정렬

1. 데이터 창:

   1. 날짜 범위​를 선택합니다.
   2. product_name​을(를) 선택하십시오.
   3. purchase_revenue 합계​를 선택하십시오.
   4. 총 구매​를 선택하세요.

2. 필터 창:

   1. 이 시각적 개체의 필터​에서 날짜 범위는 (모두)​입니다.
   2. 고급 필터링​을(를) 필터 형식(으)로 선택합니다.
   3. 값이 이거나 1/1/2023 이거나 이(가) 2/1/2023 이전인 경우 항목 표시로 필터를 정의합니다.

3. 시각화 창에서 다음을 수행합니다.

   1. 열에서 데이터 범위를 제거하려면 을(를) 선택하십시오.
   2. purchase_revenue의 합계​를 열​개 항목의 맨 아래로 끕니다.

4. 보고서에서 purchase_revenue의 합계​를 선택하여 구매 매출의 내림차순으로 테이블을 정렬합니다.

   Power BI 데스크톱은 다음과 같아야 합니다.

   

BI 확장을 사용하여 Power BI Desktop에서 실행한 쿼리에 sort 문이 포함되어 있지 않습니다. sort 문이 없다는 것은 정렬이 클라이언트측에서 실행됨을 의미합니다.

select "_"."product_name",
    "_"."a0",
    "_"."a1"
from
(
    select "rows"."product_name" as "product_name",
        sum("rows"."purchases") as "a0",
        sum("rows"."purchase_revenue") as "a1"
    from
    (
        select "_"."daterangeName",
            "_"."daterange",
            "_"."filterId",
            "_"."filterName",
            "_"."timestamp",
            "_"."affiliate_name",
            "_"."affiliate_url",
            "_"."commerce.order.priceTotal",
            "_"."customer_city",
            "_"."customer_region",
            "_"."daterangeday",
            "_"."daterangefifteenminute",
            "_"."daterangefiveminute",
            "_"."daterangehour",
            "_"."daterangeminute",
            "_"."daterangemonth",
            "_"."daterangequarter",
            "_"."daterangesecond",
            "_"."daterangethirtyminute",
            "_"."daterangeweek",
            "_"."daterangeyear",
            "_"."hitdatetime",
            "_"."page_name",
            "_"."page_url",
            "_"."product_category",
            "_"."product_name",
            "_"."product_short_review",
            "_"."product_subCategory",
            "_"."referrer_url",
            "_"."search_engine",
            "_"."search_keywords",
            "_"."store_city",
            "_"."store_name",
            "_"."store_region",
            "_"."store_type",
            "_"."timepartdayofmonth",
            "_"."timepartdayofweek",
            "_"."timepartdayofyear",
            "_"."timeparthourofday",
            "_"."timepartminuteofhour",
            "_"."timepartmonthofyear",
            "_"."timepartquarterofyear",
            "_"."timepartweekofyear",
            "_"."cm_session_end_rate_defaultmetric",
            "_"."cm_session_person_defaultmetric",
            "_"."cm_session_start_rate_defaultmetric",
            "_"."cm_timespent_person_defaultmetric",
            "_"."cm_timespent_session_defaultmetric",
            "_"."cm_product_name_count_distinct",
            "_"."ad_views",
            "_"."adobe_sessionends",
            "_"."adobe_sessionstarts",
            "_"."adobe_timespent",
            "_"."exchange_buybacks",
            "_"."exchange_cost",
            "_"."exchange_purchases",
            "_"."exchange_revenue",
            "_"."occurrences",
            "_"."page_views",
            "_"."product_quantity",
            "_"."product_reviews",
            "_"."product_views",
            "_"."purchase_revenue",
            "_"."purchases",
            "_"."visitors",
            "_"."visits"
        from "public"."cc_data_view" "_"
        where "_"."daterange" < date '2023-02-01' and "_"."daterange" >= date '2023-01-01'
    ) "rows"
    group by "product_name"
) "_"
where not "_"."a0" is null or not "_"."a1" is null
limit 1000001

1. 하단의 시트 1 탭을 선택하여 데이터 원본​에서 전환하세요. 시트 1 보기에서:

   1. 필터 셸프의 테이블 목록에서 Daterange 항목을 드래그합니다.

   2. 필터 필드 [Daterange] 대화 상자에서 날짜 범위​를 선택하고 다음 >​을(를) 선택합니다.

   3. 필터 [Daterange] 대화 상자에서 날짜 범위​를 선택하고 01/01/2023 - 1/2/2023을(를) 선택합니다. 적용 및 확인​을 선택합니다.

   4. 테이블 목록에서 제품 이름​을(를) 드래그하여 행 옆의 필드에 항목을 놓습니다.

   5. 테이블 목록에서 구매 항목을 드래그하여 열 옆의 필드에 항목을 놓습니다. 값이 SUM(구매)(으)로 변경됩니다.

   6. 테이블 목록에서 구매 매출 항목을 드래그하여 열 옆의 필드, SUM(구매) 옆의 필드에 항목을 놓습니다. 값이 SUM(구매 매출)(으)로 변경됩니다.

   7. 표시​에서 텍스트 테이블​을(를) 선택하십시오.

   8. 맞춤 드롭다운 메뉴에서 맞춤​을 선택합니다.

   9. 구매 매출 열 헤더를 선택하고 이 열의 테이블을 내림차순으로 정렬하십시오.

      Tableau Desktop은 다음과 같습니다.

      

Tableau Desktop에서 BI 확장을 사용하여 실행한 쿼리에 sort 문이 포함되어 있지 않습니다. 이 sort 문이 없다는 것은 정렬이 클라이언트측에서 실행됨을 의미합니다.

SELECT CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) AS "product_name",
  SUM("cc_data_view"."occurrences") AS "sum:occurrences:ok",
  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 '2023-02-01')))
GROUP BY 1

1. Looker의 탐색 인터페이스에서 연결을 새로 고치십시오. 캐시 지우기 및 새로 고침​을 선택하십시오.

2. Looker의 Explore 인터페이스에서 제대로 설정했는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 필드 및 필터 제거​를 선택하십시오.

3. 필터 아래의 + 필터​을(를) 선택하십시오.

4. 필터 추가 대화 상자에서:

   1. ‣Cc 데이터 보기 선택
   2. 필드 목록에서 날짜 범위 날짜‣을 선택한 다음 날짜 범위 날짜​을 선택합니다.
      

5. 이(가) 범위에 있으므로 Cc 데이터 보기 날짜​필터를 지정하십시오 2023/01/01 까지(이전) 2023/02/01.

6. 왼쪽 레일의 ‣Cc 데이터 보기 섹션에서 제품 이름​을(를) 선택합니다.

7. 왼쪽 레일의 {0‣} 사용자 지정 필드​섹션에서 다음을 수행합니다.

   1. + 추가 드롭다운 메뉴에서 사용자 지정 측정값​을(를) 선택합니다.

   2. 사용자 지정 측정값 만들기 대화 상자에서 다음을 수행합니다.

      1. 측정할 필드 드롭다운 메뉴에서 구매 매출​을(를) 선택합니다.
      2. 측정값 유형 드롭다운 메뉴에서 합계​를 선택합니다.
      3. 이름​의 사용자 지정 필드 이름을 입력하십시오. 예: Sum of Purchase Revenue.
      4. 필드 세부 정보 탭을 선택합니다.
      5. 형식 드롭다운 메뉴에서 소수 자릿수​을(를) 선택하고 0이(가) 소수 자릿수​에 입력되었는지 확인하십시오.
         
      6. 저장​을 선택합니다.

8. 구매 매출 열에서 ↓(내림차순, 정렬 순서: 1)을(를) 선택하십시오.

9. 실행​을 선택합니다.

10. ‣개의 시각화​를 선택하십시오.

아래 표시된 것처럼 시각화 및 테이블이 표시됩니다.

Looker에서 BI 확장을 사용하여 생성한 쿼리에 ORDER BY이(가) 포함되어 있습니다. 이는 정렬이 Looker 및 BI 확장을 통해 실행됨을 의미합니다.

-- Looker Query Context '{"user_id":6,"history_slug":"fc83573987b999306eaf6e1a3f2cde70","instance_slug":"71d4667f0b76c0011463658f45c3f7a3"}'
SELECT
    cc_data_view."product_name"  AS "cc_data_view.product_name",
    COALESCE(SUM(CAST(( cc_data_view."purchase_revenue"  ) AS DOUBLE PRECISION)), 0) AS "purchase_revenue"
FROM
    "public"."cc_data_view" AS "cc_data_view"
WHERE ((( cc_data_view."daterange"  ) >= (DATE_TRUNC('day', DATE '2024-01-31')) AND ( cc_data_view."daterange"  ) < (DATE_TRUNC('day', DATE '2023-02-01'))))
GROUP BY
    1
ORDER BY
    2 DESC
FETCH NEXT 500 ROWS ONLY

1. 새 셀에 다음 문을 입력합니다.

   code language-python
   data = %sql SELECT product_name AS `Product Name`, SUM(purchase_revenue) AS `Purchase Revenue`, SUM(purchases) AS `Purchases` \ FROM cc_data_view \ WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-02-01' \ GROUP BY 1 \ ORDER BY `Purchase Revenue` DESC \ LIMIT 5; display(data)

2. 셀을 실행합니다. 아래 스크린샷과 비슷한 출력이 표시됩니다.

   

이 쿼리는 Jupyter Notebook에 정의된 BI 확장에서 실행됩니다.

1. 새 청크에 {r} `에서 ` 사이의 다음 문을 입력하십시오.

   code language-r
   ## Dimension 1 Sorted df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-02-01") %>% group_by(product_name) %>% summarise(purchase_revenue = sum(purchase_revenue), purchases = sum(purchases), .groups = "keep") %>% arrange(desc(purchase_revenue), .by_group = FALSE) print(df)

2. 청크를 실행합니다. 아래 스크린샷과 비슷한 출력이 표시됩니다.

   

BI 확장을 사용하여 RStudio에서 생성된 쿼리에 ORDER BY이(가) 포함되어 있습니다. 이는 순서가 RStudio 및 BI 확장을 통해 적용됨을 의미합니다.

SELECT
  "product_name",
  SUM("purchase_revenue") AS "purchase_revenue",
  SUM("purchases") AS "purchases"
FROM (
  SELECT "cc_data_view".*
  FROM "cc_data_view"
  WHERE ("daterange" >= '2023-01-01' AND "daterange" < '2023-02-01')
) AS "q01"
GROUP BY "product_name"
ORDER BY "purchase_revenue" DESC
LIMIT 1000