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

Dimension
Customer Journey Analytics의 Dimension은 구성 요소 ID로 식별됩니다. 구성 요소 ID이(가) Customer Journey Analytics 데이터 보기에 정의되어 있습니다. 예를 들어 Customer Journey Analytics의 제품 이름 차원에 Power BI 데스크톱의 차원 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 데스크톱의 지표 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 데스크톱에서 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 데스크톱에서는 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 데스크톱은 데이터 분석 표현식(DAX)을 사용하여 사용자 지정 변환 기능을 제공합니다. 예를 들어 제품 이름이 소문자인 단일 차원 등급 사용 사례를 실행하려고 합니다.

1. 보고서 보기에서 막대 시각화를 선택합니다.

2. 데이터 창에서 product_name 을 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 선택해야 합니다.

6. 테이블 시각화의 에서 테이블로 보고서 를 선택하십시오.

   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

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

Dimension
Customer Journey Analytics의 Dimension은 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 구매 매출 지표에는 Tableau의 지표 이름인 구성 요소 이름 구매 매출 ​이 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 단일 차원 등급 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))

비교

대부분의 Customer Journey Analytics 시각화를 위해 Power BI 데스크톱은 동등한 경험을 제공합니다. 아래 표를 참조하십시오.

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
아이콘	Customer Journey Analytics 시각화	Power BI 데스크톱 시각화
	영역	영역 차트, 누적 영역 차트 및 100% 영역 차트
	막대	클러스터형 열 차트
	스택 막대	누적 세로 막대형 차트 및 100% 누적 세로 막대형 차트
	글머리 기호
	코호트 테이블
	콤보	선 및 누적 세로 막대형 차트 및 선 및 묶은 세로 막대형 차트
	도넛	도넛 차트
	폴아웃	단계.
	흐름	분해 나무요?
	자유 형식 테이블	테이블 및 매트릭스
	Histogram
	가로 막대형	클러스터형 막대형 차트
	스택 가로 막대	누적 막대 차트 및 100% 누적 막대 차트
	여정 캔버스	분해 트리
	주요 지표 요약
	Line	선 차트
	분산	분산형 차트
	섹션 머리글	텍스트 상자
	요약 변경	카드
	요약 번호	카드
	텍스트	텍스트 상자
	트리맵	트리맵
	벤

드릴다운

Power BI은 특정 시각화에 대한 자세한 내용을 살펴보기 위해 드릴 모드를 지원합니다. 아래 예에서는 제품 범주에 대한 구매 매출을 분석합니다. 제품 카테고리를 나타내는 막대의 상황에 맞는 메뉴에서 드릴다운 ​을 선택할 수 있습니다.

{modal="regular"}

드릴다운은 선택한 제품 범주 내의 제품에 대한 구매 매출로 시각화를 업데이트합니다.

{modal="regular"}

드릴다운을 수행하면 WHERE 절을 사용하는 다음 SQL 쿼리가 생성됩니다.

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

비교

대부분의 Customer Journey Analytics 시각화를 위해 Tableau는 동등한 경험을 제공합니다. 아래 표를 참조하십시오.

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
아이콘	Customer Journey Analytics 시각화	Power BI 데스크톱 시각화
	영역	영역 차트
	막대	막대 차트
	스택 막대
	글머리 기호	글머리 기호 그래프
	코호트 테이블
	콤보	조합 차트
	도넛
	폴아웃
	흐름
	자유 형식 테이블	텍스트 테이블
	Histogram	히스토그램
	가로 막대형	막대 차트
	스택 가로 막대	막대 차트
	여정 캔버스
	주요 지표 요약
	Line	선 차트
	분산	산포도
	섹션 머리글
	요약 변경
	요약 번호
	텍스트
	트리맵	트리맵
	벤

드릴다운

Tableau는 계층에서 드릴 모드를 지원합니다. 아래 예제에서는 테이블 ​에서 제품 이름 필드를 선택하고 제품 범주 위로 끌어서 놓으면 계층을 만듭니다. 그런 다음 제품 카테고리를 나타내는 막대의 컨텍스트 메뉴에서 + 드릴다운 ​을 선택할 수 있습니다.

{modal="regular"}

드릴다운하면 선택한 제품 범주 내의 제품에 대한 구매 매출로 시각화가 업데이트됩니다.

{modal="regular"}

드릴다운을 수행하면 GROUP BY 절을 사용하는 다음 SQL 쿼리가 생성됩니다.

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

쿼리가 결과를 선택한 제품 범주로 제한하지 않습니다. 시각화만 선택한 제품 범주를 표시합니다.

{modal="regular"}

또는 한 개의 시각화가 다른 시각화에서 선택한 결과인 드릴다운 대시보드를 만들 수 있습니다. 아래 예제에서는 제품 범주 시각화를 필터로 사용하여 제품 이름 테이블을 업데이트합니다. 이 시각화 필터는 클라이언트 전용이며 추가 SQL 쿼리를 생성하지 않습니다.

{modal="regular"}

• Power BI 데스크톱 고급 날짜 범위 필터링은 전용입니다. 종료 날짜의 경우 보고하려는 날짜가 지난 날짜를 선택해야 합니다. 예를 들어 은(는) 1/1/2023 다음 1/2/2023 전후에 있습니다.

• 연결을 만들 때 Power BI 데스크톱의 기본값은 가져오기 ​입니다. 직접 쿼리 ​를 사용하는지 확인하십시오.

• Power BI 데스크톱은 Power Query를 통해 데이터 변환을 표시합니다. Power Query는 주로 가져오기 유형 연결에서 작동하므로 날짜 또는 문자열 함수와 같이 적용하는 많은 변환에서 가져오기 유형 연결로 전환해야 한다는 오류가 발생합니다. 쿼리 시간에 데이터를 변환해야 하는 경우 Power BI이 변환 자체를 수행할 필요가 없도록 파생 차원 및 지표를 사용해야 합니다.

• daterangehour 및 daterangeminute ​과(와) 같은 **daterange *X ***​차원이 지원되지 않도록 Power BI 데스크톱에서 날짜-시간 형식 열을 처리하는 방법을 이해하지 못했습니다.

• Power BI 데스크톱은 기본적으로 더 많은 쿼리 서비스 세션을 사용하여 여러 연결을 만들려고 합니다. 프로젝트의 Power BI 설정으로 이동하여 병렬 쿼리를 비활성화합니다.

• Power BI 데스크톱은 모든 클라이언트 측 정렬 및 제한을 수행합니다. Power BI 데스크톱에는 연결된 값을 포함하는 상위 X 필터링에 대한 다른 의미 체계도 있습니다. 따라서 Analysis Workspace에서 수행할 수 있는 것과 동일한 정렬 및 제한을 만들 수 없습니다.

• 이전 버전의 Power BI Desktop 2024년 10월 릴리스는 PostgreSQL 데이터 소스를 중단합니다. 이 문서에 언급된 버전을 사용해야 합니다.

• Tableau Desktop Range of Dates 필터링은 전용입니다. 종료 날짜의 경우 보고하려는 날짜가 지난 날짜를 선택해야 합니다.

• 기본적으로 시트의 행에 Daterangemonth ​와 같은 날짜 또는 날짜-시간 차원을 추가하면 Tableau Desktop은 필드를 YEAR() 함수로 래핑합니다. 원하는 항목을 얻으려면 해당 차원을 선택하고 드롭다운 메뉴에서 사용할 날짜 함수를 선택해야 합니다. 예를 들어 Daterangemonth ​을(를) 사용하려는 경우 Year ​을(를) Month(으)로 변경합니다.

• 결과를 상위 X(으)로 제한하는 것은 Tableau Desktop에서 명확하지 않습니다. 결과를 명시적으로 제한하거나 계산 필드 및 INDEX() 함수를 사용할 수 있습니다. 차원에 상위 X 필터를 추가하면 지원되지 않는 내부 조인을 사용하여 복잡한 SQL이 생성됩니다.