変形

Customer Journey Analytics オブジェクトは​Data ペインで使用でき、Power BI デスクトップで選択したテーブルから取得されます。 例：public.cc_data_view。 テーブルの名前は、Customer Journey Analyticsでデータビューに定義した外部IDと同じです。 例えば、タイトル C&C - Data Viewおよび​外部ID cc_data_viewのデータビューです。

ディメンション
Customer Journey Analyticsのディメンションは、​ コンポーネント IDによって識別されます。 ​ コンポーネント IDは、Customer Journey Analytics データビューで定義されています。 例えば、Customer Journey Analyticsのディメンション Product Name​には、​ コンポーネント ID product_name​があり、これはPower BI Desktopのディメンションの名前です。
Day、Week、Month​など、Customer Journey Analyticsの日付範囲ディメンションは、daterangeday、daterangeweek、daterangemonth​などとして利用できます。

指標
Customer Journey Analyticsの指標は、​ コンポーネント IDによって識別されます。 ​ コンポーネント IDは、Customer Journey Analytics データビューで定義されています。 例えば、Customer Journey Analyticsの指標​ 購入収益 ​には、​ コンポーネント ID 購入収益​があり、これはPower BI デスクトップの指標の名前です。 ∑​は指標を示します。 任意のビジュアライゼーションで指標を使用すると、指標の名前は​ 指標​の​ ​合計に変更されます。

フィルター
Customer Journey Analyticsで定義したフィルターは、filterName フィールドの一部として使用できます。 Power BI デスクトップで​filterName フィールドを使用する場合は、使用するフィルターを指定できます。

計算指標
Customer Journey Analyticsで定義した計算指標は、計算指標に対して定義した外部IDによって識別されます。 例えば、計算指標​ Product Name （Count Distinct） ​には外部ID product_name_count_distinct​があり、Power BI デスクトップでは​ cm_product_name_count_distinc ​tと表示されます。

日付範囲
Customer Journey Analyticsで定義した日付範囲は、daterangeName フィールドの一部として使用できます。 daterangeName フィールドを使用する場合は、使用する日付範囲を指定できます。

カスタム変換
Power BI Desktopは、Data Analysis Expressions （DAX） ​を使用してカスタム変換機能を提供します。 例として、製品名が小文字でランク付けされた単一ディメンション ​のユースケースを実行します。

1. レポートビューで、棒グラフのビジュアライゼーションを選択します。

2. データパネルで「product_name」を選択します。

3. ツールバーで「新しい列」を選択します。

4. 式エディターで、product_name_lowerのように、product_name_lower = LOWER('public.cc_data_view[product_name])という名前の新しい列を定義します。
   

5. product_name​列ではなく、Data ペインで新しい​ product_name_lower ​列を選択してください。

6. テーブル ビジュアライゼーションの​ More ​から を選択します。

   Power BI デスクトップは以下のようになります。
   

カスタム変換により、SQL クエリが更新されます。 次のSQLの例のlower関数の使用を参照してください。

select "_"."product_name_lower",
    "_"."a0",
    "_"."a1"
from
(
    select "rows"."product_name_lower" as "product_name_lower",
        sum("rows"."purchases") as "a0",
        sum("rows"."purchase_revenue") as "a1"
    from
    (
        select "_"."daterange" as "daterange",
            "_"."product_name" as "product_name",
            "_"."purchase_revenue" as "purchase_revenue",
            "_"."purchases" as "purchases",
            lower("_"."product_name") as "product_name_lower"
        from
        (
            select "_"."daterange",
                "_"."product_name",
                "_"."purchase_revenue",
                "_"."purchases"
            from
            (
                select "daterange",
                    "product_name",
                    "purchase_revenue",
                    "purchases"
                from "public"."cc_data_view" "$Table"
            ) "_"
            where ("_"."daterange" < date '2024-01-01' and "_"."daterange" >= date '2023-01-01') and ("_"."product_name" in ('4G Cellular Trail Camera', '4K Wildlife Trail Camera', 'Wireless Trail Camera', '8-Person Cabin Tent', '20MP No-Glow Trail Camera', 'HD Wildlife Camera', '4-Season Mountaineering Tent', 'Trail Camera', '16MP Trail Camera with Solar Panel', '10-Person Family Tent'))
        ) "_"
    ) "rows"
    group by "product_name_lower"
) "_"
where not "_"."a0" is null or not "_"."a1" is null
limit 1000001

Customer Journey Analytics オブジェクトは、シートで作業するときはいつでも​Data サイドバーで使用できます。 は、Tableauの​データソース ページの一部として選択したテーブルから取得されます。 例：cc_data_view。 テーブルの名前は、Customer Journey Analyticsでデータビューに定義した外部IDと同じです。 例えば、タイトル C&C - Data Viewおよび​外部ID cc_data_viewのデータビューです。

ディメンション
Customer Journey Analyticsのディメンションは、​ コンポーネント名によって識別されます。 ​ コンポーネント名は、Customer Journey Analytics データビューで定義されています。 例えば、Customer Journey Analyticsのディメンション 製品名​には、​ コンポーネント名 製品名​があり、これはTableauのディメンションの名前です。 すべてのディメンションは​ Abc ​によって識別されます。
日、週、月​など、Customer Journey Analyticsの日付範囲ディメンションは、Daterangeday、Daterangeweek、Daterangemonth​などとして利用できます。 日付範囲ディメンションを使用する場合、ドロップダウンメニューから、その日付範囲ディメンションに適用する適切な日付または時刻の定義を選択する必要があります。 例：年、四半期、月、日。

指標
Customer Journey Analyticsの指標は、​ コンポーネント名によって識別されます。 ​ コンポーネント名は、Customer Journey Analytics データビューで定義されています。 例えば、Customer Journey Analyticsの指標​ 購入収益 ​には、​ コンポーネント名 購入収益​があり、これはTableauの指標の名前です。 すべての指標は​ # ​によって識別されます。 任意のビジュアライゼーションで指標を使用すると、指標の名前は​ 合計（指標） ​に変更されます。

フィルター
Customer Journey Analyticsで定義したフィルターは、フィルター名 フィールドの一部として使用できます。 Tableauで​フィルター名 フィールドを使用する場合は、使用するフィルターを指定できます。

計算指標
Customer Journey Analyticsで定義した計算指標は、計算指標に対して定義した​ タイトル ​によって識別されます。 例えば、計算指標​ Product Name （Count Distinct） ​にはTitle Product Name （Count Distinct）​があり、Tableauでは​ Cm Product Name Count Distinct ​と表示されます。

日付範囲
Customer Journey Analyticsで定義した日付範囲は、Daterange Name フィールドの一部として使用できます。 Daterange Name フィールドを使用する場合は、使用する日付範囲を指定できます。

カスタム変換
Tableau Desktopは、計算フィールド ​を使用してカスタム変換機能を提供します。 例として、製品名が小文字でランク付けされた単一ディメンション ​のユースケースを実行します。

1. メインメニューから​分析 > 計算フィールドの作成​を選択します。

   1. 関数​ を使用して、 ​製品名LOWER([Product Name])を小文字で定義します。
      
   2. OK​を選択します。

2. データ シートを選択します。

   1. 小文字の製品名​を​ 表 ​からドラッグし、行​の横のフィールドにエントリをドロップします。
   2. 行​から​ 製品名 ​を削除します。

3. 「ダッシュボード 1」ビューを選択します。

Tableau デスクトップは以下のようになります。

変換後の

カスタム変換によって、SQL クエリが更新されます。 次のSQLの例のLOWER関数の使用を参照してください。

SELECT LOWER(CAST(CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) AS TEXT)) AS "Calculation_1562467608097775616",
  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 '2023-12-31')))
GROUP BY 1
HAVING ((SUM("cc_data_view"."purchase_revenue") >= 999999.99999998999) AND (SUM("cc_data_view"."purchase_revenue") <= 2000000.00000002))

Customer Journey Analytics オブジェクトは、Explore インターフェイスで使用できます。 そして、Lookerで接続、プロジェクト、モデルを設定する一環として取得されます。 例：cc_data_view。 ビューの名前は、Customer Journey Analyticsでデータビューに定義した外部IDと同じです。 例えば、タイトル C&C - Data Viewおよび​外部ID cc_data_viewのデータビューです。

ディメンション
Customer Journey Analyticsのディメンションは、Cc データビュー​の左側のパネルに​ DIMENSION ​として表示されます。 ディメンションは、Customer Journey Analytics データビューで定義されます。 例えば、Customer Journey Analyticsのディメンション Product Name​には、DIMENSION Product Name​があり、これはLookerのディメンションの名前です。
日、週、月​など、Customer Journey Analyticsの日付範囲ディメンションは、Daterangeday Date、Daterangeweek Date、Daterangemonth Date​などとして利用できます。 日付範囲ディメンションを使用する場合は、適切な日付または時刻の定義を選択する必要があります。 例：年、四半期、月、日付。

指標
Customer Journey Analyticsの指標は、Cc データビュー​の左側のパネルに​ DIMENSION ​として表示されます。 例えば、Customer Journey Analyticsの指標​ 購入収益 ​には​DIMENSION 購入収益​があります。 実際に指標として使用するには、上記の例に示すようにカスタムメジャーフィールドを作成するか、ディメンションのショートカットを使用します。 例：⋮、集計​を選択し、合計​を選択します。

フィルター
Customer Journey Analyticsで定義したフィルターは、フィルター名 フィールドの一部として使用できます。 Lookerで​フィルター名 フィールドを使用する場合は、使用するフィルターを指定できます。

計算指標
Customer Journey Analyticsで定義した計算指標は、計算指標に対して定義した​ タイトル ​によって識別されます。 例えば、計算指標​ Product Name （Count Distinct） ​にはTitle Product Name （Count Distinct）​があり、Lookerでは​ Cm Product Name Count Distinct ​と表示されます。

日付範囲
Customer Journey Analyticsで定義した日付範囲は、Daterange Name フィールドの一部として使用できます。 Daterange Name フィールドを使用する場合は、使用する日付範囲を指定できます。

カスタム変換
Lookerは、上に示すように、カスタムフィールドビルダーを使用してカスタム変換機能を提供します。 例として、製品名が小文字でランク付けされた単一ディメンション ​のユースケースを実行します。

1. 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「カスタムDimension」を選択します。
   2. lower(${cc_data_view.product_name})式​ テキスト領域に ​と入力します。 Product Nameを入力し始めると、正しい構文がサポートされます。
      
   3. product nameを​ 名前 ​として入力します。
   4. 「保存」を選択します。

次のような表が表示されます。

カスタム変換によって、SQL クエリが更新されます。 次のSQLの例のLOWER関数の使用を参照してください。

SELECT
    LOWER((cc_data_view."product_name")) AS "product_name",
    COALESCE(SUM(CAST(( cc_data_view."purchase_revenue"  ) AS DOUBLE PRECISION)), 0) AS "sum_of_purchase_revenue",
    COALESCE(SUM(CAST(( cc_data_view."purchases"  ) AS DOUBLE PRECISION)), 0) AS "sum_of_purchases"
FROM public.cc_data_view  AS cc_data_view
WHERE ((( cc_data_view."daterange"  ) >= (DATE_TRUNC('day', DATE '2023-01-01')) AND ( cc_data_view."daterange"  ) < (DATE_TRUNC('day', DATE '2024-01-01'))))
GROUP BY
    1
ORDER BY
    2 DESC
FETCH NEXT 500 ROWS ONLY

Customer Journey Analytics オブジェクト（ディメンション、指標、フィルター、計算指標、日付範囲）は、構築する組み込みSQL クエリの一部として使用できます。 前の例を参照してください。

カスタム変換

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 LOWER(product_category) AS `Product Category`, COUNT(*) AS EVENTS \ FROM cc_data_view \ WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2024-01-01' \ GROUP BY 1 \ ORDER BY `Events` 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。

Customer Journey Analyticsのコンポーネント（ディメンション、指標、フィルター、計算指標、日付範囲）は、R言語で同様の名前付きオブジェクトとして使用できます。 コンポーネントを使用するコンポーネントを参照してください。前の例を参照してください。

カスタム変換

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
   df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange <= "2024-01-01") %>% mutate(d2=lower(product_category)) %>% group_by(d2) %>% count() %>% arrange(d2, .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lowerが含まれます。これは、カスタム変換がRStudioおよびBI拡張機能によって実行されることを意味します。

SELECT "d2", COUNT(*) AS "n"
FROM (
  SELECT "cc_data_view".*, lower("product_category") AS "d2"
  FROM "cc_data_view"
  WHERE ("daterange" >= '2023-01-01' AND "daterange" <= '2024-01-01')
) AS "q01"
GROUP BY "d2"
ORDER BY "d2"
LIMIT 1000