1. No painel Dados:

   1. Selecione intervalo de datas.
   2. Selecione product_name.
   3. Selecione sum purchase_revenue.
   4. Selecione somar compras.

   Você vê uma tabela vazia exibindo somente os cabeçalhos de coluna do elemento selecionado. Para obter melhor visibilidade, aumente a visualização.

2. No painel Filtros:

   1. Selecione o intervalo de datas é (Todos) de Filtros neste visual.
   2. Selecione Data relativa como o Tipo de filtro.
   3. Defina o filtro como Mostrar itens quando o valor estiver nos últimos 1 anos.
   4. Selecione Aplicar filtro.

   Você vê a tabela atualizada com o filtro dataterange aplicado.

3. No painel Visualização:

   1. Use para remover daterange de Colunas.
   2. Arraste e solte Soma de purchases_revenue abaixo de Soma de compras em Colunas.

4. Na visualização de tabela:

   1. Selecione Sum of purchase_revenue para classificar os nomes de produtos em ordem de receita de compra decrescente. A área de trabalho do Power BI deve ser semelhante à mostrada abaixo.

   

5. No painel Filtros:

   1. Selecione product_name is (All).
   2. Definir Tipo de filtro como N principais.
   3. Defina o filtro como Mostrar itens Superior 10 Por valor.
   4. Arraste e solte purchase_revenue em By value Adicionar campos de dados aqui.
   5. Selecione Aplicar filtro.

   Você vê a tabela atualizada com valores para a receita de compra em sincronia com a visualização da tabela de forma livre no Analysis Workspace.

6. No painel Visualizações:

   1. Selecione a visualização Gráfico de linhas e colunas empilhadas.

   Uma visualização de gráfico de linhas e colunas empilhadas substitui a tabela enquanto usa os mesmos dados que a tabela.

7. Arraste e solte compras no eixo Y da linha no painel Visualizações.

   O gráfico de linhas e colunas empilhadas é atualizado. A área de trabalho do Power BI deve ser semelhante à mostrada abaixo.

   

8. Na visualização do gráfico de linhas e colunas empilhadas:

   1. Selecione .
   2. No menu de contexto, selecione Mostrar como tabela.

   A visualização principal é atualizada para mostrar uma visualização de linha e uma tabela.

   

1. Selecione a guia Folha 1 na parte inferior para alternar da Fonte de dados. Na exibição Folha 1:

   1. Arraste a entrada Daterange da lista Tabelas no painel Dados e solte a entrada na prateleira Filtros.

   2. Na caixa de diálogo Campo de Filtros [Intervalo de datas], selecione Intervalo de datas e selecione Próximo >.

   3. Na caixa de diálogo Filtro [Intervalo de datas], selecione Intervalo de datas e especifique um período de 01/01/2023 a 31/12/2023. Selecione Aplicar e OK.

      

   4. Arraste e solte o Nome do Produto da lista Tabelas no painel Dados e solte a entrada no campo ao lado de Linhas.

   5. Arraste e solte Compras da lista Tabelas (Nomes de Medidas) no painel Dados e solte a entrada no campo ao lado de Linhas. O valor é convertido automaticamente em SUM(Purchases).

   6. Arraste e solte a Receita de Compra da lista Tabelas (Nomes de Medidas) no painel Dados e solte a entrada no campo ao lado de Colunas e à esquerda de SOMA(Compras). O valor é convertido automaticamente em SUM(Purchase Revenue).

   7. Para ordenar ambos os gráficos em ordem decrescente de receita de compra, passe o mouse sobre o título Receita de compra e selecione o ícone de classificação.

   8. Para limitar o número de entradas nos gráficos, selecione SUM(Purchase Revenue) em Linhas e, no menu suspenso, selecione Filtro.

   9. Na caixa de diálogo Filtrar [Comprar receita], selecione Intervalo de valores e insira os valores apropriados. Por exemplo: 1,000,000 - 2,000,000. Selecione Aplicar e OK.

   10. Para converter os dois gráficos de barras em um gráfico de combinação dupla, selecione SOMA(Compras) em Linhas e, no menu suspenso, selecione Eixo Duplo. Os gráficos de barras se transformam em um gráfico de dispersão.

   11. Para modificar o gráfico de dispersão para um gráfico de barras:

       1. Selecione SUM(Purchases) na área Marks e selecione Line no menu suspenso.
       2. Selecione SUM(Purchase Revenue) na área Marcas e selecione Barra no menu suspenso.

   A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

   

2. Selecione Duplicar no menu de contexto da guia Planilha 1 para criar uma segunda planilha.

3. Selecione Renomear no menu de contexto da guia Planilha 1 para renomear a planilha como Data.

4. Selecione Renomear no menu de contexto da guia Planilha 1 (2) para renomear a planilha como Graph.

5. Verifique se a folha de Dados está selecionada.

   1. Selecione Mostrar-me no canto superior direito e selecione Tabela de texto (visualização superior esquerdo) para modificar o conteúdo dos dois gráficos para uma tabela.
   2. Para solicitar a receita de compra em ordem decrescente, passe o mouse sobre Receita de compra na tabela e selecione .
   3. Selecione Exibição inteira no menu suspenso Ajustar.

   A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

   

6. Selecione o botão de guia Novo Painel (na parte inferior) para criar um novo modo de exibição Painel. No modo de exibição Painel 1:

   1. Arraste e solte a planilha Gráfico da prateleira Folhas no modo de exibição Painel 1 que lê Folhas de soltar aqui.
   2. Arraste e solte a planilha Dados da prateleira Folhas abaixo da planilha Gráfico no modo de exibição Painel 1.
   3. Selecione a planilha Dados no modo de exibição e modifique a Exibição Inteira para Corrigir Largura.

   A exibição do Painel 1 deve ser semelhante à mostrada abaixo.

   

1. Na interface Explorar do Looker, verifique se você possui uma configuração limpa. Caso contrário, selecione Remover campos e filtros.

2. Selecione + Filtro abaixo de Filtros.

3. Na caixa de diálogo Adicionar Filtro:

   1. Selecionar ‣ Visualização De Dados Cc

   2. Na lista de campos, selecione ‣ Data do Intervalo de Datas e Data do Intervalo de Datas.

      

4. Especifique o filtro Data do Intervalo de Datas da Visualização de Dados Cc, pois está no intervalo 2023/01/01 até (antes) 2024/01/01.

5. Na seção ‣ Cc Data View no painel esquerdo, selecione Nome do Produto.

6. Na seção ‣ Campos Personalizados no painel esquerdo:

   1. Selecione Medida Personalizada no menu suspenso + Adicionar.

   2. No diálogo Criar medida personalizada:

      1. Selecione Receita de compra no menu suspenso Campo a medir.

      2. Selecione Soma no menu suspenso Tipo de medida.

      3. Insira um nome de campo personalizado para Nome. Por exemplo: Purchase Revenue.

      4. Selecione a guia Detalhes do campo.

      5. Selecione Decimais no menu suspenso Formatar e verifique se 0 está inserido em Decimais.

         

      6. Selecione Salvar.

   3. Selecione Medida Personalizada mais uma vez no menu suspenso + Adicionar. Na caixa de diálogo Criar medida personalizada:

      1. Selecione Compras no menu suspenso Campo a medir.
      2. Selecione Soma no menu suspenso Tipo de medida.
      3. Insira um nome de campo personalizado para Nome. Por exemplo: Sum of Purchases.
      4. Selecione a guia Detalhes do campo.
      5. Selecione Decimais no menu suspenso Formatar e verifique se 0 está inserido em Decimais.
      6. Selecione Salvar.

   4. Ambos os campos são adicionados automaticamente à visualização de dados.

7. Selecione + Filtro para adicionar outros Filtros e limitar os dados.

8. Na caixa de diálogo Adicionar Filtro, selecione ‣ Campos Personalizados e Comprar Receita.

9. Faça as seleções apropriadas e insira os valores propostos, assim, o filtro lê está entre inclusivo 1000000 E 2000000.

10. Selecione Executar.

11. Selecione ‣ Visualização para exibir a visualização de linha.

12. Selecione Editar em Visualização para atualizar a visualização. Na caixa de diálogo pop-up:

    1. Selecione a guia Série.

    2. Role para baixo para ver Compras e altere o Tipo para Linha.

    3. Selecione a guia A.

    4. Arraste Compras do contêiner Esquerda para onde lê **Arraste a série para criar um novo eixo esquerdo . Esta ação cria um contêiner​ ​ Left 2 ​.

       

    5. Selecione ao lado de Edit para ocultar a caixa de diálogo pop-up

Você deve ver uma visualização e tabela semelhantes, como mostrado abaixo.

1. Insira as seguintes instruções em uma nova célula.

   code language-none

   import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = %sql SELECT product_name AS `Product Name`, SUM(purchase_revenue) AS `Purchase Revenue`, SUM(purchases) AS `Purchases` \ FROM cc_data_view \ WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2024-01-01' \ GROUP BY 1 \ LIMIT 10; df = data.DataFrame() df = df.groupby('Product Name', as_index=False).sum() plt.figure(figsize=(15, 3)) sns.barplot(x='Purchase Revenue', y='Product Name', data=df) plt.show() display(data)

2. Execute a célula. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

1. Insira as seguintes instruções entre {r} ` e ` em uma nova parte.

   code language-r

   library(tidyr) ## Single dimension ranked df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2024-01-01") %>% group_by(product_name) %>% summarise(purchase_revenue = sum(purchase_revenue), purchases = sum(purchases)) %>% arrange(product_name, .by_group = FALSE) dfV <- df %>% head(5) ggplot(dfV, aes(x = purchase_revenue, y = product_name)) + geom_col(position = "dodge") + geom_text(aes(label = purchase_revenue), vjust = -0.5) print(df)

2. Execute o pedaço. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

1. Para garantir que o intervalo de datas se aplique a todas as visualizações, arraste e solte daterangeday do painel Dados em Filtros nesta página.

   1. Selecione o daterangeday é (Todos) de Filtros nesta página.
   2. Selecione Data relativa como o Tipo de filtro.
   3. Defina o filtro como Mostrar itens quando o valor estiver nos últimos 1 anos.
   4. Selecione Aplicar filtro.

2. No painel Dados:

   1. Selecione datarangeday.
   2. Selecione product_category.
   3. Selecione product_name.
   4. Selecionar soma_receita_compra
   5. Selecionar soma de compras

3. Para modificar o gráfico de barras vertical para uma Tabela, verifique se a tabela está selecionada e selecione Matriz no painel Visualizações.

   • Arraste product_name de Colunas e solte o campo sob product_categor ​y em Linhas no painel Visualização.

4. Para limitar o número de produtos exibidos na tabela, selecione product_name is (All) no painel Filtros.

   1. Selecione Filtragem avançada.
   2. Selecione Tipo de filtro N principais Mostrar itens Principais 15 Por Valor.
   3. Arraste compras do painel Dados até Adicionar campos de dados aqui.
   4. Selecione Aplicar filtro.

5. Para melhorar a legibilidade, selecione Exibir no menu superior e selecione Exibição de página > Tamanho real e redimensione a visualização de tabela.

6. Para detalhar cada categoria na tabela, selecione + no nível da categoria do produto. A área de trabalho do Power BI deve ser semelhante à mostrada abaixo.

   

7. Selecione Página Inicial no menu superior e selecione Novo visual. Um novo visual é adicionado ao relatório.

8. No painel Dados:

   1. Selecione product_category.
   2. Selecione product_name.
   3. Selecione purchase_revenue.

9. Para modificar o visual, selecione o gráfico de barras e selecione Treemap no painel Visualizações.

10. Verifique se a product_category está listada abaixo da Category e se o product_name está listado abaixo dos Details no painel Visualizações.

    A área de trabalho do Power BI deve ser semelhante à mostrada abaixo.

    

11. Selecione Página Inicial no menu superior e selecione Novo visual. Um novo visual é adicionado ao relatório.

12. No painel Dados:

    1. Selecione product_category.
    2. Selecione purchase_revenue.
    3. Selecione comprar.

13. No painel Visualizações:

    1. Para modificar a visualização, selecione Gráfico de linhas e colunas empilhadas.
    2. Arraste sum_of_purchases do eixo y da coluna para o eixo y da linha.

14. No relatório, embaralhe as visualizações individuais.

    A área de trabalho do Power BI deve ser semelhante à mostrada abaixo.

    

1. Selecione a guia Folha 1 na parte inferior para alternar da Fonte de dados. Na exibição Folha 1:

   1. Arraste a entrada Daterange da lista Tabelas no painel Dados e solte a entrada na prateleira Filtros.

   2. Na caixa de diálogo Campo de Filtros [Intervalo de datas], selecione Intervalo de datas e selecione Próximo >.

   3. Na caixa de diálogo Filtro [Intervalo de datas], selecione Datas relativas, selecione Anos e especifique Ano anterior. Selecione Aplicar e OK.

      A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

      

   4. Arraste Categoria do Produto e solte ao lado de Colunas.

   5. Arraste Receita de Compra e solte ao lado de Linhas. O valor muda para SUM(Purchase Revenue).

   6. Arraste Compras e solte ao lado de Linhas. O valor muda para SUM(Purchases).

   7. Selecione SUM(Purchases) e, no menu suspenso, selecione Eixo duplo.

   8. Selecione SUM(Purchases) em Marks e selecione Line no menu suspenso.

   9. Selecione SOMA(Receita da Compra) em Marcas e selecione Barra no menu suspenso.

   10. Selecione Exibição Inteira no menu Ajustar.

   11. Selecione o título Receita de compra no gráfico e verifique se a receita de compra está em ordem crescente.

       A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

       

2. Renomeie a Planilha 1 atual para Category.

3. Selecione Nova Planilha para criar uma nova planilha e renomeá-la para Data.

   1. Arraste a entrada Daterange da lista Tabelas no painel Dados e solte a entrada na prateleira Filtros.

   2. Na caixa de diálogo Campo de Filtros [Intervalo de datas], selecione Intervalo de datas e selecione Próximo >.

   3. Na caixa de diálogo Filtro [Intervalo de datas], selecione Datas relativas, selecione Anos e especifique Ano anterior. Selecione Aplicar e OK.

   4. Arraste Receita de Compra do painel Dados para Colunas. O valor muda para SUM(Purchase Revenue).

   5. Arraste Compra do painel Dados para Colunas, ao lado de Receita de Compra. O valor muda para SUM(Purchases).

   6. Arraste Categoria do Produto do painel Dados para Linhas.

   7. Arraste Nome do Produto do painel Dados para Linhas, ao lado de Categoria do Produto.

   8. Para alterar as duas barras horizontais para uma tabela, selecione Tabela de Texto de Mostre-me.

   9. Para limitar o número de produtos, selecione Compras em Valores de Medida. No menu suspenso, selecione Filtro.

   10. Na caixa de diálogo Filtrar [Compras], selecione Pelo menos e digite 7000. Selecione Aplicar e OK.

   11. Selecione Ajustar largura de no menu suspenso Ajustar.

       A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

       

4. Selecione Nova planilha para criar uma nova planilha e renomeá-la como Treemap.

   1. Arraste a entrada Daterange da lista Tabelas no painel Dados e solte a entrada na prateleira Filtros.

   2. Na caixa de diálogo Campo de Filtros [Intervalo de datas], selecione Intervalo de datas e selecione Próximo >.

   3. Na caixa de diálogo Filtro [Intervalo de datas], selecione Datas relativas, selecione Anos e especifique Ano anterior. Selecione Aplicar e OK.

   4. Arraste Receita de Compra do painel Dados para Linhas. O valor é alterado para SUM(Purchase Revenue).

   5. Arraste Purchase do painel Data para Rows, ao lado de Purchase Revenue. O valor muda para SUM(Purchases).

   6. Arraste Categoria do Produto do painel Dados para Colunas.

   7. Arraste Nome do Produto do painel Dados para Colunas.

   8. Para alterar os dois gráficos de barras verticais para um mapa de árvore, selecione Mapa de árvore em Mostrar-me.

   9. Para limitar o número de produtos, selecione Compras em Valores de Medida. No menu suspenso, selecione Filtro.

   10. Na caixa de diálogo Filtrar [Compras], selecione Pelo menos e digite 7000. Selecione Aplicar e OK.

   11. Selecione Ajustar largura no menu suspenso Ajustar.

       A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

       

5. Selecione o botão de guia Novo Painel (na parte inferior) para criar um novo modo de exibição Painel. No modo de exibição Painel 1:

   1. Arraste e solte a folha Categoria da prateleira Folhas na exibição Painel 1 onde se lê Folhas de soltar aqui.
   2. Arraste e solte a folha Mapa de árvore da prateleira Folhas abaixo da folha Categoria na exibição Painel 1.
   3. Arraste e solte a planilha Dados da prateleira Folhas abaixo da planilha Mapa de árvore na exibição Painel 1.
   4. Redimensionar cada uma das planilhas na visualização.

   A exibição do Painel 1 deve ser semelhante à mostrada abaixo.

   

1. Na interface Explorar do Looker, verifique se você possui uma configuração limpa. Caso contrário, selecione Remover campos e filtros.

2. Selecione + Filtro abaixo de Filtros.

3. Na caixa de diálogo Adicionar Filtro:

   1. Selecionar ‣ Visualização De Dados Cc

   2. Na lista de campos, selecione ‣ Data do Intervalo de Datas e Data do Intervalo de Datas.

      

4. Especifique o filtro Data do Intervalo de Datas da Visualização de Dados Cc, pois está no intervalo 2023/01/01 até (antes) 2024/01/01.

5. Na seção ‣ Cc Data View no painel esquerdo:

   1. Selecione a Categoria do produto.
   2. Selecione Nome do Produto.

6. Na seção ‣ Campos Personalizados no painel esquerdo:

   1. Selecione Medida Personalizada no menu suspenso + Adicionar.

   2. No diálogo Criar medida personalizada:

      1. Selecione Receita de compra no menu suspenso Campo a medir.

      2. Selecione Soma no menu suspenso Tipo de medida.

      3. Insira um nome de campo personalizado para Nome. Por exemplo: Sum of Purchase Revenue.

      4. Selecione a guia Detalhes do campo.

      5. Selecione Decimais no menu suspenso Formatar e verifique se 0 está inserido em Decimais.

         

      6. Selecione Salvar.

   3. Selecione Medida Personalizada mais uma vez no menu suspenso + Adicionar. Na caixa de diálogo Criar medida personalizada:

      1. Selecione Compras no menu suspenso Campo a medir.
      2. Selecione Soma no menu suspenso Tipo de medida.
      3. Insira um nome de campo personalizado para Nome. Por exemplo: Sum of Purchases.
      4. Selecione a guia Detalhes do campo.
      5. Selecione Decimais no menu suspenso Formatar e verifique se 0 está inserido em Decimais.
      6. Selecione Salvar.

   4. Ambos os campos são adicionados automaticamente à visualização de dados.

7. Na seção Filtros, selecione + Filtro. Na caixa de diálogo Adicionar Filtro. Selecione ‣ Campos Personalizados e depois Receita de Compra.

8. Selecione é > e digite 800000 para limitar os resultados.

9. Selecione Executar.

10. Selecione ‣ Visualização para exibir a visualização de linha.

11. Selecione Editar em Visualização para atualizar a visualização. Na caixa de diálogo pop-up:

    1. Selecione a guia Plot.

    2. Role para baixo e selecione Editar configuração do gráfico.

    3. Modifique o JSON na Configuração do Gráfico (Substituir) como na captura de tela abaixo e selecione Visualizar.

       

    4. Selecione Aplicar.

    5. Selecione ao lado de Edit para ocultar a caixa de diálogo pop-up

Você deve ver uma visualização e tabela semelhantes, como mostrado abaixo.

1. Insira as seguintes instruções em uma nova célula.

   code language-none

   import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = %sql SELECT product_category AS `Product Category`, product_name AS `Product Name`, SUM(purchase_revenue) AS `Purchase Revenue`, SUM(purchases) AS `Purchases` \ FROM cc_data_view \ WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2024-01-01' \ GROUP BY 1, 2 \ ORDER BY `Purchase Revenue` DESC \ LIMIT 10; df = data.DataFrame() df = df.groupby(['Product Category', 'Product Name'], as_index=False).sum() plt.figure(figsize=(8, 8)) sns.scatterplot(x='Product Category', y='Product Name', size='Purchase Revenue', sizes=(10, 200), hue='Purchases', palette='husl', data=df) plt.show() display(data)

2. Execute a célula. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

1. Insira as seguintes instruções entre {r} ` e ` em uma nova parte.

   code language-r
   ## Multiple dimensions ranked df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2024-01-01") %>% group_by(product_category, product_name) %>% summarise(purchase_revenue = sum(purchase_revenue), purchases = sum(purchases), .groups = "keep") %>% arrange(desc(purchase_revenue), .by_group = FALSE) print(df)

2. Execute o pedaço. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

1. Para garantir que o intervalo de datas se aplique a todas as visualizações, arraste e solte daterangeday do painel Dados em Filtros nesta página.

   1. Selecione o daterangeday é (Todos) de Filtros nesta página.
   2. Selecione Filtragem avançada como o Tipo de filtro.
   3. Defina o filtro como Mostrar itens quando o valor estiver em ou após 1/1/2023 E estiver antes de 2/1/2023.
   4. Selecione Aplicar filtro.

2. No painel Dados:

   1. Selecione datarangeday.
   2. Selecione sum cm_product_name_count_distinct, que é a métrica calculada definida no Customer Journey Analytics.

3. Para modificar o gráfico de barras vertical para uma Tabela, verifique se o gráfico está selecionado e selecione Tabela no painel Visualizações.

   A área de trabalho do Power BI deve ser semelhante à mostrada abaixo.

   

4. Selecione a visualização de tabela. No menu de contexto, selecione Cópia > Cópia visual.

5. Cole a visualização usando ctrl-v. A cópia exata da visualização se sobrepõe à original. Mova-o para a direita na área de relatório.

6. Para modificar a visualização copiada de uma tabela para um cartão, selecione Cartão de Visualizações.

   A área de trabalho do Power BI deve ser semelhante à mostrada abaixo.

   

Como alternativa, você pode usar a funcionalidade de contagem distinta da Power BI.

1. Selecione a dimensão product_name.

2. Aplique a função Contagem (Distinta) na dimensão product_name em Colunas.

   

1. Selecione a guia Folha 1 na parte inferior para alternar da Fonte de dados. Na exibição Folha 1:

   1. Arraste a entrada Daterange da lista Tabelas no painel Dados e solte a entrada na prateleira Filtros.

   2. Na caixa de diálogo Filtrar Campo [Intervalo de Datas], selecione Intervalo de Datas e selecione Avançar >.

   3. Na caixa de diálogo Filtro [Intervalo de datas], selecione Intervalo de datas e selecione 01/01/2023 - 31/1/2023. Selecione Aplicar e OK.

   4. Arraste Contagem Distinta de Nome de Produto Cm para Linhas. O valor é alterado para SUM(Cm Product Name Count Distinct). Esse campo é a métrica calculada que você definiu no Customer Journey Analytics.

   5. Arraste Daterangeday e solte ao lado de Colunas. Selecione Daterangeday e, no menu suspenso, selecione Day.

   6. Para modificar a visualização de linhas para uma tabela, selecione Tabela de Texto em Mostre-me.

   7. Selecione Trocar Linhas e Colunas na barra de ferramentas.

   8. Selecione Ajustar largura no menu suspenso Ajustar.

      A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

      

2. Selecione Duplicar no menu de contexto da guia Planilha 1 para criar uma segunda planilha.

3. Selecione Renomear no menu de contexto da guia Planilha 1 para renomear a planilha como Data.

4. Selecione Renomear no menu de contexto da guia Planilha 1 (2) para renomear a planilha como Card.

5. Verifique se você selecionou a exibição Cartão.

6. Selecione DAY(Daterangeday) e, no menu suspenso, selecione Mês. O valor muda para MONTH(Daterangeday).

7. Selecione SUM(Cm Product Name Count Distinct) em Marcas e, no menu suspenso, selecione Formato.

8. Para alterar o tamanho da fonte, no painel Formatar SUM(CM Nome do Produto Contagem Distinta), selecione Fonte em Padrão e selecione 72 para o tamanho da fonte.

9. Para alinhar o número, selecione Automático ao lado de Alinhamento e defina Horizontal para centralizado.

10. Para usar números inteiros, selecione 123.456 ao lado de Números e selecione Número (Personalizado). Defina casas decimais para 0.

    A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

    

11. Selecione o botão de guia Novo Painel (na parte inferior) para criar um novo modo de exibição Painel. No modo de exibição Painel 1:

    1. Arraste e solte a folha Cartão da prateleira Folhas no modo de exibição Painel 1 onde se lê Folhas de soltar aqui.
    2. Arraste e solte a folha Dados da estante Folhas abaixo da folha Cartão na exibição Painel 1.

    A exibição do Painel 1 deve ser semelhante à mostrada abaixo.

    

Como alternativa, você pode usar a funcionalidade de contagem distinta do Tableau Desktop.

1. Use Nome Do Produto Em Vez De Contagem Distinta De Nome De Produto De Cm.

2. Aplicar Medida > Contagem (Distinta) no Nome do Produto em Marcas.

   

1. Na interface Explorar do Looker, verifique se você possui uma configuração limpa. Caso contrário, selecione Remover campos e filtros.

2. Selecione + Filtro abaixo de Filtros.

3. Na caixa de diálogo Adicionar Filtro:

   1. Selecionar ‣ Visualização De Dados Cc

   2. Na lista de campos, selecione ‣ Data do Intervalo de Datas e Data do Intervalo de Datas.

      

4. Especifique o filtro Data do Intervalo de Datas da Visualização de Dados Cc, pois está no intervalo 2023/01/01 até (antes) 2023/02/01.

5. Na seção ‣ Cc Data View no painel esquerdo:

   1. Selecione Data do Intervalo de Datas, depois Data.

   2. Selecione Agregar Contagem distinta no menu de contexto Mais no Nome do produto.

      

6. Selecione Executar.

7. Selecione ‣ Visualização e selecione 6︎⃣ na barra de ferramentas para exibir uma visualização de Valor único.

Você deve ver uma visualização e tabela semelhantes, como mostrado abaixo.

1. Insira as seguintes instruções em uma nova célula.

   code language-none
   data = %sql SELECT COUNT(DISTINCT(product_name)) AS `Product Name` \ FROM cc_data_view \ WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-02-01'; display(data)

2. Execute a célula. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

1. Insira as seguintes instruções entre {r} ` e ` em uma nova parte.

   code language-r
   ## Count Distinct df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-02-01") %>% summarise(product_name_count_distinct = n_distinct(product_name)) print(df)

2. Execute o pedaço. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

1. No painel Dados:

   1. Selecione daterangemmonth.
   2. Selecione dataterangeName.
   3. Selecione somar ocorrências.

   Você vê uma visualização exibindo Erro ao buscar dados para este visual.

2. No painel Filtros:

   1. Selecione o daterangeName é (Todos) de Filtros neste visual.
   2. Selecione Filtragem básica como o Tipo de filtro.
   3. Abaixo do campo Pesquisa, selecione Ano Passado 2023, que é o nome do intervalo de datas definido no Customer Journey Analytics.
   4. Selecione para remover daterangeName de Colunas.

   Você vê a tabela atualizada com o filtro daterangeName aplicado. A área de trabalho do Power BI deve ser semelhante à mostrada abaixo.

   

1. Selecione a guia Folha 1 na parte inferior para alternar da Fonte de dados. Na exibição Folha 1:

   1. Arraste a entrada Nome do Intervalo de Datas da lista Tabelas na prateleira Filtros.

   2. Na caixa de diálogo Filtrar [Nome do Intervalo de Datas], certifique-se de que Selecionar da lista esteja selecionado e selecione Ano Passado 2023 na lista. Selecione Aplicar e OK.

   3. Arraste a entrada Daterangemonth da lista Tabelas e solte a entrada no campo ao lado de Linhas. Selecione Daterangemonth e selecione Month. O valor muda para MONTH(Daterangemonth).

   4. Arraste a entrada Ocorrências da lista Tabelas e solte a entrada no campo ao lado de Colunas. O valor é alterado para SUM(Occurrences).

   5. Selecione Tabela de Texto de Mostre-me.

   6. Selecione Trocar Linhas e Colunas na barra de ferramentas.

   7. Selecione Ajustar largura no menu suspenso Ajustar.

      A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

      

1. Na interface Explorar do Looker, verifique se você possui uma configuração limpa. Caso contrário, selecione Remover campos e filtros.

2. Selecione + Filtro abaixo de Filtros.

3. Na caixa de diálogo Adicionar Filtro:

   1. Selecionar ‣ Visualização De Dados Cc
   2. Na lista de campos, selecione ‣ Nome do Intervalo de Datas.

4. Especifique o filtro Nome do Intervalo de Datas da Visualização de Dados Cc como is e selecione Ano Passado 2023 na lista de valores.

5. Na seção ‣ Cc Data View no painel esquerdo:

   1. Selecione Mês do Intervalo de Datas, depois Mês.
   2. Selecione Contagem abaixo de MEDIDAS no painel esquerdo (na parte inferior).

6. Selecione Executar.

7. Selecione ‣ Visualização.

Você deve ver uma visualização e tabela semelhantes, como mostrado abaixo.

1. Insira as seguintes instruções em uma nova célula.

   code language-python
   data = %sql SELECT daterangeName FROM cc_data_view; style = {'description_width': 'initial'} daterange_name = widgets.Dropdown( options=[d for d, in data], description='Date Range Name:', style=style ) display(daterange_name)

2. Execute a célula. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

3. Selecione Produtos de pesca no menu suspenso.

4. Insira as seguintes instruções em uma nova célula.

   code language-python
   import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = %sql SELECT daterangemonth AS Month, COUNT(*) AS Events \ FROM cc_data_view \ WHERE daterangeName = '{daterange_name.value}' \ GROUP BY 1 \ ORDER BY Month ASC df = data.DataFrame() df = df.groupby('Month', as_index=False).sum() plt.figure(figsize=(15, 3)) sns.lineplot(x='Month', y='Events', data=df) plt.show() display(data)

5. Execute a célula. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

1. Insira as seguintes instruções entre {r} ` e ` em uma nova parte. Certifique-se de usar o nome do intervalo de datas apropriado. Por exemplo, Last Year 2023.

   code language-r
   ## Monthly Events for Last Year df <- dv %>% filter(daterangeName == "Last Year 2023") %>% group_by(daterangemonth) %>% count() %>% arrange(daterangemonth, .by_group = FALSE) ggplot(df, aes(x = daterangemonth, y = n)) + geom_line(color = "#69b3a2") + ylab("Events") + xlab("Hour") print(df)

2. Execute o pedaço. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

1. No painel Dados:

   1. Selecione intervalo de datas.
   2. Selecione filterName.
   3. Selecione product_name.
   4. Selecione somar ocorrências.

Você vê uma visualização exibindo Erro ao buscar dados para este visual.

1. No painel Filtros:

   1. Selecione filterName is (All) from Filters on this visual.
   2. Selecione Filtragem básica como o Tipo de filtro.
   3. Abaixo do campo Pesquisa, selecione Produtos de Pesca, que é o nome do filtro existente definido no Customer Journey Analytics.
   4. Selecione o intervalo de datas é (Todos) de Filtros neste visual.
   5. Selecione Filtragem avançada como o Tipo de filtro.
   6. Defina o filtro como Mostrar itens quando o valor estiver em ou após 1/1/2023 E estiver antes de 2/1/2023.
   7. Selecione para remover filterName de Colunas.
   8. Selecione para remover daterange de Colunas.

   Você vê a tabela atualizada com o filtro filterName aplicado. A área de trabalho do Power BI deve ser semelhante à mostrada abaixo.

   

1. Selecione a guia Folha 1 na parte inferior para alternar da Fonte de dados. Na exibição Folha 1:

   1. Arraste a entrada Nome do Filtro da lista Tabelas na prateleira Filtros.

   2. Na caixa de diálogo Filtrar [Nome do Filtro], certifique-se de que Selecionar na lista esteja selecionado e selecione Produtos de Pesca na lista. Selecione Aplicar e OK.

   3. Arraste a entrada Daterange da lista Tabelas na prateleira Filtros.

   4. Na caixa de diálogo Filtrar Campo [Intervalo de Datas], selecione Intervalo de Datas e selecione Avançar >.

   5. Na caixa de diálogo Filtro [Grupo de Datas], selecione Intervalo de datas e selecione 01/01/2023 - 01/02/2023. Selecione Aplicar e OK.

   6. Arraste Nome do Produto da lista Tabelas para Linhas.

   7. Arraste a entrada Ocorrências da lista Tabelas e solte a entrada no campo ao lado de Colunas. O valor é alterado para SUM(Occurrences).

   8. Selecione Tabela de Texto de Mostre-me.

   9. Selecione Ajustar largura no menu suspenso Ajustar.

      A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

      

1. Na interface Explorar do Looker, verifique se você possui uma configuração limpa. Caso contrário, selecione Remover campos e filtros.

2. Selecione + Filtro abaixo de Filtros.

3. Na caixa de diálogo Adicionar Filtro:

   1. Selecionar ‣ Visualização De Dados Cc

   2. Na lista de campos, selecione ‣ Data do Intervalo de Datas e Data do Intervalo de Datas.

      

4. Especifique o filtro Data do Intervalo de Datas da Visualização de Dados Cc, pois está no intervalo 2023/01/01 até (antes) 2023/02/01.

5. Selecione + Filtro abaixo de Filtros para adicionar outro filtro.

6. Na caixa de diálogo Adicionar Filtro:

   1. Selecionar ‣ Visualização De Dados Cc
   2. Na lista de campos, selecione ‣ Nome do filtro.

7. Verifique se é a seleção do filtro.

8. Selecione Produtos de pesca na lista de valores possíveis.

9. Na seção ‣ Cc Data View no painel esquerdo:

   1. Selecione Nome do Produto.
   2. Selecione Contagem abaixo de MEDIDAS no painel esquerdo (na parte inferior).

10. Selecione Executar.

11. Selecione ‣ Visualização.

Você deve ver uma visualização e tabela semelhantes, como mostrado abaixo.

1. Insira as seguintes instruções em uma nova célula.

   code language-python
   data = %sql SELECT filterName FROM cc_data_view; style = {'description_width': 'initial'} filter_name = widgets.Dropdown( options=[d for d, in data], description='Filter Name:', style=style ) display(filter_name)

2. Execute a célula. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

3. Selecione Produtos de pesca no menu suspenso.

4. Insira as seguintes instruções em uma nova célula.

   code language-python

   import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = %sql SELECT product_name AS `Product Name`, COUNT(*) AS Events \ FROM cc_data_view \ WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-02-01' \ AND filterName = '{filter_name.value}' \ GROUP BY 1 \ LIMIT 10; df = data.DataFrame() df = df.groupby('Product Name', as_index=False).sum() plt.figure(figsize=(15, 3)) sns.barplot(x='Events', y='Product Name', data=df) plt.show() display(data)

5. Execute a célula. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

1. Insira as seguintes instruções entre {r} ` e ` em uma nova parte. Certifique-se de usar o nome de filtro apropriado. Por exemplo, Fishing Products.

   code language-r
   ## Dimension filtered by name df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-02-01" & filterName == "Fishing Products") %>% group_by(product_name) %>% count() %>% arrange(desc(n), .by_group = FALSE) print(df)

2. Execute o pedaço. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

1. Selecione Página inicial no menu e Atualizar na barra de ferramentas. É necessário atualizar a conexão para coletar o novo filtro que você acabou de definir no Customer Journey Analytics.

2. No painel Dados:

   1. Selecione intervalo de datas.
   2. Selecione product_category.
   3. Selecione product_name.
   4. Selecione somar ocorrências.

Você vê uma visualização exibindo Erro ao buscar dados para este visual.

1. No painel Filtros:

   1. Selecione filterName is (All) from Filters on this visual.
   2. Selecione Filtragem básica como o Tipo de filtro.
   3. Selecione o intervalo de datas é (Todos) de Filtros neste visual.
   4. Selecione Filtragem avançada como o Tipo de filtro.
   5. Defina o filtro como Mostrar itens quando o valor estiver em ou após 1/1/2023 E estiver antes de 2/1/2023.
   6. Selecione Filtro básico como o Tipo de filtro para product_category e selecione Caça na lista de valores possíveis.
   7. Selecione para remover filterName de Colunas.
   8. Selecione para remover daterange de Colunas.

   Você vê a tabela atualizada com o filtro product_category aplicado. A área de trabalho do Power BI deve ser semelhante à mostrada abaixo.

   

O Tableau Desktop não oferece suporte à busca da lista dinâmica de categorias de produtos do Customer Journey Analytics. Em vez disso, este caso de uso usa o filtro recém-criado para Produtos de caça e usa os critérios de nome do filtro.

1. Na exibição Data Source, abaixo de Data, no menu de contexto em cc_data_view(prod:cja%3FFLATTEN), selecione Atualizar. É necessário atualizar a conexão para coletar o novo filtro que você acabou de definir no Customer Journey Analytics.

2. Selecione a guia Folha 1 na parte inferior para alternar da Fonte de dados. Na exibição Folha 1:

   1. Arraste a entrada Nome do Filtro da lista Tabelas na prateleira Filtros.

   2. Na caixa de diálogo Filtrar [Nome do Filtro], certifique-se de que Selecionar da lista esteja selecionado e selecione Produtos de Caça na lista. Selecione Aplicar e OK.

   3. Arraste a entrada Daterange da lista Tabelas na prateleira Filtros.

   4. Na caixa de diálogo Filtrar Campo [Intervalo de Datas], selecione Intervalo de Datas e selecione Avançar >.

   5. Na caixa de diálogo Filtro [Intervalo de datas], selecione Intervalo de datas e selecione 01/01/2023 - 1/2/2023. Selecione Aplicar e OK.

   6. Arraste Nome do Produto da lista Tabelas para Linhas.

   7. Arraste a entrada Ocorrências da lista Tabelas e solte a entrada no campo ao lado de Colunas. O valor é alterado para SUM(Occurrences).

   8. Selecione Tabela de Texto de Mostre-me.

   9. Selecione Ajustar largura no menu suspenso Ajustar.

      A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

      

1. No 1. Na interface Explorar do Looker, atualize a conexão. Selecione Limpar cache e atualizar.

2. Na interface Explorar do Looker, verifique se você possui uma configuração limpa. Caso contrário, selecione Remover campos e filtros.

3. Selecione + Filtro abaixo de Filtros.

4. Na caixa de diálogo Adicionar Filtro:

   1. Selecionar ‣ Visualização De Dados Cc

   2. Na lista de campos, selecione ‣ Data do Intervalo de Datas e Data do Intervalo de Datas.

      

5. Especifique o filtro Data do Intervalo de Datas da Visualização de Dados Cc, pois está no intervalo 2023/01/01 até (antes) 2023/02/01.

6. Selecione + Filtro abaixo de Filtros para adicionar outro filtro.

7. Na caixa de diálogo Adicionar Filtro:

   1. Selecionar ‣ Visualização De Dados Cc
   2. Na lista de campos, selecione ‣ Categoria do Produto.

8. Verifique se é como a seleção do filtro.

As Pesquisas de não mostram a lista de valores possíveis para Categoria do Produto.

1. Insira as seguintes instruções em uma nova célula.

   code language-python
   data = %sql SELECT DISTINCT product_category FROM cc_data_view WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2024-01-01'; style = {'description_width': 'initial'} category_filter = widgets.Dropdown( options=[d for d, in data], description='Product Category:', style=style ) display(category_filter)

2. Execute a célula. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

3. Selecione Caça no menu suspenso.

4. Insira as seguintes instruções em uma nova célula.

   code language-python

   import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = %sql SELECT product_name AS `Product Name`, COUNT(*) AS Events \ FROM cc_data_view \ WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-02-01' \ AND product_category = '{category_filter.value}' \ GROUP BY 1 \ ORDER BY Events DESC \ LIMIT 10; df = data.DataFrame() df = df.groupby('Product Name', as_index=False).sum() plt.figure(figsize=(15, 3)) sns.barplot(x='Events', y='Product Name', data=df) plt.show() display(data)

5. Execute a célula. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

1. Insira as seguintes instruções entre {r} ` e ` em uma nova parte. Certifique-se de usar uma categoria apropriada. Por exemplo, Hunting.

   code language-r
   ## Dimension 1 Filtered by Dimension 2 value df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-02-01" & product_category == "Hunting") %>% group_by(product_name) %>% count() %>% arrange(desc(n), .by_group = FALSE) print(df)

2. Execute o pedaço. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

1. No painel Dados:

   1. Selecione intervalo de datas.
   2. Selecione o product_name.
   3. Selecione sum purchase_revenue.
   4. Selecione somar compras.

2. No painel Filtros:

   1. Selecione o intervalo de datas é (Todos) de Filtros neste visual.
   2. Selecione Filtragem avançada como o Tipo de filtro.
   3. Defina o filtro como Mostrar itens quando o valor estiver em ou após 1/1/2023 E estiver antes de 2/1/2023.

3. No painel Visualizações:

   1. Selecione para remover o intervalo de datas das Colunas.
   2. Arraste Soma da purchase_revenue para a parte inferior dos itens de Coluna.

4. No relatório, selecione Soma de purchase_revenue para classificar a tabela em ordem decrescente de receita de compra.

   A área de trabalho do Power BI deve ser semelhante à mostrada abaixo.

   

A consulta executada pelo Power BI Desktop usando a extensão BI não inclui uma instrução sort. A falta de uma instrução sort implica que a classificação é executada no lado do cliente.

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. Selecione a guia Folha 1 na parte inferior para alternar da Fonte de dados. Na exibição Folha 1:

   1. Arraste a entrada Daterange da lista Tabelas na prateleira Filtros.

   2. Na caixa de diálogo Filtrar Campo [Intervalo de Datas], selecione Intervalo de Datas e selecione Avançar >.

   3. Na caixa de diálogo Filtro [Intervalo de datas], selecione Intervalo de datas e selecione 01/01/2023 - 1/2/2023. Selecione Aplicar e OK.

   4. Arraste Nome do Produto da lista Tabelas e solte a entrada no campo ao lado de Linhas.

   5. Arraste a entrada Compras da lista Tabelas e solte a entrada no campo ao lado de Colunas. O valor muda para SUM(Purchases).

   6. Arraste a entrada Receita de Compra da lista Tabelas e solte a entrada no campo ao lado de Colunas, ao lado de SOMA(Compras). O valor muda para SUM(Purchase Revenue).

   7. Selecione Tabela de Texto de Mostre-me.

   8. Selecione Ajustar largura no menu suspenso Ajustar.

   9. Selecione o cabeçalho da coluna Receita de compra e classifique a tabela nesta coluna em ordem decrescente.

      A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

      

A consulta executada pelo Tableau Desktop usando a extensão BI não inclui uma instrução sort. A falta dessa instrução sort implica que a classificação é executada no lado do cliente.

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. Na interface Explorar do Looker, atualize a conexão. Selecione Limpar cache e atualizar.

2. Na interface Explorar do Looker, verifique se você possui uma configuração limpa. Caso contrário, selecione Remover campos e filtros.

3. Selecione + Filtro abaixo de Filtros.

4. Na caixa de diálogo Adicionar Filtro:

   1. Selecionar ‣ Visualização De Dados Cc

   2. Na lista de campos, selecione ‣ Data do Intervalo de Datas e Data do Intervalo de Datas.

      

5. Especifique o filtro Data do Intervalo de Datas da Visualização de Dados Cc, pois está no intervalo 2023/01/01 até (antes) 2023/02/01.

6. Na seção ‣ Cc Data View no painel esquerdo, selecione Nome do Produto.

7. Na seção ‣ Campos Personalizados no painel esquerdo:

   1. Selecione Medida Personalizada no menu suspenso + Adicionar.

   2. No diálogo Criar medida personalizada:

      1. Selecione Receita de compra no menu suspenso Campo a medir.

      2. Selecione Soma no menu suspenso Tipo de medida.

      3. Insira um nome de campo personalizado para Nome. Por exemplo: Sum of Purchase Revenue.

      4. Selecione a guia Detalhes do campo.

      5. Selecione Decimais no menu suspenso Formatar e verifique se 0 está inserido em Decimais.

         

      6. Selecione Salvar.

8. Selecione ​ ​(Decrescente, Ordem de classificação: 1) na coluna Receita de compra.

9. Selecione Executar.

10. Selecione ‣ Visualização.

Você deve ver uma visualização e tabela semelhantes, como mostrado abaixo.

A consulta gerada pelo Pesquisador usando a extensão BI inclui ORDER BY, o que implica que a classificação é executada por meio do Pesquisador e da extensão BI.

-- Looker Query Context '{"user_id":6,"history_slug":"fc83573987b999306eaf6e1a3f2cde70","instance_slug":"71d4667f0b76c0011463658f45c3f7a3"}'
SELECT
    cc_data_view."product_name"  AS "cc_data_view.product_name",
    COALESCE(SUM(CAST(( cc_data_view."purchase_revenue"  ) AS DOUBLE PRECISION)), 0) AS "purchase_revenue"
FROM
    "public"."cc_data_view" AS "cc_data_view"
WHERE ((( cc_data_view."daterange"  ) >= (DATE_TRUNC('day', DATE '2024-01-31')) AND ( cc_data_view."daterange"  ) < (DATE_TRUNC('day', DATE '2023-02-01'))))
GROUP BY
    1
ORDER BY
    2 DESC
FETCH NEXT 500 ROWS ONLY

1. Insira as seguintes instruções em uma nova célula.

   code language-python
   data = %sql SELECT product_name AS `Product Name`, SUM(purchase_revenue) AS `Purchase Revenue`, SUM(purchases) AS `Purchases` \ FROM cc_data_view \ WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-02-01' \ GROUP BY 1 \ ORDER BY `Purchase Revenue` DESC \ LIMIT 5; display(data)

2. Execute a célula. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

A consulta é executada pela extensão BI, conforme definido no Jupyter Notebook.

1. Insira as seguintes instruções entre {r} ` e ` em uma nova parte.

   code language-r
   ## Dimension 1 Sorted df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-02-01") %>% group_by(product_name) %>% summarise(purchase_revenue = sum(purchase_revenue), purchases = sum(purchases), .groups = "keep") %>% arrange(desc(purchase_revenue), .by_group = FALSE) print(df)

2. Execute o pedaço. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

A consulta gerada pelo RStudio usando a extensão de BI inclui ORDER BY, o que implica que a ordem é aplicada por meio do RStudio e da extensão de BI.

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