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. 購入額の合計​を選択します。

2. フィルター ペインで、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 （All） ​を選択します。
   2. 詳細フィルタリング​を​ フィルタータイプ ​として選択します。
   3. 値​ ​ ​が​​ 1/1/2023および​ ​ ​が​ ​ ​より前の場合に、2/1/2023項目を表示するようにフィルターを定義します。

3. ビジュアライゼーションペインで、次の操作を行います。

   1. を選択して、列からデータレンジを削除します。
   2. 購入額の合計​を​ 列 ​項目の一番下にドラッグします。

4. レポートで、購入収益の合計​を選択して、購入収益の降順でテーブルを並べ替えます。

   Power BI デスクトップは以下のようになります。

   日付範囲名をフィルターに使用する

BI拡張機能を使用してPower BI Desktopで実行されるクエリに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. 下部の「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：

   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、日付の範囲​を選択し、次>​を選択します。

   3. フィルター[Daterange] ダイアログで、日付の範囲​を選択し、01/01/2023 ～ 1/2/2023を選択します。 適用​と​ OK ​を選択します。

   4. 製品名​を​表 リストからドラッグし、行​の横にあるフィールドにエントリをドロップします。

   5. 購入 エントリを​表 リストからドラッグし、列​の横にあるフィールドにエントリをドロップします。 値が​ SUM （Purchases） ​に変更されます。

   6. 購入収益 エントリを​表 リストからドラッグし、列​の横、合計（購入）​の横のフィールドにエントリをドロップします。 値が​ SUM （購入収益） ​に変更されます。

   7. 自分を表示​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 デスクトップは以下のようになります。

      

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文が存在しないということは、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 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​Explore インターフェイスで、接続を更新します。 「 キャッシュをクリアして更新」を選択します。

2. Lookerの​Explore インターフェイスで、クリーンな設定が行われ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の削除​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：

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

5. Cc データビューの日付変更日 フィルターを​が範囲 2023/01/01 から（前） 2023/02/01​に指定します。

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

7. 左側のパネルの​‣カスタムフィールド セクションから：

   1. 「+ Add」ドロップダウンメニューから「Custom Measure」を選択します。

   2. カスタムメジャーを作成 ダイアログで、次の操作を行います。

      1. フィールドから​購入収益​を選択して ドロップダウンメニューを測定します。
      2. 「Measure type」ドロップダウンメニューから「Sum」を選択します。
      3. 名前​のカスタムフィールド名を入力してください。 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​ 小数点 ​を選択し、0が​ 小数点 ​に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、並べ替え順序：1）を選択していることを確認してください。

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。

次のようなビジュアライゼーションと表が表示されます。

BI拡張機能を使用してLookerで生成されたクエリにはORDER BYが含まれます。これは、並べ替えがLookerとBI拡張機能を使用して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BI拡張機能によって実行されます。

1. 新しいチャンクに次のコードブロックを入力します。

   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。

   

BI拡張機能を使用してRStudioが生成したクエリにはORDER BYが含まれます。これは、注文がRStudioおよびBI拡張機能を通じて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