Segmentieren von Dimensionswerten

1. Wählen Sie Menü Startseite“ und dann in der Symbolleiste Aktualisieren aus. Sie müssen die Verbindung aktualisieren, um den neuen Filter aufzunehmen, den Sie gerade in Customer Journey Analytics definiert haben.

2. Im Bereich Daten:

   1. Wählen Sie daterange aus.
   2. Wählen Sie product_category aus.
   3. Wählen Sie product_name aus.
   4. Wählen Sie Summenvorfälle aus.

Es wird eine Visualisierung mit Fehler beim Abrufen von Daten für dieses visuelle Element angezeigt.

1. Im Bereich Filter:

   1. Wählen Sie filterName is (All) aus Filter für dieses visuelle Element.
   2. Wählen Sie Standardfilter als Filtertyp.
   3. Wählen Sie daterange is (All) aus Filter auf dieser visuellen.
   4. Wählen Sie Erweiterte) als Filtertyp.
   5. Definieren Sie den Filter für Elemente anzeigen, wenn der Wert auf oder nach 1/1/2023 Und​vor 2/1/2023 liegt.
   6. Wählen Sie Standardfilter als Filtertyp für product_category und wählen Sie Hunting aus der Liste der möglichen Werte aus.
   7. Wählen Sie aus, um filterName aus "".
   8. Wählen Sie aus, um daterange aus "".

   Die Tabelle wird mit dem angewendeten Filter product_category aktualisiert. Ihr Power BI-Desktop sollte wie folgt aussehen.

   

Tableau Desktop unterstützt nicht das Abrufen der dynamischen Liste von Produktkategorien aus Customer Journey Analytics. Stattdessen verwendet dieser Anwendungsfall den neu erstellten Filter für Jagdprodukte und verwendet die Kriterien für Filternamen.

1. Wählen Sie in Data Source-Ansicht unter Data im Kontextmenü unter cc_data_view(prod:cja%3FFLATTEN) die Option Aktualisieren. Sie müssen die Verbindung aktualisieren, um den neuen Filter aufzunehmen, den Sie gerade in Customer Journey Analytics definiert haben.

2. Wählen Sie unten Registerkarte Blatt 1 aus, um aus Datenquelle zu wechseln. In der Ansicht Blatt 1:

   1. Ziehen Sie den Filtername aus der Liste Tabellen in die Ablage Filter.

   2. Stellen Sie im Filter [Filtername] sicher, dass Aus Liste ist, und wählen Sie Jagdprodukte aus der Liste. Wählen Sie Übernehmen und OK aus.

   3. Ziehen Sie Daterange-Eintrag aus der Liste Tabellen in die Ablage Filter.

   4. Wählen Sie im Dialogfeld Filterfeld [Datumsbereich] die Option Datumsbereich und wählen Sie Weiter >.

   5. Wählen Sie im Filter [Daterange] die Option Datumsbereich und anschließend 01/01/2023 - 1/2/2023 aus. Wählen Sie Übernehmen und OK aus.

   6. Ziehen Sie Produktname aus der Liste Tabellen in Zeilen.

   7. Ziehen Sie Eintrag Vorfälle“ aus der Liste Tabellen und legen Sie den Eintrag im Feld neben Spalten ab. Der Wert ändert sich in SUM(Occurrences).

   8. Wählen Sie Texttabelle unter Anzeigen aus.

   9. Wählen Breite anpassen aus dem Dropdown Menü Anpassen“.

      Ihr Tableau-Desktop sollte wie folgt aussehen.

      

1. In der 1. Aktualisieren Sie Ihre Verbindung in der Erkunden-Benutzeroberfläche von Looker. Wählen Sie Cache löschen und aktualisieren aus.

2. Achten Sie in der Explore-Oberfläche von Looker darauf, dass Sie über ein sauberes Setup verfügen. Wenn nicht, wählen Sie Felder und Filter entfernen.

3. Wählen Sie + Filter unter Filter aus.

4. Im Dialogfeld Filter hinzufügen:

   1. Wählen Sie ‣ CC-Datenansicht
   2. Wählen Sie aus der Liste der Felder ‣ DateRange und DateRange aus.
      

5. Geben Sie den Filter CC Datenansicht Datumsbereich als liegt im Bereich 2023/01/​bis (davor) 2023/02/01 an.

6. Wählen Sie + Filter unter Filter aus, um einen weiteren Filter hinzuzufügen.

7. Im Dialogfeld Filter hinzufügen:

   1. Wählen Sie ‣ CC-Datenansicht
   2. Wählen Sie aus der Liste der Felder ‣ Produktkategorie aus.

8. Stellen Sie is als Auswahl für den Filter sicher.

Lookes zeigt nicht die Liste der möglichen Werte für Produktkategorie.

1. Geben Sie die folgenden Anweisungen in eine neue Zelle ein.

   code language-python
   data = %sql SELECT DISTINCT product_category FROM cc_data_view WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2024-01-01'; style = {'description_width': 'initial'} category_filter = widgets.Dropdown( options=[d for d, in data], description='Product Category:', style=style ) display(category_filter)

2. Ausführen der Zelle. Es sollte eine ähnliche Ausgabe wie im folgenden Screenshot angezeigt werden.

   

3. Wählen aus Dropdown-Menü „Jagd“ aus.

4. 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 product_name AS `Product Name`, COUNT(*) AS Events \ FROM cc_data_view \ WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-02-01' \ AND product_category = '{category_filter.value}' \ GROUP BY 1 \ ORDER BY Events DESC \ LIMIT 10; df = data.DataFrame() df = df.groupby('Product Name', as_index=False).sum() plt.figure(figsize=(15, 3)) sns.barplot(x='Events', y='Product Name', data=df) plt.show() display(data)

5. Ausführen der Zelle. Es sollte eine ähnliche Ausgabe wie im folgenden Screenshot angezeigt werden.

   

1. Geben Sie die folgenden Anweisungen zwischen {r} ` und ` in einen neuen Block ein. Stellen Sie sicher, dass Sie eine geeignete Kategorie verwenden. Beispiel: Hunting.

   code language-r
   ## Dimension 1 Filtered by Dimension 2 value df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-02-01" & product_category == "Hunting") %>% group_by(product_name) %>% count() %>% arrange(desc(n), .by_group = FALSE) print(df)

2. Führt den Block aus. Es sollte eine ähnliche Ausgabe wie im folgenden Screenshot angezeigt werden.