Utilizzare i nomi degli intervalli di date per filtrare

1. Nel riquadro Dati:

   1. Seleziona daterangemonth.
   2. Selezionare daterangeName.
   3. Seleziona somma occorrenze.

   Visualizzazione con Errore durante il recupero dei dati per questo oggetto visivo.

2. Nel riquadro Filtri:

   1. Seleziona daterangeName uguale a (All) da Filtri per questo oggetto visivo.
   2. Selezionare Filtro base come Tipo filtro.
   3. Sotto il campo Ricerca, seleziona Ultimo anno 2023, che è il nome dell'intervallo di date definito in Customer Journey Analytics.
   4. Selezionare per rimuovere daterangeName da Columns.

   La tabella viene aggiornata con il filtro daterangeName applicato. 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 Name dall'elenco Tables nello scaffale Filters.

   2. Nella finestra di dialogo Filtro [Nome Daterange] verifica che sia selezionato Seleziona dall'elenco e seleziona Ultimo anno 2023 dall'elenco. Selezionare Applica e OK.

   3. Trascina la voce Daterangemonth dall'elenco Tabelle e rilascia la voce nel campo accanto a Righe. Seleziona Daterangemonth e seleziona Month. Il valore diventa MONTH(Daterangemonth).

   4. Trascina Occorrenze dall'elenco Tabelle e rilascia la voce nel campo accanto a Colonne. Il valore diventa SUM(Occurrences).

   5. Seleziona Tabella di testo da Mostra.

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

   7. Selezionare Adatta larghezza dal menu a discesa Adatta.

      Il desktop Tableau dovrebbe essere simile al seguente.

      Dimension

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 ‣ Nome intervallo.

4. Specifica il filtro Cc Data View Daterange Name come is e seleziona Last Year 2023 dall'elenco di valori.

5. Dalla sezione ‣ Cc Data View nella barra a sinistra:

   1. Seleziona Mese periodo, quindi Mese.
   2. Seleziona Conteggio sotto MISURE nella barra a sinistra (in basso).

6. Seleziona Esegui.

7. Selezionare ‣ Visualizzazione.

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

   

3. Seleziona Prodotti della pesca dal menu a discesa.

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

   

1. Immettere le istruzioni seguenti tra {r} ` e ` in un nuovo blocco. Assicurati di utilizzare il nome dell’intervallo di date appropriato. Ad esempio: 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. Esegui il blocco. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.