BI-gereedschappen
PREREQUISITES
Verzeker u een succesvolle verbinding, gegevensmeningen, en gebruik een gegevensmeningvoor het hulpmiddel van BI hebt bevestigd waarvoor u dit gebruiksgeval wilt uitproberen.
  1. In het deelvenster Data :

    1. Selecteer daterange .
    2. Selecteer product_name .
    3. Selecteer ∑ purchase_revenue .
    4. Selecteer ∑ purchases .

    Er wordt een lege tabel weergegeven met alleen de kolomkoppen voor het geselecteerde element. Vergroot de visualisatie voor een betere zichtbaarheid.

  2. In het deelvenster Filters :

    1. Selecteer de daterange is (All) van Filters on this visual.
    2. Selecteer Relative date als de Filter type .
    3. Definieer het filter naar Show items when the value is in the last 1 calendar years .
    4. Selecteer Apply filter .

    De tabel wordt bijgewerkt met het toegepaste filter daterange .

  3. In het deelvenster Visualization :

    1. Gebruik CrossSize75 om daterange uit Columns te verwijderen.
    2. Sleep Sum of purchases_revenue onder Sum of purchases in Columns .
  4. Voor de visualisatie van de Lijst:

    1. Selecteer Sum of purchase_revenue om de productnamen te sorteren in aflopende volgorde van inkoopopbrengsten. Je Power BI Desktop moet er hieronder uitzien.

    Hoofdlettergebruik 5 van de Lijst van het Gebruik van de Desktop van Power BI status

  5. In het deelvenster Filters :

    1. Selecteer product_name is (All) .
    2. Stel Filter type in op Top N .
    3. Definieer het filter naar Show items Top 10 By value .
    4. Sleep purchase_revenue naar By value Add data fields here .
    5. Selecteer Apply filter .

    U ziet de tabel die is bijgewerkt met waarden voor de aankoopopbrengsten, in overeenstemming met de visualisatie van de tabel Freeform in Analysis Workspace.

  6. In het deelvenster Visualizations :

    1. Selecteer de Line and stacked column chart visualisatie.

    Een lijn en gestapelde kolomgrafiekvisualisatie vervangen de lijst terwijl het gebruiken van de zelfde gegevens zoals de lijst.

  7. Sleep purchases naar Line y-axis in het deelvenster Visualizations .

    De lijn en gestapelde kolomgrafiek worden bijgewerkt. Je Power BI Desktop moet er hieronder uitzien.

    Hoofdlettergebruik 5 van het Gebruik van de Desktop van Power BI Grafiek

  8. Op de Lijn en gestapelde kolomgrafiekvisualisatie:

    1. Selecteer Meer .
    2. Selecteer Show as a table in het contextmenu.

    De hoofdweergave wordt bijgewerkt om zowel een lijnvisualisatie als een tabel weer te geven.

    Geval 2 van het Gebruik van de Desktop van Power BI Def. Dagelijkse Tendvisualisatie

  1. Selecteer de tab Sheet 1 onderaan om te schakelen van Data source . In de weergave Sheet 1 :

    1. Sleep de vermelding Daterange uit de lijst Tables in het deelvenster Data en zet deze op de Filters shelf neer.

    2. Selecteer Range of Dates in het dialoogvenster Next > van Filters Field [Daterange] .

    3. Selecteer Range of dates in het dialoogvenster Filter [Daterange] en geef een punt op van 01/01/2023 - 31/12/2023 . Selecteer Apply en OK .

      de Filter van de Desktop van Tableau

    4. Sleep Product Name vanuit de lijst Tables in het deelvenster Data en zet de vermelding in het veld naast Rows neer.

    5. De belemmering en laat vallen Purchases van de Tables (*Namen van de Maatregel *) ​lijst in de Data ​ruit en laat vallen de ingang op het gebied naast Rows. De waarde wordt automatisch omgezet in SUM(Purchases).

    6. De belemmering en laat vallen Purchase Revenue van de Tables (*Namen van de Maatregel *) ​lijst in de Data ​ruit en laat vallen de ingang op het gebied naast Columns ​en verlaten van SUM(Purchases). De waarde wordt automatisch omgezet in SUM(Purchase Revenue).

    7. Als u beide grafieken wilt bestellen in aflopende volgorde van inkoopopbrengsten, plaatst u de muisaanwijzer op de titel van Purchase Revenue en selecteert u het sorteerpictogram.

    8. Als u het aantal items in de grafieken wilt beperken, selecteert u SUM(Purchase Revenue) in Rows en kiest u Filter in het vervolgkeuzemenu.

    9. Selecteer Range of values in het dialoogvenster Filter [Purchase Revenue] en voer de gewenste waarden in. Bijvoorbeeld: 1,000,000 - 2,000,000 . Selecteer Apply en OK .

    10. Als u de twee staafdiagrammen wilt omzetten in een combinatieschema, selecteert u SUM(Purchases) in Rows en kiest u Dual Axis in het vervolgkeuzemenu. De staafdiagrammen worden omgezet in een spreidingsgrafiek.

    11. U wijzigt het spreidingsperceel als volgt in een staafdiagram:

      1. Selecteer SUM(Purchases) in het Marks gebied en selecteer Line in het vervolgkeuzemenu.
      2. Selecteer SUM(Purchase Revenue) in het Marks gebied en selecteer Bar in het vervolgkeuzemenu.

    Uw Tableau Desktop moet er hieronder uitzien.

    Grafiek van de Desktop van Tableau

  2. Selecteer Duplicate in het contextmenu van de tab Sheet 1 om een tweede blad te maken.

  3. Selecteer Rename in het contextmenu van de tab Sheet 1 om de naam van het werkblad te wijzigen in Data .

  4. Selecteer Rename in het contextmenu van de tab Sheet 1 (2) om de naam van het werkblad te wijzigen in Graph .

  5. Zorg ervoor dat het Data -werkblad is geselecteerd.

    1. Selecteer Show me rechtsboven en selecteer Text table (visualisatie linksboven) om de inhoud van de twee grafieken aan een tabel aan te passen.
    2. Om koopopbrengst in dalende orde te opdracht geven, houd over Purchase Revenue in de lijst en selecteer SortOrderDown .
    3. Selecteer Entire View in het vervolgkeuzemenu Fit .

    Uw Tableau Desktop moet er hieronder uitzien.

    Gegevens van de Desktop van Tableau

  6. Selecteer New Dashboard tabknop (onder) om een nieuwe Dashboard 1 -weergave te maken. In de weergave Dashboard 1 :

    1. Sleep en laat vallen het Graph blad van Sheets plank op de Dashboard 1 mening die Dropbladen hier leest.
    2. Sleep het Data -werkblad van de Sheets -plank onder het Graph -werkblad naar de Dashboard 1 -weergave.
    3. Selecteer het Data -werkblad in de weergave en wijzig Entire View in Fix Width .

    De weergave Dashboard 1 ziet er hieronder ongeveer zo uit.

    Dashboard 1 van de Desktop van Tableau

  1. Zorg ervoor dat u in de interface Explore van Looker een schone instelling hebt. Als niet, uitgezochte Plaatsende Remove fields and filters.

  2. Selecteer + Filter onder Filters .

  3. In het dialoogvenster Add Filter :

    1. Selecteren ‣ Cc Data View

    2. Selecteer ‣ Daterange Date en vervolgens Daterange Date in de lijst met velden.

      filter van de Leider

  4. Geef het filter Cc Data View Daterange Date op als is in range 2023/01/01 until (before) 2024/01/01 .

  5. Selecteer Product Name in het gedeelte ‣ Cc Data View links in de sectie.

  6. Vanuit het gedeelte ‣ Custom Fields in de linkertrack:

    1. Selecteer Custom Measure in het vervolgkeuzemenu + Add .

    2. In het dialoogvenster Create custom measure :

      1. Selecteer Purchase Revenue in het vervolgkeuzemenu Field to measure .

      2. Selecteer Sum in het vervolgkeuzemenu Measure type .

      3. Voer een aangepaste veldnaam in voor Name . Bijvoorbeeld: Purchase Revenue .

      4. Selecteer de tab Field details .

      5. Selecteer Decimals in het vervolgkeuzemenu en zorg ervoor dat 0 wordt ingevoerd in Decimals .Format

        Lager aangepast metrisch gebied

      6. Selecteer Save .

    3. Selecteer Custom Measure nogmaals in de vervolgkeuzelijst + Add . In het dialoogvenster Create custom -meting:

      1. Selecteer Purchases in het vervolgkeuzemenu Field to measure .
      2. Selecteer Sum in het vervolgkeuzemenu Measure type .
      3. Voer een aangepaste veldnaam in voor Name . Bijvoorbeeld: Sum of Purchases .
      4. Selecteer de tab Field details .
      5. Selecteer Decimals in het vervolgkeuzemenu en zorg ervoor dat 0 wordt ingevoerd in Decimals .Format
      6. Selecteer Save .
    4. Beide velden worden automatisch toegevoegd aan de gegevensweergave.

  7. Selecteer + Filter om nog een Filters toe te voegen en de gegevens te beperken.

  8. Selecteer ‣ Custom Fields in het dialoogvenster Purchase Revenue van Add Filter .

  9. Maak de juiste selecties en voer de voorgestelde waarden in, zodat het filter is between inclusive 1000000 AND 2000000 leest.

  10. Selecteer Run .

  11. Selecteer ‣ Visualization om de lijnvisualisatie weer te geven.

  12. Selecteer Edit in Visualization om de visualisatie bij te werken. In het dialoogvenster Pop-up:

    1. Selecteer de tab Series .

    2. Schuif omlaag om Purchases weer te geven en wijzig de Type in Line .

    3. Selecteer de tab Y .

    4. Sleep Purchases van de Left 1 container aan waar het ***reeksen van de Belemmering hier leest om een nieuwe linkeras ***​tot stand te brengen. Met deze actie maakt u een Left 2-container.

      Leerdere visualisatieconfiguratie

    5. Selecteer CrossSize75 naast Edit om de popup dialoog te verbergen

U dient een visualisatie en tabel te zien zoals hieronder weergegeven.

Minder resultaat dagelijkse trend

  1. Voer de volgende instructies in een nieuwe cel in.

    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. Voer de cel uit. U zou output moeten zien gelijkend op het hieronder opgenomen schermschot.

    Jupyter de Resultaten van het Notitieboekje

  1. Voer de volgende instructies tussen {r} ` en ` in een nieuw segment in.

    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. Voer het segment uit. U zou output moeten zien gelijkend op het hieronder opgenomen schermschot.

    Resultaten RStudio

Meerdere dimensies gerangschikt

In dit geval wilt u een tabel weergeven die de aankoopopbrengsten en -aankopen voor productnamen in productcategorieën opsplitst in 2023. Bovendien wilt u een aantal visualisaties gebruiken om zowel de distributie van de productcategorie als de bijdragen voor productnamen binnen elke productcategorie te illustreren.

Customer Journey Analytics

Een voorbeeldvenster Multiple Dimension Ranked voor het hoofdlettergebruik:

Veelvoudige Dimension van Customer Journey Analytics Rangschikte paneel

BI-gereedschappen
PREREQUISITES
Verzeker u een succesvolle verbinding, gegevensmeningen, en gebruik een gegevensmeningvoor het hulpmiddel van BI hebt bevestigd waarvoor u dit gebruiksgeval wilt uitproberen.
  1. Sleep daterangeday van het deelvenster Data aan Filters on this page om ervoor te zorgen dat het datumbereik van toepassing is op alle visualisaties.

    1. Selecteer de daterangeday is (All) van Filters on this page.
    2. Selecteer Relative date als de Filter type .
    3. Definieer het filter naar Show items when the value is in the last 1 calendar years .
    4. Selecteer Apply filter .
  2. In het deelvenster Data :

    1. Selecteer datarangeday .
    2. Selecteer product_category .
    3. Selecteer product_name .
    4. Selecteren ∑ purchase_revenue
    5. Selecteren ∑ purchases
  3. Als u het verticale staafdiagram wilt wijzigen in een tabel, zorgt u dat de tabel is geselecteerd en selecteert u Matrix in het deelvenster Visualizations .

    • Sleep product_name vanuit Columns en zet het veld onder product_categor ​ y neer in Rows in het deelvenster Visualization .
  4. Selecteer product_name is (All) in het deelvenster Filters om het aantal weergegeven producten in de tabel te beperken.

    1. Selecteer Advanced filtering .
    2. Selecteer Filter type Top N Show items Top 15 By Value .
    3. Sleep purchases vanuit het deelvenster Data naar het deelvenster Add data fields here .
    4. Selecteer Apply filter .
  5. Als u de leesbaarheid wilt verbeteren, selecteert u View in het bovenste menu, selecteert u Page View > Actual size en wijzigt u de grootte van de tabelvisualisatie.

  6. Selecteer + op productcategorieniveau om elke categorie in de tabel op te splitsen. Je Power BI Desktop moet er hieronder uitzien.

    de Meerdere Dimensies van de Desktop van Power BI Rangschikte matrixlijst

  7. Selecteer Home in het bovenste menu en selecteer New visual . Een nieuwe visuele wordt toegevoegd aan uw rapport.

  8. In het deelvenster Data :

    1. Selecteer product_category .
    2. Selecteer product_name .
    3. Selecteer purchase_revenue .
  9. Als u de visuele weergave wilt wijzigen, selecteert u het staafdiagram en selecteert u Treemap in het deelvenster Visualizations .

  10. Zorg ervoor dat product_category onder Category en product_name onder Details in het deelvenster Visualizations wordt weergegeven.

    Je Power BI Desktop moet er hieronder uitzien.

    de Veelvoudige Dimensies van de Desktop van Power BI Rangschikte treemap

  11. Selecteer Home in het bovenste menu en selecteer New visual . Een nieuwe visuele wordt toegevoegd aan uw rapport.

  12. In het deelvenster Data :

    1. Selecteer product_category .
    2. Selecteer purchase_revenue .
    3. Selecteer purchase .
  13. In het deelvenster Visualizations :

    1. Selecteer Line and stacked column chart als u de visualisatie wilt wijzigen.
    2. Sleep sum_of_purchases van Column y-axis naar Line y-axis .
  14. Wijzig in het rapport de volgorde van de afzonderlijke visualisaties.

    Je Power BI Desktop moet er hieronder uitzien.

    Veelvoudige Afmetingen van de Desktop van Power BI die definitief worden gerangschikt

  1. Selecteer de tab Sheet 1 onderaan om te schakelen van Data source . In de weergave Sheet 1 :

    1. Sleep de vermelding Daterange uit de lijst Tables in het deelvenster Data en zet deze op de Filters shelf neer.

    2. Selecteer Range of Dates in het dialoogvenster Next > van Filters Field [Daterange] .

    3. Selecteer Relative dates in het dialoogvenster Filter [Daterange] , selecteer Years en geef Previous year op. Selecteer Apply en OK .

      Uw Tableau Desktop moet er hieronder uitzien.

      de Veelvoudige Rangschikte Filter van de Desktop van Tableau Dimension

    4. Sleep Product Category en zet de muisknop los naast Columns .

    5. Sleep Purchase Revenue en zet de muisknop los naast Rows . De waarde verandert in SUM(Purchase Revenue) .

    6. Sleep Aankopen en zet ze neer naast Rows . De waarde verandert in SUM(Purchases) .

    7. Selecteer SUM(Purchases) en selecteer Dual Axis in het vervolgkeuzemenu.

    8. Selecteer SUM(Purchases) in Marks en selecteer Line in het vervolgkeuzemenu.

    9. Selecteer SUM(Purchase Revenue) in Marks en selecteer Bar in het vervolgkeuzemenu.

    10. Selecteer Entire View in het menu Fit .

    11. Selecteer de titel Purchase Revenue in het diagram en controleer of de aankoopopbrengsten oplopend zijn.

      Uw Tableau Desktop moet er hieronder uitzien.

      Veelvoudige Afmetingen van de Desktop van Tableau Rangschikte Categorie

  2. Wijzig de naam van het huidige Sheet 1 blad in Category .

  3. Selecteer New Worksheet om een nieuw blad te maken en wijzig de naam in Data .

    1. Sleep de vermelding Daterange uit de lijst Tables in het deelvenster Data en zet deze op de Filters shelf neer.

    2. Selecteer Range of Dates in het dialoogvenster Next > van Filters Field [Daterange] .

    3. Selecteer Relative dates in het dialoogvenster Filter [Daterange] , selecteer Years en geef Previous year op. Selecteer Apply en OK .

    4. Sleep Purchase Revenue van Data deelvenster naar Columns . De waarde verandert in SUM(Purchase Revenue) .

    5. Sleep Purchase van Data deelvenster naar Columns naast Purchase Revenue . De waarde verandert in SUM(Purchases) .

    6. Sleep Product Category van het Data deelvenster naar Rows .

    7. Sleep Product Name van het Data deelvenster naar Rows , naast Product Category .

    8. Als u de twee horizontale balken in een tabel wilt wijzigen, selecteert u Text Table in Show Me .

    9. Selecteer Purchases in Measure Values om het aantal producten te beperken. Selecteer Filter in het vervolgkeuzemenu.

    10. Selecteer At least in het dialoogvenster Filter [Purchases] en voer 7000 in. Selecteer Apply en OK .

    11. Selecteer Fit Width in het vervolgkeuzemenu the Passend.

      Uw Tableau Desktop moet er hieronder uitzien.

      de Veelvoudige Gegevens van Dimension van de Desktop van Tableau

  4. Selecteer New worksheet om een nieuw blad te maken en de naam ervan te wijzigen in Treemap .

    1. Sleep de vermelding Daterange uit de lijst Tables in het deelvenster Data en zet deze op de Filters shelf neer.

    2. Selecteer Range of Dates in het dialoogvenster Next > van Filters Field [Daterange] .

    3. Selecteer Relative dates in het dialoogvenster Filter [Daterange] , selecteer Years en geef Previous year op. Selecteer Apply en OK .

    4. Sleep Purchase Revenue van het Data deelvenster naar Rows . De waarden veranderen in SUM(Purchase Revenue) .

    5. Sleep Purchase van het Data deelvenster naar Rows , naast Purchase Revenue . De waarde verandert in SUM(Purchases) .

    6. Sleep Product Category van het Data deelvenster naar Columns .

    7. Sleep Product Name van het Data deelvenster naar Columns .

    8. Als u de twee verticale staafdiagrammen wilt wijzigen in een driehoek, selecteert u Treemap in Show Me .

    9. Selecteer Purchases in Measure Values om het aantal producten te beperken. Selecteer Filter in het vervolgkeuzemenu.

    10. Selecteer At least in het dialoogvenster Filter [Purchases] en voer 7000 in. Selecteer Apply en OK .

    11. Selecteer Fit Width in het vervolgkeuzemenu Fit .

      Uw Tableau Desktop moet er hieronder uitzien.

      de Veelvoudige Gegevens van Dimension van de Desktop van Tableau

  5. Selecteer New Dashboard tabknop (onder) om een nieuwe Dashboard 1 -weergave te maken. In de weergave Dashboard 1 :

    1. Sleep en laat vallen het Category blad van Sheets plank op de Dashboard 1 mening die Dropbladen hier leest.
    2. Sleep het Treemap -werkblad vanuit de Sheets -plank onder het Category -werkblad in de Dashboard 1 -weergave.
    3. Sleep het Data -werkblad vanuit de Sheets -plank onder het Treemap -werkblad in de Dashboard 1 -weergave.
    4. Wijzig de grootte van elk blad in de weergave.

    De weergave Dashboard 1 ziet er hieronder ongeveer zo uit.

    Dashboard 1 van de Desktop van Tableau

  1. Zorg ervoor dat u in de interface Explore van Looker een schone instelling hebt. Als niet, uitgezochte Plaatsende Remove fields and filters.

  2. Selecteer + Filter onder Filters .

  3. In het dialoogvenster Add Filter :

    1. Selecteren ‣ Cc Data View

    2. Selecteer ‣ Daterange Date en vervolgens Daterange Date in de lijst met velden.

      filter van de Leider

  4. Geef het filter Cc Data View Daterange Date op als is in range 2023/01/01 until (before) 2024/01/01 .

  5. Vanuit het gedeelte ‣ Cc Data View in de linkertrack:

    1. Selecteer Product Category .
    2. Selecteer Product Name .
  6. Vanuit het gedeelte ‣ Custom Fields in de linkertrack:

    1. Selecteer Custom Measure in het vervolgkeuzemenu + Add .

    2. In het dialoogvenster Create custom measure :

      1. Selecteer Purchase Revenue in het vervolgkeuzemenu Field to measure .

      2. Selecteer Sum in het vervolgkeuzemenu Measure type .

      3. Voer een aangepaste veldnaam in voor Name . Bijvoorbeeld: Sum of Purchase Revenue .

      4. Selecteer de tab Field details .

      5. Selecteer Decimals in het vervolgkeuzemenu en zorg ervoor dat 0 wordt ingevoerd in Decimals .Format

        Lager aangepast metrisch gebied

      6. Selecteer Save .

    3. Selecteer Custom Measure nogmaals in de vervolgkeuzelijst + Add . In het dialoogvenster Create custom -meting:

      1. Selecteer Purchases in het vervolgkeuzemenu Field to measure .
      2. Selecteer Sum in het vervolgkeuzemenu Measure type .
      3. Voer een aangepaste veldnaam in voor Name . Bijvoorbeeld: Sum of Purchases .
      4. Selecteer de tab Field details .
      5. Selecteer Decimals in het vervolgkeuzemenu en zorg ervoor dat 0 wordt ingevoerd in Decimals .Format
      6. Selecteer Save .
    4. Beide velden worden automatisch toegevoegd aan de gegevensweergave.

  7. Selecteer + Filter in de sectie Filters . In het dialoogvenster Add Filter . Selecteer ‣ Custom Fields en vervolgens Purchase Revenue .

  8. Selecteer is > en voer 800000 in om de resultaten te beperken.

  9. Selecteer Run .

  10. Selecteer ‣ Visualization om de lijnvisualisatie weer te geven.

  11. Selecteer Edit in Visualization om de visualisatie bij te werken. In het dialoogvenster Pop-up:

    1. Selecteer de tab Plot .

    2. Schuif omlaag en selecteer Edit Chart Config .

    3. Wijzig de JSON in Chart Config (Override) zoals in de onderstaande schermafbeelding en selecteer vervolgens Preview .

      Laagere virtualisatie config

    4. Selecteer Apply .

    5. Selecteer CrossSize75 naast Edit om de popup dialoog te verbergen

U dient een visualisatie en tabel te zien zoals hieronder weergegeven.

Minder resultaat dagelijkse trend

  1. Voer de volgende instructies in een nieuwe cel in.

    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. Voer de cel uit. U zou output moeten zien gelijkend op het hieronder opgenomen schermschot.

    Jupyter de Resultaten van het Notitieboekje

  1. Voer de volgende instructies tussen {r} ` en ` in een nieuw segment in.

    ## 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. Voer het segment uit. U zou output moeten zien gelijkend op het hieronder opgenomen schermschot.

    Resultaten RStudio

Waarden voor verschillende dimensies tellen

In dit geval wilt u het duidelijke aantal productnamen ophalen waarop in januari 2023 is gerapporteerd.

Customer Journey Analytics

Als u een duidelijke telling van productnamen wilt rapporteren, stelt u in Customer Journey Analytics een berekende metrische waarde in met Title Product Name (Count Distinct) en External Id product_name_count_distinct .

berekende de productnaam van Customer Journey Analytics (Afzonderlijke Telling) metrisch

Vervolgens kunt u die metrische waarde gebruiken in een voorbeeldvenster van Count Distinct Dimension Values voor het gebruik van hoofdletters en kleine letters:

de Afzonderlijke Waarden van de Telling van Customer Journey Analytics

BI-gereedschappen
PREREQUISITES
Verzeker u een succesvolle verbinding, gegevensmeningen, en gebruik een gegevensmeningvoor het hulpmiddel van BI hebt bevestigd waarvoor u dit gebruiksgeval wilt uitproberen.
  1. Sleep daterangeday van het deelvenster Data aan Filters op deze pagina om ervoor te zorgen dat het datumbereik van toepassing is op alle visualisaties.

    1. Selecteer de daterangeday is (All) van Filters on this page.
    2. Selecteer Advanced filtering als de Filter type .
    3. Definieer het filter naar Show items when the value is on or after 1/1/2023 And is before 2/1/2023 .
    4. Selecteer Apply filter .
  2. In het deelvenster Data :

    1. Selecteer datarangeday .
    2. Selecteer ∑ cm_product_name_count_distinct . Dit is de berekende metrische waarde die in Customer Journey Analytics is gedefinieerd.
  3. Als u het verticale staafdiagram wilt wijzigen in een tabel, zorgt u ervoor dat het diagram is geselecteerd en selecteert u Table in het deelvenster Visualizations .

    Je Power BI Desktop moet er hieronder uitzien.

    de Veelvoudige Lijst van de Telling van Power BI van de Desktop Veelvoudige

  4. Selecteer de tabelvisualisatie. Selecteer Copy > Copy visual in het contextmenu.

  5. Plak de visualisatie met ctrl-v . De exacte kopie van de visualisatie overlapt de originele versie. Verplaats het naar rechts in het rapportgebied.

  6. Selecteer Card in Visualizations om de gekopieerde visualisatie van een tabel naar een kaart te wijzigen.

    Je Power BI Desktop moet er hieronder uitzien.

    de Veelvoudige Lijst van de Telling van Power BI van de Desktop Veelvoudige

U kunt ook de functie Telling gebruiken, die anders is dan Power BI.

  1. Selecteer de product_name -dimensie.

  2. Pas de functie Count (Distinct) toe op de product_name dimensie in Columns .

    de Telling van Power BI Distinct

  1. Selecteer de tab Sheet 1 onderaan om te schakelen van Data source . In de weergave Sheet 1 :

    1. Sleep de vermelding Daterange uit de lijst Tables in het deelvenster Data en zet deze op de Filters shelf neer.

    2. Selecteer Range of Dates in het dialoogvenster Next > van Filter Field [Daterange] .

    3. Selecteer Range of dates in het dialoogvenster Filter [Daterange] en selecteer 01/01/2023 - 31/1/2023 . Selecteer Apply en OK .

    4. Sleep Cm Product Name Count Distinct naar Rows . De waarde verandert in SUM(Cm Product Name Count Distinct) . Dit veld is de berekende maateenheid die u in Customer Journey Analytics hebt gedefinieerd.

    5. Sleep Daterangeday en zet de muisknop los naast Columns . Selecteer Daterangeday en selecteer Day in het vervolgkeuzemenu.

    6. Als u de lijnvisualisatie wilt wijzigen in een tabel, selecteert u Text Table in Show Me .

    7. Selecteer Swap Rows and Columns op de werkbalk.

    8. Selecteer Fit Width in het vervolgkeuzemenu Fit .

      Uw Tableau Desktop moet er hieronder uitzien.

      de Veelvoudige Rangschikte Filter van de Desktop van Tableau Dimension

  2. Selecteer Duplicate in het contextmenu van de tab Sheet 1 om een tweede blad te maken.

  3. Selecteer Rename in het contextmenu van de tab Sheet 1 om de naam van het werkblad te wijzigen in Data .

  4. Selecteer Rename in het contextmenu van de tab Sheet 1 (2) om de naam van het werkblad te wijzigen in Card .

  5. Controleer of u de weergave Card hebt geselecteerd.

  6. Selecteer DAY(Daterangeday) en selecteer Month in het vervolgkeuzemenu. De waarde verandert in MONTH(Daterangeday) .

  7. Selecteer SUM(Cm Product Name Count Distinct) in Marks en selecteer Format in het vervolgkeuzemenu.

  8. Als u de tekengrootte wilt wijzigen, selecteert u in het deelvenster Format SUM(CM Product Name Count Distinct) de optie Font within Default en selecteert u 72 voor de tekengrootte.

  9. Als u het getal wilt uitlijnen, selecteert u Automatic naast Alignment en stelt u Horizontal in op gecentreerd.

  10. Als u hele getallen wilt gebruiken, selecteert u 123.456 naast Numbers en selecteert u Number (Custom) . Stel Decimal places in op 0 .

    Uw Tableau Desktop moet er hieronder uitzien.

    de Veelvoudige Rangschikte Filter van de Desktop van Tableau Dimension

  11. Selecteer New Dashboard tabknop (onder) om een nieuwe Dashboard 1 -weergave te maken. In de weergave Dashboard 1 :

    1. Sleep en laat vallen het Card blad van Sheets plank op de Dashboard 1 mening die Dropbladen hier leest.
    2. Sleep het Data -werkblad vanuit de Sheets -plank onder het Card -werkblad in de Dashboard 1 -weergave.

    De weergave Dashboard 1 ziet er hieronder ongeveer zo uit.

    Dashboard 1 van de Desktop van Tableau

Alternatief, kunt u de telling verschillende functionaliteit van Desktop gebruiken Tableau.

  1. Gebruik Product Name in plaats van Cm Product Name Count Distinct .

  2. Pas Measure > Count (Distinct) on Product Name toe in Marks .

    Afzonderlijke Telling van Tableau

  1. Zorg ervoor dat u in de interface Explore van Looker een schone instelling hebt. Als niet, uitgezochte Plaatsende Remove fields and filters.

  2. Selecteer + Filter onder Filters .

  3. In het dialoogvenster Add Filter :

    1. Selecteren ‣ Cc Data View

    2. Selecteer ‣ Daterange Date en vervolgens Daterange Date in de lijst met velden.

      filter van de Leider

  4. Geef het filter Cc Data View Daterange Date op als is in range 2023/01/01 until (before) 2023/02/01 .

  5. Vanuit het gedeelte ‣ Cc Data View in de linkertrack:

    1. Selecteer Daterange Date en vervolgens Date .

    2. Selecteer Aggregate ‣ Count Distinct in het contextmenu ⋮ Meer in Product Name .

      het Contextmenu van de Naam van het Product van de Leider

  6. Selecteer Run .

  7. Selecteer ‣ Visualization en selecteer 6︎⃣ op de werkbalk om één waardenvisualisatie weer te geven.

U dient een visualisatie en tabel te zien zoals hieronder weergegeven.

minder duidelijke telling

  1. Voer de volgende instructies in een nieuwe cel in.

    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. Voer de cel uit. U zou output moeten zien gelijkend op het hieronder opgenomen schermschot.

    Jupyter de Resultaten van het Notitieboekje

  1. Voer de volgende instructies tussen {r} ` en ` in een nieuw segment in.

    ## 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. Voer het segment uit. U zou output moeten zien gelijkend op het hieronder opgenomen schermschot.

    Resultaten RStudio

Namen van datumbereik gebruiken om te filteren

In dit geval wilt u een datumbereik gebruiken dat u in Customer Journey Analytics hebt gedefinieerd om gebeurtenissen (gebeurtenissen) in het laatste jaar te filteren en te rapporteren.

Customer Journey Analytics

Als u een datumbereik wilt rapporteren, stelt u in Customer Journey Analytics een datumbereik in met Title Last Year 2023 .

de Namen van de Datumwaaier van het Gebruik van Customer Journey Analytics aan filter

Vervolgens kunt u dat datumbereik gebruiken in een voorbeelddeelvenster Using Date Range Names To Filter voor het gebruik van hoofdletters en kleine letters:

de Afzonderlijke Waarden van de Telling van Customer Journey Analytics

Bedenk hoe het datumbereik dat in de visualisatie van de tabel Freeform is gedefinieerd, het datumbereik overtreft dat op het deelvenster wordt toegepast.

BI-gereedschappen
PREREQUISITES
Verzeker u een succesvolle verbinding, gegevensmeningen, en gebruik een gegevensmeningvoor het hulpmiddel van BI hebt bevestigd waarvoor u dit gebruiksgeval wilt uitproberen.
  1. In het deelvenster Data :

    1. Selecteer daterangemonth .
    2. Selecteer daterangeName .
    3. Selecteer ∑ occurrences .

    Er wordt een visualisatie weergegeven Error fetching data for this visual .

  2. In het deelvenster Filters :

    1. Selecteer de daterangeName is (All) van Filters on this visual.
    2. Selecteer Basic filtering als de Filter type .
    3. Onder het veld Search selecteert u Last Year 2023 . Dit is de naam van het datumbereik dat in Customer Journey Analytics is gedefinieerd.
    4. Selecteer CrossSize75 om daterangeName uit Columns te verwijderen.

    De tabel wordt bijgewerkt met het toegepaste filter daterangeName . Je Power BI Desktop moet er hieronder uitzien.

    Desktop die van Power BI de Namen van de Waaier van de Datum gebruikt om te filtreren

  1. Selecteer de tab Sheet 1 onderaan om te schakelen van Data source . In de weergave Sheet 1 :

    1. Sleep de vermelding Daterange Name uit de lijst Tables in de lijst Filters .

    2. Controleer in het dialoogvenster Filter [Daterange Name] of Select from list is geselecteerd en selecteer Last Year 2023 in de lijst. Selecteer Apply en OK .

    3. Sleep Daterangemonth -item uit de Tables -lijst en zet de vermelding in het veld naast Rows neer. Selecteer Daterangemonth en selecteer Month . De waarde verandert in MONTH(Daterangemonth) .

    4. Sleep Occurrences -item uit de Tables -lijst en zet de vermelding in het veld naast Columns neer. De waarde verandert in SUM(Occurrences) .

    5. Selecteer Text Table in Show Me .

    6. Selecteer Swap Rows and Columns op de werkbalk.

    7. Selecteer Fit Width in het vervolgkeuzemenu Fit .

      Uw Tableau Desktop moet er hieronder uitzien.

      de Veelvoudige Rangschikte Filter van de Desktop van Tableau Dimension

  1. Zorg ervoor dat u in de interface Explore van Looker een schone instelling hebt. Als niet, uitgezochte Plaatsende Remove fields and filters.

  2. Selecteer + Filter onder Filters .

  3. In het dialoogvenster Add Filter :

    1. Selecteren ‣ Cc Data View
    2. Selecteer ‣ Daterange Name in de lijst met velden.
  4. Geef het filter Cc Data View Daterange Name op als is en selecteer Last Year 2023 in de lijst met waarden.

  5. Vanuit het gedeelte ‣ Cc Data View in de linkertrack:

    1. Selecteer Daterange Month en vervolgens Month .
    2. Selecteer Count onder MEASURES in de linkertrack (onder).
  6. Selecteer Run .

  7. Selecteer ‣ Visualization .

U dient een visualisatie en tabel te zien zoals hieronder weergegeven.

minder duidelijke telling

  1. Voer de volgende instructies in een nieuwe cel in.

    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. Voer de cel uit. U zou output moeten zien gelijkend op het hieronder opgenomen schermschot.

    Jupyter de Resultaten van het Notitieboekje

  3. Selecteer Fishing Products in het vervolgkeuzemenu.

  4. Voer de volgende instructies in een nieuwe cel in.

    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. Voer de cel uit. U zou output moeten zien gelijkend op het hieronder opgenomen schermschot.

    Jupyter de Resultaten van het Notitieboekje

  1. Voer de volgende instructies tussen {r} ` en ` in een nieuw segment in. Zorg ervoor dat u de juiste naam voor het datumbereik gebruikt. Bijvoorbeeld Last Year 2023 .

    ## 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. Voer het segment uit. U zou output moeten zien gelijkend op het hieronder opgenomen schermschot.

    Resultaten RStudio

Segmentnamen gebruiken

In dit geval wilt u een bestaand segment gebruiken voor de categorie visserijproducten die u in Customer Journey Analytics hebt gedefinieerd. Segmenteren en rapporteren over productnamen en voorvallen (gebeurtenissen) in januari 2023.

Customer Journey Analytics

Controleer het segment dat u in Customer Journey Analytics wilt gebruiken.

Customer Journey Analytics gebruiken de Namen van de Filter

Vervolgens kunt u dat segment in een voorbeeldvenster van Using Segment Names To Segment gebruiken voor het gebruik van hoofdletters en kleine letters:

de Afzonderlijke Waarden van de Telling van Customer Journey Analytics

BI-gereedschappen
PREREQUISITES
Verzeker u een succesvolle verbinding, gegevensmeningen, en gebruik een gegevensmeningvoor het hulpmiddel van BI hebt bevestigd waarvoor u dit gebruiksgeval wilt uitproberen.
  1. In het deelvenster Data :

    1. Selecteer daterange .
    2. Selecteer filterName .
    3. Selecteer product_name .
    4. Selecteer ∑ occurrences .

Er wordt een visualisatie weergegeven Error fetching data for this visual .

  1. In het deelvenster Filters :

    1. Selecteer filterName is (All) in Filters on this visual .
    2. Selecteer Basic filtering als de Filter type .
    3. Onder het veld Search selecteert u Fishing Products . Dit is de naam van het bestaande filter dat in Customer Journey Analytics is gedefinieerd.
    4. Selecteer daterange is (All) in Filters on this visual .
    5. Selecteer Advanced filtering als de Filter type .
    6. Definieer het filter naar Show items when the value is on or after 1/1/2023 And is before 2/1/2023 .
    7. Selecteer CrossSize75 om filterName uit Columns te verwijderen.
    8. Selecteer CrossSize75 om daterange uit Columns te verwijderen.

    De tabel wordt bijgewerkt met het toegepaste filter filterName . Je Power BI Desktop moet er hieronder uitzien.

    Desktop die van Power BI de Namen van de Waaier van de Datum gebruikt om te filtreren

  1. Selecteer de tab Sheet 1 onderaan om te schakelen van Data source . In de weergave Sheet 1 :

    1. Sleep de vermelding Filter Name uit de lijst Tables in de lijst Filters .

    2. Controleer in het dialoogvenster Filter [Filter Name] of Select from list is geselecteerd en selecteer Fishing Products in de lijst. Selecteer Apply en OK .

    3. Sleep Daterange -item uit de lijst Tables in de Filters -lijst.

    4. Selecteer Range of Dates in het dialoogvenster Next > van Filter Field [Daterange] .

    5. Selecteer Range of dates in het dialoogvenster Filter [Daterange] en selecteer 01/01/2023 - 01/02/2023 . Selecteer Apply en OK .

    6. Sleep Product Name van de Tables lijst aan Rows.

    7. Sleep Occurrences -item uit de Tables -lijst en zet de vermelding in het veld naast Columns neer. De waarde verandert in SUM(Occurrences) .

    8. Selecteer Text Table in Show Me .

    9. Selecteer Fit Width in het vervolgkeuzemenu Fit .

      Uw Tableau Desktop moet er hieronder uitzien.

      de Veelvoudige Rangschikte Filter van de Desktop van Tableau Dimension

  1. Zorg ervoor dat u in de interface Explore van Looker een schone instelling hebt. Als niet, uitgezochte Plaatsende Remove fields and filters.

  2. Selecteer + Filter onder Filters .

  3. In het dialoogvenster Add Filter :

    1. Selecteren ‣ Cc Data View

    2. Selecteer ‣ Daterange Date en vervolgens Daterange Date in de lijst met velden.

      filter van de Leider

  4. Geef het filter Cc Data View Daterange Date op als is in range 2023/01/01 until (before) 2023/02/01 .

  5. Selecteer + Filter onder Filters om nog een filter toe te voegen.

  6. In het dialoogvenster Add Filter :

    1. Selecteren ‣ Cc Data View
    2. Selecteer ‣ Filter name in de lijst met velden.
  7. Controleer is de selectie voor het filter.

  8. Selecteer Fishing Products in de lijst met mogelijke waarden.

  9. Vanuit het gedeelte ‣ Cc Data View in de linkertrack:

    1. Selecteer Product Name .
    2. Selecteer Count onder MEASURES in de linkertrack (onder).
  10. Selecteer Run .

  11. Selecteer ‣ Visualization .

U dient een visualisatie en tabel te zien zoals hieronder weergegeven.

minder duidelijke telling

  1. Voer de volgende instructies in een nieuwe cel in.

    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. Voer de cel uit. U zou output moeten zien gelijkend op het hieronder opgenomen schermschot.

    Jupyter de Resultaten van het Notitieboekje

  3. Selecteer Fishing Products in het vervolgkeuzemenu.

  4. Voer de volgende instructies in een nieuwe cel in.

    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. Voer de cel uit. U zou output moeten zien gelijkend op het hieronder opgenomen schermschot.

    Jupyter de Resultaten van het Notitieboekje

  1. Voer de volgende instructies tussen {r} ` en ` in een nieuw segment in. Controleer of u de juiste filternaam gebruikt. Bijvoorbeeld Fishing Products .

    ## 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. Voer het segment uit. U zou output moeten zien gelijkend op het hieronder opgenomen schermschot.

    Resultaten RStudio

Dimensiewaarden gebruiken om te segmenteren

U gebruikt de dynamische Hunting waarde voor Product Category om producten van de jachtcategorie te segmenteren. U kunt ook voor de BI-gereedschappen die het dynamisch ophalen van productcategoriewaarden niet ondersteunen, een nieuw segment in Customer Journey Analytics maken dat zich segmenteert op producten uit de categorie jachtproducten.
Vervolgens wilt u het nieuwe segment gebruiken om productnamen en voorvallen (voorvallen) te rapporteren voor producten uit de jachtcategorie in januari 2023.

Customer Journey Analytics

Maak een nieuw segment met Title Hunting Products in Customer Journey Analytics.

de Waarden van Dimension van het Gebruik van Customer Journey Analytics aan segment

Vervolgens kunt u dat segment in een voorbeeldvenster van Using Dimension Values To Filter gebruiken voor het gebruik van hoofdletters en kleine letters:

de Afzonderlijke Waarden van de Telling van Customer Journey Analytics

BI-gereedschappen
PREREQUISITES
Verzeker u een succesvolle verbinding, gegevensmeningen, en gebruik een gegevensmeningvoor het hulpmiddel van BI hebt bevestigd waarvoor u dit gebruiksgeval wilt uitproberen.
  1. Selecteer Home in het menu en selecteer vervolgens Refresh op de werkbalk. U moet de verbinding vernieuwen om het nieuwe filter op te halen dat u net in Customer Journey Analytics hebt gedefinieerd.

  2. In het deelvenster Data :

    1. Selecteer daterange .
    2. Selecteer product_category .
    3. Selecteer product_name .
    4. Selecteer ∑ occurrences .

Er wordt een visualisatie weergegeven Error fetching data for this visual .

  1. In het deelvenster Filters :

    1. Selecteer filterName is (All) in Filters on this visual .
    2. Selecteer Basic filtering als de Filter type .
    3. Selecteer daterange is (All) in Filters on this visual .
    4. Selecteer Advanced filtering als de Filter type .
    5. Definieer het filter naar Show items when the value is on or after 1/1/2023 And is before 2/1/2023 .
    6. Selecteer Basic filter als de Filter type for product_category en selecteer Hunting in de lijst met mogelijke waarden.
    7. Selecteer CrossSize75 om filterName uit Columns te verwijderen.
    8. Selecteer CrossSize75 om daterange uit Columns te verwijderen.

    De tabel wordt bijgewerkt met het toegepaste filter product_category . Je Power BI Desktop moet er hieronder uitzien.

    Desktop die van Power BI de Namen van de Waaier van de Datum gebruikt om te filtreren

AlertRed Desktop van Tableau steunt het halen van de dynamische lijst van productcategorieën van Customer Journey Analytics niet. In plaats daarvan wordt in dit geval het nieuwe filter voor Hunting Products gebruikt en worden de criteria voor de filternaam gebruikt.

  1. Selecteer Refresh onder Data in de Data Source -weergave in het contextmenu op cc_data_view(prod:cja%3FFLATTEN) . U moet de verbinding vernieuwen om het nieuwe filter op te halen dat u net in Customer Journey Analytics hebt gedefinieerd.

  2. Selecteer de tab Sheet 1 onderaan om te schakelen van Data source . In de weergave Sheet 1 :

    1. Sleep de vermelding Filter Name uit de lijst Tables in de lijst Filters .

    2. Controleer in het dialoogvenster Filter [Filter Name] of Select from list is geselecteerd en selecteer Hunting Products in de lijst. Selecteer Apply en OK .

    3. Sleep Daterange -item uit de lijst Tables in de Filters -lijst.

    4. Selecteer Range of Dates in het dialoogvenster Next > van Filter Field [Daterange] .

    5. Selecteer Range of dates in het dialoogvenster Filter [Daterange] en selecteer 01/01/2023 - 1/2/2023 . Selecteer Apply en OK .

    6. Sleep Product Name van de Tables lijst aan Rows.

    7. Sleep Occurrences -item uit de Tables -lijst en zet de vermelding in het veld naast Columns neer. De waarde verandert in SUM(Occurrences) .

    8. Selecteer Text Table in Show Me .

    9. Selecteer Fit Width in het vervolgkeuzemenu Fit .

      Uw Tableau Desktop moet er hieronder uitzien.

      de Veelvoudige Rangschikte Filter van de Desktop van Tableau Dimension

  1. In de 1. Vernieuw de verbinding in de Explore -interface van Looker. Selecteer Plaatsend Clear cache and refresh.

  2. Zorg ervoor dat u in de interface Explore van Looker een schone instelling hebt. Als niet, uitgezochte Plaatsende Remove fields and filters.

  3. Selecteer + Filter onder Filters .

  4. In het dialoogvenster Add Filter :

    1. Selecteren ‣ Cc Data View

    2. Selecteer ‣ Daterange Date en vervolgens Daterange Date in de lijst met velden.

      filter van de Leider

  5. Geef het filter Cc Data View Daterange Date op als is in range 2023/01/01 until (before) 2023/02/01 .

  6. Selecteer + Filter onder Filters om nog een filter toe te voegen.

  7. In het dialoogvenster Add Filter :

    1. Selecteren ‣ Cc Data View
    2. Selecteer ‣ Product Category in de lijst met velden.
  8. Controleer is als de selectie voor het filter.

AlertRed Lijnen toont niet de lijst van mogelijke waarden voor Product Category.

minder duidelijke telling

  1. Voer de volgende instructies in een nieuwe cel in.

    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. Voer de cel uit. U zou output moeten zien gelijkend op het hieronder opgenomen schermschot.

    Jupyter de Resultaten van het Notitieboekje

  3. Selecteer Hunting in het vervolgkeuzemenu.

  4. Voer de volgende instructies in een nieuwe cel in.

    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. Voer de cel uit. U zou output moeten zien gelijkend op het hieronder opgenomen schermschot.

    Jupyter de Resultaten van het Notitieboekje

  1. Voer de volgende instructies tussen {r} ` en ` in een nieuw segment in. Gebruik de juiste categorie. Bijvoorbeeld Hunting .

    ## 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. Voer het segment uit. U zou output moeten zien gelijkend op het hieronder opgenomen schermschot.

    Resultaten RStudio

Sorteren

In dit geval wilt u in januari 2023 voor productnamen de aankoopopbrengsten en -aankopen rapporteren, gesorteerd in aflopende inkoopopdracht.

Customer Journey Analytics

Een voorbeeldvenster Sort voor het hoofdlettergebruik:

het paneel van de Sortering van Customer Journey Analytics

BI-gereedschappen
PREREQUISITES
Verzeker u een succesvolle verbinding, gegevensmeningen, en gebruik een gegevensmeningvoor het hulpmiddel van BI hebt bevestigd waarvoor u dit gebruiksgeval wilt uitproberen.
  1. In het deelvenster Data :

    1. Selecteer daterange .
    2. Selecteer product_namr .
    3. Selecteer ∑ purchase_revenue .
    4. Selecteer ∑ purchases .
  2. In het deelvenster Filters :

    1. Selecteer daterange is (All) in Filters on this visual .
    2. Selecteer Advanced filtering als de Filter type .
    3. Definieer het filter naar Show items when the value is on or after 1/1/2023 And is before 2/1/2023 .
  3. In het deelvenster Visualisaties:

    1. Selecteer CrossSize75 om daterange uit Kolommen te verwijderen.
    2. Sleep Sum of purchase_revenue naar de onderkant van Column -items.
  4. Selecteer in het rapport Sum of purchase_revenue om de tabel in aflopende volgorde van aankoop-inkomsten te sorteren.

    Je Power BI Desktop moet er hieronder uitzien.

    Desktop die van Power BI de Namen van de Waaier van de Datum gebruikt om te filtreren

De query die door Power BI Desktop wordt uitgevoerd met de BI-extensie bevat geen sort -instructie. Het ontbreken van een instructie sort betekent dat de sortering aan de clientzijde wordt uitgevoerd.

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. Selecteer de tab Sheet 1 onderaan om te schakelen van Data source . In de weergave Sheet 1 :

    1. Sleep Daterange -item uit de lijst Tables in de Filters -lijst.

    2. Selecteer Range of Dates in het dialoogvenster Next > van Filter Field [Daterange] .

    3. Selecteer Range of dates in het dialoogvenster Filter [Daterange] en selecteer 01/01/2023 - 1/2/2023 . Selecteer Apply en OK .

    4. Sleep Product Name uit de lijst Tables en zet de vermelding neer in het veld naast Rows .

    5. Sleep Purchases -item uit de Tables -lijst en zet de vermelding in het veld naast Columns neer. De waarde verandert in SUM(Purchases) .

    6. Sleep Purchase Revenue -item uit de Tables -lijst en zet de vermelding in het veld naast Columns , naast SUM(Purchases) . De waarde verandert in SUM(Purchase Revenue) .

    7. Selecteer Text Table in Show Me .

    8. Selecteer Fit Width in het vervolgkeuzemenu Fit .

    9. Selecteer de kolomkop Purchase Revenue en sorteer de tabel in deze kolom in aflopende volgorde.

      Uw Tableau Desktop moet er hieronder uitzien.

      de Soort van de Desktop van Tableau

De query die wordt uitgevoerd door Tableau Desktop met de BI-extensie bevat geen sort -instructie. Het ontbreken van deze instructie sort betekent dat de sortering aan de clientzijde wordt uitgevoerd.

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. Vernieuw de verbinding in de Explore -interface van Looker. Selecteer Plaatsend Clear cache and refresh.

  2. Zorg ervoor dat u in de interface Explore van Looker een schone instelling hebt. Als niet, uitgezochte Plaatsende Remove fields and filters.

  3. Selecteer + Filter onder Filters .

  4. In het dialoogvenster Add Filter :

    1. Selecteren ‣ Cc Data View

    2. Selecteer ‣ Daterange Date en vervolgens Daterange Date in de lijst met velden.

      filter van de Leider

  5. Geef het filter Cc Data View Daterange Date op als is in range 2023/01/01 until (before) 2023/02/01 .

  6. Selecteer Product Name in het gedeelte ‣ Cc Data View links in de sectie.

  7. Vanuit het gedeelte ‣ Custom Fields in de linkertrack:

    1. Selecteer Custom Measure in het vervolgkeuzemenu + Add .

    2. In het dialoogvenster Create custom measure :

      1. Selecteer Purchase Revenue in het vervolgkeuzemenu Field to measure .

      2. Selecteer Sum in het vervolgkeuzemenu Measure type .

      3. Voer een aangepaste veldnaam in voor Name . Bijvoorbeeld: Sum of Purchase Revenue .

      4. Selecteer de tab Field details .

      5. Selecteer Decimals in het vervolgkeuzemenu en zorg ervoor dat 0 wordt ingevoerd in Decimals .Format

        Lager aangepast metrisch gebied

      6. Selecteer Save .

  8. Selecteer (Descending, Sort Order: 1 ) in de kolom Purchase Revenue .

  9. Selecteer Run .

  10. Selecteer ‣ Visualization .

U dient een visualisatie en tabel te zien zoals hieronder weergegeven.

minder duidelijke telling

De vraag die door het gebruiken van de uitbreiding van BI wordt geproduceerd van het plukker is met inbegrip van ORDER BY, wat impliceert dat de soort door de uitbreiding van het plukker en van BI wordt uitgevoerd.

-- 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. Voer de volgende instructies in een nieuwe cel in.

    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. Voer de cel uit. U zou output moeten zien gelijkend op het hieronder opgenomen schermschot.

    Jupyter de Resultaten van het Notitieboekje

De query wordt uitgevoerd door de BI-extensie zoals gedefinieerd in Jupyter Notebook.

  1. Voer de volgende instructies tussen {r} ` en ` in een nieuw segment in.

    ## 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. Voer het segment uit. U zou output moeten zien gelijkend op het hieronder opgenomen schermschot.

    Resultaten RStudio

De query die wordt gegenereerd door RStudio met de BI-extensie bevat ORDER BY . Dit houdt in dat de volgorde wordt toegepast via RStudio en de BI-extensie.

SELECT
  "product_name",
  SUM("purchase_revenue") AS "purchase_revenue",
  SUM("purchases") AS "purchases"
FROM (
  SELECT "cc_data_view".*
  FROM "cc_data_view"
  WHERE ("daterange" >= '2023-01-01' AND "daterange" < '2023-02-01')
) AS "q01"
GROUP BY "product_name"
ORDER BY "purchase_revenue" DESC
LIMIT 1000

Limieten

In dit geval, wilt u over de hoogste 5 voorkomen van productnamen tijdens 2023 rapporteren.

Customer Journey Analytics

Een voorbeeldvenster Limit voor het hoofdlettergebruik:

het paneel van de Grens van Customer Journey Analytics