Power BI桌面
Power BI 不 了解如何处理日期时间字段，因此不支持 daterangehour 和 daterangeminute 等维度。
Tableau桌面
选择底部的 表1 选项卡以从 数据源 切换。 在 表1 视图中：
从 数据 窗格的 表 列表中拖动 日期范围 条目，并将该条目放到 筛选器 托架上。
在 筛选器字段[日期范围] 对话框中，选择 日期范围 并选择下一步> 。
在 筛选器[日期范围] 对话框中，选择 日期范围 并指定句点01/01/2023 - 02/01/2023。
从 数据 窗格的 表 列表中拖放Daterangehour ，并将条目拖放到 列 旁边的字段中。
从 Daterangeday 下拉菜单中选择More > Hours ，以便将该值更新为HOUR(Daterangeday) 。
从 数据 窗格中的 表（度量值名称 ） 列表中拖放发生次数 ，并将条目拖放到 行 旁边的字段中。 该值会自动转换为SUM（发生次数） 。
从工具栏的 适应 下拉菜单将 标准 修改为整个视图 。
您的Tableau桌面应该如下所示。
从 工作表1 选项卡上下文菜单中选择 复制 以创建第二个工作表。
从 工作表1 选项卡上下文菜单中选择 重命名 以将工作表重命名为Graph。
从 工作表1 (2) 选项卡上下文菜单中选择 重命名 以将工作表重命名为Data。
确保已选择 数据 工作表。 在 数据 视图中：
选择右上角的 向我显示 并选择文本表 （左上角可视化图表）以将数据视图的内容修改为表。
将 HOUR(Daterangeday) 从 列 拖到行 。
从工具栏的 适应 下拉菜单将 标准 修改为整个视图 。
您的Tableau桌面应该如下所示。
选择 新建仪表板 选项卡按钮（位于底部）以创建新的 仪表板1 视图。 在 功能板1 视图中：
将 Graph 工作表从 工作表 托架拖放到 仪表板1 视图中，该视图显示在此处放置工作表 。
将 数据 工作表从 图形 工作表下的 工作表 托架拖放到 仪表板1 视图中。
选择视图中的 数据 工作表，并将 整个视图 修改为固定宽度 。
您的 仪表板1 视图应如下所示。
Looker
在Looker的 浏览 界面中，确保您拥有干净的设置。 如果不是，请选择
删除字段和筛选器 。
选择 筛选器 下的+筛选器 。
在 添加筛选器 对话框中：
选择‣抄送数据视图
从字段列表中，选择日‣间范围日期 ，然后选择日期范围日期 。
指定 Cc数据视图日期范围日期 筛选器，因为在 2023/01/01 之前 2023/01/02 的范围内。
从左边栏中的 抄送数据视图 部分，
从‣DIMENSIONS 的列表中选择Daterangehour Date ，然后选择Time 。
在左边栏（底部）中选择 MEASURES 下的计数 。
选择运行 。
选择‣可视化图表 以显示折线图可视化图表。
您应该会看到如下所示的可视化图表和表格。
Jupyter笔记本
在新单元格中输入以下语句。
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)
执行单元格。 您应该会看到类似于以下屏幕快照的输出。
RStudio
在新块中输入以下介于```{r}和` ````之间的语句。
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)
运行块。 您应该会看到类似于以下屏幕快照的输出。
