在Visual Report Builder中使用Time选项

Visual Report Builder的功能之一是全局Time RangeInterval设置。 利用这些设置,可分析特定时间段内的报表数据。

但是,对于某些分析,可能需要在同一报表中考虑不同的时间范围或时间间隔。 这就是Time选项的功能。 为了让您更好地了解如何在报表中使用Time选项,本教程涵盖以下用例:

如果要与本主题中讨论的一些示例报告一起关注,请打开Visual Report Builder,然后再继续。

分析不带时间戳的量度 notimestamp

某些量度根本无法随时间变化趋势,因为未收集数据或这些数据未与关联的时间戳一起存储。 例如,库存表通常每个SKU只包含一行。 在这种情况下,您应在不指定时间戳的情况下创建量度

在报表中使用此类量度时,您会注意到,将此量度添加到报表会自动设置独立的Time Interval(共NoneTime Range)(共Global个):

指定一个量度独立的时间间隔 independenttimeinterval

Time选项允许您创建基于时间的100%图表,以识别在特定时间范围内哪天、周、月或年贡献了最大的值。 在此部分中,您将创建一个图表,其中显示一年中每个日历月产生的收入百分比。

如果要比较年同比产生的收入,此类报表会非常有用。 例如,您有一张2015年的图表显示,1月占全年收入的18%,而另一张图表显示,2016年仅占8%。 你可以开始研究可能发生的事。

  1. 将您的Revenue量度添加到报表中。

  2. 单击​ Duplicate ​以制作该量度的副本。

  3. 单击全局​ Time Range ​选项,然后单击​ Moving Time Range。 将此项设置为Last Year

  4. 单击全局​ Time Interval ​选项并将其设置为Monthly

  5. Report Builder会自动为第二个量度添加第二个Y轴。 取消选择Multiple Y-Axes框。

  6. 接下来,将独立的Time Interval应用于第一个量度。 单击first Revenue metric右侧的​ Time Options (时钟图标)。

  7. 在报表上方显示的展开窗口中单击​ Time Options

  8. 在下拉菜单中,设置以下内容:

    • Time Interval:将此项设置为None

    • Time Range:通过先单击​ Custom,再单击​ Moving Range,最后选择Last Year选项,将此选项设置为Last Year

    • 单击​ Apply ​保存间隔和范围设置。 这将创建一个量度,用于计算上一年的总收入。 接下来,在公式中将此量度用作分母。

    • 要查看每个月的收入百分比,您必须向报表中添加一个公式。 单击​ Add Formula

    • 在公式字段中输入B/A,然后从文本字段旁边的下拉列表中选择% Percent。 此公式将去年特定月份的收入额除以去年的收入总额。

    • 单击​ Apply Changes

    • 隐藏两个输入量度并重命名公式。

现在,您可以看到去年每个月的影响力有多大:

比较不同时间范围内的相同量度 difftimerange

此示例使用名为Day number of the month的自定义维度。 如果要创建此报表,但您的Data Warehouse中还没有此维度,请联系支持人员寻求帮助。

此类别中最常见的两个示例是(1)比较增长指标(年收入或月收入)和(2)更好地了解最近的库存或物料销售趋势。

要演示此用例,请查看上个月的每日收入与去年同期相比。 假设您想查看2016年1月的每日收入,然后将其与2015年1月、2014年1月等进行比较,此报表将向我们显示这一点。

  1. 将您的Revenue量度添加到报表中。

  2. 单击​ Duplicate ​以制作该量度的副本。

  3. 将第一个指标重命名为Items sold last 7 days,将第二个指标重命名为Items sold last 28 days

  4. 单击​ Time Range,然后单击​ Moving Time Range。 将此项设置为Last Month

  5. 单击​ Time Interval ​并将其设置为None

  6. 单击第二个Revenue量度旁边的​ Time Options (时钟图标)。

  7. 在报表上方显示的展开窗口中单击​ Time Options

  8. 在下拉菜单中,设置以下内容:

    • Time Interval:将此项设置为None

    • Time Range:通过先单击​ Custom,然后单击​ Moving Range ​将此项设置为From 14 Months Ago To 13 Months Ago。 使用菜单顶部的字段和下拉菜单设置范围。 此设置允许我们查看上个月但上一年度的收入。

    如果量度从报表中消失,请不要担心 — 设置独立时间选项会自动从报表中隐藏该量度。 要重新显示它,请单击量度旁边的​ Show

    • 单击​ Apply ​保存间隔和范围设置。

    • 接下来,通过单击​ Group By ​并选择维度,添加您的自定义Day number of the month维度。 这将返回订单当月的日期编号 — 例如,3月2日下单的订单将返回2

    • Group By下拉列表中,选择Show All并单击​ Apply。 这将为报表创建X轴值:

    • 重命名量度。 在此示例中,第一个量度是Revenue - 2015,第二个量度是Revenue - 2014

自定义Time Options的另一个常见用途是确定供应周。 特别是在假日季节或特殊促销期间,您可能需要考虑过去一周、一个月和上一个促销期间销售的项目,以便做出明智的购买决策。

切记在自行构建此报表时将时间范围设置为所需的值。

  1. 将您的Items Sold量度添加到报表中。

  2. 单击​ Duplicate ​以制作该量度的副本。

  3. 重命名量度。 您可以使用相同的名称或类似名称:

    1. 将第一个量度重命名为Items sold last 7 days
    2. 将第二个量度重命名为Items sold last 28 days
  4. Items sold last 7 days指标上,单击全局​ Time Range ​选项,然后单击​ Moving Time Range。 对于此示例,您将其设置为Last 7 Days

  5. 单击​ Time Interval ​并将其设置为None

  6. 接下来,您为Items sold last 28 days量度定义Time Options。 单击second Items sold量度右侧的​ Time Options (时钟图标)。

  7. 在报表上方显示的展开窗口中单击​ Time Options

  8. 在下拉菜单中,设置以下内容:

    • Time Interval:将此项设置为None

    • Time Range:通过先单击​ Custom,然后单击​ Moving Range ​将此项设置为From 29 days to 1 day ago。 使用菜单顶部的字段和下拉菜单设置范围。

    • 单击​ Apply ​保存间隔和范围设置。

    • 复制Items sold last 28 days指标并打开新指标的Time Options。 将选项设置为以下内容:

      • Time Interval:保留为None
      • Time Range:通过单击​ Specific Date Range ​并输入相应的日期,将此项更改为与您感兴趣的促销活动相一致的日期范围。
      • 重命名指标Items sold during last promotion或类似内容。
      • 添加您的Units on hand量度。
      • 接下来,您必须添加计算,以便根据销售趋势显示您要在报表中包括的时间段(last 7 dayslast 28 dayslast promo时段)的现有周数。 您必须为每个时间段执行一次此操作。

若要创建公式,请单击​ Add Formula。 输入下面的公式,完成后,单击​ Apply Changes。 对三个时间段中的每一个重复此操作:

  • 对于last 7 days time period,在Formula字段中输入D / A

  • 对于last 28 days time period,在Formula字段中输入D / (B/4)

    note note
    NOTE
    请务必在此标准化您选择的时间范围。 在此示例中,将28天划分为四周。 您可能需要对公式应用不同的逻辑。
  • 对于last promo period,在Formula字段中输入D / C

  • 最后,通过隐藏量度并将SKU或类似维度作为Group By添加到报表来自定义报表。

此示例表明,当前库存水平非常适合于全产品14天销售。 然而,加上一个类似的促销期,表明该公司需要做出一些改变 — 要么订购更多库存,要么只促销库存量足够的。

由于客户随着时间的推移表现出的行为有所不同,因此,您可能会在执行分析时看到数据差异。 通过设置自定义时间选项,您可以快速创建复杂的分析,从而做出考虑历史趋势的数据驱动型决策。

recommendation-more-help
e1f8a7e8-8cc7-4c99-9697-b1daa1d66dbc