Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Создайте диаграмму категорий устройств с помощью Google Analytics Reporting API версии 4.

Я пытаюсь построить многострочную диаграмму с помощью Google Analytics Reporting API v4.

Диаграмма, на которой у меня есть линия для каждого устройства (рабочий стол/планшет/мобильное устройство) по количеству сеансов в день.

Но пока все, что я могу получить, это:

введите здесь описание изображения

И мой код:

<div id="chart-1-container"></div>

<script>
 gapi.analytics.ready(function () {
    var dataChart1 = new gapi.analytics.googleCharts.DataChart({
        query: {
            'ids': 'ga:XX', // <-- Replace with the ids value for your view.
            'start-date': '7daysAgo',
            'end-date': 'yesterday',
            'metrics': 'ga:sessions',
            'dimensions': 'ga:deviceCategory'
        },
        chart: {
            'container': 'chart-1-container',
            'type': 'LINE',
            'options': {
                'width': '100%'
            }
        }
    });
    dataChart1.execute();
 });
</script>
google-analytics google-api google-reporting-api
01.02.2017

  • Вы можете проверить пример с использованием V4, как показано в руководстве по миграции в выражении более сложных определений сегментов с помощью поля segments, которое включает Динамические сегменты". Как показано в примере, в сегменте можно комбинировать условия и последовательности. Надеюсь, это поможет! 02.02.2017
  • Привет спасибо. Я проверил это, но не нашел способа решить вопрос :( 03.02.2017

Ответы:


1

Основываясь на ответе на этот вопрос - Категория устройств Google Analytics API - я наконец нашел проблему.

Чтобы получить конкретную диаграмму на основе такой категории, как мобильные устройства, данные строятся на основе фильтров, а не на измерениях, как я пытался достичь:

<div id="chart-1-container"></div>

<script>
    gapi.analytics.ready(function () {
        var dataChart1 = new gapi.analytics.googleCharts.DataChart({
            query: {
                'ids': 'ga:XX', // <-- Replace with the ids value for your view.
                'start-date': '7daysAgo',
                'end-date': 'yesterday',
                'metrics': 'ga:sessions',
                'dimensions': 'ga:date',
                'filters': 'ga:deviceCategory==mobile' // <-- Filter the category here
            },
            chart: {
                'container': 'chart-1-container',
                'type': 'LINE',
                'options': {
                    'width': '100%'
                }
            }
        });

        dataChart1.execute();

    });
</script>

И это все:

введите здесь описание изображения

06.02.2017
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..