Beachten Sie, dass Sie sich gerade die Looker-Dokumentation ansehen. Die Looker Studio-Dokumentation finden Sie unter https://support.google.com/looker-studio.

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Looker-Nutzungsberichte mit Systemaktivitäts-Explores erstellen

Looker-Administratoren und ‐Nutzer, denen die Berechtigung see_system_activity gewährt wurde, haben im Menü Explore Zugriff auf die Systemaktivitäts-Explores von Looker.

Die Systemaktivitäts-Explores stellen eine Verbindung zur zugrunde liegenden Anwendungsdatenbank von Looker her. Sie zeigen Informationen über Ihre Looker-Instanz an, einschließlich auf Ihrer Instanz gespeicherter Looks und Dashboards, Benutzerinformationen, Informationen zu historischen Abfragen und Instanzleistungsstatistiken. Sowohl die Detaillierung als auch die Aufbewahrungsdauer von Daten zu Systemaktivitäten unterliegen Systemeinschränkungen. Die Systemaktivität dient der Erfassung großer Datenmengen und deren Zusammenfassung zur Ergänzung Ihrer Geschäftsprotokolle.

Standardmäßig werden Daten zur Systemaktivität in der internen Datenbank von Looker gespeichert. Die meisten Tabellen werden regelmäßig gekürzt, um die Speicherlimits einzuhalten. Beispielsweise werden in der Verlaufstabelle die Daten der letzten 90 Tage angezeigt. Für einige Tabellen gelten strengere Richtlinien zur Datenaufbewahrung. Wenn Sie die Datenaufbewahrung verlängern möchten, sollten Sie die Elite-Systemaktivität verwenden.

Es ist nicht möglich, Systemaktivitätsdaten mit SQL Runner abzufragen, da die Berechtigungen für die interne Datenbank von Looker begrenzt sind.

Systemaktivitäts-Explores

Dies sind die Systemaktivitäts-Explores:

Name des Explores	Beschreibung	Cache-Dauer
Nutzung von Inhalten	Daten zur Nutzung von Look und Dashboards, einschließlich Häufigkeit der Aufrufe, Hinzufügen zu Favoriten, Planung, Einbetten und Zugriff über die API. Enthält auch Details zu einzelnen Looks und Dashboards.	12 Stunden
Datenbankverbindung	Details zu Datenbankverbindungen. Enthält Informationen zu Nutzern, die Zugriff auf die Datenbankverbindungen haben.	1 Stunde
Dashboard	Details zu allen Dashboards und Dashboard-Elementen. Enthält Informationen über Looks, Abfragen, Rollen, Benutzer und Ordner, die mit Dashboards verknüpft sind.	12 Stunden
Dashboard-Leistung	Leistungs- und Verlaufsdaten über Dashboards	1 Stunde
Ereignis	Informationen zu vergangenen Ereignissen in Looker, einschließlich Name, Typ und Häufigkeit der einzelnen Ereignisse. Enthält Informationen zu Gruppen und Nutzern, die mit den Ereignissen verknüpft sind.	1 Stunde
Ereignisattribut	Informationen zu den Attributen, aus denen Ereignisse bestehen. Schließt die Daten im Ereignis-Explore ein und fügt Attributinformationen hinzu.	12 Stunden
Feldnutzung	LookML-Felder und die Häufigkeit ihrer Verwendung.	1 Stunde
Ordner	Informationen zu allen Ordnern, zu den in den einzelnen Ordnern gespeicherten Inhalten und zum Ersteller der einzelnen Ordner.	1 Stunde
Gruppe	Liste der Gruppen und Details zu diesen Gruppen, einschließlich übergeordneter und untergeordneter Gruppen sowie Nutzer und Rollen, die zu den einzelnen Gruppen gehören.	1 Stunde
Verlauf	Details zu allen Abfragen, die in den letzten 90 Tagen ausgeführt wurden.	12 Stunden
Look	Details zu allen Looks. Enthält Informationen zu Dashboards, Abfragen, Nutzern und Ordnern, die mit Looks verknüpft sind.	12 Stunden
Abfrage zusammenführen	Informationen zu zusammengeführten Abfragen, einschließlich Felder und anderer Elemente sowohl der Quell- als auch der zusammengeführten Abfragen.	1 Stunde
PDT-Builds	Details zu PDT-Builds, einschließlich der Zeit, die zum Fertigstellen der Builds benötigt wurde, sowie der Verbindung und des Modells, zu denen die PDTs gehören.	1 Stunde
PAT-Ereignisprotokoll	Informationen zu vergangenen Ereignissen im Zusammenhang mit PDTs, einschließlich Neuaufbau und Fehlern bei PDTs. Weitere Informationen zum Ansehen und Verstehen von PDT-Log-Aktionen und ihren entsprechenden Aktionsdaten finden Sie auf der Dokumentationsseite PDT-Log-Aktionen.	12 Stunden
Messwerte zur Abfrageleistung	Detaillierte Aufschlüsselungen von Abfragen, die über Ihre Looker-Instanz ausgeführt werden.	1 Stunde
Rolle	Looker-Rollen sowie die Modell- und Berechtigungssätze, aus denen sich die Rollen zusammensetzen	1 Stunde
SQL-Abfrage	Ausgeführte SQL-Abfragen, einschließlich der Häufigkeit und des Zeitpunkts, sowie Details zu den Nutzern, die sie ausgeführt haben.	1 Stunde
Geplante Auslieferung	Informationen zu allen geplanten Datenübermittlungen, einschließlich zuvor geplanter und aktuell geplanter Jobs. Enthält Daten zu den Dashboards, Looks, Abfragen, Ordnern und Nutzern, die mit geplanten Datenübermittlungen verknüpft sind.	12 Stunden
Nutzer	Details zu jedem Nutzer, einschließlich früherer Abfragen und der Inhalte und Ordner, auf die er Zugriff hat.	12 Stunden

Im Abschnitt Verwenden der Systemaktivitäts-Explores auf dieser Seite finden Sie einige Beispiele für häufige Verwendungen für Inhaltsnutzung, Dashboard, Ereignis, Ereignisattribut, Verlauf, Look, Abfrage zusammenführen, PDT-Builds, geplante und geplante Abfragen, Nutzerplan- und SQL-Explores, Nutzerplan- und SQL-Explores.

Explores für die Systemaktivität verwenden

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele dafür, wie Sie einige der Explores in der Systemaktivität verwenden können, zusammen mit den Antworten auf einige häufig gestellte Fragen. Sie können auf die Beispiel-Explores in diesem Abschnitt zugreifen, indem Sie <instance_name.looker.com> in den Beispiel-URLs durch die Adresse Ihrer Looker-Instanz ersetzen.

API-Nutzung

Im Explore API-Nutzung finden Sie eine Zusammenfassung der Anzahl der API-Aufrufe, die an Ihre Looker-Instanz gesendet wurden.

Mit dem Explore zur API-Nutzung können Sie Fragen wie die folgenden beantworten:

Wie erhalte ich eine tägliche Prüfung von API-Aufrufen?
Wie viele API-Aufrufe wurden in diesem Jahr insgesamt auf meiner Instanz ausgeführt?

Wie kann ich einen täglichen Audit der API-Aufrufe erhalten?

Mit der explorativen Datenanalyse API-Nutzung können Sie eine Liste aller API-Aufrufe abrufen, die in einem bestimmten Zeitraum auf Ihrer Instanz ausgeführt wurden. So sehen Sie, welche Anrufe an einem bestimmten Tag getätigt wurden:

Wählen Sie unter API Usage (API-Nutzung) die Option Endpoint (Endpunkt) aus.
Wählen Sie unter API-Nutzung die Option Gesamtnutzung aus.
Filtern Sie unter API Usage (API-Nutzung) nach Created Date (Erstellungsdatum) und geben Sie das gewünschte Datum an.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/api_usage?fields=api_usage.endpoint,api_usage.total_usage&f[api_usage.created_date]=yesterday&sorts=api_usage.total_usage+desc&limit=500&column_limit=50&vis=%7B%7D&filter_config=%7B%22api_usage.created_date%22%3A%5B%7B%22type%22%3A%22advanced%22%2C%22values%22%3A%5B%7B%22constant%22%3A%22yesterday%22%2C%22unit%22%3A%22day%22%7D%2C%7B%7D%5D%2C%22id%22%3A5%2C%22error%22%3Afalse%7D%5D%7D&origin=share-expanded

Weitere Informationen zu den einzelnen API-Aufrufen finden Sie in der Looker API-Referenz oder im Looker API Explorer.

Wie viele API-Aufrufe wurden in diesem Jahr auf meiner Instanz ausgeführt?

Mit der explorativen Datenanalyse API-Nutzung können Sie die Anzahl der API-Aufrufe für einen beliebigen Zeitraum zusammenfassen. Sie können beispielsweise einen Jahresbericht erstellen, der anzeigt, wie viele API-Aufrufe pro Monat ausgeführt wurden:

Wählen Sie unter API-Nutzung die Option Erstellungsmonat aus.
Wählen Sie unter API Usage (API-Nutzung) die Option Total Usage (Gesamtnutzung) aus.
Filtern Sie unter API-Nutzung nach Erstellungsjahr und wählen Sie das gewünschte Jahr aus.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/api_usage?fields=api_usage.total_usage,api_usage.created_month&fill_fields=api_usage.created_month&f[api_usage.created_year]=last+year&sorts=api_usage.created_month+desc&limit=500&column_limit=50&vis=%7B%7D&filter_config=%7B%22api_usage.created_year%22%3A%5B%7B%22type%22%3A%22advanced%22%2C%22values%22%3A%5B%7B%22constant%22%3A%22last+year%22%2C%22unit%22%3A%22yr%22%7D%2C%7B%7D%5D%2C%22id%22%3A6%2C%22error%22%3Afalse%7D%5D%7D&origin=share-expanded

Nutzung von Inhalten

Das Explore Inhaltsnutzung unter „Systemaktivität“ enthält Informationen zur Verwendung von Looks und Dashboards, einschließlich Häufigkeit der Aufrufe, Hinzufügen zu Favoriten, Planung und Zugriff über die API. Außerdem enthält er Details zu einzelnen Looks und Dashboards.

Schnellstart-Analysen

Die explorative Datenanalyse Inhaltsnutzung enthält Schnellstart-Analysen, mit denen Sie schnell Fragen beantworten oder als Ausgangspunkt für andere Abfragen verwenden können.

Wählen Sie in einem leeren Explore oder in einem bereits ausgeführten Explore über das Blitzsymbol Schnellstart eine Schnellstart-Analysekachel aus. Looker zeigt dann eine Abfrage mit vorausgewählten und sortierten Feldern an, um eine der folgenden Fragen zu beantworten:

Welche Inhalte wurden am häufigsten zu Favoriten hinzugefügt?
Auf welche Inhalte wurde in den letzten drei Tagen zugegriffen?
Auf welche Inhalte wurde in den letzten 60 Tagen nicht zugegriffen?
Auf welche Inhalte wurde über die Looker API am häufigsten zugegriffen?
Welche Dashboards, die in den letzten sieben Tagen erstellt wurden, werden am häufigsten verwendet?
Welche Looks, die in den letzten 7 Tagen erstellt wurden, werden am häufigsten verwendet?
Welche Boards wurden am häufigsten zu den Favoriten hinzugefügt?
Welche Inhalte wurden am häufigsten angesehen?

Welche Filter werden von beliebten Looks und Dashboards verwendet?

Mit dem Explore Content Usage (Inhaltsnutzung) können Sie die beliebtesten Looks oder Dashboards in Ihrer Instanz finden. Im Explore Verlauf können Sie dann die Filter ermitteln, die in beliebten Looks oder Dashboards verwendet werden. So finden Sie die beliebtesten Looks oder Dashboards:

Wähle im explorativen Analysetool Content Nutzung in der Ansicht Inhaltsnutzung die Option Content ID, Contenttitel und Inhaltstyp aus.
Fügen Sie in der Ansicht Inhaltsnutzung einen Filter für Inhaltstyp hinzu und legen Sie den Filterwert auf dashboard OR look fest.
Wähle unter Inhaltsnutzung die Option Summe ansehen aus. In der Ansicht Inhaltsnutzung können Sie auch Felder wie Favoriten insgesamt, Terminübersicht insgesamt, API-Gesamt und Gesamtzahl einbetten auswählen.
Sortiere die Ergebnisse in absteigender Reihenfolge nach Aufrufe insgesamt, um die beliebtesten Inhalte zuerst aufzulisten.
Sie können in der Ansicht Inhaltsnutzung auch einen Filter zum Feld Tage seit dem letzten Zugriff hinzufügen, um die Daten auf einen bestimmten Zeitraum zu beschränken. Sie können beispielsweise die angezeigten Daten auf die letzten 30 Tage beschränken, indem Sie den Filterwert auf is less than 30 festlegen.

Anschließend können Sie im Explore Verlauf nach den Filtern suchen, die in einem bestimmten Look oder Dashboard verwendet wurden:

Filtern Sie im Explore Verlauf entweder in der Ansicht Dashboard oder Look nach dem Feld ID und geben Sie die IDs für die Dashboards oder Looks ein, die Sie mit dem Explore Inhaltsnutzung ermittelt haben.
Wählen Sie in der Ansicht Abfrage die Option Filter aus, um eine Liste der Filter zu erhalten, die von den Dashboards oder Looks verwendet werden, nach denen Sie filtern.

Dashboard

Das Dashboard-Explore enthält Details zu Dashboards und Dashboard-Elementen, einschließlich Looks, Abfragen, Rollen, Benutzern und Ordnern, die mit Dashboards verknüpft sind.

Schnellstart-Analysen

Das Dashboard-Explore enthält Schnellstart-Analysen, mit denen Sie schnell Fragen beantworten oder als Ausgangspunkt für andere Abfragen verwenden können.

In welchen Dashboards werden mehrere explorative Datenanalysen verwendet?
Welche Dashboards haben kurze Intervalle für die automatische Aktualisierung?
Wie viele Dashboards sind auf Beim Laden ausgeführt eingestellt?
Welche Dashboards haben mehr als 25 Kacheln?
In welchen Dashboards werden die meisten Merge-Abfragen verwendet?
In welchen Dashboards wird eine bestimmte Ansicht oder ein bestimmtes Feld verwendet?
Welche Ordner enthalten welche Dashboards?
Aus welchen Kacheln besteht ein einzelnes Dashboard?

Ereignis

Das Ereignis-Explore enthält Informationen zu historischen Ereignissen in Looker, einschließlich Name, Typ und Häufigkeit jedes Ereignisses. Diese explorative Datenanalyse enthält auch Informationen zu Gruppen und Nutzern, die mit den Ereignissen verknüpft sind.

Im Folgenden sind einige gängige Anwendungsfälle für die explorative Datenanalyse Ereignisse aufgeführt:

Wie kann ich API-Anfragen finden und kategorisieren?
Gibt es eine Möglichkeit, Inhaltsaktualisierungen zu prüfen?
Wie sehe ich Anmeldeereignisse?

Weitere Informationen zum Ansehen von Ereignissen und gängigen Ereignisattributen sowie eine Liste der Ereignistypen finden Sie auf der Dokumentationsseite Looker-Ereignisse.

Wie kann ich API-Anfragen suchen und kategorisieren?

Im Ereignis-Explore finden Sie alle eingegangenen API-Anfragen und können sie kategorisieren:

Wählen Sie in der Ansicht Ereignis die Felder Name und Kategorie aus.
Fügen Sie einen Filter für Is API Call (Yes / No) hinzu und legen Sie den Filterwert auf Yes fest.
Sie können auch Felder wie Erstellungsdatum unter Ereignis und Name unter Nutzer auswählen, um Informationen zu bestimmten API-Anfragen zu erhalten.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event?fields=event.created_date,event.name,event.category,user.name&f[event.is_api_call]=Yes&sorts=event.name&limit=500

Gibt es eine Möglichkeit, Inhaltsaktualisierungen zu prüfen?

Mit der explorativen Datenanalyse Ereignis kannst du Inhaltsaktualisierungen untersuchen, indem du nach Ereignissen filtern, die das Wort update enthalten:

Wählen Sie in der Ansicht Ereignis die Option Name aus.
Fügen Sie in der Ansicht Ereignis einen Filter für das Feld Name hinzu und legen Sie den Filterwert auf contains update fest.
Sie können auch andere Felder auswählen, um weitere Informationen zu den einzelnen Inhaltsaktualisierungen zu erhalten, z. B. Erstellungszeit aus Ereignis und ID aus Nutzer.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event?fields=event.name,user.id,event.created_time&f[event.name]=%25update%25&sorts=event.created_time+desc&limit=500

Wie rufe ich Anmeldeereignisse auf?

Mit der explorativen Datenanalyse Ereignis können Sie ermitteln, wer sich mit Anmeldeereignissen im System angemeldet hat. Beispiel:

Fügen Sie in der Ansicht Ereignis einen Filter für das Feld Name hinzu und legen Sie den Filterwert auf login fest.
Wählen Sie in der Ansicht Nutzer die ID und den Namen aus.
Wählen Sie in der Ansicht Ereignis die Option Erstellungszeit aus.

Ereignisattribut

Das Explore Ereignisattribut enthält die Daten im Ereignis-Explore sowie zusätzliche Informationen zu den Attributen, aus denen Ereignisse bestehen.

Im Folgenden finden Sie einige gängige Anwendungsfälle des Explores Ereignisattribute:

Wo finde ich Informationen zu Berechtigungsänderungen?
Wie erfasse ich, ob Labs-Funktionen aktiviert sind?
Wann wurde ein Projektname geändert?

Weitere Informationen zum Ansehen von Ereignissen, gängigen Ereignisattributen und einer Liste der Ereignistypen finden Sie auf der Dokumentationsseite Looker-Ereignisse.

Wie rufe ich Berechtigungsänderungen auf?

Im Ereignisattribut-Explore können Sie sich die Änderungen der Berechtigungen ansehen. So können Sie beispielsweise herausfinden, wann eine Berechtigung geändert wurde und wer sie geändert hat:

Wählen Sie in der Ansicht Ereignis die Optionen Erstellungszeit und Name für die Zeit der Änderung und den Ereignistyp aus.
Wählen Sie Name und Wert unter Ereignisattribut aus, um Informationen über die Art der Änderung sowie entweder die Nutzer, deren Berechtigungen geändert wurden, oder die spezifischen geänderten Berechtigungen abzurufen.
Wählen Sie ID und alle anderen gewünschten Felder unter Nutzer aus, um Informationen zum Nutzer zu erhalten, der die Änderung vorgenommen hat.
Filtern Sie in der Ereignisansicht nach Name und legen Sie den Wert auf user_permission_elevation fest.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event_attribute?fields=event.created_time,user.id,user.name,event_attribute.name,event_attribute.value&f[event.name]=%22user_permission_elevation%22&sorts=event.created_time+desc&limit=500

Wie kann ich nachverfolgen, wann Labs-Funktionen aktiviert sind?

Mit dem Explore Ereignisattribut können Sie verfolgen, ob Labs-Funktionen aktiviert sind. Wählen Sie beispielsweise die folgenden Felder aus:

Wählen Sie im Feld Ereignis die Option Erstellt um aus.
Wählen Sie im Feld Ereignisattribut die Optionen Name und Wert aus.
Fügen Sie unter Ereignis einen Filter für Name hinzu und legen Sie den Filterwert auf update_labs_feature fest.
Sie können auch Felder wie ID oder Name aus Nutzer hinzufügen, um Informationen zum Nutzer aufzurufen, der eine Labs-Funktion aktiviert hat.

In diesem Beispiel wird der Name der aktivierten oder deaktivierten Labs-Funktion im Feld Wert des Ereignisattributs angezeigt, wenn Name aus Ereignisattribut den Wert labs_feature_id hat. Wenn Name aus Ereignisattribut den Wert labs_feature_value hat, geben die Werte true und false an, ob die Labs-Funktion aktiviert oder deaktiviert wurde.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event_attribute?fields=event.created_time,event_attribute.name,event_attribute.value,user.id&f[event.name]=%22update_labs_feature%22&sorts=event.created_time+desc&limit=500

Wann wurde ein Projektname geändert?

Mit der explorativen Datenanalyse Ereignisattribut können Sie sehen, wann der Name eines Projekts geändert wurde:

Wählen Sie in der Ansicht Ereignis die Option Erstellt um und Name aus.
Wählen Sie unter Ereignisattribut die Optionen Name und Wert aus.
Fügen Sie in der Ansicht Ereignis einen Filter für Name hinzu und legen Sie den Filterwert auf rename_project_file fest.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event_attribute?fields=event.created_time,event.name,event_attribute.name,event_attribute.value&f[event.name]=%22rename_project_file%22&sorts=event.created_time+desc&limit=500&query_timezone=America%2FLos_Angeles&vis=%7B%7D&filter_config=%7B%22event.name%22%3A%5B%7B%22type%22%3A%22%3D%22%2C%22values%22%3A%5B%7B%22constant%22%3A%22rename_project_file%22%7D%2C%7B%7D%5D%2C%22id%22%3A0%2C%22error%22%3Afalse%7D%5D%7D&origin=share-expanded

Verlauf

Das Explore Verlauf enthält einen Datensatz der einzelnen Abfragen. Er kann bei der Fehlerbehebung hilfreich sein, da er Details zu allen Abfragen enthält, die in den letzten 90 Tagen auf Ihrer Instanz ausgeführt wurden.

Im Folgenden finden Sie einige häufig gestellte Fragen zur Verwendung der explorativen Datenanalyse Verlauf:

Welche Modelle werden in einem Dashboard verwendet?
Wie kann ich langlaufende Abfragen erkennen?
Wann hat jemand zum letzten Mal SQL Runner verwendet?
Wie kann ich Abfragen finden, die von der Datenbank beendet wurden?
Welches Dashboard ist nach Anzahl der Abfragen am beliebtesten?
Welche Explores sind bei verschiedenen Rollen am beliebtesten?
Hat jemand in den letzten 90 Tagen eine bestimmte explorative Datenanalyse abgefragt?
Hat jemand in den letzten 90 Tagen ein Feld aus einer bestimmten Ansicht verwendet?
Welche Abfragen wurden in Google Tabellen gestartet?

Kürzung der Verlaufstabelle

Da die Größe der Tabelle Verlauf schnell ansteigen kann, werden in Looker automatisch Einträge gelöscht, die eines der folgenden Kriterien erfüllen:

history.created_time liegt mehr als 90 Tage in der Vergangenheit.
Der history.created_time liegt mehr als 7 Tage in der Vergangenheit und der history.source ist scheduled_task.

Erläuterung der Auswahlfelder

Jedes Feld im explorativen Analysetool Verlauf hat eine Beschreibung, die Aufschluss über seinen Zweck gibt. In der folgenden Tabelle finden Sie detailliertere Beschreibungen bestimmter Felder, zu denen Kunden häufig Fragen stellen:

Feldname	Beschreibung	Mögliche Werte
Quelle	Die Quelle einer Abfrage, z. B. ein Look, ein Explore, eine geplante Aufgabe, eine Warnung, ein Dashboard usw.	`alerts`: Die Abfrage wurde über eine Benachrichtigung initiiert. `api`: Die Abfrage wurde über die Looker API initiiert. `api3`: Die Abfrage wurde über die Looker API initiiert. `authenticated_download`: Die Abfrage wurde über den Looker Action Hub mit einer Streamingaktion nach einem Zeitplan initiiert. `dashboard`: Die Abfrage wurde über ein Dashboard gestartet. Die Abfrage kann über die Benutzeroberfläche, die API oder eine geplante Aufgabe initiiert worden sein. `dashboard_prefetch`: Die Abfrage wurde über einen Dashboard-Prefetch initiiert. `data-download-api`: Diese Abfrage wurde über einen Dashboard-Download im CSV-Format initiiert. `drill_modal`: Die Abfrage wurde gestartet, als ein Nutzer in die Daten eingedrungen ist. `explore`: Die Abfrage wurde über ein Explore gestartet. Die Anfrage kann über die Benutzeroberfläche oder die API gestartet worden sein. `guided_analysis`: Die Abfrage wurde mit der Labs-Funktion Geführte Analysen in „Systemaktivität“ erstellt. `internal`: Die Abfrage wurde von Looker ausgeführt, um Metadaten für interne Zwecke abzurufen. `look`: Die Abfrage wurde über einen Look initiiert. Die Abfrage kann über die Benutzeroberfläche, die API oder eine geplante Aufgabe gestartet worden sein. `merge_query`: Die Abfrage wurde über eine Zusammenführungsanfrage gestartet. `private_embed`: Die Abfrage wurde über ein privates Embed initiiert. `public_url`: Die Abfrage wurde über einen Look mit aktiviertem öffentlichen Zugriff initiiert. `regenerator`: Die Abfrage wurde vom PDT-Regenerator initiiert. `render_manager_cache`: Die Abfrage wurde durch einen Download im PDF- oder PNG-Format initiiert. Dies kann ein Look oder ein Dashboard sein. `scheduled_task`: Die Abfrage wurde nach einem Zeitplan ausgeführt, der eine PDF-Datei generiert hat. (Diese Quelle umfasst keine geplanten Übermittlungen von Nicht-PDF-Formaten wie CSV.) `sql_interface`: Die Abfrage wurde von einer Drittanbieteranwendung über die Open SQL Interface initiiert. `sqlrunner`: Die Abfrage wurde über SQL Runner gestartet. `suggest`: Die Abfrage wurde als Filtervorschläge-Abfrage erstellt.
Ausstellerquelle	Die Quelle einer Anfrage, gruppiert.	Action Hub: Die Abfrage wurde über den Looker Action Hub initiiert. Dazu gehört auch der Wert `authenticated_download` für Quelle. API: Die Abfrage wurde mit der Looker API initiiert. Dazu gehört auch der Wert `api3` für Quelle. System: Die Abfrage wurde von Looker ohne direkten Nutzereingriff initiiert. Dazu gehören die Quellwerte `alerts`, `data-download-api` und `scheduled_task`. Nutzer: Die Abfrage wurde von einem Looker-Nutzer initiiert. Dies schließt die Quelle-Werte `dashboard`, `drill_modal`, `explore`, `look`, `merge_query`, `private_embed`, `render_manager`, `sqlrunner` und `suggest` ein. Sonstiges: Die Abfrage passt in keinen der anderen Buckets. Dazu gehört auch der Wert `internal` für Quelle.
Status	Der aktuelle Status des Verlaufsereignisses.	`cache_only_miss`: Die Abfrage wurde mit der Option `cache_only=TRUE` ausgeführt und der Cache-Eintrag war nicht vorhanden. `complete`: Die Abfrage wurde erfolgreich abgeschlossen. `error`: Die Abfrage ist mit einem Fehler fehlgeschlagen. Fügen Sie das Feld Nachricht ein, um Fehlerdetails aufzurufen. `killed`: Die Abfrage wurde von einem Nutzer, von der Datenbank oder von Looker abgebrochen.
Anzahl der Abfrageausführungen	Dieses Feld zählt die Anzahl der Abfrageausführungen, indem Verlaufseinträge herausgefiltert werden, in denen der Status den Wert `cache_only_miss` hat. Mit anderen Worten: Dieses Feld enthält nur Verlaufseinträge, deren Feldwert Status entweder `complete`, `error` oder `killed` ist.	Eine positive Ganzzahl.

Schnellstart-Analysen

Das explorative Analysetool Verlauf enthält Schnelleinstiegsanalysen, mit denen Sie schnell Antworten auf Ihre Fragen erhalten oder sie als Ausgangspunkt für andere Abfragen verwenden können.

Wählen Sie in einem leeren Explore oder im Menü Blitzsymbol Schnellstart in einem ausgeführten Explore eine Schnellstart-Analysekachel aus. Looker zeigt dann eine Abfrage mit Feldern an, die vorab ausgewählt und sortiert wurden, um eine der folgenden Fragen zu beantworten:

Welche Abfragequellen waren im letzten Tag am aktivsten?
Welche Nutzer waren in der letzten Woche am aktivsten?
Welche Dashboards von Nutzenden sind am beliebtesten?
Wie oft wurde ein bestimmtes Dashboard in den letzten 30 Tagen verwendet?
Was sind die zuletzt ausgeführten Abfragen?
Wie oft wurde ein bestimmter Look in den letzten 30 Tagen verwendet?
Wie hoch sind die durchschnittlichen Abfragelaufzeiten einzelner Modelle?
Wie sehen die letzten Suchanfragen eines bestimmten Nutzers aus?

Welche Modelle verwendet ein Dashboard?

Im explorativen Analysetool Verlauf finden Sie alle Modelle, die in einem Dashboard verwendet werden. So lassen sich beispielsweise Modelle identifizieren, für die ein Nutzer Berechtigungen benötigt, wenn er die Daten in einem Dashboard nicht sehen kann.

Wählen Sie in der Ansicht Dashboard die Option ID (einschließlich) aus.
Wählen Sie in der Ansicht Abfrage die Optionen Modell und Anzahl aus.
Filtern Sie nach ID (inklusive) und geben Sie die Dashboard-ID für das Dashboard ein, nach dem Sie filtern möchten.

Im folgenden URL-Beispiel können Sie die Dashboard-ID 123 im Filterelement f[history.real_dash_id]=123 durch die ID des Dashboards ersetzen, nach dem Sie filtern möchten:

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=history.real_dash_id,query.model,query.count&f[history.real_dash_id]=123&sorts=history.real_dash_id+desc&limit=500

Wie erkenne ich Abfragen mit langer Ausführungszeit?

Angenommen, Sie möchten Benachrichtigungen für lang laufende Abfragen erstellen. Mit dem explorativen Datenanalysetool Verlauf können Sie beispielsweise die Abfragen ermitteln, deren Ausführung am längsten dauert:

Wählen Sie in der Abfrage die Option ID und dann Verknüpfen aus.
Wählen Sie unter Verlauf die Optionen Durchschnittliche Ausführungszeit in Sekunden und Anzahl der Abfrageausführungen aus, um die durchschnittliche Ausführungszeit und die Häufigkeit der Ausführung der einzelnen Abfragen zu sehen.
Sie können unter Verlauf einen Filter für Abgeschlossen am hinzufügen und den Filterwert auf einen Zeitraum wie is in the past 7 days festlegen, um die angezeigten Ergebnisse einzuschränken.
Fügen Sie einen Filter für Is Single Query (Yes / No) (Ist eine Abfrage (Ja/Nein)) hinzu und setzen Sie seinen Wert auf is Yes, um Zusammenführungsabfragen aus den Ergebnissen auszuschließen.
Sie können nur Abfragen mit einer Laufzeit anzeigen, die über einem bestimmten Grenzwert liegt, z. B. 5 Minuten. Dazu können Sie nach Durchschnittliche Laufzeit in Sekunden filtern und den Filterwert auf is greater than 300 setzen.
Sortieren Sie unter Verlauf in absteigender Reihenfolge nach Durchschnittliche Laufzeit in Sekunden, um zuerst Abfragen mit der längsten durchschnittlichen Laufzeit aufzulisten.

Sie können die Abfrage dann als Look speichern und eine Benachrichtigung erstellen, damit Sie informiert werden, wenn es Abfragen mit Laufzeiten gibt, die den von Ihnen angegebenen Schwellenwert überschreiten.

Im folgenden URL-Beispiel ändern Sie den Zeitraum, für den Ergebnisse angezeigt werden, indem Sie 7+days im Filterelement f[history.created_date]=7+days durch den gewünschten Filterwert ersetzen. Sie können auch den Wert des Filters für Durchschnittliche Laufzeit in Sekunden ändern. Ersetzen Sie dazu is greater than 300 im Filterelement f[history.average_runtime]=%3E300 durch die gewünschte Anzahl von Sekunden.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=query.id,history.average_runtime,history.query_run_count,query.link&f[history.is_single_query]=Yes&f[history.created_date]=7+days&f[history.average_runtime]=%3E300&sorts=history.average_runtime+desc&limit=500

Wann wurde das letzte Mal SQL Runner verwendet?

So ermitteln Sie mithilfe des Explores Verlauf, wann ein bestimmter Nutzer zuletzt eine SQL Runner-Abfrage ausgeführt hat:

Wählen Sie Letzte Ausführungszeit und User ID in der Ansicht SQL Runner-Abfrage aus.
Fügen Sie in der Ansicht SQL Runner-Abfrage einen Filter für Nutzer-ID hinzu und legen Sie den Filterwert auf die ID des Nutzers fest.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=sql_query.last_run_time,sql_query.user_id&sorts=sql_query.last_run_time+desc&limit=500&column_limit=50

Wie kann ich Abfragen finden, die von der Datenbank beendet wurden?

So finden Sie Abfragen, die von Ihrer Datenbank mit dem Verlauf-Explore gelöscht wurden:

Fügen Sie unter Verlauf einen Filter für Nachricht hinzu und legen Sie den Filterwert auf contains query killed fest.
Wählen Sie Erstellungsdatum, ID und Nachricht unter Verlauf aus.
Wählen Sie unter Abfrage die Option ID aus.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=history.id,history.created_date,query.id,history.message&f[history.message]=%25query+killed%25&sorts=history.message&limit=500

Welches Dashboard ist nach Anzahl der Abfragen am beliebtesten?

Im Dashboard-Explore werden die Titel aller Dashboards aufgelistet, auf die in den letzten 90 Tagen zugegriffen wurde. Außerdem wird angegeben, wie oft auf jedes dieser Dashboards zugegriffen wurde:

Wählen Sie unter Dashboard die Option Titel aus.
Wählen Sie unter Verlauf die Option Anzahl der Abfrageausführungen aus.
Fügen Sie im Dashboard einen Filter für Titel hinzu und legen Sie den Filterwert auf is not null fest.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=dashboard.title,history.query_run_count&f[dashboard.title]=-NULL&sorts=history.query_run_count+desc&limit=500&column_limit=50

Welche Explores sind bei verschiedenen Rollen am beliebtesten?

In diesem Explore sehen Sie, wie oft ein Explore in den letzten 90 Tagen von den einzelnen Rollen in Ihrer Instanz ausgeführt wurde:

Wählen Sie unter Abfrage die Option Erkunden aus.
Wählen Sie unter User Role (Nutzerrolle) den Namen aus und schwenken Sie ihn darauf.
Wählen Sie unter Verlauf die Option Anzahl der Abfrageausführungen aus.
Fügen Sie unter Nutzerrolle einen Filter für Name hinzu und legen Sie den Filterwert auf is not null fest.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=history.query_run_count,query.view,role.name&pivots=role.name&f[role.name]=-NULL&sorts=history.query_run_count+desc+0,role.name&limit=500&column_limit=50

Hat jemand in den letzten 90 Tagen ein bestimmtes Explore abgefragt?

Unter Verlauf können Sie sehen, ob ein bestimmter Explore in den letzten 90 Tagen verwendet wurde:

Wähle unter Verlauf die Option Erstellungsdatum aus.
Wählen Sie Expl. Datenanalyse und dann in der Abfrage die Option Verknüpfen aus.
Fügen Sie unter Abfrage einen Filter für Explore hinzu und geben Sie den Namen des Explores ein.

Hat jemand in den letzten 90 Tagen ein Feld aus einer bestimmten Ansicht verwendet?

Mit der explorativen Datenanalyse Verlauf können Sie feststellen, ob Felder aus einer bestimmten Datenansicht in den letzten 90 Tagen verwendet wurden:

Wähle unter Verlauf die Option Erstellungsdatum aus.
Wählen Sie Expl. Datenanalyse und dann in der Abfrage die Option Verknüpfen aus.
Filtern Sie in der Abfrage nach Verwendete Felder, geben Sie den Namen der Ansicht gefolgt von einem Punkt ein, z. B. orders., und wählen Sie als Filterbedingung enthält aus. Durch den Zeitraum in Ihrem Filter werden in den Ergebnissen nur Felder aus dieser Ansicht und keine Felder aus ähnlich benannten Ansichten zurückgegeben.

In der folgenden URL-Beispiel können Sie order%5E_items. im Filterelement f[query.formatted_fields]=%25order%5E_items. durch den Namen der Ansicht ersetzen, nach der Sie filtern möchten, gefolgt von einem Punkt:

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=history.created_date,query.view,query.link&f[query.formatted_fields]=%25order%5E_items.%25&sorts=history.created_date+desc&limit=500&column_limit=50

Welche Abfragen wurden in Google Tabellen gestartet?

Im Explore Verlauf können Sie eine Liste von Abfragen aufrufen, die in Google Tabellen mit der Funktion Verbundene Tabellenblätter für Looker erstellt wurden:

Wählen Sie unter Verlauf in der Gruppe Datum der Erstellung die Optionen Datum und Uhrzeit aus.
Wählen Sie unter Verlauf aus der Gruppe Query API-Clienteigenschaften die Optionen API-Clientname, ID der verbundenen Tabellen-Tabelle und Trigger für verbundene Tabellenblätter aus.
Wählen Sie unter Nutzer die Option Name aus.
Filtern Sie unter Verbundene Tabellen-Tabellen-ID in der Gruppe API-Client-Eigenschaften abfragen im Bereich Verlauf nach is not null.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=query_api_client_context.name,query_api_client_context.cs_spreadsheet_id,query_api_client_context.cs_trigger,user.name,history.created_date,history.created_time_of_day&f[query_api_client_context.cs_spreadsheet_id]=-NULL&sorts=history.created_time_of_day+desc&limit=5000

Look

Die explorative Datenanalyse Look enthält Details zu allen Looks, einschließlich Informationen zu Dashboards, Abfragen, Nutzern und Ordnern, die mit Looks verknüpft sind.

Im Folgenden finden Sie einige häufig gestellte Fragen zur Verwendung der explorativen Datenanalyse von Look:

Welche Looks werden öffentlich geteilt?
Wer ist der Ersteller eines bestimmten Looks?
Welche Looks wurden gelöscht?

Welche Looks sind öffentlich freigegeben?

In der explorativen Datenanalyse Look sehen Sie, welche Looks öffentlich freigegeben sind oder für die eine öffentliche URL aktiviert ist.

Filtern Sie unter Suchen nach Öffentlich (Ja/Nein) und legen Sie den Filterwert auf Yes fest.
Wählen Sie unter Ansehen die Optionen ID, Name und Link aus.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/look?fields=look.id,look.title,look.link&f[look.public]=Yes&limit=500

Wer ist der Autor eines bestimmten Looks?

So findest du den Ersteller eines bestimmten Looks:

Filtern Sie unter Look nach der ID und legen Sie den Wert auf die ID des Looks fest.
Wählen Sie unter Nutzer die Optionen ID und Name aus.
Sie können auch Felder wie Erstellungsdatum und Titel unter Look auswählen.

Welche Looks wurden gelöscht?

So rufen Sie eine Liste aller gelöschten Looks auf:

Wählen Sie unter Look ID, Titel, Link und Gelöschtes Datum aus.
Fügen Sie im Look den Filter Gelöschtes Datum hinzu und setzen Sie den Filterwert auf is not null.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/look?fields=look.id,look.title,look.link,look.deleted_date&f[look.deleted_date]=NOT+NULL&sorts=look.title&limit=500&column_limit=50

Abfrage zusammenführen

Das Explore Merge Query (Abfrage zusammenführen) enthält Informationen zu zusammengeführten Abfragen, einschließlich Feldern und anderen Elementen der Quell- und zusammengeführten Abfragen.

Mit der explorativen Datenanalyse Merge Query lassen sich Fragen wie die folgenden beantworten:

Welche Explores werden am häufigsten zusammengeführt?

Welche Explores werden am häufigsten zusammengeführt?

Im Explore Merge Query (Abfrage zusammenführen) sehen Sie, welche Explores am häufigsten zusammengeführt werden. Sie können die Tabellen auch verknüpfen, um die Leistung zu verbessern und mehr Funktionen zu nutzen.

Wählen Sie unter Abfrage die Option Erkunden aus.
Wählen Sie unter Merge Query Source Query (Abfrage für Zusammenführungsabfrage) die Option Count (Anzahl) aus.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/merge_query?fields=query.view,merge_query_source_query.count&sorts=merge_query_source_query.count+desc&limit=500&query_timezone=America%2FLos_Angeles&vis=%7B%7D&filter_config=%7B%7D&origin=share-expanded

PDT-Builds

Das Explore PDT-Builds enthält Informationen zu PDT-Builds, einschließlich der Zeit, die für die Fertigstellung von Builds benötigt wird, sowie die Verbindung und das Modell, zu dem die PDTs gehören.

Im Folgenden sind einige gängige Anwendungsfälle des Explores PDT-Builds aufgeführt:

Wo finde ich die Build-Zeiten für PDTs?
Wie kann ich PDTs mit langer Ausführungszeit identifizieren, für die Benachrichtigungen gesendet werden sollen?

In Instanzen mit vielen gleichzeitig ausgeführten PDTs kann die Ausführung dieser Abfragen länger dauern.

Wie kann ich die Erstellungszeiten von PDTs sehen?

Mit dem Explore PDT-Builds können Sie die Build-Zeiten für PDTs aufrufen. So rufen Sie beispielsweise die PDT-Buildzeiten der letzten zwei Tage auf:

Fügen Sie in der Ansicht PDT-Builds einen Filter für Startzeit hinzu und legen Sie als Wert is in the past 2 days fest.
Wählen Sie in der Ansicht PDT-Builds die folgenden Spalten aus: Startzeit, Ansichtsname, Verbindung, Modellname, Abgelaufene Minuten und Abgelaufene Sekunden.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/pdt_builds?fields=pdt_builds.start_time,pdt_builds.view_name,pdt_builds.connection,pdt_builds.model_name,pdt_builds.elapsed_minutes,pdt_builds.elapsed_seconds&f[pdt_builds.start_time]=2+days&sorts=pdt_builds.start_time+desc&limit=500

Wie kann ich lang laufende PDTs erkennen, bei denen Benachrichtigungen ausgegeben werden sollen?

Mit dem Explore PDT-Builds können Sie langlaufende PDTs ermitteln. Anschließend können Sie die Abfrage als Look speichern und eine Benachrichtigung erstellen, damit Sie informiert werden, wenn es PDTs mit Build-Zeiten gibt, die den von Ihnen angegebenen Schwellenwert überschreiten.

So können Sie beispielsweise PDTs mit einer durchschnittlichen Build-Dauer von mehr als 30 Minuten anzeigen lassen:

Fügen Sie in der Ansicht PDT-Builds einen Filter für Durchschnittliche Buildzeit in Minuten hinzu und legen Sie den Wert auf is greater than 30 fest.
Wählen Sie in der Ansicht PDT-Builds die Optionen Ansichtsname, Verbindung und Durchschnittliche Build-Zeitminuten aus.

Wenn Sie den Wert des Filters für Durchschnittliche Buildzeit in Minuten von PDT-Builds ändern möchten, ersetzen Sie 30 im Filterelement f[pdt_builds.average_build_time_minutes]=%3E20 durch die gewünschte Anzahl von Minuten:

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/pdt_builds?fields=pdt_builds.view_name,pdt_builds.connection,pdt_builds.average_build_time_minutes&f[pdt_builds.average_build_time_minutes]=%3E30&sorts=pdt_builds.average_build_time_minutes+desc&limit=500

Messwerte zur Abfrageleistung

Im Explore Abfrageleistungsmesswerte werden alle Abfragen, die über Ihre Looker-Instanz ausgeführt werden, detailliert aufgeschlüsselt.

Mit diesem Explore können Sie beispielsweise untersuchen, welche Komponenten einer Abfrage am längsten zum Laden gedauert haben. Außerdem können Sie damit Trends und Anomalien bei der Abfrageleistung ermitteln. Eine detailliertere Aufschlüsselung des Abfragelebenszyklus und der in diesem Explore erfassten Felder finden Sie auf der Dokumentationsseite Informationen zu Messwerten für die Abfrageleistung.

Schnellstart-Analysen

Das Explore Abfrageleistung enthält Schnellstartanalysen, mit denen Sie schnell Fragen beantworten oder als Ausgangspunkt für andere Abfragen verwenden können.

Wie viel Zeit hat jede Abfragephase gedauert?
Bei welchen Explores ist die durchschnittliche Ausführungszeit der Hauptabfrage am höchsten?
Welche Nutzer haben die höchste durchschnittliche Ausführungszeit der Hauptabfrage?
Zu welchen Tageszeiten sind die Zeiten der asynchronen Worker am längsten?
Zu welchen Tageszeiten sind die längsten Initialisierungszeiträume für Abfragen am längsten?
Zu welchen Tageszeiten sind die längsten Verbindungsverarbeitungszeiten?
Zu welcher Tageszeit sind die Hauptabfragen am längsten?
Zu welchen Tageszeiten sind die längsten Zeiträume nach der Abfrage zu verzeichnen?

SQL-Abfrage

Das explorative Datenanalysetool SQL-Abfrage enthält Informationen zu den ausgeführten SQL-Abfragen, einschließlich der Häufigkeit und des Zeitpunkts der Ausführung sowie Details zu den Nutzern, die sie ausgeführt haben.

Mit der explorativen Datenanalyse SQL-Abfrage lassen sich Fragen wie die folgenden beantworten:

Welche Nutzer führen die meisten SQL-Abfragen aus?

Welche Nutzer führen die meisten SQL-Abfragen aus?

Mit der explorativen Datenanalyse SQL-Abfrage können Sie die Nutzer ermitteln, die die meisten SQL Runner-Abfragen ausführen:

Wählen Sie unter Nutzer die Optionen ID und Name aus.
Wählen Sie Count (Anzahl) in SQL Runner Query (SQL Runner-Abfrage) aus.
Sortieren Sie in absteigender Reihenfolge nach Anzahl von SQL Runner-Abfrage, um die Nutzer aufzulisten, die die meisten Abfragen zuerst ausführen.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/sql_query?fields=sql_query.count,user.id,user.name&sorts=sql_query.count+desc&limit=500

Geplanter Plan

Die explorative Datenanalyse Geplanter Plan enthält Informationen zu allen geplanten Datenübermittlungen, einschließlich zuvor geplanter und derzeit geplanter Jobs.

Im Folgenden finden Sie einige häufig gestellte Fragen zur Verwendung des explorativen Datenanalysetools Geplanter Zeitplan:

Wie kann ich geplante Pläne in einer einheitlichen Zeitzone anzeigen?
In welcher Phase stecken Zeitpläne?
Wie finde ich Eigentümer eines Zeitplans?
Welche geplanten Pläne werden gleichzeitig ausgeführt?
Welche Zeitpläne sind unbegrenzt?
Ist es möglich, den Verlauf für mehr als 50 Zeitpläne aufzurufen?
Wie kann ich die Ergebnisse auf bestimmte Zeitpläne eingrenzen?
Können Fehlertrends zeitübergreifend ermittelt werden?
Wie rufe ich Laufzeitmesswerte für Zeitpläne auf?

Wie kann ich geplante Pläne in einer einheitlichen Zeitzone ansehen?

Mit dem geplanten Zeitplan können Sie alle geplanten Zeitpläne in einer einheitlichen Zeitzone aufrufen, da zeitbasierte Daten der Systemaktivität in der Systemzeitzone gespeichert werden:

Wählen Sie unter Geplanter Zeitplan die Optionen ID, Name und Nächste Laufzeit aus, um die nächste Laufzeit für jeden geplanten Zeitplan in der Systemzeitzone aufzurufen.
Wählen Sie unter Nutzer die Optionen ID und Name aus, um den Nutzer aufzurufen, der den Zeitplan erstellt hat.
Filtern Sie nach Einmal ausführen (Ja/Nein) und setzen Sie den Filterwert auf No, um Lieferungen auszuschließen, die einmal gesendet wurden (z. B. für die Lieferung eines Looks) oder als einmaligen Test gesendet wurden (z. B. für die Testlieferung eines Looks).
In der Ansicht Geplanter Zeitplan können Sie auch Felder wie Cron-Zeitplan und Zeitzone hinzufügen.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,scheduled_plan.name,user.id,scheduled_plan.next_run_time,scheduled_plan.cron_schedule,scheduled_plan.timezone,user.name&f[scheduled_plan.run_once]=No&sorts=scheduled_plan.timezone+desc&limit=500&column_limit=50

In welcher Phase stecken Zeitpläne?

Mit der explorativen Datenanalyse Geplanter Zeitplan können Sie die Phase ermitteln, in der Zeitpläne hängen bleiben. Beispiel:

Wenn Sie die Phase sehen möchten, in der ein bestimmter geplanter Job hängengeblieben ist, filtern Sie unter Geplanter Job nach ID und legen Sie die ID des geplanten Jobs als Filterwert fest. Wählen Sie unter Phase des geplanten Jobs die Optionen Phase, ID des geplanten Jobs und Laufzeit in Sekunden aus.
Sie können auch unter Geplante Jobphase die Optionen Beginn und Abgeschlossene Zeit auswählen.

Anschließend können Sie mithilfe der Felder ID und Laufzeit in Sekunden die Fehlerbehebung für den fehlgeschlagenen Job abhängig davon durchführen, ob der geplante Job hängen geblieben ist, z. B. in der Phase execute oder enqueued for delivery.

Im folgenden URL-Beispiel können Sie die ID des geplanten Jobs 12913 im Filterelement &f[scheduled_job.id]=12913 durch die ID des geplanten Jobs ersetzen, nach dem Sie filtern möchten:

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_job_stage.stage,scheduled_job_stage.scheduled_job_id,scheduled_job_stage.runtime,scheduled_job_stage.started_time,scheduled_job_stage.completed_time&f[scheduled_job.id]=12913&sorts=scheduled_job_stage.scheduled_job_id+desc&limit=500

Wie finde ich die Inhaber von Zeitplänen?

Mit der explorativen Datenanalyse Geplanter Zeitplan können Sie die Eigentümer von Zeitplänen ermitteln:

Wählen Sie unter Geplanter Zeitplan die Optionen ID und Name aus.
Wählen Sie unter Nutzer die Optionen ID und Name aus.
Filtern Sie nach Einmal ausführen (Ja/Nein) und setzen Sie den Filterwert auf No, um Lieferungen auszuschließen, die einmal gesendet wurden (z. B. für die Lieferung eines Looks) oder als einmaligen Test gesendet wurden (z. B. für die Testlieferung eines Looks).
Wenn Sie den Inhaber eines bestimmten Zeitplans finden möchten, filtern Sie unter Geplanter Tarif nach ID und legen Sie den Filterwert auf die ID dieses Zeitplans fest.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,scheduled_plan.name,user.id,user.name&f[scheduled_plan.run_once]=No&sorts=scheduled_plan.id&limit=500

Welche geplanten Pläne werden gleichzeitig ausgeführt?

Mit dem Tool Geplanter Plan können Sie Pläne ermitteln, die zur selben Zeit ausgeführt werden sollen:

Wählen Sie unter Geplanter Plan ID, Name, Cron-Zeitplan und Nächste Ausführung aus.
Filtern Sie nach Einmal ausführen (Ja/Nein) und legen Sie den Filterwert auf No fest, um Übermittlungen auszuschließen, die einmal gesendet wurden (z. B. für eine Übermittlung eines Looks) oder als einmaliger Test gesendet wurden (z. B. für die Übermittlung eines Looks).
Sie können auch einen Filter für Nächste Ausführungszeit hinzufügen und den Filterwert auf is not null setzen, um nur vorhandene geplante Lieferungen in die Ergebnisse einzubeziehen.

Sie können dann die Zeitpläne ändern (z. B. für die Auslieferung eines Looks), damit nicht mehrere Zeitpläne gleichzeitig ausgeführt werden.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,scheduled_plan.name,scheduled_plan.cron_schedule,scheduled_plan.next_run_time&f[scheduled_job.run_once]=No&f[scheduled_plan.next_run_time]=NOT+NULL&sorts=scheduled_plan.id&limit=500

Welche Zeitpläne sind unbegrenzt?

Mit der explorativen Datenanalyse Geplanter Plan können Sie unbegrenzte oder Pläne mit einem Zeilenlimit von -1 finden:

Filtern Sie nach Send All Results (Alle Ergebnisse senden) und setzen Sie den Wert auf Yes (Ja).
Wählen Sie ID, Erstellungszeit, Abgeschlossene Zeit und Zählung unter Geplanter Job aus.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_job.id,scheduled_job.created_time,scheduled_job.finalized_time,scheduled_job.count&f[scheduled_plan.send_all_results]=Yes&sorts=scheduled_job.created_time+desc&limit=500

Kann der Verlauf für mehr als 50 Zeitpläne angezeigt werden?

Mit der explorativen Datenanalyse für geplante Pläne können Sie sich nicht nur die Verlaufsdaten der 50 Zeitpläne ansehen, die auf der Seite Zeitplanverlauf verfügbar sind. Beispiel:

Wähle unter Geplanter Plan die Option ID aus.
Wählen Sie unter Nutzer die Option Name aus, um zu sehen, wer jeden Zeitplan erstellt hat.
Wählen Sie unter Geplanter Job die Option Cron-Zeitplan aus, um die geplante Auslieferungszeit für jeden geplanten Job als Cron-String zu sehen.
Wählen Sie unter Scheduled Plan Destination (Geplanter Planziel) die Option Type (Typ) aus, um den Zieltyp zu sehen, z. B. für die Lieferung eines Looks.
Wählen Sie unter Geplanter Job die Optionen ID, Status und Statusdetails aus, um den Status und alle Fehlermeldungen für jeden geplanten Job aufzurufen.
Wählen Sie unter Geplanter Job die Optionen Erstellungszeit und Abgeschlossene Zeit aus.
Wählen Sie unter Geplante Jobphase die Option Laufzeit in Sekunden aus.
Sie können auch in der Ansicht Look oder Dashboard die Option Link auswählen, um einen Link zum Look oder Dashboard für einen Zeitplan zu erhalten.
Wenn Sie die Ergebnisse auf einen bestimmten Zeitraum beschränken möchten, fügen Sie unter Geplanter Job einen Filter für das Erstellungsdatum hinzu und legen Sie den Filterwert auf die gewünschte Dauer fest, z. B. is in the past 7 days.
Filtern Sie nach Einmal ausführen (Ja/Nein) und setzen Sie den Filterwert auf No, um Lieferungen auszuschließen, die einmal gesendet wurden (z. B. für die Lieferung eines Looks) oder als einmaligen Test gesendet wurden (z. B. für die Testlieferung eines Looks).

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,user.name,scheduled_job.cron_schedule,scheduled_plan_destination.type,scheduled_job.id,scheduled_job.status,scheduled_job.status_detail,scheduled_job.created_time,scheduled_job.finalized_time,scheduled_job_stage.runtime,look.link,dashboard.link&f[scheduled_plan.run_once]=No&f[scheduled_job.created_date]=7+days&sorts=scheduled_job.created_time+desc&limit=500

Wie filtere ich Ergebnisse nach einem bestimmten Satz von Zeitplänen?

Mit dem Explore Scheduled Plan (Geplanter Plan) können Sie nur eine bestimmte Gruppe von Zeitplänen anzeigen, indem Sie z. B. nach bestimmten Dashboards, Inhabern oder Modellen filtern. So rufen Sie beispielsweise eine Liste von Zeitplänen auf, die auf einem bestimmten Modell wie thelook basiert:

Fügen Sie in der Ansicht Abfrage einen Filter für Modell hinzu und legen Sie den Filterwert auf den Namen des Modells fest.
Wählen Sie unter Geplanter Tarif die Option ID und Name aus.
Wählen Sie unter Nutzer die Option Name aus, um zu sehen, wer die einzelnen Zeitpläne erstellt hat.
Wählen Sie unter Geplanter Zeitplan die Option Cron-Zeitplan aus, um die geplante Auslieferungszeit für jeden Zeitplan als Cron-String zu sehen.
Sie können auch in der Ansicht Look oder Dashboard die Option Link auswählen, um einen Link zum Look oder Dashboard für einen Zeitplan zu erhalten.
Filtern Sie nach Einmal ausführen (Ja/Nein) und legen Sie den Filterwert auf No fest, um Übermittlungen auszuschließen, die einmal gesendet wurden (z. B. für eine Übermittlung eines Looks) oder als einmaliger Test gesendet wurden (z. B. für die Übermittlung eines Looks).

Im folgenden URL-Beispiel können Sie den Modellnamen thelook im Filterelement f[query.model]=thelook durch den Namen des Modells ersetzen, nach dem Sie filtern möchten:

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,scheduled_plan.name,user.name,scheduled_plan.cron_schedule,look.link,dashboard.link&f[scheduled_plan.run_once]=No&f[query.model]=thelook&sorts=scheduled_plan.id&limit=500

Können Fehlertrends über Zeitpläne hinweg identifiziert werden?

Ein weiterer Anwendungsfall für die explorative Datenanalyse Geplanter Zeitplan ist die Identifizierung von Fehlertrends in Zeitplänen. So können Sie beispielsweise feststellen, dass SFTP-Zeitpläne mit einer bestimmten Fehlermeldung fehlschlagen:

Wählen Sie Created Time (Erstellungszeit), Finalized Time (Abgeschlossener Zeitpunkt), ID, Status und Status Detail (Statusdetail) unter Scheduled Job (Geplanter Job) aus, um eine Liste der geplanten Jobs sowie deren Status und Fehlermeldungen aufzurufen.
Wählen Sie unter Geplante Jobphase die Option Phase aus.
Wählen Sie unter Geplantes Planziel die Optionen Typ und Format aus, um den Zieltyp (z. B. für die Lieferung eines Looks) und das Datenformat (z. B. für die Bereitstellung eines Looks) zu sehen.
Filtern Sie unter Geplanter Job nach Status und legen Sie den Filterwert auf failure fest, um nur geplante Jobs einzuschließen, die fehlgeschlagen sind.
Wenn Sie nur Ergebnisse für ein bestimmtes Ziel einschließen möchten, filtern Sie unter Geplanter Planziel nach dem Feld Typ und legen Sie den Filterwert auf das gewünschte Ziel fest, z. B. sftp oder email.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_job.created_time,scheduled_job.finalized_time,scheduled_job.id,scheduled_job.status,scheduled_job.status_detail,scheduled_job_stage.stage,scheduled_plan_destination.type,scheduled_plan_destination.format&f[scheduled_job.status]=failure&sorts=scheduled_job.status&limit=500&column_limit=50

Wie zeige ich Laufzeitmesswerte für Zeitpläne an?

Mit dem Explore Geplanter Plan können Sie die Laufzeitmesswerte für Zeitpläne untersuchen. So zeigen Sie beispielsweise die durchschnittlichen Laufzeiten für Zeitpläne an:

Wählen Sie unter Geplanter Zeitplan die Optionen ID und Name aus.
Wählen Sie unter Nutzer die Option Name aus.
Wählen Sie unter Geplanter Plan die Option Cron-Zeitplan aus.
Wählen Sie unter Geplante Jobphase die Option Durchschnittliche Laufzeit in Sekunden aus.
Filtern Sie nach Einmal ausführen (Ja/Nein) und setzen Sie den Filterwert auf No, um Lieferungen auszuschließen, die einmal gesendet wurden (z. B. für die Lieferung eines Looks) oder als einmaligen Test gesendet wurden (z. B. für die Testlieferung eines Looks).

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,scheduled_plan.name,user.name,scheduled_plan.cron_schedule,scheduled_job_stage.avg_runtime&f[scheduled_plan.run_once]=No&sorts=scheduled_plan.id&limit=500

So rufen Sie Laufzeiten für geplante Jobs auf:

Wenn Sie die Laufzeiten für alle Jobs für einen bestimmten Plan aufrufen möchten, fügen Sie einen Filter für ID unter Geplanter Zeitplan hinzu und legen Sie den Filterwert auf die gewünschte ID des geplanten Zeitplans fest.
Wähle unter Geplanter Plan die Option ID aus.
Wählen Sie unter Nutzer die Option Name aus.
Wählen Sie unter Geplanter Plan die Option Cron-Zeitplan aus.
Wählen Sie unter Scheduled Job (Geplanter Job) die Optionen ID, Status, Created Time und Finalized Time aus.
Wählen Sie unter Geplante Jobphase die Option Laufzeit in Sekunden aus.
Filtern Sie nach Einmal ausführen (Ja/Nein) und setzen Sie den Filterwert auf No, um Lieferungen auszuschließen, die einmal gesendet wurden (z. B. für die Lieferung eines Looks) oder als einmaligen Test gesendet wurden (z. B. für die Testlieferung eines Looks).

Wenn Sie in der folgenden URL-Beispiel den Filter für ID von Geplanter Plan ändern möchten, ersetzen Sie 145 im Filterelement f[scheduled_plan.id]=145 durch die ID des geplanten Plans, nach dem Sie filtern möchten:

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,user.name,scheduled_job.cron_schedule,scheduled_job.id,scheduled_job.status,scheduled_job.created_time,scheduled_job.finalized_time,scheduled_job_stage.runtime&f[scheduled_plan.run_once]=No&f[scheduled_plan.id]=145&sorts=scheduled_job.created_time+desc&limit=500

Nutzer

Die explorative Datenanalyse Nutzer enthält Details zu den einzelnen Nutzern, einschließlich früherer Abfragen und der Inhalte und Ordner, auf die sie Zugriff haben.

Schnellstart-Analysen

Das User-Explore enthält Schnellstart-Analysen, mit denen Sie schnell Antworten auf Ihre Fragen finden oder sie als Ausgangspunkt für andere Abfragen verwenden können.

Wie viele aktivierte Nutzer haben die Leseberechtigung (access_data)?
Bei welchen Nutzern sind in den letzten 7 Tagen mehr als 3 geplante Jobs fehlgeschlagen?
Wann hat sich ein bestimmter Nutzer zuletzt angemeldet?
Welche Nutzer sind am aktivsten?
Welche Nutzer haben sich seit mehr als 90 Tagen nicht mehr angemeldet?
Für welche Nutzer wurde der Zugriff deaktiviert?
Welche Nutzer haben die Entwicklerberechtigung (develop)?
Wie viele Nutzer haben jede Rolle?

Wie kann ich sehen, welche Google-Mitarbeiter auf meine Instanz zugegriffen haben?

Zusätzlich zum Bereich Letzter Zugriff auf der Seite Supportzugriff können Sie auch Informationen darüber sehen, welche Google-Mitarbeiter auf Ihre Instanz zugegriffen haben. So können Sie beispielsweise anzeigen, welche Google-Mitarbeiter auf Ihre Instanz zugegriffen haben, wie viele Minuten sie auf Ihre Instanz zugegriffen haben und wie viele Abfragen sie ausgeführt haben:

Wählen Sie unter Nutzer die Option Name aus.
Wählen Sie Ungefähre Webnutzung in Minuten und Anzahl der Suchanfragen > Anzahl der Abfrageausführungen aus dem Verlauf.
Filtern nach Erstellungsdatum > Datum unter Verlauf und legen Sie als Wert den Zeitraum fest, für den Sie den Zugriff durch Google-Mitarbeiter einsehen möchten.
Filtern Sie im Verlauf nach Quelle > Quelle und legen Sie den Wert auf is not equal to scheduled_task fest, um alle geplanten Aufgaben zu entfernen.
Filtern Sie nach Nutzerberechtigungen > Ist Looker-Mitarbeiter (Ja / Nein) in User Facts und setzen Sie den Wert auf is Yes, um nur Google-Mitarbeiter zu sehen.

https://<instance_name>/explore/system__activity/user?fields=user.name,history.approximate_usage_in_minutes,history.query_run_count_drill&f[user.is_disabled]=No&f[history.created_date]=70+days&f[history.source]=-%22scheduled_task%22&f[user_facts.is_looker_employee]=Yes

Geführte Analysen in der Labs-Funktion „Systemaktivität“

Mit geführten Analysen können Looker-Administratoren und Nutzer, denen die Berechtigung see_system_activity gewährt wurde, im explorativen Analysetool Verlauf mithilfe eines Frage-und-Antwort-Formats schnell wichtige Fragen zur Instanznutzung beantworten. Damit Nutzer auf geführte Analysen zugreifen können, muss ein Administrator die Funktion Geführte Analysen in der Systemaktivität Labs aktivieren.

Eine interaktive Analyse enthält vorausgefüllte Felder, Werte und Optionen, aus denen Sie auswählen können, sowie eine Visualisierung der ausgewählten Messwerte.

Der Visualisierungstyp wird von Looker ausgewählt, um die ausgewählten Daten am besten darzustellen, und kann nicht geändert werden.

Nutzer können derzeit im explorativen Analysetool Verlauf auf verschiedene geführte Analysen zugreifen:

Welche Nutzer sind in Ihrer Instanz am aktivsten? – Herausfinden, wer den größten Nutzen aus Ihrer Instanz zieht
Welche Inhalte belasten Ihre Instanz? – Stark verwendete Inhalte identifizieren
Nutzeranalyse: Nutzeraktivitäten nach Typ und Rolle analysieren
Instanznutzung im Zeitverlauf: Verschiedene Aktivitätsmesswerte im Zeitverlauf vergleichen

Geführte Analyse aus einem leeren Explore auswählen

Wenn Sie eine geführte Analyse ausführen möchten, wählen Sie die gewünschte Analyseoption aus. Die Analyseoptionen werden im Bereich Geführte Analyse angezeigt.

Nach Abschluss der interaktiven Analyse können Sie die Datenwerte anpassen, um wichtige Fragen zu beantworten, weitere Datenanalysen ausführen oder die Analyse speichern, um sie für andere Nutzer freizugeben, die Zugriff haben. Wenn Sie die Analyse schließen möchten, schließen Sie einfach den Browsertab.

Geführte Analyse nach Ausführung eines Explores auswählen

Wenn Sie bereits ein Explore Verlauf der Systemaktivität ausgeführt haben, können Sie eine geführte Analyse auswählen, indem Sie neben dem Namen des Explores auf die Schaltfläche Schnellstart klicken.

Dadurch wird das Menü Schnellstart geöffnet.

Wählen Sie im Schnellstart eine geführte Analyse aus, um die geführte Analyse in einem neuen Browsertab zu öffnen und auszuführen.

Nachdem die geführte Analyse ausgeführt wurde, können Sie die Datenwerte anpassen, um wichtige Fragen zu beantworten, die Analyse weiter erkunden oder die Analyse speichern, um sie mit anderen zugriffsberechtigten Nutzern zu teilen. Um die Analyse zu schließen, schließen Sie einfach den zugehörigen Browsertab.

Geführte Analyse anpassen

Nachdem Sie eine interaktive Analyse in einem leeren Explore oder im Schnellstart-Menü eines Explores ausgewählt haben, wird die Analyse automatisch in einem neuen Browsertab geöffnet und ausgeführt.

Nach Abschluss der interaktiven Analyse können Sie die vorab ausgefüllten Werte ändern und Kombinationen daraus erstellen. Wählen Sie dazu je nach Analyse Werte und Bedingungen aus Drop-down-Menüs, Datumsmenüs oder Optionsfeldern aus.

Sie können beispielsweise die Analyse Welche Inhalte belasten Ihre Instanz? auswählen, um stark genutzte Inhalte in Ihrer Looker-Instanz zu ermitteln. Nachdem die geführte Analyse geladen wurde, können Sie den Standardwert für den Zeitraum unter Über welchen Zeitraum? in Letzte 30 Tage ändern.

Die interaktive Analyse wird automatisch mit dem ausgewählten Zeitraumwert aktualisiert.

In dieser Phase können Sie entscheiden, ob Sie zusätzliche Erkenntnisse für die Analyse gewinnen möchten, indem Sie die Daten weiter untersuchen. Sie können die Analyse als Look oder in einem Dashboard speichern, um sie für andere Nutzer mit Zugriff freizugeben. Sie können die Analyse auch schließen, indem Sie das Browserfenster schließen.

Dreipunkt-Menü für die geführte Analyse

Über das Dreipunkt-Menü Optionen in einer interaktiven Analyse können Nutzer Folgendes tun:

Weitere Informationen zu geführten Analysen
Geführte Analyse speichern
Geführte Analyse neu laden

Weitergehen zu einer geführten Analyse

Nachdem Sie die ersten Daten aus einer interaktiven Analyse erhalten haben, können Sie die Daten weiter untersuchen. Dazu können Sie das Dreipunkt-Menü Optionen und dann Von hier aus erkunden auswählen.

Ein neuer Browsertab mit einem Explore wird geöffnet, das die Felder und Visualisierungen aus der explorativen Datenanalyse enthält.

Sie können weitere Datenerkenntnisse gewinnen, indem Sie unter anderem Felder, Pivot-Tabellen oder Filter hinzufügen oder entfernen. Weitere Best Practices und Tipps für Explores finden Sie auf der Dokumentationsseite Explores erstellen und bearbeiten.

Geführte Analyse speichern

Nachdem Sie eine geführte Analyse angepasst haben, können Sie sie speichern, um sie mit anderen zugriffsberechtigten Personen zu teilen. Es gibt zwei Möglichkeiten, eine geführte Analyse zu speichern:

Visualisierung der explorativen Datenanalyse zu einem Dashboard hinzufügen
Die interaktive Analyse als Look speichern

Visualisierung einer geführten Analyse einem Dashboard hinzufügen

Wenn Sie einem Dashboard eine Visualisierung für die explorative Datenanalyse hinzufügen möchten, öffnen Sie das Menü Explorative Datenanalyse in einem Dashboard speichern. Klicken Sie dazu im Dreipunkt-Menü Optionen auf + Zu Dashboard hinzufügen.

Sobald das Menü Geführte Analyse in einem Dashboard speichern geöffnet wird, gehen Sie so vor:

Geben Sie einen Titel für die Dashboard-Kachel für die geführte Analyse ein.
Wählen Sie einen Ordner aus, in dem das Dashboard gespeichert ist, dem Sie die interaktive Analyse hinzufügen möchten.
Wählen Sie das gewünschte Dashboard aus.
Klicken Sie auf Speichern.

In einem Dialogfeld werden Sie darüber informiert, dass die interaktive Analyse dem ausgewählten Dashboard hinzugefügt wurde.
Klicken Sie auf den Link, um das Dashboard aufzurufen und es anzusehen oder zu bearbeiten.
Alternativ können Sie auch Fertig auswählen, um das Pop-up zu schließen.

Geführte Analysen als Look speichern

Wenn Sie eine explorative Datenanalyse als Look speichern möchten, wählen Sie im Dreipunkt-Menü Optionen die Option Von hier aus analysieren aus:

Ein neuer Browsertab mit einem Explore wird geöffnet, das die Felder und die Visualisierung aus der explorativen Datenanalyse enthält:

So speichern Sie das Explore als Look:

Wählen Sie oben rechts im Explore das Zahnrad-Menü.
Klicken Sie auf Speichern.
Wählen Sie Als Look aus, um das Menü Look speichern zu öffnen.
Geben Sie im Feld Titel einen neuen Titel ein. Wenn Sie mit dem Look einen bestehenden Look überschreiben, lassen Sie dieses Feld leer.
Im Feld Beschreibung kannst du eine Beschreibung des Looks eingeben. Wenn Sie mit dem Look einen bestehenden Look überschreiben, lassen Sie dieses Feld leer.
Prüfen Sie im Feld Ordner, ob der aktuelle Ordner dem gewünschten Ziel entspricht. Im Feld Ordner werden der Name und der Speicherort des ausgewählten Ordners angezeigt. Auf der rechten Seite ist der Inhalt des ausgewählten Ordners zu sehen. Wenn Sie einen Ordner auswählen, in dem Sie den Look nicht speichern dürfen, wird unten im Menü eine entsprechende Warnmeldung angezeigt und die Schaltfläche Look speichern und ansehen wird deaktiviert.
Wenn der Look in einem anderen Ordner gespeichert werden soll, navigieren Sie zu dem entsprechenden Ordner. Sie haben folgende Möglichkeiten, um zu dem Ordner zu navigieren:
- Wählen Sie im Feld Ordner einen übergeordneten Ordner aus, um dorthin zu gelangen.
- Wählen Sie links den Namen eines Ordners auf oberster Ebene aus, um dorthin zu gelangen.
- Wählen Sie rechts den Namen eines untergeordneten Ordners aus, den Sie verwenden möchten, oder navigieren Sie zu einem seiner untergeordneten Ordner.
- Wenn es viele untergeordnete Ordner gibt, können Sie den Namen des untergeordneten Ordners im Feld Nach Titel filtern eingeben, damit die Liste nach eben diesem untergeordneten Ordner gefiltert wird.
Wenn Sie mit dem Look einen bestehenden Look überschreiben möchten, blättern Sie nach unten, oder nutzen Sie das Feld Nach Titel filtern, um den gewünschten Look zu finden und auszuwählen. Der Titel und die Beschreibung des Looks (falls vorhanden) werden in den Feldern Titel und Beschreibung angezeigt.
Speichern Sie Ihren Look.
- Wählen Sie Speichern aus, um den Look zu speichern und zur Explore-Seite zurückzukehren.
- Um den Look zu speichern und anzusehen, wählen Sie Speichern und Look ansehen.

Sie können auch andere Optionen aus dem explorativen Analysetool auswählen, um die explorative Datenanalyse zu speichern oder zu teilen. Dazu gehören:

Herunterladen: Hier können Sie die explorative Datenanalyse Geführte Analyse herunterladen.
Senden: Damit wird die explorative Datenanalyse aus der Anleitung als einmalige Übermittlung gesendet.
Speichern und planen: Hiermit können Sie das Explore aus der Interaktive Analyse als Look oder Dashboard speichern und eine wiederkehrende Übermittlung einrichten.
Ergebnisse zusammenführen: Hiermit können Sie die Ergebnisse des Explores aus der Anleitung mit den Ergebnissen anderer Explores zusammenführen.

Geführte Analyse aktualisieren

Wenn Sie die Daten in einer interaktiven Analyse neu laden möchten, wählen Sie im Dreipunkt-Menü Optionen die Option Aktualisieren aus.

Die interaktive Analyse wird aktualisiert und enthält die neuesten Daten.