並べ替え

1. データ ペインで、次の操作を行います。

   1. daterange を選択します。
   2. product_namr を選択します。
   3. sum purchase_revenue を選択します。
   4. 「購入を合計」を選択します。

2. フィルター パネルで、次の操作を行います。

   1. このビジュアルのフィルター から daterange is （すべて） を選択します。
   2. フィルタータイプ として「詳細フィルタリング」を選択します。
   3. 値が次の値の場合に項目を表示​が次の値以上の場合に項目を表示1/1/2023および​が次の値の前2/1/2023 のフィルターを定義してください。

3. ビジュアライゼーション パネルで、次の操作を行います。

   1. を選択して、Columns から daterange を削除します。
   2. purchase_revenue の合計 を 列 項目の下部にドラッグします。

4. レポートで、「purchase_revenue の合計 を選択して、購買収益の降順でテーブルをソートします。

   Power BI デスクトップは次のようになります。

   

BI 拡張機能を使用してPower BI Desktop が実行するクエリには、sort ステートメントが含まれていません。 sort ステートメントがないということは、並べ替えがクライアントサイドで実行されることを意味します。

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. 下部にある「シート 1」タブを選択して、「データソース」から切り替えます。 シート 1 ビューで、次の操作を行います。

   1. フィルター シェルフの テーブル リストから Daterange エントリをドラッグします。

   2. フィルターフィールド [Daterange] ダイアログで 日付範囲 を選択して 次へ > を選択します。

   3. フィルター[Daterange] ダイアログで 日付範囲 を選択し、01/01/2023 - 1/2/2023 を選択します。 適用 および OK を選択します。

   4. テーブル リストから 製品名 をドラッグし、行 の横のフィールドにエントリをドロップします。

   5. テーブル リストから 購入 エントリをドラッグし、列 の横のフィールドにドロップします。 値が SUM （Purchases） に変更されます。

   6. テーブル リストから 購入売上高 エントリをドラッグし、列 の横のフィールド、SUM （購入） の横のエントリをドロップします。 値が「SUM （Purchase Revenue）」に変わります。

   7. 表示 から テキストテーブル を選択します。

   8. フィット ドロップダウンメニューから フィット幅 を選択します。

   9. 購入収益 列ヘッダーを選択し、この列のテーブルを降順で並べ替えます。

      Tableau Desktop は次のようになります。

      

BI 拡張機能を使用して Tableau Desktop で実行されるクエリには、sort ステートメントが含まれていません。 この sort ステートメントがないということは、並べ替えがクライアント側で実行されることを意味します。

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. Looker の 探索 インターフェイスで、接続を更新します。 「 キャッシュのクリアと更新」を選択します。

2. Looker の 探索 インターフェイスで、クリーンな設定ができていることを確認します。 そうでない場合は、「 フィールドとフィルターを削除」を選択します。

3. フィルター の下の「+ フィルター を選択します。

4. フィルターを追加 ダイアログで、次の手順を実行します。

   1. 「‣ Cc データビュー」を選択します
   2. フィールドのリストから、「‣Daterange Date」を選択し 「Daterange Date」を選択します。
      

5. CC データビュー日付範囲 フィルターを 範囲内 2023/01/01​前）まで 2023/02/01 として指定します。

6. 左側のパネルの「‣ Cc データビュー」セクションで、「製品名」を選択します。

7. 左パネルの「‣カスタムフィールド」セクションから：

   1. 「+追加」ドロップダウンメニューから「カスタム測定」を選択します。

   2. カスタム測定を作成 ダイアログで、次の手順を実行します。

      1. 測定するフィールド ドロップダウンメニューから 購入売上高 を選択します。
      2. 測定タイプ ドロップダウンメニューから 合計 を選択します。
      3. 名前 のカスタムフィールド名を入力します。 例：Sum of Purchase Revenue。
      4. フィールドの詳細 タブを選択します。
      5. 形式 ドロップダウンメニューから「小数」を選択し、「0 小数 」 入力されていることを確認します。
         
      6. 「保存」を選択します。

8. 購入収益 列で ↓ （降順、並べ替え順：1）を選択していることを確認します。

9. 「実行」を選択します。

10. 「‣ビジュアライゼーション」を選択します。

以下に示すようなビジュアライゼーションとテーブルが表示されます。

BI 拡張機能を使用して Looker によって生成されるクエリには ORDER BY が含まれています。これは、Looker および BI 拡張機能を使用して並べ替えが実行されることを意味します。

-- 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. 新しいセルに次のステートメントを入力します。

   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. セルを実行します。 以下のスクリーンショットのような出力が表示されます。

   

クエリは、Jupyter Notebook で定義されているように、BI 拡張機能によって実行されます。

1. 新しいチャンクで、```{r} と ` ````の間に次のステートメントを入力します。

   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. チャンクを実行します。 以下のスクリーンショットのような出力が表示されます。

   

RStudio が BI 拡張機能を使用して生成するクエリには ORDER BY が含まれています。これは、RStudio と BI 拡張機能を通じて順序が適用されることを意味します。

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