Google Formlar Anket Yanıtlarını BigQuery'ye Dönüştürme ve Yükleme

1. Giriş

Anket yapmanın pek çok nedeni vardır: müşteri memnuniyetini değerlendirmek, pazar araştırması yapmak, ürün veya hizmeti geliştirmek ya da çalışan etkileşimini değerlendirmek. Bununla birlikte, standart biçimle çalışmanın zor olduğunu bilmenizden önce anket verileriyle çalışmaya çalıştıysanız. Bu kılavuzda, Google Formlar sonuçlarını yakalayan, verileri Cloud Dataprep ile analiz için hazırlayan, BigQuery'ye yükleyen ve ekibinizin Looker veya Data Studio gibi araçlar kullanarak görsel analizler gerçekleştirmesini sağlayan otomatik bir ardışık düzen geliştiriyoruz.

Oluşturacaklarınız

Bu codelab'de, örnek Google Formlar anketimizdeki yanıtları veri analizi için yararlı bir biçime dönüştürmek için Dataprep'i kullanacaksınız. Dönüştürülen verileri BigQuery'ye aktaracaksınız. Burada SQL ile daha ayrıntılı sorular sorabilir ve daha güçlü analizler için verileri diğer veri kümeleriyle birleştirebilirsiniz. Programın sonunda, önceden oluşturulmuş kontrol panellerini keşfedebilir veya kendi iş zekası aracınızı BigQuery'ye bağlayarak yeni raporlar oluşturabilirsiniz.

Neler öğreneceksiniz?

• Dataprep kullanarak anket verilerini dönüştürme
• Anket verilerini BigQuery'ye aktarma
• Anket verilerinden daha fazla analiz elde etme

Gerekenler

• Faturalandırma, BigQuery ve Dataprep'in etkin olduğu bir Google Cloud projesi
• Dataprep hakkında temel düzeyde bilgi sahibi olmak faydalıdır ancak zorunlu değildir
• Temel BigQuery ve SQL bilgisi faydalı olsa da zorunlu değildir

2. Google Formlar Yanıtlarını Yönetme

İlk olarak, örnek anketimize verilen Google Formlar yanıtlarını daha yakından inceleyelim.

Anket sonuçları "yanıtlar" bölümünden dışa aktarılabilir sekmesinden erişebilirsiniz. Katılımcılar, "Yanıtlar kabul ediliyor" seçeneğinin işaretini kaldırana kadar yanıtlarını gönderirken Google Formlar e-tabloya yanıt eklemeye devam edecek düğmesini tıklayın.

Şimdi her bir yanıt türünü ve bunların Google E-Tablolar dosyasına nasıl çevrildiğini inceleyelim.

3. Anket Yanıtlarını Dönüştürme

Anket soruları, belirli bir dışa aktarma biçimine sahip olacak şekilde dört aile olarak gruplandırılabilir. Sorunun türüne göre verileri belirli bir şekilde yeniden yapılandırmanız gerekir. Bu makalede, grupların her birini ve uygulamamız gereken dönüşüm türlerini inceleyeceğiz.

Tek Seçimli Sorular: kısa yanıtlı, paragraflı, açılır liste, doğrusal ölçek vb.

• Soru adı: Sütun adı
• Yanıt: Hücre değeri
• Dönüşüm gereksinimleri: Dönüşüm gerekli değildir, yanıt olduğu gibi yüklenir.

Çoktan Seçmeli Sorular: çoktan seçmeli, onay kutusu

• Soru adı: Sütun adı
• Yanıt: Noktalı virgül ayırıcılı değer listesi (ör. "Resp 1; Resp 4; Resp 6")
• Dönüşüm gereksinimleri: Değerler listesinin çıkarılması ve özetlenmesi gerekir. Bu nedenle, her yanıt yeni bir satır haline gelir.

Çok Seçenekli Tablo Soruları

Aşağıda çoktan seçmeli bir soru örneği verilmiştir. Her satırdan tek bir değer seçilmelidir.

• Soru adı: Her bir soru, şu biçimde bir sütun adı haline gelir: "Soru [Option]".
• Yanıt: Izgaradaki her yanıt, benzersiz değere sahip bir sütun haline gelir.
• Dönüşüm gereksinimleri: Her soru/yanıt tabloda yeni bir satır haline gelmeli ve iki sütuna ayrılmalıdır. Bir sütunda soru seçeneği, diğer sütunda yanıtı belirten sütunlar bulunur.

Birden Çok Seçenek Onay Kutusu Tablosu Soruları

Onay kutusu tablosu örneği aşağıda verilmiştir. Her satırdan hiçbiri veya birden çok değer seçilebilir.

• Soru adı: her bir soru, şu biçimde bir sütun adı haline gelir: "Soru [Option]"..
• Yanıt: Izgaradaki her yanıt, noktalı virgülle ayrılmış değer listesinin bulunduğu bir sütun haline gelir.
• Dönüşüm gereksinimleri: Bu soru türleri "onay kutusu" ile ve "Birden çok seçenek tablosu" ve bu sıraya göre çözümlenmesi gerekir.

Öncelikle, her yanıtın değerler listesinin çıkarılması ve özetlenmesi gerekir. Böylece her yanıt, ilgili soru için yeni bir satır haline gelir.

İkincisi: her bir yanıt, tabloda yeni bir satır haline gelmeli ve iki sütuna ayrılmalıdır. Bir sütunda soru seçeneği ve diğer sütunda yanıtı belirten bir sütun bulunur.

Bir sonraki videoda, bu dönüşümlerin Cloud Dataprep ile nasıl işlendiğini göreceğiz.

4. Cloud Dataprep Akışı'nı oluşturma

"Google Formlar Analytics Tasarım Kalıbı"nı içe aktarın - Cloud Dataprep

Google Formlar Analytics Tasarım Kalıbı akış paketini indirin (sıkıştırmayı açmadan). Cloud Dataprep uygulamasında, sol gezinme çubuğundaki Akışlar simgesini tıklayın. Ardından Akışlar sayfasında, içerik menüsünden İçe Aktar'ı seçin.

Akışı içe aktardıktan sonra, düzenlemek için içe aktarılan akışı seçin. Ekranınız şu şekilde görünmelidir:

Google E-Tablolar Anket Sonuçları E-tablosunu bağla

Akışın sol tarafında, veri kaynağı Google Formlar sonuçlarını içeren bir Google E-Tablolar'a yeniden bağlanmalıdır. Google E-Tablolar veri kümeleri nesnesini sağ tıklayın ve "Değiştir"i seçin.

Ardından "Veri Kümelerini İçe Aktar"ı tıklayın. tıklayın. "Yolu düzenle"yi tıklayın kalem.

Burada, mevcut değeri, bazı Google Formlar sonuçlarını içeren bir Google E-Tablolar sayfasına yönlendiren bu bağlantıyla değiştirin. Örneğimizi veya kendi kopyanızı kullanabilirsiniz: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1DgIlvlLceFDqWEJs91F8rt1B-X0PJGLY6shkKGBPWpk/edit?usp=sharing

"Git"i tıklayın. ardından "İçe aktar ve Akışa Ekle" dokunun. Kalıcı pencereye döndüğünüzde "Değiştir"i tıklayın düğmesini tıklayın.

BigQuery Tablolarını bağlama

Akışın sağ tarafında, çıkışları kendi BigQuery örneğinize bağlamanız gerekir. Çıkışların her biri için simgeyi tıklayın ve özelliklerini aşağıdaki gibi düzenleyin.

İlk olarak "Manuel hedefler"i düzenleyerek başlayın

Aşağıdaki "Yayınlama Ayarları"nda düzenle düğmesini tıklayın

"Yayınlama İşlemi"ni gördüğünüzde BigQuery bağlantısını tıklayıp özelliklerini düzenleyerek bağlantı ayarlarını değiştirmeniz gerekir.

Google Formlar sonuçlarının yüklenmesini istediğiniz BigQuery veri kümesini seçin. "Varsayılan"ı seçebilirsiniz Henüz BigQuery veri kümesi oluşturmadıysanız.

"Manuel hedefler"i düzenledikten sonra, "Programlanan hedefler" için de aynı şekilde ilerleyin. çıktı.

Manuel hedefler, her çıkış işini bağımsız olarak ve isteğe bağlı olarak çalıştırmanızı sağlar. Bu yöntem, bir veri hazırlama tarifini test etmek ve akışınızın tasarımı sırasında bir sonucu doğrulamak için uygundur.

Programlanmış hedefler, akışınızı düzenli olarak çalıştırmak istediğinizde kullanılır. Örneğin, Google Formlar sonuçlarını her gün BigQuery'ye yeniden yüklemek isteyebilirsiniz. Böylece raporlarınızı en güncel cevaplarla yenileyebilirsiniz.

Aynı adımları uygulayarak her çıkışta iterasyon yapın. Toplamda 8 hedefi düzenlemeniz gerekir.

5. Cloud Dataprep Akışı Açıklaması

"Google Formlar Analytics Tasarım Modeli"nin temel fikri akışı, daha önce açıklandığı gibi anket yanıtları üzerinde dönüşüm gerçekleştirip her soru kategorisini belirli bir Cloud Dataprep veri dönüştürme tarifine ayırmaktır.

Bu akışta sorular 4 tabloya bölünerek basitlik sağlamak amacıyla 4 soru kategorisine karşılık gelir.

"Temiz Başlıklar" ile başlayarak tüm tarifleri tek tek incelemenizi öneririz. ve ardından "SingleChoiceSELECT-Questions" ardından birbiri ardına yapılacaklar.

Tüm tarifler, çeşitli dönüştürme adımlarını açıklamak için yorumlandı. Bir yemek tarifindeyken bir adımı düzenleyebilir ve belirli bir sütunun önce/sonra durumunu önizleyebilirsiniz.

6. Cloud Dataprep Akışını Çalıştırma

Kaynağınız ve hedefleriniz doğru şekilde yapılandırıldığına göre artık yanıtları BigQuery'ye dönüştürüp yüklemek için akışı çalıştırabilirsiniz. Çıkışların her birini seçip "Run"ı (Çalıştır) tıklayın düğmesini tıklayın. Belirtilen BigQuery tablosu mevcutsa Dataprep yeni satırlar ekler. Aksi takdirde yeni bir tablo oluşturur.

"İş geçmişi"ni tıklayın simgesini tıklayın. Devam edip BigQuery tablolarının yüklenmesi birkaç dakika sürebilir.

Tüm işler tamamlandığında anket sonuçları, analize hazır, temiz, yapılandırılmış ve normalleştirilmiş bir biçimde BigQuery'ye yüklenir.

7. BigQuery'de Anket Verilerini Analiz Etme

BigQuery için Google Console'da yeni tabloların her biriyle ilgili ayrıntıları görebiliyorsunuz.

BigQuery'deki anket verileri sayesinde, anket yanıtlarını daha derinlemesine anlamak için kolayca daha kapsamlı sorular sorabilirsiniz. Örneğin, farklı mesleki unvanlara sahip kişilerin en yaygın olarak hangi programlama dilini kullandığını öğrenmeye çalıştığınızı varsayalım. Şuna benzer bir sorgu yazabilirsiniz:

SELECT
   programming_answers.Language  AS programming_answers_language,
   project_answers.Title  AS project_answers_title,
   AVG((case when programming_answers.Level='None' then 0 
when programming_answers.Level='beginner' then 1
when programming_answers.Level='competent' then 2 
when programming_answers.Level='proficient' then 3
when programming_answers.Level='expert' then 4 
else null end) ) AS programming_answers_average_level_value
FROM `my-project.DesignPattern.A000111_ProjectAnswers` AS project_answers
INNER JOIN `my-project.A000111_ProgrammingAnswers` AS programming_answers
ON programming_answers.RESPONSE_ID = project_answers.RESPONSE_ID
GROUP BY 1,2
ORDER BY 3 DESC

Analizlerinizi daha da güçlü hale getirmek için, anket yanıtlarını CRM verileriyle birleştirerek katılımcıların veri ambarınızda bulunan herhangi bir hesapla eşleşip eşleşmediğini görebilirsiniz. Bu, işletmenizin müşteri desteği veya yeni lansmanlar için kullanıcıları hedefleme konusunda daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilir.

Bu bölümde, anket verilerini katılımcının alanına ve hesap web sitesine göre bir hesap tablosunda nasıl birleştirebileceğiniz gösterilmektedir. Artık yanıtların hesap türüne göre dağılımını görebilirsiniz. Böylece, mevcut müşteri hesaplarına ait olan katılımcı sayısını anlayabilirsiniz.

SELECT
   account.TYPE  AS account_type,
   COUNT(DISTINCT project_answers.Domainname) AS project_answers_count_domains
FROM `my-project.A000111_ProjectAnswers` AS project_answers
LEFT JOIN `my-project.testing.account` AS account 
ON project_answers.Domainname=account.website
GROUP BY 1

Not: Bu sorguyu kendiniz için çalıştırmak istiyorsanız örnek Salesforce Hesabı tablomuzu kullanıp bu talimatları uygulayarak BigQuery'ye ekleyebilirsiniz.

8. Görsel Analiz gerçekleştirme

Anket verileriniz artık bir veri ambarında toplandığına göre verileri bir iş zekası aracında kolayca analiz edebilirsiniz. Data Studio ve Looker'da bazı örnek raporlar oluşturduk.

Looker

Halihazırda bir Looker örneğiniz varsa bu kalıp için örnek anketi ve CRM verilerini analiz etmeye başlamak amacıyla Bu klasördeki LookML 'i kullanabilirsiniz. Yeni bir Looker projesi oluşturup LookML'i eklemeniz ve dosyadaki bağlantı ve tablo adlarını BigQuery yapılandırmanıza uyacak şekilde değiştirmeniz yeterlidir. Looker örneğiniz yoksa ancak daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız burada bir demo planlayabilirsiniz.

Data Studio

Alternatif olarak, Data Studio'da rapor oluşturmak için Google'ın "Boş Rapor" işaretini içeren çerçeveyi tıklayın. ve BigQuery'ye bağlanıyor. Data Studio'daki tüm talimatları uygulayın. Daha fazla bilgi edinmek isterseniz hızlı bir başlangıç kılavuzu ve Data Studio'nun ana özellikleriyle ilgili tanıtım amaçlı içeriği burada bulabilirsiniz. Önceden oluşturulmuş Data Studio kontrol panellerimizi de burada bulabilirsiniz.

9. Temizleme

Faturalandırmayı ortadan kaldırmanın en kolay yolu, eğitim için oluşturduğunuz Cloud projesini silmektir. Alternatif olarak, kaynakları tek tek silebilirsiniz.

Dikkat: Bir projeyi silmenin aşağıdaki etkileri vardır:

• Projedeki her şey silinir. Bu eğitim için mevcut bir projeyi kullandıysanız bu projeyi sildiğinizde, projede yaptığınız diğer çalışmaları da silmiş olursunuz.
• Özel proje kimlikleri kaybolur. Bu projeyi oluştururken, gelecekte kullanmak istediğiniz özel bir proje kimliği oluşturmuş olabilirsiniz. Proje kimliğini kullanan URL'leri (ör. appspot.com URL'si) korumak için projenin tamamını silmek yerine proje içindeki seçili kaynakları silin.

1. Cloud Console'da kaynakları yönetin'e gidin.
2. Proje listesinden silmek istediğiniz projeyi seçin ve ardından Sil'i tıklayın.
3. İletişim kutusuna proje kimliğini yazın ve projeyi silmek için Kapat'ı tıklayın.