Limites

1. Dans le volet Données :

   1. Sélectionnez daterange.
   2. Sélectionnez product_name.
   3. Sélectionnez somme des occurrences.

2. Dans le volet Filtres :

   1. Sélectionnez daterange est (tout) dans Filtres sur ce visuel.
   2. Sélectionnez Date relative comme Type de filtre.
   3. Définissez le filtre pour Afficher les éléments lorsque la valeur se trouve dans les dernières 1 années civiles.
   4. Sélectionnez Appliquer le filtre.
   5. Sélectionnez product_name is (All) dans Filtres sur ce visuel.
   6. Sélectionnez N premiers comme type de filtre.
   7. Sélectionnez Afficher les éléments En haut 5 Par valeur.
   8. Effectuez un glisser-déposer occurrences de somme depuis le volet Données et déposez-le sur Ajouter des champs de données ici.
   9. Sélectionnez Appliquer le filtre.

3. Dans le volet Visualisation :

   • Sélectionnez pour supprimer daterange des colonnes.

   Votre bureau Power BI doit se présenter comme suit :

   

La requête exécutée par Power BI Desktop à l’aide de l’extension BI inclut une instruction limit, mais pas celle attendue. Power BI Desktop applique la limite des 5 principales occurrences à l’aide des résultats de nom de produit explicites.

select "_"."product_name",
    "_"."a0"
from
(
    select "rows"."product_name" as "product_name",
        sum("rows"."occurrences") as "a0"
    from
    (
        select "_"."daterangeName",
            "_"."daterange",
            "_"."filterId",
            "_"."filterName",
            "_"."timestamp",
            "_"."affiliate_name",
            "_"."affiliate_url",
            "_"."commerce.order.priceTotal",
            "_"."customer_city",
            "_"."customer_region",
            "_"."daterangeday",
            "_"."daterangefifteenminute",
            "_"."daterangefiveminute",
            "_"."daterangehour",
            "_"."daterangeminute",
            "_"."daterangemonth",
            "_"."daterangequarter",
            "_"."daterangesecond",
            "_"."daterangethirtyminute",
            "_"."daterangeweek",
            "_"."daterangeyear",
            "_"."hitdatetime",
            "_"."page_name",
            "_"."page_url",
            "_"."product_category",
            "_"."product_name",
            "_"."product_short_review",
            "_"."product_subCategory",
            "_"."referrer_url",
            "_"."search_engine",
            "_"."search_keywords",
            "_"."store_city",
            "_"."store_name",
            "_"."store_region",
            "_"."store_type",
            "_"."timepartdayofmonth",
            "_"."timepartdayofweek",
            "_"."timepartdayofyear",
            "_"."timeparthourofday",
            "_"."timepartminuteofhour",
            "_"."timepartmonthofyear",
            "_"."timepartquarterofyear",
            "_"."timepartweekofyear",
            "_"."cm_session_end_rate_defaultmetric",
            "_"."cm_session_person_defaultmetric",
            "_"."cm_session_start_rate_defaultmetric",
            "_"."cm_timespent_person_defaultmetric",
            "_"."cm_timespent_session_defaultmetric",
            "_"."cm_product_name_count_distinct",
            "_"."ad_views",
            "_"."adobe_sessionends",
            "_"."adobe_sessionstarts",
            "_"."adobe_timespent",
            "_"."exchange_buybacks",
            "_"."exchange_cost",
            "_"."exchange_purchases",
            "_"."exchange_revenue",
            "_"."occurrences",
            "_"."page_views",
            "_"."product_quantity",
            "_"."product_reviews",
            "_"."product_views",
            "_"."purchase_revenue",
            "_"."purchases",
            "_"."visitors",
            "_"."visits"
        from "public"."cc_data_view" "_"
        where (("_"."product_name" in ('Saltwater Monofilament Line', 'Pop-Up Beach Tent', 'Instant Pop-Up Tent', 'Envelop Sleeping Bag', 'Waterproof Tackle Bag')) and "_"."daterange" < date '2024-01-01') and "_"."daterange" >= date '2023-01-01'
    ) "rows"
    group by "product_name"
) "_"
where not "_"."a0" is null
limit 1000001

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 vers le plateau 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 Dates relatives, Années, puis Années précédentes. Sélectionnez Appliquer et OK.

   4. Faites glisser Product Name de la liste Tables vers Rows.

   5. Faites glisser l’entrée Occurrences de la liste Tableaux et déposez-la dans le champ en regard de Colonnes. La valeur devient SUM(Occurrences).

   6. Sélectionnez Tableau de texte dans Afficher.

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

   8. Sélectionnez Nom du produit dans Lignes. Sélectionnez Filtrer dans le menu déroulant.

      1. Dans la boîte de dialogue Filtrer [Nom du produit], sélectionnez l’onglet Haut.

      2. Sélectionnez Par champ : Haut 5 Par occurrences Somme.

      3. Sélectionnez Appliquer et OK.

         vous remarquerez que le tableau disparaît. La sélection des 5 premiers noms de produit par occurrences ne fonctionne pas correctement avec ce filtre.

      4. Sélectionnez le Nom du produit dans l’étagère Filtrer, puis dans le menu déroulant, sélectionnez Supprimer. Le tableau réapparaît.

   9. Sélectionnez SUM(Occurrences) dans le rayon Marques. Sélectionnez Filtrer dans le menu déroulant.

      1. Dans la boîte de dialogue Filtrer [Occurrences], sélectionnez Au moins.

      2. Saisissez 47.799 comme valeur. Cette valeur permet de s’assurer que seuls les 5 premiers éléments sont affichés dans le tableau. Sélectionnez Appliquer et OK.

         Votre Tableau Desktop devrait ressembler à ce qui suit.

         

Comme indiqué ci-dessus, cette requête exécutée par Tableau Desktop lors de la définition d'un filtre des 5 principales occurrences sur les noms de produits échoue.

SELECT CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) AS "product_name",
  SUM("cc_data_view"."occurrences") AS "sum:occurrences:ok"
FROM "public"."cc_data_view" "cc_data_view"
  INNER JOIN (
  SELECT CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) AS "product_name",
    SUM("cc_data_view"."occurrences") AS "$__alias__0"
  FROM "public"."cc_data_view" "cc_data_view"
  GROUP BY 1
  ORDER BY 2 DESC,
    1 ASC
  LIMIT 5
) "t0" ON (CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) = "t0"."product_name")
WHERE (("cc_data_view"."daterange" >= (TIMESTAMP '2023-01-01 00:00:00.000')) AND ("cc_data_view"."daterange" < (TIMESTAMP '2024-01-01 00:00:00.000')))
GROUP BY 1

La requête exécutée par Tableau Desktop lors de la définition d'un filtre Top 5 sur les occurrences est présentée ci-dessous. La limite n’est pas visible dans la requête et appliquée côté client.

SELECT CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) AS "product_name",
  SUM("cc_data_view"."occurrences") AS "sum:occurrences:ok"
FROM "public"."cc_data_view" "cc_data_view"
WHERE (("cc_data_view"."daterange" >= (TIMESTAMP '2023-01-01 00:00:00.000')) AND ("cc_data_view"."daterange" < (TIMESTAMP '2024-01-01 00:00:00.000')))
GROUP BY 1

1. Dans l’interface Explorer de la recherche, actualisez votre connexion. Sélectionnez Effacer le cache et actualiser.

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

3. Sélectionnez + filtre sous filtres.

4. 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.
      

5. 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) 2024/01/01.

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

   1. Sélectionnez Nom du produit.
   2. Sélectionnez Nombre sous MESURES dans le rail de gauche (en bas).

7. Veillez à sélectionner ↓ (Décroissant, Ordre de tri : 1) dans la colonne Chiffre d’affaires d’achat.

8. Veillez à sélectionner ↓ (Décroissant, Ordre de tri : 1) dans la colonne Chiffre d’affaires d’achat.

9. Sélectionnez Exécuter.

10. Sélectionnez ‣ Visualisation.

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

La requête générée par Looker à l’aide de l’extension BI inclut FETCH NEXT 5 ROWS ONLY, ce qui implique que la limite est exécutée via Looker et l’extension BI.

-- Looker Query Context '{"user_id":6,"history_slug":"a8f3b1ebd5712413ca1ae695090f70db","instance_slug":"71d4667f0b76c0011463658f45c3f7a3"}'
SELECT
    cc_data_view."product_name"  AS "cc_data_view.product_name",
    COUNT(*) AS "cc_data_view.count"
FROM
    "public"."cc_data_view" AS "cc_data_view"
WHERE ((( cc_data_view."daterange"  ) >= (DATE_TRUNC('day', DATE '2023-01-31')) AND ( cc_data_view."daterange"  ) < (DATE_TRUNC('day', DATE '2024-01-01'))))
GROUP BY
    1
ORDER BY
    2 DESC
FETCH NEXT 5 ROWS ONLY

1. Saisissez les instructions suivantes dans une nouvelle cellule.

   code language-python
   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' \ GROUP BY 1 \ ORDER BY `Events` DESC \ LIMIT 5; display(data)

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

   

La requête est exécutée par l’extension BI, comme défini dans le notebook Jupyter.

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

   code language-r
   ## Dimension 1 Limited df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2024-01-01") %>% group_by(product_name) %>% count() %>% arrange(desc(n), .by_group = FALSE) %>% head(5) print(df)

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

   

La requête générée par RStudio à l’aide de l’extension BI inclut LIMIT 5, ce qui implique que la limite est appliquée via RStudio et l’extension BI.

SELECT "product_name", COUNT(*) AS "n"
FROM (
  SELECT "cc_data_view".*
  FROM "cc_data_view"
  WHERE ("daterange" >= '2023-01-01' AND "daterange" < '2024-01-01')
) AS "q01"
GROUP BY "product_name"
ORDER BY "n" DESC
LIMIT 5