如何将SurveyMonkey连接到BigQuery？| 2个简单的步骤

Pranay Kumar关于数据集成、ETL、Google BigQuery、SurveyMonkey
个人的观点和经验可以通过调查来评估。当你进行调查时，它可以为你提供人们的行为和行动的统计数据，可以利用这些数据来做出关键的选择。

SurveyMonkey的分析能力给予充分的分析数据，以便更好地了解，并根据你的调查答复做出有价值的决定。然而，如果您想超越SurveyMonkey的分析并发掘更多的见解，将您的数据从SurveyMonkey连接到BigQuery是个好办法。

通过SurveyMonkey数据与BigQuery等高性能云仓库的优化，您可以编写从复杂的临时查询到基本报告的所有内容。透過將 SurveyMonkey 資料與其他來源的資訊結合，您可以擴大分析範圍，透過更聰明的管理選擇來協助組織成長。

本文将指导您完成顺利连接SurveyMonkey和BigQuery的步骤。它还提供了SurveyMonkey和BigQuery的快速概述，然后深入探讨将SurveyMonkey连接到BigQuery所需的步骤。继续阅读以了解连接SurveyMonkey到BigQuery的步骤。

前提条件

为了充分利用这篇文章，我们建议你了解数据集成的基本原理。

什么是SurveyMonkey？

SurveyMonkey是一个在线调查网站，允许用户创建和发布调查。它通常用于市场分析，但也可能用于各个领域的调查，包括生物医学研究、营销研究、客户行为研究等。调查对于收集客户的反馈、意见、批评和想法至关重要。随着互联网调查的出现，收集反馈变得更加容易，因为你消除了进行调查的人工过程。

SurveyMonkey的基本计划是免费的，尽管它的功能有限。它有15种不同的问题类型和超过20种不同的调查模板。你可以做尽可能多的调查，但每个调查可以有10个问题和100个应答者。

然而，有三种高级订阅选项。SELECT, GOLD, 和 PLATINUM。GOLD套餐是最受欢迎的，它有无尽的问题，无限的回复，自定义调查设计，跳过逻辑，以及其他复杂的功能，如对开放式回复的文本分析和与SPSS的互动。

另一方面，PLATINUM计划为您提供 "完全的品牌控制"，有不同的调查URL，完全控制调查的外观，并能添加标志和商标颜色。价格因国家而异，但在加拿大，每年的价格从228美元到828美元不等。

使用Hevo的无代码数据管道在几分钟内将数据复制到BigQuery中

Hevo数据，一个完全管理的数据管道平台，可以帮助你在几次点击中自动化，简化和丰富你的数据复制过程。通过Hevo的各种连接器和快速的数据管道，你可以从100多个数据源提取和加载数据，直接进入你的数据仓库，如BigQuery或任何数据库。

为了进一步简化和准备你的数据分析，你可以使用Hevo强大的内置转换层来处理和丰富原始颗粒数据，而不需要写一行代码。

SurveyMonkey的特点

问题库-问题库中有数百个由调查科学家编写的问题。在设计调查时，您可以从侧边栏访问问题库。您也可以浏览各种类别以找到合适的问题。
调查逻辑-SurveyMonkey中可用的几种调查逻辑类型是。
- 问题逻辑：这使您可以根据用户对封闭式问题的反馈，将受访者引导到一个特定的页面或不同页面上的问题。
- 高级分支：这允许你根据单一的回答和一系列的 "条件 "跳过问题或页面。答复、调查者的自定义数据和自定义变量都是这些情况的例子。如果您利用受访者的电子邮件地址作为自定义数据字段，您可以创建一个条件，防止具有特定地址的受访者查看特定页面。
- 问题和答案管道：这使您能够通过将对以前问题的答复纳入未来的问题建议来定制您的调查。这让受访者感到被认可，并将调查转变为更亲密的对话。此外，将您的调查与背景相结合，将使您能够收集到更多集中的答复。
重复性调查循环调查允许您在一定时间内定期发布相同的调查。你可以获得对你的客户、工人、潜在客户和其他受众经验的上下文和及时的洞察力。之后，你可以把你最好的一面展现出来，并采取必要的行动来提高参与度。重复性调查被称为 "纵向研究"，因为它们是在一段时间内进行的。

什么是BigQuery？

BigQuery是一个全面管理的企业数据仓库，内置机器学习、地理空间分析和商业智能等技术，帮助你管理和分析你的数据。BigQuery的无服务器设计使您能够利用SQL查询来解决企业最紧迫的问题，同时不需要基础设施管理。

BigQuery中可扩展的分布式分析引擎允许您在几分钟内查询TB级和数百PB级的数据。BigQuery是谷歌自制的Dremel查询服务软件的 "外部化版本"，于2011年作为V2发布。

BigQuery通过将分析数据的计算引擎与存储选项分开，提高了灵活性。您可以使用BigQuery来存储和分析您的数据，或者您可以使用它来审查您的数据，无论它存储在哪里。

BigQuery的工作流程

SurveyMonkey to BigQuery: BigQuery Working Process | Hevo Data

图片来源。K21Academy

在你开始使用BigQuery之前，你需要创建一个表结构。你可以创建3种类型的表结构--本地表、外部表和视图。创建结构后，你可以开始列出你的数据表并控制数据的访问。

**加载数据（Ingestion）。**在创建表之后，你必须插入你的数据，有许多方法可以将你的数据上传到BigQuery。你可以批量加载数据，执行查询，流转单个信息，以及第三方工具。
存储和准备。这一步涉及到为数据分析准备存储在BigQuery中的数据。在这里，你从上一阶段获得的原始数据被处理成所需的格式。
分析和导出数据。BigQuery数据可以通过各种方式导出，每个文件最大包含1GB。你可以导出数据或使用Dataflow等服务来简化操作。数据导出后，可使用 BigQuery ML 和 Google Data Studio 等服务进行分析。

BigQuery的特点

BigQuery是一个无服务器的数据仓库，为拥有大量数据的公司而建。它在一个具有成本效益的定价模式中提供了广泛的功能，从利用内置的机器学习从数据中获得全面的见解到使用ANSI SQL分析PB级的数据。下面给出了许多功能。

多云选项。BigQuery的USP是它提供了一种创新的方式来分析来自几个云的数据而不产生额外的费用。过去的方法通常有大量的出口费用用于从源头移动数据，与此相反，BigQuery消除了移动数据的需要。这意味着BigQuery可以在存储位置上对数据进行计算。
**免费访问。**BigQuery的沙盒允许你尝试使用BigQuery和云端控制台，而不需要做出任何承诺。

是什么使Hevo的ETL流程成为同类中最好的？

当你有大量的数据时，提供一个高质量的ETL解决方案可能是一个挑战。Hevo的自动化，无代码平台为你提供了所有你需要的无缝数据复制体验。

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完全管理。Hevo不需要管理和维护，因为它是一个完全自动化的平台。
数据转换。Hevo提供了一个直接的界面来完善，修改和丰富你要传输的数据。
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