Casos de uso da extensão do BI

Este artigo documenta como realizar vários casos de uso usando a extensão Customer Journey Analytics BI. Cada caso de uso explica a funcionalidade do Customer Journey Analytics, seguida de detalhes para cada uma das ferramentas de BI compatíveis:

  • Power BI Desktop. A versão usada é 2.137.1102.0 de 64 bits (outubro de 2024).
  • Tableau Desktop. A versão usada é 2024.1.5 (20241.24.0705.0334) de 64 bits.
  • Pesquisa. Versão online 25.0.23, disponível por meio de looker.com
  • Jupyter Notebook. A versão usada é a 7.3.2.
  • RStudio. A versão usada é 2024.12.0, build 467.

Os seguintes casos de uso estão documentados:

O caso de uso conectar se concentra em como conectar ferramentas de BI usando a extensão Customer Journey Analytics BI.

Os casos de uso de relatório e análise instruem como realizar visualizações semelhantes do Customer Journey Analytics nas ferramentas de BI atualmente suportadas.

Os casos de uso entender fornecem mais detalhes sobre:

  • Transformações que ocorrem quando você usa uma ferramenta de BI para relatar e analisar.
  • Semelhanças e diferenças de visualização entre as ferramentas de Customer Journey Analytics e BI.
  • Avisos sobre cada uma das ferramentas de BI que você deve estar ciente.

Conectar e validar

Esse caso de uso configura a conexão da ferramenta de BI com o Customer Journey Analytics, lista as visualizações de dados disponíveis e seleciona uma visualização de dados para usar.

Customer Journey Analytics

As instruções se referem a um ambiente de exemplo com os seguintes objetos:

  • Exibição de dados: C&C - Exibição de Dados ??.
  • Dimensões: Nome do Produto ?? e Categoria do Produto ??.
  • Métricas: Receita de Compra ?? e Compras ??.
  • Filtro: Produtos de Pesca ??.

Configuração do Customer Journey Analytics Base {modal="regular"}

Ao analisar os casos de uso, substitua esses objetos de exemplo por objetos apropriados para seu ambiente específico.

Ferramentas de BI
tabs
Power BI Desktop
  1. Acesse as credenciais e os parâmetros necessários da interface do usuário do Experience Platform Query Service.

    1. Navegue até a sandbox da Experience Platform.

    2. Selecione Consultas Consultas no painel esquerdo.

    3. Selecione a guia Credenciais na interface Consultas.

    4. Selecione prod:cja no menu suspenso Banco de Dados.

      Consultar credenciais de serviço {modal="regular"}

  2. Inicie o Power BI Desktop.

    1. Na interface principal, selecione Obter dados de outras fontes.

    2. Na caixa de diálogo Obter Dados:

      Banco de dados PowerBI PostgreSQL {modal="regular"}

      1. Procure e selecione **banco de dados PostgreSQL**. 1. Selecione **Conectar**.

    3. Na caixa de diálogo Banco de dados PostgreSQL:

      Configurações do Servidor e do Banco de Dados do Power BI Desktop {modal="regular"}

      1. Use ![Copiar](https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/Copy.svg?lang=pt-BR) para copiar e colar os valores de **Host** e **Porta** do painel **Consulta** **Credenciais em Expiração** do Experience Platform, separadas por `:` como o valor do **Servidor**. Por exemplo: `examplecompany.platform-query.adobe.io:80`. 1. Use ![Copiar](https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/Copy.svg?lang=pt-BR) para copiar e colar o valor do **Banco de Dados** do painel **Consulta** **Credenciais em Expiração** do Experience Platform. Adicione `?FLATTEN` ao valor que você colar. Por exemplo, `prod:cja?FLATTEN`. 1. Selecione **DirectQuery** como o **modo de conectividade de dados**. 1. Selecione **OK**.

    4. Na caixa de diálogo Banco de dados PostgreSQL - Banco de Dados:

      Usuário e Senha do Power BI Desktop {modal="regular"}

      1. Use ![Copiar](https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/Copy.svg?lang=pt-BR) para copiar os valores de **Nome de Usuário** e **Senha** do painel **Consulta** **Credenciais em Expiração** do Experience Platform nos campos **Nome de usuário** e **Senha**. Se você estiver usando uma [credencial sem expiração](https://experienceleague.adobe.com/pt-br/docs/experience-platform/query/ui/credentials?lang=pt-BR#use-credential-to-connect), use a senha da sua credencial sem expiração. 1. Verifique se o menu suspenso de **Selecione a qual nível aplicar essas configurações** está definido como o **Servidor** definido anteriormente. 1. Selecione **Conectar**.

    5. Na caixa de diálogo Navegador, as visualizações de dados são recuperadas. Essa recuperação pode levar algum tempo. Depois de recuperado, você verá o seguinte no Power BI Desktop.

      Dados de Carregamento do Power BI Desktop {modal="regular"}

      1. Selecione **public.cc_data_view** na lista do painel esquerdo. 1. Existem duas opções: 1. Selecione **Carregar** para continuar e concluir a instalação. 1. Selecione **Transformar Dados**. Você verá uma caixa de diálogo em que poderá aplicar transformações opcionalmente como parte da configuração.

      code language-none
        <img src="https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/powerbi-transform-data.png?lang=pt-BR" alt="Dados de transformação do Power BI Desktop" class="modal-image">
        * Selecione **Fechar e Aplicar**.
      
    6. Após alguns instantes, public.cc_data_view será exibido no painel Dados. Selecione ChevronRight para mostrar dimensões e métricas.

      Dados do Power BI Desktop Server Carregados {modal="regular"}

Para NIVELAR ou não

O Power BI Desktop oferece suporte aos seguintes cenários para o parâmetro FLATTEN. Consulte Nivelar dados aninhados para obter mais informações.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
parâmetro FLATTEN Exemplo Suportado Observações
Nenhum prod:cja CírculoDeMarcaDeSeleção
?FLATTEN prod:cja?FLATTEN CírculoDeMarcaDeSeleção Opção recomendada para usar!
%3FFLATTEN prod:cja%3FFLATTEN FecharCírculo O Power BI Desktop exibe um erro: Não foi possível autenticar com as credenciais fornecidas. Tente novamente.

Mais informações

Tableau Desktop
  1. Acesse as credenciais e os parâmetros necessários da interface do usuário do Experience Platform Query Service.

    1. Navegue até a sandbox da Experience Platform.

    2. Selecione Consultas Consultas no painel esquerdo.

    3. Selecione a guia Credenciais na interface Consultas.

    4. Selecione prod:cja no menu suspenso Banco de Dados.

      Consultar credenciais de serviço {modal="regular"}

  2. Inicie o Tableau.

    1. Selecione PostgreSQL no painel esquerdo abaixo de Para um Servidor. Se não estiver disponível, selecione Mais… e selecione PostgreSQL nos Conectores Instalados.

      Conectores do Tableau {modal="regular"}

    2. Na caixa de diálogo PostgreSQL, na guia General:

      Caixa de diálogo Entrar do Tableau {modal="regular"}

      1. Use ![Copiar](https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/Copy.svg?lang=pt-BR) para copiar e colar o **Host** do painel **Consulta** **Credenciais em Expiração** do Experience Platform no **Servidor**. 1. Use ![Copiar](https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/Copy.svg?lang=pt-BR) para copiar e colar a **Porta** do painel **Consulta** **Credenciais em Expiração** do Experience Platform para a **Porta**. 1. Use ![Copiar](https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/Copy.svg?lang=pt-BR) para copiar e colar o **Banco de Dados** do painel **Consulta** **Credenciais em Expiração** do Experience Platform no **Banco de Dados**. Adicione `%3FFLATTEN` ao valor que você colar. Por exemplo: `prod:cja%3FFLATTEN`. 1. Selecione **Nome de Usuário e Senha** no menu suspenso **Autenticação**. 1. Use ![Copiar](https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/Copy.svg?lang=pt-BR) para copiar e colar o **Nome de Usuário** do painel **Consulta** **Credenciais em Expiração** do Experience Platform para o **Nome de Usuário**. 1. Use ![Copiar](https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/Copy.svg?lang=pt-BR) para copiar e colar a **Senha** do painel **Consulta** **Credenciais em Expiração** do Experience Platform para a **Senha**. Se você estiver usando uma [credencial sem expiração](https://experienceleague.adobe.com/pt-br/docs/experience-platform/query/ui/credentials?lang=pt-BR#use-credential-to-connect), use a senha da sua credencial sem expiração. 1. Verifique se **Exigir SSL** está marcado. 1. Selecione **Fazer logon**.

      Você verá uma caixa de diálogo Solicitação em andamento enquanto o Tableau Desktop valida a conexão.

    3. Na janela principal, você vê na página Data Source, no painel esquerdo:

      • O nome da conexão, abaixo de Conexões.

      • O nome do banco de dados, abaixo de Banco de Dados.

      • Uma lista de tabelas, abaixo de Tabela.

        Tableau Conectado {modal="regular"}

      1. Arraste a entrada cc_data_view e solte a entrada na exibição principal onde se lê Arraste tabelas aqui.
    4. A janela principal exibe detalhes da exibição de dados do cc_data_view.

      Tableau Conectado {modal="regular"}

Para NIVELAR ou não

O Tableau Desktop oferece suporte aos seguintes cenários para o parâmetro FLATTEN. Consulte Nivelar dados aninhados para obter mais informações.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
parâmetro FLATTEN Exemplo Suportado Observações
Nenhum prod:cja CírculoDeMarcaDeSeleção
?FLATTEN prod:cja?FLATTEN CírculoDeMarcaDeSeleção
%3FFLATTEN prod:cja%3FFLATTEN CírculoDeMarcaDeSeleção Opção recomendada para usar. Observe que %3FFLATTEN é a versão de ?FLATTEN codificada em URL.

Mais informações

Pesquisador
  1. Acesse as credenciais e os parâmetros necessários da interface do usuário do Experience Platform Query Service.

    1. Navegue até a sandbox da Experience Platform.

    2. Selecione Consultas Consultas no painel esquerdo.

    3. Selecione a guia Credenciais na interface Consultas.

    4. Selecione prod:cja no menu suspenso Banco de Dados.

      Consultar credenciais de serviço {modal="regular"}

  2. Fazer logon no Looker

    1. Selecione Administrador no painel esquerdo.

    2. Selecione Conexões.

    3. Selecione Adicionar conexão.

    4. Na tela Conectar o banco de dados ao Pesquisador.

      Conexão do Pesquisador ao banco de dados {modal="regular"}

      1. Digite um Nome para sua conexão, por exemplo Example Looker Connection.
      2. Verifique se Todos os Projetos está selecionado como Escopo de Conexão.
      3. Selecione PostgreSQL 9.5+ como o Dialeto.
      4. Use Copiar para copiar e colar o valor de Host do painel Consulta Credenciais em Expiração do Experience Platform, como o valor de Host. Por exemplo: examplecompany.platform-query.adobe.io.
      5. Use Copiar para copiar e colar o valor de Porta do painel Consulta Credenciais em Expiração do Experience Platform, como o valor de Porta. Por exemplo: 80.
      6. Use Copiar para copiar e colar o valor do Banco de Dados do painel Consulta Credenciais em Expiração do Experience Platform como o valor do Banco de Dados. Adicione %3FFLATTEN ao valor que você colar. Por exemplo, prod:cja%3FFLATTEN.
      7. Use Copiar para copiar e colar o valor de Nome de Usuário do painel Consulta Credenciais em Expiração do Experience Platform como o valor de Nome de Usuário.
      8. Use Copiar para copiar e colar o valor de Senha do painel Consulta Credenciais em Expiração do Experience Platform como o valor de Senha.
      9. Selecione Expandir tudo em Configurações Opcionais.
      10. Defina Máximo de conexões por nó como 5.
      11. Verifique se SSL está habilitado.
      12. Selecione Testar para testar a conexão. Você deve ver um banner aparecer na parte superior da tela com uma mensagem como Sucesso, pode conectar JDBC ….
      13. Selecione Conectar para estabelecer e salvar a conexão.
    5. Você vê a nova conexão na interface Conexões.

    6. Selecione Esquerda de Administrador para ir para a navegação principal no painel esquerdo.

    7. Selecione Desenvolver.

    8. Selecione Projetos.

    9. Selecione Novo Modelo em Projetos LookML.

    10. Para garantir que você não afete outros usuários. selecione Enter Development Mode (Entrar no modo de desenvolvimento) quando solicitado.

    11. Na experiência Criar Modelo:

      1. Em ➊ Selecione a Conexão de Banco de Dados:

        1. Selecione sua conexão de banco de dados em Selecionar conexão de banco de dados. Por exemplo: example_looker_connection.
        2. Nomeie seu projeto em Crie um novo Projeto LookML para este modelo. Para example: example_looker_project.
        3. Selecione Próximo.
      2. Em ➋ Selecionar Tabelas:

        1. Selecione público e certifique-se de que sua visualização de dados do Customer Journey Analytics está selecionada. Por exemplo: SelectBox cc_data_view.
        2. Selecione Próximo.
      3. Em ➌ Selecione Chaves Primárias:

        1. Selecione Próximo.
      4. Em ➍ Selecione Explorações para Criar:

        1. Certifique-se de selecionar a exibição. Por exemplo: cc_data_view.view.
        2. Selecione Próximo.
      5. Em ➎ Digite O Nome Do Modelo:

        1. Dê um nome ao seu modelo. Por exemplo: example_looker_model.
      6. Selecione Concluir e Explorar Dados.

    Você foi redirecionado para a interface do Looker Explorar, pronta para explorar os dados.

Para NIVELAR ou não

O pesquisador dá suporte aos seguintes cenários para o parâmetro FLATTEN. Consulte Nivelar dados aninhados para obter mais informações.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
parâmetro FLATTEN Exemplo Suportado Observações
Nenhum prod:cja CírculoDeMarcaDeSeleção
?FLATTEN prod:cja?FLATTEN CírculoDeMarcaDeSeleção
%3FFLATTEN prod:cja%3FFLATTEN CírculoDeMarcaDeSeleção Opção recomendada para usar. Observe que %3FFLATTEN é a versão de ?FLATTEN codificada em URL.

Mais informações

Jupyter Notebook
  1. Acesse as credenciais e os parâmetros necessários da interface do usuário do Experience Platform Query Service.

    1. Navegue até a sandbox da Experience Platform.

    2. Selecione Consultas Consultas no painel esquerdo.

    3. Selecione a guia Credenciais na interface Consultas.

    4. Selecione prod:cja no menu suspenso Banco de Dados.

      Consultar credenciais de serviço {modal="regular"}

  2. Configure um ambiente virtual Python dedicado para executar seu ambiente Jupyter Notebook.

  3. Verifique se você instalou as bibliotecas necessárias em seu ambiente virtual:

    • ipython-sql: pip install ipython-sql.
    • psycopg2-binary: pip install psycopg-binary.
    • sqlalchemy: pip install sqlalchemy.
  4. Inicie o Jupyter Notebook a partir de seu ambiente virtual: jupyter notebook.

  5. Crie um novo bloco de anotações ou baixe este bloco de anotações de exemplo.

  6. Na primeira célula, insira e execute:

    code language-none
    %config SqlMagic.style = '_DEPRECATED_DEFAULT'
    
  7. Em uma nova célula, insira os parâmetros de configuração da sua conexão. Use Copiar para copiar e colar valores do painel Consulta Credenciais em Expiração do Experience Platform nos valores necessários para os parâmetros de configuração. Por exemplo:

    code language-none
    import ipywidgets as widgets
    from IPython.display import display
    
    config_host = widgets.Text(description='Host:', value='example.platform-query-stage.adobe.io',
                            layout=widgets.Layout(width="600px"))
    display(config_host)
    config_port = widgets.IntText(description='Port:', value=80,
                               layout=widgets.Layout(width="200px"))
    display(config_port)
    config_db = widgets.Text(description='Database:', value='prod:cja',
                          layout=widgets.Layout(width="300px"))
    display(config_db)
    config_username = widgets.Text(description='Username:', value='EC582F955C8A79F70A49420E@AdobeOrg',
                                layout=widgets.Layout(width="600px"))
    display(config_username)
    config_password = widgets.Password(description='Password:', value='***',
                                    layout=widgets.Layout(width="600px"))
    display(config_password)
    
  8. Execute a célula.

  9. Use Copiar para copiar e colar a senha do painel Consulta Credenciais em Expiração do Experience Platform no campo Senha do Jupyter Notebook.

    Etapa 1 da Configuração do Jupter Notebook

  10. Em uma nova célula, insira as instruções para carregar a extensão SQL, a biblioteca necessária e conectar-se ao Customer Journey Analytics.

    code language-python
    %load_ext sql
    from sqlalchemy import create_engine
    %sql postgresql://{config_username.value}:{config_password.value}@{config_host.value}:{config_port.value}/{config_db.value}?sslmode=require
    

    Execute o shell. Você não deve ver nenhuma saída, mas a célula deve ser executada sem nenhum aviso.

    Etapa 4 da Configuração do Jupyer Notebook

  11. Em uma nova chamada, insira as instruções para obter uma lista de visualizações de dados disponíveis com base na conexão.

    code language-python
    %%sql
    SELECT n.nspname as "Schema",
       c.relname as "Name",
       CASE c.relkind WHEN 'r' THEN 'table' WHEN 'v' THEN 'view' WHEN 'm' THEN 'materialized view' WHEN 'i' THEN 'index' WHEN 'S' THEN 'sequence' WHEN 's' THEN 'special' WHEN 't' THEN 'TOAST table' WHEN 'f' THEN 'foreign table' WHEN 'p' THEN 'partitioned table' WHEN 'I' THEN 'partitioned index' END as "Type",
       pg_catalog.pg_get_userbyid(c.relowner) as "Owner"
    FROM pg_catalog.pg_class c
    LEFT JOIN pg_catalog.pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace
    WHERE c.relkind IN ('v','')
       AND n.nspname <> 'pg_catalog'
       AND n.nspname !~ '^pg_toast'
       AND n.nspname <> 'information_schema'
       AND pg_catalog.pg_table_is_visible(c.oid)
       AND c.relname NOT LIKE '%test%'
       AND c.relname NOT LIKE '%ajo%'
    ORDER BY 1,2;
    

    Execute o shell. Você deve ver a saída simular na captura de tela abaixo.

    Etapa 5 da Configuração do Jupyter Notebook

    Você deve ver o cc_data_view na lista de visualizações de dados.

Para NIVELAR ou não

O Jupyter Notebook dá suporte aos seguintes cenários para o parâmetro FLATTEN. Consulte Nivelar dados aninhados para obter mais informações.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
parâmetro FLATTEN Exemplo Suportado Observações
Nenhum prod:cja CírculoDeMarcaDeSeleção
?FLATTEN prod:cja?FLATTEN FecharCírculo
%3FFLATTEN prod:cja%3FFLATTEN CírculoDeMarcaDeSeleção Opção recomendada para usar. Observe que %3FFLATTEN é a versão de ?FLATTEN codificada em URL.

Mais informações

RStudio
  1. Acesse as credenciais e os parâmetros necessários da interface do usuário do Experience Platform Query Service.

    1. Navegue até a sandbox da Experience Platform.

    2. Selecione Consultas Consultas no painel esquerdo.

    3. Selecione a guia Credenciais na interface Consultas.

    4. Selecione prod:cja no menu suspenso Banco de Dados.

      Consultar credenciais de serviço {modal="regular"}

  2. Iniciar RStudio.

  3. Crie um novo arquivo do R Markdown ou baixe este arquivo de exemplo do R Markdown.

  4. Na primeira parte, insira as seguintes instruções entre {r} ` e ` . Use Copiar para copiar e colar valores do painel Consulta Credenciais em Expiração do Experience Platform para os valores necessários para os vários parâmetros, como host, dbname e user. Por exemplo:

    code language-r
    library(rstudioapi)
    library(DBI)
    library(dplyr)
    library(tidyr)
    library(RPostgres)
    library(ggplot2)
    
    host <- rstudioapi::showPrompt(title = "Host", message = "Host", default = "orangestagingco.platform-query-stage.adobe.io")
    dbname <- rstudioapi::showPrompt(title = "Database", message = "Database", default = "prod:cja?FLATTEN")
    user <- rstudioapi::showPrompt(title = "Username", message = "Username", default = "EC582F955C8A79F70A49420E@AdobeOrg")
    password <- rstudioapi::askForPassword(prompt = "Password")
    
  5. Execute o pedaço. Você é solicitado a fornecer Host, Banco de Dados e Usuário. Basta aceitar os valores fornecidos como parte da etapa anterior.

  6. Use Copiar para copiar e colar a senha do painel Consulta Credenciais em Expiração do Experience Platform no prompt da caixa de diálogo Senha do RStudio.

    Etapa de configuração do Studio 1

  7. Crie uma nova parte e insira as seguintes instruções entre ```` {r} e .

    code language-r
    con <- dbConnect(
       RPostgres::Postgres(),
       host = host,
       port = 80,
       dbname = dbname,
       user = user,
       password = password,
       sslmode = 'require'
    )
    
  8. Execute o pedaço. Você não deve ver nenhuma saída se a conexão for bem-sucedida.

  9. Crie uma nova parte e insira as seguintes instruções entre ```` {r} e .

    code language-r
    views <- dbListTables(con)
    print(views)
    
  10. Execute o pedaço. Você deve ver character(0) como a única saída.

  11. Crie uma nova parte e insira as seguintes instruções entre ```` {r} e .

    code language-r
    glimpse(dv)
    
  12. Execute o pedaço. Você deve ver a saída simular na captura de tela abaixo.

    Etapa 2 da configuração do Studio

Para NIVELAR ou não

O RStudio oferece suporte aos seguintes cenários para o parâmetro FLATTEN. Consulte Nivelar dados aninhados para obter mais informações.

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
parâmetro FLATTEN Exemplo Suportado Observações
Nenhum prod:cja CírculoDeMarcaDeSeleção
?FLATTEN prod:cja?FLATTEN CírculoDeMarcaDeSeleção Opção recomendada para usar.
%3FFLATTEN prod:cja%3FFLATTEN FecharCírculo

Mais informações

Tendência diária

Nesse caso de uso, é necessário exibir uma tabela e uma visualização de linha simples que mostre uma tendência diária de ocorrências (eventos) de 1º de janeiro de 2023 até 31 de janeiro de 2023.

Customer Journey Analytics

Um exemplo de painel Tendência diária para o caso de uso:

Painel Tendência Diária do Customer Journey Analytics {modal="regular"}

Ferramentas de BI
note prerequisites
PREREQUISITES
Verifique se você validou uma conexão bem-sucedida e pode listar e usar visualizações de dados para a ferramenta de BI para a qual deseja experimentar este caso de uso.
tabs
Power BI Desktop
  1. No painel Dados:

    1. Selecione daterangeday.
    2. Selecione ocorrências.

    Você verá uma tabela exibindo as ocorrências do mês atual. Para obter melhor visibilidade, aumente a visualização.

  2. No painel Filtros:

    1. Selecione o daterangeday é (Todos) de Filtros neste visual.
    2. Selecione Filtragem avançada como o Tipo de filtro.
    3. Defina o filtro como Mostrar itens quando o valor estiver em ou após 1/1/2023 E estiver antes 2/1/2023.. Você pode usar o ícone de calendário para escolher e selecionar datas.
    4. Selecione Aplicar filtro.

    Você vê a tabela atualizada com o filtro daterangeday aplicado.

  3. No painel Visualizações, selecione a visualização Gráfico de linhas.

    Uma visualização de gráfico de linhas substitui a tabela enquanto usa os mesmos dados que a tabela. A área de trabalho do Power BI deve ser semelhante à mostrada abaixo.

    Filtro de intervalo de datas do Caso de Uso de Desktop da Power BI 2 {modal="regular"}

  4. Na visualização do Gráfico de linha:

    1. Selecione Mais .
    2. No menu de contexto, selecione Mostrar como tabela.

    A visualização principal é atualizada para mostrar uma visualização de linha e uma tabela. A área de trabalho do Power BI deve ser semelhante à mostrada abaixo.

    Visualização da Tendência Diária Final do Caso de Uso 2 do Power BI Desktop {modal="regular"}

Tableau Desktop
  1. Selecione a guia Folha 1 na parte inferior para alternar da exibição Fonte de Dados. Na exibição Folha 1:

    1. Arraste a entrada Daterange da lista Tabelas no painel Dados e solte a entrada na prateleira Filtros.

    2. Na caixa de diálogo Campo de Filtros [Intervalo de datas], selecione Intervalo de datas e selecione Próximo >.

    3. Na caixa de diálogo Filtro [Intervalo de datas], selecione Intervalo de datas e especifique um período de 01/01/2023 a 01/02/2023.

      Filtro do Tableau Desktop {modal="regular"}

    4. Arraste e solte Daterangeday da lista Tabelas no painel Dados e solte a entrada no campo ao lado de Colunas.

      • Selecione Dia no menu suspenso Dia_da_Data, para que o valor seja atualizado para Dia(Dia_da_Data).
    5. Arraste e solte Ocorrências da lista Tabelas (Nomes de Medidas) no painel Dados e solte a entrada no campo ao lado de Linhas. O valor é convertido automaticamente em SUM(Occurrences).

    6. Modifique de Padrão para Exibição inteira do menu suspenso Ajustar na barra de ferramentas.

      A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

      Gráfico do Tableau Desktop {modal="regular"}

  2. Selecione Duplicar no menu de contexto da guia Planilha 1 para criar uma segunda planilha.

  3. Selecione Renomear no menu de contexto da guia Planilha 1 para renomear a planilha como Graph.

  4. Selecione Renomear no menu de contexto da guia Planilha 1 (2) para renomear a planilha como Data.

  5. Verifique se a folha de Dados está selecionada. Na exibição Dados:

    1. Selecione Mostrar-me no canto superior direito e selecione Tabela de texto (visualização superior esquerdo) para modificar o conteúdo do modo de exibição de Dados para uma tabela.

    2. Selecione Trocar Linhas e Colunas na barra de ferramentas.

    3. Modifique de Padrão para Exibição inteira do menu suspenso Ajustar na barra de ferramentas.

      A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

      Dados do Tableau Desktop {modal="regular"}

  6. Selecione o botão de guia Novo Painel (na parte inferior) para criar um novo modo de exibição Painel. No modo de exibição Painel 1:

    1. Arraste e solte a planilha Gráfico da prateleira Folhas no modo de exibição Painel 1 que lê Folhas de soltar aqui.

    2. Arraste e solte a planilha Dados da prateleira Folhas abaixo da planilha Gráfico no modo de exibição Painel 1.

    3. Selecione a planilha Dados no modo de exibição e modifique a Exibição Inteira para Corrigir Largura.

      A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

      Tableau Desktop Dashboard 1 {modal="regular"}

Pesquisador
  1. Na interface Explorar do Looker, verifique se você possui uma configuração limpa. Caso contrário, selecione Configuração Remover campos e filtros.

  2. Selecione + Filtro abaixo de Filtros.

  3. Na caixa de diálogo Adicionar Filtro:

    1. Selecionar ‣ Visualização De Dados Cc

    2. Na lista de campos, selecione ‣ Data do Intervalo de Datas e Data do Intervalo de Datas.

      Filtro de pesquisa {modal="regular"}

  4. Especifique o filtro Data do Intervalo de Datas da Visualização de Dados Cc, pois está no intervalo 2023/01/01 até (antes) 2023/02/01.

  5. Na seção Visualização de Dados Cc no painel esquerdo,

    1. Selecione ‣ Intervalo de Datas Data, depois Data da lista de DIMENSÕES.
    2. Selecione Contagem abaixo de MEDIDAS no painel esquerdo (na parte inferior).
  6. Selecione Executar.

  7. Selecione ‣ Visualização para exibir a visualização de linha.

Você deve ver uma visualização e tabela semelhantes, como mostrado abaixo.

Tendência diária do resultado da pesquisa {modal="regular"}

Jupyter Notebook
  1. Insira as seguintes instruções em uma nova célula.

    code language-python
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    data = %sql SELECT daterangeday AS Date, COUNT(*) AS Events \
              FROM cc_data_view \
              WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-02-01' \
              GROUP BY 1 \
              ORDER BY Date ASC
    df = data.DataFrame()
    df = df.groupby('Date', as_index=False).sum()
    plt.figure(figsize=(15, 3))
    sns.lineplot(x='Date', y='Events', data=df)
    plt.show()
    display(data)
    
  2. Execute a célula. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

    Resultados do Jupyter Notebook

RStudio
  1. Insira as seguintes instruções entre {r} ` e ` em uma nova parte.

    code language-r
    ## Daily Events
    df <- dv %>%
       filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-02-01") %>%
       group_by(daterangeday) %>%
       count() %>%
       arrange(daterangeday, .by_group = FALSE)
    ggplot(df, aes(x = daterangeday, y = n)) +
       geom_line(color = "#69b3a2") +
       ylab("Events") +
       xlab("Date")
    print(df)
    
  2. Execute o pedaço. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

    RSudio Results

Tendência horária

Nesse caso de uso, é desejável exibir uma tabela e uma visualização de linha simples que mostre uma tendência horária de ocorrências (eventos) para 1º de janeiro de 2023.

Customer Journey Analytics

Um exemplo de painel Tendência por hora para o caso de uso:

Visualizações de tendências por hora do Customer Journey Analytics {modal="regular"}

Ferramentas de BI
note prerequisites
PREREQUISITES
Verifique se você validou uma conexão bem-sucedida, pode listar visualizações de dados e usar uma visualização de dados para a ferramenta de BI para a qual deseja experimentar este caso de uso.
tabs
Power BI Desktop O AlertRed Power BI não entende como lidar com campos de data e hora; portanto, dimensões como daterangehour e daterangeminute não são suportadas.
Tableau Desktop
  1. Selecione a guia Folha 1 na parte inferior para alternar da Fonte de dados. Na exibição Folha 1:

    1. Arraste a entrada Daterange da lista Tabelas no painel Dados e solte a entrada na prateleira Filtros.

    2. Na caixa de diálogo Campo de Filtros [Intervalo de datas], selecione Intervalo de datas e selecione Próximo >.

    3. Na caixa de diálogo Filtro [Intervalo de datas], selecione Intervalo de datas e especifique um período de 01/01/2023 a 02/01/2023.

      Filtro do Tableau Desktop {modal="regular"}

    4. Arraste e solte Daterangehour da lista Tabelas no painel Dados e solte a entrada no campo ao lado de Colunas.

      • Selecione Mais > Horas no menu suspenso Daterangeday, para atualizar o valor para HOUR(Daterangeday).
    5. Arraste e solte Ocorrências da lista Tabelas (Nomes de Medidas) no painel Dados e solte a entrada no campo ao lado de Linhas. O valor é convertido automaticamente em SUM(Occurrences).

    6. Modifique de Padrão para Exibição inteira do menu suspenso Ajustar na barra de ferramentas.

      A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

      Gráfico do Tableau Desktop {modal="regular"}

  2. Selecione Duplicar no menu de contexto da guia Planilha 1 para criar uma segunda planilha.

  3. Selecione Renomear no menu de contexto da guia Planilha 1 para renomear a planilha como Graph.

  4. Selecione Renomear no menu de contexto da guia Planilha 1 (2) para renomear a planilha como Data.

  5. Verifique se a folha de Dados está selecionada. Na exibição Dados:

    1. Selecione Mostrar-me no canto superior direito e selecione Tabela de texto (visualização superior esquerdo) para modificar o conteúdo do modo de exibição de Dados para uma tabela.

    2. Arraste HOUR(Daterangeday) de Colunas para Linhas.

    3. Modifique de Padrão para Exibição inteira do menu suspenso Ajustar na barra de ferramentas.

      A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

      Dados do Tableau Desktop {modal="regular"}

  6. Selecione o botão de guia Novo Painel (na parte inferior) para criar um novo modo de exibição Painel. No modo de exibição Painel 1:

    1. Arraste e solte a planilha Gráfico da prateleira Folhas no modo de exibição Painel 1 que lê Folhas de soltar aqui.

    2. Arraste e solte a planilha Dados da prateleira Folhas abaixo da planilha Gráfico no modo de exibição Painel 1.

    3. Selecione a planilha Dados no modo de exibição e modifique a Exibição Inteira para Corrigir Largura.

      A exibição do Painel 1 deve ser semelhante à mostrada abaixo.

      Tableau Desktop Dashboard 1 {modal="regular"}

Pesquisador
  1. Na interface Explorar do Looker, verifique se você possui uma configuração limpa. Caso contrário, selecione Configuração Remover campos e filtros.

  2. Selecione + Filtro abaixo de Filtros.

  3. Na caixa de diálogo Adicionar Filtro:

    1. Selecionar ‣ Visualização De Dados Cc

    2. Na lista de campos, selecione ‣ Data do Intervalo de Datas e Data do Intervalo de Datas.

      Filtro de pesquisa {modal="regular"}

  4. Especifique o filtro Data do Intervalo de Datas da Visualização de Dados Cc, pois está no intervalo 2023/01/01 até (antes) 2023/01/02.

  5. Na seção Visualização de Dados Cc no painel esquerdo,

    1. Selecione ‣ Data Daterangehour, depois Hora da lista de DIMENSÕES.
    2. Selecione Contagem abaixo de MEDIDAS no painel esquerdo (na parte inferior).
  6. Selecione Executar.

  7. Selecione ‣ Visualização para exibir a visualização de linha.

Você deve ver uma visualização e tabela semelhantes, como mostrado abaixo.

Tendência diária do resultado da pesquisa {modal="regular"}

Jupyter Notebook
  1. Insira as seguintes instruções em uma nova célula.

    code language-python
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    data = %sql SELECT daterangehour AS Hour, COUNT(*) AS Events \
                FROM cc_data_view \
                WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-02' \
                GROUP BY 1 \
                 ORDER BY Hour ASC
    df = data.DataFrame()
    df = df.groupby('Hour', as_index=False).sum()
    plt.figure(figsize=(15, 3))
    sns.lineplot(x='Hour', y='Events', data=df)
    plt.show()
    display(data)
    
  2. Execute a célula. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

    Resultados do Jupyter Notebook

RStudio
  1. Insira as seguintes instruções entre {r} ` e ` em uma nova parte.

    code language-r
    ## Hourly Events
    df <- dv %>%
       filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-01-02") %>%
       group_by(daterangehour) %>%
       count() %>%
       arrange(daterangehour, .by_group = FALSE)
    ggplot(df, aes(x = daterangehour, y = n)) +
       geom_line(color = "#69b3a2") +
       ylab("Events") +
       xlab("Hour")
    print(df)
    
  2. Execute o pedaço. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

    RSudio Results

Tendência mensal

Nesse caso de uso, é necessário exibir uma tabela e uma visualização de linha simples que mostre uma tendência mensal de ocorrência (eventos) para 2023.

Customer Journey Analytics

Um exemplo de painel Tendência mensal para o caso de uso:

Visualização mensal da tendência do Customer Journey Analytics {modal="regular"}

Ferramentas de BI
note prerequisites
PREREQUISITES
Verifique se você validou uma conexão bem-sucedida, pode listar visualizações de dados e usar uma visualização de dados para a ferramenta de BI para a qual deseja experimentar este caso de uso.
tabs
Power BI Desktop
  1. No painel Dados:

    1. Selecione daterangemmonth.
    2. Selecione ocorrências.

    Você verá uma tabela exibindo as ocorrências do mês atual. Para obter melhor visibilidade, aumente a visualização.

  2. No painel Filtros:

    1. Selecione o daterangemonth é (Todos) de Filtros neste visual.
    2. Selecione Filtragem avançada como o Tipo de filtro.
    3. Defina o filtro como Mostrar itens quando o valor estiver em ou após 1/1/2023 E estiver antes 1/1/2024.. Você pode usar o ícone de calendário para escolher e selecionar datas.
    4. Selecione Aplicar filtro.

    Você vê a tabela atualizada com o filtro aplicado daterangemonth.

  3. No painel Visualizações:

    1. Selecione a visualização Gráfico de linhas.

    Uma visualização de gráfico de linhas substitui a tabela enquanto usa os mesmos dados que a tabela. A área de trabalho do Power BI deve ser semelhante à mostrada abaixo.

    Filtro de intervalo de datas do Caso de Uso de Desktop da Power BI 2 {modal="regular"}

  4. Na visualização do Gráfico de linha:

    1. Selecione Mais .
    2. No menu de contexto, selecione Mostrar como tabela.

    A visualização principal é atualizada para mostrar uma visualização de linha e uma tabela. A área de trabalho do Power BI deve ser semelhante à mostrada abaixo.

    Visualização da Tendência Diária Final do Caso de Uso 2 do Power BI Desktop {modal="regular"}

Tableau Desktop
  1. Selecione a guia Folha 1 na parte inferior para alternar da Fonte de dados. Na exibição Folha 1:

    1. Arraste a entrada Daterange da lista Tabelas no painel Dados e solte a entrada na prateleira Filtros.

    2. Na caixa de diálogo Campo de Filtros [Intervalo de datas], selecione Intervalo de datas e selecione Próximo >.

    3. Na caixa de diálogo Filtro [Intervalo de datas], selecione Intervalo de datas e especifique um período de 01/01/2023 a 01/01/2024.

      Filtro do Tableau Desktop {modal="regular"}

    4. Arraste e solte Daterangeday da lista Tabelas no painel Dados e solte a entrada no campo ao lado de Colunas.

      • Selecione MÊS no menu suspenso Dia_da_data, para que o valor seja atualizado para MÊS(Dia_da_data).
    5. Arraste e solte Ocorrências da lista Tabelas (Nomes de Medidas) no painel Dados e solte a entrada no campo ao lado de Linhas. O valor é convertido automaticamente em SUM(Occurrences).

    6. Modifique de Padrão para Exibição inteira do menu suspenso Ajustar na barra de ferramentas.

      A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

      Gráfico do Tableau Desktop {modal="regular"}

  2. Selecione Duplicar no menu de contexto da guia Planilha 1 para criar uma segunda planilha.

  3. Selecione Renomear no menu de contexto da guia Planilha 1 para renomear a planilha como Graph.

  4. Selecione Renomear no menu de contexto da guia Planilha 1 (2) para renomear a planilha como Data.

  5. Verifique se a folha de Dados está selecionada. Na visualização de dados:

    1. Selecione Mostrar-me no canto superior direito e selecione Tabela de texto (visualização superior esquerdo) para modificar o conteúdo do modo de exibição de Dados para uma tabela.

    2. Arraste MONTH(Daterangeday) de Colunas para Linhas.

    3. Modifique de Padrão para Exibição inteira do menu suspenso Ajustar na barra de ferramentas.

      A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

      Dados do Tableau Desktop {modal="regular"}

  6. Selecione o botão de guia Novo Painel (na parte inferior) para criar um novo modo de exibição Painel. No modo de exibição Painel 1:

    1. Arraste e solte a planilha Gráfico da prateleira Folhas no modo de exibição Painel 1 que lê Folhas de soltar aqui.

    2. Arraste e solte a planilha Dados da prateleira Folhas abaixo da planilha Gráfico no modo de exibição Painel 1.

    3. Selecione a planilha Dados no modo de exibição e modifique a Exibição Inteira para Corrigir Largura.

      A área de trabalho do Tableau deve ser parecida com a exibida abaixo.

      Tableau Desktop Dashboard 1 {modal="regular"}

Pesquisador
  1. Na interface Explorar do Looker, verifique se você possui uma configuração limpa. Caso contrário, selecione Configuração Remover campos e filtros.

  2. Selecione + Filtro abaixo de Filtros.

  3. Na caixa de diálogo Adicionar Filtro:

    1. Selecionar ‣ Visualização De Dados Cc

    2. Na lista de campos, selecione ‣ Data do Intervalo de Datas e Data do Intervalo de Datas.

      Filtro de pesquisa {modal="regular"}

  4. Especifique o filtro Data do Intervalo de Datas da Visualização de Dados Cc, pois está no intervalo 2023/01/01 até (antes) 2024/01/01.

  5. No painel Exibição De Dados Cc esquerdo,

    1. Selecione ‣ Daterangemonth Date, depois Month da lista de DIMENSIONS.
    2. Selecione Contagem abaixo de MEDIDAS no painel esquerdo (na parte inferior).
  6. Selecione Executar.

  7. Selecione ‣ Visualização para exibir a visualização de linha.

Você deve ver uma visualização e tabela semelhantes, como mostrado abaixo.

Tendência diária do resultado da pesquisa {modal="regular"}

Jupyter Notebook
  1. Insira as seguintes instruções em uma nova célula.

    code language-python
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    data = %sql SELECT daterangemonth AS Month, COUNT(*) AS Events \
                FROM cc_data_view \
                WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2024-01-01' \
                GROUP BY 1 \
                ORDER BY Month ASC
    df = data.DataFrame()
    df = df.groupby('Month', as_index=False).sum()
    plt.figure(figsize=(15, 3))
    sns.lineplot(x='Month', y='Events', data=df)
    plt.show()
    display(data)
    
  2. Execute a célula. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

    Resultados do Jupyter Notebook

RStudio
  1. Insira as seguintes instruções entre {r} ` e ` em uma nova parte.

    code language-r
    ## Hourly Events
    df <- dv %>%
       filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2023-01-02") %>%
       group_by(daterangehour) %>%
       count() %>%
       arrange(daterangehour, .by_group = FALSE)
    ggplot(df, aes(x = daterangehour, y = n)) +
       geom_line(color = "#69b3a2") +
       ylab("Events") +
       xlab("Hour")
    print(df)
    
  2. Execute o pedaço. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

    RSudio Results

Dimensão única classificada

Nesse caso de uso, é desejável exibir uma tabela e uma visualização de barra simples que mostre a receita de compras e compras de nomes de produtos em 2023.

Customer Journey Analytics

Um exemplo de painel Dimension único classificado para o caso de uso:

Visualização classificada de dimensão única do Customer Journey Analytics {modal="regular"}

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