Classement de plusieurs dimensions

Dans ce cas d’utilisation, vous souhaitez afficher un tableau qui répartit le chiffre d’affaires et les achats pour les noms de produits au sein des catégories de produits sur 2023. En outre, vous souhaitez utiliser des visualisations pour illustrer les contributions de la distribution par catégorie de produits et de nom de produit au sein de chaque catégorie de produits.

Customer Journey Analytics

Exemple de panneau Classement multiple par Dimension pour le cas d’utilisation :

Panneau Customer Journey Analytics avec classement Dimension multiple

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
  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 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.
  2. Dans le volet Données :

    1. Sélectionnez datarangeday.
    2. Sélectionnez product_category.
    3. Sélectionnez product_name.
    4. Sélectionnez sum purchase_revenue
    5. Sélectionnez somme des achats
  3. Pour modifier le graphique à barres verticales en tableau, assurez-vous que le tableau est sélectionné et sélectionnez Matrice dans le volet Visualisations.

    • Faites glisser product_name depuis Columns et déposez le champ sous product_category​y dans Rows dans le volet Visualisation.
  4. Pour limiter le nombre de produits affichés dans le tableau, sélectionnez product_name is (All) dans le volet Filtres.

    1. Sélectionnez Filtrage avancé.
    2. Sélectionnez Type de filtre Top N Afficher les éléments Top 15 Par valeur.
    3. Faites glisser purchases du volet Données sur le Ajouter des champs de données ici.
    4. Sélectionnez Appliquer le filtre.
  5. Pour améliorer la lisibilité, sélectionnez Affichage dans le menu supérieur, puis sélectionnez Page vue > Taille réelle et redimensionnez la visualisation du tableau.

  6. Pour ventiler chaque catégorie dans le tableau, sélectionnez + au niveau de la catégorie de produits. Votre bureau Power BI doit se présenter comme suit :

    Tableau de matrice de classement de plusieurs dimensions de bureau Power BI

  7. Sélectionnez Accueil dans le menu supérieur, puis sélectionnez Nouveau visuel. Un nouvel élément visuel est ajouté à votre rapport.

  8. Dans le volet Données :

    1. Sélectionnez product_category.
    2. Sélectionnez product_name.
    3. Sélectionnez chiffre_d’affaires_achat.
  9. Pour modifier le visuel, sélectionnez le graphique à barres et sélectionnez Treemap dans le volet Visualisations.

  10. Assurez-vous que product_category est répertorié sous Category et product_name est répertorié sous Details dans le volet Visualisations.

    Votre bureau Power BI doit se présenter comme suit :

    Arborescence Classement de plusieurs dimensions de l’appli de bureau Power BI

  11. Sélectionnez Accueil dans le menu supérieur, puis sélectionnez Nouveau visuel. Un nouvel élément visuel est ajouté à votre rapport.

  12. Dans le volet Données :

    1. Sélectionnez product_category.
    2. Sélectionnez chiffre_d’affaires_achat.
    3. Sélectionnez achat.
  13. Dans le volet Visualisations :

    1. Pour modifier la visualisation, sélectionnez Graphique linéaire et histogramme empilé.
    2. Faites glisser sum_of_purchases de axe Y de colonne vers axe Y de ligne.
  14. Dans le rapport, redistribuer les visualisations individuelles.

    Votre bureau Power BI doit se présenter comme suit :

    Power BI Desktop Multiple Dimensions Classé final

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 Dates relatives, Années et spécifiez Année précédente. Sélectionnez Appliquer et OK.

      Votre Tableau Desktop devrait ressembler à ce qui suit.

      Tableau Desktop Multiple Dimension Ranked Filter

    4. Faites glisser Catégorie de produits et déposez-la en regard de Colonnes.

    5. Faites glisser Chiffre d’affaires d’achat et déposez-le en regard de Lignes. La valeur devient SOMME(Chiffre d’affaires d’achat).

    6. Faites glisser Achats et déposez-les en regard de Lignes. La valeur devient SUM(Purchases).

    7. Sélectionnez SOMME(Achats) puis, dans le menu déroulant, sélectionnez Axe double.

    8. Sélectionnez SOMME(Achats) dans Marques et sélectionnez Ligne dans le menu déroulant.

    9. Sélectionnez SOMME(Chiffre d’affaires d’achat) dans Marques et sélectionnez Barre dans le menu déroulant.

    10. Sélectionnez Vue entière dans le menu Ajuster.

    11. Sélectionnez le titre Chiffre d’affaires d’achat dans le graphique et assurez-vous que le chiffre d’affaires d’achat est dans l’ordre croissant.

      Votre Tableau Desktop devrait ressembler à ce qui suit.

      Catégorie Classement Multidimensionnel Tableau Desktop

  2. Renommez la feuille Feuille 1 actuelle en Category.

  3. Sélectionnez Nouvelle feuille de calcul pour créer une feuille et la renommer en Data.

    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 Dates relatives, Années et spécifiez Année précédente. Sélectionnez Appliquer et OK.

    4. Faites glisser Chiffre d’affaires d’achat du volet Données vers Colonnes. La valeur devient SOMME(Chiffre d’affaires d’achat).

    5. Faites glisser Achat du volet Données vers Colonnes, en regard de Chiffre d’affaires d’achat. La valeur devient SUM(Purchases).

    6. Faites glisser Catégorie de produits du volet Données vers Lignes.

    7. Faites glisser Nom du produit du volet Données vers Lignes, en regard de Catégorie de produits.

    8. Pour transformer les deux barres horizontales en tableau, sélectionnez Tableau de texte dans Afficher.

    9. Pour limiter le nombre de produits, sélectionnez Achats dans Valeurs de mesure. Dans le menu déroulant, sélectionnez Filtrer.

    10. Dans la boîte de dialogue Filtrer [Achats], sélectionnez Au moins et saisissez 7000. Sélectionnez Appliquer et OK.

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

      Votre Tableau Desktop devrait ressembler à ce qui suit.

      Tableau Desktop - Données à classement Dimension multiple

  4. Sélectionnez Nouvelle feuille de calcul pour créer une feuille et la renommer en Treemap.

    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 Dates relatives, Années et spécifiez Année précédente. Sélectionnez Appliquer et OK.

    4. Faites glisser Chiffre d’affaires d’achat du volet Données vers Lignes. Les valeurs sont remplacées par SOMME(Chiffre d’affaires d’achat).

    5. Faites glisser Achat du volet Données vers Lignes, en regard de Chiffre d’affaires d’achat. La valeur devient SUM(Purchases).

    6. Faites glisser Catégorie de produits du volet Données vers Colonnes.

    7. Faites glisser Nom du produit du volet Données vers Colonnes.

    8. Pour remplacer les deux graphiques à barres verticales par un Treemap, sélectionnez Treemap dans Afficher.

    9. Pour limiter le nombre de produits, sélectionnez Achats dans Valeurs de mesure. Dans le menu déroulant, sélectionnez Filtrer.

    10. Dans la boîte de dialogue Filtrer [Achats], sélectionnez Au moins et saisissez 7000. Sélectionnez Appliquer et OK.

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

      Votre Tableau Desktop devrait ressembler à ce qui suit.

      Tableau Desktop - Données à classement Dimension multiple

  5. 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 Catégorie de l'étagère Feuilles vers la vue Tableau de bord 1 qui indique Déposez les feuilles ici.
    2. Faites glisser et déposez la feuille Treemap de l’étagère Feuilles sous la feuille Catégorie dans la vue Tableau de bord 1.
    3. Faites glisser et déposez la feuille Data de l’étagère Sheets sous la feuille Treemap dans la vue Tableau de bord 1.
    4. Redimensionnez chacune des feuilles de la vue.

    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) 2024/01/01.

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

    1. Sélectionnez Catégorie de produits.
    2. Sélectionnez Nom du produit.
  6. Dans la section Champs personnalisés dans le rail de gauche :

    1. Sélectionnez Mesure personnalisée dans le menu déroulant + Ajouter.

    2. Dans la boîte de dialogue Créer une mesure personnalisée :

      1. Sélectionnez Chiffre d’affaires d’achat dans le menu déroulant Champ à mesurer.
      2. Sélectionnez Somme dans le menu déroulant Type de mesure.
      3. Saisissez un nom de champ personnalisé pour Nom. Par exemple : Sum of Purchase Revenue.
      4. Sélectionnez l’onglet Détails du champ.
      5. Sélectionnez Décimales dans le menu déroulant Format et assurez-vous que 0 est saisi dans Décimales.
        Champ de mesure personnalisé de recherche
      6. Sélectionnez Enregistrer.
    3. Sélectionnez Mesure personnalisée une fois de plus dans le menu déroulant + Ajouter. Dans la boîte de dialogue Créer une mesure personnalisée :

      1. Sélectionnez Achats dans le menu déroulant Champ à mesurer.
      2. Sélectionnez Somme dans le menu déroulant Type de mesure.
      3. Saisissez un nom de champ personnalisé pour Nom. Par exemple : Sum of Purchases.
      4. Sélectionnez l’onglet Détails du champ.
      5. Sélectionnez Décimales dans le menu déroulant Format et assurez-vous que 0 est saisi dans Décimales.
      6. Sélectionnez Enregistrer.
    4. Les deux champs sont automatiquement ajoutés à la vue de données.

  7. Dans la section Filtres, sélectionnez + Filtre. Dans la boîte de dialogue Ajouter un filtre. Sélectionnez Champs personnalisés puis Chiffre d’affaires d’achat.

  8. Sélectionnez est > et saisissez 800000 pour limiter les résultats.

  9. Sélectionnez Exécuter.

  10. Sélectionnez ‣ Visualisation pour afficher la visualisation Ligne.

  11. Sélectionnez Modifier dans Visualisation pour mettre à jour la visualisation. Dans la boîte de dialogue contextuelle, réalisez les actions suivantes :

    1. Sélectionnez l’onglet Tracer.

    2. Faites défiler vers le bas et sélectionnez Modifier la configuration du graphique.

    3. Modifiez le fichier JSON dans Configuration du graphique (remplacement) comme dans la capture d’écran ci-dessous, puis sélectionnez Aperçu.

      Configuration de la visualisation de recherche

    4. Sélectionnez Appliquer.

    5. Sélectionnez CrossSize75 en regard de Modifier pour masquer la boîte de dialogue contextuelle

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-none
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    data = %sql SELECT product_category AS `Product Category`, product_name AS `Product Name`, SUM(purchase_revenue) AS `Purchase Revenue`, SUM(purchases) AS `Purchases` \
                FROM cc_data_view \
                WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2024-01-01' \
                GROUP BY 1, 2 \
                ORDER BY `Purchase Revenue` DESC \
                LIMIT 10;
    df = data.DataFrame()
    df = df.groupby(['Product Category', 'Product Name'], as_index=False).sum()
    plt.figure(figsize=(8, 8))
    sns.scatterplot(x='Product Category', y='Product Name', size='Purchase Revenue', sizes=(10, 200), hue='Purchases', palette='husl', 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
    ## Multiple dimensions ranked
    df <- dv %>%
       filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2024-01-01") %>%
       group_by(product_category, product_name) %>%
       summarise(purchase_revenue = sum(purchase_revenue), purchases = sum(purchases), .groups = "keep") %>%
       arrange(desc(purchase_revenue), .by_group = FALSE)
    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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