Utiliser des noms de segment pour segmenter

1. Dans le volet Données :

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

Une visualisation s’affiche Erreur de récupération des données pour ce visuel.

1. Dans le volet Filtres :

   1. Sélectionnez filterName is (All) dans Filtres sur ce visuel.
   2. Sélectionnez Filtrage de base comme type de filtre.
   3. Sous le champ Rechercher, sélectionnez Produits de la pêche, qui est le nom du filtre existant défini dans Customer Journey Analytics.
   4. Sélectionnez daterange est (tout) dans Filtres sur ce visuel.
   5. Sélectionnez Filtrage avancé comme Type de filtre.
   6. Définissez le filtre pour Afficher les éléments lorsque la valeur est activée ou ultérieure 1/1/2023 Et est antérieure 2/1/2023.
   7. Sélectionnez pour supprimer filterName de Columns.
   8. Sélectionnez pour supprimer daterange de Columns.

   Le tableau est mis à jour avec le filtre filterName appliqué. Votre bureau Power BI doit se présenter comme suit :

   

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

   1. Faites glisser l’entrée Nom du filtre de la liste Tableaux dans le plateau Filtres.

   2. Dans la boîte de dialogue Filtrer [Nom du filtre], assurez-vous que Sélectionner dans la liste est sélectionné, puis sélectionnez Produits de pêche dans la liste. Sélectionnez Appliquer et OK.

   3. Faites glisser l’entrée Période de la liste Tableaux vers le plateau Filtres.

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

   5. Dans la boîte de dialogue Filtrer [Daterang], sélectionnez Plage de dates, puis sélectionnez 01/01/2023 - 01/02/2023. Sélectionnez Appliquer et OK.

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

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

   8. Sélectionnez Tableau de texte dans Afficher.

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

      Votre Tableau Desktop devrait ressembler à ce qui suit.

      

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. Sélectionnez + filtre sous Filtres pour ajouter un autre filtre.

6. Dans la boîte de dialogue Ajouter un filtre :

   1. Sélectionnez ‣ Cc Vue De Données
   2. Dans la liste des champs, sélectionnez nom du filtre.

7. Assurez-vous que est la sélection pour le filtre.

8. Sélectionnez Produits de la pêche dans la liste des valeurs possibles.

9. 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).

10. Sélectionnez Exécuter.

11. Sélectionnez ‣ Visualisation.

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-python
   data = %sql SELECT filterName FROM cc_data_view; style = {'description_width': 'initial'} filter_name = widgets.Dropdown( options=[d for d, in data], description='Filter Name:', style=style ) display(filter_name)

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

   

3. Sélectionnez Produits de la pêche dans le menu déroulant.

4. Saisissez les instructions suivantes dans une nouvelle cellule.

   code language-python

   import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 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' \ AND filterName = '{filter_name.value}' \ GROUP BY 1 \ LIMIT 10; df = data.DataFrame() df = df.groupby('Product Name', as_index=False).sum() plt.figure(figsize=(15, 3)) sns.barplot(x='Events', y='Product Name', data=df) plt.show() display(data)

5. 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. Veillez à utiliser le nom de filtre approprié. Par exemple : Fishing Products.

   code language-r
   ## Dimension filtered by name df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-02-01" & filterName == "Fishing Products") %>% group_by(product_name) %>% count() %>% arrange(desc(n), .by_group = FALSE) print(df)

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