文件 Customer Journey Analytics Customer Journey Analytics 指南

BI 擴充功能使用案例

Last update: Wed Jul 09 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

主題：
資料檢視

建立對象：

使用者

本文記錄如何使用Customer Journey Analytics BI擴充功能完成許多使用案例(15)。每個使用案例都會說明Customer Journey Analytics功能，以及支援的每個BI工具的詳細資料：

Power BI案頭版。使用的版本是2.137.1102.0 64位元（2024年10月）。
Tableau案頭。使用的版本為2024.1.5 (20241.24.0705.0334) 64位元。
觀察者。線上版本25.0.23，透過looker.com提供
Jupyter筆記本。使用的版本是7.3.2。
RStudio。使用的版本為2024.12.0，版本編號467。

已記錄下列使用案例：

連線
- 連線並列出資料檢視
報告和分析
瞭解

connect 使用案例著重於如何使用Customer Journey Analytics BI擴充功能連線BI工具。

報表和分析 使用案例會指示如何在目前支援的BI工具中完成類似的Customer Journey Analytics視覺效果。

瞭解使用案例提供以下詳細資訊：

當您使用BI工具來報告和分析時所發生的轉換。
Customer Journey Analytics和BI工具之間的視覺效果異同。
您應留意的每個BI工具注意事項。

連線並驗證

此使用案例會設定從BI工具到Customer Journey Analytics的連線、列出可用的資料檢視，並選取要使用的資料檢視。

Customer Journey Analytics

這些指示參考到包含以下物件的範例環境：

資料檢視： C&C — 資料檢視 🅐。
維度： 產品名稱 🅑和 產品類別 🅒。
量度： 購買收入 🅓和購買 🅔。
篩選器： 釣魚產品 🅕。

Customer Journey Analytics基本設定

當您進行使用案例時，請將這些範例物件取代為您特定環境的物件。

BI 工具

tabs

Power BI案頭版

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prod:cja資料庫 下拉式功能表中選取。
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：
  1. 搜尋並選取 PostgreSQL資料庫。
  2. 選取連線。
3. 在 PostgreSQL資料庫 對話方塊中：
  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。
  2. 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。
  3. 選取 DirectQuery 作為 資料連線模式。
  4. 選取確定。
4. 在 PostgreSQL資料庫 - 資料庫 對話方塊中：
  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，請使用不會到期的認證的密碼。
  2. 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。
  3. 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。
  1. 從左側面板的清單中選取 public.cc_data_view。
  2. 您有兩個選項:
    1. 選取載入以繼續並完成設定。
    2. 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。
      - 選取 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。

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

Tableau案頭

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prod:cja資料庫 下拉式功能表中選取。
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。
2. 在 PostgreSQL 對話方塊的一般索引標籤中：
  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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 從驗證下拉式功能表中選取 使用者名稱和密碼。
  5. 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。
  6. 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，請使用不會到期的認證的密碼。
  7. 請確定已核取 需要SSL。
  8. 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。
  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。

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

觀察者

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prod:cja資料庫 下拉式功能表中選取。
登入Looker
1. 選取左邊欄的「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。
  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 ➎中輸入模型名稱：
    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

Jupyter Notebook

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prod:cja資料庫 下拉式功能表中選取。
請確定您已設定專用的Python虛擬環境，以執行Jupyter Notebook環境。
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。
從您的虛擬環境啟動Jupyter Notebook： jupyter notebook。
建立新的筆記本，或下載此範例筆記本。

在第一個儲存格中，輸入並執行：

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

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)

執行儲存格。
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。

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。

Jupyer筆記本設定步驟4

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。

Jupyter Notebook設定步驟5

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

RStudio

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prod:cja資料庫 下拉式功能表中選取。
啟動RStudio。
建立新的R Markdown檔案，或下載此範例R Markdown檔案。

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][image5]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")

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。
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。

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' )`

執行區塊。如果連線成功，應該不會看到任何輸出。

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)`

執行區塊。您應該看到character(0)是唯一輸出。

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)`

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

每日趨勢

在此使用案例中，您想要顯示一個表格和簡單的線條視覺效果，顯示從2023年1月1日到2023年1月31日的每日發生次數（事件）趨勢。

Customer Journey Analytics

使用案例的範例 每日趨勢 面板：

Customer Journey Analytics每日趨勢面板

BI 工具

note prerequisites
PREREQUISITES
請確認您已驗證成功的連線，而且可以列出並使用您要嘗試此使用案例之BI工具的資料檢視。

tabs

Power BI案頭版

在資料窗格中：
1. 選取 daterangeday。
2. 選取 發生次數總和。
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。
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。
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。
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。

Tableau案頭

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。
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。
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。
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。
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。
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。

觀察者

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。
選取 篩選器 底下的 +篩選器。
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。
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。
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。
選取執行。
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。

Looker結果每日趨勢

Jupyter Notebook

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)

執行儲存格。您應該會看到與下方熒幕擷圖類似的輸出。

RStudio

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)

執行區塊。您應該會看到與下方熒幕擷圖類似的輸出。

每小時趨勢

在此使用案例中，您想要顯示表格和簡單的線條視覺效果，以顯示2023年1月1日事件（事件）的每小時趨勢。

Customer Journey Analytics

使用案例的範例 每小時趨勢 面板：

Customer Journey Analytics每小時趨勢視覺效果

BI 工具

note prerequisites
PREREQUISITES
確定您已驗證連線成功，可以列出資料檢視，並針對您想要嘗試此使用案例的BI工具使用資料檢視。

tabs

Power BI案頭版 Power BI 不瞭解如何處理日期時間欄位，因此不支援 daterangehour 和 daterangeminute 等維度。

Tableau案頭

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。
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。
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。
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。
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。
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。

觀察者

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。
選取 篩選器 底下的 +篩選器。
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。
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。
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。
選取執行。
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。

Looker結果每日趨勢

Jupyter Notebook

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)

執行儲存格。您應該會看到與下方熒幕擷圖類似的輸出。

RStudio

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)

執行區塊。您應該會看到與下方熒幕擷圖類似的輸出。

每月趨勢

在此使用案例中，您想要顯示表格和簡單的線條視覺效果，以顯示2023年的發生次數（事件）每月趨勢。

Customer Journey Analytics

使用案例的範例 每月趨勢 面板：

Customer Journey Analytics每月趨勢視覺效果

BI 工具

note prerequisites
PREREQUISITES
確定您已驗證連線成功，可以列出資料檢視，並針對您想要嘗試此使用案例的BI工具使用資料檢視。

tabs

Power BI案頭版

在資料窗格中：
1. 選取 daterangemonth。
2. 選取 發生次數總和。
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。
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。
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。
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。

Tableau案頭

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。
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。
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。
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。
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。
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。

觀察者

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。
選取 篩選器 底下的 +篩選器。
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。
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。
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。
選取執行。
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。

Looker結果每日趨勢

Jupyter Notebook

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)

執行儲存格。您應該會看到與下方熒幕擷圖類似的輸出。

RStudio

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)

執行區塊。您應該會看到與下方熒幕擷圖類似的輸出。

單一維度排名

在此使用案例中，您想要顯示一個表格和簡單的橫條圖視覺效果，以顯示2023年產品名稱的購買和購買收入。

Customer Journey Analytics

使用案例的 單一Dimension排名 面板範例：

Customer Journey Analytics單一維度排名視覺效果

/fragments/zh-hant/docs/analytics-platform/using/cja-usecases/data-views/bi-extension-usecases/fragment-0

/fragments/zh-hant/docs/analytics-platform/using/cja-usecases/data-views/bi-extension-usecases/fragment-1

080e5213-7aa2-40d6-9dba-18945e892f79