Google Formlar Anket Yanıtlarını BigQuery'ye Dönüştürme ve Yükleme

1. Giriş

Anket yapmanın birçok nedeni vardır: müşteri memnuniyetini değerlendirmek, pazar araştırması yapmak, bir ürünü veya hizmeti iyileştirmek ya da çalışan bağlılığını değerlendirmek. Ancak daha önce anket verileriyle çalışmayı denediyseniz standart biçimin zor olduğunu biliyorsunuzdur. Bu kılavuzda, Google Formlar sonuçlarını yakalayan, Cloud Dataprep ile verileri analize hazırlayan, BigQuery'ye yükleyen ve ekibinizin Looker veya Data Studio gibi araçları kullanarak görsel analizler yapmasına olanak tanıyan otomatik bir ardışık düzen oluşturuyoruz.

Ne oluşturacaksınız?

Bu codelab'de, örnek Google Formlar anketimizden alınan yanıtları veri analizine uygun bir biçime dönüştürmek için Dataprep'i kullanacaksınız. Dönüştürülen verileri BigQuery'ye aktarırsınız. Burada SQL ile daha ayrıntılı sorular sorabilir ve daha güçlü analizler için diğer veri kümeleriyle birleştirebilirsiniz. Son olarak, önceden oluşturulmuş kontrol panellerini keşfedebilir veya yeni raporlar oluşturmak için kendi iş zekası aracınızı BigQuery'ye bağlayabilirsiniz.

Neler öğreneceksiniz?

• Dataprep kullanarak anket verilerini dönüştürme
• Anket verilerini BigQuery'ye aktarma
• Anket verilerinden daha fazla bilgi edinme

İhtiyacınız olanlar

• Faturalandırma, BigQuery ve Dataprep'in etkinleştirildiği bir Google Cloud projesi
• Temel düzeyde Dataprep bilgisi faydalı olsa da zorunlu değildir.
• BigQuery ve SQL hakkında temel bilgi sahibi olmanız önerilir ancak zorunlu değildir.

2. Google Formlar yanıtlarını yönetme

Örnek anketimize verilen Google Formlar yanıtlarını daha yakından inceleyerek başlayacağız.

Anket sonuçları, "Yanıtlar" sekmesinden Google E-Tablolar simgesini tıklayıp yeni bir e-tablo oluşturarak veya sonuçları mevcut bir e-tabloya yükleyerek dışa aktarılabilir. Google Formlar, "Yanıt kabul ediliyor" düğmesinin seçimini kaldırmadığınız sürece katılımcılar yanıtlarını gönderdikçe e-tabloya yanıt eklemeye devam eder.

Şimdi her yanıt türünü ve Google E-Tablolar dosyasında nasıl çevrildiğini inceleyelim.

3. Anket Yanıtlarını Dönüştürme

Anket soruları, belirli bir dışa aktarma biçimine sahip olacak dört ailede gruplandırılabilir. Soru türüne bağlı olarak verileri belirli bir şekilde yeniden yapılandırmanız gerekir. Burada, grupların her birini ve uygulamamız gereken dönüşüm türlerini inceliyoruz.

Tek Seçimli Sorular: kısa yanıt, paragraf, açılır liste, doğrusal ölçek vb.

• Soru adı: sütun adı
• Yanıt: hücre değeri
• Dönüşüm şartları: Dönüşüm gerekmez. Yanıt olduğu gibi yüklenir.

Çoktan Seçmeli Sorular: çoktan seçmeli, onay kutusu

• Soru adı: sütun adı
• Yanıt: Noktalı virgülle ayrılmış değer listesi (ör. "Yanıt 1; Yanıt 4; Yanıt 6")
• Dönüşüm şartları: Değerler listesinin çıkarılıp döndürülmesi gerekir. Böylece her yanıt yeni bir satır olur.

Çoktan Seçmeli Tablo Soruları

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

• Soru adı: Her bir soru, "Soru [Seçenek]" biçiminde bir sütun adı olur.
• Yanıt: Izgaradaki her bir yanıt, benzersiz bir değere sahip sütun haline gelir.
• Dönüşüm şartları: Her soru/yanıt, tablonun yeni bir satırı olmalı ve iki sütuna ayrılmalıdır. Bir sütunda soru seçeneği, diğer sütunda ise yanıt yer alıyor.

Çoktan Seçmeli Onay Kutusu Tablosu Soruları

Aşağıda bir onay kutusu ızgarası örneği verilmiştir. Her satırdan sıfır ile birden fazla değer seçilebilir.

• Soru adı: Her soru, "Soru [Seçenek]" biçiminde bir sütun adı olur.
• Yanıt: Izgaradaki her bir yanıt, noktalı virgülle ayrılmış değerler listesi içeren bir sütun haline gelir.
• Dönüşüm şartları: Bu soru türleri "onay kutusu" ve "çoktan seçmeli ızgara" kategorilerini birleştirir ve bu sırayla çözülmelidir.

İlk olarak, her yanıtın değer listesinin çıkarılıp döndürülmesi gerekir. Böylece her yanıt, söz konusu soru için yeni bir satır haline gelir.

İkincisi: Her bir yanıt, tablonun yeni bir satırı olmalı ve iki sütuna ayrılmalıdır. Bir sütunda soru seçeneği, diğer sütunda ise yanıt yer alıyor.

Ardından, bu dönüşümlerin Cloud Dataprep ile nasıl işlendiğini göstereceğiz.

4. Cloud Dataprep akışını oluşturma

Cloud Dataprep'te "Google Formlar Analizi Tasarım Modeli"ni içe aktarma

Google Formlar Analytics Tasarım Deseni akış paketini (açmadan) indirin. Cloud Dataprep uygulamasında sol gezinme çubuğundaki Akışlar simgesini tıklayın. Ardından, Akışlar sayfasında bağlam 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-Tablosu'nu bağlama

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, kalıcı öğenin alt kısmındaki "Veri Kümelerini İçe Aktar" bağlantısını tıklayın. "Yolu düzenle" kalemini tıklayın.

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

Sağ alttaki "Git"i ve ardından "İçe Aktar ve Akışa Ekle"yi tıklayın. Modala döndüğünüzde sağ alttaki "Değiştir" düğmesini tıklayın.

BigQuery tablolarını bağlama

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

Öncelikle "Manuel hedefler"i düzenleyerek başlayın.

Açılan "Yayınlama Ayarları" ekranında düzenle düğmesini tıklayın.

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

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

"Manuel hedefler"i düzenledikten sonra "Planlanmış hedefler" çıktısı için de aynı şekilde devam edin.

Manuel hedefler, her bir çıkış işini bağımsız olarak ve isteğe bağlı şekilde çalıştırmanıza olanak tanır. Bu, akışınızın tasarımı sırasında bir veri hazırlama tarifini test etmek ve sonucu doğrulamak için kullanışlıdır.

Akışınızı düzenli olarak çalıştırmak istediğinizde planlanmış hedefler kullanılır. Örneğin, raporlarınızın en son yanıtlarla yenilenmesi için Google Formlar sonuçlarını her gün BigQuery'ye yeniden yüklemek isteyebilirsiniz.

Aynı adımları uygulayarak her çıktıyı yineleyin. Toplamda 8 hedef düzenlemeniz gerekir.

5. Cloud Dataprep Akışı Açıklaması

"Google Formlar Analytics Tasarım Deseni" akışının temel fikri, her soru kategorisini belirli bir Cloud Dataprep veri dönüşümü tarifine ayırarak anket yanıtlarında daha önce açıklanan dönüşümleri gerçekleştirmektir.

Bu akış, soruları 4 tabloya ayırır (basitlik amacıyla 4 soru kategorisine karşılık gelir).

"Clean Headers" (Temiz Başlıklar) ile başlayıp "SingleChoiceSELECT-Questions" (Tek Seçimli SELECT Soruları) ve ardından diğer tarifleri tek tek incelemenizi öneririz.

Çeşitli dönüştürme adımlarını açıklamak için tüm tarifler yorumlanmıştır. Bir tarifte, bir adımı düzenleyebilir ve belirli bir sütunun önceki/sonraki durumunu önizleyebilirsiniz.

6. Cloud Dataprep akışını çalıştırma

Kaynaklarınız ve hedefleriniz düzgün şekilde yapılandırıldığına göre, yanıtları dönüştürmek ve BigQuery'ye yüklemek için akışı çalıştırabilirsiniz. Çıkışların her birini seçin ve "Çalıştır" düğmesini tıklayın. Belirtilen BigQuery tablosu varsa Dataprep yeni satırlar ekler, aksi takdirde yeni bir tablo oluşturur.

İşleri izlemek için sol bölmede "iş geçmişi" simgesini tıklayın. İşlemin devam etmesi ve BigQuery tablolarının yüklenmesi birkaç dakika sürer.

Tüm işler tamamlandığında anket sonuçları, analiz için hazır olacak şekilde temiz, yapılandırılmış ve normalleştirilmiş bir biçimde BigQuery'ye yüklenir.

7. BigQuery'de Anket Verilerini Analiz Etme

Google Console for BigQuery'de yeni tabloların her birinin ayrıntılarını görebilirsiniz.

BigQuery'deki anket verileriyle, anket yanıtlarını daha ayrıntılı bir şekilde anlamak için kolayca daha kapsamlı sorular sorabilirsiniz. Örneğin, farklı meslek unvanlarına sahip kişiler tarafından en çok tercih edilen programlama dilinin hangisi olduğunu anlamaya çalıştığınızı varsayalım. Bu durumda aşağıdaki gibi 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 birleştirebilir ve katılımcıların, veri ambarınızda bulunan hesaplarla eşleşip eşleşmediğini görebilirsiniz. Bu sayede işletmeniz, müşteri desteği veya yeni lansmanlar için kullanıcıları hedefleme konusunda daha bilinçli kararlar verebilir.

Burada, yanıtlayanın alanına ve hesap web sitesine göre anket verilerini bir hesap tablosuna nasıl ekleyebileceğiniz gösterilmektedir. Artık yanıtların hesap türüne göre dağılımını görebilirsiniz. Bu sayede, kaç yanıtlayanın mevcut müşteri hesaplarına ait olduğunu 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 çalıştırmak istiyorsanız örnek Salesforce Hesap tablomuzu kullanabilir ve bu talimatları uygulayarak tabloyu BigQuery'ye ekleyebilirsiniz.

8. Görsel analiz gerçekleştirme

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

Looker

Zaten bir Looker örneğiniz varsa bu kalıpla ilgili örnek anket ve CRM verilerini analiz etmeye başlamak için bu klasördeki LookML'yi kullanabilirsiniz. Yeni bir Looker projesi oluşturun, LookML'yi ekleyin ve dosyadaki bağlantı ile tablo adlarını BigQuery yapılandırmanıza uyacak şekilde değiştirin. Looker örneğiniz yoksa ancak daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız buradan demo planlayabilirsiniz.

Data Studio

Alternatif olarak, Data Studio'da rapor oluşturmak için Google çarpısı "Boş Rapor" olan çerçeveyi tıklayın ve BigQuery'ye bağlanın. Data Studio'daki tüm talimatları uygulayın. Daha fazla bilgi edinmek isterseniz hızlı başlangıç kılavuzunu ve Data Studio'nun temel özelliklerine ilişkin tanıtımı burada bulabilirsiniz. Önceden oluşturulmuş Data Studio kontrol panellerimizi de burada bulabilirsiniz.

9. Temizleme

Faturalandırılmanın önüne geçmenin en kolay yolu, eğitim için oluşturduğunuz Cloud projesini silmektir. Alternatif olarak, kaynakları tek tek silebilirsiniz.

Dikkat: Bir projeyi silmenin aşağıdaki etkileri olur:

• Projedeki her şey silinir. Bu eğitim için mevcut bir proje kullandıysanız projeyi sildiğinizde projede yaptığınız diğer tüm çalışmalar da silinir.
• 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 sayfasına gidin.
2. Proje listesinde silmek istediğiniz projeyi seçin ve Sil'i tıklayın.
3. İletişim kutusunda proje kimliğini yazın ve projeyi silmek için Kapat'ı tıklayın.