| Power BI Desktop |
Power BI versteht nicht wie Datums-/Uhrzeitfelder verarbeitet werden, sodass Dimensionen wie daterangehour und daterangeminute nicht unterstützt werden.
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| Tableau Desktop |
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Wählen Sie unten Registerkarte Blatt 1 aus, um aus Datenquelle zu wechseln. In der Ansicht Blatt 1:
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Ziehen Sie den Daterange aus der Liste Tabellen im Bereich Daten und legen Sie den Eintrag auf dem Regal Filter ab.
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Wählen Sie im Dialogfeld Filterfeld [Datumsbereich] die Option Datumsbereich und wählen Sie Weiter >.
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Wählen Sie im Dialogfeld Filter [Daterange] die Option Datumsbereich und geben Sie einen Zeitraum von 01/01/2023 bis 02/01/2023 an.
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Ziehen Sie daterangehour per Drag-and-Drop aus der Liste Tabellen in den Bereich Daten und legen Sie den Eintrag im Feld neben Spalten ab.
- Wählen Sie Mehr > Stunden aus dem daterangeday Dropdown-Menü aus, sodass der Wert auf HOUR(daterangeday) aktualisiert wird.
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Ziehen Sie Vorfälle per Drag-and-Drop aus der Liste Tabellen (Kennzahlennamen) in den Bereich Daten und legen Sie den Eintrag im Feld neben Zeilen ab. Der Wert wird automatisch in SUM(Occurrences) umgewandelt.
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Ändern Sie Standard über das Dropdown Menü Anpassen in der Symbolleiste auf Gesamte Ansicht.
Ihr Tableau-Desktop sollte wie folgt aussehen.
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Wählen Sie Duplizieren aus dem Blatt 1 Kontextmenü, um ein zweites Blatt zu erstellen.
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Wählen Sie Umbenennen aus dem Kontextmenü der Registerkarte Blatt 1, um das Blatt in Graph umzubenennen.
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Wählen Sie Umbenennen aus dem Kontextmenü der Registerkarte Blatt 1 (2) aus, um das Blatt in Data umzubenennen.
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Stellen Sie sicher, dass Daten-Blatt ausgewählt ist. In der Daten Ansicht:
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Wählen Sie oben die Option „Anzeigen“ aus und wählen Sie Texttabelle (Visualisierung oben links) aus, um den Inhalt der Datenansicht in eine Tabelle zu ändern.
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Ziehen Sie HOUR(DateRangeDay) von Columns nach Rows.
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Ändern Sie Standard über das Dropdown Menü Anpassen in der Symbolleiste auf Gesamte Ansicht.
Ihr Tableau-Desktop sollte wie folgt aussehen.
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Wählen Sie Schaltfläche Neues Dashboard) unten aus, um eine neue Ansicht Dashboard 1 zu erstellen. In der Ansicht Dashboard 1:
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Ziehen Sie das Blatt Graph aus dem Blätter-Regal auf die Ansicht Dashboard 1 mit dem Titel Blätter hier ablegen.
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Ziehen Sie das Daten-Blatt aus dem Blätter-Regal unter das Diagramm-Blatt auf die Ansicht Dashboard 1.
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Wählen Sie das Daten-Blatt in der Ansicht aus und ändern Sie Gesamte Ansicht so Breite festlegen.
Ihre Ansicht Dashboard 1 sollte wie folgt aussehen.
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| Looker |
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Achten Sie in der Explore-Oberfläche von Looker darauf, dass Sie über ein sauberes Setup verfügen. Wenn nicht, wählen Sie
Felder und Filter entfernen.
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Wählen Sie + Filter unter Filter aus.
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Im Dialogfeld Filter hinzufügen:
- Wählen Sie ‣ CC-Datenansicht
- Wählen Sie aus der Liste der Felder ‣ DateRange und DateRange aus.
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Geben Sie den Filter CC Datenansicht Datumsbereich als liegt im Bereich 2023/01/01bis (davor) 2023/01/02 an.
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Im Abschnitt CC-Datenansicht in der linken Leiste
- Wählen Sie ‣ DateRangeHour und Time aus der Liste DIMENSIONS aus.
- Wählen Sie Count unter MEASURES in der linken Leiste (unten) aus.
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Wählen Sie Ausführen aus.
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Wählen Sie ‣ Visualisierung aus, um die Linienvisualisierung anzuzeigen.
Es sollte eine Visualisierung und eine Tabelle ähnlich wie unten dargestellt angezeigt werden.
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| Jupyter-Notebook |
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Geben Sie die folgenden Anweisungen in eine neue Zelle ein.
| code language-python |
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = %sql SELECT daterangehour AS Hour, COUNT(*) AS Events \
FROM cc_data_view \
WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-02' \
GROUP BY 1 \
ORDER BY Hour ASC
df = data.DataFrame()
df = df.groupby('Hour', as_index=False).sum()
plt.figure(figsize=(15, 3))
sns.lineplot(x='Hour', y='Events', data=df)
plt.show()
display(data)
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Ausführen der Zelle. Es sollte eine ähnliche Ausgabe wie im folgenden Screenshot angezeigt werden.
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| RStudio |
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Geben Sie den folgenden Code-Block in einen neuen Block ein.
| code language-r |
## Hourly Events
df <- dv %>%
filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-01-02") %>%
group_by(daterangehour) %>%
count() %>%
arrange(daterangehour, .by_group = FALSE)
ggplot(df, aes(x = daterangehour, y = n)) +
geom_line(color = "#69b3a2") +
ylab("Events") +
xlab("Hour")
print(df)
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Führt den Block aus. Es sollte eine ähnliche Ausgabe wie im folgenden Screenshot angezeigt werden.
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