Casi d’uso dell’estensione BI

1. Accedi alle credenziali e ai parametri richiesti dall’interfaccia utente di Experience Platform Query Service.

   1. Passa alla sandbox di Experience Platform.

   2. Seleziona Query dalla barra a sinistra.

   3. Selezionare la scheda Credenziali nell'interfaccia Query.

   4. Selezionare prod:cja dal menu a discesa Database.

      

2. Avviare Power BI Desktop.

   1. Dall'interfaccia principale, selezionare Ottieni dati da altre origini.

   2. Nella finestra di dialogo Ottieni dati:
      

      1. Cerca e seleziona Database PostgreSQL.
      2. Seleziona Connetti.

   3. Nella finestra di dialogo Database PostgreSQL:
      

      1. Utilizza per copiare e incollare i valori Host e Porta dal pannello Query Credenziali in scadenza di Experience Platform, separati da : come valore per Server. Ad esempio: examplecompany.platform-query.adobe.io:80.
      2. Utilizza per copiare e incollare il valore Database dal pannello Query Credenziali in scadenza di Experience Platform. Aggiungere ?FLATTEN al valore incollato. Ad esempio: prod:cja?FLATTEN.
      3. Selezionare DirectQuery come Modalità di connettività dati.
      4. Selezionare OK.

   4. Nella finestra di dialogo Database PostgreSQL - Database:
      

      1. Utilizza per copiare i valori Nome utente e Password dal pannello Experience Platform Query Credenziali in scadenza nei campi Nome utente e Password. Se si utilizza una credenziale senza scadenza, utilizzare la password delle credenziali senza scadenza.
      2. Verificare che il menu a discesa per Selezionare il livello a cui applicare queste impostazioni sia impostato sul server definito in precedenza.
      3. Seleziona Connetti.

   5. Nella finestra di dialogo Navigator, le visualizzazioni dati vengono recuperate. Questo recupero può richiedere del tempo. Una volta recuperato, in Power BI Desktop viene visualizzato quanto segue.
      

      1. Seleziona public.cc_data_view dall'elenco nel pannello a sinistra.

      2. Sono disponibili due opzioni:

         1. Seleziona Carica per continuare e completare l'installazione.
         2. Selezionare Trasforma dati. Viene visualizzata una finestra di dialogo in cui è possibile applicare le trasformazioni come parte della configurazione.
            
            • Seleziona Chiudi e applica.

   6. Dopo un po', nel riquadro Dati viene visualizzato public.cc_data_view. Seleziona per visualizzare dimensioni e metriche.
      

Per APPIATTIRE o meno

Power BI Desktop supporta i seguenti scenari per il parametro FLATTEN. Per ulteriori informazioni, vedere Flatten nested data.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
Parametro FLATTEN	Esempio	Supportati	Osservazioni
Nessuno	prod:cja
?FLATTEN	prod:cja?FLATTEN		Opzione consigliata da utilizzare!
%3FFLATTEN	prod:cja%3FFLATTEN		Power BI Desktop visualizza l'errore: Impossibile eseguire l'autenticazione con le credenziali fornite. Riprova.

Ulteriori informazioni

• Prerequisiti

• Guida alle credenziali

• Connetti Power BI a Query Service.

1. Accedi alle credenziali e ai parametri richiesti dall’interfaccia utente di Experience Platform Query Service.

   1. Passa alla sandbox di Experience Platform.

   2. Seleziona Query dalla barra a sinistra.

   3. Selezionare la scheda Credenziali nell'interfaccia Query.

   4. Selezionare prod:cja dal menu a discesa Database.

      

2. Avvia Tableau.

   1. Seleziona PostgreSQL dalla barra a sinistra sotto A un server. Se non disponibile, selezionare Altro… e selezionare PostgreSQL dai Connettori installati.
      

   2. Nella scheda Generale della finestra di dialogo PostgreSQL:
      

      1. Utilizza per copiare e incollare l'Host dal pannello Query Credenziali in scadenza di Experience Platform nel Server.
      2. Utilizza per copiare e incollare la Porta dal pannello Experience Platform Query Credenziali in scadenza alla Porta.
      3. Utilizza per copiare e incollare il Database dal pannello Experience Platform Query Credenziali in scadenza nel Database. Aggiungere %3FFLATTEN al valore incollato. Ad esempio: prod:cja%3FFLATTEN.
      4. Selezionare Nome utente e password dal menu a discesa Autenticazione.
      5. Utilizza per copiare e incollare il Nome utente dal pannello Query Credenziali in scadenza di Experience Platform nel Nome utente.
      6. Utilizza per copiare e incollare la Password dal pannello Query Credenziali in scadenza di Experience Platform nella Password. Se si utilizza una credenziale senza scadenza, utilizzare la password delle credenziali senza scadenza.
      7. Verificare che sia selezionato Richiedi SSL.
      8. Seleziona Accedi.

      Viene visualizzata una finestra di dialogo Richiesta in corso mentre Tableau Desktop convalida la connessione.

   3. Nella finestra principale, puoi vedere nella pagina Data Source, nel riquadro a sinistra:

      • Il nome della connessione, sotto Connessioni.
      • Il nome del database, sotto Database.
      • Un elenco di tabelle, sotto Tabella.
        
      1. Trascina la voce cc_data_view e rilascia la voce nella visualizzazione principale che riporta Trascina qui le tabelle.

   4. Nella finestra principale vengono visualizzati i dettagli della visualizzazione dati cc_data_view.
      

Per APPIATTIRE o meno

Tableau Desktop supporta i seguenti scenari per il parametro FLATTEN. Per ulteriori informazioni, vedere Flatten nested data.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
Parametro FLATTEN	Esempio	Supportati	Osservazioni
Nessuno	prod:cja
?FLATTEN	prod:cja?FLATTEN
%3FFLATTEN	prod:cja%3FFLATTEN		Opzione consigliata da utilizzare. %3FFLATTEN è la versione con codifica URL di ?FLATTEN.

Ulteriori informazioni

• Prerequisiti

• Guida alle credenziali

• Connettere Tableau Desktop a Query Service.

1. Accedi alle credenziali e ai parametri richiesti dall’interfaccia utente di Experience Platform Query Service.

   1. Passa alla sandbox di Experience Platform.

   2. Seleziona Query dalla barra a sinistra.

   3. Selezionare la scheda Credenziali nell'interfaccia Query.

   4. Selezionare prod:cja dal menu a discesa Database.

      

2. Accedi a Looker

   1. Seleziona Amministratore dalla barra a sinistra.

   2. Seleziona Connessioni.

   3. Selezionare Aggiungi connessione.

   4. In Connetti il database alla schermata Looker.

      

      1. Immetti un Nome per la connessione, ad esempio Example Looker Connection.
      2. Assicurarsi che Tutti i progetti sia selezionato come Ambito connessione.
      3. Selezionare PostgreSQL 9.5+ come Dialetto.
      4. Utilizza per copiare e incollare il valore Host dal pannello Query Credenziali in scadenza di Experience Platform come valore per Host. Ad esempio: examplecompany.platform-query.adobe.io.
      5. Utilizza per copiare e incollare il valore Porta dal pannello Query Credenziali in scadenza di Experience Platform come valore per Porta. Ad esempio: 80.
      6. Utilizza per copiare e incollare il valore Database dal pannello Experience Platform Query Credenziali in scadenza come valore per Database. Aggiungere %3FFLATTEN al valore incollato. Ad esempio: prod:cja%3FFLATTEN.
      7. Utilizza per copiare e incollare il valore Nome utente dal pannello Query Credenziali in scadenza di Experience Platform come valore per Nome utente.
      8. Utilizza per copiare e incollare il valore Password dal pannello Query Credenziali in scadenza di Experience Platform come valore per Password.
      9. Seleziona Espandi tutto in Impostazioni facoltative.
      10. Imposta Numero massimo di connessioni per nodo su 5.
      11. Verificare che SSL sia abilitato.
      12. Seleziona Test per verificare la connessione. Dovresti vedere un banner nella parte superiore della schermata con un messaggio come Operazione riuscita, può connettere JDBC ….
      13. Seleziona Connetti per stabilire e salvare la connessione.

   5. La nuova connessione viene visualizzata nell'interfaccia Connessioni.

   6. Seleziona ← da Amministratore per passare alla navigazione principale nella barra a sinistra.

   7. Selezionare Sviluppo.

   8. Seleziona Progetti.

   9. Selezionare Nuovo modello nei progetti LookML.

   10. Per evitare di influenzare altri utenti. quando richiesto, seleziona Entra in modalità di sviluppo.

   11. Nell'esperienza Crea modello:

       1. In ➊Selezionare Connessione Database:

          1. Selezionare la connessione al database in Seleziona connessione al database. Esempio: example_looker_connection.
          2. Assegna un nome al progetto in Crea un nuovo progetto LookML per questo modello. Per example: example_looker_project.
          3. Seleziona Avanti.

       2. In ➋Seleziona Tabelle:

          1. Seleziona public, quindi assicurati che la visualizzazione dati di Customer Journey Analytics sia selezionata. Ad esempio: cc_data_view.
          2. Seleziona Avanti.

       3. In ➌Seleziona Chiavi Primarie:

          1. Seleziona Avanti.

       4. In ➍selezionare Esplora da creare:

          1. Accertati di selezionare la vista. Ad esempio: cc_data_view.view.
          2. Seleziona Avanti.

       5. In ➎Immettere Il Nome Modello:

          1. Assegna un nome al modello. Ad esempio: example_looker_model.

       6. Selezionare Completa ed esplora dati.

   Sei stato reindirizzato all'interfaccia Esplora di Looker, pronto per esplorare i dati.

Per APPIATTIRE o meno

Looker supporta i seguenti scenari per il parametro FLATTEN. Per ulteriori informazioni, vedere Flatten nested data.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
Parametro FLATTEN	Esempio	Supportati	Osservazioni
Nessuno	prod:cja
?FLATTEN	prod:cja?FLATTEN
%3FFLATTEN	prod:cja%3FFLATTEN		Opzione consigliata da utilizzare. %3FFLATTEN è la versione con codifica URL di ?FLATTEN.

Ulteriori informazioni

• Prerequisiti

• Guida alle credenziali

1. Accedi alle credenziali e ai parametri richiesti dall’interfaccia utente di Experience Platform Query Service.

   1. Passa alla sandbox di Experience Platform.

   2. Seleziona Query dalla barra a sinistra.

   3. Selezionare la scheda Credenziali nell'interfaccia Query.

   4. Selezionare prod:cja dal menu a discesa Database.

      

2. Assicurati di aver configurato un ambiente virtuale Python dedicato per l’esecuzione dell’ambiente Jupyter Notebook.

3. Verifica di aver installato le librerie richieste nell’ambiente virtuale:

   • ipython-sql: pip install ipython-sql.
   • psycopg2-binary: pip install psycopg-binary.
   • sqlalchemy: pip install sqlalchemy.

4. Avviare Jupyter Notebook dall'ambiente virtuale: jupyter notebook.

5. Crea un nuovo blocco appunti o scarica questo blocco appunti di esempio.

6. Nella prima cella, immetti ed esegui:

   code language-none
   %config SqlMagic.style = '_DEPRECATED_DEFAULT'

7. In una nuova cella, immetti i parametri di configurazione per la connessione. Utilizza per copiare e incollare i valori dal pannello Experience Platform Query Credenziali in scadenza nei valori richiesti per i parametri di configurazione. Ad esempio:

   code language-none

   import ipywidgets as widgets from IPython.display import display config_host = widgets.Text(description='Host:', value='example.platform-query-stage.adobe.io', layout=widgets.Layout(width="600px")) display(config_host) config_port = widgets.IntText(description='Port:', value=80, layout=widgets.Layout(width="200px")) display(config_port) config_db = widgets.Text(description='Database:', value='prod:cja', layout=widgets.Layout(width="300px")) display(config_db) config_username = widgets.Text(description='Username:', value='EC582F955C8A79F70A49420E@AdobeOrg', layout=widgets.Layout(width="600px")) display(config_username) config_password = widgets.Password(description='Password:', value='***', layout=widgets.Layout(width="600px")) display(config_password)

8. Eseguire la cella.

9. Utilizza per copiare e incollare la password dal pannello Query Credenziali in scadenza di Experience Platform nel campo Password di Jupyter Notebook.

   

10. In una nuova cella, immettere le istruzioni per caricare l'estensione SQL, la libreria richiesta e connettersi a Customer Journey Analytics.

    code language-python
    %load_ext sql from sqlalchemy import create_engine %sql postgresql://{config_username.value}:{config_password.value}@{config_host.value}:{config_port.value}/{config_db.value}?sslmode=require

    Eseguite la shell. Non dovrebbe essere visualizzato alcun output, ma la cella dovrebbe essere eseguita senza alcun avviso.

    

11. In una nuova chiamata, immetti le istruzioni per ottenere un elenco delle visualizzazioni dati disponibili in base alla connessione.

    code language-python

    %%sql SELECT n.nspname as "Schema", c.relname as "Name", CASE c.relkind WHEN 'r' THEN 'table' WHEN 'v' THEN 'view' WHEN 'm' THEN 'materialized view' WHEN 'i' THEN 'index' WHEN 'S' THEN 'sequence' WHEN 's' THEN 'special' WHEN 't' THEN 'TOAST table' WHEN 'f' THEN 'foreign table' WHEN 'p' THEN 'partitioned table' WHEN 'I' THEN 'partitioned index' END as "Type", pg_catalog.pg_get_userbyid(c.relowner) as "Owner" FROM pg_catalog.pg_class c LEFT JOIN pg_catalog.pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace WHERE c.relkind IN ('v','') AND n.nspname <> 'pg_catalog' AND n.nspname !~ '^pg_toast' AND n.nspname <> 'information_schema' AND pg_catalog.pg_table_is_visible(c.oid) AND c.relname NOT LIKE '%test%' AND c.relname NOT LIKE '%ajo%' ORDER BY 1,2;

    Eseguite la shell. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.

    

    Dovresti visualizzare la cc_data_view nell'elenco delle visualizzazioni dati.

Per APPIATTIRE o meno

Jupyter Notebook supporta i seguenti scenari per il parametro FLATTEN. Per ulteriori informazioni, vedere Flatten nested data.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
Parametro FLATTEN	Esempio	Supportati	Osservazioni
Nessuno	prod:cja
?FLATTEN	prod:cja?FLATTEN
%3FFLATTEN	prod:cja%3FFLATTEN		Opzione consigliata da utilizzare. %3FFLATTEN è la versione con codifica URL di ?FLATTEN.

Ulteriori informazioni

• Prerequisiti

• Guida alle credenziali

1. Accedi alle credenziali e ai parametri richiesti dall’interfaccia utente di Experience Platform Query Service.

   1. Passa alla sandbox di Experience Platform.

   2. Seleziona Query dalla barra a sinistra.

   3. Selezionare la scheda Credenziali nell'interfaccia Query.

   4. Selezionare prod:cja dal menu a discesa Database.

      

2. Avviare Studio.

3. Crea un nuovo file Markdown R o scarica questo file Markdown R di esempio.

4. Nel primo blocco immettere le istruzioni seguenti comprese tra {r} ` e ` . Utilizza per copiare e incollare i valori dal pannello Query Credenziali in scadenza di Experience Platform nei valori richiesti per i vari parametri, come host, dbname e user. Ad esempio:

   code language-r

   library(rstudioapi) library(DBI) library(dplyr) library(tidyr) library(RPostgres) library(ggplot2) host <- rstudioapi::showPrompt(title = "Host", message = "Host", default = "orangestagingco.platform-query-stage.adobe.io") dbname <- rstudioapi::showPrompt(title = "Database", message = "Database", default = "prod:cja?FLATTEN") user <- rstudioapi::showPrompt(title = "Username", message = "Username", default = "EC582F955C8A79F70A49420E@AdobeOrg") password <- rstudioapi::askForPassword(prompt = "Password")

5. Esegui il blocco. Ti viene richiesto di Host, Database e Utente. È sufficiente accettare i valori forniti nel passaggio precedente.

6. Utilizza per copiare e incollare la password dal pannello Experience Platform Query Credenziali in scadenza alla finestra di dialogo Password in RStudio.

   

7. Creare un nuovo blocco e immettere le istruzioni seguenti tra ```` {r} e .

   code language-r
   con <- dbConnect( RPostgres::Postgres(), host = host, port = 80, dbname = dbname, user = user, password = password, sslmode = 'require' )

8. Esegui il blocco. Se la connessione ha esito positivo, non verrà visualizzato alcun output.

9. Creare un nuovo blocco e immettere le istruzioni seguenti tra ```` {r} e .

   code language-r
   views <- dbListTables(con) print(views)

10. Esegui il blocco. Dovresti vedere character(0) come unico output.

11. Creare un nuovo blocco e immettere le istruzioni seguenti tra ```` {r} e .

    code language-r
    glimpse(dv)

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

    

Per APPIATTIRE o meno

Studio supporta i seguenti scenari per il parametro FLATTEN. Per ulteriori informazioni, vedere Flatten nested data.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
Parametro FLATTEN	Esempio	Supportati	Osservazioni
Nessuno	prod:cja
?FLATTEN	prod:cja?FLATTEN		Opzione consigliata da utilizzare.
%3FFLATTEN	prod:cja%3FFLATTEN

Ulteriori informazioni

• Prerequisiti

• Guida alle credenziali

1. Nel riquadro Dati:

   1. Seleziona daterangeday.
   2. Seleziona somma occorrenze.

   Viene visualizzata una tabella che mostra le occorrenze del mese corrente. Per una migliore visibilità, ingrandisci la visualizzazione.

2. Nel riquadro Filtri:

   1. Seleziona daterangeday è (Tutto) da Filtri per questo oggetto visivo.
   2. Selezionare Filtro avanzato come Tipo filtro.
   3. Definisci il filtro per Visualizzare gli elementi quando il valore è uguale o successivo 1/1/2023 And è precedente 2/1/2023. Puoi utilizzare l'icona del calendario per scegliere e selezionare le date.
   4. Selezionare Applica filtro.

   La tabella viene aggiornata con il filtro daterangeday applicato.

3. Nel riquadro Visualizzazioni, selezionare la visualizzazione Grafico a linee.

   Una visualizzazione con grafico a linee sostituisce la tabella utilizzando gli stessi dati della tabella. Il desktop Power BI dovrebbe essere simile a quello riportato di seguito.

   

4. Nella visualizzazione Grafico a linee:

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

   La vista principale viene aggiornata per mostrare sia una visualizzazione delle linee che una tabella. Il desktop Power BI dovrebbe essere simile a quello riportato di seguito.

   

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

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

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

   3. Nella finestra di dialogo Filtro [Daterange], seleziona Intervallo di date e specifica un periodo compreso tra 01/01/2023 e 01/02/2023.

      

   4. Trascina Daterangeday dall'elenco Tabelle nel riquadro Dati e rilascia la voce nel campo accanto a Colonne.

      • Seleziona Giorno dal menu a discesa Daterangeday, in modo che il valore venga aggiornato a GIORNO(Daterangeday).

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

   6. Modificare Standard in Vista intera dal menu a discesa Adatta nella barra degli strumenti.

      Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

      

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

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

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

5. Verifica che il foglio Dati sia selezionato. Nella visualizzazione Dati:

   1. Seleziona Mostra in alto a destra e seleziona Tabella di testo (visualizzazione in alto a sinistra) per modificare il contenuto della visualizzazione dati in una tabella.

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

   3. Modificare Standard in Vista intera dal menu a discesa Adatta nella barra degli strumenti.

      Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

      

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

   1. Trascina e rilascia il foglio del Grafico dallo scaffale Fogli nella visualizzazione Dashboard 1 che contiene Rilascia qui i fogli.

   2. Trascina e rilascia il foglio Dati dallo scaffale Fogli sotto il foglio Grafico nella visualizzazione Dashboard 1.

   3. Selezionare il foglio Dati nella visualizzazione e modificare Vista intera in Larghezza fissa.

      Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

      

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

2. Seleziona + Filtro sotto Filtri.

3. Nella finestra di dialogo Aggiungi filtro:

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

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

5. Dalla sezione Visualizzazione dati Cc nella barra a sinistra,

   1. Seleziona ‣ Data intervallo, quindi Data dall'elenco di DIMENSIONI.
   2. Seleziona Conteggio sotto MISURE nella barra a sinistra (in basso).

6. Seleziona Esegui.

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

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

1. Immettere le istruzioni seguenti in una nuova cella.

   code language-python
   import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = %sql SELECT daterangeday AS Date, COUNT(*) AS Events \ FROM cc_data_view \ WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-02-01' \ GROUP BY 1 \ ORDER BY Date ASC df = data.DataFrame() df = df.groupby('Date', as_index=False).sum() plt.figure(figsize=(15, 3)) sns.lineplot(x='Date', y='Events', data=df) plt.show() display(data)

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

   

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

   code language-r
   ## Daily Events df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-02-01") %>% group_by(daterangeday) %>% count() %>% arrange(daterangeday, .by_group = FALSE) ggplot(df, aes(x = daterangeday, y = n)) + geom_line(color = "#69b3a2") + ylab("Events") + xlab("Date") print(df)

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

   

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

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

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

   3. Nella finestra di dialogo Filtro [Daterange], seleziona Intervallo di date e specifica un periodo compreso tra 01/01/2023 e 02/01/2023.

      

   4. Trascina Daterangehour dall'elenco Tabelle nel riquadro Dati e rilascia la voce nel campo accanto a Colonne.

      • Seleziona Altro > Ore dal menu a discesa Daterangeday, in modo che il valore venga aggiornato a ORA(Daterangeday).

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

   6. Modificare Standard in Vista intera dal menu a discesa Adatta nella barra degli strumenti.

      Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

      

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

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

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

5. Verifica che il foglio Dati sia selezionato. Nella visualizzazione Dati:

   1. Seleziona Mostra in alto a destra e seleziona Tabella di testo (visualizzazione in alto a sinistra) per modificare il contenuto della visualizzazione dati in una tabella.

   2. Trascina HOUR(Daterangeday) da Columns a Rows.

   3. Modificare Standard in Vista intera dal menu a discesa Adatta nella barra degli strumenti.

      Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

      

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

   1. Trascina e rilascia il foglio del Grafico dallo scaffale Fogli nella visualizzazione Dashboard 1 che contiene Rilascia qui i fogli.

   2. Trascina e rilascia il foglio Dati dallo scaffale Fogli sotto il foglio Grafico nella visualizzazione Dashboard 1.

   3. Selezionare il foglio Dati nella visualizzazione e modificare Vista intera in Larghezza fissa.

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

      

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

2. Seleziona + Filtro sotto Filtri.

3. Nella finestra di dialogo Aggiungi filtro:

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

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

5. Dalla sezione Visualizzazione dati Cc nella barra a sinistra,

   1. Seleziona ‣ Data Daterangehour, quindi Ora dall'elenco di DIMENSIONI.
   2. Seleziona Conteggio sotto MISURE nella barra a sinistra (in basso).

6. Seleziona Esegui.

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

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

1. Immettere le istruzioni seguenti in una nuova cella.

   code language-python
   import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = %sql SELECT daterangehour AS Hour, COUNT(*) AS Events \ FROM cc_data_view \ WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-02' \ GROUP BY 1 \ ORDER BY Hour ASC df = data.DataFrame() df = df.groupby('Hour', as_index=False).sum() plt.figure(figsize=(15, 3)) sns.lineplot(x='Hour', y='Events', data=df) plt.show() display(data)

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

   

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

   code language-r
   ## Hourly Events df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-01-02") %>% group_by(daterangehour) %>% count() %>% arrange(daterangehour, .by_group = FALSE) ggplot(df, aes(x = daterangehour, y = n)) + geom_line(color = "#69b3a2") + ylab("Events") + xlab("Hour") print(df)

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

   

1. Nel riquadro Dati:

   1. Seleziona daterangemonth.
   2. Seleziona somma occorrenze.

   Viene visualizzata una tabella che mostra le occorrenze del mese corrente. Per una migliore visibilità, ingrandisci la visualizzazione.

2. Nel riquadro Filtri:

   1. Seleziona daterangemonth is (All) from Filters on this visual (Filtri per questo elemento visivo).
   2. Selezionare Filtro avanzato come Tipo filtro.
   3. Definisci il filtro per Visualizzare gli elementi quando il valore è uguale o successivo 1/1/2023 And è precedente 1/1/2024. Puoi utilizzare l'icona del calendario per scegliere e selezionare le date.
   4. Selezionare Applica filtro.

   La tabella viene aggiornata con il filtro daterangemonth applicato.

3. Nel riquadro Visualizzazioni:

   1. Seleziona la visualizzazione Grafico a linee.

   Una visualizzazione con grafico a linee sostituisce la tabella utilizzando gli stessi dati della tabella. Il desktop Power BI dovrebbe essere simile a quello riportato di seguito.

   

4. Nella visualizzazione Grafico a linee:

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

   La vista principale viene aggiornata per mostrare sia una visualizzazione delle linee che una tabella. Il desktop Power BI dovrebbe essere simile a quello riportato di seguito.

   

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

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

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

   3. Nella finestra di dialogo Filtro [Daterange], seleziona Intervallo di date e specifica un periodo compreso tra 01/01/2023 e 01/01/2024.

      

   4. Trascina Daterangeday dall'elenco Tabelle nel riquadro Dati e rilascia la voce nel campo accanto a Colonne.

      • Seleziona MESE dal menu a discesa Daterangeday, in modo che il valore venga aggiornato a MESE(Daterangeday).

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

   6. Modificare Standard in Vista intera dal menu a discesa Adatta nella barra degli strumenti.

      Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

      

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

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

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

5. Verifica che il foglio Dati sia selezionato. Nella visualizzazione Dati:

   1. Seleziona Mostra in alto a destra e seleziona Tabella di testo (visualizzazione in alto a sinistra) per modificare il contenuto della visualizzazione dati in una tabella.

   2. Trascina MONTH(Daterangeday) da Columns a Rows.

   3. Modificare Standard in Vista intera dal menu a discesa Adatta nella barra degli strumenti.

      Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

      

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

   1. Trascina e rilascia il foglio del Grafico dallo scaffale Fogli nella visualizzazione Dashboard 1 che contiene Rilascia qui i fogli.

   2. Trascina e rilascia il foglio Dati dallo scaffale Fogli sotto il foglio Grafico nella visualizzazione Dashboard 1.

   3. Selezionare il foglio Dati nella visualizzazione e modificare Vista intera in Larghezza fissa.

      Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

      

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

2. Seleziona + Filtro sotto Filtri.

3. Nella finestra di dialogo Aggiungi filtro:

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

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

5. Dalla barra Cc Data View a sinistra,

   1. Seleziona ‣ Data del mese di calendario, quindi Mese dall'elenco di DIMENSIONI.
   2. Seleziona Conteggio sotto MISURE nella barra a sinistra (in basso).

6. Seleziona Esegui.

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

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

1. Immettere le istruzioni seguenti in una nuova cella.

   code language-python
   import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = %sql SELECT daterangemonth AS Month, COUNT(*) AS Events \ FROM cc_data_view \ WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2024-01-01' \ 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)

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

   

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

   code language-r
   ## Hourly Events df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-01-02") %>% group_by(daterangehour) %>% count() %>% arrange(daterangehour, .by_group = FALSE) ggplot(df, aes(x = daterangehour, y = n)) + geom_line(color = "#69b3a2") + ylab("Events") + xlab("Hour") print(df)

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