Användningsexempel för BI-tillägg

1. Få åtkomst till de nödvändiga autentiseringsuppgifterna och parametrarna från användargränssnittet för Experience Platform Query Service.

   1. Navigera till din Experience Platform-sandlåda.

   2. Välj Queries i den vänstra listen.

   3. Välj fliken Credentials i gränssnittet Queries.

   4. Välj prod:cja i listrutan Database.

      {modal="regular"}

2. Starta Power BI Desktop.

   1. Välj Get data from other sources i huvudgränssnittet.

   2. I dialogrutan Get Data:

      {modal="regular"}

      1. Sök efter och välj **PostgreSQL database**. 1. Välj **Connect**.

   3. I dialogrutan PostgreSQL database:

      {modal="regular"}

      1. Använd  om du vill kopiera och klistra in värdena **Host** och **Port** från panelen Experience Platform **Query** **Expiring Credentials**, avgränsade med `:` som värde för **Server**. Till exempel: `examplecompany.platform-query.adobe.io:80`. 1. Använd  om du vill kopiera och klistra in värdet **Database** från panelen **Query** **Expiring Credentials** i Experience Platform. Lägg till `?FLATTEN` i värdet som du klistrar in. Exempel: `prod:cja?FLATTEN`. 1. Välj **DirectQuery** som **Data connectivity mode**. 1. Välj **OK**.

   4. I dialogrutan PostgreSQL database - Database:

      {modal="regular"}

      1. Använd  om du vill kopiera värdena **Username** och **Password** från panelen Experience Platform **Query** **Expiring Credentials** i fälten **User name** och **Password**. Om du använder en [icke-förfallande autentiseringsuppgift](https://experienceleague.adobe.com/sv/docs/experience-platform/query/ui/credentials?lang=sv#use-credential-to-connect) ska du använda lösenordet för dina icke-förfallande autentiseringsuppgifter. 1. Kontrollera att listrutan för **Select which level to apply these settings to** är inställd på **Server** som du har definierat tidigare. 1. Välj **Connect**.

   5. I dialogrutan Navigator hämtas datavyer. Den här hämtningen kan ta en stund. När du har hämtat det här ser du följande i Power BI Desktop.

      {modal="regular"}

      1. Välj **public.cc_data_view** i listan i den vänstra panelen. 1. Du har två alternativ: 1. Välj **Load** om du vill fortsätta och slutföra konfigurationen. 1. Välj **Transform Data**. En dialogruta visas där du kan välja att använda omformningar som en del av konfigurationen.

      code language-none
      <img src="https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/powerbi-transform-data.png?lang=sv" alt="Power BI Desktop Transform Data" class="modal-image"> * Välj **Close & Apply**.

   6. Efter en stund visas public.cc_data_view i rutan Data. Välj om du vill visa mått och mått.

      {modal="regular"}

Till FLATTEN eller inte

Power BI Desktop stöder följande scenarier för parametern FLATTEN. Mer information finns i Förenkla kapslade data.

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
FLATTEN-parameter	Exempel	Stöds	Anmärkningar
Ingen	prod:cja
?FLATTEN	prod:cja?FLATTEN		Rekommenderat alternativ att använda!
%3FFLATTEN	prod:cja%3FFLATTEN		Power BI Desktop visar fel: We couldn’t authenticate with the credentials provided. Please try again.

Mer information

• Förutsättningar

• Handbok för autentiseringsuppgifter

• Anslut Power BI till frågetjänsten.

1. Få åtkomst till de nödvändiga autentiseringsuppgifterna och parametrarna från användargränssnittet för Experience Platform Query Service.

   1. Navigera till din Experience Platform-sandlåda.

   2. Välj Queries i den vänstra listen.

   3. Välj fliken Credentials i gränssnittet Queries.

   4. Välj prod:cja i listrutan Database.

      {modal="regular"}

2. Starta Tableu.

   1. Välj PostgreSQL från den vänstra listen under To a Server. Om den inte är tillgänglig väljer du More… och väljer PostgreSQL i Installed Connectors.

      {modal="regular"}

   2. I dialogrutan PostgreSQL går du till fliken General:

      {modal="regular"}

      1. Använd  för att kopiera och klistra in **Host** från Experience Platform **Query** **Expiring Credentials**-panelen till **Server**. 1. Använd  för att kopiera och klistra in **Port** från Experience Platform **Query** **Expiring Credentials**-panelen till **Port**. 1. Använd  för att kopiera och klistra in **Database** från Experience Platform **Query** **Expiring Credentials**-panelen till **Database**. Lägg till `%3FFLATTEN` i värdet som du klistrar in. Till exempel: `prod:cja%3FFLATTEN`. 1. Välj **Username and Password** i listrutan **Authentication**. 1. Använd  för att kopiera och klistra in **Username** från Experience Platform **Query** **Expiring Credentials**-panelen till **Username**. 1. Använd  för att kopiera och klistra in **Password** från Experience Platform **Query** **Expiring Credentials**-panelen till **Password**. Om du använder en [icke-förfallande autentiseringsuppgift](https://experienceleague.adobe.com/sv/docs/experience-platform/query/ui/credentials?lang=sv#use-credential-to-connect) ska du använda lösenordet för dina icke-förfallande autentiseringsuppgifter. 1. Kontrollera att **Require SSL** är markerad. 1. Välj **Sign In**.

      Du ser en Progressing Request-dialogruta medan Skrivbord på Tablet PC verifierar anslutningen.

   3. I huvudfönstret visas på sidan Data Source i den vänstra rutan:

      • Namnet på anslutningen, under Connections.

      • Namnet på databasen, under Database.

      • En lista med tabeller, under Table.

        {modal="regular"}

      1. Dra cc_data_view-posten och släpp posten i huvudvyn som läser Drag tables här.

   4. I huvudfönstret visas information om datavyn cc_data_view.

      {modal="regular"}

Till FLATTEN eller inte

Tableu Desktop stöder följande scenarier för parametern FLATTEN. Mer information finns i Förenkla kapslade data.

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
FLATTEN-parameter	Exempel	Stöds	Anmärkningar
Ingen	prod:cja
?FLATTEN	prod:cja?FLATTEN
%3FFLATTEN	prod:cja%3FFLATTEN		Rekommenderat alternativ för. Obs! %3FFLATTEN är en URL-kodad version av ?FLATTEN.

Mer information

• Förutsättningar

• Handbok för autentiseringsuppgifter

• Anslut skrivbordet till frågetjänsten.

1. Få åtkomst till de nödvändiga autentiseringsuppgifterna och parametrarna från användargränssnittet för Experience Platform Query Service.

   1. Navigera till din Experience Platform-sandlåda.

   2. Välj Queries i den vänstra listen.

   3. Välj fliken Credentials i gränssnittet Queries.

   4. Välj prod:cja i listrutan Database.

      {modal="regular"}

2. Logga in på Looker

   1. Välj Admin i den vänstra listen.

   2. Välj Connections.

   3. Välj Add Connection.

   4. I Connect your database to Looker screen.

      {modal="regular"}

      1. Ange en Name för din anslutning, till exempel Example Looker Connection.
      2. Kontrollera att All Projects är markerat som Connection Scope.
      3. Välj PostgreSQL 9.5+ som dialekt.
      4. Använd om du vill kopiera och klistra in värdet Host från panelen Experience Platform Query Expiring Credentials som värde för Host. Till exempel: examplecompany.platform-query.adobe.io.
      5. Använd om du vill kopiera och klistra in värdet Port från panelen Experience Platform Query Expiring Credentials som värde för Port. Till exempel: 80.
      6. Använd om du vill kopiera och klistra in värdet Database från panelen Experience Platform Query Expiring Credentials som värde för Database. Lägg till %3FFLATTEN i värdet som du klistrar in. Exempel: prod:cja%3FFLATTEN.
      7. Använd om du vill kopiera och klistra in värdet Username från panelen Experience Platform Query Expiring Credentials som värde för Username.
      8. Använd om du vill kopiera och klistra in värdet Password från panelen Experience Platform Query Expiring Credentials som värde för Password.
      9. Välj Expand all vid Optional Settings.
      10. Ange Max connections per nod till 5.
      11. Kontrollera att SSL är aktiverat.
      12. Välj Test om du vill testa anslutningen. En banderoll visas högst upp på skärmen med ett meddelande som Success, can connect JDBC ….
      13. Välj Connect om du vill upprätta och spara anslutningen.

   5. Den nya anslutningen visas i gränssnittet Connections.

   6. Välj ¥ från Admin om du vill gå till huvudnavigeringen i den vänstra listen.

   7. Välj Develop.

   8. Välj Projects.

   9. Välj New Model i LookML-projekt.

   10. För att vara säker på att du inte påverkar andra användare. Välj Ange utvecklingsläge när du uppmanas till det.

   11. I Create Model-upplevelsen:

       1. I ➊ Select Database Connection:

          1. Välj din databasanslutning i Select database connection. Till exempel: example_looker_connection.
          2. Namnge projektet i Create a new LookML Project for this model. För example: example_looker_project.
          3. Välj Next.

       2. I ➋ Select Tables:

          1. Välj public och kontrollera sedan att datavyn för Customer Journey Analytics är markerad. Till exempel: cc_data_view.
          2. Välj Next.

       3. I ➌ Select Primary Keys:

          1. Välj Next.

       4. I ➍ Select Explores to Create:

          1. Se till att du väljer vyn. Till exempel: cc_data_view.view.
          2. Välj Next.

       5. I ➎ Enter Model Name:

          1. Ge modellen ett namn. Till exempel: example_looker_model.

       6. Välj Complete and Explore Data.

   Du omdirigeras till Explore-gränssnittet för Looker, redo att utforska data.

Till FLATTEN eller inte

Looker stöder följande scenarier för parametern FLATTEN. Mer information finns i Förenkla kapslade data.

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
FLATTEN-parameter	Exempel	Stöds	Anmärkningar
Ingen	prod:cja
?FLATTEN	prod:cja?FLATTEN
%3FFLATTEN	prod:cja%3FFLATTEN		Rekommenderat alternativ för. Obs! %3FFLATTEN är en URL-kodad version av ?FLATTEN.

Mer information

• Förutsättningar

• Handbok för autentiseringsuppgifter

1. Få åtkomst till de nödvändiga autentiseringsuppgifterna och parametrarna från användargränssnittet för Experience Platform Query Service.

   1. Navigera till din Experience Platform-sandlåda.

   2. Välj Queries i den vänstra listen.

   3. Välj fliken Credentials i gränssnittet Queries.

   4. Välj prod:cja i listrutan Database.

      {modal="regular"}

2. Kontrollera att du har konfigurerat en dedikerad virtuell Python-miljö för att köra din Jupyter-miljö för bärbara datorer.

3. Kontrollera att du har installerat de nödvändiga biblioteken i din virtuella miljö:

   • ipytonsql: pip install ipython-sql.
   • psykopg2-binär: pip install psycopg-binary.
   • sqlalchemy: pip install sqlalchemy.

4. Starta Jupyter-anteckningsbok från din virtuella miljö: jupyter notebook.

5. Skapa en ny anteckningsbok eller hämta den här exempelanteckningsboken.

6. I den första cellen anger och kör du:

   code language-none
   %config SqlMagic.style = '_DEPRECATED_DEFAULT'

7. Ange konfigurationsparametrarna för anslutningen i en ny cell. Använd om du vill kopiera och klistra in värden från panelen Experience Platform Query Expiring Credentials till de värden som krävs för konfigurationsparametrarna. Exempel:

   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. Kör cellen.

9. Använd för att kopiera och klistra in lösenordet från panelen Experience Platform Query Expiring Credentials till fältet Password i Jupyter Notebook.

   {modal="regular"}

10. I en ny cell anger du programsatserna för att läsa in SQL-tillägget, det bibliotek som krävs och ansluta till 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

    Kör skalet. Du ska inte se några utdata, men cellen ska köras utan någon varning.

    {modal="regular"}

11. I ett nytt anrop anger du programsatserna för att få en lista över tillgängliga datavyer baserade på anslutningen.

    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;

    Kör skalet. Du bör se utdatamodeller som liknar skärmbilden nedan.

    {modal="regular"} för anteckningsbok för jupyter

    Du bör se cc_data_view i listan med datavyer.

Till FLATTEN eller inte

Jupyter Notebook stöder följande scenarier för parametern FLATTEN. Mer information finns i Förenkla kapslade data.

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
FLATTEN-parameter	Exempel	Stöds	Anmärkningar
Ingen	prod:cja
?FLATTEN	prod:cja?FLATTEN
%3FFLATTEN	prod:cja%3FFLATTEN		Rekommenderat alternativ för. Obs! %3FFLATTEN är en URL-kodad version av ?FLATTEN.

Mer information

• Förutsättningar

• Handbok för autentiseringsuppgifter

1. Få åtkomst till de nödvändiga autentiseringsuppgifterna och parametrarna från användargränssnittet för Experience Platform Query Service.

   1. Navigera till din Experience Platform-sandlåda.

   2. Välj Queries i den vänstra listen.

   3. Välj fliken Credentials i gränssnittet Queries.

   4. Välj prod:cja i listrutan Database.

      {modal="regular"}

2. Starta RStudio.

3. Skapa en ny R Markdown-fil eller hämta det här exemplet på R-markeringsfil.

4. I ditt första segment anger du följande programsatser mellan {r} ` och ` . Använd om du vill kopiera och klistra in värden från panelen Experience Platform Query Expiring Credentials till de värden som krävs för de olika parametrarna, till exempel host, dbname och user. Exempel:

   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. Kör segmentet. Du uppmanas att ange Host, Database och User. Acceptera bara de värden du har angett som en del av föregående steg.

6. Använd om du vill kopiera och klistra in lösenordet från panelen Experience Platform Query Expiring Credentials till dialogrutan Password i RStudio.

   {modal="regular"}

7. Skapa ett nytt segment och ange följande programsatser mellan ```` {r} och .

   code language-r
   con <- dbConnect( RPostgres::Postgres(), host = host, port = 80, dbname = dbname, user = user, password = password, sslmode = 'require' )

8. Kör segmentet. Du bör inte se några utdata om anslutningen lyckas.

9. Skapa ett nytt segment och ange följande programsatser mellan ```` {r} och .

   code language-r
   views <- dbListTables(con) print(views)

10. Kör segmentet. Du bör se character(0) som den enda utdatafilen.

11. Skapa ett nytt segment och ange följande programsatser mellan ```` {r} och .

    code language-r
    glimpse(dv)

12. Kör segmentet. Du bör se utdatamodeller som liknar skärmbilden nedan.

    {modal="regular"}

Till FLATTEN eller inte

RStudio stöder följande scenarier för parametern FLATTEN. Mer information finns i Förenkla kapslade data.

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
FLATTEN-parameter	Exempel	Stöds	Anmärkningar
Ingen	prod:cja
?FLATTEN	prod:cja?FLATTEN		Rekommenderat alternativ för.
%3FFLATTEN	prod:cja%3FFLATTEN

Mer information

• Förutsättningar

• Handbok för autentiseringsuppgifter

1. I rutan Data:

   1. Välj daterangeday.
   2. Välj ∑ occurrences.

   En tabell visas med förekomsterna för den aktuella månaden. Förstora visualiseringen för bättre synlighet.

2. I rutan Filters:

   1. Välj daterangeday is (All) från Filters on this visual.
   2. Välj Advanced filtering som Filter type.
   3. Definiera filtret för Show items when the value is on or after 1/1/2023 And is before 2/1/2023. Du kan använda kalenderikonen för att välja och välja datum.
   4. Välj Apply filter.

   Tabellen uppdateras med det använda daterangeday-filtret.

3. I rutan Visualizations väljer du Line chart-visualisering.

   En linjediagramvisualisering ersätter tabellen och använder samma data som tabellen. Ditt Power BI-skrivbord ska se ut så här nedan.

   {modal="regular"}

4. Visualisering av linjediagram:

   1. Välj .
   2. Välj Show as a table på snabbmenyn.

   Huvudvyn uppdateras för att visa både en radvisualisering och en tabell. Ditt Power BI-skrivbord ska se ut så här nedan.

   {modal="regular"}

1. Välj fliken Sheet 1 längst ned för att växla från vyn Data source. I vyn Sheet 1:

   1. Dra posten Daterange från listan Tables i rutan Data och släpp posten på hyllan Filters.

   2. I dialogrutan Filters Field [Daterange] väljer du Range of Dates och sedan Next >.

   3. I dialogrutan Filter [Daterange] väljer du Range of dates och anger en punkt på 01/01/2023 - 01/02/2023.

      {modal="regular"}

   4. Dra och släpp Daterangeday från listan Tables i rutan Data och släpp posten i fältet bredvid Columns.

      • Välj Day i listrutan Daterangeday så att värdet uppdateras till DAY(Daterangeday).

   5. Dra och släpp Occurrences från listan Tables (*Måttnamn *) ​i rutan Data ​och släpp posten i fältet bredvid Rows. Värdet konverteras automatiskt till SUM(Occurrences).

   6. Ändra Standard till Entire View på den nedrullningsbara menyn Fit i verktygsfältet.

      Ditt skrivbord ska se ut så här nedan.

      {modal="regular"}

2. Välj Duplicate på snabbmenyn på fliken Sheet 1 om du vill skapa ett andra blad.

3. Välj Rename på snabbmenyn på fliken Sheet 1 om du vill byta namn på bladet till Graph.

4. Välj Rename på snabbmenyn på fliken Sheet 1 (2) om du vill byta namn på bladet till Data.

5. Kontrollera att bladet Data är markerat. I vyn Data:

   1. Välj Show me längst upp till höger och välj Text table (övre vänstra visualiseringen) för att ändra innehållet i datavyn till en tabell.

   2. Välj Swap Rows and Columns i verktygsfältet.

   3. Ändra Standard till Entire View på den nedrullningsbara menyn Fit i verktygsfältet.

      Ditt skrivbord ska se ut så här nedan.

      {modal="regular"}

6. Skapa en ny Dashboard 1-vy genom att klicka på flikknappen New Dashboard (längst ned). I vyn Dashboard 1:

   1. Dra och släpp Graph-bladet från Sheets-hyllan till Dashboard 1-vyn som läser Drop sheets här.

   2. Dra och släpp Data-bladet från Sheets-hyllan nedanför Graph-bladet till Dashboard 1-vyn.

   3. Markera bladet Data i vyn och ändra Entire View till Fix Width.

      Ditt skrivbord ska se ut så här nedan.

      {modal="regular"}

1. Kontrollera att du har en ren konfiguration i gränssnittet Explore för Looker. Om inte väljer du Remove fields and filters.

2. Välj + Filter under Filters.

3. I dialogrutan Add Filter:

   1. Välj ‣ Cc Data View

   2. Välj ‣ Daterange Date och sedan Daterange Date i listan med fält.

      {modal="regular"}

4. Ange filtret Cc Data View Daterange Date som is in range 2023/01/01 until (before) 2023/02/01.

5. Från avsnittet Cc Data View i den vänstra listen,

   1. Välj ‣ Daterange Date och sedan Date i listan med DIMENSIONS.
   2. Välj Count under MEASURES i den vänstra listen (längst ned).

6. Välj Run.

7. Välj ‣ Visualization om du vill visa radinvisualiseringen.

En visualisering och en tabell som liknar den visas nedan.

{modal="regular"}

1. Ange följande satser i en ny cell.

   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. Kör cellen. Du bör se utdata som liknar skärmbilden nedan.

   {modal="regular"}

1. Ange följande programsatser mellan {r} ` och ` i ett nytt segment.

   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. Kör segmentet. Du bör se utdata som liknar skärmbilden nedan.

   {modal="regular"}

1. Välj fliken Sheet 1 längst ned om du vill växla från Data source. I vyn Sheet 1:

   1. Dra posten Daterange från listan Tables i rutan Data och släpp posten på hyllan Filters.

   2. I dialogrutan Filters Field [Daterange] väljer du Range of Dates och sedan Next >.

   3. I dialogrutan Filter [Daterange] väljer du Range of dates och anger en punkt på 01/01/2023 - 02/01/2023.

      {modal="regular"}

   4. Dra och släpp Daterangehour från listan Tables i rutan Data och släpp posten i fältet bredvid Columns.

      • Välj More > Hours i listrutan Daterangeday så att värdet uppdateras till HOUR(Daterangeday).

   5. Dra och släpp Occurrences från listan Tables (*Måttnamn *) ​i rutan Data ​och släpp posten i fältet bredvid Rows. Värdet konverteras automatiskt till SUM(Occurrences).

   6. Ändra Standard till Entire View på den nedrullningsbara menyn Fit i verktygsfältet.

      Ditt skrivbord ska se ut så här nedan.

      {modal="regular"}

2. Välj Duplicate på snabbmenyn på fliken Sheet 1 om du vill skapa ett andra blad.

3. Välj Rename på snabbmenyn på fliken Sheet 1 om du vill byta namn på bladet till Graph.

4. Välj Rename på snabbmenyn på fliken Sheet 1 (2) om du vill byta namn på bladet till Data.

5. Kontrollera att bladet Data är markerat. I vyn Data:

   1. Välj Show me längst upp till höger och välj Text table (övre vänstra visualiseringen) för att ändra innehållet i datavyn till en tabell.

   2. Dra HOUR(Daterangeday) från Columns till Rows.

   3. Ändra Standard till Entire View på den nedrullningsbara menyn Fit i verktygsfältet.

      Ditt skrivbord ska se ut så här nedan.

      {modal="regular"}

6. Skapa en ny Dashboard 1-vy genom att klicka på tabbknappen New Dashboard (längst ned). I vyn Dashboard 1:

   1. Dra och släpp Graph-bladet från Sheets-hyllan till Dashboard 1-vyn som läser Drop sheets här.

   2. Dra och släpp Data-bladet från Sheets-hyllan nedanför Graph-bladet till Dashboard 1-vyn.

   3. Markera bladet Data i vyn och ändra Entire View till Fix Width.

      Dashboard 1-vyn ska se ut så här nedan.

      {modal="regular"}

1. Kontrollera att du har en ren konfiguration i gränssnittet Explore för Looker. Om inte väljer du Remove fields and filters.

2. Välj + Filter under Filters.

3. I dialogrutan Add Filter:

   1. Välj ‣ Cc Data View

   2. Välj ‣ Daterange Date och sedan Daterange Date i listan med fält.

      {modal="regular"}

4. Ange filtret Cc Data View Daterange Date som is in range 2023/01/01 until (before) 2023/01/02.

5. Från avsnittet Cc Data View i den vänstra listen,

   1. Välj ‣ Daterangehour Date och sedan Time i listan med DIMENSIONS.
   2. Välj Count under MEASURES i den vänstra listen (längst ned).

6. Välj Run.

7. Välj ‣ Visualization om du vill visa radinvisualiseringen.

En visualisering och en tabell som liknar den visas nedan.

{modal="regular"}

1. Ange följande satser i en ny cell.

   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. Kör cellen. Du bör se utdata som liknar skärmbilden nedan.

   {modal="regular"}

1. Ange följande programsatser mellan {r} ` och ` i ett nytt segment.

   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. Kör segmentet. Du bör se utdata som liknar skärmbilden nedan.

   {modal="regular"}

1. I rutan Data:

   1. Välj daterangemonth.
   2. Välj ∑ occurrences.

   En tabell visas med förekomsterna för den aktuella månaden. Förstora visualiseringen för bättre synlighet.

2. I rutan Filters:

   1. Välj daterangemonth is (All) från Filters on this visual.
   2. Välj Advanced filtering som Filter type.
   3. Definiera filtret för Show items when the value is on or after 1/1/2023 And is before 1/1/2024. Du kan använda kalenderikonen för att välja och välja datum.
   4. Välj Apply filter.

   Tabellen uppdateras med det använda daterangemonth-filtret.

3. I rutan Visualizations:

   1. Välj visualisering för Line chart.

   En linjediagramvisualisering ersätter tabellen och använder samma data som tabellen. Ditt Power BI-skrivbord ska se ut så här nedan.

   {modal="regular"}

4. Visualisering av linjediagram:

   1. Välj .
   2. Välj Show as a table på snabbmenyn.

   Huvudvyn uppdateras för att visa både en radvisualisering och en tabell. Ditt Power BI-skrivbord ska se ut så här nedan.

   {modal="regular"}

1. Välj fliken Sheet 1 längst ned om du vill växla från Data source. I vyn Sheet 1:

   1. Dra posten Daterange från listan Tables i rutan Data och släpp posten på hyllan Filters.

   2. I dialogrutan Filters Field [Daterange] väljer du Range of Dates och sedan Next >.

   3. I dialogrutan Filter [Daterange] väljer du Range of dates och anger en punkt på 01/01/2023 - 01/01/2024.

      {modal="regular"}

   4. Dra och släpp Daterangeday från listan Tables i rutan Data och släpp posten i fältet bredvid Columns.

      • Välj MONTH i listrutan Daterangeday så att värdet uppdateras till MONTH(Daterangeday).

   5. Dra och släpp Occurrences från listan Tables (*Måttnamn *) ​i rutan Data ​och släpp posten i fältet bredvid Rows. Värdet konverteras automatiskt till SUM(Occurrences).

   6. Ändra Standard till Entire View på den nedrullningsbara menyn Fit i verktygsfältet.

      Ditt skrivbord ska se ut så här nedan.

      {modal="regular"}

2. Välj Duplicate på snabbmenyn på fliken Sheet 1 om du vill skapa ett andra blad.

3. Välj Rename på snabbmenyn på fliken Sheet 1 om du vill byta namn på bladet till Graph.

4. Välj Rename på snabbmenyn på fliken Sheet 1 (2) om du vill byta namn på bladet till Data.

5. Kontrollera att bladet Data är markerat. I datavyn:

   1. Välj Show me längst upp till höger och välj Text table (övre vänstra visualiseringen) för att ändra innehållet i datavyn till en tabell.

   2. Dra MONTH(Daterangeday) från Columns till Rows.

   3. Ändra Standard till Entire View på den nedrullningsbara menyn Fit i verktygsfältet.

      Ditt skrivbord ska se ut så här nedan.

      {modal="regular"}

6. Skapa en ny Dashboard 1-vy genom att klicka på tabbknappen New Dashboard (längst ned). I vyn Dashboard 1:

   1. Dra och släpp Graph-bladet från Sheets-hyllan till Dashboard 1-vyn som läser Drop sheets här.

   2. Dra och släpp Data-bladet från Sheets-hyllan nedanför Graph-bladet till Dashboard 1-vyn.

   3. Markera bladet Data i vyn och ändra Entire View till Fix Width.

      Ditt skrivbord ska se ut så här nedan.

      {modal="regular"}

1. Kontrollera att du har en ren konfiguration i gränssnittet Explore för Looker. Om inte väljer du Remove fields and filters.

2. Välj + Filter under Filters.

3. I dialogrutan Add Filter:

   1. Välj ‣ Cc Data View

   2. Välj ‣ Daterange Date och sedan Daterange Date i listan med fält.

      {modal="regular"}

4. Ange filtret Cc Data View Daterange Date som is in range 2023/01/01 until (before) 2024/01/01.

5. Från vänster Cc Data View-räl,

   1. Välj ‣ Daterangemonth Date och sedan Month i listan med DIMENSIONS.
   2. Välj Count under MEASURES i den vänstra listen (längst ned).

6. Välj Run.

7. Välj ‣ Visualization om du vill visa radinvisualiseringen.

En visualisering och en tabell som liknar den visas nedan.

{modal="regular"}

1. Ange följande satser i en ny cell.

   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. Kör cellen. Du bör se utdata som liknar skärmbilden nedan.

   {modal="regular"}

1. Ange följande programsatser mellan {r} ` och ` i ett nytt segment.

   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. Kör segmentet. Du bör se utdata som liknar skärmbilden nedan.

   {modal="regular"}