1. 날짜 범위가 모든 시각화에 적용되도록 하려면 daterangeday ​을(를) 데이터 창에서 이 페이지의 필터(으)로 끌어서 놓습니다.

   1. 이 페이지의 필터 ​에서 날짜 범위는 (모두) ​입니다.
   2. 고급 필터링 ​을(를) 필터 형식(으)로 선택합니다.
   3. 값이 이거나 1/1/2023 이거나 이(가) 2/1/2023 이전인 경우 항목 표시로 필터를 정의합니다.
   4. 필터 적용 ​을 선택하십시오.

2. 데이터 창:

   1. datarangeday ​를 선택하십시오.
   2. Customer Journey Analytics에 정의된 계산된 지표인 ∑ cm_product_name_count_distinct ​을(를) 선택합니다.

3. 세로 막대형 차트를 표로 수정하려면 차트를 선택하고 시각화 창에서 표 ​를 선택하십시오.

   Power BI 데스크톱은 다음과 같아야 합니다.

   {modal="regular"}

4. 테이블 시각화를 선택합니다. 컨텍스트 메뉴에서 복사 > 시각적 개체 복사 ​를 선택합니다.

5. ctrl-v ​을 사용하여 시각화를 붙여 넣습니다. 시각화의 정확한 복사본이 원래 복사본과 겹칩니다. 보고서 영역에서 오른쪽으로 이동합니다.

6. 테이블에서 카드로 복사한 시각화를 수정하려면 시각화 ​에서 카드 ​을(를) 선택하십시오.

   Power BI 데스크톱은 다음과 같아야 합니다.

   {modal="regular"}

또는 Power BI과 구별되는 고유 개수 기능을 사용할 수 있습니다.

1. product_name 차원을 선택하십시오.

2. 열 ​의 product_name 차원에서 Count(고유) 함수를 적용하세요.

   {modal="regular"}

1. 하단의 시트 1 탭을 선택하여 데이터 원본 ​에서 전환하세요. 시트 1 보기에서:

   1. 데이터 창의 테이블 목록에서 Daterange 항목을 드래그하여 필터 선반에 놓습니다.

   2. 필터 필드 [Daterange] 대화 상자에서 날짜 범위 ​를 선택하고 다음 > ​을(를) 선택합니다.

   3. 필터 [날짜 범위] 대화 상자에서 날짜 범위 ​를 선택하고 01/01/2023 - 31/1/2023을(를) 선택합니다. 적용 및 확인 ​을 선택합니다.

   4. Cm 제품 이름 고유 개수 ​을(를) 행(으)로 드래그합니다. 값이 SUM(Cm 제품 이름 고유 개수)(으)로 변경됩니다. 이 필드는 Customer Journey Analytics에서 정의한 계산된 지표입니다.

   5. Daterangeday ​를 드래그하여 열 옆에 놓습니다. 날짜 ​을(를) 선택하고 드롭다운 메뉴에서 일 ​을(를) 선택합니다.

   6. 라인 시각화를 테이블로 수정하려면 표시 ​에서 텍스트 테이블 ​을(를) 선택하십시오.

   7. 도구 모음에서 행 및 열 바꾸기 ​를 선택합니다.

   8. 맞춤 드롭다운 메뉴에서 맞춤 ​을 선택합니다.

      Tableau Desktop은 다음과 같습니다.

      {modal="regular"}

2. 시트 1 탭 컨텍스트 메뉴에서 복제 ​를 선택하여 두 번째 시트를 만듭니다.

3. 시트 1 탭 컨텍스트 메뉴에서 이름 바꾸기 ​를 선택하여 시트의 이름을 Data(으)로 변경합니다.

4. 시트 1(2) 탭 컨텍스트 메뉴에서 이름 바꾸기 ​를 선택하여 시트의 이름을 Card(으)로 변경합니다.

5. 카드 보기를 선택했는지 확인하십시오.

6. 일(Daterangeday) ​을 선택하고 드롭다운 메뉴에서 월 ​을(를) 선택합니다. 값이 MONTH(Daterangeday)(으)로 변경됩니다.

7. 표시 ​에서 SUM(Cm 제품 이름 고유 개수) ​을(를) 선택하고 드롭다운 메뉴에서 서식 ​을(를) 선택합니다.

8. 글꼴 크기를 변경하려면 Format SUM(CM 제품 이름 고유 개수) 창에서 Default 내의 Font ​을(를) 선택하고 글꼴 크기로 72 ​을(를) 선택하십시오.

9. 숫자를 맞추려면 맞춤 옆에 있는 자동 ​을 선택하고 가로 ​를 가운데로 설정합니다.

10. 정수를 사용하려면 숫자 옆에 있는 123.456 ​을 선택하고 숫자(사용자 지정) ​을 선택합니다. 소수점 이하 자리 수 ​을(를) 0(으)로 설정합니다.

    Tableau Desktop은 다음과 같습니다.

    {modal="regular"}

11. 새 대시보드 탭 단추(맨 아래)를 선택하여 새 대시보드 1 보기를 만듭니다. 대시보드 1 보기에서:

    1. 시트 셸프에서 카드 시트를 여기에 시트 놓기 ​를 읽는 대시보드 1 보기로 끌어다 놓습니다.
    2. 대시보드 1 보기에서 카드 시트 아래의 시트 셸프에서 데이터 시트를 끌어서 놓습니다.

    대시보드 1 보기는 다음과 같습니다.

    {modal="regular"}

또는 Tableau Desktop의 고유 기능을 사용할 수 있습니다.

1. Cm 제품 이름 개수 고유 대신 제품 이름 ​을(를) 사용하십시오.

2. 표시 ​의 제품 이름 ​에서 측정값 > 개수(고유) ​를 적용합니다.

   {modal="regular"}

1. Looker의 Explore 인터페이스에서 제대로 설정했는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 필드 및 필터 제거 ​를 선택하십시오.

2. 필터 아래의 + 필터 ​을(를) 선택하십시오.

3. 필터 추가 대화 상자에서:

   1. ‣Cc 데이터 보기 선택

   2. 필드 목록에서 날짜 범위 날짜‣을 선택한 다음 날짜 범위 날짜 ​을 선택합니다.

      {modal="regular"}

4. 이(가) 범위에 있으므로 ​​ Cc 데이터 보기 날짜​​ 필터를 지정하십시오 2023/01/01 까지(이전) 2023/02/01.

5. 왼쪽 레일의 ‣Cc 데이터 보기 섹션에서 다음을 수행합니다.

   1. 날짜 범위 날짜 ​를 선택한 다음 날짜 ​를 선택합니다.

   2. ‣제품 이름 ​의 자세히⋮ 컨텍스트 메뉴에서 고유 개수 집계 ​을(를) 선택합니다.

      {modal="regular"}

6. 실행 ​을 선택합니다.

7. ‣ 시각화 ​를 선택하고 도구 모음에서 6︎⃣을 선택하여 단일 값 시각화를 표시합니다.

아래 표시된 것처럼 시각화 및 테이블이 표시됩니다.

{modal="regular"}

1. 데이터 창:

   1. daterangemonth ​을(를) 선택하십시오.
   2. daterangeName 선택
   3. ∑회 발생 ​을 선택하세요.

   이 비주얼에 대한 데이터를 가져오는 동안 오류가 발생했습니다 ​을(를) 표시하는 시각화가 표시됩니다.

2. 필터 창:

   1. 이 시각적 개체의 필터 ​에서 daterangeName is (All) ​을(를) 선택하십시오.
   2. 기본 필터링 ​을(를) 필터 형식(으)로 선택합니다.
   3. 검색 필드 아래에서 Customer Journey Analytics에 정의된 날짜 범위의 이름인 Last Year 2023 ​을(를) 선택합니다.
   4. 열 ​에서 daterangeName ​을(를) 제거하려면 을(를) 선택하십시오.

   적용된 daterangeName 필터로 업데이트된 표가 표시됩니다. Power BI 데스크톱은 다음과 같아야 합니다.

   {modal="regular"}

1. 하단의 시트 1 탭을 선택하여 데이터 원본 ​에서 전환하세요. 시트 1 보기에서:

   1. 필터 셸프의 테이블 목록에서 Daterange 이름 항목을 드래그합니다.

   2. 필터 [Daterange Name] 대화 상자에서 목록에서 선택 ​을 선택하고 목록에서 지난 2023년 ​을 선택하십시오. 적용 및 확인 ​을 선택합니다.

   3. 테이블 목록에서 Daterangemonth 항목을 드래그하여 행 옆의 필드에 항목을 놓습니다. Daterangemonth ​을(를) 선택하고 월 ​을(를) 선택합니다. 값이 MONTH(Daterangemonth)(으)로 변경됩니다.

   4. 테이블 목록에서 발생 횟수 항목을 드래그하여 열 옆의 필드에 항목을 놓습니다. 값이 SUM(발생 횟수)(으)로 변경됩니다.

   5. 표시 ​에서 텍스트 테이블 ​을(를) 선택하십시오.

   6. 도구 모음에서 행 및 열 바꾸기 ​를 선택합니다.

   7. 맞춤 드롭다운 메뉴에서 맞춤 ​을 선택합니다.

      Tableau Desktop은 다음과 같습니다.

      {modal="regular"}

1. Looker의 Explore 인터페이스에서 제대로 설정했는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 필드 및 필터 제거 ​를 선택하십시오.

2. 필터 아래의 + 필터 ​을(를) 선택하십시오.

3. 필터 추가 대화 상자에서:

   1. ‣Cc 데이터 보기 선택
   2. 필드 목록에서 날짜 범위 ‣ 이름 ​을(를) 선택합니다.

4. Cc 데이터 보기 날짜 범위 이름 필터를 is(으)로 지정하고 값 목록에서 지난해 2023년 ​을(를) 선택합니다.

5. 왼쪽 레일의 ‣Cc 데이터 보기 섹션에서 다음을 수행합니다.

   1. 날짜 범위 월 ​을 선택한 다음 월 ​을 선택합니다.
   2. 왼쪽 레일(맨 아래)에서 MEASURES 아래의 Count ​을(를) 선택하십시오.

6. 실행 ​을 선택합니다.

7. ‣개의 시각화 ​를 선택하십시오.

아래 표시된 것처럼 시각화 및 테이블이 표시됩니다.

{modal="regular"}

1. 데이터 창:

   1. 날짜 범위 ​를 선택합니다.
   2. filterName ​을(를) 선택하십시오.
   3. product_name ​을(를) 선택하십시오.
   4. ∑회 발생 ​을 선택하세요.

이 비주얼에 대한 데이터를 가져오는 동안 오류가 발생했습니다 ​을(를) 표시하는 시각화가 표시됩니다.

1. 필터 창:

   1. 이 시각적 개체의 필터 ​에서 filterName is (All) ​을(를) 선택하십시오.
   2. 기본 필터링 ​을(를) 필터 형식(으)로 선택합니다.
   3. 검색 필드 아래에서 Customer Journey Analytics에 정의된 기존 필터의 이름인 낚시 제품 ​을(를) 선택합니다.
   4. 이 시각적 개체의 필터 ​에서 날짜 범위는 (모두) ​입니다.
   5. 고급 필터링 ​을(를) 필터 형식(으)로 선택합니다.
   6. 값이 이거나 1/1/2023 이거나 이(가) 2/1/2023 이전인 경우 항목 표시로 필터를 정의합니다.
   7. 열 ​에서 filterName ​을(를) 제거하려면 을(를) 선택하십시오.
   8. 열 ​에서 daterange ​을(를) 제거하려면 을(를) 선택하십시오.

   적용된 filterName 필터로 업데이트된 표가 표시됩니다. Power BI 데스크톱은 다음과 같아야 합니다.

   {modal="regular"}

1. 하단의 시트 1 탭을 선택하여 데이터 원본 ​에서 전환하세요. 시트 1 보기에서:

   1. 필터 셸프의 테이블 목록에서 필터 이름 항목을 드래그합니다.

   2. 필터 [필터 이름] 대화 상자에서 목록에서 선택 ​을 선택했는지 확인하고 목록에서 낚시 제품 ​을 선택하십시오. 적용 및 확인 ​을 선택합니다.

   3. 필터 셸프의 테이블 목록에서 Daterange 항목을 드래그합니다.

   4. 필터 필드 [Daterange] 대화 상자에서 날짜 범위 ​를 선택하고 다음 > ​을(를) 선택합니다.

   5. 필터 [날짜 범위] 대화 상자에서 날짜 범위 ​를 선택하고 01/01/2023 - 01/02/2023을(를) 선택합니다. 적용 및 확인 ​을 선택합니다.

   6. 테이블 목록에서 제품 이름 ​을(를) 행(으)로 드래그합니다.

   7. 테이블 목록에서 발생 횟수 항목을 드래그하여 열 옆의 필드에 항목을 놓습니다. 값이 SUM(발생 횟수)(으)로 변경됩니다.

   8. 표시 ​에서 텍스트 테이블 ​을(를) 선택하십시오.

   9. 맞춤 드롭다운 메뉴에서 맞춤 ​을 선택합니다.

      Tableau Desktop은 다음과 같습니다.

      {modal="regular"}

1. Looker의 Explore 인터페이스에서 제대로 설정했는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 필드 및 필터 제거 ​를 선택하십시오.

2. 필터 아래의 + 필터 ​을(를) 선택하십시오.

3. 필터 추가 대화 상자에서:

   1. ‣Cc 데이터 보기 선택

   2. 필드 목록에서 날짜 범위 날짜‣을 선택한 다음 날짜 범위 날짜 ​을 선택합니다.

      {modal="regular"}

4. 이(가) 범위에 있으므로 ​​ Cc 데이터 보기 날짜​​ 필터를 지정하십시오 2023/01/01 까지(이전) 2023/02/01.

5. 다른 필터를 추가하려면 필터 아래의 + 필터 ​을(를) 선택하십시오.

6. 필터 추가 대화 상자에서:

   1. ‣Cc 데이터 보기 선택
   2. 필드 목록에서 ‣ 필터 이름 ​을(를) 선택합니다.

7. is ​이(가) 필터에 대한 선택 항목인지 확인하십시오.

8. 가능한 값 목록에서 낚시 제품 ​을(를) 선택하십시오.

9. 왼쪽 레일의 ‣Cc 데이터 보기 섹션에서 다음을 수행합니다.

   1. 제품 이름 ​을 선택하세요.
   2. 왼쪽 레일(맨 아래)에서 MEASURES 아래의 Count ​을(를) 선택하십시오.

10. 실행 ​을 선택합니다.

11. ‣개의 시각화 ​를 선택하십시오.

아래 표시된 것처럼 시각화 및 테이블이 표시됩니다.

{modal="regular"}

1. 메뉴에서 홈 ​을 선택한 다음 도구 모음에서 새로 고침 ​을 선택하십시오. Customer Journey Analytics에서 방금 정의한 새 필터를 선택하려면 연결을 새로 고쳐야 합니다.

2. 데이터 창:

   1. 날짜 범위 ​를 선택합니다.
   2. filterName ​을(를) 선택하십시오.
   3. product_name ​을(를) 선택하십시오.
   4. ∑회 발생 ​을 선택하세요.

이 비주얼에 대한 데이터를 가져오는 동안 오류가 발생했습니다 ​을(를) 표시하는 시각화가 표시됩니다.

1. 필터 창:

   1. 이 시각적 개체의 필터 ​에서 filterName is (All) ​을(를) 선택하십시오.
   2. 기본 필터링 ​을(를) 필터 형식(으)로 선택합니다.
   3. 검색 필드 아래에서 Customer Journey Analytics에 정의된 기존 필터의 이름인 제품 사냥 ​을 선택합니다.
   4. 이 시각적 개체의 필터 ​에서 날짜 범위는 (모두) ​입니다.
   5. 고급 필터링 ​을(를) 필터 형식(으)로 선택합니다.
   6. 값이 이거나 1/1/2023 이거나 이(가) 2/1/2023 이전인 경우 항목 표시로 필터를 정의합니다.
   7. 열 ​에서 filterName ​을(를) 제거하려면 을(를) 선택하십시오.
   8. 열 ​에서 daterange ​을(를) 제거하려면 을(를) 선택하십시오.

   적용된 filterName 필터로 업데이트된 표가 표시됩니다. Power BI 데스크톱은 다음과 같아야 합니다.

   {modal="regular"}

1. 데이터 Source 보기의 데이터 아래에서 cc_data_view(prod:cja%3FFLATTEN) ​의 컨텍스트 메뉴에서 새로 고침 ​을 선택합니다. Customer Journey Analytics에서 방금 정의한 새 필터를 선택하려면 연결을 새로 고쳐야 합니다.

2. 하단의 시트 1 탭을 선택하여 데이터 원본 ​에서 전환하세요. 시트 1 보기에서:

   1. 필터 셸프의 테이블 목록에서 필터 이름 항목을 드래그합니다.

   2. 필터 [필터 이름] 대화 상자에서 목록에서 선택 ​을 선택했는지 확인하고 목록에서 제품 사냥 ​을 선택하십시오. 적용 및 확인 ​을 선택합니다.

   3. 필터 셸프의 테이블 목록에서 Daterange 항목을 드래그합니다.

   4. 필터 필드 [Daterange] 대화 상자에서 날짜 범위 ​를 선택하고 다음 > ​을(를) 선택합니다.

   5. 필터 [날짜 범위] 대화 상자에서 날짜 범위 ​를 선택하고 01/01/2023 - 1/2/2023을(를) 선택합니다. 적용 및 확인 ​을 선택합니다.

   6. 테이블 목록에서 제품 이름 ​을(를) 행(으)로 드래그합니다.

   7. 테이블 목록에서 발생 횟수 항목을 드래그하여 열 옆의 필드에 항목을 놓습니다. 값이 SUM(발생 횟수)(으)로 변경됩니다.

   8. 표시 ​에서 텍스트 테이블 ​을(를) 선택하십시오.

   9. 맞춤 드롭다운 메뉴에서 맞춤 ​을 선택합니다.

      Tableau Desktop은 다음과 같습니다.

      {modal="regular"}

1. 1. Looker의 탐색 인터페이스에서 연결을 새로 고치십시오. 캐시 지우기 및 새로 고침 ​을 선택하십시오.

2. Looker의 Explore 인터페이스에서 제대로 설정했는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 필드 및 필터 제거 ​를 선택하십시오.

3. 필터 아래의 + 필터 ​을(를) 선택하십시오.

4. 필터 추가 대화 상자에서:

   1. ‣Cc 데이터 보기 선택

   2. 필드 목록에서 날짜 범위 날짜‣을 선택한 다음 날짜 범위 날짜 ​을 선택합니다.

      {modal="regular"}

5. 이(가) 범위에 있으므로 ​​ Cc 데이터 보기 날짜​​ 필터를 지정하십시오 2023/01/01 까지(이전) 2023/02/01.

6. 다른 필터를 추가하려면 필터 아래의 + 필터 ​을(를) 선택하십시오.

7. 필터 추가 대화 상자에서:

   1. ‣Cc 데이터 보기 선택
   2. 필드 목록에서 ‣ 제품 범주 ​을(를) 선택합니다.

8. is ​을(를) 필터에 대한 선택으로 확인합니다.

9. 가능한 값 목록에서 제품 사냥 ​을 선택하십시오.

10. 왼쪽 레일의 ‣Cc 데이터 보기 섹션에서 다음을 수행합니다.

    1. 제품 이름 ​을 선택하세요.
    2. 왼쪽 레일(맨 아래)에서 MEASURES 아래의 Count ​을(를) 선택하십시오.

11. 실행 ​을 선택합니다.

아래 표시된 것과 유사한 표가 표시됩니다.

{modal="regular"}

1. 데이터 창:

   1. 날짜 범위 ​를 선택합니다.
   2. product_name ​을(를) 선택하십시오.
   3. ∑ purchase_revenue ​을(를) 선택하십시오.
   4. ∑ 구매 ​를 선택하십시오.

2. 필터 창:

   1. 이 시각적 개체의 필터 ​에서 날짜 범위는 (모두) ​입니다.
   2. 고급 필터링 ​을(를) 필터 형식(으)로 선택합니다.
   3. 값이 이거나 1/1/2023 이거나 이(가) 2/1/2023 이전인 경우 항목 표시로 필터를 정의합니다.

3. 시각화 창에서 다음을 수행합니다.

   1. 열에서 데이터 범위를 제거하려면 을(를) 선택하십시오.
   2. purchase_revenue의 합계 ​를 열 ​개 항목의 맨 아래로 끕니다.

4. 보고서에서 purchase_revenue의 합계 ​를 선택하여 구매 매출의 내림차순으로 테이블을 정렬합니다.

   Power BI 데스크톱은 다음과 같아야 합니다.

   {modal="regular"}

BI 확장을 사용하여 Power BI Desktop에서 실행한 쿼리에 sort 문이 포함되어 있지 않습니다. sort 문이 없다는 것은 정렬이 클라이언트측에서 실행됨을 의미합니다.

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. 하단의 시트 1 탭을 선택하여 데이터 원본 ​에서 전환하세요. 시트 1 보기에서:

   1. 필터 셸프의 테이블 목록에서 Daterange 항목을 드래그합니다.

   2. 필터 필드 [Daterange] 대화 상자에서 날짜 범위 ​를 선택하고 다음 > ​을(를) 선택합니다.

   3. 필터 [날짜 범위] 대화 상자에서 날짜 범위 ​를 선택하고 01/01/2023 - 1/2/2023을(를) 선택합니다. 적용 및 확인 ​을 선택합니다.

   4. 테이블 목록에서 제품 이름 ​을(를) 드래그하여 행 옆의 필드에 항목을 놓습니다.

   5. 테이블 목록에서 구매 항목을 드래그하여 열 옆의 필드에 항목을 놓습니다. 값이 SUM(구매)(으)로 변경됩니다.

   6. 테이블 목록에서 구매 매출 항목을 드래그하여 열 옆의 필드, SUM(구매) 옆의 필드에 항목을 놓습니다. 값이 SUM(구매 매출)(으)로 변경됩니다.

   7. 표시 ​에서 텍스트 테이블 ​을(를) 선택하십시오.

   8. 맞춤 드롭다운 메뉴에서 맞춤 ​을 선택합니다.

   9. 구매 매출 열 헤더를 선택하고 이 열의 테이블을 내림차순으로 정렬하십시오.

      Tableau Desktop은 다음과 같습니다.

      {modal="regular"}

Tableau Desktop에서 BI 확장을 사용하여 실행한 쿼리에 sort 문이 포함되어 있지 않습니다. 이 sort 문이 없다는 것은 정렬이 클라이언트측에서 실행됨을 의미합니다.

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. Looker의 탐색 인터페이스에서 연결을 새로 고치십시오. 캐시 지우기 및 새로 고침 ​을 선택하십시오.

2. Looker의 Explore 인터페이스에서 제대로 설정했는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 필드 및 필터 제거 ​를 선택하십시오.

3. 필터 아래의 + 필터 ​을(를) 선택하십시오.

4. 필터 추가 대화 상자에서:

   1. ‣Cc 데이터 보기 선택

   2. 필드 목록에서 날짜 범위 날짜‣을 선택한 다음 날짜 범위 날짜 ​을 선택합니다.

      {modal="regular"}

5. 이(가) 범위에 있으므로 ​​ Cc 데이터 보기 날짜​​ 필터를 지정하십시오 2023/01/01 까지(이전) 2023/02/01.

6. 왼쪽 레일의 ‣Cc 데이터 보기 섹션에서 제품 이름 ​을(를) 선택합니다.

7. 왼쪽 레일의 {0‣} 사용자 지정 필드​ 섹션에서 다음을 수행합니다.

   1. + 추가 드롭다운 메뉴에서 사용자 지정 측정값 ​을(를) 선택합니다.

   2. 사용자 지정 측정값 만들기 대화 상자에서 다음을 수행합니다.

      1. 측정할 필드 드롭다운 메뉴에서 구매 매출 ​을(를) 선택합니다.

      2. 측정값 유형 드롭다운 메뉴에서 합계 ​를 선택합니다.

      3. 이름 ​의 사용자 지정 필드 이름을 입력하십시오. 예: Sum of Purchase Revenue.

      4. 필드 세부 정보 탭을 선택합니다.

      5. 형식 드롭다운 메뉴에서 소수 자릿수 ​을(를) 선택하고 0이(가) 소수 자릿수 ​에 입력되었는지 확인하십시오.

         {modal="regular"}

      6. 저장 ​을 선택합니다.

8. 구매 매출 열에서 ↓(내림차순, 정렬 순서: 1)을(를) 선택하십시오.

9. 실행 ​을 선택합니다.

10. ‣개의 시각화 ​를 선택하십시오.

아래 표시된 것처럼 시각화 및 테이블이 표시됩니다.

{modal="regular"}

Looker에서 BI 확장을 사용하여 생성한 쿼리에 ORDER BY이(가) 포함되어 있습니다. 이는 정렬이 Looker 및 BI 확장을 통해 실행됨을 의미합니다.

-- 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 '2023-01-31')) 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. 데이터 창:

   1. 날짜 범위 ​를 선택합니다.
   2. product_name ​을(를) 선택하십시오.
   3. ∑회 발생 ​을 선택하세요.

2. 필터 창:

   1. 이 시각적 개체의 필터 ​에서 날짜 범위는 (모두) ​입니다.
   2. 상대적 날짜 ​을(를) 필터 형식(으)로 선택합니다.
   3. 값이 마지막 1 역년 ​에 있을 때 ​ ​항목을 표시하도록 필터를 정의합니다.
   4. 필터 적용 ​을 선택하십시오.
   5. 이 시각적 개체의 필터에서 ​​ product_name is (All)​ 을(를) 선택하십시오.
   6. 상위 N ​을(를) 필터 형식(으)로 선택합니다.
   7. 항목 표시 상위 5 값별 ​을(를) 선택합니다.
   8. 데이터 창에서 ∑ 발생 횟수 ​를 끌어서 놓고 여기에 데이터 필드 추가 ​에 놓습니다.
   9. 필터 적용 ​을 선택하십시오.

3. 시각화 창에서 다음을 수행합니다.

   • 열에서 데이터 범위를 제거하려면 을(를) 선택하십시오.

   Power BI 데스크톱은 다음과 같아야 합니다.

   {modal="regular"}

BI 확장을 사용하여 Power BI Desktop에서 실행하는 쿼리에 limit 문이 포함되어 있지만 필요한 문은 포함되어 있지 않습니다. 상위 5회 발생에 대한 제한은 명시적 제품 이름 결과를 사용하여 Power BI Desktop에 의해 적용됩니다.

select "_"."product_name",
    "_"."a0"
from
(
    select "rows"."product_name" as "product_name",
        sum("rows"."occurrences") as "a0"
    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 (("_"."product_name" in ('Saltwater Monofilament Line', 'Pop-Up Beach Tent', 'Instant Pop-Up Tent', 'Envelop Sleeping Bag', 'Waterproof Tackle Bag')) and "_"."daterange" < date '2024-01-01') and "_"."daterange" >= date '2023-01-01'
    ) "rows"
    group by "product_name"
) "_"
where not "_"."a0" is null
limit 1000001

1. 하단의 시트 1 탭을 선택하여 데이터 원본 ​에서 전환하세요. 시트 1 보기에서:

   1. 필터 셸프의 테이블 목록에서 Daterange 항목을 드래그합니다.

   2. 필터 필드 [Daterange] 대화 상자에서 날짜 범위 ​를 선택하고 다음 > ​을(를) 선택합니다.

   3. 필터 [날짜 범위] 대화 상자에서 상대적 날짜 ​를 선택하고 년 ​을 선택한 다음 이전 연도 ​을 선택합니다. 적용 및 확인 ​을 선택합니다.

   4. 테이블 목록에서 제품 이름 ​을(를) 행(으)로 드래그합니다.

   5. 테이블 목록에서 발생 횟수 항목을 드래그하여 열 옆의 필드에 항목을 놓습니다. 값이 SUM(발생 횟수)(으)로 변경됩니다.

   6. 표시 ​에서 텍스트 테이블 ​을(를) 선택하십시오.

   7. 맞춤 드롭다운 메뉴에서 맞춤 ​을 선택합니다.

   8. 행 ​에서 제품 이름 ​을(를) 선택하십시오. 드롭다운 메뉴에서 필터 ​를 선택합니다.

      1. 필터 [제품 이름] 대화 상자에서 상단 탭을 선택합니다.

      2. 필드별: 위쪽 5 발생 횟수별 합계 ​를 선택합니다.

      3. 적용 및 확인 ​을 선택합니다.

         테이블이 사라집니다. 발생 횟수별로 상위 5개 제품 이름을 선택하면 이 필터를 사용하여 not ​이(가) 제대로 작동하지 않습니다.

      4. 필터 셸프에서 제품 이름 ​을 선택하고 드롭다운 메뉴에서 제거 ​를 선택합니다. 테이블이 다시 나타납니다.

   9. 표시 셸프에서 SUM(발생 횟수) ​을(를) 선택하십시오. 드롭다운 메뉴에서 필터 ​를 선택합니다.

      1. 필터 [발생 횟수] 대화 상자에서 최소 ​을(를) 선택합니다.

      2. 값으로 47.799을(를) 입력하십시오. 이 값은 상위 5개 항목만 테이블에 표시되도록 합니다. 적용 및 확인 ​을 선택합니다.

         Tableau Desktop은 다음과 같습니다.

         {modal="regular"}

위에서 보듯이 Tableau Desktop에서 실행한 이 쿼리는 제품 이름에 대해 상위 5개 발생 횟수 필터를 정의할 때 실패합니다.

SELECT CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) AS "product_name",
  SUM("cc_data_view"."occurrences") AS "sum:occurrences:ok"
FROM "public"."cc_data_view" "cc_data_view"
  INNER JOIN (
  SELECT CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) AS "product_name",
    SUM("cc_data_view"."occurrences") AS "$__alias__0"
  FROM "public"."cc_data_view" "cc_data_view"
  GROUP BY 1
  ORDER BY 2 DESC,
    1 ASC
  LIMIT 5
) "t0" ON (CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) = "t0"."product_name")
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

발생 횟수에 대해 상위 5개 필터를 정의할 때 Tableau Desktop에서 실행되는 쿼리가 아래에 표시됩니다. 이 제한은 쿼리 및 적용된 클라이언트측에 표시되지 않습니다.

SELECT CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) AS "product_name",
  SUM("cc_data_view"."occurrences") AS "sum:occurrences: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

1. Looker의 탐색 인터페이스에서 연결을 새로 고치십시오. 캐시 지우기 및 새로 고침 ​을 선택하십시오.

2. Looker의 Explore 인터페이스에서 제대로 설정했는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 필드 및 필터 제거 ​를 선택하십시오.

3. 필터 아래의 + 필터 ​을(를) 선택하십시오.

4. 필터 추가 대화 상자에서:

   1. ‣Cc 데이터 보기 선택

   2. 필드 목록에서 날짜 범위 날짜‣을 선택한 다음 날짜 범위 날짜 ​을 선택합니다.

      {modal="regular"}

5. 이(가) 범위에 있으므로 ​​ Cc 데이터 보기 날짜​​ 필터를 지정하십시오 2023/01/01 까지(이전) 2024/01/01.

6. 왼쪽 레일의 ‣Cc 데이터 보기 섹션에서 다음을 수행합니다.

   1. 제품 이름 ​을 선택하세요.
   2. 왼쪽 레일(맨 아래)에서 MEASURES 아래의 Count ​을(를) 선택하십시오.

7. 구매 매출 열에서 ↓(내림차순, 정렬 순서: 1)을(를) 선택하십시오.

8. 구매 매출 열에서 ↓(내림차순, 정렬 순서: 1)을(를) 선택하십시오.

9. 실행 ​을 선택합니다.

10. ‣개의 시각화 ​를 선택하십시오.

아래 표시된 것처럼 시각화 및 테이블이 표시됩니다.

{modal="regular"}

Looker에서 BI 확장을 사용하여 생성한 쿼리에 FETCH NEXT 5 ROWS ONLY이(가) 포함되어 있습니다. 이는 Looker 및 BI 확장을 통해 제한이 실행됨을 의미합니다.

-- Looker Query Context '{"user_id":6,"history_slug":"a8f3b1ebd5712413ca1ae695090f70db","instance_slug":"71d4667f0b76c0011463658f45c3f7a3"}'
SELECT
    cc_data_view."product_name"  AS "cc_data_view.product_name",
    COUNT(*) AS "cc_data_view.count"
FROM
    "public"."cc_data_view" AS "cc_data_view"
WHERE ((( cc_data_view."daterange"  ) >= (DATE_TRUNC('day', DATE '2023-01-31')) AND ( cc_data_view."daterange"  ) < (DATE_TRUNC('day', DATE '2024-01-01'))))
GROUP BY
    1
ORDER BY
    2 DESC
FETCH NEXT 5 ROWS ONLY

Customer Journey Analytics 개체는 데이터 창에서 사용할 수 있으며 Power BI Desktop에서 선택한 테이블에서 검색됩니다. 예: public.cc_data_view. 테이블 이름은 Customer Journey Analytics에서 데이터 보기에 정의한 외부 ID와 동일합니다. 예를 들어 제목 C&C - Data View 및 외부 ID cc_data_view의 데이터 보기입니다.

차원
Customer Journey Analytics의 차원은 구성 요소 ID로 식별됩니다. 구성 요소 ID이(가) Customer Journey Analytics 데이터 보기에 정의되어 있습니다. 예를 들어 Customer Journey Analytics의 제품 이름 차원에는 Power BI Desktop에 있는 차원의 이름인 구성 요소 ID product_name ​이(가) 있습니다.
일, 주, 월 등과 같은 Customer Journey Analytics의 날짜 범위 차원은 날짜 범위, 날짜 범위, 날짜 범위 등으로 사용할 수 있습니다.

지표
Customer Journey Analytics의 지표는 구성 요소 ID로 식별됩니다. 구성 요소 ID이(가) Customer Journey Analytics 데이터 보기에 정의되어 있습니다. 예를 들어 Customer Journey Analytics의 구매 매출 지표에는 Power BI Desktop에 있는 지표의 이름인 구성 요소 ID 구매_매출 ​이(가) 있습니다. ∑ ​은(는) 지표를 나타냅니다. 시각화에서 지표를 사용하면 지표 이름이 지표 합계​ 로 변경됩니다.

필터
Customer Journey Analytics에서 정의하는 필터는 filterName 필드의 일부로 사용할 수 있습니다. Power BI Desktop에서 filterName 필드를 사용하는 경우 사용할 필터를 지정할 수 있습니다.

계산된 지표
Customer Journey Analytics에서 정의하는 계산된 지표는 계산된 지표에 대해 정의한 외부 ID로 식별됩니다. 예를 들어 계산된 지표 제품 이름(고유 개수) ​에는 외부 ID product_name_count_distinct ​가 있으며 Power BI Desktop에는 cm_product_name_count_distinct ​t로 표시됩니다.

날짜 범위
Customer Journey Analytics에서 정의하는 날짜 범위는 daterangeName 필드의 일부로 사용할 수 있습니다. daterangeName 필드를 사용하는 경우 사용할 날짜 범위를 지정할 수 있습니다.

사용자 지정 변형
Power BI Desktop은 데이터 분석 표현식(DAX)을 사용하여 사용자 지정 변환 기능을 제공합니다. 예를 들어 제품 이름이 소문자인 등급 단일 차원 사용 사례를 실행하려고 합니다.

1. 보고서 보기에서 막대 시각화를 선택합니다.

2. 데이터 창에서 product_name ​을(를) 선택합니다.

3. 도구 모음에서 새 열 ​을 선택합니다.

4. 수식 편집기에서 product_name_lower = LOWER('public.cc_data_view[product_name])과(와) 같은 이름이 product_name_lower인 새 열을 정의합니다.
   {modal="regular"}(으)로 변환

5. 데이터 창에서 product_name 열 대신 새 product_name_lower 열을 선택하십시오.

6. 테이블 시각화의 에서 테이블로 보고서 ​를 선택합니다.

   Power BI 데스크톱은 다음과 같아야 합니다.
   {modal="regular"}

사용자 지정 변환으로 인해 SQL 쿼리가 업데이트됩니다. 아래 SQL 예제에서 lower 함수 사용을 참조하십시오.

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

시트에서 작업할 때마다 데이터 사이드바에서 Customer Journey Analytics 개체를 사용할 수 있습니다. 및 은(는) Tableau의 데이터 원본 페이지의 일부로 선택한 테이블에서 검색됩니다. 예: cc_data_view. 테이블 이름은 Customer Journey Analytics에서 데이터 보기에 정의한 외부 ID와 동일합니다. 예를 들어 제목 C&C - Data View 및 외부 ID cc_data_view의 데이터 보기입니다.

차원
Customer Journey Analytics의 차원은 구성 요소 이름으로 식별됩니다. 구성 요소 이름이(가) Customer Journey Analytics 데이터 보기에 정의되어 있습니다. 예를 들어, Customer Journey Analytics의 제품 이름 차원에는 Tableau의 차원 이름인 구성 요소 이름 제품 이름 ​이(가) 있습니다. 모든 차원은 Abc(으)로 식별됩니다.
일, 주, 월 등과 같은 Customer Journey Analytics의 날짜 범위 차원은 Daterangeday, Daterangeweek, Daterangemonth 등으로 사용할 수 있습니다. 날짜 범위 차원을 사용하는 경우 드롭다운 메뉴에서 해당 날짜 범위 차원에 적용할 적절한 날짜 또는 시간 정의를 선택해야 합니다. 예: 년, 분기, 월, 일.

지표
Customer Journey Analytics의 지표는 구성 요소 이름으로 식별됩니다. 구성 요소 이름이(가) Customer Journey Analytics 데이터 보기에 정의되어 있습니다. 예를 들어, Customer Journey Analytics의 지표 구매 매출 ​에는 Tableau의 지표 이름인 구성 요소 이름 구매 매출 ​이(가) 있습니다. 모든 지표는 #(으)로 식별됩니다. 시각화에서 지표를 사용하면 지표 이름이 Sum(지표)(으)로 바뀝니다.

필터
Customer Journey Analytics에서 정의하는 필터는 필터 이름 필드의 일부로 사용할 수 있습니다. Tableau에서 필터 이름 필드를 사용하는 경우 사용할 필터를 지정할 수 있습니다.

계산된 지표
Customer Journey Analytics에서 정의하는 계산된 지표는 계산된 지표에 대해 정의한 제목으로 식별됩니다. 예를 들어 계산된 지표 제품 이름(고유 개수) ​에는 제목 제품 이름(고유 개수) ​이 있으며 Tableau에서는 Cm 제품 이름 고유 개수 ​로 표시됩니다.

날짜 범위
Customer Journey Analytics에서 정의하는 날짜 범위는 날짜 범위 이름 필드의 일부로 사용할 수 있습니다. 날짜 범위 이름 필드를 사용하는 경우 사용할 날짜 범위를 지정할 수 있습니다.

사용자 지정 변형
Tableau Desktop은 계산된 필드를 사용하여 사용자 지정 변환 기능을 제공합니다. 예를 들어 제품 이름이 소문자인 등급 단일 차원 사용 사례를 실행하려고 합니다.

1. 기본 메뉴에서 분석 > 계산된 필드 만들기 ​를 선택합니다.

   1. LOWER([Product Name]) 함수를 사용하여 소문자 제품 이름 ​을(를) 정의합니다.

      {modal="regular"}

   2. 확인 ​을 선택합니다.

2. 데이터 시트를 선택하십시오.

   1. 테이블 ​에서 소문자 제품 이름 ​을(를) 드래그하고 행 옆의 필드에 항목을 놓습니다.
   2. 행 ​에서 제품 이름 ​을(를) 제거합니다.

3. 대시보드 1 보기를 선택하십시오.

Tableau Desktop은 다음과 같습니다.

{modal="regular"}

사용자 지정 변환으로 인해 SQL 쿼리가 업데이트됩니다. 아래 SQL 예제에서 LOWER 함수 사용을 참조하십시오.

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))

Customer Journey Analytics 개체는 탐색 인터페이스에서 사용할 수 있습니다. 및 는 Looker에서 연결, 프로젝트 및 모델 설정의 일부로 검색됩니다. 예: cc_data_view. 보기 이름은 Customer Journey Analytics에서 데이터 보기에 대해 정의한 외부 ID와 동일합니다. 예를 들어 제목 C&C - Data View 및 외부 ID cc_data_view의 데이터 보기입니다.

차원
Customer Journey Analytics의 차원은 Cc 데이터 보기 왼쪽 레일에 DIMENSION(으)로 나열됩니다. 차원은 Customer Journey Analytics 데이터 보기에서 정의됩니다. 예를 들어 Customer Journey Analytics의 제품 이름 차원에는 Looker의 차원 이름인 DIMENSION 제품 이름 ​이(가) 있습니다.
일, 주, 월 등과 같은 Customer Journey Analytics의 날짜 범위 차원은 Daterangeday 날짜, Daterangeweek 날짜, Daterangemonth 날짜 등으로 사용할 수 있습니다. 날짜 범위 차원을 사용하는 경우 적절한 날짜 또는 시간 정의를 선택해야 합니다. 예: 년, 분기, 월, 날짜.

지표
Customer Journey Analytics의 지표는 Cc 데이터 보기 왼쪽 레일에서 DIMENSION(으)로 나열됩니다. 예를 들어 Customer Journey Analytics의 구매 매출 지표에는 DIMENSION 구매 매출 ​이 있습니다. 실제로 지표로 사용하려면 위의 예제에 표시된 대로 사용자 지정 측정값 필드를 생성하거나 차원에 대한 단축키를 사용하십시오. 예를 들어 ⋮ ​을(를) 선택하고 집계 ​을(를) 선택한 다음 합계 ​를 선택합니다.

필터
Customer Journey Analytics에서 정의하는 필터는 필터 이름 필드의 일부로 사용할 수 있습니다. Looker에서 필터 이름 필드를 사용하는 경우 사용할 필터를 지정할 수 있습니다.

계산된 지표
Customer Journey Analytics에서 정의하는 계산된 지표는 계산된 지표에 대해 정의한 제목으로 식별됩니다. 예를 들어, 계산된 지표 제품 이름(고유 개수) ​에는 제목 제품 이름(고유 개수) ​이 있으며 Cm 제품 이름 고유 개수 ​로 표시됩니다.

날짜 범위
Customer Journey Analytics에서 정의하는 날짜 범위는 날짜 범위 이름 필드의 일부로 사용할 수 있습니다. 날짜 범위 이름 필드를 사용하는 경우 사용할 날짜 범위를 지정할 수 있습니다.

사용자 지정 변형
Looker는 위에 표시된 대로 사용자 지정 필드 빌더를 사용하여 사용자 지정 변환 기능을 제공합니다. 예를 들어 제품 이름이 소문자인 등급 단일 차원 사용 사례를 실행하려고 합니다.

1. 왼쪽 레일의 {0‣} 사용자 지정 필드​ 섹션에서 다음을 수행합니다.

   1. + 추가 드롭다운 메뉴에서 사용자 지정 Dimension ​을(를) 선택합니다.

   2. 식 텍스트 영역에 lower(${cc_data_view.product_name})을(를) 입력하십시오. Product Name을(를) 입력할 때 올바른 구문이 도움이 됩니다.

      {modal="regular"}

   3. product name을(를) 이름(으)로 입력하십시오.

   4. 저장 ​을 선택합니다.

아래 표시된 것과 유사한 표가 표시됩니다.

{modal="regular"}

사용자 지정 변환으로 인해 SQL 쿼리가 업데이트됩니다. 아래 SQL 예제에서 LOWER 함수 사용을 참조하십시오.

SELECT
    LOWER((cc_data_view."product_name")) AS "product_name",
    COALESCE(SUM(CAST(( cc_data_view."purchase_revenue"  ) AS DOUBLE PRECISION)), 0) AS "sum_of_purchase_revenue",
    COALESCE(SUM(CAST(( cc_data_view."purchases"  ) AS DOUBLE PRECISION)), 0) AS "sum_of_purchases"
FROM public.cc_data_view  AS cc_data_view
WHERE ((( cc_data_view."daterange"  ) >= (DATE_TRUNC('day', DATE '2023-01-01')) AND ( cc_data_view."daterange"  ) < (DATE_TRUNC('day', DATE '2024-01-01'))))
GROUP BY
    1
ORDER BY
    2 DESC
FETCH NEXT 500 ROWS ONLY