1. Nel riquadro Dati:

   1. Seleziona daterange.
   2. Seleziona product_name.
   3. Seleziona somma ricavi_acquisto.
   4. Seleziona somma acquisti.

   Viene visualizzata una tabella vuota contenente solo le intestazioni di colonna per l’elemento selezionato. Per una migliore visibilità, ingrandisci la visualizzazione.

2. Nel riquadro Filtri:

   1. Seleziona l'intervallo di dati è (Tutto) da Filtri per questo elemento visivo.
   2. Seleziona Data relativa come Tipo filtro.
   3. Definisci il filtro per mostrare gli elementi quando il valore è negli ultimi 1 anni di calendario.
   4. Selezionare Applica filtro.

   La tabella viene aggiornata con il filtro daterange applicato.

3. Nel riquadro Visualizzazione:

   1. Utilizza per rimuovere daterange da Colonne.
   2. Trascina e rilascia Somma di purchases_revenue sotto Somma degli acquisti in Colonne.

4. Nella visualizzazione Tabella:

   1. Seleziona Somma di purchase_revenue per ordinare i nomi dei prodotti in ordine decrescente di ricavi da acquisto. Il desktop Power BI dovrebbe essere simile a quello riportato di seguito.

   

5. Nel riquadro Filtri:

   1. Seleziona product_name is (All).
   2. Imposta Tipo filtro su Top N.
   3. Definisci il filtro in base a Mostra elementi Primi 10 In base al valore.
   4. Trascina e rilascia purchase_revenue in Per valore Aggiungi i campi dati qui.
   5. Selezionare Applica filtro.

   La tabella viene aggiornata con i valori dei ricavi dall’acquisto sincronizzati con la visualizzazione a forma libera in Analysis Workspace.

6. Nel riquadro Visualizzazioni:

   1. Seleziona la visualizzazione Grafico a linee e istogramma in pila.

   La tabella viene sostituita da una visualizzazione con istogramma a linee e in pila, che utilizza gli stessi dati della tabella.

7. Trascina e rilascia acquisti su Asse y di linea nel riquadro Visualizzazioni.

   L’istogramma a linee e in pila viene aggiornato. Il desktop Power BI dovrebbe essere simile a quello riportato di seguito.

   

8. Nella visualizzazione Grafico a linee e a colonne sovrapposte:

   1. Seleziona .
   2. Dal menu di scelta rapida, selezionare Mostra come tabella.

   La vista principale viene aggiornata per mostrare sia una visualizzazione delle linee che una tabella.

   

1. Selezionare la scheda Foglio 1 nella parte inferiore per passare da Origine dati. Nella visualizzazione Foglio 1:

   1. Trascina la voce Daterange dall'elenco Tabelle nel riquadro Dati e rilasciala nello scaffale Filtri.

   2. Nella finestra di dialogo Campo filtri [Daterange], seleziona Intervallo di date e seleziona Avanti >.

   3. Nella finestra di dialogo Filtro [Daterange], seleziona Intervallo di date e specifica un periodo compreso tra 01/01/2023 e 31/12/2023. Selezionare Applica e OK.

      

   4. Trascina Nome prodotto dall'elenco Tabelle nel riquadro Dati e rilascia la voce nel campo accanto a Righe.

   5. Trascina e rilascia Acquisti dall'elenco Tabelle (Nomi misure) nel riquadro Dati e rilascia la voce nel campo accanto a Righe. Il valore viene convertito automaticamente in SUM(Purchases).

   6. Trascina e rilascia Ricavi acquisti dall'elenco Tabelle (Nomi misure) nel riquadro Dati, quindi rilascia la voce nel campo accanto a Colonne e lascia SOMMA(Acquisti). Il valore viene convertito automaticamente in SUM(Purchase Revenue).

   7. Per ordinare entrambi i grafici in ordine decrescente di ricavi da acquisto, passa il cursore del mouse sul titolo Ricavi da acquisto e seleziona l'icona di ordinamento.

   8. Per limitare il numero di voci nei grafici, selezionare SUM(Purchase Revenue) in Rows e dal menu a discesa selezionare Filter.

   9. Nella finestra di dialogo Filtro [Ricavi acquisti] seleziona Intervallo di valori e immetti i valori appropriati. Ad esempio: 1,000,000 - 2,000,000. Selezionare Applica e OK.

   10. Per convertire i due grafici a barre in un grafico a doppia combinazione, selezionare SUM(Purchases) in Rows e dal menu a discesa selezionare Dual Axis. I grafici a barre diventano un grafico a dispersione.

   11. Per modificare il grafico a dispersione in un grafico a barre:

       1. Selezionare SUM(Purchases) nell'area Marks e selezionare Line dal menu a discesa.
       2. Seleziona SUM(Purchase Revenue) nell'area Marks e seleziona Bar dal menu a discesa.

   Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

   

2. Selezionare Duplica dal menu di scelta rapida della scheda Foglio 1 per creare un secondo foglio.

3. Selezionare Rinomina dal menu di scelta rapida della scheda Foglio 1 per rinominare il foglio in Data.

4. Selezionare Rinomina dal menu di scelta rapida della scheda Foglio 1 (2) per rinominare il foglio in Graph.

5. Verifica che il foglio Dati sia selezionato.

   1. Seleziona Mostra in alto a destra e seleziona Tabella di testo (visualizzazione superiore sinistra) per modificare il contenuto dei due grafici in una tabella.
   2. Per ordinare i ricavi di acquisto in ordine decrescente, posiziona il cursore del mouse su Ricavi di acquisto nella tabella e seleziona .
   3. Selezionare Vista intera dal menu a discesa Adatta.

   Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

   

6. Seleziona il pulsante della scheda Nuovo dashboard (in basso) per creare una nuova visualizzazione Dashboard 1. Nella visualizzazione Dashboard 1:

   1. Trascina e rilascia il foglio del Grafico dallo scaffale Fogli nella visualizzazione Dashboard 1 che contiene Rilascia qui i fogli.
   2. Trascina e rilascia il foglio Dati dallo scaffale Fogli sotto il foglio Grafico nella visualizzazione Dashboard 1.
   3. Selezionare il foglio Dati nella visualizzazione e modificare Vista intera in Larghezza fissa.

   La visualizzazione Dashboard 1 dovrebbe essere simile a quella riportata di seguito.

   

1. Nell'interfaccia Esplora di Looker, assicurati di avere una configurazione pulita. In caso contrario, selezionare Rimuovi campi e filtri.

2. Seleziona + Filtro sotto Filtri.

3. Nella finestra di dialogo Aggiungi filtro:

   1. Seleziona ‣ Visualizzazione Dati Cc
   2. Dall'elenco dei campi, selezionare ‣ Data intervallo e quindi Data intervallo.
      

4. Specifica Il Filtro Cc Data Daterange Visualizzazione Dati Perché È Compreso Nell'Intervallo 2023/01/01 Fino A (Prima) 2024/01/01.

5. Dalla sezione ‣ Visualizzazione dati Cc nella barra a sinistra, seleziona Nome prodotto.

6. Dalla sezione ‣ Campi personalizzati nella barra a sinistra:

   1. Selezionare Misura personalizzata dal menu a discesa + Aggiungi.

   2. Nella finestra di dialogo Crea misura personalizzata:

      1. Seleziona Ricavi acquisti dal menu a discesa Campo da misurare.
      2. Selezionare Somma dal menu a discesa Tipo di misura.
      3. Immettere un nome di campo personalizzato per Nome. Ad esempio: Purchase Revenue.
      4. Selezionare la scheda Dettagli campo.
      5. Seleziona Decimali dal menu a discesa Formato e assicurati che 0 sia inserito in Decimali.
         
      6. Seleziona Salva.

   3. Seleziona ancora Misura personalizzata dal menu a discesa + Aggiungi. Nella finestra di dialogo Crea misura personalizzata:

      1. Seleziona Acquisti dal menu a discesa Campo da misurare.
      2. Selezionare Somma dal menu a discesa Tipo di misura.
      3. Immettere un nome di campo personalizzato per Nome. Ad esempio: Sum of Purchases.
      4. Selezionare la scheda Dettagli campo.
      5. Seleziona Decimali dal menu a discesa Formato e assicurati che 0 sia inserito in Decimali.
      6. Seleziona Salva.

   4. Entrambi i campi vengono aggiunti automaticamente alla visualizzazione Dati.

7. Selezionare + Filtro per aggiungere altri Filtri e limitare i dati.

8. Nella finestra di dialogo Aggiungi filtro, seleziona ‣ Campi personalizzati, quindi Ricavi di acquisto.

9. Effettuare le selezioni appropriate e immettere i valori proposti, in modo che il filtro legga compreso tra 1000000 AND 2000000 inclusi.

10. Seleziona Esegui.

11. Selezionare ‣ Visualizzazione per visualizzare la visualizzazione delle linee.

12. Seleziona Modifica in Visualizzazione per aggiornare la visualizzazione. Nella finestra di dialogo popup:

    1. Selezionare la scheda Serie.
    2. Scorri verso il basso per visualizzare Acquisti e cambia Tipo in Riga.
    3. Selezionare la scheda Y.
    4. Trascina Purchases dal contenitore Left 1 nel punto in cui si legge **Trascina qui la serie per creare un nuovo asse sinistro . Questa azione crea un contenitore​​ Left 2 ​.
       
    5. Seleziona accanto a Modifica per nascondere la finestra di dialogo a comparsa

Dovresti visualizzare una visualizzazione e una tabella simili a quelle mostrate di seguito.

1. Immettere le istruzioni seguenti in una nuova cella.

   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. Eseguire la cella. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

   

1. Immettere le istruzioni seguenti tra {r} ` e ` in un nuovo blocco.

   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. Esegui il blocco. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

   

1. Per fare in modo che l'intervallo di date venga applicato a tutte le visualizzazioni, trascina daterangeday dal riquadro Dati su Filtri in questa pagina.

   1. Seleziona daterangeday è (Tutto) da Filtri su questa pagina.
   2. Seleziona Data relativa come Tipo filtro.
   3. Definisci il filtro per mostrare gli elementi quando il valore è negli ultimi 1 anni di calendario.
   4. Selezionare Applica filtro.

2. Nel riquadro Dati:

   1. Seleziona datarangeday.
   2. Seleziona categoria_prodotto.
   3. Seleziona product_name.
   4. Seleziona somma ricavi_acquisto
   5. Seleziona somma acquisti

3. Per modificare il grafico a barre verticale in un oggetto Table, verificare che la tabella sia selezionata e selezionare Matrice dal riquadro Visualizzazioni.

   • Trascina product_name da Columns e rilascia il campo sotto product_categor​y in Rows nel riquadro Visualization.

4. Per limitare il numero di prodotti visualizzati all'interno della tabella, selezionare product_name is (All) nel riquadro Filters.

   1. Selezionare Filtro avanzato.
   2. Seleziona Tipo filtro Primo N Mostra elementi Primi 15 Per Valore.
   3. Trascina acquisti dal riquadro Dati in Aggiungi campi dati qui.
   4. Selezionare Applica filtro.

5. Per migliorare la leggibilità, seleziona Visualizza dal menu principale, quindi seleziona Visualizzazione pagina > Dimensioni effettive e ridimensiona la visualizzazione della tabella.

6. Per suddividere ogni categoria nella tabella, selezionare + a livello di categoria del prodotto. Il desktop Power BI dovrebbe essere simile a quello riportato di seguito.

   

7. Seleziona Home dal menu principale, quindi seleziona Nuovo elemento visivo. Al report viene aggiunta una nuova visualizzazione.

8. Nel riquadro Dati:

   1. Seleziona categoria_prodotto.
   2. Seleziona product_name.
   3. Seleziona entrate_acquisti.

9. Per modificare l'elemento visivo, selezionare il grafico a barre e selezionare Mappa ad albero dal riquadro Visualizzazioni.

10. Assicurati che product_category sia elencato sotto Category e che product_name sia elencato sotto Details nel riquadro Visualizations.

    Il desktop Power BI dovrebbe essere simile a quello riportato di seguito.

    

11. Seleziona Home dal menu principale, quindi seleziona Nuovo elemento visivo. Al report viene aggiunta una nuova visualizzazione.

12. Nel riquadro Dati:

    1. Seleziona categoria_prodotto.
    2. Seleziona entrate_acquisti.
    3. Seleziona acquisto.

13. Nel riquadro Visualizzazioni:

    1. Per modificare la visualizzazione, selezionare Grafico a linee e istogramma in pila.
    2. Trascina sum_of_purchases dall'asse y della colonna all'asse y della linea.

14. Nel rapporto, ridistribuisci le singole visualizzazioni.

    Il desktop Power BI dovrebbe essere simile a quello riportato di seguito.

    

1. Selezionare la scheda Foglio 1 nella parte inferiore per passare da Origine dati. Nella visualizzazione Foglio 1:

   1. Trascina la voce Daterange dall'elenco Tabelle nel riquadro Dati e rilasciala nello scaffale Filtri.

   2. Nella finestra di dialogo Campo filtri [Daterange], seleziona Intervallo di date e seleziona Avanti >.

   3. Nella finestra di dialogo Filtro [Daterange], seleziona Date relative, seleziona Anni e specifica Anno precedente. Selezionare Applica e OK.

      Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

      Dimension

   4. Trascina Categoria prodotto e rilascia accanto a Colonne.

   5. Trascina Ricavi acquisti e rilascia accanto a Righe. Il valore diventa SUM(Purchase Revenue).

   6. Trascina gli acquisti e rilascia accanto a Righe. Il valore diventa SUM(Purchases).

   7. Selezionare SOMMA(Acquisti) e dal menu a discesa selezionare Asse doppio.

   8. Selezionare SUM(Purchases) in Marks e selezionare Line dal menu a discesa.

   9. Seleziona SUM(Purchase Revenue) in Marks e seleziona Bar dal menu a discesa.

   10. Selezionare Vista intera dal menu Adatta.

   11. Seleziona il titolo Ricavi acquisti nel grafico e assicurati che i ricavi dell'acquisto siano in ordine crescente.

       Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

       

2. Rinomina il foglio 1 corrente in Category.

3. Selezionare Nuovo foglio di lavoro per creare un nuovo foglio e rinominarlo in Data.

   1. Trascina la voce Daterange dall'elenco Tabelle nel riquadro Dati e rilasciala nello scaffale Filtri.

   2. Nella finestra di dialogo Campo filtri [Daterange], seleziona Intervallo di date e seleziona Avanti >.

   3. Nella finestra di dialogo Filtro [Daterange], seleziona Date relative, seleziona Anni e specifica Anno precedente. Selezionare Applica e OK.

   4. Trascina Ricavi acquisti dal riquadro Dati a Colonne. Il valore diventa SUM(Purchase Revenue).

   5. Trascina Acquisto dal riquadro Dati a Colonne, accanto a Ricavi acquisti. Il valore diventa SUM(Purchases).

   6. Trascina Categoria prodotto dal riquadro Dati a Righe.

   7. Trascina Nome prodotto dal riquadro Dati a Righe, accanto a Categoria prodotto.

   8. Per modificare le due barre orizzontali in una tabella, selezionare Tabella testo da Mostra.

   9. Per limitare il numero di prodotti, selezionare Acquisti in Valori di misura. Dal menu a discesa, selezionare Filtro.

   10. Nella finestra di dialogo Filtro [Purchases], seleziona Almeno e immetti 7000. Selezionare Applica e OK.

   11. Selezionare Adatta larghezza dal menu a discesa Adatta.

       Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

       

4. Selezionare Nuovo foglio di lavoro per creare un nuovo foglio e rinominarlo in Mappa ad albero.

   1. Trascina la voce Daterange dall'elenco Tabelle nel riquadro Dati e rilasciala nello scaffale Filtri.

   2. Nella finestra di dialogo Campo filtri [Daterange], seleziona Intervallo di date e seleziona Avanti >.

   3. Nella finestra di dialogo Filtro [Daterange], seleziona Date relative, seleziona Anni e specifica Anno precedente. Selezionare Applica e OK.

   4. Trascina Ricavi acquisti dal riquadro Dati a Righe. I valori diventano SUM(Purchase Revenue).

   5. Trascina Acquisto dal riquadro Dati a Righe, accanto a Ricavi acquisti. Il valore diventa SUM(Purchases).

   6. Trascina Categoria prodotto dal riquadro Dati a Colonne.

   7. Trascina Nome prodotto dal riquadro Dati a Colonne.

   8. Per trasformare i due grafici a barre verticali in una mappa ad albero, selezionare Mappa ad albero da Mostra.

   9. Per limitare il numero di prodotti, selezionare Acquisti in Valori di misura. Dal menu a discesa, selezionare Filtro.

   10. Nella finestra di dialogo Filtro [Purchases], seleziona Almeno e immetti 7000. Selezionare Applica e OK.

   11. Selezionare Adatta larghezza dal menu a discesa Adatta.

       Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

       

5. Seleziona il pulsante della scheda Nuovo dashboard (in basso) per creare una nuova visualizzazione Dashboard 1. Nella visualizzazione Dashboard 1:

   1. Trascinare e rilasciare il foglio Categoria dallo scaffale Fogli nella visualizzazione Dashboard 1 che contiene Rilasciare i fogli qui.
   2. Trascina e rilascia il foglio Mappa ad albero dallo scaffale Fogli sotto il foglio Categoria nella visualizzazione Dashboard 1.
   3. Trascina e rilascia il foglio Dati dallo scaffale Fogli sotto il foglio Mappa ad albero nella visualizzazione Dashboard 1.
   4. Ridimensionare ciascun foglio nella vista.

   La visualizzazione Dashboard 1 dovrebbe essere simile a quella riportata di seguito.

   

1. Nell'interfaccia Esplora di Looker, assicurati di avere una configurazione pulita. In caso contrario, selezionare Rimuovi campi e filtri.

2. Seleziona + Filtro sotto Filtri.

3. Nella finestra di dialogo Aggiungi filtro:

   1. Seleziona ‣ Visualizzazione Dati Cc
   2. Dall'elenco dei campi, selezionare ‣ Data intervallo e quindi Data intervallo.
      

4. Specifica Il Filtro Cc Data Daterange Visualizzazione Dati Perché È Compreso Nell'Intervallo 2023/01/01 Fino A (Prima) 2024/01/01.

5. Dalla sezione ‣ Cc Data View nella barra a sinistra:

   1. Seleziona Categoria prodotto.
   2. Selezionare Nome prodotto.

6. Dalla sezione ‣ Campi personalizzati nella barra a sinistra:

   1. Selezionare Misura personalizzata dal menu a discesa + Aggiungi.

   2. Nella finestra di dialogo Crea misura personalizzata:

      1. Seleziona Ricavi acquisti dal menu a discesa Campo da misurare.
      2. Selezionare Somma dal menu a discesa Tipo di misura.
      3. Immettere un nome di campo personalizzato per Nome. Ad esempio: Sum of Purchase Revenue.
      4. Selezionare la scheda Dettagli campo.
      5. Seleziona Decimali dal menu a discesa Formato e assicurati che 0 sia inserito in Decimali.
         
      6. Seleziona Salva.

   3. Seleziona ancora Misura personalizzata dal menu a discesa + Aggiungi. Nella finestra di dialogo Crea misura personalizzata:

      1. Seleziona Acquisti dal menu a discesa Campo da misurare.
      2. Selezionare Somma dal menu a discesa Tipo di misura.
      3. Immettere un nome di campo personalizzato per Nome. Ad esempio: Sum of Purchases.
      4. Selezionare la scheda Dettagli campo.
      5. Seleziona Decimali dal menu a discesa Formato e assicurati che 0 sia inserito in Decimali.
      6. Seleziona Salva.

   4. Entrambi i campi vengono aggiunti automaticamente alla visualizzazione Dati.

7. Nella sezione Filtri, selezionare + Filtro. Nella finestra di dialogo Aggiungi filtro Selezionare ‣ campi personalizzati, quindi Ricavi acquisti.

8. Seleziona è > e immetti 800000 per limitare i risultati.

9. Seleziona Esegui.

10. Selezionare ‣ Visualizzazione per visualizzare la visualizzazione delle linee.

11. Seleziona Modifica in Visualizzazione per aggiornare la visualizzazione. Nella finestra di dialogo popup:

    1. Selezionare la scheda Traccia.

    2. Scorri verso il basso e seleziona Modifica configurazione grafico.

    3. Modifica il JSON in Configurazione grafico (sostituzione) come nella schermata seguente, quindi seleziona Anteprima.

       

    4. Seleziona Applica.

    5. Seleziona accanto a Modifica per nascondere la finestra di dialogo a comparsa

Dovresti visualizzare una visualizzazione e una tabella simili a quelle mostrate di seguito.

1. Immettere le istruzioni seguenti in una nuova cella.

   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. Eseguire la cella. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

   

1. Immettere le istruzioni seguenti tra {r} ` e ` in un nuovo blocco.

   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. Esegui il blocco. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

   

1. Per fare in modo che l'intervallo di date venga applicato a tutte le visualizzazioni, trascina daterangeday dal riquadro Dati in Filtri in questa pagina.

   1. Seleziona daterangeday è (Tutto) da Filtri su questa pagina.
   2. Selezionare Filtro avanzato come Tipo filtro.
   3. Definisci il filtro per mostrare gli elementi quando il valore è attivo o successivo 1/1/2023 And è precedente 2/1/2023.
   4. Selezionare Applica filtro.

2. Nel riquadro Dati:

   1. Seleziona datarangeday.
   2. Seleziona sum cm_product_name_count_distinct, che è la metrica calcolata definita in Customer Journey Analytics.

3. Per modificare il grafico a barre verticale in un oggetto Table, verificare che il grafico sia selezionato e selezionare Table dal riquadro Visualizations.

   Il desktop Power BI dovrebbe essere simile a quello riportato di seguito.

   

4. Seleziona la visualizzazione della tabella. Dal menu di scelta rapida, selezionare Copia > Copia elemento visivo.

5. Incolla la visualizzazione utilizzando ctrl-v. La copia esatta della visualizzazione si sovrappone a quella originale. Spostala a destra nell’area del rapporto.

6. Per modificare la visualizzazione copiata da una tabella a una scheda, seleziona Scheda da Visualizzazioni.

   Il desktop Power BI dovrebbe essere simile a quello riportato di seguito.

   

In alternativa, puoi utilizzare la funzionalità di conteggio dei valori univoci di Power BI.

1. Seleziona la dimensione product_name.

2. Applica la funzione Count (Distinct) alla dimensione product_name in Columns.

   

1. Selezionare la scheda Foglio 1 nella parte inferiore per passare da Origine dati. Nella visualizzazione Foglio 1:

   1. Trascina la voce Daterange dall'elenco Tabelle nel riquadro Dati e rilasciala nello scaffale Filtri.

   2. Nella finestra di dialogo Campo filtro [Daterange], seleziona Intervallo di date e seleziona Avanti >.

   3. Nella finestra di dialogo Filtro [Daterange], selezionare Intervallo di date, quindi selezionare 01/01/2023 - 31/1/2023. Selezionare Applica e OK.

   4. Trascina Cm Product Name Count Distinct In Rows. Il valore cambia in SUM(Cm Product Name Count Distinct). Questo campo è la metrica calcolata definita in Customer Journey Analytics.

   5. Trascina Daterangeday e rilascia accanto a Colonne. Seleziona Giorno e dal menu a discesa seleziona Giorno.

   6. Per modificare la visualizzazione delle righe in una tabella, selezionare Tabella testo da Mostra.

   7. Selezionare Scambia righe e colonne nella barra degli strumenti.

   8. Selezionare Adatta larghezza dal menu a discesa Adatta.

      Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

      Dimension

2. Selezionare Duplica dal menu di scelta rapida della scheda Foglio 1 per creare un secondo foglio.

3. Selezionare Rinomina dal menu di scelta rapida della scheda Foglio 1 per rinominare il foglio in Data.

4. Selezionare Rinomina dal menu di scelta rapida della scheda Foglio 1 (2) per rinominare il foglio in Card.

5. Verifica di aver selezionato la visualizzazione Scheda.

6. Seleziona GIORNO(Giorno) e dal menu a discesa seleziona Mese. Il valore diventa MONTH(Daterangeday).

7. Seleziona SUM(Cm Product Name Count Distinct) in Indicatori e dal menu a discesa seleziona Formato.

8. Per modificare la dimensione del carattere, nel riquadro Formato SUM(CM Product Name Count Distinct), selezionare Carattere in Predefinito e selezionare 72 per la dimensione del carattere.

9. Per allineare il numero, selezionare Automatico accanto a Allineamento e impostare Orizzontale su Centrato.

10. Per utilizzare numeri interi, selezionare 123.456 accanto a Numeri e selezionare Numero (personalizzato). Imposta Cifre decimali su 0.

    Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

    Dimension

11. Seleziona il pulsante della scheda Nuovo dashboard (in basso) per creare una nuova visualizzazione Dashboard 1. Nella visualizzazione Dashboard 1:

    1. Trascina e rilascia il foglio Scheda dallo scaffale Fogli nella visualizzazione Dashboard 1 che contiene Rilascia qui i fogli.
    2. Trascina e rilascia il foglio Dati dallo scaffale Fogli sotto il foglio Scheda nella visualizzazione Dashboard 1.

    La visualizzazione Dashboard 1 dovrebbe essere simile a quella riportata di seguito.

    

In alternativa, puoi utilizzare la funzionalità di conteggio dei valori univoci di Tableau Desktop.

1. Utilizza Nome Prodotto invece di Cm Nome Prodotto Distinto.

2. Applica Misura > Conteggio (distinto) a Nome prodotto in Indicatori.

   

1. Nell'interfaccia Esplora di Looker, assicurati di avere una configurazione pulita. In caso contrario, selezionare Rimuovi campi e filtri.

2. Seleziona + Filtro sotto Filtri.

3. Nella finestra di dialogo Aggiungi filtro:

   1. Seleziona ‣ Visualizzazione Dati Cc
   2. Dall'elenco dei campi, selezionare ‣ Data intervallo e quindi Data intervallo.
      

4. Specifica Il Filtro Cc Data Daterange Visualizzazione Dati Perché È Compreso Nell'Intervallo 2023/01/01 Fino A (Prima) 2023/02/01.

5. Dalla sezione ‣ Cc Data View nella barra a sinistra:

   1. Seleziona Data intervallo, quindi Data.
   2. Selezionare Aggregate Count Distinct dal menu di scelta rapida ⋮ More in Product Name.
      

6. Seleziona Esegui.

7. Selezionare ‣ Visualizzazione e selezionare 6︎⃣ dalla barra degli strumenti per visualizzare una visualizzazione con valore singolo.

Dovresti visualizzare una visualizzazione e una tabella simili a quelle mostrate di seguito.

1. Immettere le istruzioni seguenti in una nuova cella.

   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. Eseguire la cella. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

   

1. Immettere le istruzioni seguenti tra {r} ` e ` in un nuovo blocco.

   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. Esegui il blocco. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

   

1. Nel riquadro Dati:

   1. Seleziona daterangemonth.
   2. Selezionare daterangeName.
   3. Seleziona somma occorrenze.

   Visualizzazione con Errore durante il recupero dei dati per questo oggetto visivo.

2. Nel riquadro Filtri:

   1. Seleziona daterangeName uguale a (All) da Filtri per questo oggetto visivo.
   2. Selezionare Filtro base come Tipo filtro.
   3. Sotto il campo Ricerca, seleziona Ultimo anno 2023, che è il nome dell'intervallo di date definito in Customer Journey Analytics.
   4. Selezionare per rimuovere daterangeName da Columns.

   La tabella viene aggiornata con il filtro daterangeName applicato. Il desktop Power BI dovrebbe essere simile a quello riportato di seguito.

   

1. Selezionare la scheda Foglio 1 nella parte inferiore per passare da Origine dati. Nella visualizzazione Foglio 1:

   1. Trascina la voce Daterange Name dall'elenco Tables nello scaffale Filters.

   2. Nella finestra di dialogo Filtro [Nome Daterange] verifica che sia selezionato Seleziona dall'elenco e seleziona Ultimo anno 2023 dall'elenco. Selezionare Applica e OK.

   3. Trascina la voce Daterangemonth dall'elenco Tabelle e rilascia la voce nel campo accanto a Righe. Seleziona Daterangemonth e seleziona Month. Il valore diventa MONTH(Daterangemonth).

   4. Trascina Occorrenze dall'elenco Tabelle e rilascia la voce nel campo accanto a Colonne. Il valore diventa SUM(Occurrences).

   5. Seleziona Tabella di testo da Mostra.

   6. Selezionare Scambia righe e colonne nella barra degli strumenti.

   7. Selezionare Adatta larghezza dal menu a discesa Adatta.

      Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

      Dimension

1. Nell'interfaccia Esplora di Looker, assicurati di avere una configurazione pulita. In caso contrario, selezionare Rimuovi campi e filtri.

2. Seleziona + Filtro sotto Filtri.

3. Nella finestra di dialogo Aggiungi filtro:

   1. Seleziona ‣ Visualizzazione Dati Cc
   2. Dall'elenco dei campi, selezionare ‣ Nome intervallo.

4. Specifica il filtro Cc Data View Daterange Name come is e seleziona Last Year 2023 dall'elenco di valori.

5. Dalla sezione ‣ Cc Data View nella barra a sinistra:

   1. Seleziona Mese periodo, quindi Mese.
   2. Seleziona Conteggio sotto MISURE nella barra a sinistra (in basso).

6. Seleziona Esegui.

7. Selezionare ‣ Visualizzazione.

Dovresti visualizzare una visualizzazione e una tabella simili a quelle mostrate di seguito.

1. Immettere le istruzioni seguenti in una nuova cella.

   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. Eseguire la cella. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

   

3. Seleziona Prodotti della pesca dal menu a discesa.

4. Immettere le istruzioni seguenti in una nuova cella.

   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. Eseguire la cella. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

   

1. Immettere le istruzioni seguenti tra {r} ` e ` in un nuovo blocco. Assicurati di utilizzare il nome dell’intervallo di date appropriato. Ad esempio: 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. Esegui il blocco. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

   

1. Nel riquadro Dati:

   1. Seleziona daterange.
   2. Selezionare filterName.
   3. Seleziona product_name.
   4. Seleziona somma occorrenze.

Visualizzazione con Errore durante il recupero dei dati per questo oggetto visivo.

1. Nel riquadro Filtri:

   1. Seleziona filterName is (All) from Filters on this visual.
   2. Selezionare Filtro base come Tipo filtro.
   3. Sotto il campo Ricerca, selezionare Prodotti per la pesca, che è il nome del filtro esistente definito in Customer Journey Analytics.
   4. Seleziona l'intervallo di dati è (Tutto) da Filtri per questo elemento visivo.
   5. Selezionare Filtro avanzato come Tipo filtro.
   6. Definisci il filtro per mostrare gli elementi quando il valore è attivo o successivo 1/1/2023 And è precedente 2/1/2023.
   7. Selezionare per rimuovere filterName da Columns.
   8. Selezionare per rimuovere daterange da Colonne.

   La tabella viene aggiornata con il filtro filterName applicato. Il desktop Power BI dovrebbe essere simile a quello riportato di seguito.

   

1. Selezionare la scheda Foglio 1 nella parte inferiore per passare da Origine dati. Nella visualizzazione Foglio 1:

   1. Trascina la voce Nome filtro dall'elenco Tabelle nello scaffale Filtri.

   2. Nella finestra di dialogo Filtro [Nome filtro] verifica che Seleziona dall'elenco sia selezionato e seleziona Prodotti della pesca dall'elenco. Selezionare Applica e OK.

   3. Trascina la voce Daterange dall'elenco Tabelle nello scaffale Filtri.

   4. Nella finestra di dialogo Campo filtro [Daterange], seleziona Intervallo di date e seleziona Avanti >.

   5. Nella finestra di dialogo Filtro [Daterang], selezionare Intervallo di date, quindi selezionare 01/01/2023 - 01/02/2023. Selezionare Applica e OK.

   6. Trascina Nome prodotto dall'elenco Tabelle a Righe.

   7. Trascina Occorrenze dall'elenco Tabelle e rilascia la voce nel campo accanto a Colonne. Il valore diventa SUM(Occurrences).

   8. Seleziona Tabella di testo da Mostra.

   9. Selezionare Adatta larghezza dal menu a discesa Adatta.

      Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

      Dimension

1. Nell'interfaccia Esplora di Looker, assicurati di avere una configurazione pulita. In caso contrario, selezionare Rimuovi campi e filtri.

2. Seleziona + Filtro sotto Filtri.

3. Nella finestra di dialogo Aggiungi filtro:

   1. Seleziona ‣ Visualizzazione Dati Cc
   2. Dall'elenco dei campi, selezionare ‣ Data intervallo e quindi Data intervallo.
      

4. Specifica Il Filtro Cc Data Daterange Visualizzazione Dati Perché È Compreso Nell'Intervallo 2023/01/01 Fino A (Prima) 2023/02/01.

5. Seleziona + Filtro sotto Filtri per aggiungere un altro filtro.

6. Nella finestra di dialogo Aggiungi filtro:

   1. Seleziona ‣ Visualizzazione Dati Cc
   2. Dall'elenco dei campi selezionare ‣ Nome filtro.

7. Assicurarsi che sia la selezione per il filtro.

8. Seleziona Prodotti della pesca dall'elenco dei valori possibili.

9. Dalla sezione ‣ Cc Data View nella barra a sinistra:

   1. Selezionare Nome prodotto.
   2. Seleziona Conteggio sotto MISURE nella barra a sinistra (in basso).

10. Seleziona Esegui.

11. Selezionare ‣ Visualizzazione.

Dovresti visualizzare una visualizzazione e una tabella simili a quelle mostrate di seguito.

1. Immettere le istruzioni seguenti in una nuova cella.

   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. Eseguire la cella. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

   

3. Seleziona Prodotti della pesca dal menu a discesa.

4. Immettere le istruzioni seguenti in una nuova cella.

   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. Eseguire la cella. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

   

1. Immettere le istruzioni seguenti tra {r} ` e ` in un nuovo blocco. Assicurati di utilizzare il nome del filtro appropriato. Ad esempio: 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. Esegui il blocco. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

   

1. Seleziona Home dal menu, quindi seleziona Aggiorna dalla barra degli strumenti. È necessario aggiornare la connessione per raccogliere il nuovo filtro appena definito in Customer Journey Analytics.

2. Nel riquadro Dati:

   1. Seleziona daterange.
   2. Seleziona categoria_prodotto.
   3. Seleziona product_name.
   4. Seleziona somma occorrenze.

Visualizzazione con Errore durante il recupero dei dati per questo oggetto visivo.

1. Nel riquadro Filtri:

   1. Seleziona filterName is (All) from Filters on this visual.
   2. Selezionare Filtro base come Tipo filtro.
   3. Seleziona l'intervallo di dati è (Tutto) da Filtri per questo elemento visivo.
   4. Selezionare Filtro avanzato come Tipo filtro.
   5. Definisci il filtro per mostrare gli elementi quando il valore è attivo o successivo 1/1/2023 And è precedente 2/1/2023.
   6. Seleziona Filtro base come Tipo filtro per categoria_prodotto e seleziona Caccia dall'elenco dei valori possibili.
   7. Selezionare per rimuovere filterName da Columns.
   8. Selezionare per rimuovere daterange da Colonne.

   La tabella viene aggiornata con il filtro product_category applicato. Il desktop Power BI dovrebbe essere simile a quello riportato di seguito.

   

Tableau Desktop non supporta il recupero dell'elenco dinamico di categorie di prodotti da Customer Journey Analytics. Questo caso d'uso utilizza invece il filtro appena creato per Prodotti da caccia e utilizza i criteri di nome del filtro.

1. Nella visualizzazione Data Source, sotto Data, dal menu di scelta rapida in cc_data_view(prod:cja%3FFLATTEN), selezionare Aggiorna. È necessario aggiornare la connessione per raccogliere il nuovo filtro appena definito in Customer Journey Analytics.

2. Selezionare la scheda Foglio 1 nella parte inferiore per passare da Origine dati. Nella visualizzazione Foglio 1:

   1. Trascina la voce Nome filtro dall'elenco Tabelle nello scaffale Filtri.

   2. Nella finestra di dialogo Filtro [Nome filtro] verificare che Seleziona dall'elenco sia selezionato e selezionare Prodotti da caccia dall'elenco. Selezionare Applica e OK.

   3. Trascina la voce Daterange dall'elenco Tabelle nello scaffale Filtri.

   4. Nella finestra di dialogo Campo filtro [Daterange], seleziona Intervallo di date e seleziona Avanti >.

   5. Nella finestra di dialogo Filtro [Daterange], selezionare Intervallo di date, quindi selezionare 01/01/2023 - 1/2/2023. Selezionare Applica e OK.

   6. Trascina Nome prodotto dall'elenco Tabelle a Righe.

   7. Trascina Occorrenze dall'elenco Tabelle e rilascia la voce nel campo accanto a Colonne. Il valore diventa SUM(Occurrences).

   8. Seleziona Tabella di testo da Mostra.

   9. Selezionare Adatta larghezza dal menu a discesa Adatta.

      Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

      Dimension

1. Nell’1. Nell'interfaccia Esplora di Looker, aggiorna la connessione. Selezionare Cancella cache e aggiorna.

2. Nell'interfaccia Esplora di Looker, assicurati di avere una configurazione pulita. In caso contrario, selezionare Rimuovi campi e filtri.

3. Seleziona + Filtro sotto Filtri.

4. Nella finestra di dialogo Aggiungi filtro:

   1. Seleziona ‣ Visualizzazione Dati Cc
   2. Dall'elenco dei campi, selezionare ‣ Data intervallo e quindi Data intervallo.
      

5. Specifica Il Filtro Cc Data Daterange Visualizzazione Dati Perché È Compreso Nell'Intervallo 2023/01/01 Fino A (Prima) 2023/02/01.

6. Seleziona + Filtro sotto Filtri per aggiungere un altro filtro.

7. Nella finestra di dialogo Aggiungi filtro:

   1. Seleziona ‣ Visualizzazione Dati Cc
   2. Dall'elenco dei campi, selezionare ‣ Categoria prodotto.

8. Assicurarsi che is sia la selezione per il filtro.

Le ricerche di non mostrano l'elenco dei valori possibili per Product Category.

1. Immettere le istruzioni seguenti in una nuova cella.

   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. Eseguire la cella. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

   

3. Seleziona Caccia dal menu a discesa.

4. Immettere le istruzioni seguenti in una nuova cella.

   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. Eseguire la cella. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

   

1. Immettere le istruzioni seguenti tra {r} ` e ` in un nuovo blocco. Assicurati di utilizzare una categoria appropriata. Ad esempio, 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. Esegui il blocco. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

   

1. Nel riquadro Dati:

   1. Seleziona daterange.
   2. Seleziona product_name.
   3. Seleziona somma ricavi_acquisto.
   4. Seleziona somma acquisti.

2. Nel riquadro Filtri:

   1. Seleziona l'intervallo di dati è (Tutto) da Filtri per questo elemento visivo.
   2. Selezionare Filtro avanzato come Tipo filtro.
   3. Definisci il filtro per mostrare gli elementi quando il valore è attivo o successivo 1/1/2023 And è precedente 2/1/2023.

3. Nel riquadro Visualizzazioni:

   1. Selezionare per rimuovere l'intervallo di dati dalle colonne.
   2. Trascina Somma di purchase_revenue nella parte inferiore di Column elementi.

4. Nel rapporto, seleziona Somma di purchase_revenue per ordinare la tabella in ordine decrescente di ricavi da acquisto.

   Il desktop Power BI dovrebbe essere simile a quello riportato di seguito.

   

La query eseguita da Power BI Desktop tramite l'estensione BI non include un'istruzione sort. L'assenza di un'istruzione sort implica che l'ordinamento viene eseguito lato client.

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. Selezionare la scheda Foglio 1 nella parte inferiore per passare da Origine dati. Nella visualizzazione Foglio 1:

   1. Trascina la voce Daterange dall'elenco Tabelle nello scaffale Filtri.

   2. Nella finestra di dialogo Campo filtro [Daterange], seleziona Intervallo di date e seleziona Avanti >.

   3. Nella finestra di dialogo Filtro [Daterange], selezionare Intervallo di date, quindi selezionare 01/01/2023 - 1/2/2023. Selezionare Applica e OK.

   4. Trascina Nome prodotto dall'elenco Tabelle e rilascia la voce nel campo accanto a Righe.

   5. Trascina la voce Acquisti dall'elenco Tabelle e rilascia la voce nel campo accanto a Colonne. Il valore diventa SUM(Purchases).

   6. Trascina la voce Ricavi acquisti dall'elenco Tabelle e rilascia la voce nel campo accanto a Colonne, accanto a SOMMA(Acquisti). Il valore diventa SUM(Purchase Revenue).

   7. Seleziona Tabella di testo da Mostra.

   8. Selezionare Adatta larghezza dal menu a discesa Adatta.

   9. Selezionare l'intestazione di colonna Ricavi acquisti e ordinare la tabella in questa colonna in ordine decrescente.

      Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

      

La query eseguita da Tableau Desktop tramite l'estensione BI non include un'istruzione sort. L'assenza di questa istruzione sort implica che l'ordinamento viene eseguito lato client.

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. Nell'interfaccia Esplora di Looker, aggiorna la connessione. Selezionare Cancella cache e aggiorna.

2. Nell'interfaccia Esplora di Looker, assicurati di avere una configurazione pulita. In caso contrario, selezionare Rimuovi campi e filtri.

3. Seleziona + Filtro sotto Filtri.

4. Nella finestra di dialogo Aggiungi filtro:

   1. Seleziona ‣ Visualizzazione Dati Cc
   2. Dall'elenco dei campi, selezionare ‣ Data intervallo e quindi Data intervallo.
      

5. Specifica Il Filtro Cc Data Daterange Visualizzazione Dati Perché È Compreso Nell'Intervallo 2023/01/01 Fino A (Prima) 2023/02/01.

6. Dalla sezione ‣ Visualizzazione dati Cc nella barra a sinistra, seleziona Nome prodotto.

7. Dalla sezione ‣ Campi personalizzati nella barra a sinistra:

   1. Selezionare Misura personalizzata dal menu a discesa + Aggiungi.

   2. Nella finestra di dialogo Crea misura personalizzata:

      1. Seleziona Ricavi acquisti dal menu a discesa Campo da misurare.
      2. Selezionare Somma dal menu a discesa Tipo di misura.
      3. Immettere un nome di campo personalizzato per Nome. Ad esempio: Sum of Purchase Revenue.
      4. Selezionare la scheda Dettagli campo.
      5. Seleziona Decimali dal menu a discesa Formato e assicurati che 0 sia inserito in Decimali.
         
      6. Seleziona Salva.

8. Accertati di selezionare ↓ (Decrescente, Ordinamento: 1) nella colonna Ricavi acquisti.

9. Seleziona Esegui.

10. Selezionare ‣ Visualizzazione.

Dovresti visualizzare una visualizzazione e una tabella simili a quelle mostrate di seguito.

La query generata da Looker tramite l'estensione BI include ORDER BY, il che implica che l'ordinamento viene eseguito tramite Looker e l'estensione 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. Immettere le istruzioni seguenti in una nuova cella.

   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. Eseguire la cella. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

   

La query viene eseguita dall’estensione BI come definito in Jupyter Notebook.

1. Immettere le istruzioni seguenti tra {r} ` e ` in un nuovo blocco.

   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. Esegui il blocco. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

   

La query generata da Studio utilizzando l'estensione BI include ORDER BY, il che implica che l'ordine viene applicato tramite Studio e l'estensione BI.

SELECT
  "product_name",
  SUM("purchase_revenue") AS "purchase_revenue",
  SUM("purchases") AS "purchases"
FROM (
  SELECT "cc_data_view".*
  FROM "cc_data_view"
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