Classificar

1. No painel Dados:

   1. Selecione intervalo de datas.
   2. Selecione o product_name.
   3. Selecione sum purchase_revenue.
   4. Selecione somar compras.

2. No painel Filtros:

   1. Selecione o intervalo de datas 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 de 2/1/2023.

3. No painel Visualizações:

   1. Selecione para remover o intervalo de datas das Colunas.
   2. Arraste Soma da purchase_revenue para a parte inferior dos itens de Coluna.

4. No relatório, selecione Soma de purchase_revenue para classificar a tabela em ordem decrescente de receita de compra.

   A área de trabalho do Power BI deve ser semelhante à mostrada abaixo.

   

A consulta executada pelo Power BI Desktop usando a extensão BI não inclui uma instrução sort. A falta de uma instrução sort implica que a classificação é executada no lado do cliente.

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. 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 na prateleira Filtros.

   2. Na caixa de diálogo Filtrar Campo [Intervalo de Datas], selecione Intervalo de Datas e selecione Avançar >.

   3. Na caixa de diálogo Filtro [Intervalo de datas], selecione Intervalo de datas e selecione 01/01/2023 - 1/2/2023. Selecione Aplicar e OK.

   4. Arraste Nome do Produto da lista Tabelas e solte a entrada no campo ao lado de Linhas.

   5. Arraste a entrada Compras da lista Tabelas e solte a entrada no campo ao lado de Colunas. O valor muda para SUM(Purchases).

   6. Arraste a entrada Receita de Compra da lista Tabelas e solte a entrada no campo ao lado de Colunas, ao lado de SOMA(Compras). O valor muda para SUM(Purchase Revenue).

   7. Selecione Tabela de Texto de Mostre-me.

   8. Selecione Ajustar largura no menu suspenso Ajustar.

   9. Selecione o cabeçalho da coluna Receita de compra e classifique a tabela nesta coluna em ordem decrescente.

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

      

A consulta executada pelo Tableau Desktop usando a extensão BI não inclui uma instrução sort. A falta dessa instrução sort implica que a classificação é executada no lado do cliente.

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. Na interface Explorar do Looker, atualize a conexão. Selecione Limpar cache e atualizar.

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

3. Selecione + Filtro abaixo de Filtros.

4. 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.
      

5. 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.

6. Na seção ‣ Cc Data View no painel esquerdo, selecione Nome do Produto.

7. Na seção ‣ Campos Personalizados no painel esquerdo:

   1. Selecione Medida Personalizada no menu suspenso + Adicionar.

   2. No diálogo Criar medida personalizada:

      1. Selecione Receita de compra no menu suspenso Campo a medir.
      2. Selecione Soma no menu suspenso Tipo de medida.
      3. Insira um nome de campo personalizado para Nome. Por exemplo: Sum of Purchase Revenue.
      4. Selecione a guia Detalhes do campo.
      5. Selecione Decimais no menu suspenso Formatar e verifique se 0 está inserido em Decimais.
         
      6. Selecione Salvar.

8. Selecione ​​(Decrescente, Ordem de classificação: 1) na coluna Receita de compra.

9. Selecione Executar.

10. Selecione ‣ Visualização.

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

A consulta gerada pelo Pesquisador usando a extensão BI inclui ORDER BY, o que implica que a classificação é executada por meio do Pesquisador e da extensão BI.

-- 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. Insira as seguintes instruções em uma nova célula.

   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. Execute a célula. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

A consulta é executada pela extensão BI, conforme definido no Jupyter Notebook.

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

   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. Execute o pedaço. Você deve ver uma saída semelhante à captura de tela abaixo.

   

A consulta gerada pelo RStudio usando a extensão de BI inclui ORDER BY, o que implica que a ordem é aplicada por meio do RStudio e da extensão de BI.

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