Segmentnamen zur Segmentierung verwenden

1. Im Bereich Daten:

   1. Wählen Sie daterange aus.
   2. Wählen Sie filterName 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 unter dem Suche die Option Fischereierzeugnisse aus. Dies ist der Name des in Customer Journey Analytics definierten vorhandenen Filters.
   4. Wählen Sie daterange is (All) aus Filter auf dieser visuellen.
   5. Wählen Sie Erweiterte) als Filtertyp.
   6. Definieren Sie den Filter für Elemente anzeigen, wenn der Wert auf oder nach 1/1/2023 Und​vor 2/1/2023 liegt.
   7. Wählen Sie aus, um filterName aus "".
   8. Wählen Sie aus, um daterange aus "".

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

   

1. 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 Fischereierzeugnisse 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 [Daterang] die Option Datumsbereich und wählen Sie 01/01/2023 - 01/02/2023. 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. Achten Sie in der Explore-Oberfläche von Looker darauf, dass Sie über ein sauberes Setup verfügen. Wenn nicht, wählen Sie Felder und Filter entfernen.

2. Wählen Sie + Filter unter Filter aus.

3. Im Dialogfeld Filter hinzufügen:

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

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

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

6. Im Dialogfeld Filter hinzufügen:

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

7. Stellen Sie sicher dass Auswahl für den Filter ist.

8. Wählen Sie Fischereierzeugnisse aus der Liste der möglichen Werte aus.

9. Im Abschnitt ‣ CC-Datenansicht in der linken Leiste:

   1. Wählen Sie Produktname aus.
   2. Wählen Sie Count unter MEASURES in der linken Leiste (unten) aus.

10. Wählen Sie Ausführen aus.

11. Wählen Sie ‣ Visualisierung aus.

Es sollte eine Visualisierung und eine Tabelle ähnlich wie unten dargestellt angezeigt werden.

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

   code language-python
   data = %sql SELECT filterName FROM cc_data_view; style = {'description_width': 'initial'} filter_name = widgets.Dropdown( options=[d for d, in data], description='Filter Name:', style=style ) display(filter_name)

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

   

3. Wählen Fischereierzeugnisse aus dem Dropdown-Menü 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 filterName = '{filter_name.value}' \ GROUP BY 1 \ 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 den entsprechenden Filternamen verwenden. Zum Beispiel Fishing Products.

   code language-r
   ## Dimension filtered by name df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-02-01" & filterName == "Fishing Products") %>% 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.