note prerequisites |
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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 | |
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Bureau Power BI |
Vous pouvez également utiliser la fonctionnalité Comptage distinct de Power BI.
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Tableau Desktop |
Vous pouvez également utiliser la fonctionnalité Comptage distinct de Tableau Desktop.
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Looker |
Vous devriez voir une visualisation et un tableau similaires à ceux présentés ci-dessous.
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Utilisation de noms de périodes pour le filtrage
Dans ce cas d’utilisation, vous souhaitez utiliser une période que vous avez définie dans Customer Journey Analytics pour filtrer et générer des rapports sur les occurrences (événements) de l’année dernière.
Pour générer des rapports à l’aide d’une période, configurez une période dans Customer Journey Analytics, avec l’Last Year 2023
Titre.
Vous pouvez ensuite utiliser cette période dans un exemple Utilisation des noms de période pour le filtrage panneau pour le cas d’utilisation :
Notez que la période définie dans la visualisation de tableau à structure libre prévaut sur la période appliquée au panneau.
note prerequisites |
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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 | |
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Bureau Power BI |
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Tableau Desktop |
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Looker |
Vous devriez voir une visualisation et un tableau similaires à ceux présentés ci-dessous.
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Utiliser les noms de filtre pour le filtrage
Dans ce cas pratique, vous souhaitez utiliser un filtre existant pour la catégorie de produits de pêche, que vous avez définie dans Customer Journey Analytics. Pour filtrer et générer des rapports sur les noms de produit et les occurrences (événements) au cours du mois de janvier 2023.
Examinez le filtre que vous souhaitez utiliser dans Customer Journey Analytics.
Vous pouvez ensuite utiliser ce filtre dans un exemple Utilisation des noms de plage de dates pour le filtre panneau pour le cas d’utilisation :
note prerequisites |
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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 | |
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Bureau Power BI |
Une visualisation s’affiche Erreur de récupération des données pour ce visuel.
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Tableau Desktop |
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Looker |
Vous devriez voir une visualisation et un tableau similaires à ceux présentés ci-dessous.
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Utilisation des valeurs de dimension pour le filtrage
Vous créez un nouveau filtre dans Customer Journey Analytics qui filtre les produits de la catégorie de produits de chasse. Ensuite, vous souhaitez utiliser le nouveau filtre pour générer des rapports sur les noms de produits et les occurrences (événements) pour les produits de la catégorie chasse en janvier 2023.
Créez un nouveau filtre avec la Hunting Products
Titre dans Customer Journey Analytics.
Vous pouvez ensuite utiliser ce filtre dans un exemple de panneau Utilisation des valeurs Dimension à filtrer pour le cas d’utilisation :
note prerequisites |
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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 | |
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Bureau Power BI |
Une visualisation s’affiche Erreur de récupération des données pour ce visuel.
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Tableau Desktop |
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Looker |
Vous devriez voir un tableau similaire comme illustré ci-dessous.
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Tri
Dans ce cas d’utilisation, vous souhaitez générer des rapports sur le chiffre d’affaires des achats et les achats pour les noms de produit au cours du mois de janvier 2023, triés par ordre de chiffre d’affaires d’achat décroissant.
Exemple de panneau Tri pour le cas d’utilisation :
Panneau de tri de Customer Journey Analytics
note prerequisites |
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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 | |||
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Bureau Power BI |
La requête exécutée par Power BI Desktop à l’aide de l’extension BI n’inclut pas d’instruction
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Tableau Desktop |
La requête exécutée par Tableau Desktop à l'aide de l'extension BI n'inclut pas d'instruction
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Looker |
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
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Limites
Dans ce cas d’utilisation, vous souhaitez créer un rapport sur les 5 occurrences les plus fréquentes des noms de produit en 2023.
Exemple de panneau Limite pour le cas d’utilisation :
Panneau Limite de
note prerequisites |
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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 | |||||
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Bureau Power BI |
La requête exécutée par Power BI Desktop à l’aide de l’extension BI inclut une instruction
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Tableau Desktop |
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.
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.
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Looker |
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
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Transformations
Vous souhaitez comprendre les transformations des objets Customer Journey Analytics tels que les dimensions, les mesures, les filtres, les mesures calculées et les périodes par les différents outils de BI.
Vous utilisez des composants tels que Filtres, Mesures calculées et Périodes dans le cadre de vos projets Workspace. Ces composants sont également exposés aux outils de BI à l’aide de l’extension BI.
note prerequisites |
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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 | |||
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Bureau Power BI |
Les objets Customer Journey Analytics sont disponibles dans le volet Données et sont récupérés à partir du tableau que vous avez sélectionné dans Power BI Desktop. Par exemple, public.cc_data_view. Le nom de la table est identique à l’ID externe que vous avez défini pour votre vue de données dans Customer Journey Analytics. Par exemple, la vue de données avec les Dimensions Mesures Filtres Mesures calculées périodes Transformations personnalisées
La transformation personnalisée entraîne une mise à jour des requêtes SQL. Consultez l’utilisation de la fonction
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Tableau Desktop |
Les objets Customer Journey Analytics sont disponibles dans la barre latérale Données lorsque vous travaillez dans une feuille. et sont récupérés à partir du tableau que vous avez sélectionné dans le cadre de la page Source de données de Tableau. Par exemple, cc_data_view. Le nom de la table est identique à l’ID externe que vous avez défini pour votre vue de données dans Customer Journey Analytics. Par exemple, la vue de données avec les Dimensions Mesures Filtres Mesures calculées périodes Transformations personnalisées
Votre Tableau Desktop devrait ressembler à ce qui suit.
La transformation personnalisée entraîne une mise à jour des requêtes SQL. Consultez l’utilisation de la fonction
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Looker |
Les objets Customer Journey Analytics sont disponibles dans l’interface Explorer. Les et sont récupérés dans le cadre de la configuration de votre connexion, projet et modèle dans Looker. Par exemple, cc_data_view. Le nom de la vue est identique à l’ID externe que vous avez défini pour votre vue de données dans Customer Journey Analytics. Par exemple, la vue de données avec les Dimensions Mesures Filtres Mesures calculées périodes Transformations personnalisées
Vous devriez voir un tableau similaire comme illustré ci-dessous.
La transformation personnalisée entraîne une mise à jour des requêtes SQL. Consultez l’utilisation de la fonction
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Visualisations
Vous souhaitez comprendre comment les visualisations, disponibles dans Customer Journey Analytics, peuvent être créées de manière similaire à l’aide des visualisations disponibles dans les outils de BI.