Ordina

1. Nel riquadro Dati:

   1. Seleziona daterange.
   2. Seleziona product_name.
   3. Seleziona somma ricavi_acquisto.
   4. Seleziona somma acquisti.

2. Nel riquadro Filtri:

   1. Seleziona l'intervallo di dati è (Tutto) da Filtri per questo elemento visivo.
   2. Selezionare Filtro avanzato come Tipo filtro.
   3. Definisci il filtro per mostrare gli elementi quando il valore è attivo o successivo 1/1/2023 And è precedente 2/1/2023.

3. Nel riquadro Visualizzazioni:

   1. Selezionare per rimuovere l'intervallo di dati dalle colonne.
   2. Trascina Somma di purchase_revenue nella parte inferiore di Column elementi.

4. Nel rapporto, seleziona Somma di purchase_revenue per ordinare la tabella in ordine decrescente di ricavi da acquisto.

   Il desktop Power BI dovrebbe essere simile a quello riportato di seguito.

   

La query eseguita da Power BI Desktop tramite l'estensione BI non include un'istruzione sort. L'assenza di un'istruzione sort implica che l'ordinamento viene eseguito lato client.

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. 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 nello scaffale Filtri.

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

   3. Nella finestra di dialogo Filtro [Daterange], selezionare Intervallo di date, quindi selezionare 01/01/2023 - 1/2/2023. Selezionare Applica e OK.

   4. Trascina Nome prodotto dall'elenco Tabelle e rilascia la voce nel campo accanto a Righe.

   5. Trascina la voce Acquisti dall'elenco Tabelle e rilascia la voce nel campo accanto a Colonne. Il valore diventa SUM(Purchases).

   6. Trascina la voce Ricavi acquisti dall'elenco Tabelle e rilascia la voce nel campo accanto a Colonne, accanto a SOMMA(Acquisti). Il valore diventa SUM(Purchase Revenue).

   7. Seleziona Tabella di testo da Mostra.

   8. Selezionare Adatta larghezza dal menu a discesa Adatta.

   9. Selezionare l'intestazione di colonna Ricavi acquisti e ordinare la tabella in questa colonna in ordine decrescente.

      Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

      

La query eseguita da Tableau Desktop tramite l'estensione BI non include un'istruzione sort. L'assenza di questa istruzione sort implica che l'ordinamento viene eseguito lato client.

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. Nell'interfaccia Esplora di Looker, aggiorna la connessione. Selezionare Cancella cache e aggiorna.

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

3. Seleziona + Filtro sotto Filtri.

4. Nella finestra di dialogo Aggiungi filtro:

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

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

6. Dalla sezione ‣ Visualizzazione dati Cc nella barra a sinistra, seleziona Nome prodotto.

7. Dalla sezione ‣ Campi personalizzati nella barra a sinistra:

   1. Selezionare Misura personalizzata dal menu a discesa + Aggiungi.

   2. Nella finestra di dialogo Crea misura personalizzata:

      1. Seleziona Ricavi acquisti dal menu a discesa Campo da misurare.
      2. Selezionare Somma dal menu a discesa Tipo di misura.
      3. Immettere un nome di campo personalizzato per Nome. Ad esempio: Sum of Purchase Revenue.
      4. Selezionare la scheda Dettagli campo.
      5. Seleziona Decimali dal menu a discesa Formato e assicurati che 0 sia inserito in Decimali.
         
      6. Seleziona Salva.

8. Accertati di selezionare ↓ (Decrescente, Ordinamento: 1) nella colonna Ricavi acquisti.

9. Seleziona Esegui.

10. Selezionare ‣ Visualizzazione.

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

La query generata da Looker tramite l'estensione BI include ORDER BY, il che implica che l'ordinamento viene eseguito tramite Looker e l'estensione 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. Immettere le istruzioni seguenti in una nuova cella.

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

   

La query viene eseguita dall’estensione BI come definito in Jupyter Notebook.

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

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

   

La query generata da Studio utilizzando l'estensione BI include ORDER BY, il che implica che l'ordine viene applicato tramite Studio e l'estensione BI.

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