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。
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 ダイアログで、次の手順を実行します。
「‣ Cc データビュー」を選択します
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が is であることを確認します。
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 MEASURES の下にある Count 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。
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。
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)
