BI 擴充功能使用案例

1. 從Experience Platform查詢服務UI存取必要的認證和引數。

   1. 導覽至您的Experience Platform沙箱。

   2. 從左側邊欄選取 查詢。

   3. 在​ 查詢 ​介面中選取​ 認證 ​標籤。

   4. 從​ 資料庫 ​下拉式功能表中選取prod:cja。

      {modal="regular"}

2. 啟動Power BI Desktop。

   1. 從主介面中，選取​ 從其他來源取得資料。

   2. 在​ 取得資料 ​對話方塊中：

      {modal="regular"}

      1. 搜尋並選取​**PostgreSQL資料庫**。 1. 選取​**連線**。

   3. 在​ PostgreSQL資料庫 ​對話方塊中：

      {modal="regular"}

      1. 使用從Experience Platform **查詢** **到期認證**​面板複製並貼上​**主機**​和​**連線埠**​值，以`:`分隔，做為​**伺服器**​的值。 例如：`examplecompany.platform-query.adobe.io:80`。 1. 使用從Experience Platform **查詢** **到期認證**​面板複製並貼上​**資料庫**​值。 將`?FLATTEN`新增至您貼上的值。 例如，`prod:cja?FLATTEN`。 1. 選取​**DirectQuery**​作為​**資料連線模式**。 1. 選取​**確定**。

   4. 在​ PostgreSQL資料庫 - 資料庫 ​對話方塊中：

      {modal="regular"}

      1. 使用從​**使用者名稱**​和​**密碼**​欄位的Experience Platform **查詢** **到期認證**​面板中複製​**使用者名稱**​和​**密碼**​值。 如果您使用[不會到期的認證](https://experienceleague.adobe.com/zh-hant/docs/experience-platform/query/ui/credentials?lang=zh-Hant#use-credential-to-connect)，請使用不會到期的認證的密碼。 1. 確定​**的下拉式功能表選取要套用這些設定至**​的層級，已設定為您先前定義的​**伺服器**。 1. 選取​**連線**。

   5. 在​ 導覽器 ​對話方塊中，會擷取資料檢視。 此擷取作業可能需要一些時間。 擷取後，您會在Power BI Desktop中看到下列內容。

      {modal="regular"}

      1. 從左側面板的清單中選取​**public.cc_data_view**。 1. 您有兩個選項: 1. 選取​**載入**​以繼續並完成設定。 1. 選取​**轉換資料**。 您會看到一個對話方塊，您可以選擇將轉換套用為組態的一部分。

      code language-none
      <img src="https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics-platform/assets/powerbi-transform-data.png?lang=zh-Hant" alt="Power BI案頭轉換資料" class="modal-image"> * 選取&#x200B;**關閉並套用**。

   6. 一段時間後，public.cc_data_view ​會顯示在​ 資料 ​窗格中。 選取 以顯示維度和量度。

      {modal="regular"}

是否平面化

Power BI Desktop支援下列FLATTEN引數案例。 如需詳細資訊，請參閱平面化巢狀資料。

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
FLATTEN引數	範例	支援	備註
無	prod:cja
?FLATTEN	prod:cja?FLATTEN		建議使用的選項！
%3FFLATTEN	prod:cja%3FFLATTEN		Power BI案頭顯示錯誤： 無法使用提供的認證進行驗證。 請再試一次。

詳細資訊

• 先決條件

• 認證指南

• 將Power BI連線至查詢服務。

1. 從Experience Platform查詢服務UI存取必要的認證和引數。

   1. 導覽至您的Experience Platform沙箱。

   2. 從左側邊欄選取 查詢。

   3. 在​ 查詢 ​介面中選取​ 認證 ​標籤。

   4. 從​ 資料庫 ​下拉式功能表中選取prod:cja。

      {modal="regular"}

2. 啟動Tableau。

   1. 從​ 下的左側邊欄選取 ​​ PostgreSQL ​​ 以連線至伺服器。 如果無法取得，請選取​ 更多……，然後從​ 安裝的聯結器 ​中選取​ PostgreSQL。

      {modal="regular"}

   2. 在​ PostgreSQL ​對話方塊的​ 一般 ​索引標籤中：

      {modal="regular"}

      1. 使用將​**主機**​從Experience Platform **查詢** **到期認證**​面板複製並貼到​**伺服器**。 1. 使用將​**連線埠**​從Experience Platform **查詢** **到期認證**​面板複製並貼到​**連線埠**。 1. 使用將​**資料庫**​從Experience Platform **查詢** **到期認證**​面板複製並貼到​**資料庫**。 將`%3FFLATTEN`新增至您貼上的值。 例如：`prod:cja%3FFLATTEN`。 1. 從​**驗證**​下拉式功能表中選取​**使用者名稱和密碼**。 1. 使用將​**使用者名稱**​從Experience Platform **查詢** **到期認證**​面板複製並貼到​**使用者名稱**。 1. 使用將​**密碼**​從Experience Platform **查詢** **到期認證**​面板複製並貼到​**密碼**。 如果您使用[不會到期的認證](https://experienceleague.adobe.com/zh-hant/docs/experience-platform/query/ui/credentials?lang=zh-Hant#use-credential-to-connect)，請使用不會到期的認證的密碼。 1. 請確定已核取​**需要SSL**。 1. 選取「**登入**」。

      Tableau Desktop驗證連線時，您看到​ 處理中要求 ​對話方塊。

   3. 在主視窗中，您會在左窗格的​ 資料Source ​頁面中看到：

      • 連線 ​下的連線名稱。

      • 資料庫 ​底下的資料庫名稱。

      • 表格 ​下的表格清單。

        {modal="regular"}

      1. 將​ cc_data_view ​專案拖放到顯示​ 將表格 ​拖曳到此處的主檢視上。

   4. 主視窗會顯示​ cc_data_view ​資料檢視的詳細資料。

      {modal="regular"}

是否平面化

Tableau Desktop支援下列FLATTEN引數案例。 如需詳細資訊，請參閱平面化巢狀資料。

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
FLATTEN引數	範例	支援	備註
無	prod:cja
?FLATTEN	prod:cja?FLATTEN
%3FFLATTEN	prod:cja%3FFLATTEN		建議使用的選項。 請注意，%3FFLATTEN是?FLATTEN的URL編碼版本。

詳細資訊

• 先決條件

• 認證指南

• 將Tableau案頭連線至查詢服務。

1. 從Experience Platform查詢服務UI存取必要的認證和引數。

   1. 導覽至您的Experience Platform沙箱。

   2. 從左側邊欄選取 查詢。

   3. 在​ 查詢 ​介面中選取​ 認證 ​標籤。

   4. 從​ 資料庫 ​下拉式功能表中選取prod:cja。

      {modal="regular"}

2. 登入Looker

   1. 從左側邊欄選取​ 管理員。

   2. 選取​ 連線。

   3. 選取​ 新增連線。

   4. 在​ 將資料庫連線到Looker畫面。

      {modal="regular"}

      1. 輸入連線的​ 名稱，例如Example Looker Connection。
      2. 請確定已選取​ 所有專案 ​做為​ 連線範圍。
      3. 選取​ PostgreSQL 9.5+ ​作為方言。
      4. 使用 從Experience Platform 查詢 到期認證 ​面板複製並貼上​ 主機 ​值，作為​ 主機 ​的值。 例如：examplecompany.platform-query.adobe.io。
      5. 使用 從Experience Platform 查詢 到期認證 ​面板複製並貼上​ 連線埠 ​值，作為​ 連線埠 ​的值。 例如：80。
      6. 使用 從Experience Platform 查詢 到期認證 ​面板複製並貼上​ 資料庫 ​值，作為​ 資料庫 ​的值。 將%3FFLATTEN新增至您貼上的值。 例如，prod:cja%3FFLATTEN。
      7. 使用 從Experience Platform 查詢 到期認證 ​面板複製並貼上​ 使用者名稱 ​值，作為​ 使用者名稱 ​的值。
      8. 使用 從Experience Platform 查詢 到期認證 ​面板複製並貼上​ 密碼 ​值，作為​ 密碼 ​的值。
      9. 選取​ 選擇性設定 ​的​ 全部展開。
      10. 將每個節點的​ 最大連線數 ​設定為5。
      11. 確定​ SSL ​已啟用。
      12. 選取​ 測試 ​以測試連線。 您應該會看到橫幅出現在畫面頂端，並顯示​ Success， can connect JDBC … ​之類的訊息。
      13. 選取​ 連線 ​以建立和儲存連線。

   5. 您會在​ 連線 ​介面中看到新連線。

   6. 從​ 管理員←3}選取 ​管理員​ 以移至左側邊欄中的主導覽。

   7. 選取​ 開發。

   8. 選取​ 專案。

   9. 選取LookML專案中的​ 新模型。

   10. 以確保不會影響其他使用者。 出現提示時，選取「進入開發模式」。

   11. 在​ 建立模型 ​體驗中：

       1. 在​ ➊中選取資料庫連線：

          1. 在​ 選取資料庫連線 ​中選取您的資料庫連線。 例如： example_looker_connection。
          2. 在​ 中命名您的專案為此模型建立新的LookML專案。 針對example: example_looker_project。
          3. 選取​ 「下一步」。

       2. 在​ ➋中選取資料表：

          1. 選取​ public，然後確定已選取您的Customer Journey Analytics資料檢視。 例如： cc_data_view。
          2. 選取​ 「下一步」。

       3. 在​ ➌中選取主索引鍵：

          1. 選取​ 「下一步」。

       4. 在​ ➍中選取要建立的探索：

          1. 請確定您選取檢視。 例如： cc_data_view.view。
          2. 選取​ 「下一步」。

       5. 在​ 中➎輸入模型名稱：

          1. 為您的模型命名。 例如：example_looker_model。

       6. 選取​ 完成並探索資料。

   系統會將您重新導向至Looker的​ 探索 ​介面，準備探索資料。

是否平面化

Looker支援FLATTEN引數的下列案例。 如需詳細資訊，請參閱平面化巢狀資料。

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
FLATTEN引數	範例	支援	備註
無	prod:cja
?FLATTEN	prod:cja?FLATTEN
%3FFLATTEN	prod:cja%3FFLATTEN		建議使用的選項。 請注意，%3FFLATTEN是?FLATTEN的URL編碼版本。

詳細資訊

• 先決條件

• 認證指南

1. 從Experience Platform查詢服務UI存取必要的認證和引數。

   1. 導覽至您的Experience Platform沙箱。

   2. 從左側邊欄選取 查詢。

   3. 在​ 查詢 ​介面中選取​ 認證 ​標籤。

   4. 從​ 資料庫 ​下拉式功能表中選取prod:cja。

      {modal="regular"}

2. 請確定您已設定專用的Python虛擬環境，以執行Jupyter Notebook環境。

3. 確認已在虛擬環境中安裝必要的程式庫：

   • ipython-sql： pip install ipython-sql。
   • psycopg2-binary： pip install psycopg-binary。
   • sqlalchemy： pip install sqlalchemy。

4. 從您的虛擬環境啟動Jupyter Notebook： jupyter notebook。

5. 建立新的筆記本，或下載此範例筆記本。

6. 在第一個儲存格中，輸入並執行：

   code language-none
   %config SqlMagic.style = '_DEPRECATED_DEFAULT'

7. 在新儲存格中輸入連線的設定引數。 使用 從Experience Platform 查詢 到期認證 ​面板複製並貼上設定引數所需值的值。 例如：

   code language-none

   import ipywidgets as widgets from IPython.display import display config_host = widgets.Text(description='Host:', value='example.platform-query-stage.adobe.io', layout=widgets.Layout(width="600px")) display(config_host) config_port = widgets.IntText(description='Port:', value=80, layout=widgets.Layout(width="200px")) display(config_port) config_db = widgets.Text(description='Database:', value='prod:cja', layout=widgets.Layout(width="300px")) display(config_db) config_username = widgets.Text(description='Username:', value='EC582F955C8A79F70A49420E@AdobeOrg', layout=widgets.Layout(width="600px")) display(config_username) config_password = widgets.Password(description='Password:', value='***', layout=widgets.Layout(width="600px")) display(config_password)

8. 執行儲存格。

9. 使用 將密碼從Experience Platform 查詢 到期認證 ​面板複製並貼到Jupyter Notebook中的​ 密碼 ​欄位。

   

10. 在新儲存格中，輸入陳述式以載入SQL擴充功能、必要的程式庫並與Customer Journey Analytics連線。

    code language-python
    %load_ext sql from sqlalchemy import create_engine %sql postgresql://{config_username.value}:{config_password.value}@{config_host.value}:{config_port.value}/{config_db.value}?sslmode=require

    執行殼層。 您應該不會看到任何輸出，但儲存格應該會在沒有任何警告的情況下執行。

    

11. 在新呼叫中，輸入陳述式，以根據連線取得可用資料檢視的清單。

    code language-python

    %%sql SELECT n.nspname as "Schema", c.relname as "Name", CASE c.relkind WHEN 'r' THEN 'table' WHEN 'v' THEN 'view' WHEN 'm' THEN 'materialized view' WHEN 'i' THEN 'index' WHEN 'S' THEN 'sequence' WHEN 's' THEN 'special' WHEN 't' THEN 'TOAST table' WHEN 'f' THEN 'foreign table' WHEN 'p' THEN 'partitioned table' WHEN 'I' THEN 'partitioned index' END as "Type", pg_catalog.pg_get_userbyid(c.relowner) as "Owner" FROM pg_catalog.pg_class c LEFT JOIN pg_catalog.pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace WHERE c.relkind IN ('v','') AND n.nspname <> 'pg_catalog' AND n.nspname !~ '^pg_toast' AND n.nspname <> 'information_schema' AND pg_catalog.pg_table_is_visible(c.oid) AND c.relname NOT LIKE '%test%' AND c.relname NOT LIKE '%ajo%' ORDER BY 1,2;

    執行殼層。 您應該會看到輸出類似下列熒幕擷圖的畫面。

    

    您應該會在資料檢視清單中看到​ cc_data_view。

是否平面化

Jupyter Notebook支援FLATTEN引數的下列案例。 如需詳細資訊，請參閱平面化巢狀資料。

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
FLATTEN引數	範例	支援	備註
無	prod:cja
?FLATTEN	prod:cja?FLATTEN
%3FFLATTEN	prod:cja%3FFLATTEN		建議使用的選項。 請注意，%3FFLATTEN是?FLATTEN的URL編碼版本。

詳細資訊

• 先決條件

• 認證指南

1. 從Experience Platform查詢服務UI存取必要的認證和引數。

   1. 導覽至您的Experience Platform沙箱。

   2. 從左側邊欄選取 查詢。

   3. 在​ 查詢 ​介面中選取​ 認證 ​標籤。

   4. 從​ 資料庫 ​下拉式功能表中選取prod:cja。

      {modal="regular"}

2. 啟動RStudio。

3. 建立新的R Markdown檔案，或下載此範例R Markdown檔案。

4. 在第一個區塊中，輸入下列介於```{r}到 ````之間的陳述式。 使用 ![複製][image16]從Experience Platform **查詢** **到期認證** ​面板複製並貼上值至各種引數（如host、dbname和user`）所需的值。 例如：

   code language-r

   library(rstudioapi) library(DBI) library(dplyr) library(tidyr) library(RPostgres) library(ggplot2) host <- rstudioapi::showPrompt(title = "Host", message = "Host", default = "orangestagingco.platform-query-stage.adobe.io") dbname <- rstudioapi::showPrompt(title = "Database", message = "Database", default = "prod:cja?FLATTEN") user <- rstudioapi::showPrompt(title = "Username", message = "Username", default = "EC582F955C8A79F70A49420E@AdobeOrg") password <- rstudioapi::askForPassword(prompt = "Password")

5. 執行區塊。 系統會提示您輸入​ 主機、資料庫 ​和​ 使用者。 只需接受您在上一步中提供之值。

6. 使用 將密碼從Experience Platform 查詢 到期認證 ​面板複製並貼到RStudio中的​ 密碼 ​對話方塊提示字元。

   

7. 建立新的區塊，並輸入下列介於``` {r}到` 之間的陳述式。

   code language-r
   con <- dbConnect( RPostgres::Postgres(), host = host, port = 80, dbname = dbname, user = user, password = password, sslmode = 'require' )

8. 執行區塊。 如果連線成功，應該不會看到任何輸出。

9. 建立新的區塊，並輸入下列介於``` {r}到` 之間的陳述式。

   code language-r
   views <- dbListTables(con) print(views)

10. 執行區塊。 您應該看到character(0)是唯一輸出。

11. 建立新的區塊，並輸入下列介於``` {r}到` 之間的陳述式。

    code language-r
    glimpse(dv)

12. 執行區塊。 您應該會看到輸出類似下列熒幕擷圖的畫面。

    

是否平面化

RStudio支援FLATTEN引數的下列案例。 如需詳細資訊，請參閱平面化巢狀資料。

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 3-align-center 8-align-center 13-align-center 18-align-center
FLATTEN引數	範例	支援	備註
無	prod:cja
?FLATTEN	prod:cja?FLATTEN		建議使用的選項。
%3FFLATTEN	prod:cja%3FFLATTEN

詳細資訊

• 先決條件

• 認證指南

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。

   {modal="regular"}

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。

   {modal="regular"}

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。

      {modal="regular"}

   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。

      {modal="regular"}

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。

      {modal="regular"}

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。

      {modal="regular"}

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。

      {modal="regular"}

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。

{modal="regular"}

1. 在新儲存格中輸入下列陳述式。

   code language-python
   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。

   code language-r
   ## 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。

      {modal="regular"}

   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。

      {modal="regular"}

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。

      {modal="regular"}

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。

      {modal="regular"}

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。

      {modal="regular"}

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。

{modal="regular"}

1. 在新儲存格中輸入下列陳述式。

   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. 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。

   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. 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。

   {modal="regular"}

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。

   {modal="regular"}

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。

      {modal="regular"}

   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。

      {modal="regular"}

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。

      {modal="regular"}

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。

      {modal="regular"}

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。

      {modal="regular"}

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。

{modal="regular"}

1. 在新儲存格中輸入下列陳述式。

   code language-python
   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。

   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. 執行區塊。 您應該會看到與下方熒幕擷圖類似的輸出。