# Looker Studio (Google Data Studio) (Data Analytics)

> Źródła danych, pola obliczane, filtry, parametry, blending, interaktywne wykresy, udostępnianie

- 20 pytań z rozmów
- Mid-Level
- [Pytania z rozmów: Data Analytics](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne.md)

## 1. Czym jest Looker Studio (wcześniej Google Data Studio)?

**Odpowiedź**

Looker Studio to bezpłatne narzędzie do wizualizacji danych od Google, które umożliwia tworzenie interaktywnych raportów i dashboardów. Łączy się z wieloma źródłami danych (Google Analytics, BigQuery, Google Sheets itp.) i ułatwia udostępnianie raportów zespołom.

## 2. Jaka jest różnica między źródłem danych a konektorem w Looker Studio?

**Odpowiedź**

Konektor to techniczne połączenie z typem zewnętrznego systemu (BigQuery, Google Sheets, MySQL). Źródło danych to skonfigurowana instancja tego konektora ze specyficznymi parametrami (która tabela, które pola). Wiele źródeł danych może używać tego samego konektora.

## 3. Jakie typy natywnych konektorów oferuje Looker Studio?

**Odpowiedź**

Looker Studio oferuje natywne konektory Google (Analytics, BigQuery, Sheets, Ads, Search Console) oraz konektory firm trzecich poprzez galerię konektorów partnerskich. Natywne konektory Google są bezpłatne i zoptymalizowane, podczas gdy niektóre konektory partnerskie mogą być płatne.

## Jeszcze 17 dostępnych pytań

- Jak utworzyć pole obliczane w Looker Studio?
- Jaka jest poprawna składnia do utworzenia pola obliczanego, które kategoryzuje sprzedaż jako 'Small', 'Medium' lub 'Large' na podstawie kwoty?

Zarejestruj się za darmo: https://sharpskill.dev/pl/login

## Inne tematy rekrutacyjne Data Analytics

- [Google Sheets - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/google-sheets-basics.md): 20 pytań, Junior
- [Google Sheets - Zaawansowane formuły](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/google-sheets-advanced.md): 20 pytań, Junior
- [SQL - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-basics.md): 25 pytań, Junior
- [SQL - Agregacje i grupowanie](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-aggregations.md): 20 pytań, Junior
- [SQL - Złączenia](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-joins.md): 20 pytań, Junior
- [BigQuery - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/bigquery-fundamentals.md): 20 pytań, Junior
- [Data Cleaning - Czyszczenie danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/data-cleaning.md): 20 pytań, Junior
- [KPI i metryki biznesowe](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/kpis-metrics.md): 20 pytań, Junior
- [Statystyka opisowa](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/descriptive-statistics.md): 20 pytań, Junior
- [Zapier i automatyzacja No-Code](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/zapier-automation.md): 20 pytań, Junior
- [Zasady wizualizacji danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/data-viz-principles.md): 20 pytań, Junior
- [Python & Pandas - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/python-pandas-basics.md): 20 pytań, Junior
- [Google Sheets - Automatyczne dashboardy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/google-sheets-dashboards.md): 20 pytań, Mid-Level
- [SQL - Podzapytania i CTE](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-subqueries-ctes.md): 20 pytań, Mid-Level
- [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-window-functions.md): 20 pytań, Mid-Level
- [BigQuery - Funkcje zaawansowane](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/bigquery-advanced.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Data Modeling](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/data-modeling.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Analiza funneli i konwersji](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/funnel-analysis.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Analiza kohort i retencji](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/cohort-retention.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Google Tag Manager i tracking](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/gtm-tracking.md): 20 pytań, Mid-Level
- [API i webhooki](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/apis-webhooks.md): 20 pytań, Mid-Level
- [dbt - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/dbt-fundamentals.md): 20 pytań, Mid-Level
- [AB Testing i statystyka stosowana](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/ab-testing.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Power BI - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/power-bi-fundamentals.md): 20 pytań, Mid-Level
- [SQL - Zaawansowane zapytania analityczne](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-advanced-analytics.md): 20 pytań, Senior
- [dbt - Funkcje zaawansowane](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/dbt-advanced.md): 20 pytań, Senior
- [Power BI - DAX i zaawansowane dashboardy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/power-bi-dax.md): 20 pytań, Senior
- [Python Analytics - Zaawansowana analiza i ML](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/python-analytics-advanced.md): 20 pytań, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/looker-studio