenderes Bild Ihrer Daten zu erhalten.
Szenario: Sie haben drei separate Tabellen für Verkäufe – eine für Januar, eine für Februar und eine für März – und möchten sie für eine Analyse des gesamten Quartals in einem Dataset zusammenfassen.
Tabelle 1: Verkaufsbericht für Januar
| Datum | Region | Umsatz |
|---|---|---|
| 1. Januar | Osten | 100 $ |
| Jan 2002 | Westen | 200 $ |
Tabelle 2: Verkaufsbericht für Februar
| Datum | Region | Umsatz |
|---|---|---|
| 1. Feb. | Osten | 150 $ |
| 2. Februar | Westen | 250 $ |
Tabelle 3: Verkaufsbericht für März
| Datum | Region | Umsatz |
|---|---|---|
| 1. März | Osten | 180 $ |
| 2. März | Westen | 280 US-Dollar |
Wenn Sie aus den drei monatlichen Verkaufstabellen eine einzige Tabelle erstellen möchten, können Sie den Operator Union zwischen den Tabellen verwenden. Die Daten werden vertikal angehängt, sodass eine längere Tabelle entsteht, in der alle ursprünglichen Spalten erhalten bleiben.
| Datum | Region | Umsatz |
|---|---|---|
| 1. Januar | Osten | 100 $ |
| Jan 2002 | Westen | 200 $ |
| 1. Feb. | Osten | 150 $ |
| 2. Februar | Westen | 250 $ |
| 1. März | Osten | 180 $ |
| 2. März | Westen | 280 US-Dollar |
Weitere Informationen zu Join-Operatoren finden Sie in der BigQuery-Dokumentation.
Bedingungen der Zusammenführung
Im Bereich Zusammenführungsbedingungen legen Sie fest, wie die Felder in den einzelnen Tabellen verknüpft oder gekoppelt werden:
- Für Joins: Eine Zusammenführungsbedingung (oder Join-Bedingung) besteht aus mindestens einem übereinstimmenden Feld, über das Datensätze zwischen Tabellen verknüpft werden. Wenn beispielsweise Kampagnenname sowohl in einer Google Analytics- als auch in einer Google Ads-Tabelle vorhanden ist, kann Data Studio die Daten über dieses gemeinsame Feld zusammenführen.
- Für Vereinigungen: Bei einer Zusammenführungsbedingung wird jede Dimension und jeder Messwert in der linken Tabelle mit einem entsprechenden Feld desselben Datentyps in der rechten Tabelle verknüpft, sodass die Werte in derselben Spalte gestapelt werden.
Sie wählen für jede Tabelle in der Zusammenführung aus, welche Felder in der Bedingung verwendet werden sollen. Die Felder müssen nicht in allen Tabellen denselben Namen haben, solange ihre Daten übereinstimmen. Wenn Sie beispielsweise Kunden, Bestellungen und Artikel in einem gemeinsamen Diagramm darstellen möchten, könnten Ihre Tabellen die folgenden Felder enthalten:
Tabelle Customers
customer_IDcustomer_name
Tabelle Bestellungen
cust_idorder_numberorder_total
Tabelle Artikel
order_numberSKU
Wenn Sie die Daten dieser Tabellen miteinander kombinieren möchten, führen Sie die Tabelle Kunden mit der Tabelle Bestellungen zusammen und verwenden dabei die Felder customer_ID und cust_id als Zusammenführungsbedingung. Außerdem führen Sie die Tabelle Bestellungen mit der Tabelle Artikel zusammen (mit order_number als Zusammenführungsbedingung).
Enthaltene Dimensionen und Messwerte
Alle Felder, die in den Zusammenführungsbedingungen der Zusammenführung verwendet werden, sowie alle zusätzlichen Dimensionen oder Messwerte, die Sie der Zusammenführung hinzufügen, werden im Abschnitt Enthaltene Dimensionen und Messwerte aufgeführt. Diese Felder können Sie in allen Diagrammen verwenden, die auf der Zusammenführung basieren.
Sich wiederholende zusammengeführte Felder ausblenden
Mit der Option Sich wiederholende zusammengeführte Felder ausblenden werden doppelte Felder ausgeschlossen, die in Zusammenführungsbedingungen verwendet werden. Wenn Sie wiederholte Zusammenführungsfelder in eine Zusammenführung einbeziehen möchten, deaktivieren Sie diese Option.
Angenommen, Sie führen die drei Tabellen Grades (Noten), Students (Teilnehmer) und Classes (Kurse) zusammen und verwenden dazu die Felder student_id und class_id in der Zusammenführungskonfiguration. Wenn die Option Sich wiederholende zusammengeführte Felder ausblenden ausgewählt ist, enthält die Zusammenführung nur eine Instanz von student_id und class_id.
Wenn die Option Wiederholte Zusammenführungsfelder ausblenden für dieselbe Zusammenführungskonfiguration deaktiviert ist, enthält die Zusammenführung jetzt mehrere Instanzen von student_id und class_id sowie den Namen der Tabelle, in der das Feld angezeigt wird, z. B. class_id (Grades), class_id (Classes), student_id (Grades) und student_id (Students).
Bei Vereinigungszusammenführungen ist die Option Sich wiederholende zusammengeführte Felder ausblenden standardmäßig ausgewählt und gesperrt. Dadurch werden redundante Felder in den kombinierten Tabellen automatisch ausgeblendet. So entsteht eine übersichtlichere Ansicht der Datenquelle, in der nur ein einziger Satz der zusammengeführten Felder angezeigt wird.
Zeiträume und Filter
Sie können die Daten in der Zusammenführung einschränken, indem Sie einen Zeitraum oder Filter auf eine oder mehrere Tabellen anwenden.
Beispiel für eine Zusammenführung
Im Beispiel für die Zusammenführung von Kursen, Teilnehmern und Noten wird ein klassischer Anwendungsfall für das Zusammenführen von Daten demonstriert.