1. En el panel Datos:

   1. Seleccione daterange.
   2. Seleccione product_name.
   3. Seleccione sum purchase_revenue.
   4. Seleccionar compras de suma.

   Verá una tabla vacía que muestra únicamente los encabezados de columna del elemento seleccionado. Para obtener una mejor visibilidad, amplíe la visualización.

2. En el panel Filtros:

   1. Seleccione el intervalo de fechas es (todos) de Filtros en este elemento visual.
   2. Seleccione Fecha relativa como Tipo de filtro.
   3. Defina el filtro para Mostrar elementos cuando el valor esté en los últimos 1 años del calendario.
   4. Seleccione Aplicar filtro.

   Verá la tabla actualizada con el filtro daterange aplicado.

3. En el panel Visualización:

   1. Use para quitar daterange de Columnas.
   2. Arrastre y suelte Sum of purchases_revenue debajo de Sum of purchases en Columnas.

4. En la visualización Tabla:

   1. Seleccione Sum of purchase_revenue para ordenar los nombres de los productos en orden descendente de ingresos de compra. El escritorio de Power BI debe tener el aspecto siguiente.

   

5. En el panel Filtros:

   1. Seleccione product_name is (All).
   2. Establezca Filter type en Top N.
   3. Definir el filtro para Mostrar elementos Principales 10 Por valor.
   4. Arrastre y suelte purchase_revenue en Por valor Agregue campos de datos aquí.
   5. Seleccione Aplicar filtro.

   Verá la tabla actualizada con valores para los ingresos de compra sincronizados con la visualización de tabla de forma libre en Analysis Workspace.

6. En el panel Visualizaciones:

   1. Seleccione la visualización Gráfico de líneas y columnas apiladas.

   Una visualización de gráficos de líneas y columnas apiladas reemplaza la tabla al utilizar los mismos datos que la tabla.

7. Arrastre y suelte compras en Línea eje Y en el panel Visualizaciones.

   Se actualiza el gráfico de líneas y columnas apiladas. El escritorio de Power BI debe tener el aspecto siguiente.

   

8. Visualización del gráfico de columnas apiladas y líneas:

   1. Seleccione .
   2. En el menú contextual, seleccione Mostrar como tabla.

   La vista principal se actualiza para mostrar una visualización de líneas y una tabla.

   

1. Seleccione la ficha Hoja 1 en la parte inferior para cambiar de Fuente de datos. En la vista Hoja 1:

   1. Arrastre la entrada Daterange de la lista Tablas en el panel Datos y suéltela en el estante Filtros.

   2. En el cuadro de diálogo Filtros de campo [Intervalo de fechas], seleccione Intervalo de fechas y seleccione Siguiente >.

   3. En el cuadro de diálogo Filtrar [Daterange], seleccione Intervalo de fechas y especifique un período de 01/01/2023 - 31/12/2023. Seleccione Aplicar y Aceptar.

      

   4. Arrastre y suelte Product Name de la lista Tablas en el panel Datos y suelte la entrada en el campo junto a Filas.

   5. Arrastre y suelte Purchases de la lista Tables (Measure Names) en el panel Datos y suelte la entrada en el campo junto a Rows. El valor se convierte automáticamente a SUM(Purchases).

   6. Arrastre y suelte Ingresos de compra de la lista Tablas (Nombres de medida) en el panel Datos y suelte la entrada en el campo junto a Columnas y a la izquierda de SUM(Compras). El valor se convierte automáticamente a SUM(Purchase Revenue).

   7. Para ordenar ambos gráficos en orden descendente de ingresos de compra, pase el ratón sobre el título Ingresos de compra y seleccione el icono de ordenación.

   8. Para limitar el número de entradas en los gráficos, seleccione SUM(Purchase Revenue) en Filas y en el menú desplegable seleccione Filtro.

   9. En el cuadro de diálogo Filtrar [Ingresos de compra], seleccione Rango de valores e introduzca los valores apropiados. Por ejemplo: 1,000,000 - 2,000,000. Seleccione Aplicar y Aceptar.

   10. Para convertir los dos gráficos de barras en un gráfico combinado dual, seleccione SUM(Purchases) en Rows y en el menú desplegable, seleccione Dual Axis. Los gráficos de barras se transforman en un diagrama de puntos.

   11. Para modificar el diagrama de puntos en un gráfico de barras:

       1. Seleccione SUM(Purchases) en el área de Marks y seleccione Line del menú desplegable.
       2. Seleccione SUM(Purchase Revenue) en el área de Marcas y seleccione Barra del menú desplegable.

   El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

   

2. Seleccione Duplicate del menú contextual de la ficha Hoja 1 para crear una segunda hoja.

3. Seleccione Rename del menú contextual de la ficha Hoja 1 para cambiar el nombre de la hoja a Data.

4. Seleccione Rename del menú contextual de la ficha Hoja 1 (2) para cambiar el nombre de la hoja a Graph.

5. Asegúrese de que la hoja Data esté seleccionada.

   1. Seleccione Mostrarme en la parte superior derecha y seleccione Tabla de texto (visualización superior izquierda superior) para modificar el contenido de los dos gráficos a una tabla.
   2. Para ordenar los ingresos de compra en orden descendente, pase el ratón sobre Ingresos de compra en la tabla y seleccione .
   3. Seleccione Vista completa del menú desplegable Ajustar.

   El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

   

6. Seleccione el botón de pestaña Nuevo panel (en la parte inferior) para crear una nueva vista de panel 1. En la vista Panel 1:

   1. Arrastre y suelte la hoja Graph del estante Sheets en la vista Dashboard 1 que dice Colocar hojas aquí.
   2. Arrastre y suelte la hoja Data del estante Sheets debajo de la hoja Graph en la vista Dashboard 1.
   3. Seleccione la hoja Data en la vista y modifique Toda la vista a Anchura de la corrección.

   La vista del panel 1 debería ser similar a la siguiente.

   

1. En la interfaz Explorar de Looker, asegúrate de tener una configuración limpia. Si no, seleccione Quitar campos y filtros.

2. Seleccione + Filtro debajo de Filtros.

3. En el diálogo Agregar filtro:

   1. Seleccionar ‣ Vista De Datos Cc

   2. En la lista de campos, seleccione ‣ Daterange Date y después Daterange Date.

      

4. Especifique el filtro Cc Data View Daterange Date ya que está en el intervalo 2023/01/01 hasta (antes) 2024/01/01.

5. En la sección ‣ Vista de datos CC del carril izquierdo, seleccione Nombre de producto.

6. Desde la sección ‣ Campos personalizados en el carril izquierdo:

   1. Seleccione Medida personalizada del menú desplegable + Agregar.

   2. En el diálogo Crear medida personalizada:

      1. Seleccione Ingresos de compra del menú desplegable Campo para medir.

      2. Seleccione Sum del menú desplegable Tipo de medida.

      3. Escriba un nombre de campo personalizado para Name. Por ejemplo: Purchase Revenue.

      4. Seleccione la ficha Detalles del campo.

      5. Seleccione Decimals del menú desplegable Formato y asegúrese de que 0 se ha introducido en Decimals.

         

      6. Seleccione Guardar.

   3. Seleccione Medida personalizada una vez más en el menú desplegable + Agregar. En el cuadro de diálogo de medida Crear personalizado:

      1. Seleccione Compras del menú desplegable Campo para medir.
      2. Seleccione Sum del menú desplegable Tipo de medida.
      3. Escriba un nombre de campo personalizado para Name. Por ejemplo: Sum of Purchases.
      4. Seleccione la ficha Detalles del campo.
      5. Seleccione Decimals del menú desplegable Formato y asegúrese de que 0 se ha introducido en Decimals.
      6. Seleccione Guardar.

   4. Ambos campos se añaden automáticamente a la vista de datos.

7. Seleccione + Filtro para agregar otros Filtros y para limitar los datos.

8. En el cuadro de diálogo Agregar filtro, seleccione ‣ Campos personalizados y después Ingresos de compra.

9. Realice las selecciones adecuadas e introduzca los valores propuestos, de modo que el filtro indique está entre inclusivo 1000000 Y 2000000.

10. Seleccione Ejecutar.

11. Seleccione ‣ Visualización para mostrar la visualización de líneas.

12. Seleccione Editar en Visualización para actualizar la visualización. En el cuadro de diálogo emergente:

    1. Seleccione la ficha Serie.

    2. Desplácese hacia abajo para ver Compras y cambie Tipo a Línea.

    3. Seleccione la ficha Y.

    4. Arrastre Compras desde el contenedor Izquierda 1 hasta donde se lee **Arrastre la serie aquí para crear un nuevo eje izquierdo . Esta acción crea un contenedor​ ​ Left 2 ​.

       

    5. Seleccione junto a Editar para ocultar el cuadro de diálogo emergente

Debería ver una visualización y una tabla similares a las que se muestran a continuación.

1. Introduzca las siguientes instrucciones en una nueva celda.

   code language-none

   import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = %sql SELECT 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 \ LIMIT 10; df = data.DataFrame() df = df.groupby('Product Name', as_index=False).sum() plt.figure(figsize=(15, 3)) sns.barplot(x='Purchase Revenue', y='Product Name', data=df) plt.show() display(data)

2. Ejecute la celda. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

   

1. Escriba las siguientes instrucciones entre {r} ` y ` en un nuevo fragmento.

   code language-r

   library(tidyr) ## Single dimension ranked df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2024-01-01") %>% group_by(product_name) %>% summarise(purchase_revenue = sum(purchase_revenue), purchases = sum(purchases)) %>% arrange(product_name, .by_group = FALSE) dfV <- df %>% head(5) ggplot(dfV, aes(x = purchase_revenue, y = product_name)) + geom_col(position = "dodge") + geom_text(aes(label = purchase_revenue), vjust = -0.5) print(df)

2. Ejecuta el fragmento. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

   

1. Para asegurarse de que el intervalo de fechas se aplique a todas las visualizaciones, arrastre y suelte daterangeday desde el panel Datos a Filtros en esta página.

   1. Seleccione daterangeday es (todo) de Filtros de esta página.
   2. Seleccione Fecha relativa como Tipo de filtro.
   3. Defina el filtro para Mostrar elementos cuando el valor esté en los últimos 1 años del calendario.
   4. Seleccione Aplicar filtro.

2. En el panel Datos:

   1. Seleccione datarangeday.
   2. Seleccione product_category.
   3. Seleccione product_name.
   4. Seleccionar suma purchase_revenue
   5. Seleccionar compras de suma

3. Para modificar el gráfico de barras verticales en una tabla, asegúrese de que ha seleccionado la tabla y seleccione Matriz en el panel Visualizaciones.

   • Arrastre product_name de Columns y suelte el campo debajo de product_category ​y en Rows en el panel Visualización.

4. Para limitar el número de productos mostrados en la tabla, seleccione product_name is (All) en el panel Filtros.

   1. Seleccione Filtro avanzado.
   2. Seleccionar Tipo de filtro N superior Mostrar elementos Superior 15 Por valor.
   3. Arrastre compras desde el panel Datos al Agregar campos de datos aquí.
   4. Seleccione Aplicar filtro.

5. Para mejorar la legibilidad, seleccione Ver en el menú superior, seleccione Vista de página > Tamaño real y cambie el tamaño de la visualización de la tabla.

6. Para desglosar cada categoría en la tabla, seleccione + en el nivel de categoría de producto. El escritorio de Power BI debe tener el aspecto siguiente.

   

7. Seleccione Página principal en el menú superior y seleccione Nuevo elemento visual. Se agrega una nueva imagen al informe.

8. En el panel Datos:

   1. Seleccione product_category.
   2. Seleccione product_name.
   3. Seleccione purchase_revenue.

9. Para modificar la imagen, seleccione el gráfico de barras y seleccione Gráfico de rectángulos en el panel Visualizaciones.

10. Asegúrese de que product_category aparece debajo de Category y que product_name aparece debajo de Detalles en el panel Visualizaciones.

    El escritorio de Power BI debe tener el aspecto siguiente.

    

11. Seleccione Página principal en el menú superior y seleccione Nuevo elemento visual. Se agrega una nueva imagen al informe.

12. En el panel Datos:

    1. Seleccione product_category.
    2. Seleccione purchase_revenue.
    3. Seleccione compra.

13. En el panel Visualizaciones:

    1. Para modificar la visualización, seleccione Gráfico de líneas y columnas apiladas.
    2. Arrastre sum_of_purchases desde eje Y de columna hasta eje Y de línea.

14. En el informe, reorganice las visualizaciones individuales.

    El escritorio de Power BI debe tener el aspecto siguiente.

    

1. Seleccione la ficha Hoja 1 en la parte inferior para cambiar de Fuente de datos. En la vista Hoja 1:

   1. Arrastre la entrada Daterange de la lista Tablas en el panel Datos y suéltela en el estante Filtros.

   2. En el cuadro de diálogo Filtros de campo [Intervalo de fechas], seleccione Intervalo de fechas y seleccione Siguiente >.

   3. En el cuadro de diálogo Filtrar [Daterange], seleccione Fechas relativas, seleccione Años y especifique Año anterior. Seleccione Aplicar y Aceptar.

      El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

      

   4. Arrastre Product Category y suéltelo junto a Columns.

   5. Arrastre Ingresos de compra y suéltelo junto a Filas. El valor cambia a SUM(Purchase Revenue).

   6. Arrastre Purchases y suéltelas junto a Rows. El valor cambia a SUM(Purchases).

   7. Seleccione SUM(Purchases) y en el menú desplegable seleccione Dual Axis.

   8. Seleccione SUM(Purchases) en Marcas y seleccione Línea en el menú desplegable.

   9. Seleccione SUM(Purchase Revenue) en Marcas y seleccione Barra en el menú desplegable.

   10. Seleccione Vista completa del menú Ajustar.

   11. Seleccione el título Ingresos de compra en el gráfico y asegúrese de que los ingresos de compra estén en orden ascendente.

       El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

       

2. Cambie el nombre de la hoja Hoja 1 actual a Category.

3. Seleccione Nueva hoja de cálculo para crear una hoja nueva y renómbrala a Data.

   1. Arrastre la entrada Daterange de la lista Tablas en el panel Datos y suéltela en el estante Filtros.

   2. En el cuadro de diálogo Filtros de campo [Intervalo de fechas], seleccione Intervalo de fechas y seleccione Siguiente >.

   3. En el cuadro de diálogo Filtrar [Daterange], seleccione Fechas relativas, seleccione Años y especifique Año anterior. Seleccione Aplicar y Aceptar.

   4. Arrastre Ingresos de compra desde el panel Datos hasta Columnas. El valor cambia a SUM(Purchase Revenue).

   5. Arrastre Compra desde el panel Datos hasta Columnas, junto a Ingresos de compra. El valor cambia a SUM(Purchases).

   6. Arrastre Categoría de producto del panel Datos a Filas.

   7. Arrastre Nombre de producto del panel Datos a Filas, junto a Categoría de producto.

   8. Para cambiar las dos barras horizontales a una tabla, seleccione Tabla de texto de Mostrarme.

   9. Para limitar el número de productos, seleccione Compras en Valores de medida. En el menú desplegable, seleccione Filtro.

   10. En el cuadro de diálogo Filtrar [Compras], seleccione Al menos e introduzca 7000. Seleccione Aplicar y Aceptar.

   11. Seleccione Ajustar ancho en el menú desplegable Ajustar ancho.

       El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

       

4. Seleccione Nueva hoja de cálculo para crear una nueva hoja y cambiarle el nombre a Diagrama de árbol.

   1. Arrastre la entrada Daterange de la lista Tablas en el panel Datos y suéltela en el estante Filtros.

   2. En el cuadro de diálogo Filtros de campo [Intervalo de fechas], seleccione Intervalo de fechas y seleccione Siguiente >.

   3. En el cuadro de diálogo Filtrar [Daterange], seleccione Fechas relativas, seleccione Años y especifique Año anterior. Seleccione Aplicar y Aceptar.

   4. Arrastre Ingresos de compra del panel Datos a Filas. Los valores cambian a SUM(Ingresos de compra).

   5. Arrastre Compra desde el panel Datos a Filas, junto a Ingresos de compra. El valor cambia a SUM(Purchases).

   6. Arrastre Categoría de producto del panel Datos a Columnas.

   7. Arrastre Product Name del panel Datos a Columnas.

   8. Para cambiar los dos gráficos de barras verticales por un diagrama, seleccione Diagrama de árbol de Mostrarme.

   9. Para limitar el número de productos, seleccione Compras en Valores de medida. En el menú desplegable, seleccione Filtro.

   10. En el cuadro de diálogo Filtrar [Compras], seleccione Al menos e introduzca 7000. Seleccione Aplicar y Aceptar.

   11. Seleccione Ajustar ancho del menú desplegable Ajustar.

       El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

       

5. Seleccione el botón de pestaña Nuevo panel (en la parte inferior) para crear una nueva vista de panel 1. En la vista Panel 1:

   1. Arrastre y suelte la hoja Category del estante Sheets en la vista Dashboard 1 que dice Drop sheets here.
   2. Arrastre y suelte la hoja Treemap del estante Sheets debajo de la hoja Category en la vista Dashboard 1.
   3. Arrastre y suelte la hoja Data del estante Sheets debajo de la hoja Treemap en la vista Dashboard 1.
   4. Cambie el tamaño de cada una de las hojas de la vista.

   La vista del panel 1 debería ser similar a la siguiente.

   

1. En la interfaz Explorar de Looker, asegúrate de tener una configuración limpia. Si no, seleccione Quitar campos y filtros.

2. Seleccione + Filtro debajo de Filtros.

3. En el diálogo Agregar filtro:

   1. Seleccionar ‣ Vista De Datos Cc

   2. En la lista de campos, seleccione ‣ Daterange Date y después Daterange Date.

      

4. Especifique el filtro Cc Data View Daterange Date ya que está en el intervalo 2023/01/01 hasta (antes) 2024/01/01.

5. Desde la sección ‣ Vista de datos CC en el carril izquierdo:

   1. Seleccione Categoría de producto.
   2. Seleccione Nombre de producto.

6. Desde la sección ‣ Campos personalizados en el carril izquierdo:

   1. Seleccione Medida personalizada del menú desplegable + Agregar.

   2. En el diálogo Crear medida personalizada:

      1. Seleccione Ingresos de compra del menú desplegable Campo para medir.

      2. Seleccione Sum del menú desplegable Tipo de medida.

      3. Escriba un nombre de campo personalizado para Name. Por ejemplo: Sum of Purchase Revenue.

      4. Seleccione la ficha Detalles del campo.

      5. Seleccione Decimals del menú desplegable Formato y asegúrese de que 0 se ha introducido en Decimals.

         

      6. Seleccione Guardar.

   3. Seleccione Medida personalizada una vez más en el menú desplegable + Agregar. En el cuadro de diálogo de medida Crear personalizado:

      1. Seleccione Compras del menú desplegable Campo para medir.
      2. Seleccione Sum del menú desplegable Tipo de medida.
      3. Escriba un nombre de campo personalizado para Name. Por ejemplo: Sum of Purchases.
      4. Seleccione la ficha Detalles del campo.
      5. Seleccione Decimals del menú desplegable Formato y asegúrese de que 0 se ha introducido en Decimals.
      6. Seleccione Guardar.

   4. Ambos campos se añaden automáticamente a la vista de datos.

7. En la sección Filtros, seleccione + Filtro. En el diálogo Agregar filtro. Seleccione ‣ campos personalizados y luego Ingresos de compra.

8. Seleccione es > e introduzca 800000 para limitar los resultados.

9. Seleccione Ejecutar.

10. Seleccione ‣ Visualización para mostrar la visualización de líneas.

11. Seleccione Editar en Visualización para actualizar la visualización. En el cuadro de diálogo emergente:

    1. Seleccione la ficha Diagrama.

    2. Desplácese hacia abajo y seleccione Editar configuración de gráfico.

    3. Modifique el JSON en Configuración del gráfico (anular) como en la captura de pantalla siguiente y, a continuación, seleccione Vista previa.

       

    4. Seleccione Aplicar.

    5. Seleccione junto a Editar para ocultar el cuadro de diálogo emergente

Debería ver una visualización y una tabla similares a las que se muestran a continuación.

1. Introduzca las siguientes instrucciones en una nueva celda.

   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. Ejecute la celda. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

   

1. Escriba las siguientes instrucciones entre {r} ` y ` en un nuevo fragmento.

   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. Ejecuta el fragmento. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

   

1. Para asegurarse de que el intervalo de fechas se aplique a todas las visualizaciones, arrastre y suelte daterangeday desde el panel Datos a Filtros en esta página.

   1. Seleccione daterangeday es (todo) de Filtros de esta página.
   2. Seleccione Filtro avanzado como Tipo de filtro.
   3. Defina el filtro para Mostrar elementos cuando el valor esté en 1/1/2023 y esté antes de 2/1/2023 o después.
   4. Seleccione Aplicar filtro.

2. En el panel Datos:

   1. Seleccione datarangeday.
   2. Seleccione sum cm_product_name_count_distinct, que es la métrica calculada definida en Customer Journey Analytics.

3. Para modificar el gráfico de barras verticales en una tabla, asegúrese de que ha seleccionado el gráfico y seleccione Tabla en el panel Visualizaciones.

   El escritorio de Power BI debe tener el aspecto siguiente.

   

4. Seleccione la visualización de tabla. En el menú contextual, seleccione Copiar > Copiar elemento visual.

5. Pegue la visualización mediante ctrl-v. La copia exacta de la visualización se superpone con la original. Muévalo a la derecha en el área del informe.

6. Para modificar la visualización copiada de una tabla a una tarjeta, seleccione Tarjeta de Visualizaciones.

   El escritorio de Power BI debe tener el aspecto siguiente.

   

Como alternativa, puede utilizar la funcionalidad de recuento distinto de Power BI.

1. Seleccione la dimensión product_name.

2. Aplique la función Count (Distinct) en la dimensión product_name en Columns.

   

1. Seleccione la ficha Hoja 1 en la parte inferior para cambiar de Fuente de datos. En la vista Hoja 1:

   1. Arrastre la entrada Daterange de la lista Tablas en el panel Datos y suéltela en el estante Filtros.

   2. En el cuadro de diálogo Campo de filtro [Intervalo de fechas], seleccione Intervalo de fechas y seleccione Siguiente >.

   3. En el cuadro de diálogo Filtrar [Daterange], seleccione Intervalo de fechas y seleccione 01/01/2023 - 31/1/2023. Seleccione Aplicar y Aceptar.

   4. Arrastre Cm Product Name Count Distinct A Filas. El valor cambia a SUM(Cm Product Name Count Distinct). Este campo es la métrica calculada que ha definido en Customer Journey Analytics.

   5. Arrastre Daterangeday y suéltelo junto a Columns. Seleccione Daterangeday y en el menú desplegable seleccione Día.

   6. Para modificar la visualización de líneas en una tabla, seleccione Tabla de texto de Mostrar.

   7. Seleccione Intercambiar filas y columnas en la barra de herramientas.

   8. Seleccione Ajustar ancho del menú desplegable Ajustar.

      El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

      

2. Seleccione Duplicate del menú contextual de la ficha Hoja 1 para crear una segunda hoja.

3. Seleccione Rename del menú contextual de la ficha Hoja 1 para cambiar el nombre de la hoja a Data.

4. Seleccione Rename del menú contextual de la ficha Hoja 1 (2) para cambiar el nombre de la hoja a Card.

5. Asegúrese de haber seleccionado la vista Tarjeta.

6. Seleccione DAY(Daterangeday) y en el menú desplegable seleccione Mes. El valor cambia a MONTH(Daterangeday).

7. Seleccione SUM(Cm Product Name Count Distinct) en Marcas y, en el menú desplegable, seleccione Formato.

8. Para cambiar el tamaño de la fuente, en el panel Formato SUM(CM Product Name Count Distinct), seleccione Fuente en Predeterminada y seleccione 72 para el tamaño de fuente.

9. Para alinear el número, selecciona Automático junto a Alineación y establece Horizontal como centrado.

10. Para usar números enteros, selecciona 123.456 junto a Números y selecciona Número (personalizado). Establezca Lugares decimales en 0.

    El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

    

11. Seleccione el botón de pestaña Nuevo panel (en la parte inferior) para crear una nueva vista de panel 1. En la vista Panel 1:

    1. Arrastre y suelte la hoja Tarjeta del estante Hojas en la vista Panel 1 que dice Colocar hojas aquí.
    2. Arrastre y suelte la hoja Data del estante Sheets debajo de la hoja Card en la vista Dashboard 1.

    La vista del panel 1 debería ser similar a la siguiente.

    

También puede utilizar la funcionalidad de recuento distinto de Tableau Desktop.

1. Use Nombre De Producto en lugar de Nombre De Producto Cm Recuento Distinto.

2. Aplicar Medida > Recuento (distinto) en Nombre de producto en Marcas.

   

1. En la interfaz Explorar de Looker, asegúrate de tener una configuración limpia. Si no, seleccione Quitar campos y filtros.

2. Seleccione + Filtro debajo de Filtros.

3. En el diálogo Agregar filtro:

   1. Seleccionar ‣ Vista De Datos Cc

   2. En la lista de campos, seleccione ‣ Daterange Date y después Daterange Date.

      

4. Especifique el filtro Cc Data View Daterange Date ya que está en el intervalo 2023/01/01 hasta (antes) 2023/02/01.

5. Desde la sección ‣ Vista de datos CC en el carril izquierdo:

   1. Seleccione Fecha de intervalo de fechas y después Fecha.

   2. Seleccione Agregado Xtender Count Distinct del menú contextual ⋮ More en Nombre del producto.

      

6. Seleccione Ejecutar.

7. Seleccione ‣ Visualización y seleccione 6︎⃣ en la barra de herramientas para mostrar una visualización de Valor único.

Debería ver una visualización y una tabla similares a las que se muestran a continuación.

1. Introduzca las siguientes instrucciones en una nueva celda.

   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. Ejecute la celda. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

   

1. Escriba las siguientes instrucciones entre {r} ` y ` en un nuevo fragmento.

   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. Ejecuta el fragmento. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

   

1. En el panel Datos:

   1. Seleccione daterangemonth.
   2. Seleccione daterangeName.
   3. Seleccione sumar repeticiones.

   Verá una visualización que muestra Error al obtener los datos de este elemento visual.

2. En el panel Filtros:

   1. Seleccione daterangeName is (All) de Filtros en este elemento visual.
   2. Seleccione Filtro básico como Tipo de filtro.
   3. Debajo del campo Buscar, seleccione Último año 2023, que es el nombre del intervalo de fechas definido en Customer Journey Analytics.
   4. Seleccione para quitar daterangeName de Columnas.

   Verá la tabla actualizada con el filtro daterangeName aplicado. El escritorio de Power BI debe tener el aspecto siguiente.

   

1. Seleccione la ficha Hoja 1 en la parte inferior para cambiar de Fuente de datos. En la vista Hoja 1:

   1. Arrastre la entrada Daterange Name de la lista Tablas en el estante Filtros.

   2. En el cuadro de diálogo Filtrar [Nombre de intervalo de fechas], asegúrese de que Seleccionar de la lista está seleccionado y seleccione Último año 2023 de la lista. Seleccione Aplicar y Aceptar.

   3. Arrastre la entrada Daterangemonth de la lista Tablas y suéltela en el campo junto a Filas. Seleccione Daterangemonth y seleccione Month. El valor cambia a MONTH(Daterangemonth).

   4. Arrastre la entrada Ocurrencias de la lista Tablas y suelte la entrada en el campo junto a Columnas. El valor cambia a SUM(Occurrences).

   5. Seleccione Tabla de texto de Mostrarme.

   6. Seleccione Intercambiar filas y columnas en la barra de herramientas.

   7. Seleccione Ajustar ancho del menú desplegable Ajustar.

      El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

      

1. En la interfaz Explorar de Looker, asegúrate de tener una configuración limpia. Si no, seleccione Quitar campos y filtros.

2. Seleccione + Filtro debajo de Filtros.

3. En el diálogo Agregar filtro:

   1. Seleccionar ‣ Vista De Datos Cc
   2. En la lista de campos, seleccione ‣ Nombre del intervalo de fechas.

4. Especifique el filtro Cc Data View Daterange Name como is y seleccione Last Year 2023 de la lista de valores.

5. Desde la sección ‣ Vista de datos CC en el carril izquierdo:

   1. Seleccione Mes de intervalo de fechas y después Mes.
   2. Seleccione Count debajo de MEASURES en el carril izquierdo (en la parte inferior).

6. Seleccione Ejecutar.

7. Seleccione ‣ visualización.

Debería ver una visualización y una tabla similares a las que se muestran a continuación.

1. Introduzca las siguientes instrucciones en una nueva celda.

   code language-python
   data = %sql SELECT daterangeName FROM cc_data_view; style = {'description_width': 'initial'} daterange_name = widgets.Dropdown( options=[d for d, in data], description='Date Range Name:', style=style ) display(daterange_name)

2. Ejecute la celda. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

   

3. Seleccione Productos de pesca en el menú desplegable.

4. Introduzca las siguientes instrucciones en una nueva celda.

   code language-python
   import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = %sql SELECT daterangemonth AS Month, COUNT(*) AS Events \ FROM cc_data_view \ WHERE daterangeName = '{daterange_name.value}' \ GROUP BY 1 \ ORDER BY Month ASC df = data.DataFrame() df = df.groupby('Month', as_index=False).sum() plt.figure(figsize=(15, 3)) sns.lineplot(x='Month', y='Events', data=df) plt.show() display(data)

5. Ejecute la celda. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

   

1. Escriba las siguientes instrucciones entre {r} ` y ` en un nuevo fragmento. Asegúrese de utilizar el nombre de intervalo de fechas adecuado. Por ejemplo, Last Year 2023.

   code language-r
   ## Monthly Events for Last Year df <- dv %>% filter(daterangeName == "Last Year 2023") %>% group_by(daterangemonth) %>% count() %>% arrange(daterangemonth, .by_group = FALSE) ggplot(df, aes(x = daterangemonth, y = n)) + geom_line(color = "#69b3a2") + ylab("Events") + xlab("Hour") print(df)

2. Ejecuta el fragmento. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

   

1. En el panel Datos:

   1. Seleccione daterange.
   2. Seleccione filterName.
   3. Seleccione product_name.
   4. Seleccione sumar repeticiones.

Verá una visualización que muestra Error al obtener los datos de este elemento visual.

1. En el panel Filtros:

   1. Seleccione filterName is (All) de Filtros en este elemento visual.
   2. Seleccione Filtro básico como Tipo de filtro.
   3. Debajo del campo Buscar, seleccione Productos de pesca, que es el nombre del filtro existente definido en Customer Journey Analytics.
   4. Seleccione intervalo de fechas es (todo) de Filtros en este elemento visual.
   5. Seleccione Filtro avanzado como Tipo de filtro.
   6. Defina el filtro para Mostrar elementos cuando el valor esté en 1/1/2023 y esté antes de 2/1/2023 o después.
   7. Seleccione para quitar filterName de Columnas.
   8. Seleccione para quitar daterange de Columnas.

   Verá la tabla actualizada con el filtro filterName aplicado. El escritorio de Power BI debe tener el aspecto siguiente.

   

1. Seleccione la ficha Hoja 1 en la parte inferior para cambiar de Fuente de datos. En la vista Hoja 1:

   1. Arrastre la entrada Filter Name de la lista Tables en el estante Filters.

   2. En el diálogo Filtrar [Nombre del filtro], asegúrese de que Seleccionar de la lista está seleccionado y seleccione Productos de pesca de la lista. Seleccione Aplicar y Aceptar.

   3. Arrastre la entrada Daterange de la lista Tablas en el estante Filtros.

   4. En el cuadro de diálogo Campo de filtro [Intervalo de fechas], seleccione Intervalo de fechas y seleccione Siguiente >.

   5. En el diálogo Filtrar [Daterang], seleccione Intervalo de fechas y seleccione 01/01/2023 - 01/02/2023. Seleccione Aplicar y Aceptar.

   6. Arrastre Product Name de la lista Tablas a Filas.

   7. Arrastre la entrada Ocurrencias de la lista Tablas y suelte la entrada en el campo junto a Columnas. El valor cambia a SUM(Occurrences).

   8. Seleccione Tabla de texto de Mostrarme.

   9. Seleccione Ajustar ancho del menú desplegable Ajustar.

      El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

      

1. En la interfaz Explorar de Looker, asegúrate de tener una configuración limpia. Si no, seleccione Quitar campos y filtros.

2. Seleccione + Filtro debajo de Filtros.

3. En el diálogo Agregar filtro:

   1. Seleccionar ‣ Vista De Datos Cc

   2. En la lista de campos, seleccione ‣ Daterange Date y después Daterange Date.

      

4. Especifique el filtro Cc Data View Daterange Date ya que está en el intervalo 2023/01/01 hasta (antes) 2023/02/01.

5. Seleccione + Filtro debajo de Filtros para agregar otro filtro.

6. En el diálogo Agregar filtro:

   1. Seleccionar ‣ Vista De Datos Cc
   2. En la lista de campos, seleccione ‣ Nombre del filtro.

7. Asegúrese de que es la selección para el filtro.

8. Seleccione Productos de pesca de la lista de valores posibles.

9. Desde la sección ‣ Vista de datos CC en el carril izquierdo:

   1. Seleccione Nombre de producto.
   2. Seleccione Count debajo de MEASURES en el carril izquierdo (en la parte inferior).

10. Seleccione Ejecutar.

11. Seleccione ‣ visualización.

Debería ver una visualización y una tabla similares a las que se muestran a continuación.

1. Introduzca las siguientes instrucciones en una nueva celda.

   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. Ejecute la celda. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

   

3. Seleccione Productos de pesca en el menú desplegable.

4. Introduzca las siguientes instrucciones en una nueva celda.

   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. Ejecute la celda. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

   

1. Escriba las siguientes instrucciones entre {r} ` y ` en un nuevo fragmento. Asegúrese de utilizar el nombre de filtro adecuado. Por ejemplo, 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. Ejecuta el fragmento. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

   

1. Seleccione Inicio en el menú y, a continuación, seleccione Actualizar en la barra de herramientas. Debe actualizar la conexión para recoger el nuevo filtro que acaba de definir en Customer Journey Analytics.

2. En el panel Datos:

   1. Seleccione daterange.
   2. Seleccione product_category.
   3. Seleccione product_name.
   4. Seleccione sumar repeticiones.

Verá una visualización que muestra Error al obtener los datos de este elemento visual.

1. En el panel Filtros:

   1. Seleccione filterName is (All) de Filtros en este elemento visual.
   2. Seleccione Filtro básico como Tipo de filtro.
   3. Seleccione intervalo de fechas es (todo) de Filtros en este elemento visual.
   4. Seleccione Filtro avanzado como Tipo de filtro.
   5. Defina el filtro para Mostrar elementos cuando el valor esté en 1/1/2023 y esté antes de 2/1/2023 o después.
   6. Seleccione Filtro básico como Tipo de filtro para product_category y seleccione Caza de la lista de valores posibles.
   7. Seleccione para quitar filterName de Columnas.
   8. Seleccione para quitar daterange de Columnas.

   Verá la tabla actualizada con el filtro product_category aplicado. El escritorio de Power BI debe tener el aspecto siguiente.

   

Tableau Desktop no admite recuperar la lista dinámica de categorías de productos de Customer Journey Analytics. En su lugar, este caso de uso usa el filtro recién creado para Productos de caza y usa los criterios del nombre del filtro.

1. En la vista Data Source, debajo de Data, en el menú contextual de cc_data_view(prod:cja%3FFLATTEN), seleccione Actualizar. Debe actualizar la conexión para recoger el nuevo filtro que acaba de definir en Customer Journey Analytics.

2. Seleccione la ficha Hoja 1 en la parte inferior para cambiar de Fuente de datos. En la vista Hoja 1:

   1. Arrastre la entrada Filter Name de la lista Tables en el estante Filters.

   2. En el diálogo Filtrar [Nombre del filtro], asegúrese de que Seleccionar de la lista está seleccionado y seleccione Productos de caza de la lista. Seleccione Aplicar y Aceptar.

   3. Arrastre la entrada Daterange de la lista Tablas en el estante Filtros.

   4. En el cuadro de diálogo Campo de filtro [Intervalo de fechas], seleccione Intervalo de fechas y seleccione Siguiente >.

   5. En el cuadro de diálogo Filtrar [Daterange], seleccione Intervalo de fechas y seleccione 01/01/2023 - 1/2/2023. Seleccione Aplicar y Aceptar.

   6. Arrastre Product Name de la lista Tablas a Filas.

   7. Arrastre la entrada Ocurrencias de la lista Tablas y suelte la entrada en el campo junto a Columnas. El valor cambia a SUM(Occurrences).

   8. Seleccione Tabla de texto de Mostrarme.

   9. Seleccione Ajustar ancho del menú desplegable Ajustar.

      El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

      

1. En la 1. En la interfaz Explorar de Looker, actualice la conexión. Seleccione Borrar caché y actualizar.

2. En la interfaz Explorar de Looker, asegúrate de tener una configuración limpia. Si no, seleccione Quitar campos y filtros.

3. Seleccione + Filtro debajo de Filtros.

4. En el diálogo Agregar filtro:

   1. Seleccionar ‣ Vista De Datos Cc

   2. En la lista de campos, seleccione ‣ Daterange Date y después Daterange Date.

      

5. Especifique el filtro Cc Data View Daterange Date ya que está en el intervalo 2023/01/01 hasta (antes) 2023/02/01.

6. Seleccione + Filtro debajo de Filtros para agregar otro filtro.

7. En el diálogo Agregar filtro:

   1. Seleccionar ‣ Vista De Datos Cc
   2. En la lista de campos, seleccione ‣ Product Category.

8. Asegúrese de que is es la selección del filtro.

Lookes no muestra la lista de valores posibles para Product Category.

1. Introduzca las siguientes instrucciones en una nueva celda.

   code language-python
   data = %sql SELECT DISTINCT product_category FROM cc_data_view WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2024-01-01'; style = {'description_width': 'initial'} category_filter = widgets.Dropdown( options=[d for d, in data], description='Product Category:', style=style ) display(category_filter)

2. Ejecute la celda. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

   

3. Seleccione Caza en el menú desplegable.

4. Introduzca las siguientes instrucciones en una nueva celda.

   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 product_category = '{category_filter.value}' \ GROUP BY 1 \ ORDER BY Events DESC \ 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. Ejecute la celda. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

   

1. Escriba las siguientes instrucciones entre {r} ` y ` en un nuevo fragmento. Asegúrese de utilizar una categoría adecuada. Por ejemplo, Hunting.

   code language-r
   ## Dimension 1 Filtered by Dimension 2 value df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-02-01" & product_category == "Hunting") %>% group_by(product_name) %>% count() %>% arrange(desc(n), .by_group = FALSE) print(df)

2. Ejecuta el fragmento. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

   

1. En el panel Datos:

   1. Seleccione daterange.
   2. Seleccione product_name.
   3. Seleccione sum purchase_revenue.
   4. Seleccionar compras de suma.

2. En el panel Filtros:

   1. Seleccione intervalo de fechas es (todo) de Filtros en este elemento visual.
   2. Seleccione Filtro avanzado como Tipo de filtro.
   3. Defina el filtro para Mostrar elementos cuando el valor esté en 1/1/2023 y esté antes de 2/1/2023 o después.

3. En el panel Visualizaciones:

   1. Seleccione para quitar el intervalo de fechas de las columnas.
   2. Arrastre Suma de purchase_revenue al final de los elementos de la columna.

4. En el informe, seleccione Sum of purchase_revenue para clasificar la tabla en orden descendente según los ingresos de compra.

   El escritorio de Power BI debe tener el aspecto siguiente.

   

La consulta ejecutada por Power BI Desktop con la extensión BI no incluye una instrucción sort. La falta de una instrucción sort implica que la ordenación se ejecuta en el lado del cliente.

select "_"."product_name",
    "_"."a0",
    "_"."a1"
from
(
    select "rows"."product_name" as "product_name",
        sum("rows"."purchases") as "a0",
        sum("rows"."purchase_revenue") as "a1"
    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 "_"."daterange" < date '2023-02-01' and "_"."daterange" >= date '2023-01-01'
    ) "rows"
    group by "product_name"
) "_"
where not "_"."a0" is null or not "_"."a1" is null
limit 1000001

1. Seleccione la ficha Hoja 1 en la parte inferior para cambiar de Fuente de datos. En la vista Hoja 1:

   1. Arrastre la entrada Daterange de la lista Tablas en el estante Filtros.

   2. En el cuadro de diálogo Campo de filtro [Intervalo de fechas], seleccione Intervalo de fechas y seleccione Siguiente >.

   3. En el cuadro de diálogo Filtrar [Daterange], seleccione Intervalo de fechas y seleccione 01/01/2023 - 1/2/2023. Seleccione Aplicar y Aceptar.

   4. Arrastre Product Name de la lista Tablas y suelte la entrada en el campo situado junto a Filas.

   5. Arrastre la entrada Purchases de la lista Tables y suelte la entrada en el campo situado junto a Columns. El valor cambia a SUM(Purchases).

   6. Arrastre la entrada Ingresos de compras de la lista Tablas y suelte la entrada en el campo junto a Columnas, junto a SUMA(Compras). El valor cambia a SUM(Purchase Revenue).

   7. Seleccione Tabla de texto de Mostrarme.

   8. Seleccione Ajustar ancho del menú desplegable Ajustar.

   9. Seleccione el encabezado de columna Ingresos de compra y ordene la tabla en esta columna en orden descendente.

      El escritorio Tableau debe tener el aspecto siguiente.

      

La consulta ejecutada por Tableau Desktop con la extensión BI no incluye una instrucción sort. La falta de esta instrucción sort implica que la ordenación se ejecuta en el lado del cliente.

SELECT CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) AS "product_name",
  SUM("cc_data_view"."occurrences") AS "sum:occurrences:ok",
  SUM("cc_data_view"."purchase_revenue") AS "sum:purchase_revenue:ok",
  SUM("cc_data_view"."purchases") AS "sum:purchases:ok"
FROM "public"."cc_data_view" "cc_data_view"
WHERE (("cc_data_view"."daterange" >= (DATE '2023-01-01')) AND ("cc_data_view"."daterange" <= (DATE '2023-02-01')))
GROUP BY 1

1. En la interfaz Explorar de Looker, actualice la conexión. Seleccione Borrar caché y actualizar.

2. En la interfaz Explorar de Looker, asegúrate de tener una configuración limpia. Si no, seleccione Quitar campos y filtros.

3. Seleccione + Filtro debajo de Filtros.

4. En el diálogo Agregar filtro:

   1. Seleccionar ‣ Vista De Datos Cc

   2. En la lista de campos, seleccione ‣ Daterange Date y después Daterange Date.

      

5. Especifique el filtro Cc Data View Daterange Date ya que está en el intervalo 2023/01/01 hasta (antes) 2023/02/01.

6. En la sección ‣ Vista de datos CC del carril izquierdo, seleccione Nombre de producto.

7. Desde la sección ‣ Campos personalizados en el carril izquierdo:

   1. Seleccione Medida personalizada del menú desplegable + Agregar.

   2. En el diálogo Crear medida personalizada:

      1. Seleccione Ingresos de compra del menú desplegable Campo para medir.

      2. Seleccione Sum del menú desplegable Tipo de medida.

      3. Escriba un nombre de campo personalizado para Name. Por ejemplo: Sum of Purchase Revenue.

      4. Seleccione la ficha Detalles del campo.

      5. Seleccione Decimals del menú desplegable Formato y asegúrese de que 0 se ha introducido en Decimals.

         

      6. Seleccione Guardar.

8. Asegúrese de seleccionar ↓ (Orden descendente: 1) en la columna Ingresos de compra.

9. Seleccione Ejecutar.

10. Seleccione ‣ visualización.

Debería ver una visualización y una tabla similares a las que se muestran a continuación.

La consulta generada por Looker mediante la extensión de BI incluye ORDER BY, lo que implica que la ordenación se ejecuta mediante Looker y la extensión de BI.

-- Looker Query Context '{"user_id":6,"history_slug":"fc83573987b999306eaf6e1a3f2cde70","instance_slug":"71d4667f0b76c0011463658f45c3f7a3"}'
SELECT
    cc_data_view."product_name"  AS "cc_data_view.product_name",
    COALESCE(SUM(CAST(( cc_data_view."purchase_revenue"  ) AS DOUBLE PRECISION)), 0) AS "purchase_revenue"
FROM
    "public"."cc_data_view" AS "cc_data_view"
WHERE ((( cc_data_view."daterange"  ) >= (DATE_TRUNC('day', DATE '2024-01-31')) AND ( cc_data_view."daterange"  ) < (DATE_TRUNC('day', DATE '2023-02-01'))))
GROUP BY
    1
ORDER BY
    2 DESC
FETCH NEXT 500 ROWS ONLY

1. Introduzca las siguientes instrucciones en una nueva celda.

   code language-python
   data = %sql SELECT 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 '2023-02-01' \ GROUP BY 1 \ ORDER BY `Purchase Revenue` DESC \ LIMIT 5; display(data)

2. Ejecute la celda. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

   

La consulta la ejecuta la extensión de BI tal como se define en Jupyter Notebook.

1. Escriba las siguientes instrucciones entre {r} ` y ` en un nuevo fragmento.

   code language-r
   ## Dimension 1 Sorted df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-02-01") %>% group_by(product_name) %>% summarise(purchase_revenue = sum(purchase_revenue), purchases = sum(purchases), .groups = "keep") %>% arrange(desc(purchase_revenue), .by_group = FALSE) print(df)

2. Ejecuta el fragmento. Debería ver una salida similar a la captura de pantalla siguiente.

   

La consulta generada por RStudio mediante la extensión de BI incluye ORDER BY, lo que implica que el pedido se aplica a través de RStudio y la extensión de BI.

SELECT
  "product_name",
  SUM("purchase_revenue") AS "purchase_revenue",
  SUM("purchases") AS "purchases"
FROM (
  SELECT "cc_data_view".*
  FROM "cc_data_view"
  WHERE ("daterange" >= '2023-01-01' AND "daterange" < '2023-02-01')
) AS "q01"
GROUP BY "product_name"
ORDER BY "purchase_revenue" DESC
LIMIT 1000