Casos de uso de extensión de BI

Este artículo describe cómo realizar una serie de casos de uso con la extensión de Customer Journey Analytics BI. En cada caso de uso se explica la funcionalidad de Customer Journey Analytics, seguida de detalles para cada una de las herramientas de BI admitidas:

  • Escritorio de Power BI. La versión utilizada es 2.137.1102.0 de 64 bits (octubre de 2024).
  • Escritorio Tableau. La versión utilizada es 2024.1.5 (20241.24.0705.0334) de 64 bits.
  • Buscador. Versión en línea 25.0.23, disponible a través de looker.com
  • Jupyter Notebook. La versión utilizada es la 7.3.2.
  • EstudioRS. La versión utilizada es 2024.12.0, compilación 467.

Los siguientes casos de uso están documentados:

El caso de uso connect se centra en cómo conectar herramientas de BI mediante la extensión de BI de Customer Journey Analytics.

Los casos de uso de report and analysis indican cómo realizar visualizaciones de Customer Journey Analytics similares en las herramientas de BI que se admiten actualmente.

Los casos de uso entiendo proporcionan más detalles sobre:

  • Transformaciones que se producen cuando se utilizan las herramientas de un BI para informar y analizar.
  • Similitudes y diferencias de visualización entre las herramientas de Customer Journey Analytics y BI.
  • Advertencias de cada una de las herramientas de BI que debe tener en cuenta.

Conexión y validación

Este caso de uso configura la conexión de la herramienta BI a Customer Journey Analytics, enumera las vistas de datos disponibles y selecciona una vista de datos para usar.

Customer Journey Analytics

Las instrucciones hacen referencia a un entorno de ejemplo con los siguientes objetos:

  • Vista de datos: C&C - Vista de datos ??.
  • Dimensiones: Nombre de producto ?? y ?? de categoría de producto.
  • Métricas: Ingresos de compras ?? y Compras ??.
  • Filtro: Productos de pesca ??.

Configuración de base de Customer Journey Analytics {modal="regular"}

Cuando revise los casos de uso, reemplace estos objetos de ejemplo por objetos adecuados para su entorno específico.

Herramientas de BI
tabs
Escritorio de Power BI
  1. Acceda a las credenciales y los parámetros necesarios desde la interfaz de usuario del servicio de consultas de Experience Platform.

    1. Vaya a la zona protegida de Experience Platform.

    2. Seleccione Consultas Consultas del carril izquierdo.

    3. Seleccione la ficha Credenciales en la interfaz de Consultas.

    4. Seleccione prod:cja del menú desplegable Base de datos.

      Credenciales del servicio de consulta {modal="regular"}

  2. Inicie Power BI Desktop.

    1. En la interfaz principal, seleccione Obtener datos de otras fuentes.

    2. En el diálogo Obtener datos:

      Base de datos PostgreSQL de Power BI {modal="regular"}

      1. Busque y seleccione **base de datos PostgreSQL**. 1. Seleccione **Conectar**.

    3. En el diálogo Base de datos PostgreSQL:

      Configuración de base de datos y servidor de escritorio de PowerBI {modal="regular"}

      1. Use ![Copiar](https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/Copy.svg?lang=es) para copiar y pegar los valores de **Host** y **Puerto** del panel **Consulta** **Credenciales que caducan** de Experience Platform, separados por `:` como valor de **Servidor**. Por ejemplo: `examplecompany.platform-query.adobe.io:80`. 1. Use ![Copiar](https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/Copy.svg?lang=es) para copiar y pegar el valor **Base de datos** del panel **Consulta** **Credenciales que caducan** de Experience Platform. Agregue `?FLATTEN` al valor que pegue. Por ejemplo, `prod:cja?FLATTEN`. 1. Seleccione **DirectQuery** como **modo de conectividad de datos**. 1. Seleccione **Aceptar**.

    4. En el cuadro de diálogo Base de datos PostgreSQL - Base de datos:

      Usuario y contraseña de PowerBI Desktop {modal="regular"}

      1. Use ![Copiar](https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/Copy.svg?lang=es) para copiar los valores de **Nombre de usuario** y **Contraseña** del panel **Consulta** **Credenciales que caducan** de Experience Platform en los campos **Nombre de usuario** y **Contraseña**. Si usa una [credencial que no caduca](https://experienceleague.adobe.com/es/docs/experience-platform/query/ui/credentials?lang=es#use-credential-to-connect), use la contraseña de la credencial que no caduca. 1. Asegúrese de que el menú desplegable de **Seleccione el nivel en el que aplicar esta configuración a** esté establecido en el **Servidor** que ha definido anteriormente. 1. Seleccione **Conectar**.

    5. En el cuadro de diálogo Navegador, se recuperan las vistas de datos. Esta recuperación puede tardar un poco. Una vez recuperado, verá lo siguiente en Power BI Desktop.

      Datos de carga de escritorio de Power BI {modal="regular"}

      1. Seleccione **public.cc_data_view** de la lista del panel izquierdo. 1. Existen dos opciones: 1. Seleccione **Cargar** para continuar y finalizar la instalación. 1. Seleccione **Transformar datos**. Verá un cuadro de diálogo en el que, opcionalmente, puede aplicar transformaciones como parte de la configuración.

      code language-none
        <img src="https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/powerbi-transform-data.png?lang=es" alt="Datos de transformación de escritorio de Power BI" class="modal-image">
        * Seleccione **Cerrar y aplicar**.
      
    6. Después de un tiempo, public.cc_data_view se mostrará en el panel Datos. Seleccione ChevronRight para mostrar dimensiones y métricas.

      Datos Cargados Del Servidor De Escritorio De Power BI {modal="regular"}

Para ACOPLAR o no

Power BI Desktop admite los siguientes escenarios para el parámetro FLATTEN. Consulte Acoplar datos anidados para obtener más información.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
Parámetro FLATTEN Ejemplo Admitido Observaciones
Ninguno prod:cja Círculo de verificación
?FLATTEN prod:cja?FLATTEN Círculo de verificación Opción recomendada para usar!
%3FFLATTEN prod:cja%3FFLATTEN CerrarCírculo Power BI Desktop muestra un error: No se pudo autenticar con las credenciales proporcionadas. Inténtelo de nuevo.

Más información

Escritorio Tableau
  1. Acceda a las credenciales y los parámetros necesarios desde la interfaz de usuario del servicio de consultas de Experience Platform.

    1. Vaya a la zona protegida de Experience Platform.

    2. Seleccione Consultas Consultas del carril izquierdo.

    3. Seleccione la ficha Credenciales en la interfaz de Consultas.

    4. Seleccione prod:cja del menú desplegable Base de datos.

      Credenciales del servicio de consulta {modal="regular"}

  2. Inicie Tableau.

    1. Seleccione PostgreSQL del carril izquierdo debajo de A un servidor. Si no está disponible, seleccione Más… y seleccione PostgreSQL de los Conectores instalados.

      Conectores Tableau {modal="regular"}

    2. En el cuadro de diálogo PostgreSQL, en la ficha General:

      Cuadro de diálogo de inicio de sesión en Tableau {modal="regular"}

      1. Use ![Copiar](https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/Copy.svg?lang=es) para copiar y pegar el **host** del panel **Consulta** **Credenciales que caducan** de Experience Platform en el **Servidor**. 1. Use ![Copiar](https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/Copy.svg?lang=es) para copiar y pegar el **puerto** del panel **Consulta** **Credenciales que caducan** de Experience Platform en el **puerto**. 1. Use ![Copiar](https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/Copy.svg?lang=es) para copiar y pegar la **base de datos** del panel **Consulta** **Credenciales que caducan** de Experience Platform en la **base de datos**. Agregue `%3FFLATTEN` al valor que pegue. Por ejemplo: `prod:cja%3FFLATTEN`. 1. Seleccione **Nombre de usuario y Contraseña** del menú desplegable **Autenticación**. 1. Use ![Copiar](https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/Copy.svg?lang=es) para copiar y pegar el **nombre de usuario** del panel **Consulta** **Credenciales de caducidad** de Experience Platform en el **nombre de usuario**. 1. Use ![Copiar](https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/Copy.svg?lang=es) para copiar y pegar la **contraseña** del panel **Consulta** **Credenciales que caducan** de Experience Platform en **Contraseña**. Si usa una [credencial que no caduca](https://experienceleague.adobe.com/es/docs/experience-platform/query/ui/credentials?lang=es#use-credential-to-connect), use la contraseña de la credencial que no caduca. 1. Asegúrese de comprobar **Requerir SSL**. 1. Seleccione **Iniciar sesión**.

      Verá un cuadro de diálogo Solicitud en curso mientras Tableau Desktop valida la conexión.

    3. En la ventana principal, verá en la página Source de datos, en el panel izquierdo:

      • Nombre de la conexión, debajo de Connections.

      • Nombre de la base de datos, debajo de Database.

      • Una lista de tablas, debajo de Tabla.

        Tableau conectado {modal="regular"}

      1. Arrastre la entrada cc_data_view y suéltela en la vista principal que dice Arrastrar tablas aquí.
    4. La ventana principal muestra detalles de la vista de datos cc_data_view.

      Tableau conectado {modal="regular"}

Para ACOPLAR o no

Tableau Desktop admite los siguientes escenarios para el parámetro FLATTEN. Consulte Acoplar datos anidados para obtener más información.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
Parámetro FLATTEN Ejemplo Admitido Observaciones
Ninguno prod:cja Círculo de verificación
?FLATTEN prod:cja?FLATTEN Círculo de verificación
%3FFLATTEN prod:cja%3FFLATTEN Círculo de verificación Opción recomendada para usar. Tenga en cuenta que %3FFLATTEN es una versión de ?FLATTEN con codificación de dirección URL.

Más información

Buscador
  1. Acceda a las credenciales y los parámetros necesarios desde la interfaz de usuario del servicio de consultas de Experience Platform.

    1. Vaya a la zona protegida de Experience Platform.

    2. Seleccione Consultas Consultas del carril izquierdo.

    3. Seleccione la ficha Credenciales en la interfaz de Consultas.

    4. Seleccione prod:cja del menú desplegable Base de datos.

      Credenciales del servicio de consulta {modal="regular"}

  2. Iniciar sesión en Looker

    1. Seleccione Admin en el carril izquierdo.

    2. Seleccione Conexiones.

    3. Seleccione Agregar conexión.

    4. En Conecte la base de datos a la pantalla de búsqueda.

      Conexión del buscador a la base de datos {modal="regular"}

      1. Escriba un Nombre para la conexión, por ejemplo Example Looker Connection.
      2. Asegúrese de que Todos los proyectos esté seleccionado como el Ámbito de conexión.
      3. Seleccione PostgreSQL 9.5+ como dialecto.
      4. Use Copiar para copiar y pegar el valor Host del panel Consulta Credenciales que caducan de Experience Platform como valor de Host. Por ejemplo: examplecompany.platform-query.adobe.io.
      5. Use Copiar para copiar y pegar el valor Puerto del panel Consulta Credenciales que caducan de Experience Platform como valor de Puerto. Por ejemplo: 80.
      6. Use Copiar para copiar y pegar el valor Base de datos del panel Consulta Credenciales que caducan de Experience Platform como valor de Base de datos. Agregue %3FFLATTEN al valor que pegue. Por ejemplo, prod:cja%3FFLATTEN.
      7. Use Copiar para copiar y pegar el valor Nombre de usuario del panel Consulta Credenciales que caducan de Experience Platform como valor de Nombre de usuario.
      8. Use Copiar para copiar y pegar el valor Contraseña del panel Consulta Credenciales que caducan de Experience Platform como valor de Contraseña.
      9. Seleccione Expandir todo en Configuración opcional.
      10. Establezca Conexiones máximas por nodo en 5.
      11. Asegúrese de que SSL esté habilitado.
      12. Seleccione Probar para probar la conexión. Debería ver un banner en la parte superior de la pantalla con un mensaje como Success, can connect JDBC ….
      13. Seleccione Conectar para establecer y guardar la conexión.
    5. Verá la nueva conexión en la interfaz Connections.

    6. Seleccione de Admin para ir a la navegación principal en el carril izquierdo.

    7. Seleccione Desarrollar.

    8. Seleccionar proyectos.

    9. Seleccione Nuevo modelo en Proyectos LookML.

    10. Para asegurarse de que no afecta a otros usuarios. seleccione Introducir modo de desarrollo cuando se le solicite.

    11. En la experiencia Crear modelo:

      1. En ➊ Seleccionar Conexión A Base De Datos:

        1. Seleccione la conexión de base de datos en Seleccionar conexión de base de datos. Por ejemplo: example_looker_connection.
        2. Asigne un nombre al proyecto en Crear un nuevo proyecto LookML para este modelo. Para example: example_looker_project.
        3. Seleccione Siguiente.
      2. En ➋ Seleccionar Tablas:

        1. Seleccione público y asegúrese de que la vista de datos de Customer Journey Analytics esté seleccionada. Por ejemplo: SelectBox cc_data_view.
        2. Seleccione Siguiente.
      3. En ➌ Seleccione Claves Principales:

        1. Seleccione Siguiente.
      4. En ➍ seleccione Exploraciones para crear:

        1. Asegúrese de seleccionar la vista. Por ejemplo: cc_data_view.view.
        2. Seleccione Siguiente.
      5. En ➎, escriba el nombre de modelo:

        1. Asigne un nombre al modelo. Por ejemplo: example_looker_model.
      6. Seleccione Completar y explorar datos.

    Se le redirigirá a la interfaz Explorar de Looker, lista para explorar los datos.

Para ACOPLAR o no

Looker admite los siguientes escenarios para el parámetro FLATTEN. Consulte Acoplar datos anidados para obtener más información.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
Parámetro FLATTEN Ejemplo Admitido Observaciones
Ninguno prod:cja Círculo de verificación
?FLATTEN prod:cja?FLATTEN Círculo de verificación
%3FFLATTEN prod:cja%3FFLATTEN Círculo de verificación Opción recomendada para usar. Tenga en cuenta que %3FFLATTEN es una versión de ?FLATTEN con codificación de dirección URL.

Más información

Jupyter Notebook
  1. Acceda a las credenciales y los parámetros necesarios desde la interfaz de usuario del servicio de consultas de Experience Platform.

    1. Vaya a la zona protegida de Experience Platform.

    2. Seleccione Consultas Consultas del carril izquierdo.

    3. Seleccione la ficha Credenciales en la interfaz de Consultas.

    4. Seleccione prod:cja del menú desplegable Base de datos.

      Credenciales del servicio de consulta {modal="regular"}

  2. Asegúrese de haber configurado un entorno virtual de Python dedicado para ejecutar el entorno de Jupyter Notebook.

  3. Asegúrese de que ha instalado las bibliotecas necesarias en su entorno virtual:

    • ipython-sql: pip install ipython-sql.
    • psycopg2-binario: pip install psycopg-binary.
    • alquimia SQL: pip install sqlalchemy.
  4. Inicie Jupyter Notebook desde su entorno virtual: jupyter notebook.

  5. Cree un nuevo bloc de notas o descargue este bloc de notas de ejemplo.

  6. En la primera celda, introduzca y ejecute:

    code language-none
    %config SqlMagic.style = '_DEPRECATED_DEFAULT'
    
  7. En una celda nueva, introduzca los parámetros de configuración para la conexión. Use Copiar para copiar y pegar los valores del panel Consulta Credenciales que caducan de Experience Platform en los valores necesarios para los parámetros de configuración. Por ejemplo:

    code language-none
    import ipywidgets as widgets
    from IPython.display import display
    
    config_host = widgets.Text(description='Host:', value='example.platform-query-stage.adobe.io',
                            layout=widgets.Layout(width="600px"))
    display(config_host)
    config_port = widgets.IntText(description='Port:', value=80,
                               layout=widgets.Layout(width="200px"))
    display(config_port)
    config_db = widgets.Text(description='Database:', value='prod:cja',
                          layout=widgets.Layout(width="300px"))
    display(config_db)
    config_username = widgets.Text(description='Username:', value='EC582F955C8A79F70A49420E@AdobeOrg',
                                layout=widgets.Layout(width="600px"))
    display(config_username)
    config_password = widgets.Password(description='Password:', value='***',
                                    layout=widgets.Layout(width="600px"))
    display(config_password)
    
  8. Ejecute la celda.

  9. Use Copiar para copiar y pegar la contraseña del panel Consulta Credenciales que caducan de Experience Platform en el campo Contraseña de Jupyter Notebook.

    Paso 1 de configuración de Jupter Notebook

  10. En una celda nueva, introduzca las instrucciones para cargar la extensión SQL, la biblioteca necesaria y conectarse con Customer Journey Analytics.

    code language-python
    %load_ext sql
    from sqlalchemy import create_engine
    %sql postgresql://{config_username.value}:{config_password.value}@{config_host.value}:{config_port.value}/{config_db.value}?sslmode=require
    

    Ejecute el shell. No debería ver ningún resultado, pero la celda debería ejecutarse sin ninguna advertencia.

    Paso de configuración de Jupyer Notebook 4

  11. En una nueva llamada, introduzca las instrucciones para obtener una lista de las vistas de datos disponibles en función de la conexión.

    code language-python
    %%sql
    SELECT n.nspname as "Schema",
       c.relname as "Name",
       CASE c.relkind WHEN 'r' THEN 'table' WHEN 'v' THEN 'view' WHEN 'm' THEN 'materialized view' WHEN 'i' THEN 'index' WHEN 'S' THEN 'sequence' WHEN 's' THEN 'special' WHEN 't' THEN 'TOAST table' WHEN 'f' THEN 'foreign table' WHEN 'p' THEN 'partitioned table' WHEN 'I' THEN 'partitioned index' END as "Type",
       pg_catalog.pg_get_userbyid(c.relowner) as "Owner"
    FROM pg_catalog.pg_class c
    LEFT JOIN pg_catalog.pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace
    WHERE c.relkind IN ('v','')
       AND n.nspname <> 'pg_catalog'
       AND n.nspname !~ '^pg_toast'
       AND n.nspname <> 'information_schema'
       AND pg_catalog.pg_table_is_visible(c.oid)
       AND c.relname NOT LIKE '%test%'
       AND c.relname NOT LIKE '%ajo%'
    ORDER BY 1,2;
    

    Ejecute el shell. Debería ver un resultado similar al de la captura de pantalla siguiente.

    Paso de configuración de Jupyter Notebook 5

    Debería ver cc_data_view en la lista de vistas de datos.

Para ACOPLAR o no

Jupyter Notebook admite los siguientes escenarios para el parámetro FLATTEN. Consulte Acoplar datos anidados para obtener más información.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
Parámetro FLATTEN Ejemplo Admitido Observaciones
Ninguno prod:cja Círculo de verificación
?FLATTEN prod:cja?FLATTEN CerrarCírculo
%3FFLATTEN prod:cja%3FFLATTEN Círculo de verificación Opción recomendada para usar. Tenga en cuenta que %3FFLATTEN es una versión de ?FLATTEN con codificación de dirección URL.

Más información

EstudioRS
  1. Acceda a las credenciales y los parámetros necesarios desde la interfaz de usuario del servicio de consultas de Experience Platform.

    1. Vaya a la zona protegida de Experience Platform.

    2. Seleccione Consultas Consultas del carril izquierdo.

    3. Seleccione la ficha Credenciales en la interfaz de Consultas.

    4. Seleccione prod:cja del menú desplegable Base de datos.

      Credenciales del servicio de consulta {modal="regular"}

  2. Inicie RStudio.

  3. Cree un nuevo archivo R Markdown o descargue este archivo R markdown de ejemplo.

  4. En su primer fragmento, escriba las siguientes instrucciones entre {r} ` y ` . Use Copiar para copiar y pegar valores del panel Consulta Credenciales que caducan de Experience Platform en los valores necesarios para los distintos parámetros, como host, dbname y user. Por ejemplo:

    code language-r
    library(rstudioapi)
    library(DBI)
    library(dplyr)
    library(tidyr)
    library(RPostgres)
    library(ggplot2)
    
    host <- rstudioapi::showPrompt(title = "Host", message = "Host", default = "orangestagingco.platform-query-stage.adobe.io")
    dbname <- rstudioapi::showPrompt(title = "Database", message = "Database", default = "prod:cja?FLATTEN")
    user <- rstudioapi::showPrompt(title = "Username", message = "Username", default = "EC582F955C8A79F70A49420E@AdobeOrg")
    password <- rstudioapi::askForPassword(prompt = "Password")
    
  5. Ejecuta el fragmento. Se le pedirá Host, Base de datos y Usuario. Simplemente acepte los valores proporcionados como parte del paso anterior.

  6. Use Copiar para copiar y pegar la contraseña del panel Consulta Credenciales que caducan de Experience Platform en el símbolo del sistema de Contraseña en RStudio.

    Paso de configuración de RStudio 1

  7. Cree un nuevo fragmento e introduzca las siguientes instrucciones entre ```` {r} y .

    code language-r
    con <- dbConnect(
       RPostgres::Postgres(),
       host = host,
       port = 80,
       dbname = dbname,
       user = user,
       password = password,
       sslmode = 'require'
    )
    
  8. Ejecuta el fragmento. No debería ver ninguna salida si la conexión se ha realizado correctamente.

  9. Cree un nuevo fragmento e introduzca las siguientes instrucciones entre ```` {r} y .

    code language-r
    views <- dbListTables(con)
    print(views)
    
  10. Ejecuta el fragmento. Debería ver character(0) como el único resultado.

  11. Cree un nuevo fragmento e introduzca las siguientes instrucciones entre ```` {r} y .

    code language-r
    glimpse(dv)
    
  12. Ejecuta el fragmento. Debería ver un resultado similar al de la captura de pantalla siguiente.

    Paso de configuración de RStudio 2

Para ACOPLAR o no

RSstudio admite los siguientes escenarios para el parámetro FLATTEN. Consulte Acoplar datos anidados para obtener más información.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
Parámetro FLATTEN Ejemplo Admitido Observaciones
Ninguno prod:cja Círculo de verificación
?FLATTEN prod:cja?FLATTEN Círculo de verificación Opción recomendada para usar.
%3FFLATTEN prod:cja%3FFLATTEN CerrarCírculo

Más información

Tendencia diaria

En este caso de uso, desea mostrar una tabla y una visualización de línea simple que muestre una tendencia diaria de ocurrencias (eventos) desde el 1 de enero de 2023 hasta el 31 de enero de 2023.

Customer Journey Analytics

Un ejemplo del panel Tendencia diaria para el caso de uso:

Panel de tendencias diarias de Customer Journey Analytics {modal="regular"}

Herramientas de BI
note prerequisites
PREREQUISITES
Asegúrese de que ha validado una conexión correcta de y de que puede enumerar y usar vistas de datos para la herramienta de BI para la que desea probar este caso de uso.
tabs
Escritorio de Power BI
  1. En el panel Datos:

    1. Seleccione daterangeday.
    2. Seleccionar ∑ repeticiones.

    Verá una tabla que muestra las ocurrencias del mes actual. Para obtener una mejor visibilidad, amplíe la visualización.

  2. En el panel Filtros:

    1. Seleccione daterangedday is (All) de Filtros en esta imagen.
    2. Seleccione Filtro avanzado como Tipo de filtro.
    3. Defina el filtro para Mostrar elementos cuando el valor esté en 1/1/2023 y esté antes de 2/1/2023.. Puede usar el icono del calendario para elegir y seleccionar fechas.
    4. Seleccione Aplicar filtro.

    Verá la tabla actualizada con el filtro daterangeday aplicado.

  3. En el panel Visualizaciones, seleccione la visualización Gráfico de líneas.

    Una visualización de gráfico de líneas reemplaza la tabla mientras utiliza los mismos datos que la tabla. El escritorio de Power BI debe tener el aspecto siguiente.

    Filtro de intervalo de fecha del caso de uso 2 del escritorio de Power BI {modal="regular"}

  4. En la visualización del gráfico de líneas:

    1. Seleccione Más .
    2. En el menú contextual, seleccione Mostrar como tabla.

    La vista principal se actualiza para mostrar una visualización de líneas y una tabla. El escritorio de Power BI debe tener el aspecto siguiente.

    Visualización de tendencias diarias finales del caso de uso 2 de Power BI Desktop {modal="regular"}

Escritorio Tableau
  1. Seleccione la ficha Hoja 1 en la parte inferior para cambiar de la vista Fuente de datos. En la vista Hoja 1:

    1. Arrastre la entrada Daterange de la lista Tablas en el panel Datos y suéltela en el estante Filtros.

    2. En el cuadro de diálogo Filtros de campo [Intervalo de fechas], seleccione Intervalo de fechas y seleccione Siguiente >.

    3. En el cuadro de diálogo Filtrar [Daterange], seleccione Intervalo de fechas y especifique un período de 01/01/2023 - 01/02/2023.

      Filtro Tableau para escritorio {modal="regular"}

    4. Arrastre y suelte Daterangeday de la lista Tablas en el panel Datos y suelte la entrada en el campo junto a Columnas.

      • Seleccione Día del menú desplegable Daterangeday, para que el valor se actualice a DAY(Daterangeday).
    5. Arrastre y suelte Ocurrencias de la lista Tablas (Nombres de medida) en el panel Datos y suelte la entrada en el campo junto a Filas. El valor se convierte automáticamente a SUM(Occurrences).

    6. Modifique Estándar a Vista completa desde el menú desplegable Ajustar de la barra de herramientas.

      El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

      Tableau Desktop Graph {modal="regular"}

  2. Seleccione Duplicate del menú contextual de la ficha Hoja 1 para crear una segunda hoja.

  3. Seleccione Rename del menú contextual de la ficha Hoja 1 para cambiar el nombre de la hoja a Graph.

  4. Seleccione Rename del menú contextual de la ficha Hoja 1 (2) para cambiar el nombre de la hoja a Data.

  5. Asegúrese de que la hoja Data esté seleccionada. En la vista Datos:

    1. Seleccione Mostrarme en la parte superior derecha y seleccione Tabla de texto (visualización superior izquierda superior) para modificar el contenido de la vista de datos a una tabla.

    2. Seleccione Intercambiar filas y columnas en la barra de herramientas.

    3. Modifique Estándar a Vista completa desde el menú desplegable Ajustar de la barra de herramientas.

      El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

      Datos de escritorio Tableau {modal="regular"}

  6. Seleccione el botón de pestaña Nuevo panel (en la parte inferior) para crear una nueva vista de panel 1. En la vista Panel 1:

    1. Arrastre y suelte la hoja Graph del estante Sheets en la vista Dashboard 1 que dice Colocar hojas aquí.

    2. Arrastre y suelte la hoja Data del estante Sheets debajo de la hoja Graph en la vista Dashboard 1.

    3. Seleccione la hoja Data en la vista y modifique Toda la vista a Anchura de la corrección.

      El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

      Tablero de escritorio Tableau 1 {modal="regular"}

Buscador
  1. En la interfaz Explorar de Looker, asegúrate de tener una configuración limpia. Si no, seleccione Configuración Quitar campos y filtros.

  2. Seleccione + Filtro debajo de Filtros.

  3. En el diálogo Agregar filtro:

    1. Seleccionar ‣ Vista De Datos Cc

    2. En la lista de campos, seleccione ‣ Daterange Date y después Daterange Date.

      Filtro de búsqueda {modal="regular"}

  4. Especifique el filtro Cc Data View Daterange Date ya que está en el intervalo 2023/01/01 hasta (antes) 2023/02/01.

  5. Desde la sección Vista de datos CC en el carril izquierdo,

    1. Seleccione ‣ Fecha de intervalo de fechas y después Fecha de la lista de DIMENSIONES.
    2. Seleccione Count debajo de MEASURES en el carril izquierdo (en la parte inferior).
  6. Seleccione Ejecutar.

  7. Seleccione ‣ Visualización para mostrar la visualización de líneas.

Debería ver una visualización y una tabla similares a las que se muestran a continuación.

Tendencia diaria de resultados de búsqueda {modal="regular"}

Jupyter Notebook
  1. Introduzca las siguientes instrucciones en una nueva celda.

    code language-python
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    data = %sql SELECT daterangeday AS Date, COUNT(*) AS Events \
              FROM cc_data_view \
              WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-02-01' \
              GROUP BY 1 \
              ORDER BY Date ASC
    df = data.DataFrame()
    df = df.groupby('Date', as_index=False).sum()
    plt.figure(figsize=(15, 3))
    sns.lineplot(x='Date', y='Events', data=df)
    plt.show()
    display(data)
    
  2. Ejecute la celda. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

    Resultados de Jupyter Notebook

EstudioRS
  1. Escriba las siguientes instrucciones entre {r} ` y ` en un nuevo fragmento.

    code language-r
    ## Daily Events
    df <- dv %>%
       filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-02-01") %>%
       group_by(daterangeday) %>%
       count() %>%
       arrange(daterangeday, .by_group = FALSE)
    ggplot(df, aes(x = daterangeday, y = n)) +
       geom_line(color = "#69b3a2") +
       ylab("Events") +
       xlab("Date")
    print(df)
    
  2. Ejecuta el fragmento. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

    Resultados de RStudio

Tendencia horaria

En este caso de uso, desea mostrar una tabla y una visualización de línea simple que muestre una tendencia horaria de ocurrencias (eventos) para el 1 de enero de 2023.

Customer Journey Analytics

Un ejemplo del panel Tendencia horaria para el caso de uso:

Visualizaciones de tendencias por hora de Customer Journey Analytics {modal="regular"}

Herramientas de BI
note prerequisites
PREREQUISITES
Asegúrese de que ha validado una conexión correcta, que puede enumerar vistas de datos y que utiliza una vista de datos para la herramienta de BI para la que desea probar este caso de uso.
tabs
Escritorio de Power BI AlertRed Power BI no comprende cómo manejar los campos de fecha y hora, por lo que no se admiten dimensiones como daterangehour y daterangeminute.
Escritorio Tableau
  1. Seleccione la ficha Hoja 1 en la parte inferior para cambiar de Fuente de datos. En la vista Hoja 1:

    1. Arrastre la entrada Daterange de la lista Tablas en el panel Datos y suéltela en el estante Filtros.

    2. En el cuadro de diálogo Filtros de campo [Intervalo de fechas], seleccione Intervalo de fechas y seleccione Siguiente >.

    3. En el cuadro de diálogo Filtrar [Daterange], seleccione Intervalo de fechas y especifique un período de 01/01/2023 - 02/01/2023.

      Filtro Tableau para escritorio {modal="regular"}

    4. Arrastre y suelte Daterangehour de la lista Tablas en el panel Datos y suelte la entrada en el campo junto a Columnas.

      • Seleccione Más > Horas del menú desplegable Daterangeday, para que el valor se actualice a HOUR(Daterangeday).
    5. Arrastre y suelte Ocurrencias de la lista Tablas (Nombres de medida) en el panel Datos y suelte la entrada en el campo junto a Filas. El valor se convierte automáticamente a SUM(Occurrences).

    6. Modifique Estándar a Vista completa desde el menú desplegable Ajustar de la barra de herramientas.

      El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

      Tableau Desktop Graph {modal="regular"}

  2. Seleccione Duplicate del menú contextual de la ficha Hoja 1 para crear una segunda hoja.

  3. Seleccione Rename del menú contextual de la ficha Hoja 1 para cambiar el nombre de la hoja a Graph.

  4. Seleccione Rename del menú contextual de la ficha Hoja 1 (2) para cambiar el nombre de la hoja a Data.

  5. Asegúrese de que la hoja Data esté seleccionada. En la vista Datos:

    1. Seleccione Mostrarme en la parte superior derecha y seleccione Tabla de texto (visualización superior izquierda superior) para modificar el contenido de la vista de datos a una tabla.

    2. Arrastre HOUR(Daterangeday) de Columnas a Filas.

    3. Modifique Estándar a Vista completa desde el menú desplegable Ajustar de la barra de herramientas.

      El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

      Datos de escritorio Tableau {modal="regular"}

  6. Seleccione el botón de pestaña Nuevo panel (en la parte inferior) para crear una nueva vista de panel 1. En la vista Panel 1:

    1. Arrastre y suelte la hoja Graph del estante Sheets en la vista Dashboard 1 que dice Colocar hojas aquí.

    2. Arrastre y suelte la hoja Data del estante Sheets debajo de la hoja Graph en la vista Dashboard 1.

    3. Seleccione la hoja Data en la vista y modifique Toda la vista a Anchura de la corrección.

      La vista del panel 1 debería ser similar a la siguiente.

      Tablero de escritorio Tableau 1 {modal="regular"}

Buscador
  1. En la interfaz Explorar de Looker, asegúrate de tener una configuración limpia. Si no, seleccione Configuración Quitar campos y filtros.

  2. Seleccione + Filtro debajo de Filtros.

  3. En el diálogo Agregar filtro:

    1. Seleccionar ‣ Vista De Datos Cc

    2. En la lista de campos, seleccione ‣ Daterange Date y después Daterange Date.

      Filtro de búsqueda {modal="regular"}

  4. Especifique el filtro Cc Data View Daterange Date ya que está en el intervalo 2023/01/01 hasta (antes) 2023/01/02.

  5. Desde la sección Vista de datos CC en el carril izquierdo,

    1. Seleccione ‣ Daterangehour Date y luego Time de la lista de DIMENSIONES.
    2. Seleccione Count debajo de MEASURES en el carril izquierdo (en la parte inferior).
  6. Seleccione Ejecutar.

  7. Seleccione ‣ Visualización para mostrar la visualización de líneas.

Debería ver una visualización y una tabla similares a las que se muestran a continuación.

Tendencia diaria de resultados de búsqueda {modal="regular"}

Jupyter Notebook
  1. Introduzca las siguientes instrucciones en una nueva celda.

    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)
    
  2. Ejecute la celda. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

    Resultados de Jupyter Notebook

EstudioRS
  1. Escriba las siguientes instrucciones entre {r} ` y ` en un nuevo fragmento.

    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)
    
  2. Ejecuta el fragmento. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

    Resultados de RStudio

Tendencia mensual

En este caso de uso, desea mostrar una tabla y una visualización de línea simple que muestre una tendencia mensual de la incidencia (eventos) para 2023.

Customer Journey Analytics

Un ejemplo del panel Tendencia mensual para el caso de uso:

Visualización de tendencias mensual de Customer Journey Analytics {modal="regular"}

Herramientas de BI
note prerequisites
PREREQUISITES
Asegúrese de que ha validado una conexión correcta, que puede enumerar vistas de datos y que utiliza una vista de datos para la herramienta de BI para la que desea probar este caso de uso.
tabs
Escritorio de Power BI
  1. En el panel Datos:

    1. Seleccione daterangemonth.
    2. Seleccionar ∑ repeticiones.

    Verá una tabla que muestra las ocurrencias del mes actual. Para obtener una mejor visibilidad, amplíe la visualización.

  2. En el panel Filtros:

    1. Seleccione daterangemonth is (All) de Filtros en este elemento visual.
    2. Seleccione Filtro avanzado como Tipo de filtro.
    3. Defina el filtro para Mostrar elementos cuando el valor esté en 1/1/2023 y esté antes de 1/1/2024.. Puede usar el icono del calendario para elegir y seleccionar fechas.
    4. Seleccione Aplicar filtro.

    Verá la tabla actualizada con el filtro daterangemonth aplicado.

  3. En el panel Visualizaciones:

    1. Seleccione la visualización Gráfico de líneas.

    Una visualización de gráfico de líneas reemplaza la tabla mientras utiliza los mismos datos que la tabla. El escritorio de Power BI debe tener el aspecto siguiente.

    Filtro de intervalo de fecha del caso de uso 2 del escritorio de Power BI {modal="regular"}

  4. En la visualización del gráfico de líneas:

    1. Seleccione Más .
    2. En el menú contextual, seleccione Mostrar como tabla.

    La vista principal se actualiza para mostrar una visualización de líneas y una tabla. El escritorio de Power BI debe tener el aspecto siguiente.

    Visualización de tendencias diarias finales del caso de uso 2 de Power BI Desktop {modal="regular"}

Escritorio Tableau
  1. Seleccione la ficha Hoja 1 en la parte inferior para cambiar de Fuente de datos. En la vista Hoja 1:

    1. Arrastre la entrada Daterange de la lista Tablas en el panel Datos y suéltela en el estante Filtros.

    2. En el cuadro de diálogo Filtros de campo [Intervalo de fechas], seleccione Intervalo de fechas y seleccione Siguiente >.

    3. En el cuadro de diálogo Filtrar [Daterange], seleccione Intervalo de fechas y especifique un período de 01/01/2023 - 01/01/2024.

      Filtro Tableau para escritorio {modal="regular"}

    4. Arrastre y suelte Daterangeday de la lista Tablas en el panel Datos y suelte la entrada en el campo junto a Columnas.

      • Seleccione MONTH en el menú desplegable Daterangeday, para que el valor se actualice a MONTH(Daterangeday).
    5. Arrastre y suelte Ocurrencias de la lista Tablas (Nombres de medida) en el panel Datos y suelte la entrada en el campo junto a Filas. El valor se convierte automáticamente a SUM(Occurrences).

    6. Modifique Estándar a Vista completa desde el menú desplegable Ajustar de la barra de herramientas.

      El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

      Tableau Desktop Graph {modal="regular"}

  2. Seleccione Duplicate del menú contextual de la ficha Hoja 1 para crear una segunda hoja.

  3. Seleccione Rename del menú contextual de la ficha Hoja 1 para cambiar el nombre de la hoja a Graph.

  4. Seleccione Rename del menú contextual de la ficha Hoja 1 (2) para cambiar el nombre de la hoja a Data.

  5. Asegúrese de que la hoja Data esté seleccionada. En la vista Datos:

    1. Seleccione Mostrarme en la parte superior derecha y seleccione Tabla de texto (visualización superior izquierda superior) para modificar el contenido de la vista de datos a una tabla.

    2. Arrastre MONTH(Daterangeday) de Columnas a Filas.

    3. Modifique Estándar a Vista completa desde el menú desplegable Ajustar de la barra de herramientas.

      El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

      Datos de escritorio Tableau {modal="regular"}

  6. Seleccione el botón de pestaña Nuevo panel (en la parte inferior) para crear una nueva vista de panel 1. En la vista Panel 1:

    1. Arrastre y suelte la hoja Graph del estante Sheets en la vista Dashboard 1 que dice Colocar hojas aquí.

    2. Arrastre y suelte la hoja Data del estante Sheets debajo de la hoja Graph en la vista Dashboard 1.

    3. Seleccione la hoja Data en la vista y modifique Toda la vista a Anchura de la corrección.

      El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

      Tablero de escritorio Tableau 1 {modal="regular"}

Buscador
  1. En la interfaz Explorar de Looker, asegúrate de tener una configuración limpia. Si no, seleccione Configuración Quitar campos y filtros.

  2. Seleccione + Filtro debajo de Filtros.

  3. En el diálogo Agregar filtro:

    1. Seleccionar ‣ Vista De Datos Cc

    2. En la lista de campos, seleccione ‣ Daterange Date y después Daterange Date.

      Filtro de búsqueda {modal="regular"}

  4. Especifique el filtro Cc Data View Daterange Date ya que está en el intervalo 2023/01/01 hasta (antes) 2024/01/01.

  5. Desde el carril izquierdo de Cc Data View,

    1. Seleccione ‣ Daterangemonth Date y luego Month de la lista de DIMENSIONES.
    2. Seleccione Count debajo de MEASURES en el carril izquierdo (en la parte inferior).
  6. Seleccione Ejecutar.

  7. Seleccione ‣ Visualización para mostrar la visualización de líneas.

Debería ver una visualización y una tabla similares a las que se muestran a continuación.

Tendencia diaria de resultados de búsqueda {modal="regular"}

Jupyter Notebook
  1. Introduzca las siguientes instrucciones en una nueva celda.

    code language-python
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    data = %sql SELECT daterangemonth AS Month, COUNT(*) AS Events \
                FROM cc_data_view \
                WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2024-01-01' \
                GROUP BY 1 \
                ORDER BY Month ASC
    df = data.DataFrame()
    df = df.groupby('Month', as_index=False).sum()
    plt.figure(figsize=(15, 3))
    sns.lineplot(x='Month', y='Events', data=df)
    plt.show()
    display(data)
    
  2. Ejecute la celda. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

    Resultados de Jupyter Notebook

EstudioRS
  1. Escriba las siguientes instrucciones entre {r} ` y ` en un nuevo fragmento.

    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)
    
  2. Ejecuta el fragmento. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

    Resultados de RStudio

Dimensión única clasificada

En este caso de uso, desea mostrar una tabla y una visualización de barra simple que muestre los ingresos de compras y compras para nombres de productos a lo largo de 2023.

Customer Journey Analytics

Un ejemplo de panel Dimension Ranked único para el caso de uso:

Visualización de clasificación de dimensión única de Customer Journey Analytics {modal="regular"}

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