Compter les dimensions de valeurs distinctes

1. Pour vous assurer que la période s’applique à toutes les visualisations, effectuez un glisser-déposer de daterangeday du volet Données vers Filtres sur cette page.

   1. Sélectionnez le daterangeday is (All) dans Filtres sur cette page.
   2. Sélectionnez Filtrage avancé comme Type de filtre.
   3. Définissez le filtre pour Afficher les éléments lorsque la valeur est activée ou ultérieure 1/1/2023 Et est antérieure 2/1/2023.
   4. Sélectionnez Appliquer le filtre.

2. Dans le volet Données :

   1. Sélectionnez datarangeday.
   2. Sélectionnez sum cm_product_name_count_distinct, qui est la mesure calculée définie dans Customer Journey Analytics.

3. Pour modifier le graphique à barres verticales en tableau, assurez-vous que le graphique est sélectionné et sélectionnez Tableau dans le volet Visualisations.

   Votre bureau Power BI doit se présenter comme suit :

   

4. Sélectionnez la visualisation du tableau. Dans le menu contextuel, sélectionnez Copier > Copier visuel.

5. Collez la visualisation à l’aide de ctrl+v. La copie exacte de la visualisation chevauche la visualisation originale. Déplacez-le vers la droite dans la zone du rapport.

6. Pour modifier la visualisation copiée d’un tableau en carte, sélectionnez Carte dans Visualisations.

   Votre bureau Power BI doit se présenter comme suit :

   

Vous pouvez également utiliser la fonctionnalité Comptage distinct de Power BI.

1. Sélectionnez la dimension product_name.

2. Appliquez la fonction Count (Distinct) sur la dimension product_name dans Columns.

   

1. Sélectionnez l’onglet Feuille 1 en bas pour basculer depuis Source de données. Dans la vue Feuille 1 :

   1. Faites glisser l’entrée Période de la liste Tableaux dans le volet Données et déposez-la sur l’étagère Filtres.

   2. Dans la boîte de dialogue Champ de filtre [Période], sélectionnez Période et sélectionnez Suivant >.

   3. Dans la boîte de dialogue Filtrer [Période], sélectionnez Période, puis sélectionnez 01/01/2023 - 31/1/2023. Sélectionnez Appliquer et OK.

   4. Faites glisser Cm Product Name Count Distinct vers Rows. La valeur devient SUM(Cm Product Name Count Distinct). Ce champ correspond à la mesure calculée que vous avez définie dans Customer Journey Analytics.

   5. Faites glisser Daterangeday et déposez-le en regard de Columns. Sélectionnez Daterangeday et dans le menu déroulant, sélectionnez Day.

   6. Pour modifier la visualisation des lignes en tableau, sélectionnez Tableau de texte dans Me montrer.

   7. Sélectionnez Permuter les lignes et les colonnes dans la barre d’outils.

   8. Sélectionnez Ajuster la largeur dans le menu déroulant Ajuster.

      Votre Tableau Desktop devrait ressembler à ce qui suit.

      

2. Sélectionnez Dupliquer dans le menu contextuel de l’onglet Feuille 1 pour créer une deuxième feuille.

3. Sélectionnez Renommer dans le menu contextuel de l’onglet Feuille 1 pour renommer la feuille en Data.

4. Sélectionnez Renommer dans le menu contextuel de l’onglet Feuille 1 (2) pour renommer la feuille en Card.

5. Vérifiez que vous avez sélectionné la vue Carte.

6. Sélectionnez DAY(Daterangeday) puis, dans le menu déroulant, sélectionnez Month. La valeur devient MONTH(Daterangeday).

7. Sélectionnez SOMME(Nombre de noms de produits Cm distincts) dans Marques, puis dans le menu déroulant, sélectionnez Format.

8. Pour modifier la taille de la police, dans le volet Format SUM(CM Product Name Count Distinct), sélectionnez Font dans Default et sélectionnez 72.

9. Pour aligner le nombre, sélectionnez Automatique en regard de Alignement et définissez Horizontal sur centré.

10. Pour utiliser des nombres entiers, sélectionnez 123.456 en regard de Nombres et sélectionnez Nombre (Personnalisé). Définissez Nombre de décimales sur 0.

    Votre Tableau Desktop devrait ressembler à ce qui suit.

    

11. Sélectionnez le bouton d’onglet Nouveau tableau de bord (en bas) pour créer une vue Tableau de bord 1. Dans la vue Tableau de bord 1 :

    1. Faites glisser et déposez la feuille Carte de l’étagère Feuilles sur la vue Tableau de bord 1 qui indique Déposez les feuilles ici.
    2. Faites glisser et déposez la feuille Data de l’étagère Sheets sous la feuille Card dans la vue Dashboard 1.

    La vue de votre Tableau de bord 1 doit se présenter comme suit :

    

Vous pouvez également utiliser la fonctionnalité Comptage distinct de Tableau Desktop.

1. Utilisez Nom du produit au lieu de Nombre de noms de produit Cm distincts.

2. Appliquez Mesure > Nombre (distinct) sur Nom du produit en Marques.

   

1. Dans l’interface Explorer de Looker, assurez-vous que vous disposez d’une configuration propre. Sinon, sélectionnez Supprimer les champs et les filtres.

2. Sélectionnez + filtre sous filtres.

3. Dans la boîte de dialogue Ajouter un filtre :

   1. Sélectionnez ‣ Cc Vue De Données
   2. Dans la liste des champs, sélectionnez Date de période puis Date de période.
      

4. Spécifiez le filtre Date de plage de dates de la vue de données Cc tel que est dans la plage 2023/01/01 jusqu’au (avant) 2023/02/01.

5. Dans la section ‣ Cr Vue des données rail de gauche :

   1. Sélectionnez Date de plage, puis Date.
   2. Sélectionnez Agréger ‣ Comptage distinct dans le menu contextuel ⋮ Plus sur Nom du produit.
      

6. Sélectionnez Exécuter.

7. Sélectionnez ‣ Visualisation puis sélectionnez 6︎⃣ dans la barre d’outils pour afficher une visualisation à une seule valeur.

Vous devriez voir une visualisation et un tableau similaires à ceux présentés ci-dessous.

1. Saisissez les instructions suivantes dans une nouvelle cellule.

   code language-none
   data = %sql SELECT COUNT(DISTINCT(product_name)) AS `Product Name` \ FROM cc_data_view \ WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-02-01'; display(data)

2. Exécutez la cellule. Vous devriez voir une sortie similaire à la capture d’écran ci-dessous.

   

1. Saisissez le bloc de code suivant dans un nouveau bloc.

   code language-r
   ## Count Distinct df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-02-01") %>% summarise(product_name_count_distinct = n_distinct(product_name)) print(df)

2. Exécutez le bloc. Vous devriez voir une sortie similaire à la capture d’écran ci-dessous.