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Google Data Studio（Looker Studio）介紹：Dashboard 設計

Data Studio 是什麼？Data Studio 可以做什麼？Data Studio 怎麼用？有哪些實用情境、使用技巧與新手常見錯誤，幫助你零經驗也能理解這套工具。

Data

Data Studio 是 Google 推出的資料視覺化與報表工具，前身包含 Google Data Studio 與 Looker Studio，可以把 Google Sheets、GA4、Google Ads、Search Console、BigQuery、資料庫，或其他第三方平台的資料，整理成互動式報表與儀表板。

如果你有做網站經營、SEO、廣告投放、電商、內容行銷、營運管理，Data Studio 會是非常值得學的工具，因為它可以大幅減少「手動整理報表、截圖、貼數據」的時間。

以前我們要看網站流量、廣告成效、銷售數字，常常要開很多後台，一個一個查資料。現在透過 Data Studio，就能把不同來源的數據放在同一份報表中，讓你更快看懂目前狀況。

接下來我會與你分享：Data Studio 是什麼？Data Studio 可以做什麼？Data Studio 怎麼用？有哪些實用情境、使用技巧與新手常見錯誤，幫助你零經驗也能理解這套工具。

內容目錄 隱藏
Data Studio 是什麼？
Data Studio、Looker Studio、Looker 差在哪裡？
為什麼 Data Studio 很重要？
Data Studio 可以做什麼？
1. 製作互動式儀表板 Dashboard
2. 串接不同資料來源
3. 建立計算欄位 Calculated Field
4. 混合多個資料來源 Data Blending
5. 加入互動篩選器與日期控制
6. 分享報表與定期寄送
Data Studio 的基本概念
Data Studio 怎麼用？建立第一份報表
步驟一：打開 Data Studio
步驟二：建立新報表
步驟三：連接資料來源
步驟四：檢查欄位型態
步驟五：加入圖表
步驟六：加入篩選器與日期控制
步驟七：分享報表
Data Studio 價格方案
Data Studio 適合誰使用？
1. SEO 與網站經營者
2. 廣告投手與行銷人
3. 電商與營運團隊
4. 顧問、代理商與接案工作者
5. 公司主管與內部團隊
Data Studio 實用情境
1. 網站流量報表
2. SEO 成效報表
3. 廣告成效報表
4. 電商營收報表
5. 客戶月報
6. 內部 KPI Dashboard
Data Studio 使用技巧
1. 先問問題，再做圖表
2. 不要把報表做成圖表倉庫
3. KPI 定義要先講清楚
4. 能在資料源處理，就不要全部丟到 Data Studio
5. Data Blending 要謹慎使用
6. 權限設定一定要檢查
7. 注意 Data Freshness 與查詢成本
8. 先做可用，再做漂亮
Data Studio 常見錯誤
錯誤一：直接相信報表數字
錯誤二：日期欄位沒處理好
錯誤三：指標與維度亂搭
錯誤四：濫用圓餅圖
錯誤五：把 Data Studio 當資料庫
Data Studio 新手學習路線
第一階段：先學會 Google Sheets 報表
第二階段：學會 GA4 與 Search Console 報表
第三階段：學會計算欄位
第四階段：學會資料混合與權限管理
第五階段：學 BigQuery 搭配 Data Studio
Data Studio 適合做什麼？不適合做什麼？
小結：Data Studio 值得學嗎？
參考資料

Data Studio 是什麼？

Data Studio 是 Google 的雲端資料視覺化工具，主要用途是把原本難讀的資料，轉換成圖表、表格、KPI 卡片、互動式儀表板與可分享的報表。

你可以把它想成「資料報表製作工具」，但它不只是把數字畫成圖而已，而是可以連接資料來源、設定欄位、建立計算公式、加入篩選器，最後讓使用者用互動方式查看資料。

根據 Google 官方說明，Data Studio 是一個可免費使用的工具，可以將資料變成容易閱讀、容易分享，且可自訂的 dashboard 與 report。資料來源：Google Data Studio 官方文件

舉例來說，如果你經營一個網站，你可以用 Data Studio 做出一份網站成效報表，裡面包含：網站流量、熱門頁面、流量來源、SEO 點擊、廣告花費、轉換數、營收等資料。如果你想看更具體的應用案例，也可以參考這篇 Data Studio 部落格成效分析實作。

這樣你就不用每次都登入 GA4、Google Ads、Search Console、Google Sheets，然後手動截圖整理成簡報。

Data Studio、Looker Studio、Looker 差在哪裡？

這邊是新手很容易混亂的地方，因為 Google 的命名歷史有點繞。

  • Google Data Studio：這是這套工具早期的名稱，當時定位就是 Google 推出的免費資料視覺化與報表工具。
  • Looker Studio：Google 後來將 Data Studio 改名為 Looker Studio，讓它與 Google Cloud 的 Looker 產品線接近。因此很多舊教學、舊文章、舊影片仍會使用 Looker Studio 這個名稱。
  • Data Studio：2026 年 Google 又重新使用 Data Studio 這個名稱，並把它定位成 Google Data Cloud 裡更廣義的資料內容入口。現在如果你要寫新文章或做新教學，使用 Data Studio 會更符合目前官方名稱。
  • Looker：這是另一個更完整的企業級 BI 平台，重點在資料治理、語意層、權限管理、企業級資料模型與嵌入式分析。

簡單分辨的話，Data Studio 比較適合一般使用者快速做報表；Looker 比較適合大型公司建立統一資料模型、治理關鍵指標，以及做更正式的企業級 BI。

如果你只是想整理網站流量、廣告成效、SEO 報表、客戶月報、內部營運數據，通常先學 Data Studio 就很夠用了。

不過如果你在 Google、YouTube 或舊課程裡搜尋教學，仍然可以同時搜尋「Data Studio」與「Looker Studio」，因為不少實作教學仍會使用舊名稱。

Google 官方也將 Looker 定位為商業智慧平台，而 Data Studio 則定位為適合自助分析、互動報表、一次性視覺化與預先彙總資料集的工具。資料來源：Google：Looker 與 Data Studio 比較

為什麼 Data Studio 很重要？

Data Studio 重要的原因，不是因為它可以把圖表做得很漂亮，而是因為它能讓我們更快從資料中看出問題。

很多公司其實不是沒有資料，而是資料散落在太多地方，導致大家每次開會都在問：「這個數字哪裡來的？」「最新版本是哪一份？」「為什麼你看到的數字跟我不一樣？」

Data Studio 可以把這些資料整理成固定報表，讓團隊用同一個畫面看數據，減少來回溝通與手動整理報表的時間。

我覺得 Data Studio 最適合處理這幾種問題：

  • 每週都要手動整理網站流量或廣告成效。
  • 資料分散在 GA4、Google Ads、Search Console、Sheets 等不同工具中。
  • 客戶或主管想要定期查看數據，但不適合直接登入後台。
  • 想讓團隊用同一份報表追蹤 KPI。
  • 想快速做出能分享、能篩選、能互動的 dashboard。

換句話說，Data Studio 的價值在於：讓資料從「需要人手整理的數字」變成「可以被持續閱讀與討論的報表」。

Data Studio 可以做什麼？

1. 製作互動式儀表板 Dashboard

Data Studio 最常見的用途，就是製作 dashboard。

Dashboard 可以放入 KPI 數字卡、折線圖、長條圖、表格、地圖、圓餅圖、樞紐分析表等元素，讓你快速掌握資料狀況。

例如網站經營者可以做一份 SEO Dashboard，裡面包含：

  • 自然搜尋流量
  • Search Console 點擊數
  • 曝光數
  • 平均排名
  • 熱門查詢字詞
  • 熱門流量頁面
  • 轉換數與營收

這樣每週檢查成效時，就不用分別打開 GA4 與 Search Console，只要打開同一份報表就能查看。

2. 串接不同資料來源

Data Studio 可以透過 Connector 連接不同資料來源。

常見資料來源包含：

  • Google Sheets
  • Google Analytics 4（GA4）
  • Google Ads
  • Google Search Console
  • BigQuery
  • MySQL
  • PostgreSQL
  • YouTube Analytics
  • 第三方廣告、CRM、社群與電商工具

Google 官方文件說明，Connector 會把 Data Studio 連接到底層資料，並建立一個可以在報表中使用的 Data Source。資料來源：Google：Connectors、Data Sources、Credentials 說明

對新手來說，最容易入門的方式是先用 Google Sheets，因為你只要把資料整理在表格裡，就能快速接到 Data Studio 做圖表。

3. 建立計算欄位 Calculated Field

Data Studio 可以建立計算欄位，也就是根據原始欄位產生新的欄位。

常見例子包括：

  • CTR = Clicks / Impressions
  • CVR = Conversions / Sessions
  • ROAS = Revenue / Cost
  • 平均訂單金額 = Revenue / Orders
  • 毛利率 = Gross Profit / Revenue

你也可以用 CASE WHEN 這類條件判斷，將原本混亂的資料重新分類。

例如把不同 UTM Source 整理成「Facebook、Google、Email、Organic、Referral」等大類，這樣報表會比原始資料更好閱讀。

Google 官方文件說明，Calculated Field 可以用來做數學運算、文字處理、日期處理、地理資訊處理與條件邏輯。資料來源：Google：Calculated Fields 說明

4. 混合多個資料來源 Data Blending

Data Studio 支援 Data Blending，也就是把多個資料來源合併到同一張圖表或表格中。

例如你可以把 Google Ads 的廣告花費，跟 GA4 的轉換資料放在一起，做出一張廣告成效報表。

你也可以把 Search Console 的 SEO 點擊資料，跟 GA4 的網站行為資料合併，觀察某些搜尋流量進站後是否真的帶來轉換。

不過 Data Blending 需要特別小心，因為一旦日期、活動名稱、商品 ID、頁面 URL 這些 Join Key 沒有對好，就很容易產生重複計算或數字錯誤。

Google 官方說明，Data Studio 最多可以在 Blend 中混合 5 個資料來源。資料來源：Google：Data Blending 說明

5. 加入互動篩選器與日期控制

Data Studio 的報表不是靜態圖片，而是可以讓觀看者互動操作。

你可以加入：

  • 日期範圍控制器
  • 下拉選單
  • 搜尋框
  • 多選篩選器
  • 按鈕
  • 參數輸入
  • 資料控制器

這樣觀看報表的人就能自己選月份、選產品、選國家、選廣告活動，而不需要請你重新做一份報表。

Google 官方說明，Controls 可以讓觀看者篩選資料、輸入參數、設定報表期間，或切換資料來源使用的資料集。資料來源：Google：Controls 說明

6. 分享報表與定期寄送

Data Studio 可以像 Google 文件一樣分享報表，可以設定觀看權限、編輯權限，也可以產生連結給客戶或團隊查看。

另外，也可以設定定期寄送報表，例如每週一早上寄送網站流量報告，每月一號寄送廣告成效報表。

這對代理商、顧問、行銷團隊、電商團隊特別實用，因為很多報表本來就是固定週期要交付。

如果使用 Data Studio Pro，還能使用更多團隊協作、內容管理、技術支援與進階報表發送功能。資料來源：Google：Data Studio Pro 說明

Data Studio 的基本概念

如果你是第一次接觸 Data Studio，建議先理解以下幾個名詞，後面操作會順很多。

名詞 意思 新手理解方式
Report 報表 最後做出來給人看的成品
Dashboard 儀表板 通常是一頁或多頁圖表，用來快速看重點
Connector 連接器 連到不同資料平台的管道
Data Source 資料來源 Data Studio 對某份資料建立的連線與欄位設定
Dimension 維度 用來分類資料，例如日期、國家、頁面、活動名稱
Metric 指標 可以計算的數字，例如點擊、曝光、營收、轉換
Calculated Field 計算欄位 用公式做出新的欄位，例如 CTR、CVR、ROAS
Blend 混合資料 把多個資料來源合併到同一張圖或表
Credentials 資料憑證 決定報表觀看者能不能看到底層資料

這些概念不難，但非常重要。很多新手的報表錯誤，不是圖表做不好，而是 Dimension、Metric、Data Source、Credentials 沒有搞清楚。

Data Studio 怎麼用？建立第一份報表

步驟一：打開 Data Studio

官方入口：https://datastudio.google.com/

你只需要有 Google 帳號就能開始使用。Data Studio 的基本版本目前仍是免費使用，Data Studio Pro 則是付費版本。

另外，因為這套工具過去曾經叫 Looker Studio，所以你在 Google 帳號、舊截圖、舊教學、瀏覽器網址或部分第三方文章中，仍有機會看到 Looker Studio 的名稱，這不一定代表它是另一個工具。

步驟二：建立新報表

進入 Data Studio 後，點選左上角的 Create，然後選擇 Report，就可以建立一份新的空白報表。

建立新報表後，系統會要求你加入資料來源。你可以選擇建立新的資料來源，也可以選擇你之前已經建立過的資料來源。

Google 官方教學中也說明，新報表建立後會開啟 Add data to report 面板，讓你選擇 Connect to data 或 My data sources。資料來源：Google：Data Studio Quick Start Guide

步驟三：連接資料來源

新手最推薦從 Google Sheets 開始，因為 Google Sheets 最直覺，也最容易檢查資料格式。

你可以先做一份簡單表格，例如：

  • 日期
  • 流量來源
  • 使用者數
  • 訂單數
  • 營收
  • 廣告花費

接著把這份 Google Sheets 連接到 Data Studio，就可以開始製作第一份報表。

等你熟悉後，再開始連接 GA4、Google Ads、Search Console、BigQuery 或其他資料庫。

步驟四：檢查欄位型態

這一步很容易被忽略，但非常重要。

你要確認日期欄位真的是 Date，金額欄位真的是 Number，分類欄位真的是 Text。否則後面做圖表時，就可能遇到日期不能排序、數字不能加總、欄位無法篩選等問題。

我建議每次接資料來源後，都先檢查欄位名稱、欄位型態、預設彙總方式，再開始做圖表。

步驟五：加入圖表

新手可以先從這幾種圖表開始：

  • Scorecard：顯示關鍵數字，例如總營收、總流量、轉換數。
  • Time Series：看趨勢，例如每日流量、每週營收。
  • Bar Chart：比較不同分類，例如哪個產品營收最高。
  • Table：顯示明細，例如熱門頁面、熱門關鍵字。
  • Pivot Table：做交叉分析，例如來源 × 裝置 × 轉換。

第一份報表不用做得太複雜，我會建議先做成這樣：

  • 最上方：3 到 5 個 KPI 卡片
  • 中間：一張主要趨勢圖
  • 下方：一到兩張明細表格
  • 左上或右上：日期與主要篩選器

這個版型很簡單，但對大多數新手報表來說已經非常夠用。

步驟六：加入篩選器與日期控制

接著你可以加入日期範圍控制器，讓使用者自己選擇要看今天、昨天、過去 7 天、過去 28 天、本月或上月。

如果你的資料有產品、渠道、國家、活動名稱，也可以加入下拉選單，讓觀看者自己切換不同維度。

這會讓報表從「一張固定圖表」變成「可以自己探索資料的工具」。

步驟七：分享報表

報表完成後，可以透過 Share 分享給其他人。

這邊一定要注意資料權限。Data Studio 的資料來源可能使用 Owner’s Credentials 或 Viewer’s Credentials，兩者差異很大。

  • Owner’s Credentials：觀看者使用資料憑證擁有者的權限看資料，即使觀看者沒有底層資料權限，也可能看得到報表資料。
  • Viewer’s Credentials：觀看者必須自己有底層資料權限，才能看到報表資料。
  • Service Account Credentials：由服務帳號存取資料，通常較適合組織與工程治理情境。

如果你只是做公開範例報表，問題可能不大；但如果是公司營收、廣告花費、客戶資料、會員資料，就一定要仔細檢查權限。

Google 官方也提醒，使用 Owner’s Credentials 分享報表或資料來源前，應確認你信任分享對象。資料來源：Google：Data Credentials 說明

Data Studio 價格方案

Data Studio 的基本版本目前可以免費使用，適合個人、內容創作者、小團隊、自由工作者、顧問與一般報表需求。

Data Studio Pro 則是付費版本，主要提供給需要團隊管理、企業級控管、Google Cloud 支援與更多治理能力的組織。

方案 適合對象 重點功能 價格
Data Studio 個人、新手、小型團隊 建立資料視覺化報表、互動 dashboard、分享報表 免費
Data Studio Pro 公司、部門、代理商、需要治理的團隊 團隊內容管理、組織擁有權、Google Cloud 支援、進階管理功能 官方列示為每位使用者、每個 Project 每月 9 美元

實際價格與可用功能可能會依地區、訂閱方式與 Google Cloud / Workspace 設定而變動，建議以官方頁面為準。資料來源：Google Cloud：Data Studio Pricing

Data Studio 適合誰使用？

Data Studio 對很多人都很實用，但特別適合以下族群。

1. SEO 與網站經營者

可以用 Data Studio 整合 GA4、Search Console、Google Sheets，追蹤自然流量、熱門頁面、搜尋關鍵字、曝光、點擊與轉換。

這對長期經營內容網站、部落格、品牌官網、媒體站非常有幫助。

2. 廣告投手與行銷人

可以整合 Google Ads、Meta Ads、GA4、CRM 或銷售資料，觀察花費、點擊、轉換、ROAS、CPA、營收等數據。

如果你每週都要做廣告成效報表，Data Studio 可以節省非常多時間。

3. 電商與營運團隊

可以追蹤訂單數、營收、客單價、回購率、商品銷售排行、流量來源與促銷活動成效。

如果資料已經整理在 Google Sheets 或 BigQuery 中，Data Studio 就可以負責做視覺化呈現。

4. 顧問、代理商與接案工作者

可以幫客戶建立固定月報或週報，讓客戶用同一份連結查看最新成效。

比起每個月重新整理 PowerPoint 或 Excel，Data Studio 的可重複使用性會高很多。

5. 公司主管與內部團隊

可以用來建立內部 KPI dashboard，例如營收、業績、客服量、專案進度、廣告成效、網站流量等。

只要資料來源穩定，主管就能用同一份報表看最新狀況。

Data Studio 實用情境

1. 網站流量報表

這是最常見的應用。

你可以把 GA4 的使用者、工作階段、瀏覽量、事件、轉換，整理成網站流量 dashboard。

適合追蹤：

  • 每日流量變化
  • 流量來源
  • 熱門頁面
  • 裝置比例
  • 使用者互動狀況
  • 轉換事件

2. SEO 成效報表

如果你有做 SEO，我非常建議把 Google Search Console 接到 Data Studio。

你可以追蹤：

  • 總點擊
  • 總曝光
  • 平均 CTR
  • 平均排名
  • 熱門查詢字詞
  • 熱門頁面
  • 排名下降頁面

這樣你就能更快發現哪些文章成長、哪些文章下滑，進而安排更新文章或優化標題。

3. 廣告成效報表

廣告報表可以整合 Google Ads、GA4、Google Sheets，甚至透過第三方 Connector 整合 Meta Ads、TikTok Ads、LinkedIn Ads 等資料。

常見追蹤指標包含：

  • 廣告花費
  • 曝光
  • 點擊
  • CPC
  • CTR
  • CPA
  • 轉換數
  • ROAS

這類報表很適合代理商與廣告投手，因為客戶通常不想看後台細節，只想快速知道這個月投放效果好不好。

4. 電商營收報表

如果你能把電商訂單資料整理到 Google Sheets、BigQuery 或資料庫，就可以用 Data Studio 做電商 dashboard。

常見內容包含：

  • 每日營收
  • 訂單數
  • 客單價
  • 商品銷售排行
  • 會員與非會員營收
  • 不同流量來源的轉換表現
  • 促銷活動前後比較

這會比只看電商後台更彈性，因為你可以依照自己的商業問題重新設計報表。

5. 客戶月報

如果你是顧問、行銷公司、SEO 公司或廣告代理商，Data Studio 非常適合拿來做客戶月報。

你可以幫每個客戶建立固定報表，並設定每月寄送 PDF 或讓客戶直接查看連結。

這樣客戶可以自己查看最新資料，你也不用每個月重做一份簡報。

6. 內部 KPI Dashboard

公司內部也可以用 Data Studio 追蹤 KPI。

例如：

  • 業務成交金額
  • 潛在客戶數
  • 客服案件量
  • 網站詢問表單數
  • 專案完成進度
  • 團隊每週營運指標

只要資料來源維護得好，Data Studio 就能變成團隊的數據看板。

Data Studio 使用技巧

1. 先問問題，再做圖表

很多新手一開始會急著做漂亮的 dashboard，但這其實不是最好的開始。

我會建議你先問：「這份報表要回答什麼問題？」

例如：

  • 這個月營收有沒有達標？
  • 哪個流量來源最有效？
  • 哪個廣告活動 ROAS 最高？
  • SEO 流量下滑是哪些頁面造成的？
  • 哪些商品正在成長，哪些商品正在衰退？

先定義問題，再決定要放哪些圖表，報表才會有用。

2. 不要把報表做成圖表倉庫

一份好報表不是圖越多越好。

如果你把所有能做的圖都塞進同一頁，觀看者反而會不知道要看哪裡。

我會建議一頁報表只回答一個主要問題，例如：

  • 第一頁：總覽
  • 第二頁：流量分析
  • 第三頁：轉換分析
  • 第四頁：廣告分析
  • 第五頁：SEO 分析

這樣觀看者會比較容易理解資料。

3. KPI 定義要先講清楚

報表最怕的不是做得醜，而是數字定義不清楚。

例如「轉換」到底是表單送出、加入購物車、完成訂單，還是點擊按鈕？

如果團隊對 KPI 定義不同，那 Data Studio 做得再漂亮也沒有用。

建議你在報表中加入一頁「指標定義」，說明每個關鍵指標的計算方式與資料來源。

4. 能在資料源處理，就不要全部丟到 Data Studio

Data Studio 可以做計算欄位與資料混合，但它不適合承擔太複雜的資料清理工作。

如果你有大量資料清洗、去重、格式統一、資料合併、商業邏輯計算，最好先在 Google Sheets、BigQuery、資料庫或 ETL 工具中處理好。

Data Studio 比較適合當最後的呈現層，而不是完整的資料工程工具。

5. Data Blending 要謹慎使用

Data Blending 很方便，但也很容易讓數字出錯。

例如你把廣告資料與訂單資料合併，如果 Join Key 沒有對好，可能會把營收重複計算。

因此我建議：小量資料或臨時分析可以用 Data Blending；如果是正式報表、長期報表、資料量很大，最好先在 BigQuery 或資料庫中處理好，再接到 Data Studio。

6. 權限設定一定要檢查

Data Studio 很方便分享，但方便也代表風險。

如果你使用 Owner’s Credentials，就代表觀看者可能不需要擁有底層資料權限，也能看到報表中的資料。

這對客戶報表很方便，但對敏感資料很危險。

2026 年 Tenable 曾公開 LeakyLooker 研究，指出當時以 Looker Studio 名稱為主的這套報表工具，曾出現多個跨租戶安全漏洞，Google 後續已修補相關問題。這件事提醒我們，BI 報表工具不只要會做圖，也要重視權限、公開連結與資料存取治理。資料來源：Tenable：LeakyLooker 安全研究

7. 注意 Data Freshness 與查詢成本

Data Studio 不是每秒都重新抓一次最新資料，而是會依照資料來源的新鮮度設定與快取機制載入資料。

如果你用的是 Google Sheets 或 GA4，通常不太需要太擔心成本；但如果你接 BigQuery，就要注意查詢次數與查詢成本。

Google 官方也建議，可以透過調整 Data Freshness、使用 Extracted Data Source，或搭配 BigQuery BI Engine 來改善效能。資料來源：Google：Improve Data Studio Performance

8. 先做可用，再做漂亮

新手一開始很容易花很多時間調整顏色、排版、字體、邊框，但這些都不是第一優先。

第一份報表最重要的是：數字正確、邏輯清楚、觀看者看得懂。

等報表真的能回答問題後，再去優化視覺設計會更有效率。

Data Studio 常見錯誤

錯誤一：直接相信報表數字

Data Studio 顯示的數字，不代表一定正確。

如果資料來源錯、欄位型態錯、計算公式錯、資料混合錯，最後顯示出來的圖表也會錯。

所以第一次建立報表時，務必回到原始資料比對，確認數字是否一致。

錯誤二：日期欄位沒處理好

很多報表問題都跟日期有關。

例如日期被當成文字、時區不一致、GA4 與廣告平台的日期定義不同，都可能讓報表看起來怪怪的。

做趨勢圖之前，一定要先確認日期欄位是正確的日期格式。

錯誤三：指標與維度亂搭

Dimension 是分類方式，Metric 是被計算的數字。

如果你用錯維度或指標，圖表可能會顯示，但意思是錯的。

例如你想看「每個頁面的流量」，維度應該是 Page 或 Landing Page，指標才是 Users、Sessions、Views 這類數字。

錯誤四：濫用圓餅圖

圓餅圖不是不能用，但很容易被濫用。

如果分類太多，或差距不明顯，長條圖通常比圓餅圖更清楚。

尤其是報表要給主管或客戶看的時候，清楚比花俏更重要。

錯誤五：把 Data Studio 當資料庫

Data Studio 不是資料庫，也不是完整的資料倉儲。

它可以連資料、呈現資料、做簡單計算，但不適合當作主要資料處理中心。

如果你的資料量大、邏輯複雜、需要多人治理，應該搭配 BigQuery、資料庫或正式資料管線。

Data Studio 新手學習路線

第一階段：先學會 Google Sheets 報表

先不要急著接 GA4 或 BigQuery，建議先用 Google Sheets 做一份簡單報表。

你可以建立一份手動資料表，包含日期、來源、流量、訂單、營收，然後練習做 KPI 卡片、折線圖、長條圖與表格。

第二階段：學會 GA4 與 Search Console 報表

熟悉基本操作後，可以開始接 GA4 與 Search Console。

這一階段的重點是理解網站流量、SEO 成效與轉換資料，並且學會如何用日期範圍控制器與篩選器。

第三階段：學會計算欄位

接著可以練習 Calculated Field。

建議從 CTR、CVR、ROAS、客單價、毛利率這類常見公式開始。

這會讓你的報表從單純顯示資料，進一步變成能回答商業問題的工具。

第四階段：學會資料混合與權限管理

當你開始需要合併不同資料來源時，就會接觸 Data Blending。

這時候也要一起學權限設定，包含 Owner’s Credentials、Viewer’s Credentials、報表分享權限、資料來源權限。

第五階段：學 BigQuery 搭配 Data Studio

如果你要處理大量資料、長期報表、公司級 dashboard，我會建議學 BigQuery。

把資料整理與計算放在 BigQuery，Data Studio 負責呈現，這會比把所有邏輯都塞在報表裡穩定很多。

Data Studio 適合做什麼？不適合做什麼？

用途 適合程度 說明
網站流量報表 很適合 尤其適合 GA4、Search Console、Google Sheets
廣告成效報表 很適合 適合整理 Google Ads 與其他廣告資料
SEO Dashboard 很適合 可以長期追蹤點擊、曝光、排名、頁面表現
客戶月報 很適合 可以分享連結與定期寄送
內部 KPI 看板 適合 前提是資料來源與指標定義要穩定
複雜資料清理 不太適合 建議在 BigQuery、資料庫或 ETL 中處理
大型企業資料治理 有限度適合 通常需要搭配 Looker、BigQuery、IAM 或更完整資料治理架構
即時監控系統 不太適合 Data Studio 不是專門的即時監控工具

小結：Data Studio 值得學嗎？

我認為 Data Studio 非常值得新手學，尤其是你平常工作會接觸網站、行銷、廣告、SEO、電商、營運、業績或任何需要定期整理數據的情境。

它的最大價值不是讓你變成資料科學家，而是讓你能更快把資料整理成看得懂、能分享、能討論的報表。

不過也要記得，Data Studio 只是資料視覺化工具，不是萬能工具。資料來源、欄位定義、計算邏輯、權限設定如果沒有處理好，報表就可能產生錯誤判斷。

因此新手學 Data Studio，我會建議記住一句話：先確保資料正確，再追求報表漂亮。

如果你能做到這點，Data Studio 會是一個非常實用的工作工具，能幫助你節省大量報表整理時間，也能讓你更快從資料中看出真正重要的事情。

參考資料

Frank Chiu
Frank Chiu

SEO 顧問、行銷顧問。協助本地企業與跨國企業導入 SEO 跟行銷方案，包括：雀巢、凱基銀行、大人學、居家先生、IKEA、vocus 等。

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