フィールドのリストから、}‣ Daterange Date、次に Daterange Date を選択します。
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。
「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。
フィルターを追加 ダイアログ：
‣ Cc データビューを選択
フィールドのリストから、‣ フィルター名を選択します。
フィルターの選択範囲を が であることを確認します。
使用可能な値のリストから 釣り製品 を選択します。
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。
左パネル（下部）の 測定 の下にある カウント を選択します。
実行を選択します。
「」‣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。
Jupyter Notebook
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 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)
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。
ドロップダウンメニューから「釣り製品」を選択します。
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 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)
