Google Formlar Anket Yanıtlarını BigQuery'ye Dönüştürme ve Yükleme

1. Giriş

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

Oluşturacağınız uygulama

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

Neler öğreneceksiniz?

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

İhtiyacınız olanlar

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

2. Google Formlar yanıtlarını yönetme

Örnek anketimize verilen Google Formlar yanıtlarını daha yakından inceleyerek başlayacağız.

Anket sonuçları, "yanıtlar" sekmesinde Google E-Tablolar simgesini tıklayıp yeni bir e-tablo oluşturarak veya sonuçları mevcut bir e-tabloya yükleyerek dışa aktarılabilir. Google Formlar, "Yanıtları kabul ediyorum" düğmesinin seçimini kaldırana kadar katılımcılar yanıtlarını gönderirken e-tabloya yanıt eklemeye devam eder.

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

3. Anket yanıtlarını dönüştürme

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

Tekli Seçmeli Sorular: kısa yanıt, paragraf, açılır menü, doğrusal ölçek vb.

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

Çoktan Seçmeli Sorular: çoklu seçim, onay kutusu

• Soru adı: sütun adı
• Yanıt: noktalı virgül ayırıcılı değer listesi (ör. "Yanıt 1; Yanıt 4; Yanıt 6")
• Dönüşüm şartları: Değer listesinin ayıklanması ve döndürülmesi gerekir. Böylece her yanıt yeni bir satır olur.

Çoktan Seçmeli Tablo Soruları

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

• Soru adı: Her soru, "Soru [Seçenek]" biçiminde bir sütun adı olur.
• Yanıt: Izgaradaki her yanıt, benzersiz bir değere sahip bir sütun haline gelir.
• Dönüşüm koşulları: Her soru/yanıt, tabloda yeni bir satır haline getirilmeli ve iki sütuna bölünmelidir. Bir sütunda soru seçeneği, diğer sütunda ise yanıt yer alır.

Çoktan Seçmeli Onay Kutusu Tablosu Soruları

Aşağıda onay kutusu ızgarasına bir örnek verilmiştir. Her satırdan birden fazla değer seçebilirsiniz.

• Soru adı: Her soru, "Soru [Seçenek]" biçiminde bir sütun adı olur.
• Yanıt: Tablodaki her yanıt, değerlerin iki nokta üst üste işareti ile ayrıldığı bir sütun haline gelir.
• Dönüşüm koşulları: Bu soru türleri "onay kutusu" ve "çoktan seçmeli ızgara" kategorilerini birleştirir ve bu sırayla çözülmelidir.

Öncelikle, her yanıtın değer listesinin ayıklanması ve döndürülmesi gerekir. Böylece her yanıt, söz konusu soru için yeni bir satır haline gelir.

İkincisi: Her yanıt, tabloda yeni bir satır haline getirilmeli ve iki sütuna bölünmelidir. Bir sütunda soru seçeneği, diğer sütunda ise yanıt yer alır.

Ardından, bu dönüşümlerin Cloud Dataprep ile nasıl ele alındığını göstereceğiz.

4. Cloud Dataprep akışını oluşturma

"Google Formlar Analizi Tasarım Modeli"ni Cloud Dataprep'e aktarma

Google Formlar Analytics Tasarım Deseni akış paketini indirin (arşivini açmayın). Cloud Dataprep uygulamasında, sol gezinme çubuğundaki Akışlar simgesini tıklayın. Ardından, Akışlar sayfasında bağlam menüsünden İçe Aktar'ı seçin.

Akışları içe aktardıktan sonra, düzenlemek için içe aktarılan akışı seçin. Ekranınız şu şekilde görünecektir:

Google E-Tablolar Anket Sonuçları E-Tablosunu Bağlama

Akıştaki veri kaynağı, akışın sol tarafında Google Formlar sonuçlarını içeren bir Google E-Tablolar dosyasına yeniden bağlanmalıdır. Google E-Tablosu veri kümeleri nesnesini sağ tıklayın ve "Değiştir"i seçin.

Ardından modal pencerenin alt kısmındaki "Veri Kümelerini İçe Aktar" bağlantısını tıklayın. "Yolu düzenle" kalem simgesini tıklayın.

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

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

BigQuery tablolarını bağlama

Akıştaki sağ tarafta, çıkışları kendi BigQuery örneğinize bağlamanız gerekir. Çıktıların her biri için simgeyi tıklayın ve ardından özelliklerini aşağıdaki gibi düzenleyin.

Öncelikle "Manuel hedefler"i düzenlemeye başlayın.

Aşağıdaki "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 BigQuery veri kümesi oluşturmadıysanız "varsayılan"ı seçebilirsiniz.

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

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

Planlanmış hedefler, akışınızı rutin olarak çalıştırmak istediğinizde kullanılır. Örneğin, raporlarınızı en son yanıtlarla yenilemek için Google Formlar sonuçlarını her gün BigQuery'ye yeniden yükleyebilirsiniz.

Aynı adımları uygulayarak her bir çıkışı iteratif olarak çalıştırın. Toplamda 8 hedefi 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 açıklandığı gibi dönüşümleri gerçekleştirmektir.

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

"Net Başlıklar", "SingleChoiceSELECT-Questions" ve ardından diğer tarifleri sırasıyla inceleyebilirsiniz.

Tüm tarifler, çeşitli dönüşüm adımlarını açıklamak için yorumlanmıştır. Tarifteyken bir adımı düzenleyebilir ve belirli bir sütunun öncesi/sonrası durumunu önizleyebilirsiniz.

6. Cloud Dataprep akışını çalıştırma

Kaynak ve hedefleriniz doğru şekilde yapılandırıldığına göre, yanıtları dönüştürmek ve BigQuery'ye yüklemek için akışı çalıştırabilirsiniz. Çıktıların 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 tamamlanması ve BigQuery tablolarının yüklenmesi birkaç dakika sürer.

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 birinin ayrıntılarını görebilirsiniz.

BigQuery'deki anket verilerini kullanarak anket yanıtlarını daha derin bir düzeyde anlamak için daha kapsamlı sorular sorabilirsiniz. Örneğin, farklı mesleki unvanlara sahip kişiler tarafından en yaygın olarak hangi programlama dilinin kullanıldığını anlamaya çalıştığınızı varsayalım. 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 katılımcıların veri ambarınızın mevcut hesaplarıyla eşleşip eşleşmediğini görmek üzere anket yanıtlarını CRM verilerine ekleyebilirsiniz. Bu, işletmenizin müşteri desteği veya yeni lansmanlar için kullanıcıları hedefleme konusunda daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilir.

Burada, anket verilerini katılımcının alanına ve hesap web sitesine göre bir hesap tablosuna nasıl birleştirebileceğinizi gösteriyoruz. Artık yanıtların hesap türüne göre dağılımını görebilirsiniz. Bu sayede, kaç katılımcının 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 isterseniz örnek Salesforce hesap tablomuzu kullanabilir ve bu talimatları uygulayarak BigQuery'ye ekleyebilirsiniz.

8. Görsel analiz yapma

Anket verileriniz bir veri ambarına merkezileştirildiğine 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 kalıba ait örnek anketi ve CRM verilerini analiz etmeye başlamak için bu klasördeki LookML dosyasını kullanabilirsiniz. Yeni bir Looker projesi oluşturup LookML'yi eklemeniz ve dosyada bağlantı ile tablo adlarını BigQuery yapılandırmanızla eşleşecek şekilde değiştirmeniz yeterlidir. Looker örneğiniz yoksa ancak daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız buradan demo randevusu alabilirsiniz.

Data Studio

Alternatif olarak, Data Studio'da rapor oluşturmak için Google çarpı işaretini içeren "Boş Rapor" çerçevesini tıklayın ve BigQuery'ye bağlanın. Data Studio'daki tüm talimatları uygulayın. Daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız Data Studio'nun ana özelliklerine hızlı bir başlangıç ve giriş için burayı inceleyebilirsiniz. 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 de silebilirsiniz.

Dikkat: Bir projeyi sildiğinizde aşağıdakiler olur:

• Projedeki her şey silinir. Bu eğitim için mevcut bir proje kullandıysanız projeyi sildiğinizde projede yaptığınız diğer çalışmaları da silersiniz.
• 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 projedeki belirli kaynakları silin.

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