在现代世界中，市场竞争不断上升，技术变化几乎每天都提供新的工具和机会，确保企业的稳定和持续增长至关重要。适应性不仅重要，而且灵活性也至关重要。灵活性使企业能够调整新趋势，并有效地与客户互动。
反过来，对于电子商务业务的成功，必须利用各种数据分析、报告和运营活动的工具。将 Shopify 商店与各种外部系统集成成为这一持续过程中的重要和不可避免的步骤。
在这篇文章中，我们将探讨将 Shopify 与数据分析和报告系统集成的各个方面，从典型的解决方案（如 Google Sheets 或 Microsoft Power BI）开始，到更专业的工具（如 Exploratory）结束。我们将粗略检查与不同系统交互的示例，提供有关有效集成的实用建议。我们将讨论使用分析工具进行决策的可能性，并确保您的在线商店的最佳运行。
如何访问 Shopify 数据
无论选择哪种数据分析和报告系统，数据都是其有效运行的关键元素。在 Shopify 与外部系统交互的背景下，出现了几个重要问题：
- 如何轻松地将必要的数据从 Shopify 转移到这些系统？
- 如何确保它们的持续更新？
解决此任务的第一步是确定您需要哪些特定的数据进行分析和报告。您可能需要的信息相当广泛，包括销售数据、库存、客户详细信息、购物车等。了解特定的数据需求将有助于确定收集和传输这些信息的最佳方法。
关于数据传输的便利性，将 Shopify 与外部系统集成可以通过手动或自动解决方案来实现。
手动数据导出和导入
虽然使用 Shopify 的标准机制将数据导出为 CSV 文件似乎是第一个也是合乎逻辑的解决方案，但重要的是要考虑其关键缺点：
- 导出数据的限制；
- 需要手动更新数据。
- 无法导出原始（非汇总）数据。
最关键的限制之一是导出数据的数量限制，无论是样本大小还是内容。这对于订单或产品数量较大的企业尤其关键。
无法导出原始数据（即非汇总数据）是这种方法的另一个限制。原始数据包含可能对深入分析和模式识别至关重要的细节。仅导出汇总数据的限制可能会使全面分析和获取完整的情况变得复杂。
为了克服这些缺点，可以采用更先进和自动化的集成方法，例如利用 Shopify API，它允许实时获取更多数据。
通过 Shopify API 集成
此解决方案适合团队中拥有高级开发人员的公司，并愿意在使用 Shopify API 的集成开发和维护上投入大量资源。使用 API 为商店提供了对集成过程的完全控制，允许根据特定需求进行自定义，并确保实时导入数据。
然而，有一些缺点需要考虑。其中之一是无法一次性获取大量数据。这需要在商店一侧创建一个中间数据存储库，该存储库需要与 Shopify 不断同步（这时 Shopify API 的 Webhook 就派上用场了）。
用于按需导出数据的 Shopify 应用
由于大多数数据分析和报告系统支持通过 URL 加载和更新数据，因此拥有满足以下要求的系统就足够了：
- 能够在一次请求中导出所需数据的全部量；
- 可用数据范围广泛；
- 能够导出预先汇总的数据；
- 能够导出原始数据；
- 及时的数据更新（实时数据）。
Mipler 作为 Shopify 数据提供者
Mipler 是一款流行的 Shopify 应用，促进数据集成和分析，以构建不同复杂性的 Shopify 报告。在短时间内，它在 Shopify 平台上的数千名商店所有者中获得了显著的受欢迎程度，帮助他们高效地解决业务挑战。由于该应用已经与 Shopify 数据交互，因此扩展其功能以支持其他平台的报告是扩大其应用范围的合乎逻辑的步骤。
Mipler 的一个主要优势是能够以汇总和原始两种形式获取数据。这为 Shopify 商店所有者提供了选择最适合其需求和报告规格的格式的灵活性。
目前，Mipler 提供几种访问数据的方法：
-
Shopify 自定义报告 及其唯一链接：
该应用允许用户以多种格式（如 CSV、JSON、HTML、PDF）获取数据，通过指向自定义报告的唯一链接。
-
与 Google Sheets 的直接集成：
该应用提供了一个名为 Shopify Data Connector 的 Google Sheets 插件，使 Mipler 数据便捷地直接集成到 Google Sheets 中。
-
具有多种查询类型的 API：
Mipler 支持具有多种查询类型的 API，包括不同格式和结构，提供在数据处理和与其他系统集成方面更多的灵活性。
总之，Mipler 不仅确保了对 Shopify 数据的便捷访问，还扩展了其功能，提供多种获取和处理数据的方法，以优化其业务分析。
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通过 Mipler API 访问 Shopify 数据
Mipler 实现了自己的端点，提供以多种格式访问不同数据的能力。该端点高度灵活，允许用户轻松定义要检索的特定数据及其时间段，并指定特定列及其关系。
例如，使用此端点，用户可以立即获取按星期几或月份统计的订单数量。还可以使用过滤器收集特定产品在特定时间段内的订单数量信息。此功能使 Mipler 的使用非常方便和高效，允许用户根据其特定需求和业务查询精确配置数据检索参数。
不同输出数据的 API 请求示例：
-
https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=orders
所有订单的列表，包含所有列（超过 65 列）
-
https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=orders.select_columns(orders.name, orders.price, orders.processed_at).sort_by(desc(orders.processed_at))
按日期排序的所有订单列表，限制列
-
https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=products
所有产品的列表
-
https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=summarize_columns([orders.processed_at_day, orders.count, orders.total_price])
按天的销售统计
-
https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=summarize_columns([product_variants.name, orders.count, orders.total_price], filter(orders, is_in_range(orders.processed_at, LAST30DAYS)))
过去 30 天的订单数量的产品列表。 查看带演示数据的请求。
让我们探讨如何将其与不同系统集成。
Shopify 数据到 Google Sheets
Google Sheets 是一款非常流行的工具，具有众多可能的应用，其灵活性使其对数百万用户不可或缺。关于与 Shopify 数据的集成，有两种主要方法提供便捷的数据访问：
-
使用 Google Sheets 插件：
可以安装一个专为与 Shopify 数据集成而设计的 Google Sheets 单独插件。
该插件提供了先进的功能，便于直接在 Google Sheets 中检索、分析和显示数据。更详细的描述可以在Shopify Google Sheets 集成中找到。
与 Google Sheets 的集成 -
使用内置的
=IMPORTDATA函数：一种方便快捷的方法是使用 Google Sheets 中的内置
=IMPORTDATA函数。该函数允许用户直接从 CSV 文件插入数据。通过指定来自 Shopify 数据的 CSV 文件的直接链接（例如，可以通过 Mipler API 提供），用户可以轻松高效地在 Google Sheets 中检索和更新数据。
与 Google Sheets 的快速集成（=IMPORTDATA）
这两种方法都提供了对 Shopify 数据的便捷访问，允许用户直接在 Google Sheets 中处理数据，选择最适合其需求和要求的方法。
Shopify 数据到 Exploratory
Exploratory 是一款流行的多功能程序，提供广泛的数据操作能力。由于其独特的功能，它允许商店所有者不仅执行指定的操作，还可以分析趋势、构建图表，并使用众多其他有用的选项，统称为“数据科学”。
与其他同类程序类似，Exploratory 允许方便地直接从 URL 加载数据并进行后续使用。下面的截图展示了使用 Mipler API 从 Shopify 添加数据的基本步骤。此过程涉及多个阶段，用户可以轻松地从指定源集成数据，以便在 Exploratory 程序中进一步探索和分析。
Shopify 数据到 Excel
Microsoft Excel 是一款知名且广泛使用的数据分析工具，提供便捷的方式直接从网络资源导入数据，包括 CSV 文件。要执行此操作，请按照以下步骤操作：
- 打开 Microsoft Excel 并导航到 “数据” 选项卡；
- 在 “获取外部数据” 组中单击 “从 Web” 按钮；
- 单击 “从 Web” 后，将出现一个新窗口，允许您指定要导入的 .csv 文件的 URL；
- 在此窗口中，将 .csv 文件的 URL 粘贴到相应字段中。您可以通过 Mipler API 获取此 URL；
- 单击 “导入” 或 “确定”。
这个简单的过程使用户能够快速导入所需的数据，并轻松更新，而无需多余的步骤。
Shopify 数据到 Microsoft PowerBI
Microsoft Power BI 是一款强大的数据分析和可视化工具，也提供便捷的功能，从各种格式（如 JSON 和 CSV）导入数据，使用“获取数据向导”界面。该界面允许轻松快速访问外部数据。以下是该过程的一般概述：
- 选择 “主页” 和 “获取数据”；
- 在 “获取数据向导” 中，选择您想要使用的数据源类型。要从外部 URL 导入数据，请选择 “Web”；
- 将数据源的 URL 输入到相应字段中。您可以根据网络请求输出选择数据格式，例如 JSON 或 CSV；
- 单击 “加载” 或 “转换数据”。
这种从外部 URL 交互式数据导入过程允许用户无缝高效地将多样的数据集成到他们的 Power BI 项目中，以便后续可视化和分析。
