转换

Customer Journey Analytics对象在​ 数据 ​窗格中可用，并可从Power BI Desktop中选择的表检索。 例如，public.cc_data_view。 表的名称与在Customer Journey Analytics中为数据视图定义的外部ID相同。 例如，具有​标题 C&C - Data View和​外部ID cc_data_view的数据视图。

维度
Customer Journey Analytics中的维度由组件ID标识。 已在Customer Journey Analytics数据视图中定义组件ID。 例如，Customer Journey Analytics中的维度​ 产品名称 ​具有组件ID product_name，它是Power BI Desktop中的维度的名称。
Customer Journey Analytics中的日期范围维度，如​Day、Week、Month​等，可用作​daterangeday、daterangeweek、daterangemonth​等。

个量度
Customer Journey Analytics中的指标由组件ID标识。 已在Customer Journey Analytics数据视图中定义组件ID。 例如，Customer Journey Analytics中的量度​ Purchase Revenue ​具有组件ID purchase_revenue，它是Power BI Desktop中该量度的名称。 ∑​表示指标。 当您在任何可视化中使用量度时，该量度将重命名为​1}量度的总和​。

筛选器
您在Customer Journey Analytics中定义的筛选器可作为​ filterName ​字段的一部分提供。 当您在Power BI Desktop中使用​ filterName ​字段时，可以指定要使用的筛选器。

计算量度
您在Customer Journey Analytics中定义的计算指标由您为计算指标定义的外部ID标识。 例如，计算量度​ 产品名称（非重复计数） ​具有外部ID product_name_count_distinct，并在Power BI Desktop中显示为​ cm_product_name_count_distinc ​t。

日期范围
您在Customer Journey Analytics中定义的日期范围可作为​ daterangeName ​字段的一部分使用。 当您使用​ daterangeName ​字段时，您可以指定要使用的日期范围。

自定义转换
Power BI Desktop提供了使用Data Analysis表达式(DAX)的自定义转换功能。 例如，您要执行产品名称为小写的单维度排名用例。

1. 在报表视图中，选择条形图可视化图表。

2. 在数据窗格中选择​product_name。

3. 在工具栏中选择​新建列。

4. 在公式编辑器中，定义名为product_name_lower的新列，如product_name_lower = LOWER('public.cc_data_view[product_name])。
   

5. 请确保在​ 数据 ​窗格中选择新的​ product_name_lower ​列，而不是​ product_name ​列。

6. 在表可视化图表中，从​ 更多 ​中选择 。

   您的Power BI桌面应该如下所示。
   

自定义转换导致SQL查询更新。 请参阅以下SQL示例中的lower函数的使用：

select "_"."product_name_lower",
    "_"."a0",
    "_"."a1"
from
(
    select "rows"."product_name_lower" as "product_name_lower",
        sum("rows"."purchases") as "a0",
        sum("rows"."purchase_revenue") as "a1"
    from
    (
        select "_"."daterange" as "daterange",
            "_"."product_name" as "product_name",
            "_"."purchase_revenue" as "purchase_revenue",
            "_"."purchases" as "purchases",
            lower("_"."product_name") as "product_name_lower"
        from
        (
            select "_"."daterange",
                "_"."product_name",
                "_"."purchase_revenue",
                "_"."purchases"
            from
            (
                select "daterange",
                    "product_name",
                    "purchase_revenue",
                    "purchases"
                from "public"."cc_data_view" "$Table"
            ) "_"
            where ("_"."daterange" < date '2024-01-01' and "_"."daterange" >= date '2023-01-01') and ("_"."product_name" in ('4G Cellular Trail Camera', '4K Wildlife Trail Camera', 'Wireless Trail Camera', '8-Person Cabin Tent', '20MP No-Glow Trail Camera', 'HD Wildlife Camera', '4-Season Mountaineering Tent', 'Trail Camera', '16MP Trail Camera with Solar Panel', '10-Person Family Tent'))
        ) "_"
    ) "rows"
    group by "product_name_lower"
) "_"
where not "_"."a0" is null or not "_"."a1" is null
limit 1000001

每当您在工作表中工作时，Data​侧栏中都有Customer Journey Analytics对象。 并从您选择作为Tableau中​ 数据源 ​页面一部分的表中检索和。 例如，cc_data_view。 表的名称与在Customer Journey Analytics中为数据视图定义的外部ID相同。 例如，具有​标题 C&C - Data View和​外部ID cc_data_view的数据视图。

维度
Customer Journey Analytics中的维度由组件名称标识。 已在Customer Journey Analytics数据视图中定义组件名称。 例如，Customer Journey Analytics中的维度​ 产品名称 ​具有组件名称 产品名称，它是Tableau中的维度的名称。 所有维度均由​ Abc ​标识。
来自Customer Journey Analytics的日期范围维度，如​Day、Week、Month​等，可用作​Daterangeday、Daterangeweek、Daterangemonth​等。 使用日期范围维度时，必须从下拉菜单中选择适当的日期或时间定义以应用于该日期范围维度。 例如，年，季度，月，天。

个量度
Customer Journey Analytics中的量度由组件名称标识。 已在Customer Journey Analytics数据视图中定义组件名称。 例如，Customer Journey Analytics中的量度​ Purchase Revenue ​具有组件名称 Purchase Revenue，它是Tableau中的量度的名称。 所有量度都由​ # ​标识。 在任何可视化中使用量度时，该量度将重命名为​Sum（量度）。

筛选器
您在Customer Journey Analytics中定义的筛选器可作为​ 筛选器名称 ​字段的一部分使用。 当您在Tableau中使用​ 筛选器名称 ​字段时，可以指定要使用的筛选器。

计算量度
您在Customer Journey Analytics中定义的计算指标由您为计算指标定义的标题标识。 例如，计算量度​ 产品名称（非重复计数） ​具有标题 产品名称（非重复计数），在Tableau中显示为​Cm产品名称非重复计数。

日期范围
您在Customer Journey Analytics中定义的日期范围可作为​ 日期范围名称 ​字段的一部分使用。 当您使用​ 日期范围名称 ​字段时，您可以指定要使用的日期范围。

自定义转换
Tableau Desktop提供了使用计算字段的自定义转换功能。 例如，您要执行产品名称为小写的单维度排名用例。

1. 从主菜单中选择​分析 > 创建计算字段。

   1. 使用函数​ 定义 ​小写的产品名称LOWER([Product Name])。
      
   2. 选择​确定。

2. 选择​ 数据 ​表。

   1. 从​ 表 ​中拖动​小写的产品名称，并将条目放入​ 行 ​旁边的字段中。
   2. 从​ 行 ​中删除​产品名称。

3. 选择​ 仪表板1 ​视图。

您的Tableau桌面应该如下所示。

转换后的

自定义转换会导致SQL查询更新。 请参阅以下SQL示例中的LOWER函数的使用：

SELECT LOWER(CAST(CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) AS TEXT)) AS "Calculation_1562467608097775616",
  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 '2023-12-31')))
GROUP BY 1
HAVING ((SUM("cc_data_view"."purchase_revenue") >= 999999.99999998999) AND (SUM("cc_data_view"."purchase_revenue") <= 2000000.00000002))

Customer Journey Analytics对象在​ 浏览 ​界面中可用。 和将作为在Looker中设置连接、项目和模型的一部分进行检索。 例如，cc_data_view。 视图的名称与您在Customer Journey Analytics中为数据视图定义的外部ID相同。 例如，具有​标题 C&C - Data View和​外部ID cc_data_view的数据视图。

维度
Customer Journey Analytics中的维度在​ 抄送数据视图 ​左边栏中列为​DIMENSION。 维度是在Customer Journey Analytics数据视图中定义的。 例如，Customer Journey Analytics中的维度​ 产品名称 ​具有​DIMENSION 产品名称，它是查找器中维度的名称。
来自Customer Journey Analytics的日期范围维度，如​Day、Week、Month​等，可用作​Daterangeday Date、Daterangeweek Date、Daterangemonth Date​等。 使用日期范围维度时，必须选择适当的日期或时间定义。 例如，年，季度，月，日期。

个量度
Customer Journey Analytics中的量度在​ 抄送数据视图 ​左边栏中列为​DIMENSION。 例如，Customer Journey Analytics中的量度​ Purchase Revenue ​具有​DIMENSION Purchase Revenue。 要实际用作量度，请创建一个自定义量度字段（如上面的示例所示），或使用维度的快捷键。 例如，⋮，选择​聚合，然后选择​总和。

筛选器
您在Customer Journey Analytics中定义的筛选器可作为​ 筛选器名称 ​字段的一部分使用。 当您在Looker中使用​ 筛选器名称 ​字段时，可以指定要使用的筛选器。

计算量度
您在Customer Journey Analytics中定义的计算指标由您为计算指标定义的标题标识。 例如，计算量度​ 产品名称（非重复计数） ​具有标题 产品名称（非重复计数），并且在查找器中显示为​Cm产品名称非重复计数。

日期范围
您在Customer Journey Analytics中定义的日期范围可作为​ 日期范围名称 ​字段的一部分使用。 当您使用​ 日期范围名称 ​字段时，您可以指定要使用的日期范围。

自定义转换
Looker使用自定义字段生成器提供自定义转换功能，如上所示。 例如，您要执行产品名称为小写的单维度排名用例。

1. 在左边栏的​ ‣自定义字段 ​部分中：

   1. 从​ +添加 ​下拉菜单中选择​自定义Dimension。
   2. 在lower(${cc_data_view.product_name})表达式​文本区域中输入。 当您开始键入Product Name时，会使用正确的语法来帮助您。
      
   3. 输入product name作为​Name。
   4. 选择​保存。

您应该会看到如下所示的类似表格。

自定义转换会导致SQL查询更新。 请参阅以下SQL示例中的LOWER函数的使用：

SELECT
    LOWER((cc_data_view."product_name")) AS "product_name",
    COALESCE(SUM(CAST(( cc_data_view."purchase_revenue"  ) AS DOUBLE PRECISION)), 0) AS "sum_of_purchase_revenue",
    COALESCE(SUM(CAST(( cc_data_view."purchases"  ) AS DOUBLE PRECISION)), 0) AS "sum_of_purchases"
FROM public.cc_data_view  AS cc_data_view
WHERE ((( cc_data_view."daterange"  ) >= (DATE_TRUNC('day', DATE '2023-01-01')) AND ( cc_data_view."daterange"  ) < (DATE_TRUNC('day', DATE '2024-01-01'))))
GROUP BY
    1
ORDER BY
    2 DESC
FETCH NEXT 500 ROWS ONLY

Customer Journey Analytics对象（维度、量度、过滤器、计算量度和日期范围）作为您构建的嵌入式SQL查询的一部分提供。 请参阅前面的示例。

自定义转换

1. 在新单元格中输入以下语句。

   code language-python
   data = %sql SELECT LOWER(product_category) AS `Product Category`, COUNT(*) AS EVENTS \ FROM cc_data_view \ WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2024-01-01' \ GROUP BY 1 \ ORDER BY `Events` DESC \ LIMIT 5; display(data)

2. 执行单元格。 您应该会看到类似于以下屏幕快照的输出。

   

查询由Jupyter Notebook中定义的BI扩展执行。

Customer Journey Analytics组件（维度、量度、过滤器、计算量度和日期范围）在R语言中作为类似的命名对象提供。 请参阅使用组件的组件，请参阅之前的示例。

自定义转换

1. 在新块中输入以下介于```{r}和` ````之间的语句。

   code language-r
   df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange <= "2024-01-01") %>% mutate(d2=lower(product_category)) %>% group_by(d2) %>% count() %>% arrange(d2, .by_group = FALSE) print(df)

2. 运行块。 您应该会看到类似于以下屏幕快照的输出。

   

RStudio使用BI扩展生成的查询包括lower，这意味着自定义转换由RStudio和BI扩展执行。

SELECT "d2", COUNT(*) AS "n"
FROM (
  SELECT "cc_data_view".*, lower("product_category") AS "d2"
  FROM "cc_data_view"
  WHERE ("daterange" >= '2023-01-01' AND "daterange" <= '2024-01-01')
) AS "q01"
GROUP BY "d2"
ORDER BY "d2"
LIMIT 1000