小売カレンダーのレポート

最終更新日： 2024年7月15日

作成対象：

  • 初心者
  • 中級
  • 管理者
  • 開発者
  • ユーザー

このトピックでは、Adobe Commerce Intelligence アカウント内で 4-5-4 小売カレンダーを使用する構造を設定す方法について説明します。 Visual Report Builder は、非常に柔軟な時間範囲、間隔および独立した設定を提供します。 ただし、これらの設定はすべて、従来の月別カレンダーで機能します。

多くの顧客は小売日付または会計日付を使用するようにカレンダーを変更するので、次の手順では、小売日付を使用してデータを操作し、レポートを作成する方法を説明します。 以下の手順は 4-5-4 小売カレンダーを参照していますが、財務カレンダーやカスタム時間枠かどうかに関係なく、チームが使用する特定のカレンダーに対してそれらを変更できます。

作業を開始する前に、 ファイルアップローダを確認し、.csv ファイルが長くなっていることを確認してください。 これにより、日付が履歴データのすべてをカバーし、日付が将来に向かうようになります。

この分析には 高度な計算列が含まれています。

はじめに

2014 年から 2017 年の小売年度の 4-5-4 小売カレンダーの .csv しいバージョンを ダウンロードできます。 場合によっては、社内の小売カレンダーに従ってこのファイルを調整し、履歴期間と現在の時間枠をサポートするように日付範囲を拡張する必要があります。 ファイルをダウンロードしたら、ファイルアップローダを使用して、Commerce Intelligence Data Warehouseーに小売カレンダーテーブルを作成します。 変更されていないバージョンの 4-5-4 小売カレンダーを使用している場合は、このテーブルのフィールドの構造とデータタイプが次と一致していることを確認してください。

列名列データタイププライマリキー
Date RetailDate & TimeYes
Year RetailWhole NumberNo
Quarter RetailWhole NumberNo
Month Number RetailWhole NumberNo
Week RetailWhole NumberNo
Month Name RetailText （最大 255 文字）No
Week Number of Month RetailWhole NumberNo

作成する列

  • sales_order テーブル

    • INPUT created\_at （yyyy-mm-dd 00:00:00）

      • Column type: - Same table > Calculation
      • Inputs: - created\_at
      • Datatype: - Datetime
      • Calculation: - case when A is null then null else to\_char(A, 'YYYY-MM-DD 00:00:00') end

  • 小売カレンダー ファイルのアップロードテーブル

    • 現在の日付

      • Column type: Same table > Calculation

      • Inputs: Date Retail

      • ​

        データ型: Datetime

      • Calculation: case when A is null then null else to\_char(now(), 'YYYY-MM-DD 00:00:00') end

        NOTE
        上記の now() 関数は PostgreSQL に固有のものです。 ほとんどの Commerce Intelligence データウェアハウスは PostgreSQL でホストされますが、一部は Redshift でホストされる場合があります。 上記の計算でエラーが返された場合は、now() の代わりに Redshift 関数 getdate() を使用する必要がある可能性があります。

    • 現在の小売年 （サポートアナリストが作成する必要があります）

      • Column type: Event Counter

      • Local Key: Current date

      • Remote Key: Retail calendar.Date Retail

      • ​

        Operation: Max

      • Operation value: Year Retail

    • 現在の小売年度に含まれるか？ （はい/いいえ）

      • Column type: Same table > Calculation

      • Inputs:

        • A - Year Retail
        • B - Current retail year

      • ​

        データ型: String

      • Calculation: case when A is null or B is null then null when A = B then 'Yes' else 'No' end

    • 以前の小売年度に含まれていますか？ （はい/いいえ）

      • Column type: Same table > Calculation

      • Inputs:

        • A - Year Retail
        • B - Current retail year

      • ​

        データ型: String

      • Calculation: case when A is null or B is null then null when (A = (B-1)) then 'Yes' else 'No' end

  • sales_order テーブル

    • Created_at （retail year）

      • Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN

      • パス -

        • Many: sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
        • One: Retail Calendar.Date Retail

      • table を選択：Retail Calendar

      • column を選択：Year Retail

    • Created_at （retail week）

      • Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN

      • パス -

        • Many: sales_order.[INPUT] created_at （yyyy-mm-dd 00:00:00
        • One：小売カレンダー。日付小売

      • table を選択：Retail Calendar

      • column を選択：Week Retail

    • Created_at （retail month）

      • Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN

      • パス

        • Many: sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
        • One: Retail Calendar.Date Retail

      • table を選択：Retail Calendar

      • column を選択：Month Number Retail

    • 前の小売年度に含めますか？ （はい/いいえ）

      • Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN

      • パス -

        • Many: sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
        • One：小売 Calendar.Date Retail

      • table を選択：Retail Calendar

      • column を選択：Include in previous retail year? (Yes/No)

    • 現在の小売年に含めますか？ （はい/いいえ）

      • Column type: One to Many > JOINED\_COLUMN

      • パス -

        • Many: sales\_order.\[INPUT\] created\_at (yyyy-mm-dd 00:00:00)
        • One：小売 Calendar.Date Retail

      • table を選択：Retail Calendar

      • column を選択：Include in current retail year? (Yes/No)

指標

メモ：この分析では、新しい指標は必要ありません。 ただし、レポートを続行する前に、sales_order テーブルのすべてのメトリックに対して、sales_order テーブルにディメンションとして作成した新しい列を追加してください。

レポート

  • 週次オーダー – 小売カレンダー（YoY）

    • 指標 A: 2017

      • Metric：注文数
      • Filter:
        • 作成日_at （小売年） = 2017

    • 指標 B: 2016

      • Metric：注文数
      • Filter:
        • 作成日_at （小売年） = 2016

    • 指標 C: 2015

      • Metric: Number of orders
      • Filter:
        • Created\_at (retail Year) = 2015

    • Time period: All time

    • ​

      Interval: None

    • ​

      Group by: Created\_at (retail week)

    • ​

      Chart type: Line

      • multiple Y-axes をオフにする

  • 小売カレンダーの概要（現在の小売年/月）

    • 指標 A: Revenue

      • ​

        指標: Revenue

      • Filter:

        • ​

          Include current retail year?: Yes

    • 指標 B: Orders

      • Metric: Number of orders

      • Filter:

        • ​

          Include current retail year?: Yes

    • 指標 C: Avg order value

      • Metric: Avg order value

      • Filter:

        • ​

          Include current retail year?: Yes

    • Time period: All time

    • ​

      Interval: None

    • ​

      Group by: Created\_at (retail month)

    • ​

      Chart type: Line

  • 小売カレンダーの概要（以前の小売年/月）

    • 指標 A: Revenue

      • ​

        指標: Revenue

      • Filter:

        • ​

          Include current retail year?: Yes

    • 指標 B: Orders

      • Metric：注文数

      • Filter:

        • ​

          Include current retail year?: Yes

    • 指標 C: Avg order value

      • Metric: Avg order value

      • Filter:

        • ​

          Include current retail year?: Yes

    • Time period: All time

    • ​

      Interval: None

    • ​

      Group by: Created\_at (retail month)

    • ​

      Chart type: Line