BI 擴充功能使用案例

1. 在​ 資料 ​窗格中：

   1. 選取​ daterangeday。
   2. 選取​ ∑發生次數。

   您會看到一個表格，其中顯示當月的發生次數。 為獲得更好的可見度，請放大視覺效果。

2. 在​ 篩選器 ​窗格中：

   1. 從這個視覺效果​ 上的 ​篩選條件中選取​ daterangeday is (All)。
   2. 選取​ 進階篩選 ​作為​ 篩選型別。
   3. 定義篩選器以​ 當值 位於或晚於 1/1/2023 且 位於 2/1/2023.時顯示專案。您可以使用行事曆圖示挑選和選取日期。
   4. 選取​ 套用篩選器。

   您會看到已套用​ daterangeday ​篩選器的資料表已更新。

3. 在​ 視覺效果 ​窗格中，選取​ 折線圖 ​視覺效果。

   使用與表格相同的資料時，折線圖視覺效果會取代表格。 您的Power BI案頭應該如下所示。

   

4. 線上圖視覺效果上：

   1. 選取 。
   2. 從內容功能表中，選取​ 顯示為表格。

   主要檢視已更新，顯示線條視覺效果和表格。 您的Power BI案頭應該如下所示。

   

1. 選取底部的​ 工作表1 ​索引標籤，以從​ 資料來源 ​檢視進行切換。 在​ 工作表1 ​檢視中：

   1. 從​ 資料 ​窗格的​ 表格 ​清單中拖曳​ 日期範圍 ​專案，並將該專案拖放至​ 篩選器 ​托架。

   2. 在​ 篩選器欄位[日期範圍] ​對話方塊中，選取​ 日期範圍 ​並選取​ 下一步>。

   3. 在​ 篩選器[日期範圍] ​對話方塊中，選取​ 日期範圍 ​並指定01/01/2023 - 01/02/2023的期間。

      

   4. 從​ 資料 ​窗格的​ 表格 ​清單中拖放​ Daterangeday，並將專案拖放到​ 欄 ​旁的欄位中。

      • 從​ Daterangeday ​下拉式功能表中選取​ Day，以便將值更新為​ DAY(Daterangeday)。

   5. 從​ 資料 ​窗格中的​ 資料表（量值名稱） ​清單拖放​ 發生次數，並將專案拖放到​ 資料列 ​旁的欄位中。 值會自動轉換為​ SUM（發生次數）。

   6. 從工具列的​ 符合 ​下拉式功能表，將​ 標準 ​修改為​ 整個檢視。

      您的Tableau桌上型電腦應如下所示。

      

2. 從​ 工作表1 ​索引標籤內容功能表中選取​ 複製 ​以建立第二個工作表。

3. 從​ 工作表1 ​索引標籤內容功能表中選取​ 重新命名，以將工作表重新命名為Graph。

4. 從​ 工作表1 (2) ​索引標籤內容功能表中選取​ 重新命名，以將工作表重新命名為Data。

5. 請確定已選取​ 資料 ​工作表。 在​ 資料 ​檢視中：

   1. 選取右上方的​ 顯示我，並選取​ 文字表格 （左上方的視覺效果），將資料檢視的內容修改成表格。

   2. 從工具列選取​ 交換列與欄。

   3. 從工具列的​ 符合 ​下拉式功能表，將​ 標準 ​修改為​ 整個檢視。

      您的Tableau桌上型電腦應如下所示。

      

6. 選取「新儀表板」索引標籤按鈕（在底部）以建立新的​ 儀表板1 ​檢視。 在​ 儀表板1 ​檢視中：

   1. 將​ Graph ​工作表從​ 工作表 ​擱板拖放到​ 儀表板1 ​檢視（顯示​ 將工作表拖放至此）。

   2. 將​ 資料 ​工作表從​ 圖形 ​工作表下方的​ 工作表 ​托架拖放至​ 儀表板1 ​檢視。

   3. 在檢視中選取​ 資料 ​工作表，並將​ 整個檢視 ​修改為​ 固定寬度。

      您的Tableau桌上型電腦應如下所示。

      

1. 在Looker的​ 瀏覽 ​介面中，確定您已進行乾淨的設定。 如果沒有，請選取 移除欄位和篩選器。

2. 選取​ 篩選器 ​底下的​ +篩選器。

3. 在​ 新增篩選器 ​對話方塊中：

   1. 選取​ ‣ Cc資料檢視

   2. 從欄位清單中，選取​ 日‣期範圍日期 ​然後​ 日期範圍日期。

      

4. 指定​ Cc資料檢視日期範圍日期 ​篩選器，因為​ 在範圍 2023/01/01 到（之前） 2023/02/01。

5. 從左側邊欄的​ Cc資料檢視 ​區段，

   1. 從​ DIMENSIONS‣ ​的清單中選取​ 日期範圍日期，然後選取​ 日期。
   2. 在左側邊欄（底部）中選取​ MEASURES ​底下的​ 計數。

6. 選取​ 執行。

7. 選取‣視覺效果 ​以顯示線條視覺效果。

您應該會看到視覺效果和類似下列的表格。

1. 在新儲存格中輸入下列陳述式。

   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. 執行儲存格。 您應該會看到與下方熒幕擷圖類似的輸出。

   

1. 在新區塊中輸入```{r}到` ````之間的下列陳述式。

   ## 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. 執行區塊。 您應該會看到與下方熒幕擷圖類似的輸出。

   

1. 選取底部的​ 工作表1 ​索引標籤，以從​ 資料來源 ​切換。 在​ 工作表1 ​檢視中：

   1. 從​ 資料 ​窗格的​ 表格 ​清單中拖曳​ 日期範圍 ​專案，並將該專案拖放至​ 篩選器 ​托架。

   2. 在​ 篩選器欄位[日期範圍] ​對話方塊中，選取​ 日期範圍 ​並選取​ 下一步>。

   3. 在​ 篩選器[日期範圍] ​對話方塊中，選取​ 日期範圍 ​並指定01/01/2023 - 02/01/2023的期間。

      

   4. 從​ 資料 ​窗格的​ 表格 ​清單中拖放​ Daterangehour，並將專案拖放到​ 欄 ​旁的欄位中。

      • 從​ Daterangeday ​下拉式功能表中選取​ 更多 > 小時，以便將值更新為​ 小時(Daterangeday)。

   5. 從​ 資料 ​窗格中的​ 資料表（量值名稱） ​清單拖放​ 發生次數，並將專案拖放到​ 資料列 ​旁的欄位中。 值會自動轉換為​ SUM（發生次數）。

   6. 從工具列的​ 符合 ​下拉式功能表，將​ 標準 ​修改為​ 整個檢視。

      您的Tableau桌上型電腦應如下所示。

      

2. 從​ 工作表1 ​索引標籤內容功能表中選取​ 複製 ​以建立第二個工作表。

3. 從​ 工作表1 ​索引標籤內容功能表中選取​ 重新命名，以將工作表重新命名為Graph。

4. 從​ 工作表1 (2) ​索引標籤內容功能表中選取​ 重新命名，以將工作表重新命名為Data。

5. 請確定已選取​ 資料 ​工作表。 在​ 資料 ​檢視中：

   1. 選取右上方的​ 顯示我，並選取​ 文字表格 （左上方的視覺效果），將資料檢視的內容修改成表格。

   2. 將​ HOUR(Daterangeday) ​從​ 欄 ​拖曳至​ 列。

   3. 從工具列的​ 符合 ​下拉式功能表，將​ 標準 ​修改為​ 整個檢視。

      您的Tableau桌上型電腦應如下所示。

      

6. 選取「新儀表板」索引標籤按鈕（在底部）以建立新的​ 儀表板1 ​檢視。 在​ 儀表板1 ​檢視中：

   1. 將​ Graph ​工作表從​ 工作表 ​擱板拖放到​ 儀表板1 ​檢視（顯示​ 將工作表拖放至此）。

   2. 將​ 資料 ​工作表從​ 圖形 ​工作表下方的​ 工作表 ​托架拖放至​ 儀表板1 ​檢視。

   3. 在檢視中選取​ 資料 ​工作表，並將​ 整個檢視 ​修改為​ 固定寬度。

      您的​ 儀表板1 ​檢視應如下所示。

      

1. 在Looker的​ 瀏覽 ​介面中，確定您已進行乾淨的設定。 如果沒有，請選取 移除欄位和篩選器。

2. 選取​ 篩選器 ​底下的​ +篩選器。

3. 在​ 新增篩選器 ​對話方塊中：

   1. 選取​ ‣ Cc資料檢視

   2. 從欄位清單中，選取​ 日‣期範圍日期 ​然後​ 日期範圍日期。

      

4. 指定​ Cc資料檢視日期範圍 ​篩選器，因為​ 在範圍 2023/01/01 到（之前） 2023/01/02。

5. 從左側邊欄的​ Cc資料檢視 ​區段，

   1. 從​ ‣DIMENSIONS ​清單中選取​ Daterangehour Date，然後選取​ Time。
   2. 在左側邊欄（底部）中選取​ MEASURES ​底下的​ 計數。

6. 選取​ 執行。

7. 選取‣視覺效果 ​以顯示線條視覺效果。

您應該會看到視覺效果和類似下列的表格。

1. 在新儲存格中輸入下列陳述式。

   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. 執行儲存格。 您應該會看到與下方熒幕擷圖類似的輸出。

   

1. 在新區塊中輸入```{r}到` ````之間的下列陳述式。

   ## 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. 執行區塊。 您應該會看到與下方熒幕擷圖類似的輸出。

   

1. 在​ 資料 ​窗格中：

   1. 選取​ daterangemonth。
   2. 選取​ ∑發生次數。

   您會看到一個表格，其中顯示當月的發生次數。 為獲得更好的可見度，請放大視覺效果。

2. 在​ 篩選器 ​窗格中：

   1. 從這個視覺效果​ 上的 ​篩選條件中選取​ daterangemonth is (All)。
   2. 選取​ 進階篩選 ​作為​ 篩選型別。
   3. 定義篩選器以​ 當值 位於或晚於 1/1/2023 且 位於 1/1/2024.時顯示專案。您可以使用行事曆圖示挑選和選取日期。
   4. 選取​ 套用篩選器。

   您會看到已套用​ daterangemonth ​篩選器的資料表已更新。

3. 在​ 視覺效果 ​窗格中：

   1. 選取​ 折線圖 ​視覺效果。

   使用與表格相同的資料時，折線圖視覺效果會取代表格。 您的Power BI案頭應該如下所示。

   

4. 線上圖視覺效果上：

   1. 選取 。
   2. 從內容功能表中，選取​ 顯示為表格。

   主要檢視已更新，顯示線條視覺效果和表格。 您的Power BI案頭應該如下所示。

   

1. 選取底部的​ 工作表1 ​索引標籤，以從​ 資料來源 ​切換。 在​ 工作表1 ​檢視中：

   1. 從​ 資料 ​窗格的​ 表格 ​清單中拖曳​ 日期範圍 ​專案，並將該專案拖放至​ 篩選器 ​托架。

   2. 在​ 篩選器欄位[日期範圍] ​對話方塊中，選取​ 日期範圍 ​並選取​ 下一步>。

   3. 在​ 篩選器[日期範圍] ​對話方塊中，選取​ 日期範圍 ​並指定01/01/2023 - 01/01/2024的期間。

      

   4. 從​ 資料 ​窗格的​ 表格 ​清單中拖放​ Daterangeday，並將專案拖放到​ 欄 ​旁的欄位中。

      • 從​ Daterangeday ​下拉式功能表中選取​ MONTH，以便將值更新為​ MONTH(Daterangeday)。

   5. 從​ 資料 ​窗格中的​ 資料表（量值名稱） ​清單拖放​ 發生次數，並將專案拖放到​ 資料列 ​旁的欄位中。 值會自動轉換為​ SUM（發生次數）。

   6. 從工具列的​ 符合 ​下拉式功能表，將​ 標準 ​修改為​ 整個檢視。

      您的Tableau桌上型電腦應如下所示。

      

2. 從​ 工作表1 ​索引標籤內容功能表中選取​ 複製 ​以建立第二個工作表。

3. 從​ 工作表1 ​索引標籤內容功能表中選取​ 重新命名，以將工作表重新命名為Graph。

4. 從​ 工作表1 (2) ​索引標籤內容功能表中選取​ 重新命名，以將工作表重新命名為Data。

5. 請確定已選取​ 資料 ​工作表。 在資料檢視中：

   1. 選取右上方的​ 顯示我，並選取​ 文字表格 （左上方的視覺效果），將資料檢視的內容修改成表格。

   2. 將​ MONTH(Daterangeday) ​從​ 欄 ​拖曳至​ 列。

   3. 從工具列的​ 符合 ​下拉式功能表，將​ 標準 ​修改為​ 整個檢視。

      您的Tableau桌上型電腦應如下所示。

      

6. 選取「新儀表板」索引標籤按鈕（在底部）以建立新的​ 儀表板1 ​檢視。 在​ 儀表板1 ​檢視中：

   1. 將​ Graph ​工作表從​ 工作表 ​擱板拖放到​ 儀表板1 ​檢視（顯示​ 將工作表拖放至此）。

   2. 將​ 資料 ​工作表從​ 圖形 ​工作表下方的​ 工作表 ​托架拖放至​ 儀表板1 ​檢視。

   3. 在檢視中選取​ 資料 ​工作表，並將​ 整個檢視 ​修改為​ 固定寬度。

      您的Tableau桌上型電腦應如下所示。

      

1. 在Looker的​ 瀏覽 ​介面中，確定您已進行乾淨的設定。 如果沒有，請選取 移除欄位和篩選器。

2. 選取​ 篩選器 ​底下的​ +篩選器。

3. 在​ 新增篩選器 ​對話方塊中：

   1. 選取​ ‣ Cc資料檢視

   2. 從欄位清單中，選取​ 日‣期範圍日期 ​然後​ 日期範圍日期。

      

4. 指定​ Cc資料檢視日期範圍 ​篩選器，因為​ 在範圍 2023/01/01 到（之前） 2024/01/01。

5. 從左側​ Cc資料檢視 ​邊欄，

   1. 從​ DIMENSIONS‣ ​的清單中選取​ Daterangemonth Date，然後選取​ Month。
   2. 在左側邊欄（底部）中選取​ MEASURES ​底下的​ 計數。

6. 選取​ 執行。

7. 選取‣視覺效果 ​以顯示線條視覺效果。

您應該會看到視覺效果和類似下列的表格。

1. 在新儲存格中輸入下列陳述式。

   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. 執行儲存格。 您應該會看到與下方熒幕擷圖類似的輸出。

   

1. 在新區塊中輸入```{r}到` ````之間的下列陳述式。

   ## 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. 執行區塊。 您應該會看到與下方熒幕擷圖類似的輸出。