Gli oggetti Customer Journey Analytics sono disponibili nel riquadro Data e vengono recuperati dalla tabella selezionata in Power BI Desktop. Ad esempio, public.cc_data_view. Il nome della tabella è uguale all’ID esterno definito per la visualizzazione dati nel Customer Journey Analytics. Ad esempio, visualizzazione dati con Title C&C - Data View e External ID cc_data_view.

Dimension
I Dimension dal Customer Journey Analytics sono identificati da Component ID. Component ID è definito nella visualizzazione dati del Customer Journey Analytics. La dimensione Product Name nel Customer Journey Analytics, ad esempio, ha un Component ID product_name, che è il nome della dimensione in Power BI Desktop.
Le dimensioni dell'intervallo di date dal Customer Journey Analytics, come Day, Week, Month e altre sono disponibili come daterangeday, daterangeweek, daterangemonth e altre.

Metriche
Le metriche del Customer Journey Analytics sono identificate da Component ID. Component ID è definito nella visualizzazione dati del Customer Journey Analytics. La metrica Purchase Revenue nel Customer Journey Analytics, ad esempio, ha Component ID purchase_revenue, che è il nome della metrica in Power BI Desktop. Un ∑ indica le metriche. Quando utilizzi una metrica in una visualizzazione, questa viene rinominata **Sum of *metrica ***.

Filtri
I filtri definiti nel Customer Journey Analytics sono disponibili come parte del campo filterName. Quando si utilizza un campo filterName in Power BI Desktop, è possibile specificare il filtro da utilizzare.

Metriche calcolate
Le metriche calcolate definite nel Customer Journey Analytics sono identificate dai External ID definiti per la metrica calcolata. La metrica calcolata Product Name (Count Distinct), ad esempio, contiene External ID product_name_count_distinct ed è visualizzata come cm_product_name_count_distinc ​t in Power BI Desktop.

Intervalli di date
Gli intervalli di date definiti nel Customer Journey Analytics sono disponibili come parte del campo daterangeName. Quando si utilizza un campo daterangeName, è possibile specificare l'intervallo di date da utilizzare.

Trasformazioni personalizzate
Power BI Desktop fornisce funzionalità di trasformazione personalizzate utilizzando Espressioni di analisi dei dati (DAX). Ad esempio, desideri eseguire il caso d’uso con classificazione di dimensione Singola con i nomi dei prodotti in minuscolo.

1. Nella vista Rapporto, seleziona la visualizzazione a barre.

2. Selezionare product_name nel riquadro Dati.

3. Seleziona Nuova colonna nella barra degli strumenti.

4. Nell'editor formule, definire una nuova colonna denominata product_name_lower, ad esempio product_name_lower = LOWER('public.cc_data_view[product_name]).
   {modal="regular"}

5. Assicurati di selezionare la nuova colonna product_name_lower nel riquadro Dati invece della colonna product_name.

6. Seleziona Rapporto come tabella da nella visualizzazione tabella.

   Il desktop Power BI dovrebbe essere simile al seguente.
   {modal="regular"}

La trasformazione personalizzata risulta in un aggiornamento delle query SQL. Vedere l'utilizzo della funzione lower nell'esempio SQL seguente:

select "_"."product_name_lower",
    "_"."a0",
    "_"."a1"
from
(
    select "rows"."product_name_lower" as "product_name_lower",
        sum("rows"."purchases") as "a0",
        sum("rows"."purchase_revenue") as "a1"
    from
    (
        select "_"."daterange" as "daterange",
            "_"."product_name" as "product_name",
            "_"."purchase_revenue" as "purchase_revenue",
            "_"."purchases" as "purchases",
            lower("_"."product_name") as "product_name_lower"
        from
        (
            select "_"."daterange",
                "_"."product_name",
                "_"."purchase_revenue",
                "_"."purchases"
            from
            (
                select "daterange",
                    "product_name",
                    "purchase_revenue",
                    "purchases"
                from "public"."cc_data_view" "$Table"
            ) "_"
            where ("_"."daterange" < date '2024-01-01' and "_"."daterange" >= date '2023-01-01') and ("_"."product_name" in ('4G Cellular Trail Camera', '4K Wildlife Trail Camera', 'Wireless Trail Camera', '8-Person Cabin Tent', '20MP No-Glow Trail Camera', 'HD Wildlife Camera', '4-Season Mountaineering Tent', 'Trail Camera', '16MP Trail Camera with Solar Panel', '10-Person Family Tent'))
        ) "_"
    ) "rows"
    group by "product_name_lower"
) "_"
where not "_"."a0" is null or not "_"."a1" is null
limit 1000001

Gli oggetti Customer Journey Analytics sono disponibili nella barra laterale Data ogni volta che si lavora in un foglio. E vengono recuperati dalla tabella selezionata come parte della pagina Data source in Tableau. Ad esempio, cc_data_view. Il nome della tabella è uguale all’ID esterno definito per la visualizzazione dati nel Customer Journey Analytics. Ad esempio, visualizzazione dati con Title C&C - Data View e External ID cc_data_view.

Dimension
I Dimension dal Customer Journey Analytics sono identificati da Component name. Component name è definito nella visualizzazione dati del Customer Journey Analytics. La dimensione Product Name nel Customer Journey Analytics, ad esempio, ha Component name Product Name, che è il nome della dimensione in Tableau. Tutte le dimensioni sono identificate da Abc.
Le dimensioni dell'intervallo di date dal Customer Journey Analytics, come Day, Week, Month e altre sono disponibili come Daterangeday, Daterangeweek, Daterangemonth e altre. Quando utilizzi una dimensione intervallo di date, devi selezionare una definizione appropriata di data o ora da applicare alla dimensione intervallo di date dal menu a discesa. Ad esempio, Year, Quarter, Month, Day.

Metriche
Le metriche del Customer Journey Analytics sono identificate da Component Name. Component Name è definito nella visualizzazione dati del Customer Journey Analytics. La metrica Purchase Revenue nel Customer Journey Analytics, ad esempio, ha Component Name Purchase Revenue, che è il nome della metrica in Tableau. Tutte le metriche sono identificate da #. Quando utilizzi una metrica in una visualizzazione, questa viene rinominata Sum(*metrica *).

Filtri
I filtri definiti nel Customer Journey Analytics sono disponibili come parte del campo Filter Name. Quando si utilizza un campo Filter Name in Tableau, è possibile specificare il filtro da utilizzare.

Metriche calcolate
Le metriche calcolate definite nel Customer Journey Analytics sono identificate dai Title definiti per la metrica calcolata. Ad esempio, la metrica calcolata Product Name (Count Distinct) ha Title Product Name (Count Distinct) ed è visualizzata come Cm Product Name Count Distinct in Tableau.

Intervalli di date
Gli intervalli di date definiti nel Customer Journey Analytics sono disponibili come parte del campo Daterange Name. Quando si utilizza un campo Daterange Name, è possibile specificare l'intervallo di date da utilizzare.

Trasformazioni personalizzate
Tableau Desktop fornisce funzionalità di trasformazione personalizzate utilizzando Campi calcolati. Ad esempio, desideri eseguire il caso d’uso con classificazione di dimensione Singola con i nomi dei prodotti in minuscolo.

1. Selezionare Analysis > Create Calculated Field dal menu principale.

   1. Definire Lowercase Product Name utilizzando la funzione LOWER([Product Name]).

      {modal="regular"}

   2. Seleziona OK.

2. Selezionare il foglio Data.

   1. Trascina Lowercase Product Name da Tables e rilascia la voce nel campo accanto a Rows.
   2. Rimuovi Product Name da Rows.

3. Selezionare la visualizzazione Dashboard 1.

Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

{modal="regular"}

La trasformazione personalizzata risulta in un aggiornamento delle query SQL. Vedere l'utilizzo della funzione LOWER nell'esempio SQL seguente:

SELECT LOWER(CAST(CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) AS TEXT)) AS "Calculation_1562467608097775616",
  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 '2023-12-31')))
GROUP BY 1
HAVING ((SUM("cc_data_view"."purchase_revenue") >= 999999.99999998999) AND (SUM("cc_data_view"."purchase_revenue") <= 2000000.00000002))

Confronto

Per la maggior parte delle visualizzazioni di Customer Journey Analytics, Power BI Desktop offre esperienze equivalenti. Vedi la tabella seguente.

table 0-row-3 1-row-3 2-row-3 3-row-3 4-row-3 5-row-3 6-row-3 7-row-3 8-row-3 9-row-3 10-row-3 11-row-3 12-row-3 13-row-3 14-row-3 15-row-3 16-row-3 17-row-3 18-row-3 19-row-3 20-row-3 21-row-3 22-row-3 23-row-3 1-align-center 5-align-center 9-align-center 13-align-center 17-align-center 21-align-center 25-align-center 29-align-center 33-align-center 37-align-center 41-align-center 45-align-center 49-align-center 53-align-center 57-align-center 61-align-center 65-align-center 69-align-center 73-align-center 77-align-center 81-align-center 85-align-center 89-align-center 93-align-center
Icona	Visualizzazione Customer Journey Analytics	Visualizzazione Power BI Desktop
	Superfici	Grafico ad area, grafico ad area sovrapposta e grafico ad area 100%
	Barre	Istogramma cluster
	Barre sovrapposte	Istogramma in pila e istogramma in pila al 100%
	Bullet
	Tabella coorte
	Combo	Grafico a linee e istogramma in pila e Grafico a linee e istogramma in cluster
	Anello	Grafico ad anello
	Fallout	Funnel.
	Flusso	Albero di scomposizione?
	Tabella a forma libera	Tabella e Matrice
	Istogramma
	Barre orizzontali	Grafico a barre cluster
	Barre orizzontali sovrapposte	Grafico a barre in pila e Grafico a barre in pila 100%
	Area di lavoro Percorsi	Struttura di decomposizione
	Riepilogo delle metriche chiave
	Linee	Grafico a linee
	A dispersione	Grafico a dispersione
	Intestazione sezione	Casella di testo
	Variazione di riepilogo	Scheda
	Numero di riepilogo	Scheda
	Testo	Casella di testo
	Mappa ad albero	Mappa ad albero
	Venn

Drill-down

Power BI supporta la modalità di drilling per esplorare dettagli approfonditi su determinate visualizzazioni. Nell’esempio seguente, analizzi i ricavi di acquisto per categorie di prodotti. Dal menu di scelta rapida di una barra che rappresenta una categoria di prodotti, è possibile selezionare Drill down.

{modal="regular"}

Il drill-down aggiorna la visualizzazione con i ricavi di acquisto per i prodotti della categoria di prodotto selezionata.

{modal="regular"}

Il drill-down genera la seguente query SQL che utilizza una clausola WHERE:

select "_"."product_category" as "c25",
    "_"."product_name" as "c26",
    "_"."a0" as "a0"
from
(
    select "_"."product_category",
        "_"."product_name",
        "_"."a0"
    from
    (
        select "_"."product_category",
            "_"."product_name",
            "_"."a0"
        from
        (
            select "rows"."product_category" as "product_category",
                "rows"."product_name" as "product_name",
                sum("rows"."purchase_revenue") as "a0"
            from
            (
                select "_"."product_category",
                    "_"."product_name",
                    "_"."purchase_revenue"
                from "public"."cc_data_view" "_"
                where ("_"."daterange" >= date '2023-01-01' and "_"."product_category" = 'Fishing') and "_"."daterange" < date '2024-01-01'
            ) "rows"
            group by "product_category",
                "product_name"
        ) "_"
        where not "_"."a0" is null
    ) "_"
) "_"
order by "_"."product_category",
        "_"."product_name"
limit 1001

Confronto

Per la maggior parte delle visualizzazioni di Customer Journey Analytics, Tableau offre esperienze equivalenti. Vedi la tabella seguente.

table 0-row-3 1-row-3 2-row-3 3-row-3 4-row-3 5-row-3 6-row-3 7-row-3 8-row-3 9-row-3 10-row-3 11-row-3 12-row-3 13-row-3 14-row-3 15-row-3 16-row-3 17-row-3 18-row-3 19-row-3 20-row-3 21-row-3 22-row-3 23-row-3 1-align-center 5-align-center 9-align-center 13-align-center 17-align-center 21-align-center 25-align-center 29-align-center 33-align-center 37-align-center 41-align-center 45-align-center 49-align-center 53-align-center 57-align-center 61-align-center 65-align-center 69-align-center 73-align-center 77-align-center 81-align-center 85-align-center 89-align-center 93-align-center
Icona	Visualizzazione Customer Journey Analytics	Visualizzazione Power BI Desktop
	Superfici	Grafico a superficie
	Barre	Grafico a barre
	Barre sovrapposte
	Bullet	Grafico bullet
	Tabella coorte
	Combo	Grafici combinati
	Anello
	Fallout
	Flusso
	Tabella a forma libera	Tabella testo
	Istogramma	Istogramma
	Barre orizzontali	Grafico a barre
	Barre orizzontali sovrapposte	Grafico a barre
	Area di lavoro Percorsi
	Riepilogo delle metriche chiave
	Linee	Grafico a linee
	A dispersione	Scatter Plot (Dispersione)
	Intestazione sezione
	Variazione di riepilogo
	Numero di riepilogo
	Testo
	Mappa ad albero	Mappa ad albero
	Venn

Drill-down

Tableau supporta la modalità di drilling attraverso gerarchie. Nell'esempio seguente viene creata una gerarchia quando si seleziona il campo Product Name in Tables e lo si trascina sopra Product Category. Quindi, dal menu di scelta rapida di una barra che rappresenta una categoria di prodotti, è possibile selezionare + Drill down.

{modal="regular"}

L’analisi approfondita aggiornerà la visualizzazione con i ricavi di acquisto per i prodotti della categoria di prodotto selezionata.

{modal="regular"}

Il drill-down determina la seguente query SQL che utilizza una clausola GROUP BY:

SELECT CAST("cc_data_view"."product_category" AS TEXT) AS "product_category",
  CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) AS "product_name",
  SUM("cc_data_view"."purchase_revenue") AS "sum:purchase_revenue: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,
  2

La query non limita i risultati alla categoria di prodotto selezionata; solo la visualizzazione mostra la categoria di prodotto selezionata.

{modal="regular"}

In alternativa, è possibile creare un dashboard di espansione in cui un elemento visivo è il risultato della selezione in un altro elemento visivo. Nell'esempio seguente, la visualizzazione Product Categories viene utilizzata come filtro per aggiornare la tabella Product Names. Questo filtro di visualizzazione è solo client e non genera una query SQL aggiuntiva.

{modal="regular"}

• Il filtro dell'intervallo di date avanzato di Power BI Desktop è esclusivo. Per la data di fine, devi selezionarne una oltre il giorno per il quale desideri generare il rapporto. Ad esempio is on or after 1/1/2023 and before 1/2/2023.

• Il valore predefinito di Power BI Desktop è Import quando si crea una connessione. Assicurarsi di utilizzare Direct Query.

• Power BI Desktop espone le trasformazioni dei dati tramite Power Query. Power Query funziona principalmente con connessioni di tipo Importa, pertanto molte trasformazioni applicate come funzioni di data o di stringa generano un errore che indica che è necessario passare a una connessione di tipo Importa. Se devi trasformare i dati in fase di query, utilizza dimensioni e metriche derivate in modo che Power BI non debba eseguire le trasformazioni stesse.

• Power BI Desktop non è in grado di gestire le colonne dei tipi di data e ora, pertanto le dimensioni **daterange*X ***​come daterangehour ​e daterangeminute ​non sono supportate.

• Per impostazione predefinita, Power BI Desktop tenta di effettuare più connessioni utilizzando un numero maggiore di sessioni di Query Service. Vai alle impostazioni di Power BI per il progetto e disabilita le query parallele.

• Power BI Desktop effettua tutte le operazioni di ordinamento e limitazione sul lato client. Anche Power BI Desktop ha una semantica diversa per il filtro X superiore che include valori associati. Pertanto, non puoi creare lo stesso ordinamento e le stesse limitazioni disponibili in Analysis Workspace.

• Le versioni precedenti di Power BI Desktop, nell’ottobre 2024, hanno interrotto le origini dati PostgreSQL. Assicurati di utilizzare la versione indicata in questo articolo.

• L’intervallo di date del desktop Tableau è esclusivo. Per la data di fine, devi selezionarne una oltre il giorno per il quale desideri generare il rapporto.

• Per impostazione predefinita, quando si aggiunge una dimensione data o data-ora come Daterangemonth alle righe di un foglio, Tableau Desktop racchiude il campo in una funzione YEAR(). Per ottenere ciò che desideri, devi selezionare tale dimensione e dal menu a discesa seleziona la funzione data che desideri utilizzare. Modificare ad esempio Year in Month quando si tenta di utilizzare Daterangemonth.

• Limitare i risultati al primo X non è ovvio in Tableau Desktop. È possibile limitare i risultati in modo esplicito o utilizzando un campo calcolato e la funzione INDEX(). L'aggiunta di un filtro X principale a una dimensione genera istruzioni SQL complesse utilizzando un inner join non supportato.