Tendance horaire

Tendance horaire

Dans ce cas d’utilisation, vous souhaitez afficher un tableau et une visualisation en ligne simple qui affiche une tendance horaire des occurrences (événements) pour le 1er janvier 2023.

Customer Journey Analytics

Exemple de panneau Tendance horaire pour le cas d’utilisation :

Visualisations des tendances horaires de Customer Journey Analytics

Outils de BI
note prerequisites
PREREQUISITES
Vérifiez que vous avez validé une connexion réussie, que vous pouvez répertorier les vues de données et utiliser une vue de données pour l’outil BI pour lequel vous souhaitez tester ce cas d’utilisation.
tabs
Bureau Power BI AlertRed Power BI ne comprend pas comment gérer les champs date-heure. Par conséquent, les dimensions telles que daterangehour et daterangeminute ne sont pas prises en charge.
Tableau Desktop
  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 et spécifiez une période de 01/01/2023 - 02/01/2023.

      Filtre Tableau Desktop

    4. Effectuez un glisser-déposer de Daterangehour depuis la liste Tableaux dans le volet Données et déposez l’entrée dans le champ en regard de Colonnes.

      • Sélectionnez Plus > Heures dans le menu déroulant Daterangeday afin que la valeur soit mise à jour sur HEURE(Daterangeday).
    5. Effectuez un glisser-déposer Occurrences depuis la liste Tableaux (Noms des mesures) dans le volet Données et déposez l’entrée dans le champ en regard de Lignes. La valeur est automatiquement convertie en SUM(Occurrences).

    6. Modifiez Standard en Vue entière dans le menu déroulant Ajuster de la barre d’outils.

      Votre Tableau Desktop devrait ressembler à ce qui suit.

      Graphique Tableau Desktop

  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 Graph.

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

  5. Assurez-vous que la feuille Data est sélectionnée. Dans la vue Data :

    1. Sélectionnez Afficher en haut à droite, puis sélectionnez Tableau de texte (visualisation en haut à gauche) pour modifier le contenu de la vue de données en tableau.

    2. Faites glisser HOUR(Daterangeday) de Columns vers Rows.

    3. Modifiez Standard en Vue entière dans le menu déroulant Ajuster de la barre d’outils.

      Votre Tableau Desktop devrait ressembler à ce qui suit.

      Données Tableau Desktop

  6. 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 Graph de l’étagère Feuilles sur la vue Tableau de bord 1 qui indique Déposez les feuilles ici.

    2. Faites glisser et déposez la feuille Données de l’étagère Feuilles sous la feuille Graphique vers la vue Tableau de bord 1.

    3. Sélectionnez la feuille Données dans la vue et modifiez Vue entière en Fixe largeur.

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

      Tableau de bord Tableau Desktop 1

Looker
  1. Dans l’interface Explorer de Looker, assurez-vous que vous disposez d’une configuration propre. Sinon, sélectionnez Paramétrage 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.
      Filtre de recherche
  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) 2023/01/02.

  5. Dans la section Vue de données Cc du rail de gauche,

    1. Sélectionnez ‣ Date de l’heure du tableau de bord puis Heure dans la liste des DIMENSIONS.
    2. Sélectionnez Nombre sous MESURES dans le rail de gauche (en bas).
  6. Sélectionnez Exécuter.

  7. Sélectionnez ‣ Visualisation pour afficher la visualisation Ligne.

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

Tendance quotidienne des résultats de recherche

Notebook Jupyter
  1. Saisissez les instructions suivantes dans une nouvelle cellule.

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

    Résultats du notebook Jupyter

RStudio
  1. Saisissez les instructions suivantes entre {r} ` et ` dans un nouveau bloc.

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

    Résultats RStudio

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