Trend varje timme

Trend varje timme

I det här fallet vill du visa en tabell och en enkel radvisualisering som visar en timtrend för förekomster (händelser) för 1 januari 2023.

Customer Journey Analytics

Ett exempel på Hourly Trend-panel för användningsfallet:

Customer Journey Analytics Trend-visualiseringar per timme

BI-verktyg
note prerequisites
PREREQUISITES
Kontrollera att du har verifierat en lyckad anslutning, kan visa datavyer och använda en datavy för BI-verktyget som du vill testa det här användningsfallet för.
tabs
Power BI Desktop AlertRed Power BI förstår inte hur datum- och tidsfält ska hanteras, så dimensioner som daterangehour och daterangeminute stöds inte.
Skrivbord för Tablet PC
  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.

      Datorfilter för Tablet PC

    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 från den nedrullningsbara menyn Fit i verktygsfältet.

      Ditt skrivbord ska se ut så här nedan.

      Diagram för skrivbordsdator för Tableau

  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 från den nedrullningsbara menyn Fit i verktygsfältet.

      Ditt skrivbord ska se ut så här nedan.

      Skrivbordsdata för Tablet PC

  6. Skapa en ny New Dashboard-vy genom att klicka på tabbknappen Dashboard 1 (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.

      Instrumentpanel för bordsdator

Sökare
  1. Kontrollera att du har en ren konfiguration i gränssnittet Explore för Looker. Om inte väljer du Inställning 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.
      Looker-filter
  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.

Sökresultat, daglig trend

Jupyter-anteckningsbok
  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.

    Jupyter-anteckningsboksresultat

RStudio
  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.

    Resultat av Gällande ljud

recommendation-more-help
080e5213-7aa2-40d6-9dba-18945e892f79