DokumentationCommerceCommerce Intelligence-Benutzerhandbuch

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Reporting über einen Einzelhandelskalender

Last update: Tue Oct 14 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Erstellt für:

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  • Fortgeschrittener
  • Admin
  • Entwickler
  • Benutzende

Dieses Thema zeigt, wie Sie die Struktur einrichten, um einen 4-5-4 Einzelhandelskalender ​ Ihrem Adobe Commerce Intelligence-Konto zu verwenden. Der Visual Report Builder bietet unglaublich flexible Zeitbereiche, Intervalle und unabhängige Einstellungen. Alle diese Einstellungen funktionieren jedoch mit dem herkömmlichen monatlichen Kalender.

Da viele Kunden ihren Kalender so ändern, dass er Einzelhandels- oder Buchhaltungstermine verwendet, veranschaulichen die folgenden Schritte, wie Sie mit Ihren Daten arbeiten und Berichte mit Einzelhandelsterminen erstellen. Obwohl die folgenden Anweisungen auf den Einzelhandelskalender 4-5-4 verweisen, können Sie ihn für jeden spezifischen Kalender ändern, den Ihr Team verwendet, sei es finanziell oder nur in einem benutzerdefinierten Zeitrahmen.

Bevor Sie beginnen, sollten Sie Datei-Uploader überprüfen und sicherstellen, dass Sie die .csv Datei verlängert haben. Dadurch wird sichergestellt, dass die Datumsangaben alle historischen Daten abdecken und in die Zukunft verschoben werden.

Diese Analyse enthält erweiterte berechnete Spalten.

Erste Schritte

Sie ​ eine ​ Version .csv 4-5-4 Einzelhandelskalenders für die Einzelhandelsjahre 2014 bis 2017 herunterladen. Möglicherweise müssen Sie diese Datei an Ihren internen Einzelhandelskalender anpassen und den Datumsbereich erweitern, um Ihren historischen und aktuellen Zeitrahmen zu unterstützen. Verwenden Sie nach dem Herunterladen der Datei den Datei-Uploader, um eine Einzelhandelskalendertabelle in Ihrer Commerce Intelligence Data Warehouse zu erstellen. Wenn Sie eine unveränderte Version des Einzelhandelskalenders 4-5-4 verwenden, stellen Sie sicher, dass die Struktur und die Datentypen der Felder in dieser Tabelle den folgenden Werten entsprechen:

Spaltenname
Spaltendatentyp
Primärer Schlüssel
Date Retail
Date & Time
Yes
Year Retail
Whole Number
No
Quarter Retail
Whole Number
No
Month Number Retail
Whole Number
No
Week Retail
Whole Number
No
Month Name Retail
Text (bis zu 255 Zeichen)
No
Week Number of Month Retail
Whole Number
No

Zu erstellende Spalten

  • sales_order Tabelle

    • INPUT created\_at (JJJJ-MM-TT 00:00:00)

      • Column type: - Same table > Calculation
      • Inputs: - created\_at
      • Datatype: - Datetime
      • Calculation: - case when A is null then null else to\_char(A, 'YYYY-MM-DD 00:00:00') end

  • Einzelhandelskalender Datei-Upload-Tabelle

    • Aktuelles Datum

      • Column type: Same table > Calculation

      • Inputs: Date Retail

      • ​
        Datentyp: Datetime

      • Calculation: case when A is null then null else to\_char(now(), 'YYYY-MM-DD 00:00:00') end

        note note
        NOTE
        Die obige now() ist spezifisch für PostgreSQL. Obwohl die meisten Commerce Intelligence Data Warehouses auf PostgreSQL gehostet werden, können einige auf Redshift gehostet werden. Wenn die obige Berechnung einen Fehler zurückgibt, müssen Sie möglicherweise die Redshift-Funktion getdate() anstelle von now() verwenden.

    • Aktuelles Einzelhandelsjahr (Muss von einem Support-Analysten erstellt werden)

      • Column type: Event Counter
      • Local Key: Current date
      • Remote Key: Retail calendar.Date Retail
      • ​
        Operation: Max
      • Operation value: Year Retail

    • Im aktuellen Einzelhandelsjahr enthalten? (Ja/Nein)

      • Column type: Same table > Calculation

      • Inputs:

        • A - Year Retail
        • B - Current retail year

      • ​
        Datentyp: String

      • Calculation: case when A is null or B is null then null when A = B then 'Yes' else 'No' end

    • Im vorigen Einzelhandelsjahr enthalten? (Ja/Nein)

      • Column type: Same table > Calculation

      • Inputs:

        • A - Year Retail
        • B - Current retail year

      • ​
        Datentyp: String

      • Calculation: case when A is null or B is null then null when (A = (B-1)) then 'Yes' else 'No' end

  • sales_order Tabelle

    • Created_at (Einzelhandelsjahr)

      • Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN

      • Pfad -

        • Many: sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
        • One: Retail Calendar.Date Retail

      • table auswählen: Retail Calendar

      • column auswählen: Year Retail

    • Created_at (Einzelhandelswoche)

      • Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN

      • Pfad -

        • Many: sales_order.[INPUT] created_at (JJJJ-MM-TT 00:00:00
        • One: retail calendar.date.retail

      • table auswählen: Retail Calendar

      • column auswählen: Week Retail

    • Created_at (Einzelhandelsmonat)

      • Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN

      • Pfad

        • Many: sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
        • One: Retail Calendar.Date Retail

      • table auswählen: Retail Calendar

      • column auswählen: Month Number Retail

    • Im vorigen Einzelhandelsjahr einbeziehen? (Ja/Nein)

      • Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN

      • Pfad -

        • Many: sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
        • One: Calendar.Date Retail

      • table auswählen: Retail Calendar

      • column auswählen: Include in previous retail year? (Yes/No)

    • Im aktuellen Einzelhandelsjahr einbeziehen? (Ja/Nein)

      • Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN

      • Pfad -

        • Many: sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
        • One: Calendar.Date Retail

      • table auswählen: Retail Calendar

      • column auswählen: Include in current retail year? (Yes/No)

Metriken

Hinweis: Für diese Analyse sind keine neuen Metriken erforderlich. Achten Sie jedoch darauf, die neuen Spalten, die Sie in der Tabelle „sales_order“ als Dimensionen erstellt haben für alle Metriken in der Tabelle „sales_order“ hinzuzufügen, bevor Sie mit den Berichten fortfahren.

Berichte

  • Wöchentliche Bestellungen - Einzelhandelskalender (JJ)

    • A: 2017

      • Metric: Anzahl der Bestellungen
      • Filter:
        • Erstellt_at (Einzelhandelsjahr) = 2017

    • B: 2016

      • Metric: Anzahl der Bestellungen
      • Filter:
        • Erstellt_at (Einzelhandelsjahr) = 2016

    • C: 2015

      • Metric: Number of orders
      • Filter:
        • Created\_at (retail Year) = 2015

    • Time period: All time

    • ​
      Interval: None

    • ​
      Group by: Created\_at (retail week)

    • ​
      Chart type: Line

      • multiple Y-axes ausschalten

  • Einzelhandelskalender - Übersicht (aktuelles Einzelhandelsjahr nach Monat)

    • A: Revenue

      • ​
        -Metrik: Revenue
      • Filter:
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • B: Orders

      • Metric: Number of orders
      • Filter:
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • C: Avg order value

      • Metric: Avg order value
      • Filter:
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • Time period: All time

    • ​
      Interval: None

    • ​
      Group by: Created\_at (retail month)

    • ​
      Chart type: Line

  • Einzelhandelskalender - Übersicht (vorheriges Einzelhandelsjahr nach Monat)

    • A: Revenue

      • ​
        -Metrik: Revenue
      • Filter:
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • B: Orders

      • Metric: Anzahl der Bestellungen
      • Filter:
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • C: Avg order value

      • Metric: Avg order value
      • Filter:
        • ​
          Include current retail year?: Yes

    • Time period: All time

    • ​
      Interval: None

    • ​
      Group by: Created\_at (retail month)

    • ​
      Chart type: Line

Nächste Schritte

Oben wird beschrieben, wie Sie einen Einzelhandelskalender so konfigurieren, dass er mit jeder Metrik kompatibel ist, die auf Ihrer sales\_order-Tabelle erstellt wird (z. B. Revenue oder Orders). Sie können dies auch erweitern, um den Einzelhandelskalender für Metriken zu unterstützen, die auf einer beliebigen Tabelle basieren. Die einzige Anforderung besteht darin, dass diese Tabelle über ein gültiges Datums-/Uhrzeitfeld verfügt, das zum Verbinden mit der Einzelhandelskalendertabelle verwendet werden kann.

Um beispielsweise Metriken auf Kundenebene in einem Einzelhandelskalender der Kategorien 4-5-4 anzuzeigen, erstellen Sie eine Same Table Berechnung in der customer\_entity, ähnlich wie oben beschrieben \[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00). Sie können diese Spalte dann verwenden, um die One to Many JOINED_COLUMN-Berechnungen (wie Created_at (retail year)) und Include in previous retail year? (Yes/No) zu reproduzieren, indem Sie die Tabelle customer\_entity mit der Tabelle Retail Calendar verbinden.

Vergessen Sie nicht, alle neuen Spalten als Dimensionen zu Metriken hinzuzufügen bevor Sie neue Berichte erstellen.

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