ディメンション値を使用したセグメント化

1. メニューから ホーム を選択し、ツールバーから 更新 を選択します。 Customer Journey Analyticsで定義した新しいフィルターを取得するには、連携を更新する必要があります。

2. 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_category を選択します。
   3. product_name を選択します。
   4. 発生件数の合計 を選択します。

このビジュアルのデータ取得エラー と表示されるビジュアライゼーションが表示されます。

1. 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 filterName is （All） を選択します。
   2. フィルタータイプ として 基本フィルタリング を選択します。
   3. 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。
   4. 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。
   5. 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。
   6. product_category の フィルタータイプ として 基本フィルター を選択し、使用可能な値のリストから ハンティング を選択します。
   7. を選択して、filterName を Columns から削除します。
   8. を選択して Daterange を Columns から削除します。

   適用した product_category フィルターで更新されたテーブルが表示されます。 Power BI デスクトップは次のようになります。

   

Tableau Desktop は、Customer Journey Analyticsからの動的な商品カテゴリのリストの取得をサポートしていません。 代わりに、このユースケースでは、新しく作成した ハンティング商品 のフィルターを使用し、フィルター名条件を使用します。

1. データSource ビューの データ の下で、cc_data_view （prod:cja%3FFLATTEN） のコンテキストメニューから 更新 を選択します。 Customer Journey Analyticsで定義した新しいフィルターを取得するには、連携を更新する必要があります。

2. 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 フィルター名 エントリをドラッグします。

   2. フィルター[ フィルター名] ダイアログで リストから選択 が選択されていることを確認し、リストから ハンティング製品 を選択します。 適用 および OK を選択します。

   3. 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。

   4. 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。

   5. 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。

   6. テーブル リストから 製品名 を 行 にドラッグします。

   7. テーブル リストから 発生件数 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 （発生件数）」に変わります。

   8. 表示 から テキストテーブル を選択します。

   9. 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。

      Tableau Desktop は次のようになります。

      

1. 1 で。 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. フィルター の下の「+ フィルター を選択して、別のフィルターを追加します。

7. 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、「‣製品カテゴリ」を選択します。

8. フィルターの選択として is を使用していることを確認します。

Lookes で 製品カテゴリ の可能な値のリストが表示されない。

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 DISTINCT product_category FROM cc_data_view WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2024-01-01'; style = {'description_width': 'initial'} category_filter = widgets.Dropdown( options=[d for d, in data], description='Product Category:', style=style ) display(category_filter)

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。

   

3. ドロップダウンメニューから ハンティング を選択します。

4. 新しいセルに次のステートメントを入力します。

   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 product_category = '{category_filter.value}' \ GROUP BY 1 \ ORDER BY Events DESC \ 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. 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。

   

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。 適切なカテゴリを使用していることを確認します。 例：Hunting`。

   code language-r
   ## Dimension 1 Filtered by Dimension 2 value df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-02-01" & product_category == "Hunting") %>% group_by(product_name) %>% count() %>% arrange(desc(n), .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。