डेटा सेट को समझना

डेटा सेट आपको अपने अपलोड किए गए डेटा के प्रबंधन के लिए एक संरचना देते हैं.

डेटा सेट एक कंटेनर होता है, जिसमें वह डेटा होता है, जो आपने Analytics पर अपलोड किया है. डेटा सेट यह नियंत्रित करते हैं कि अपलोड किया गया डेटा मौजूदा डेटा से कैसे जुड़ेगा. आप डेटा सेट को प्रॉपर्टी स्तर पर कॉन्फ़िगर करते हैं. डेटा सेट कम से कम एक व्यू से जुड़ा होना चाहिए और उन्हें कई व्यू के साथ जोड़ा जा सकता है.

दी गई प्रॉपर्टी के सभी डेटा सेट प्रबंधित करने के लिए, एडमिन > (प्रॉपर्टी) > डेटा आयात चुनें.

इस लेख में:

डेटा सेट के प्रकार

डेटा सेट के प्रकार का मतलब उस खास प्रकार के डेटा से है, जिसे आप आयात करना चाहते हैं. उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता डेटा, लागत डेटा, सामग्री डेटा वगैरह के लिए डेटा सेट प्रकार होते हैं. डेटा सेट प्रकार के आधार पर, आपके लिए आयाम और मेट्रिक (स्कीमा) के अलग-अलग विकल्प मौजूद होंगे, जिनका आप इस्तेमाल कर सकते हैं.

डेटा सेट स्कीमा

जब आप कोई डेटा सेट बनाते हैं, तब आप एक स्कीमा तय करते हैं, जो दरअसल वह संरचना होती है, जो अपलोड किए जाने वाले डेटा को आपकी हिट में मौजूद डेटा के साथ जोड़ती है. एक आम स्कीमा में एक मुख्य आयाम (यानी "कुंजी") और एक आयात आयाम या मेट्रिक होती है. डेटा आयात करने के लिए, Analytics हिट में मौजूद उन मुख्य मानों की तलाश करता है, जो अपलोड किए गए डेटा के मुख्य मानों से मेल खाते हैं. मेल नज़र आने पर, उस कुंजी से जुड़े अतिरिक्त आयाम और मेट्रिक मान मौजूदा हिट डेटा में जोड़ दिए जाते हैं. आपकी ओर से अपलोड किया जा रहा यह अतिरिक्त डेटा, आयात आयाम (या मेट्रिक) को मिलता है. कुछ डेटा सेट प्रकारों की मदद से आप कुंजी तय करने के लिए कई आयामों का इस्तेमाल कर सकते हैं और ज़्यादातर डेटा सेट प्रकार आयात फ़ील्ड के लिए कई आयामों/मेट्रिक का इस्तेमाल कर सकते हैं.

कुंजी और आयात आयाम

आप अपनी आयात कुंजी और टारगेट के रूप में मौजूद आयामों और मेट्रिक का इस्तेमाल कर सकते हैं, लेकिन सबका नहीं. अपना डेटा सेट बनाते समय आप यूज़र इंटरफ़ेस में मौजूद आयामों और मेट्रिक की पूरी सूची देख सकते हैं. फ़िलहाल, आप कुंजी या टारगेट आयामों के लिए नीचे दी गई चीज़ों का इस्तेमाल नहीं कर सकते:
  • कस्टम चर
  • समय-आधारित आयाम, जैसे घंटा, मिनट, वगैरह.
  • भौगोलिक आयाम, जैसे देश, शहर, वगैरह.

कस्टम आयाम और मेट्रिक का इस्तेमाल करना

अगर आपने युनिवर्सल Analytics (analytics.js) लागू किया है, तो कई (लेकिन सभी नहीं) आयात प्रकार, कस्टम आयामों में अपलोड करने का समर्थन करते हैं. कस्टम आयाम और मेट्रिक का दायरा आयात प्रकार के लिए उचित होना चाहिए.

कस्टम आयामों के बारे में ज़्यादा जानें.

अगर आप अभी भी अपनी साइट पर ga.js आधारित स्निपेट का इस्तेमाल कर रहे हैं और आप उन आयामों और मेट्रिक पर आयात करना चाहते हैं, जो Analytics (उदाहरण, लेखक) में मानक आयामों या मेट्रिक के रूप में मौजूद नहीं है, तो आपको किसी मौजूदा आयाम (उदाहरण, पेज शीर्षक) को ओवरराइट करना होगा. अगर आप यही तरीका अपनाने वाले हैं, तो आपको एक नया व्यू सेट अप करने का सुझाव दिया जाता है. इस तरह ओवरराइट करने पर आपके चुने गए व्यू का कस्टम डेटा, उस आयाम के डेटा की हमेशा के लिए जगह ले लेगा.

कुंजियों और आयात आयामों के बारे में ज़्यादा जानकारी
  • आप अपने स्कीमा में कुंजी और टारगेट आयामों और मेट्रिक सहित कुल नौ आयाम और/या मेट्रिक शामिल कर सकते हैं.
  • इस कुंजी में कम से कम एक आयाम या मेट्रिक होती है और ज़्यादा से ज़्यादा तीन आयाम और/या मेट्रिक हो सकती हैं.

    उदाहरण: पेज (यूआरएल) ठीक वैसे ही एक कुंजी आयाम हो सकता है, जैसे कि आपकी ओर से तय कस्टम आयाम एक कुंजी आयाम हो सकता है.
  • कुंजी आयाम Analytics की ओर से पहले से तय किए गए डिफ़ॉल्ट आयामों और आपकी ओर से तय कस्टम आयामों या किसी पेज (यूआरएल) और एक या दो कस्टम आयामों का संयोजन हो सकता है.
  • डिफ़ॉल्ट कुंजी आयाम आपकी ओर से चुने गए डेटा सेट प्रकार के आधार पर अलग-अलग होंगे. डेटा सेट स्कीमा निर्माता में मौजूद कुंजी आयामों की एक सूची ड्रॉप-डाउन मेन्यू में दी गई होती है.
  • आप किसी रेगुलर एक्सप्रेशन का इस्तेमाल करके कुंजी को बेहतर बना सकते हैं. आप क्वेरी पैरामीटर का इस्तेमाल करके भी पेज आयाम को बेहतर बना सकते हैं. उदाहरण के लिए सामग्री डेटा आयात उदाहरण लेख देखें.
  • आपने अपने कुंजी आयामों के रूप में किन्हें चुना है, इसके आधार पर मौजूद टारगेट मेट्रिक में अंतर हो सकता है.

    उदाहरण: अगर आप सभी लेख आईडी के लिए लेखक का नाम और विषय देना चाहते हैं, तो आपको लेखक और विषय को कस्टम आयात आयाम के रूप में बताना होगा.

    उदाहरण: अगर कुंजी SKU है और आप SKU के हर मान के लिए एक कीमत देना चाहते हैं, तो आपको कीमत को मेट्रिक के रूप में बताना होगा.
इस पेज पर, एआई टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल करके अनुवाद किया गया कॉन्टेंट मौजूद हो सकता है. एआई से किए गए अनुवादों में गलतियां हो सकती हैं.

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