文件 Customer Journey Analytics Customer Journey Analytics 指南

多個維度排名

Last update: Thu Jan 29 2026 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

主題：
資料檢視

建立對象：

使用者

在此使用案例中，您想要顯示一個表格，其中劃分2023年產品類別中產品名稱的購買收入和購買。此外，您想使用一些視覺效果來說明產品類別分佈以及每個產品類別內的產品名稱貢獻。

Customer Journey Analytics

使用案例的 多個Dimension排名 面板範例：

Customer Journey Analytics多個Dimension排名面板

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

若要確保日期範圍套用至所有視覺效果，請將 daterangeday 從資料窗格拖放至此頁面上的篩選器。
1. 從此頁面的 篩選器 中選取daterangeday is (All)。
2. 選取 相對日期 作為篩選型別。
3. 定義篩選器以當值 位於最後 1 日曆年時顯示專案。
4. 選取套用篩選器。
在資料窗格中：
1. 選取datarangeday。
2. 選取product_category。
3. 選取產品名稱。
4. 選取sum purchase_revenue
5. 選取購買總和
若要將垂直長條圖修改為表格，請確定您已選取表格，並從 視覺效果 窗格中選取矩陣。
- 從 資料行 拖曳product_name，並將欄位拖放到視覺效果窗格中的 資料列 product_categor y下。
若要限制表格內顯示的產品數量，請在 篩選器 窗格中選取product_name is (All)。
1. 選取進階篩選。
2. 選取篩選器型別 前N 顯示專案 前 15 依值。
3. 從資料窗格將購買拖曳至在此新增資料欄位。
4. 選取套用篩選器。
若要改善可讀性，請從頂端功能表選取檢視，然後選取頁面檢視 > 實際大小，並調整表格視覺效果的大小。
若要劃分表格中的每個類別，請在產品類別層級選取+。您的Power BI案頭應該如下所示。
從頂端功能表選取首頁，然後選取新增視覺效果。新的視覺效果已新增至您的報表。
在資料窗格中：
1. 選取product_category。
2. 選取產品名稱。
3. 選取purchase_revenue。
若要修改視覺效果，請選取長條圖，然後從 視覺效果 窗格中選取樹狀圖。
請確定 product_category 列在 Category 之下，而 product_name 列在 視覺效果 窗格的 詳細資料 之下。

您的Power BI案頭應該如下所示。
從頂端功能表選取首頁，然後選取新增視覺效果。新的視覺效果已新增至您的報表。
在資料窗格中：
1. 選取product_category。
2. 選取purchase_revenue。
3. 選取購買。
在 視覺效果 窗格中：
1. 若要修改視覺效果，請選取折線圖和棧疊直條圖。
2. 將 sum_of_purchases 從 欄y軸 拖曳至行y軸。
在報表中，重新整理個別視覺效果。

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，選取相對日期，選取年，並指定上一年。選取套用及確定。
  
  您的Tableau桌上型電腦應如下所示。
4. 拖曳產品類別，並拖曳至欄旁。
5. 拖曳Purchase Revenue，並放置到列旁。值變更為SUM（購買收入）。
6. 將購買拖放到列旁。值變更為SUM（購買）。
7. 選取SUM（購買），並從下拉式功能表選取雙軸。
8. 選取標籤中的SUM（購買），並從下拉式功能表中選取行。
9. 在標籤中選取SUM(Purchase Revenue)，並從下拉式功能表中選取列。
10. 從符合功能表選取整個檢視。
11. 選取圖表中的 購買收入 標題，並確認購買收入為遞增順序。
  
  您的Tableau桌上型電腦應如下所示。
將目前的 工作表1 重新命名為Category。
選取 新增工作表 以建立新工作表，並將它重新命名為Data。
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，選取相對日期，選取年，並指定上一年。選取套用及確定。
4. 將 購買收入 從資料窗格拖曳至欄。值變更為SUM（購買收入）。
5. 將 Purchase 從 Data 窗格拖曳至欄（在 Purchase Revenue 旁）。值變更為SUM（購買）。
6. 將 產品類別 從資料窗格拖曳至列。
7. 將 產品名稱 從資料窗格拖曳至 產品類別 旁的列。
8. 若要將兩個水準列變更為表格，請從 顯示我 中選取文字表格。
9. 若要限制產品數量，請在 量值值 中選取購買。從下拉式功能表中選取篩選器。
10. 在 篩選器[購買] 對話方塊中，選取至少並輸入7000。選取套用及確定。
11. 從「符合」下拉式功能表中選取「符合寬度」。
  
  您的Tableau桌上型電腦應如下所示。
選取 新工作表 以建立新工作表，並將它重新命名為樹狀圖。
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，選取相對日期，選取年，並指定上一年。選取套用及確定。
4. 將 Purchase Revenue 從資料窗格拖曳至列。值變更為SUM(Purchase Revenue)。
5. 從資料窗格將 Purchase 拖曳至 Purchase Revenue 旁的列。值變更為SUM（購買）。
6. 將 產品類別 從資料窗格拖曳至欄。
7. 將 產品名稱 從資料窗格拖曳至欄。
8. 若要將兩個垂直長條圖變更為樹狀圖，請從 顯示我 中選取樹狀圖。
9. 若要限制產品數量，請在 量值值 中選取購買。從下拉式功能表中選取篩選器。
10. 在 篩選器[購買] 對話方塊中，選取至少並輸入7000。選取套用及確定。
11. 從符合下拉式功能表中選取符合寬度。
  
  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. 將類別工作表從 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 樹狀圖 工作表從 工作表 托架拖放到 儀表板1 檢視的類別工作表下。
3. 將資料工作表從 工作表 托架拖放到 儀表板1 檢視的 樹狀圖 工作表下。
4. 調整檢視中的每個頁面大小。
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） 2024/01/01。
從左側邊欄的 ‣ Cc資料檢視 區段：
1. 選取產品類別。
2. 選取產品名稱。
從左側邊欄中的 ‣自訂欄位 區段：
1. 從 +新增 下拉式功能表中選取自訂量值。
2. 在 建立自訂量值 對話方塊中：
  1. 從 要量值 的欄位下拉式功能表中選取購買收入。
  2. 從 量值型別 下拉式功能表中選取總和。
  3. 輸入名稱的自訂欄位名稱。例如：Sum of Purchase Revenue。
  4. 選取 欄位詳細資料 標籤。
  5. 從格式下拉式選單中選取小數，並確定0是以小數輸入。
  6. 選取「儲存」。
3. 從 +新增 下拉式功能表中再次選取自訂量值。在 建立自訂 量值對話方塊中：
  1. 從 要測量 的欄位下拉式功能表中選取購買。
  2. 從 量值型別 下拉式功能表中選取總和。
  3. 輸入名稱的自訂欄位名稱。例如：Sum of Purchases。
  4. 選取 欄位詳細資料 標籤。
  5. 從格式下拉式選單中選取小數，並確定0是以小數輸入。
  6. 選取「儲存」。
4. 這兩個欄位都會自動新增至資料檢視。
在 篩選器 區段中，選取+篩選器。在 新增篩選器 對話方塊中。選取‣自訂欄位，然後選取購買收入。
選取是> 並輸入800000以限制結果。
選取執行。
選取‣視覺效果以顯示線條視覺效果。
選取 視覺效果 中的編輯以更新視覺效果。在快顯對話框中：
1. 選取繪圖標籤。
2. 向下捲動並選取編輯圖表設定。
3. 修改 圖表設定（覆寫） 中的JSON （如下方熒幕擷圖所示），然後選取預覽。
4. 選取「套用」。
5. 選取旁的 CrossSize75 以隱藏快顯對話方塊

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-none

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = %sql SELECT product_category AS `Product Category`, product_name AS `Product Name`, SUM(purchase_revenue) AS `Purchase Revenue`, SUM(purchases) AS `Purchases` \
            FROM cc_data_view \
            WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2024-01-01' \
            GROUP BY 1, 2 \
            ORDER BY `Purchase Revenue` DESC \
            LIMIT 10;
df = data.DataFrame()
df = df.groupby(['Product Category', 'Product Name'], as_index=False).sum()
plt.figure(figsize=(8, 8))
sns.scatterplot(x='Product Category', y='Product Name', size='Purchase Revenue', sizes=(10, 200), hue='Purchases', palette='husl', 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

## Multiple dimensions ranked
df <- dv %>%
   filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2024-01-01") %>%
   group_by(product_category, product_name) %>%
   summarise(purchase_revenue = sum(purchase_revenue), purchases = sum(purchases), .groups = "keep") %>%
   arrange(desc(purchase_revenue), .by_group = FALSE)
print(df)

執行區塊。您應該會看到與下方熒幕擷圖類似的輸出。

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