Utilizzare i nomi dei segmenti per segmentare

1. Nel riquadro Dati:

   1. Seleziona daterange.
   2. Selezionare filterName.
   3. Seleziona product_name.
   4. Seleziona somma occorrenze.

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

1. Nel riquadro Filtri:

   1. Seleziona filterName is (All) from Filters on this visual.
   2. Selezionare Filtro base come Tipo filtro.
   3. Sotto il campo Ricerca, selezionare Prodotti per la pesca, che è il nome del filtro esistente definito in Customer Journey Analytics.
   4. Seleziona l'intervallo di dati è (Tutto) da Filtri per questo elemento visivo.
   5. Selezionare Filtro avanzato come Tipo filtro.
   6. Definisci il filtro per mostrare gli elementi quando il valore è attivo o successivo 1/1/2023 And è precedente 2/1/2023.
   7. Selezionare per rimuovere filterName da Columns.
   8. Selezionare per rimuovere daterange da Colonne.

   La tabella viene aggiornata con il filtro filterName 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 Nome filtro dall'elenco Tabelle nello scaffale Filtri.

   2. Nella finestra di dialogo Filtro [Nome filtro] verifica che Seleziona dall'elenco sia selezionato e seleziona Prodotti della pesca dall'elenco. Selezionare Applica e OK.

   3. Trascina la voce Daterange dall'elenco Tabelle nello scaffale Filtri.

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

   5. Nella finestra di dialogo Filtro [Daterang], selezionare Intervallo di date, quindi selezionare 01/01/2023 - 01/02/2023. Selezionare Applica e OK.

   6. Trascina Nome prodotto dall'elenco Tabelle a Righe.

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

   8. Seleziona Tabella di testo da Mostra.

   9. 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 ‣ 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. Seleziona + Filtro sotto Filtri per aggiungere un altro filtro.

6. Nella finestra di dialogo Aggiungi filtro:

   1. Seleziona ‣ Visualizzazione Dati Cc
   2. Dall'elenco dei campi selezionare ‣ Nome filtro.

7. Assicurarsi che sia la selezione per il filtro.

8. Seleziona Prodotti della pesca dall'elenco dei valori possibili.

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

   1. Selezionare Nome prodotto.
   2. Seleziona Conteggio sotto MISURE nella barra a sinistra (in basso).

10. Seleziona Esegui.

11. 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 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. 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 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. 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 del filtro appropriato. Ad esempio: 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. Esegui il blocco. Dovresti visualizzare un output simile alla schermata seguente.