Der ultimative SQL- und Tableau-Kurs: Vom Nullpunkt zum Helden

1. SQL Kurs-Einführung: Hallo und willkommen zu diesem einzigartigen SQL-Kurs. Ich blamiere oder beniere IT-Lösungsarchitekten mit über einem Jahrzehnt Erfahrung in IT-Projekten. Ich werde alles , was ich über SQL weiß , in ein 4-stündiges Tutorial packen. In diesem Kurs lernen Sie alles, was Sie über eine der gefragtesten Fähigkeiten, das SQL, benötigen, von grundlegenden bis hin zu fortgeschrittenen Themen. Am Ende des Kurses werden Sie also sehr einfach in der Lage sein, SQL-Abfragen zu schreiben. , arbeiten der Fähigkeiten, die Sie in diesem Kurs lernen werden, können wir mit der beliebtesten Version von SQL Syntaxen und der Fähigkeiten, die Sie in diesem Kurs lernen werden, können wir mit der beliebtesten Version von SQL, MySQL . Es kann in allen anderen Datenbanken oder Anwendungen verwendet werden , die SQL verwenden Ich habe diesen Kurs so konzipiert, dass er Sie von Null zu Held führt. Wenn Sie also ein Anfänger sind, sich darüber keine Sorgen. Ich werde Schritt für Schritt alles von Grund auf erklären . Also, wenn du mich fragst, was deinen Kurs im Vergleich zu den anderen Kursen so besonders macht . In diesem Kurs lernen Sie nicht nur, wie man SQL-Abfragen schreibt, sondern auch die dahinter stehenden SQL-Konzepte und insbesondere, wie SQL die Abfragen hinter den Kulissen verarbeitet. Und das kann Ihnen helfen zu verstehen, warum wir SQL-Abfragen schreiben. Und es wird Sie kreativer mit Ihren Abfrageaussagen machen . In diesem Kurs findest du jede Menge knackige Übungen sowie Tipps und Tricks, die ich in den letzten Jahren gesammelt habe. Und wir werden viele SQL-Aufgaben haben und sie dann Schritt für Schritt gemeinsam lösen. Und ich werde Ihnen viele kostenlose Materialien zur Verfügung stellen. Der gesamte Inhalt dieses Kurses ist auch auf meiner Website unter borrow.com verfügbar. Sie können es später als Referenz verwenden. Ich werde Ihnen auch SQL zur Verfügung stellen, sie hat es geschafft, dass Sie alle Aufgaben und die SQL-Syntaxen finden , sodass Sie sie sich nicht alle merken müssen. Ich habe für diesen Kurs auch eine Datenbank vorbereitet. Wo werden wir es in all unseren Aufgaben und Beispielen während der Tutorials sowie in all den in diesem Kurs erstellten SQL-Darstellungen und -Konzepten verwenden all unseren Aufgaben und Beispielen während der Tutorials sowie in all den in diesem Kurs erstellten SQL-Darstellungen und . Also lasst uns jetzt einsteigen und loslegen. 2. Kurslehrplan Übersicht: Ordnung zusammen, jetzt möchte ich Ihnen die Roadmap des gesamten SQL-Kurses für Anfänger zeigen die Roadmap des gesamten SQL-Kurses für Anfänger Dieser SQL-Kurs ist in neun Kapitel unterteilt. Zunächst beginnen wir mit den Grundlagen, in denen Sie die grundlegenden Konzepte von SQL lernen können, wie das Konzept der Datenbanken, das Konzept der SQL-Tabellen, die grundlegenden SQL-Befehle und die Hauptelemente von SQL Aussagen. Im nächsten Kapitel werden wir damit beginnen, deine Umgebung vorzubereiten , damit du mit mir üben kannst. Ich werde Sie durch die Schritte zum Herunterladen und Installieren von MySQL führen. Dann machen wir einen kurzen Rundgang durch die Benutzeroberfläche und fügen das Ende hinzu. Wir werden die Datenbank unseres Kurses installieren. Und schließlich beginnen Sie, die SQL-Syntax zu verwenden , um die Datenbank und die Tabellen, die Sie gerade im vorherigen Abschnitt erstellt haben, mithilfe der Select-Anweisungen abzufragen Tabellen, die Sie gerade im vorherigen Abschnitt erstellt haben . Danach lernen Sie, wie Sie Ihre Daten mithilfe der Where-Klausel filtern und einige SQL-Operatoren lernen. Im nächsten Kapitel werden wir das Level erhöhen. Wo werden wir lernen, wie wir unsere SQL-Tabellen mithilfe von Joins und Union kombinieren ? Danach lernen wir viele wichtige SQL-Funktionen wie Aggregationen und Zeichenkettenfunktionen. Dann werden wir im nächsten Kapitel das Niveau noch einmal erhöhen, indem wir fortgeschrittene Themen in SQL lernen , wie die Gruppe mit einer Unterabfrage. Dann lernen wir, wie wir unsere Daten in unseren Tabellen mithilfe von Einfügen, Aktualisieren und Löschen ändern können. Und im letzten Kapitel dieses Kurses werden wir lernen, wie wir unsere Daten mithilfe von SQL definieren , z. B. Tabellen erstellen, ändern und löschen. Das sind also alle Themen, die wir in diesem Kurs behandeln werden. In Ordnung, alle zusammen. Damit könnte ich sagen, lasst uns loslegen und unseren SQL-Kurs beginnen. Ordnung, wir beginnen also mit dem ersten Kapitel. Hier. Wir werden über die Grundlagen und Konzepte von SQL sprechen. Und wir beginnen jetzt mit einer Einführung in SQL. 3. #1 Einführung in SQL: Ordnung, wir beginnen also mit den SQL-Grundlagen, In Ordnung, wir beginnen also mit den SQL-Grundlagen, den Begriffen, die Sie in den Tutorials hören werden, z. B. Was sind Daten? Daten sind Fakten oder Statistiken, die irgendwo gespeichert sind oder sich im Netzwerk bewegen. Im Allgemeinen sind sie wie Rohstoffe, z. B. wenn Sie einige Dinge online bestellen, werden viele Daten generiert. Z. B. die Kunden-ID, die Bestellnummer, das Bestelldatum, Versanddaten und so weiter. Ein anderer Begriff, den wir haben, ist Information. Die Daten, die wir haben, könnten wir also neu verarbeiten , strukturieren oder sie in eine neue Form namens Informationen übersetzen, die eine logischere Bedeutung haben. Und wir könnten es für die Analyse verwenden, z. B. wenn wir die Bestelldaten über die Jahre aggregieren, könnten wir sehen, wie das Unternehmen im Laufe der Jahre wächst. Das heißt, wir haben die Rohdaten in aussagekräftige Informationen umgewandelt . In Ordnung, also was unsere Datenbank ist, ist eine Abkürzung dB. Per Definition ist eine Datenbank eine Sammlung strukturierter und verwandter Daten, die so gespeichert oder organisiert sind , dass auf die Daten leicht zugegriffen und sie verwaltet werden können. Abkürzungen, das ist eine Möglichkeit, Ihre Daten zu speichern. Sie werden täglich und überall mit Datenbanken zu tun haben. Also z.B. wenn Sie etwas online bestellen, auch wenn Sie Ihr Foto in Ihrer Smartphone-Galerie speichern. Diese Galerie ist eine Datenbank. Wir haben ungefähr viele verschiedene Datenbanken. Die bekannteste ist die, die wir lernen werden, die relationalen SQL-Datenbanken. Eine andere ist die NoSQL-Datenbank. Wir haben verteilte Datenbanken, Cloud-Datenbanken, Data Warehouses usw. Also werde ich jetzt gehen und SQL- und NoSQL-Datenbanken erklären SQL- und NoSQL-Datenbanken , weil sie die bekanntesten sind. SQL oder relationale Datenbanken. Sie speichern die Daten in Tabellen. Tabellen sind wie Container mit einer festen Struktur, und normalerweise sind sie mithilfe von Beziehungen miteinander verknüpft. Deshalb haben wir den Namen relationale Datenbanken. Wenn Sie also sehr strukturiert und leicht zu verstehen sind , wäre es gut, wenn Sie SQL-Datenbanken verwenden , um Ihre Daten zu speichern. Andererseits haben wir keine SQL-Datenbanken oder nicht nur SQL-Datenbanken. Und hier haben Sie verschiedene Arten von Optionen. Wie werden Sie Ihre Daten speichern? ZB haben Sie die Schlüsselwertmethoden mit denen Sie die Schlüssel und den darin enthaltenen Wert definieren werden. Sie haben den Grafikspeicher, Sie haben den Spaltenspeicher, sich hervorragend für Big Data eignet. Einige Tools wie Tableau für die Datenvisualisierung verwenden diese Methode zum Speichern der Daten, da sie eine hervorragende Leistung und Analysen bietet. Und Sie haben auch das Dokument. Also, wenn Sie in Projekten sind, in denen sich die Anforderungen stark ändern oder die Daten schwer zu verstehen sind. Sie haben keine klaren Strukturen und so weiter. Es ist wirklich gut, wenn Sie die NoSQL-Datenbanken zum Speichern Ihrer Daten verwenden, um eine dieser Methoden zu verwenden. In vielen Unternehmen speichern viele Projekte die Daten jedoch in viele Projekte der SQL-Datenbank weil sie leicht zu verstehen und sehr weit verbreitet sind. Und in unseren Tutorials werden wir uns auf diese Arten von Datenbanken konzentrieren , relationale SQL-Datenbanken. Um all diese Datenbanken zu verwalten, verwenden Sie nun die Software, die als Datenbankmanagementsystem oder DBMS bezeichnet wird . Es ist wie eine Anwendung mit einer Schnittstelle, über die Sie sich anmelden und etwas in Ihrer Datenbank tun können. Sie können beispielsweise neue Tabellen erstellen oder Ihre Daten ändern, Ihre Daten abfragen und so weiter. Und derzeit haben wir fast 380 verschiedene DBMS laut der Umfrage von Stack Overflow für dieses Jahr fast 380 verschiedene DBMS. Ich werde den Link in der Beschreibung hinterlassen. Sie können hier eine Rangliste der besten und am häufigsten verwendeten Datenbanken zwischen Entwicklern sehen. Sie können hier also sehen, dass meine Skala die Nummer eins ist, dann sowohl Chris als auch so weiter. Wir haben noch eine Ranking-Website. Es heißt DB-Engine-Ranking. Wenn wir dort hingehen, findet ihr die Liste oder den Rang der am häufigsten missbrauchten oder beliebtesten DBMS und die Gemeinde, sie verwenden unterschiedliche Kriterien um das zu berechnen. Aber Sie können hier sehen, dass mein SQL in der Liste unter den ersten drei steht. In unseren Tutorials werden wir MySQL verwenden und es lernen, das heutzutage die bekannteste und am häufigsten verwendete Datenbank ist . Nun endlich, was ist SQL? Es steht für Structured Query Language. Also per Definition ist SQL die Abfragesprache, die wir verwenden, um Daten in Datenbanken abzurufen, zu verwalten, zu manipulieren und zu speichern. Kurz gesagt, SQL ist die Sprache, die Sie beherrschen müssen, um mit Datenbanken zu kommunizieren. Jetzt gibt es im Internet einen unendlichen Kampf darum, wie man es ausspricht. Manche Entwickler nennen es Sequels und andere Kollegen wie ich SQL. Es hängt wirklich von dem Land ab, aus dem Sie kommen, oder von dem Projekt , an dem Sie arbeiten. In meinem Projekt nennen es alle SQL. Es liegt also wirklich an Ihnen , welches Sie verwenden werden. Okay, du fragst mich jetzt vielleicht, leih dir aus, wie SQL funktioniert. Lass uns das überprüfen. Auf der rechten Seite haben wir unsere relationale Datenbank, in Sie Ihre Daten in Tabellen speichern. Und hier haben wir unser DBMS, das unsere Datenbank verwaltet. Das erste, was Sie tun müssen, ist sich beim DBMS anzumelden , um mit ihm zu interagieren. Oder wenn Sie Anwendungen erstellen, müssen Sie sie mit dem DBMS verbinden. Danach beginnen Sie, einige SQL-Anweisungen und einige Anweisungen zu schreiben , und klicken dann auf die Schaltfläche Ausführen. Danach beginnt das DBMS mit der Verarbeitung und macht etwas Magie daraus und sendet es an die Datenbank. Sobald die Datenbank eine solche Abfrage erhält, beginnt sie mit der Ausführung. Einige Operationen suchen nach den Daten, nach denen Sie gefragt haben. Sobald es fertig ist, antwortet die Datenbank dem DBMS mit dem gewünschten Ergebnis. In Ordnung Leute, deshalb ist es eine kurze Einführung in SQL. Als Nächstes werden wir darüber sprechen, warum SQL wichtig ist und warum Sie es lernen sollten. 4. #2 Warum SQL lernen?: Jetzt wollte ich nur kurz motivieren warum du trotzdem SQL lernen solltest. Hier sind ein paar Fakten. Sql ist, SQL ist 47 Jahre alt, das ist 14 Jahre älter als ich. Du kannst rechnen. SQL ist also der Urvater der Programmierwelt. Es gibt über 700 Computersprachen , die Sie lernen könnten. Sie könnten genauso gut von der NoSQL-Bewegung hören, wo jeder sagt, dass NoSQL die SQL-Datenbanken töten wird. Sie fragen sich jetzt vielleicht, warum wir immer noch SQL verwenden? Warum sollte ich lernen ist leise, y ist skaliert. Es ist nicht gestorben wie viele andere Sprachen, wie Basic oder Pascal. Nun, die schnelle Antwort darauf lautet , dass SQL immer noch funktioniert. Es macht die Arbeit und mehr kann man nicht verlangen. Hier sind vier Gründe, warum Sie SQL trotzdem lernen sollten. Grund Nummer eins ist, dass Skalierung die am häufigsten verwendete Technologie in der gesamten Technologiebranche ist . Wenn wir jetzt nachschauen, finden Sie hier eine Umfrage zu Stack Overflow in diesem Jahr. Ich werde den Link in der Beschreibung hinterlassen. In dieser Grafik sehen wir die am häufigsten verwendeten Technologien. Und Sie können hier sehen, dass SQL unter allen Entwicklern als die am häufigsten verwendete Technologie eingestuft wird. Das bedeutet, dass SQL immer noch im Trend ist. Grund Nummer zwei ist die hohe Nachfrage nach SQL. Die meisten Unternehmen aller Branchen verwenden eine Art von SQL-Datenbanken, um ihre Daten zu speichern. Das bedeutet, dass sie immer jemanden mit SQL-Kenntnissen benötigen , um ihre Daten zu erstellen, zu verwalten, zu analysieren und zu verstehen. Lassen Sie uns nun einen kurzen Check auf einer Java-Plattform wie Indeed durchführen und nach dem Schlüsselwort SQL suchen. Sql, finde Jobs. Schauen wir uns die Ergebnisse an. Sie können hier also sehen, dass über 170.000 Jobs nach einem SQL-Entwickler oder jemandem mit SQL-Kenntnissen gesucht werden . Das bedeutet, dass seine skalierten Fähigkeiten sehr gefragt sind. Und das liegt daran, dass Datenanalysen in vielen Berufen zu einem sehr wichtigen Bestandteil werden. Der dritte Grund ist, dass SQL fast überall ist. Wenn Sie in Projekten arbeiten und mit Daten arbeiten, z. B. Data Mining, Data Engineering, Data Science oder Datenvisualisierungen. Am Ende werden Sie viele Big-Data-Tools verwenden . Ich bin Programmiersprachen. Und die meisten von ihnen bieten Ihnen Orte , an SQL-Anweisungen schreiben können, z. B. wenn Sie Tableau verwenden, ein sehr bekanntes Datenvisualisierungstool. Es gibt Stellen, an denen Sie eine SQL-Anweisung schreiben müssen , um die Daten vorzubereiten. Oder wenn Sie in Projekten sind, in denen Sie Datenstreaming mit Kafka machen , z. B. dort finden Sie viele Funktionen in Modellen, in denen Sie einige SQL-Anweisungen schreiben müssen. Das machen sie, um die Dinge einfacher zu machen. Das ist also ein Mittel. Mit der Zeit werden Sie feststellen , dass Sie fast in jedem Tool SQL-Anweisungen und SQL-Kenntnisse verwenden können. Nun zum letzten Grund, im Gegensatz zu anderen Sprachen, ist SQL einfach und unkompliziert. Es ist leicht zu erlernen, einfach zu schreiben und leicht zu lesen, da die SQL-Syntaxen auf sehr gebräuchlichen englischen Wörtern basieren , z. B. wählen Sie aus Curia-Tabellen aus, wo und so weiter. Und SQL Managed traut sich ehrlich gesagt, all die komplizierten Prozesse vor Ihnen zu verbergen. Deshalb neigen viele Leute dazu, SQL zu lernen, weil es wirklich einfach ist. Ordnung, lassen Sie uns jetzt zusammenfassen. Sql hat die besten Kombinationen. SQL ist sehr gefragt und außerdem ist es leicht zu erlernen, weshalb es immer ein kluger Schachzug ist und eine der wirkungsvollen Karrieremöglichkeiten ist, die jeder IT-Entwickler erzielen kann. In Ordnung, das waren meine Hauptgründe, warum Sie SQL lernen sollten. Als Nächstes werden wir über die Datenbankkonzepte sprechen. 5. #3 Die Datenbankkonzepte: In Ordnung, lassen Sie uns nun verstehen, wie SQL-Datenbanken organisiert sind. Es ist sehr wichtig, das zu verstehen, denn sobald Sie mit dem Schreiben von SQL-Anweisungen oder SQL-Abfragen beginnen, ist es sehr wichtig, die Begriffe zu verstehen , die häufig in Datenbanken verwendet werden, oder wie Sie Ihre oder wie Sie Ihre Daten finden. Wenn Sie es am Anfang weglassen, wird der Lernprozess des Schreibens von SQL-Anweisungen viel schneller. Okay, nur um es einfacher zu verstehen, denken Sie an die folgende Analogie. Eine Datenbank ist wie Ihre Stadtbibliothek. Wir haben in Stuttgart eine sehr schöne Bibliothek. Es ist wirklich unglaublich. Ich habe dort viel Zeit verbracht. Ich mag es einfach. Also ja, Datenbanken sind wie Bibliotheken. Bibliotheken sind normalerweise in Kategorien wie Science Fiction, Romanze, Geschichte, Sport usw. unterteilt Kategorien wie Science Fiction, . Die Kategorie hilft Ihnen also, schnell die Materialien zu finden , nach denen Sie suchen. Kategorien sind also wie das Gruppieren ähnlicher Bücher unter derselben Kategorie Wir haben dasselbe Konzept auch in Datenbanken und wir nennen es Schemas oder Shamata, wählen Sie das aus, das Ihnen gefällt. Und natürlich haben wir in Bibliotheken auch Bücher. Wir haben ähnliche Dinge in Datenbanken und wir nennen es Tabellen, wo es die tatsächlichen Daten enthält. Wie Sie in den Beispielen gesehen haben, sind Datenbanken hier RC organisiert, sehen wir uns mein SQL an, wie sie die Daten organisieren, da nicht alle Datenbanken den gleichen Konzepten zur Organisation folgen die Daten. Am Anfang war also mein Bildschirm. Wir haben den Datenbankserver. Es ist wie eine Maschine, die Software und Hardware enthält um unsere DBMS und Datenbanken auszuführen, normalerweise Datenbankserver, es ist wie ein High-End-Computer mit vielen CPUs und RAMs. In unseren Tutorials installieren wir jedoch einen Datenbankserver auf unserem lokalen Computer oder Laptop und nennen ihn lokalen Server. Innerhalb des Servers können Sie für sie mehrere Datenbanken erstellen. In meinen SQL-Datenbanken und Schemas sind sie Synonyme. Ein Schema ist also per Definition wie logische Container , die ähnliche Tabellen enthalten. Damit erhalten Sie viele Vorteile. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie haben eine große Datenbank mit vielen Tabellen, die diese ähnlichen Tabellen unter Schemas gruppieren. Es wird Ihnen die Verwaltung des Benutzers erleichtern , z. B. oder die Verwaltung der Tabellen. Reduzieren Sie die Komplexität. Und wenn Sie etwa zwei Tabellen mit den gleichen Namen haben, können Sie sie auch zwei Tabellen mit den gleichen Namen haben, in verschiedenen Schemas speichern. Es ist also eine wirklich nette Art, die Datenbank innerhalb des Schemas zu organisieren. Dann werden wir verschiedene Tische haben. Tabellen sind das wichtigste Objekt in der gesamten Datenbank, da sie der Ort sind , an dem Sie Ihre Daten speichern können. Ohne Tabellen haben wir keine Datenbank. Und in den Tabellen werden Sie mindestens eine Spalte oder verschiedene Spalten haben . Im nächsten Schritt werde ich diese Tabellen ausführlich erläutern . Okay, jetzt wollte ich Ihnen nur kurz zeigen wie andere Datenbanken, wie Microsoft SQL Server oder Boot-Skripts SQL, die Daten im Vergleich zu MySQL organisieren. Wie Sie hier sehen können, der Hauptunterschied darin, dass sie die Datenbank aus Schemas aufteilen. Also eine Datenbank hier, sie ist wie der Hauptcontainer, eine eigenständige Einheit, in der Sie Logs, Jobs, Schemadaten haben können , und Sie können Backups machen, Schemas hier ist es wie ein Ordner in der Datenbank. Es ist wie eine logische Ebene, die verschiedene Tabellen enthält. Meiner Meinung nach ist MySQL ein bisschen wie irreführende oder verwirrende Entwickler. Wenn Sie z. B. ein Schema erstellen, das DBMS von MySQL eine Datenbank. Ich finde das am Anfang etwas verwirrend. Okay, das war es also mit den Datenbankkonzepten. Als Nächstes werden wir beginnen, über die Konzepte der SQL-Tabelle zu sprechen . 6. #4 SQL: Okay, lassen Sie uns jetzt über SQL-Tabellen sprechen, weil sie in den Datenbanken wirklich wichtig sind . Wenn Sie sie verstehen, können Sie bessere SQL-Anweisungen schreiben. Das Problem ist, dass wir rund 380 verschiedene Datenbanken haben rund 380 verschiedene Datenbanken und sie in den Empfehlungen unterschiedliche Begriffe verwenden. Ein weiterer Aspekt ist, dass wir in verschiedenen Area Forks unterschiedliche Begriffe verwenden . Wenn Sie beispielsweise ein Datenbankentwickler sind, werden Sie anfangen, Begriffe wie Tabellen, Spalten und Zeilen zu verwenden . Aber wenn Sie nicht an der Universität sind, werden Sie von Beziehungen hören, von Tupeln. Und im Zuge der Datenmodularität werden Entitäten und Attribute sichtbar. Deshalb möchte ich Ihnen zur Vereinfachung einen kurzen Überblick über diese Begriffe geben. In Ordnung, jetzt haben wir hier ein sehr einfaches Beispiel für SQL-Tabellen. In unserer Tutorial-Datenbank haben wir eine Tabelle namens costumers. Diese Tabelle enthält alle Daten über unsere Kunden. Ein anderer Name, für den wir vier Tabellen haben, ist Objekte, Entität und Beziehung. Okay, als nächstes haben wir Kolumnen. Spalten sind die vertikale Gruppe von Zellen, die eine Art von Information beschreiben. In unserem Beispiel haben wir vier Spalten. Kunden-ID, Vorname, Nachname und Land. Jede Spalte hat zwei Informationen. Der Spaltenname, z. B. hier haben wir den FirstName und die darin enthaltenen Werte, wie Maria Drawn und so weiter. In Ordnung, als nächstes haben wir Reihen. Zeilen sind die horizontale Gruppe von Zellen, die ein einzelnes Thema beschreiben und auch miteinander in Beziehung stehen. Also hier haben wir zum Beispiel den Kunden id2, der John gehört, und John lebt in den USA. In dieser Tabelle haben wir fünf Straßen. Andere Namen für Zeilen sind Datensätze und Tupel. Nun, an den Schnittpunkten zwischen Spalten und Zeilen, nennen wir dieses Datenelement die Zelle. Ein anderer Name, wir haben Datenelemente, Spaltenwert, es ist ein einzelner Wert. Ein anderes Beispiel ist Nummer vier oder Deutschland oder George und so weiter. Die letzte Komponente, die wir haben, ist der Primärschlüssel. Der Primärschlüssel ist eine Spalte oder ein Satz von Spalten, die jede Zeile in der Tabelle eindeutig identifizieren können Sie können als Link in anderen Tabellen verwendet werden. In unserem Beispiel haben wir die Kunden-ID und dies ist unser Primärschlüssel. Sie können sehen, dass es für jeden Kunden einen einzigartigen Wert hat. Ein anderer Name dafür heißt Schlüsselfelder. Ordnung, das ist der Hauptbestandteil der SQL-Tabellen. Ordnung, das waren also die Konzepte und Hauptkomponenten von SQL-Tabellen. Und als nächstes werden wir anfangen, über die verschiedenen Arten von SQL-Befehlen zu sprechen . 7. #5 Main: In Ordnung, lassen Sie uns jetzt über SQL-Befehle sprechen. In SQL haben wir etwa 12 Hauptbefehle und 900 verschiedene Schlüsselwörter. Natürlich werde ich nicht alle erklären. Stattdessen werde ich mich in unseren Tutorials auf die am häufigsten verwendeten SQL-Befehle und Anweisungen konzentrieren die am häufigsten verwendeten SQL-Befehle und Anweisungen , die ich in meinen Projekten in den letzten zehn Jahren verwendet habe, um uns das Leben zu erleichtern SQL-Befehle sind je nach Verwendungszweck in verschiedene Gruppen unterteilt. Ordnung, beginnen wir mit der ersten Gruppendatendefinitionssprache, DDL. Wie der Name schon sagt, finden Sie hier alle Befehle, mit denen Sie Ihre Datenbank definieren können, z. B. Tabellen erstellen, Spalten löschen, Tabellen ändern, alles, was die Struktur Ihrer Datenbank. Unter dieser Gruppe finden Sie Befehle wie create, denen Sie etwas Neues in der Datenbank erstellen können, z. B. eine neue Tabelle erstellen, eine neue Ansicht gespeicherter Prozeduren erstellen und so weiter. Noch einmal, wir haben hier die Drop-Befehle, mit denen Sie ein Objekt aus Ihrer Datenbank löschen können. Und die letzte Änderung. Es hilft Ihnen, die Struktur Ihrer Datenbank zu bearbeiten, z. B. eine Tabelle zu ändern, um eine Spalte zu ändern oder eine neue Spalte hinzuzufügen. Okay, nun zur zweiten Gruppe, wir haben Data Query Language DQL. Es enthält nur einen Befehl, und das ist genug. Es wird der Befehl select genannt. Selects hilft Ihnen, Ihre Daten aus Ihrer Datenbank abzurufen. Der linke Befehl ist der wichtigste Befehl , den wir in SQL haben, und der, den Sie beherrschen müssen , um gut in SQL zu sein. In meinen Tutorials werde ich alles über die SQL-Select-Anweisungen erklären , denn wenn Sie anfangen, mit SQL zu arbeiten, werden Sie am Ende Tonnen von Select-Anweisungen schreiben. Mach dir darüber keine Sorgen. Ordnung, gehen wir jetzt zur nächsten Gruppe. Wir haben eine Datenmanipulationssprache, DML. Dml enthält alle SQL-Befehle, die Sie verwenden können , um Ihre Daten in Ihrer Datenbank zu manipulieren. Wir haben also Befehle wie insert, um neue Daten in Ihre Tabellen einzufügen. Oder wir haben Löschen, um einige Daten aus Ihren Tabellen oder Aktualisierungen, um den Inhalt vorhandener Daten in Tabellen zu aktualisieren . Wie Sie sehen, ist es wirklich einfach. Der Name steht immer noch für alles. In Ordnung, jetzt haben wir zwei Befehlsgruppen, die eigentlich eher für SQL-Datenbankadministratoren bestimmt sind. Als nächstes haben wir die Datenkontrollsprache DCL. Dcl enthält SQL-Befehle. Damit können Sie einem bestimmten Benutzer Zugriff auf Ihre Datenbank oder zwei Tabellen oder Schemas usw. gewähren . Hier haben wir also zwei Befehle, Grants Sie könnten Grants verwenden, um jemandem Zugriff auf Ihre Objekte in Datenbanken zu gewähren jemandem Zugriff auf Ihre Objekte in Datenbanken zu , oder remove, um solche Achse einem bestimmten Benutzer zu entfernen. Okay, nun zu der großen Gruppe, die wir haben, der Transaction Control Language, TCL. In TCL finden Sie die SQL-Befehle, die Ihnen bei der Verwaltung dieser Datenbanktransaktionen helfen Verwaltung dieser Datenbanktransaktionen um die Integrität Ihrer Daten zu gewährleisten. Hier haben wir also Befehle wie Commits um die Änderungen in Ihrer Datenbank zu speichern, Rollback, um die Datenbank wiederherzustellen. Der letzte Commit oder bis zum letzten gespeicherten Punkt. Wenn Sie einige Fehler haben, können Sie diesen sicheren Punkt verwenden. Sie können dieselben Punkte in den Transaktionen definieren, die Sie später für ein Rollback verwenden können. Okay, nun zu diesen Namen, habe ich QL, DCL, TCL und so weiter gemacht. Du musst sie nicht auswendig lernen. Vielleicht ist das LA manchmal nur das Wichtigste hier im Projekt. Wenn also jemand sagt, ich werde ein paar DDL-Skripte erstellen, das heißt, er oder sie, ich werde eine Skala von Statesman erstellen, um die Struktur der Datenbank zu ändern, Beispiel eine neue Tabelle zu erstellen oder etwas fallen lassen. Ordnung, also werden wir uns in unseren SQL-Tutorials auf die ersten drei Gruppen der SQL-Befehle konzentrieren . Wir beginnen mit der bekanntesten, den SQL-Select-Anweisungen. Und danach werden wir uns mit all diesen Drehbüchern befassen . Und zum Schluss werde ich erklären, einfügen, löschen und aktualisieren. Ordnung, das waren also die Haupttypen von SQL-Befehlen. Als Nächstes lernen Sie die grundlegenden Grenzen von SQL-Anweisungen kennen. 8. #6 Die Elemente von SQL-Statements: Ordnung, lassen Sie uns nun mit den Grundlagen beginnen , die Sie zu Beginn verstehen sollten, den grundlegenden Elementen in den einzelnen SQL-Anweisungen. Wir haben hier sehr einfache, ausgewählte Aussagen. Mach dir keine Sorgen um den Inhalt. Das werde ich später erklären. Also den ganzen Text , der an die Datenbank gesendet wird, wir ihn SQL-Anweisungen, oder manchmal nennen wir ihn Abfrage, wenn es sich um eine Select-Anweisung handelt. Es spielt also keine Rolle, ob Sie Daten aus der Datenbank abrufen , eine neue Tabelle erstellen oder Inhalte aktualisieren, wir werden es immer SQL-Anweisungen nennen. Okay, lassen Sie uns nun über die Komponenten in unserer SQL-Anweisung sprechen . Fangen wir hier mit der ersten Zeile an, der grünen, wir nennen sie SQL hat den SQL-Befehl gestartet. Sie könnten alles schreiben, was Sie wollen, und sobald Sie auf Execute oder die ganzen SQL-Anweisungen klicken, ignoriert die Datenbank es einfach . Das bedeutet, dass nichts passieren wird. SQL-Befehle bieten einige Vorteile. Wir könnten es verwenden, um unseren Code zu beschreiben. Später wird es also einfacher sein, es zu lesen. Und weil die Datenbank es ignorieren wird und nichts passieren wird, verwende es erneut, um einen Teil unseres Codes zu deaktivieren, z. B. wenn ich einen solchen Filter hier nicht verwenden möchte, könnte ich es als Kommentar machen und die Datenbank wird es nicht ausführen. Okay, jetzt sind SQL-Anweisungen normalerweise in verschiedene Teile unterteilt. Wir nennen sie Klauseln. Jeder Teil ist für bestimmte Maßnahmen verantwortlich. In unserem Beispiel hier haben wir drei Klauseln, select from und wo Clouds und jede von ihnen hat ihre eigene einzigartige Funktion, z. B. in Select können Sie die Namen der Spalten auflisten , die Sie will rein von. Sie rufen die Tabellen auf in denen Sie die Filter definieren werden. Wie Sie sehen können, ist SQL wirklich gut nach Funktionen aufgeteilt, wodurch es wirklich einfach zu lesen und zu schreiben ist und die gesamte SQL-Sprache sehr einfach ist. Okay, als Nächstes haben wir, wie Sie vielleicht schon bemerkt haben, diese blauen Wörter, wir nennen sie Keywords. In unserem Beispiel haben wir vier Schlüsselwörter, wählen Sie von wo aus, und diese Schlüsselwörter sind in SQL vordefiniert und reserviert, was bedeutet, dass Sie sie nicht als Tabellen - oder Spaltennamen verwenden können . In meinem SQL haben wir über 900 Schlüsselwörter. Wir werden sie nicht alle durchgehen. Ich werde mich in den Tutorials nur auf die am häufigsten verwendeten Keywords konzentrieren . Über den Link in der Beschreibung sehen Sie eine Liste aller Schlüsselwörter, die wir in MySQL haben. In Ordnung? Okay, lassen Sie uns jetzt das nächste Element nehmen. Wir haben Identifikatoren. Identifikatoren sind ein beliebiger Name, den Sie einem Objekt in Ihrer Datenbank geben, z. B. ein Tabellenname, Spaltenname, sogar der Datenbankname selbst. Spaltenname, sogar der Datenbankname selbst In unserem Beispiel haben wir vier Spaltennamen. Vorname, Nachname, Land und Punktzahl. Und wir haben auch hier einen Tabellennamen namens Kunden. All diese Dinge sind Identifikationsmerkmale. Okay, nun zum letzten Element, das wir haben, wir nennen sie Operatoren. In SQL gibt es viele verschiedene Operatoren. Sie haben verschiedene Formen und Formen, z. B. könnten sie einfach sein, was wir hier haben, ist gleich kleiner, oder sie könnten Schlüsselwörter sein, z. B. und wir nennen es als Operator. Also wie gesagt, in SQL gibt es verschiedene SQL-Operatoren, so wie es arithmetische Operatoren Plus und Minus gibt. unserem Beispiel gibt es Vergleichsoperatoren, gleich und kleiner und so weiter. Ordnung, deshalb sind es die grundlegenden Elemente in SQL-Anweisungen. Also Drama, hier drüben haben wir den ganzen Text. Wir nennen es SQL-Anweisungen, die grünen, wir nennen es Kommentare. In SQL haben wir verschiedene Klassen, verschiedene Teile. Die blaue, das sind die Schlüsselwörter. Wir haben unseren Namen. Das ist es also, was in der Datenbank steht. Wir nennen sie Identifikatoren. Und am Ende haben wir Operatoren in unseren Kontoauszügen. Ordnung, alle zusammen, damit haben wir das erste Kapitel des SQL-Kurses abgeschlossen. Wir haben jetzt viel Wissen über die Grundlagen und Konzepte von SQL. Im nächsten Kapitel beginnen wir mit der Vorbereitung Ihrer Umgebungen, damit wir mit dem Üben von SQL beginnen können. Und wir werden damit beginnen, MySQL herunterzuladen und zu installieren. 9. #7 MySQL herunterladen und installieren: Wenn Sie MySQL Install noch nicht haben, können Sie mir folgen. Ich werde Ihnen Schritt für Schritt zeigen, wie wir MySQL in Windows herunterladen und installieren werden? Das ist so wichtig, damit Sie die Tutorials an Ihrem Computer üben und ausführen können. Lassen Sie uns damit beginnen, meinen Bildschirm herunterzuladen. Okay, gehen wir zu unserem Browser. Wir werden auf die offizielle Website von MySQL gehen, mysql.com. Sie werden Ihre Downloads finden. Klicken Sie darauf und scrollen Sie dann nach unten, bis Sie die MySQL-Community-Downloads finden. Klicke darauf. Du wirst eine Menge Installateure haben. Das, was wir benötigen, ist MySQL Installer für Windows. Lass uns dorthin gehen. Hier haben Sie zwei Optionen, eine kleinere und eine größere. Also das Kleine, es ist, als hätte es einige Pakete heruntergeladen, während Sie MySQL installieren. Oder Sie können das gesamte Paket zu Beginn herunterladen. Deshalb empfehle ich dir, den größeren zu nehmen. Also haben wir am Anfang alles heruntergeladen. Klicken Sie auf Diese Seite herunterladen. Sie werden aufgefordert, sich anzumelden, um neue Konten zu erstellen. Es ist nicht unbedingt für das Tutorial, also kannst du das überspringen. Also werde ich ohne Beutel gehen. Starte einfach meine Downloads. Damit wird jetzt mit dem Herunterladen des Installers begonnen. Aber weil ich es schon gemacht habe, möchte ich jetzt zu dem Zeitpunkt nicht fragen, sondern ich gehe zu den Downloads und fange mit der Installation an. Okay, lass uns jetzt den Installer starten, ich werde darauf klicken. Drücken Sie Ja. Und jetzt sind wir beim ersten Schritt der Installationen. Bevor wir fortfahren, werde ich Ihnen sagen, dass es viele Schritte geben wird . 30 Ich denke, wir drücken als Nächstes einfach Start, fertig. Ja, und so weiter. Wir werden nicht viele Konfigurationen ändern. Vielleicht geben wir ein Passwort ein, aber das war's. Es ist also wirklich einfach. Fangen wir mit dem ersten Schritt an. Ich werde uns sagen, ob wir z. B. Entwickler, Server oder Client usw. sehen. Wir werden bei einer Entwickler-Standardeinstellung bleiben. Klicken Sie also auf Weiter. Danach wird der Pfad überprüft. Wir werden bei den Standardeinstellungen bleiben. Als Nächstes. Ja, ich bin mir sicher. Also hier wird es die Anforderungen überprüfen. Sie werden viele solche Schritte ausführen und die Anforderungen überprüfen. Wir bleiben also bei den Standardeinstellungen für SES. Und jetzt zeige ich Ihnen alle Pakete, die installiert werden , damit wir nichts ändern. Lassen Sie uns alles herunterladen. Jetzt klicke ich auf Ausführen und es beginnt mit der Installation all dieser Komponenten , wenn ich vielleicht eins nach Installation all dieser Komponenten dem anderen sehe. In Ordnung, jetzt haben wir alle Produkte installiert. Wir werden auf Weiter klicken. Dann haben wir einige Produktkonfigurationen. Klicken Sie einfach auf Weiter. Und jetzt können Sie sich über das Netzwerk informieren. Nun, das Wichtigste hier ist zu wissen, dass wir die folgende Portnummer oder unsere lokale Datenbank haben , aber wir werden nichts ändern. Du wirst es so lassen. Klicken Sie dann auf Weiter. Wir werden bei den empfohlenen Einstellungen für die Authentifizierungen bleiben . Klicken Sie auf Weiter. Und jetzt müssen wir endlich das Passwort für unseren Rod-Benutzer einrichten , oder wir nennen es einen Admin-Benutzer für die Datenbank. Das ist sehr wichtig , um es auswendig zu lernen oder irgendwo auszutrocknen. Also werde ich jetzt unserem Admin-Benutzer die folgende Passwortwoche geben . Als Nächstes bleiben wir also bei ihren empfohlenen Sachen und werden nichts ändern. Und wir können auf Jetzt ausführen klicken , um unsere Konfigurationen anzuwenden. Okay, nachdem alle Konfigurationen abgeschlossen sind, können wir auf Fertig stellen klicken. Danach wird es weitere Konfigurationen geben. Als Nächstes. Ändere nichts. Wir werden bei diesen Konfigurationen bleiben. Wir klicken auf Fertig stellen. Danach noch ein paar Konfigurationen oder fertig, okay, jetzt testen wir unsere Verbindung zum Datenbankserver. Sie sehen hier, der Benutzername ist root, und wir geben das Passwort ein, das wir zuvor für den Admin-Benutzer angegeben haben. Also gebe ich hier die Passwörter ein und klicke auf Check. Also, wenn du es wie hier bekommst, war Connection erfolgreich. Das bedeutet, dass wir erfolgreich mit unserer SQL-Datenbank verbunden sind und alles in Ordnung ist. Klicken wir also wie bei den Konfigurationen k, x cubed auf Weiter. Also ist alles grün. Klicken Sie auf Fertig stellen. Wir haben mehr Konfigurationen. Ratet mal, was als Nächstes kommt? In Ordnung, die Installation ist abgeschlossen. Also klicken wir jetzt auf ein weiteres Ende. Nachdem die Installation abgeschlossen ist, wird sie für Sie wie die MySQL-Workbench und ein weiteres Shell-Skript gestartet . Lass uns hier nachschauen. Also brauchen wir diesen nicht, du könntest ihn schließen. Wir werden bei der MySQL Workbench bleiben. Das ist genau das, was wir für die Tutorials benötigen. Sie können also hier sehen, lokale Instanz quietschen könnte. AT Dies ist Ihre lokale Datenbank auf Ihrem Computer. Also melden wir uns an und versuchen zu sehen, ob alles in Ordnung ist. Sie sehen hier die Admin-Benutzerstraßen und wir geben das Passwort ein, das wir bei der Installation angegeben haben. Das ist meins. Klicken Sie auf Okay. Und jetzt bin ich in meiner Datenbank. Wenn Sie nicht genau in diesem Schritt sind, bedeutet das, dass Sie Ihre Datenbank erfolgreich heruntergeladen, installiert und in Ihre Datenbank gesperrt haben. Also herzlichen Glückwunsch. In Ordnung, damit haben wir MySQL erfolgreich heruntergeladen und auf unserem System installiert. Als Nächstes werde ich Sie auf eine sehr kurze Tour durch die Oberfläche von MySQL mitnehmen . 10. #8 Tour in der Oberfläche von MySQL Workbench: Ich möchte Ihnen jetzt einen schnellen Überblick über die Oberfläche von MySQL Workbench geben. Weil ich mich erinnere, als ich anfing solche Datenbankanwendungen zu verwenden, war es etwas verwirrend und überwältigend, all diese Panels, Optionen und Symbolleisten zu haben . Aber eigentlich war es nicht dieses Herz. Ich werde nicht jedes einzelne Detail erklären, sondern Ihnen stattdessen einen allgemeinen Überblick über die Benutzeroberfläche geben . Wenn Sie weitere Informationen über das Tool benötigen, besuchen Sie mein SQL-Handbuch. Ich werde den Link in der Beschreibung hinterlassen. Lassen Sie uns nun beginnen, die Hauptabschnitte in MySQL Workbench zu erklären . Okay, fangen wir auf der linken Seite an, wir haben hier sehr wichtige Abschnitte namens Navigator. Und im Navigator sehen Sie zwei Tabs, Schemas und Verwaltung. Standardmäßig werden Sie im Schema gelandet. Wie Sie im Schema sehen können, können Sie damit in Ihren Datenbankobjekten navigieren oder diese durchsuchen. Z.B. Ich kann hier sehen, dass ich standardmäßig drei Datenbanken habe. Wir haben es von der Installation bekommen. Wenn ich also in diese Datenbank namens Word hineinschauen möchte, doppelklicke ich darauf und sehe mir die Tabellen, Ansichten, gespeicherten Prozeduren und Funktionen an. Damit ich weiter routen kann, möchte ich sehen, was in den Tabellen ist. Wir werden sehen, dass wir drei Tabellen haben: Stadt, Land und Landessprache. Also kann ich anfangen, okay, ich habe drei Tabellen in der Datenbank. Sehen wir uns nun an, welche Spalten diese Tabellen enthalten. Ich kann auf die Stadt klicken und erweitern. Und ich werde sehen, okay, ich habe die folgenden Spalten, ID, Name und so weiter. Mit dem Schema-Navigator können Sie also durch Ihre Datenbank navigieren , um deren Inhalt zu verstehen . Gehen wir nun zum zweiten Tab Administrationen. Hier finden Sie viele Informationen, viele Tools zur Verwaltung Ihres SQL-Servers, z. B. können Sie den Serverstatus überprüfen, doppelklicken Sie darauf, Sie werden hier die rechte Seite sehen. Es werden mehrere Status ausgeführt oder Sie können die Verbindungen, viele Benutzer usw. verwalten . Es ist interessant, wenn Sie wie ein Datenbankadministrator werden , um all diese Dinge zu verstehen Wir lernen jetzt SQL und das ist ein anderes Thema. Kehren wir nun zum Schema zurück, in dem wir unsere Datenbanken durchsuchen können. Ordnung, schließen wir das hier drüben. Ich brauche es nicht. Geh weg. Richtig? Als nächstes haben wir die Toolbar. Wir haben zwei Symbolleisten. Die erste heißt Main Toolbar. Es ist wie die am häufigsten verwendeten Funktionen in SQL, z. B. um neue SQL-Anweisungen zu erstellen oder um ein neues Schema oder eine neue Datenbank zu erstellen, erstellt eine neue Tabelle und Sie sehen neue gespeicherte Prozeduren und so weiter. Es gibt Ihnen also einen schnellen Zugriff um die neuen Dinge in der Hauptwerkzeugleiste zu erstellen. Die Werkzeugleiste ist hier drüben. Es ist die Abfrage-Symbolleiste. Es enthält alle Aktionen, die sich auf die Abfrage beziehen , die Sie im Abfrage-Editor schreiben. Und die wichtigste ist die Hinrichtung. Sobald Sie also Ihre SQL-Anweisungen hier geschrieben haben, klicken Sie auf Ausführung und sie wird in der Datenbank ausgeführt. Sie haben einige andere Optionen, z. B. um die SQL-Anweisungen zu speichern oder eine bereits gespeicherte zu öffnen, und so weiter. Ordnung, als Nächstes haben wir sehr wichtige Abschnitte. Es heißt Abfrage-Editor. Hier schreiben wir unsere SQL-Anweisungen und Abfragen und so weiter. Es ist unser Hauptort , an dem wir arbeiten werden. Ich werde zum Beispiel die folgende Aussage schreiben. Wählen Sie einen Stern vom Dienstag aus. Mach dir keine Sorgen um die Syntax. werde ich alles über die ausgewählten Aussagen erklären nächsten Tutorials werde ich alles über die ausgewählten Aussagen erklären. Also lasst uns jetzt auf Run oder Execute klicken . Nachdem wir die Abfrage ausgeführt haben, werden Sie sehen, dass wir hier einen neuen Abschnitt haben. Es heißt Ergebnisraster. Hier finden Sie die Ergebnisse, dass Daten, die aus der Datenbank zurückgegeben werden, nachdem wir die Abfrage oder die Select-Anweisungen ausgeführt haben , und die Daten als Tabellenform dargestellt werden. Darunter finden Sie weitere Abschnitte. Es heißt die Ausgänge. Lass mich es einfach ein bisschen größer machen. In diesem Abschnitt finden Sie also viele Informationen. Es ist wie Baumstämme. So können Sie die Ausführungszeit sehen, wie lange der Server gebraucht hat , um Ihre Anfrage auszuführen. Sie können auch sehen, ob es erfolgreich war oder ob Sie Probleme mit der Syntax haben oder ob Sie Fehler haben. Sie können es also hier sehen und Sie können auch die Fehlermeldung sehen und so weiter. Okay, wenn du jetzt auf die rechte Seite gehst, finden wir einen anderen Abschnitt. Es heißt SQL Additions. Es ist wie ein Tool aus meinem SQL , das Ihnen Beschreibungen für die SQL-Anweisungen, Syntax, ihre Verwendung und Empfehlungen usw. gibt. Normalerweise verstecke ich es, um Platz in der Anwendung zu sparen , indem ich hier klicke. Es liegt wirklich an dir. Es sind Bursa-Referenzen. Okay, deswegen die Hauptabschnitte von MySQL Workbench und brauchen es wirklich in den SQL-Tutorials. Also ich hoffe es hilft. Mach dir darüber keine Sorgen. Sie benötigen etwas mehr Zeit, um solche Anwendungen zu verwenden , um sie zu verstehen und sich darin zurechtzufinden. Und es wird weniger überwältigend sein. Okay, damit haben wir gelernt, wie man durch die MySQL-Oberfläche navigiert. Und als nächstes werden wir die Datenbank zum Üben installieren . 11. #9 die Kursdatenbank installieren: Ordnung, bisher haben wir die MySQL-Anwendung lokal auf unserem Pendler installiert . Als nächsten Schritt werden wir eine Tutorial-Datenbank für diese SQL-Serie erstellen . Ich habe die räumliche Datenbank nur zum Üben und für Tutorials vorbereitet . In dieser Tutorial-Datenbank werden wir drei Tabellen mit wenigen Daten haben. Alle unsere nächsten Tutorials werden also auf dieser Tutorial-Datenbank basieren. Was du tun wirst, ich werde dir ein paar Aufgaben zeigen. Und wir können versuchen, diese Aufgaben zu lösen, indem SQL-Codes auf unserer Tutorial-Datenbank als X verwenden. Ich werde Ihnen Schritt für Schritt zeigen, wie Sie unsere Tutorial-Datenbank erstellen. Okay, jetzt ist der erste Schritt , dass wir zur Videobeschreibung gehen. Und dort findest du den Link zu meiner Website. Und damit finden Sie unsere SQL-Tutorial-Datenbank. Es wird also ungefähr so aussehen. Das ist also ein großer Code in SQL mit etwa 53 Zeilen. Sie müssen all diese Dinge am Anfang also nicht verstehen . Wenn Sie mit dem Säuregehalt fertig sind, werden Sie verstehen, was wir hier getan haben. Sie werden also verstehen, wie Sie neue Datenbanktabellen erstellen , wie Sie neue Daten einfügen und so weiter. Also, was wir jetzt tun werden, ist einfach das Drehbuch zu kopieren. Um das zu tun, kannst du hier rübergehen und auf Kopieren oder Gus klicken, alles auswählen und kopieren. Sobald wir also unsere Tutorial-Datenbankskripte behandelt haben, Reagan zu unserer MySQL-Datenbank gehen und diese ausführen. In Ordnung, also Schritt Nummer zwei, gehe zurück zu meiner SQL Workbench. Und dort werden wir unseren Code ausführen. Also werden wir einen neuen Tab-Scale-Editor öffnen. Und hier fügen wir unseren Code ein. Es sind also ungefähr 53 Zeilen in den Codes. Und wir werden auf Run klicken. Sobald wir also gestartet sind, müssen wir überprüfen, ob alles perfekt gelaufen ist. Wenn Sie also auf der linken Seite nachschauen, werden Sie feststellen, okay, wir haben drei Datenbanken. Also wo ist meine Tutorial-Datenbank, die wir gerade installiert haben? Um das zu sehen, wirst du erfrischt weitermachen. Sobald Sie auf Aktualisieren klicken, werden Sie sehen, okay, wir haben jetzt unser Tutorial Datenbank, DB-SQL-Tutorial. Um nun unsere neue Datenbank zu durchsuchen, gehen wir wie folgt vor. Doppelklicken Sie einfach darauf und gehen Sie dann zu den Tabellen. Und dort finden Sie unsere drei Tische. Da haben wir also die Tabelle, Kunden, Mitarbeiter und Bestellungen. Okay, lassen Sie uns nun überprüfen, ob wir alle Daten in unserer Tutorial-Datenbank haben . Um das zu tun, können wir einen neuen Tab öffnen. Folgen Sie mir einfach mit diesen Schritten, allen Befehlen, Sie können sie später in den Tutorials erklären. Also werde ich einfach alle Informationen aus jeder Tabelle abrufen , um zu überprüfen, ob wir alle Daten haben? Wählen Sie also Star unter den Kunden aus. Also ruft dieser Typ die Daten von den Tabellenkunden ab. Und wie Sie sehen können, haben wir hier eine Tabelle mit den Namen Kunden mit fünf Kunden. Wir haben Maria zu George Martin und Peter gesellt. Und in dieser Tabelle speichern wir die allgemeinen Informationen zu jedem Kunden, wie Vorname, Nachname, Land und Punktzahl. Okay, schauen wir uns jetzt eine weitere Tabelle an. Lass uns die Bestellungen überprüfen. Anstelle von Kunden ersetze ich es durch Bestellungen und klicke auf Ausführen. Allerdings werden wir sehen, dass wir Tischbestellungen haben, in denen alle Bestellungen gespeichert werden, die für unsere Kunden aufgegeben wurden. Wir können also hier sehen, dass wir die Kunden-ID und die Bestellnummer und das Datum, an dem die Bestellung aufgegeben wurde, und die Menge. Wenn Sie die Reihenfolge der Bestellungen sehen möchten, überprüfen wir die Tabellenbestellungen. Wenn wir diese Informationen über die Kunden sehen wollen , schauen wir uns die Tabelle Kunden an und so weiter. Wenn Sie also all diese drei Schritte ausgeführt und die Daten überprüft haben, bedeutet das, dass Sie jetzt unsere Tutorial-Datenbank auf Ihrem lokalen Computer installiert haben . Und wir könnten mit unserem Tutorial fortfahren. In Ordnung, damit haben wir eine Datenbank mit Daten. Und bevor wir anfangen, unseren SQL-Code zu schreiben, müssen wir lernen, ihn zu stylen. 12. #10 Anleitung für SQL Coding Style: Okay, also jetzt, bevor wir praktische Übungen haben und du anfängst zu lernen, wie man in SQL codiert. Das muss ich wirklich erwähnen. Wenn Sie anfangen, eine neue Programmiersprache zu lernen, reicht es wirklich nicht aus, zu lernen, wie man sie programmiert. Aber Sie müssen auch viele andere Dinge lernen, z. B. wie man die Aufgabe in wenigen Zeilen löst, ohne die Dinge kompliziert zu machen , oder wie man den Code schreibt , der eine gute Leistung bietet. Und schließlich, und das Wichtigste, wie man Code schreibt , der gut aussieht , der für Sie und andere leicht zu lesen ist. Wenn Sie also an Projekten arbeiten, werden Sie feststellen, dass Entwickler immer unterschiedliche Meinungen darüber haben, wie der Code gestaltet werden soll. Aber alle sind sich einig, dass der Code lesbar sein und einer Styling-Anleitung folgen sollte. Du fragst mich jetzt vielleicht, Barra, muss ich meinen Code wirklich stylen? Reicht es nicht aus, dass mein Code korrekt funktioniert? Nun, nein, dafür gibt es zwei Gründe. Wenn Sie an Teamprojekten arbeiten, sollte Ihr Code manchmal von anderen überprüft werden. Und wenn Ihr Code schwer zu lesen ist, werden Sie es ihnen schwer Ihren Code zu lesen , und am Ende werden sie Ihren Code sogar neu schreiben, um ihn zu lesen. Ein weiterer Grund: Wenn Sie herausfinden, dass Ihr Code Fehler oder Probleme enthält, wird es Ihnen schwer fallen, nach dem Fehler zu suchen, um herauszufinden , in welcher Zeile Sie das Problem haben. Vor allem, wenn Sie ein Anfänger in SQL oder einer beliebigen Programmiersprache sind , werden Sie am Anfang nicht auf die Styling-Guides achten . Du wirst nur sicherstellen, dass du die Codes und die Anweisungen lernst. Also mein Rat hier: Entwickle keine schlechten Angewohnheiten bei den Sternen weil es später wirklich schwer sein wird, sie zu brechen. In Ordnung Jungs und Mädels, ich möchte jetzt meine drei goldenen Regeln mit euch teilen , die ich immer befolge, wenn ich anfange, SQL-Codes zu schreiben. Schauen wir uns dieses Beispiel hier an. Es sind sehr einfache Aussagen, Abfragen, ausgewählte Aussagen, wobei es mir am Anfang, ehrlich gesagt, wirklich schwer fiel, zu verstehen, was vor sich geht. Versuchen wir also, es nach den drei Regeln schön zu machen. Regel Nummer eins: Füge immer neue Zeilen für Schlüsselwörter und auch für jede Spalte hinzu. Also fangen wir damit an. Wir haben hier die ausgewählte Aussage. Fügen wir also für jede Spalte eine neue Zeile hinzu. werde ich machen. All diese Dinge sind also neue Spalten oder neue Zeilen für jede Spalte. Und außerdem haben wir es hier als neue Linie, also das ist okay, ich bin beigetreten. Wir könnten auch eine neue Zeile dafür hinzufügen. Also füge für jedes Schlüsselwort auch hier für das Ende neue Zeilen hinzu. Wie Sie sehen können, sieht es schon besser aus. Ich habe für jedes Schlüsselwort und für jede Spalte eine neue Zeile hinzugefügt. Regel Nummer zwei, lassen Sie uns all diese Schlüsselwörter in Großbuchstaben schreiben. Also lass uns das machen. Wählen Sie in Kleinbuchstaben, machen wir es zu Großbuchstaben. Das Gleiche gilt für Join. Lass uns alles in Großbuchstaben schreiben. Warum machen wir das? Das liegt daran, dass es einfacher ist zu lesen, was ein Schlüsselwort ist und was andere Dinge sind, die ich nicht gemacht habe, es löst Operatoren aus und so weiter. Es ist also viel einfacher zu lesen. Regel Nummer drei lautet also, dass wir ein paar Leerzeichen hinzufügen. Also lass uns das überprüfen. Und in den Aussagen des Trägers könnten wir diesen Zustand gerne durch Leerzeichen aufteilen. Es ist einfach einfacher zu lesen, wenn Sie hier auch Leerzeichen hinzufügen . Unter der Bedingung des Joins könnten wir Leerzeichen hinzufügen. Also wie ihr seht, können wir es besser lesen , da alles wie zusammengeklebt ist. Jetzt füge ich auch für die Spalten immer einen Tab hinzu. Also das war's jetzt. Jetzt habe ich mich nach drei Regeln beworben und du konntest sehen, es ist wirklich viel einfacher zu lesen. Wir können hier sehen oder die Taste auswählen, wo beitreten, und so weiter. Ich könnte es einfacher durchlesen als das erste. Ordnung, schauen wir uns jetzt beide Skripte Seite an Seite an. Kannst du die Unterschiede erkennen? Welches ist besser lesbar? Es ist ganz einfach. Ein Skript mit Stil hat ein geeignetes Format, das Ihnen und anderen hilft, es leicht zu lesen und auch Erosionen und Probleme zu finden , falls Sie welche haben. In Ordnung Leute, damit haben wir jetzt meine SQL Server-Datenbank und Daten auf RPC zum Laufen gebracht. Also ist alles bereit, um mit dem Üben von SQL zu beginnen. Und jetzt, im nächsten Kapitel, werden Sie damit beginnen, die SQL-Syntax zu verwenden, um die Datenbank und die Tabellen mit ihrer berühmten Select-Anweisung abzufragen . 13. #11 Erklärung auswählen: Ordnung, jetzt konzentrieren wir uns darauf, den Auswahlbefehlen zu beginnen. Also hier wird unser Fokus sein. Wir werden lernen, wie wir unsere Daten abfragen. Und das wird fast 80 Prozent unserer Tutorials in Anspruch nehmen fast 80 Prozent unserer Tutorials denn bei SQL dreht sich alles darum, wie wir unsere Daten abfragen. Dann noch etwas zu unseren Daten, wir werden am Ende über die Datenmanipulationen und Datendefinitionen sprechen . Lassen Sie uns nun mit dem Befehl select beginnen. Ordnung, also bevor wir anfangen unsere ersten ausgewählten Aussagen zu schreiben, möchte ich Folgendes erwähnen. Und das steht in einer ausgewählten Aussage. Es gibt viele Klauseln. Das ist nicht wirklich schlimm. Das gibt quasi eine quietschende, dynamische und einfache Art, SQL zu verwenden. Und jede dieser Klauseln hat ihre eigene Definition und ihre eigene Funktion, was die Verwendung sehr einfach macht. Wir haben also die Auswahl, um unsere Spalten auszuwählen, um die Tabellen auszuwählen, die wir benötigen. Verbindet sich, um zwei Tabellen miteinander zu verbinden , wobei GroupBy, um unsere Daten zu filtern , die Daten aggregiert. Haben ist eine weitere Möglichkeit, unsere Daten zu filtern. Orderby ist, unsere Ergebnisse aufzulisten und Limit ist nur, um unsere Ergebnisse zu begrenzen. Also diese Wolken sind , mach dir keine Sorgen um sie. Ich werde sie alle Schritt für Schritt mit Beispielen und Aufgaben und allem erklären und am Ende können Sie sie alle verstehen. Ein weiterer sehr wichtiger Aspekt, den es bei SQL-Anweisungen zu verstehen gilt , ist , dass die Reihenfolge dieser Klauseln sehr wichtig ist. Also z.B. ich kann es nicht am Anfang verwenden ab dann schreiben wir die Auswahl auf. Diese Reihenfolge ist also sehr streng, und wenn Sie zwischen ihnen wechseln, erhalten Sie sofort einen SQL-Fehler. Das heißt, achten Sie auf die Reihenfolge dieser Klauseln. Verpasse nichts zwischen ihnen. Sie müssen diese Regeln befolgen, damit Ihre Abfrage in SQL ohne Euro ausgeführt wird. Ordnung, das erste, was wir jetzt lernen müssen, ist, wie wir unsere Daten aus der Datenbank zusammenfügen, wie wir all diese Datensätze oder Zeilen aus unseren Tabellen abrufen . Und dazu verwenden wir die grundlegendsten SQL-Anweisungen. Wir nennen es Select Statements oder manchmal Select Query. Um nun all diese SQL-Anweisungen wie select where joined from zu verstehen , werde ich Ihnen eine Aufgabe geben. Dann werden wir versuchen, gemeinsam herauszufinden , wie wir mithilfe unserer Tutorial-Datenbank lösen werden. In unserer Tutorial-Datenbank haben wir zwei Tabellen, Kunden und Bestellungen. In der Kundentabelle haben wir fünf Kunden. Und in den Bestellungen haben wir vier Bestellungen. Ordnung, beginnen wir also mit der ersten Aufgabe. Rufen Sie alle Daten und Spalten von Kunden ab. Das bedeutet, dass wir uns hier auf den Kundenstamm und alle Daten konzentrieren , bei denen es sich um Mittelwerte oder Zeilen handelt. Wir brauchen also alles, Zeilen und alle Spalten. Bevor wir also mit dem Schreiben unserer ersten Abfrage beginnen, müssen wir sicherstellen, dass wir die richtige Datenbank auswählen. Wenn Sie MySQL Workbench installieren, erhalten Sie einige Standarddatenbanken. Und danach haben wir unsere Datenbank für die Tutorials installiert . Um sicherzustellen, dass wir das richtige auswählen, das wir benötigen, doppelklicken Sie entweder darauf, oder Sie können diese Aussage schreiben. Also schreiben wir, benutze dann den Datenbanknamen , DB-SQL-Tutorial. Und dann lauf. Damit stellen wir sicher, dass wir uns in der richtigen Datenbank befinden , damit wir keine Fehler bekommen. Ordnung, also lassen Sie uns jetzt unsere Abfrage für die Aufgabe ausprobieren. Wir benötigen also alle Daten von den Kunden. Das erste , was wir in den SQL-Anweisungen für die Abfrage angeben , ist die Auswahl von Schlüsselwörtern. Danach, da wir alle Spalten gesagt haben, werden wir Stern verwenden. Stern bedeutet alle Spalten in dieser Tabelle. Danach müssen wir der Datenbank mitteilen, welche Tabelle wir benötigen Da wir die Kunden benötigen, wählen wir die Tabellenkunden aus. Also werden wir von Kunden sagen. Also haben wir jetzt die Abfrage, die alle Spalten aus der Tabelle auswählt. Und hier haben wir keine ähnlichen Filter oder so. Das ist also die grundlegende Form von SQL. Lass uns auf Run drücken. Und wie Sie hier sehen können, haben wir jetzt die Ergebnisse. Wir haben alle fünf Kunden vom Tisch, Kunden und vergessen Sie nicht, in SQL ist die Reihenfolge sehr wichtig. Es beginnt also immer mit select und kommt dann aus Klauseln. Denn wenn Sie den Umweg machen, erhalten Sie eine Fehlermeldung. Stellen Sie also sicher, dass Sie beim Schreiben von SQL-Anweisungen die richtige Reihenfolge einhalten. Lassen Sie uns eine weitere Aufgabe erledigen, in der wir sagen, okay, ich möchte alle Daten der Bestellungen sehen. Also lass uns das machen. Alte Daten oder Spalten, das heißt, wählen Sie einen Stern aus. Und jetzt ist unser Tisch mit Bestellungen. Also werde ich die Tabellenaufträge hier auswählen und dann ausführen. Und wie Sie jetzt sehen können, können wir sehen, wie diese Datenbank Bestellungen abruft. Und das ist richtig, denn das ist alles, was wir in unserer Datenbank haben. Okay, jetzt werden Sie vielleicht sagen, dass ich nicht wirklich an allen Spalten aus meiner Tabelle interessiert bin. Ich möchte einige Spalten aus der Tabelle angeben, die abgerufen werden sollen. Nehmen wir an, wir haben die folgende Aufgabe. Ruft nur den Vornamen und das Land aller Kunden ab. Also hier ist der Unterschied zum vorherigen , dass wir nicht alle Spalten benötigen, wir brauchen nur Ihre Spalten. Schauen wir uns an, wie wir das lösen können. Ich werde diesen entfernen und mit Select beginnen. Und jetzt kann ich Star nicht verwenden weil ich nicht alle Spalten haben möchte. Wir interessieren uns für den Vornamen. Also schreiben wir den Vornamen auf, dann das Komma. Das zweite ist Land. Und jetzt müssen wir der Datenbank sagen, aus welcher Tabelle, also von Kunden. Und lass uns rennen. Wie Sie hier sehen können, haben wir nur zwei Spalten, Vorname und Land, und wir sehen hier nicht die anderen Spalten wie Kunden-ID oder Punktzahl. Damit haben wir nur zwei Spalten ausgewählt, ohne Stern zu verwenden, und wir lösen die Aufgabe. Okay, nur um zu verstehen, wie die Datenbank auf unsere Anfrage reagiert, werde ich Ihnen jetzt Schritt für Schritt zeigen, was in der Datenbank vor sich geht , wenn Sie diese Aussage abfragen? Die Datenbank beginnt also mit der Tabelle. Also sagten wir von Kunden, das bedeutet, dass sich die Datenbank auf die Kundentabelle konzentrieren wird . Dann wird geprüft, okay, welche Spalte wir brauchen. Also sagen wir Vorname, Land. Und da es in unseren SQL-Anweisungen keine Filter gibt, werden alle Daten ausgewählt. Also wird es alles aus der Tabelle auswählen. Und auch für Länder. Und so hat die Datenbank unsere Abfrage implementiert. Ordnung, damit haben wir gelernt, wie man die Select-Anweisung verwendet. Als Nächstes werden wir darüber sprechen, wie Sie mit dem Distinct eindeutige Werte abrufen können . 14. #12 DISTINCT: Ordnung, also die Select-Anweisung als Standard, es werden keine WE-Kits aus den Ergebnissen entfernt. Manchmal befinden Sie sich also in einer Situation , in der Sie einige Duplikate in Ihren Tabellen haben und diese aus den Ergebnissen entfernen möchten . Also Duplikate aus den Ergebnissen entfernen, nicht aus der Tabelle. Um dies zu tun, um diese Duplikate zu entfernen, verwenden Sie in den Select-Anweisungen ein Schlüsselwort namens distinct. Um das zu verstehen, lassen Sie uns die folgenden Aufgaben erledigen. Listet alle Länder aller Kunden ohne Duplikate auf. Ordnung, versuchen wir jetzt herauszufinden wie wir diese Aufgabe lösen werden. Wie Sie sehen, brauchen wir die Kunden. Das heißt, wir werden uns auf die Tisch-Kunden konzentrieren. Und wir brauchen alle Länder. Das bedeutet, dass wir nur eine Spalte mit dem Namen Land benötigen. Lassen Sie uns also eine grundlegende Abfrage durchführen. Wir werden immer mit Select beginnen. Die Spalte, die wir brauchen, nennt Land, aber wir werden Land aufschreiben. Dann kommen Kunden von unserem Tisch . Schauen wir jetzt einfach nach, ob es ein WE-Kit gibt und schauen uns die Ergebnisse an. Also x gewürfelt. Jetzt können wir die Ergebnisse sehen. Deutschland, USA, Großbritannien, Deutschland, USA. Wie Sie sehen können, gibt es Duplikate. Wir haben Deutschland zweimal und das Gleiche gilt auch für uns, wir haben U ist zweimal. Jetzt lautet die Aufgabe also, ohne Duplikate zu haben. Um das zu lösen, können wir also genau nach der Auswahl distinct eingeben. Aber wir werden hier Distinct verwenden. Und dieses Schlüsselwort steht immer nach der Auswahl. Nur wenn man das tut, ist es wie Zauberwörter. Es wird alle Duplikate entfernen. Also lassen Sie uns das überprüfen. Also x cubed, wie Sie sehen können, enthält die Liste jetzt nur noch eindeutige Einträge. Wir haben Deutschland, nur eins, auch die USA und Großbritannien. Also hier haben wir eine einzigartige Liste aller Länder, aller Kunden, und wir lösen die Aufgabe. In Ordnung, um die Unterschiede zu verstehen, werde ich Ihnen zeigen, wie die Datenbank unsere Abfrage implementiert. Also sagten wir in unserer Anfrage, dass wir die Daten von Kunden benötigen. Die Datenbank wird sich also auf die Tabellenkunden konzentrieren. Und wir sitzen auch. Wir benötigen nur eine Spalte namens Land, damit die Datenbank sie in den Ergebnissen auswählen kann. Wir sagten, okay, wir brauchen alle Daten, aber eindeutig, ohne Duplikate zu haben. Die Datenbank kann starten, okay, Deutschland, sie ist nicht im Ergebnis. Es wird es dort hinstellen. Usa. Wir haben es nicht und das Ergebnis wird es dort hinbringen. Großbritannien das Gleiche. Wir haben es nicht in der Liste und einen gebootet, aber jetzt kommt es wieder nach Deutschland, sagte, okay, wir haben es schon, also wird es nicht in die Liste aufgenommen. Und das Gleiche gilt für die USA. Wir haben hier die Aorta. Es wird nicht in die Liste aufgenommen. Und damit haben wir unsere einzigartige Liste aller Länder. Ordnung, das ist also alles eine Frage des Unterschiedlichen. Und als nächstes lernen wir , wie wir unsere Daten in der Reihenfolge NACH sortieren. 15. #13 BESTELLUNG NACH: In Ordnung, Jungs und Mädels. Sobald Sie also anfangen, Select-Anweisungen zu verwenden um Ihre Daten aus Ihrer Datenbank abzurufen, werden die Ergebnisse, die Sie erhalten, nicht in einer bestimmten Reihenfolge sortiert. Das bedeutet, dass das DBMS oder die Datenbank diese Daten in unbestimmter Reihenfolge an Sie zurücksendet. Wenn Sie nun einige Regeln anwenden oder die Ergebnisse sortieren möchten, könnten wir das Cloud-Orderbyte verwenden. die Reihenfolge BY zu verstehen, müssen Sie nun die folgende Aufgabe überprüfen. Rufen Sie alle Kunden ab , bei denen die Ergebnisse nach Punktzahlen sortiert sind und der kleinste Kunde an erster Stelle stehen sollte. Versuchen wir nun herauszufinden, wie wir die SQL-Anweisungen schreiben werden , um diese Aufgaben zu lösen. Da wir nun die Kunden brauchen, bedeutet das, dass wir uns auf die Tisch-Kunden konzentrieren. Lass es uns versuchen. Unser ausgewähltes Statement zuerst. Wählen Sie also aus, es gibt keine Spezifikation für die Spalten. Ich werde einen Stern von Kunden verwenden. Lassen Sie uns das überprüfen und sehen, wie Sie sehen, haben wir alle Kunden. Aber wie Sie sehen können, ist es nicht nach der Punktzahl sortiert. Die Aufgabe wird dadurch verzerrt, dass zuerst die kleinste, dann die höchste Punktzahl kommt. Um das zu tun, verwenden wir das Schlüsselwort order BY. Also lass uns eine neue Zeile haben. Dadurch. Danach müssen wir die Spalte angeben , die wir zum Sortieren unserer Daten verwenden werden. Oder die Aufgabe besagt, dass sie nach Punktzahl sortiert werden sollte. Das heißt, unsere Spalte ist Score, der Spaltenname Score. Jetzt haben wir hier zwei Möglichkeiten, wie wir unsere Daten sortieren können. Wir haben zwei Möglichkeiten, aufsteigend und absteigend. In der Aufgabe heißt es, dass sie nach Punktzahl sortiert werden soll , wobei die kleinste zuerst kommt. Das bedeutet, dass wir aufsteigend verwenden müssen . In SQL haben wir das Schlüsselwort ASC. Das heißt, es steigt. Jetzt haben wir also die Order By-Klausel und es sollte uns gut gehen. Lassen Sie uns die Abfrage ausführen. Wenn wir nun die Ergebnisse überprüfen, Sie vielleicht schon fest, dass das Ergebnis anders sortiert ist als die Standardsätze, was bedeutet, dass wir jetzt nach dem Ergebnis eine andere Sortierung haben. Die erste ist also Null, weil Null, Null als die kleinste angesehen wird. Einfügung. Danach haben wir 350, was die kleinste Punktzahl all dieser Kunden ist . Dann kommt das Höhere und Höhere und so weiter. Jetzt starten wir zuerst neu, regeln, wie unsere Daten sortiert werden regeln, wie unsere Daten sortiert und wir haben eine Lösung für unsere Aufgabe. Eine weitere Sache, die Sie beachten sollten, ist, dass in SQL die Standardsortierung in der Reihenfolge aufsteigend ist. Das heißt, wenn ich hierher gehe und das Schlüsselwort ask this entferne und die Abfrage erneut starte, erhalte ich genau die gleichen Ergebnisse weil ich nach dem Spaltennamen nichts angebe, die Standardeinstellung ist aufsteigend. Okay, lassen Sie uns nun eine weitere schnelle Aufgabe in Betracht ziehen und sie sagt fast dasselbe aus. Rufen Sie alle Kunden ab und die Ergebnisse sollten nach Punktzahl sortiert werden. Aber dieses Mal sollte der höchste Wert an erster Stelle stehen. Das bedeutet, dass wir die Methode verwenden müssen der der höchste Tarif niedriger ist als der niedrigste Tarif. Das heißt, wir haben dieselbe Anfrage. Wir müssen nichts ändern. Aber jetzt nach dem Spaltennamen, wenn ich ihn leer lasse, wird er aufsteigend sein. Aber dieses Mal müssen wir absteigend verwenden. Also verwenden wir dieses Schlüsselwort disk, das bedeutet absteigend. Lassen Sie uns also diese Abfrage ausführen. Lassen Sie uns nun das Ergebnis überprüfen. Wir können bereits sehen, dass die Liste andersherum sortiert ist. Jetzt haben wir also die ersten drei Karten mit der höchsten Punktzahl. John hat 900, und es ist die höchste, dann kommen die kleinsten und so weiter. Jetzt sortieren wir die Liste oder das Ergebnis absteigend. Okay, jetzt mit order BY wird es manchmal etwas komplizierter. Wenn Sie nicht nur eine Spalte verwenden, vielleicht verschiedene Spalten, um Ihre Ergebnisse zu sortieren. Vor allem, wenn Sie viele Kinder in Ihren Daten haben, hilft Ihnen die Verwendung einer Spalte nicht weiter. Du wirst in W sein und mehrere Spalten in der Reihenfolge von verwenden mehrere Spalten in der Reihenfolge , um das zu verstehen. Wir werden also die folgende Aufgabe haben. Rufen Sie alle Kunden ab, bei denen das Ergebnis in alphabetischer Reihenfolge nach Ländern sortiert ist , und dann nach Punktzahl, wobei der höchste Wert an erster Stelle steht. Versuchen wir also Schritt für Schritt herauszufinden, wie man das SQL dafür schreibt . Also werde ich jetzt alles hier entfernen. Ich schreibe es in der Reihenfolge auf, in der das erste Land genannt wird. Die Spalte, die wir benötigen, ist das Land alphabetischer Reihenfolge, das heißt, sie ist aufsteigend. Also könnten wir es als Standard belassen oder wir könnten fragen schreiben, egal. Wir werden das gleiche Ergebnis haben. Lassen Sie uns nun das Ergebnis dafür überprüfen. Da Sie nun sehen, dass wir das Ergebnis haben, ist das Ergebnis bereits Ländern sortiert, sodass alles in aufsteigend nach Ländern sortiert, sodass alles in Ordnung ist. Also wir haben Deutschlandmessen, dann kannst du eine verwenden, es ist schon sortiert, aber das ist nicht genug, weil die Aufgabe dort sagt, okay , danach musst du es nach der Punktzahl sortieren , den höchsten Messen. Wenn Sie jetzt hier das Beispiel nehmen, die zu den Kunden Marty und Martin. Beide kommen aus Deutschland, aber Maria kommt als Sphären. Und obwohl sie eine niedrigere Punktzahl hat. Das heißt, nachdem wir mit dem Land angefangen haben, müssen wir diese Ergebnisse erneut sortieren. Um das zu tun, setzen wir hier ein Komma und dann. Schreiben Sie das Ergebnis auf. Dann ist die Option hier, zuerst am höchsten abzusteigen. Also das, das heißt wir könnten in der Reihenfolge nach Jahren zwei Spalten verwenden. Für jede Spalte könnten wir verschiedene Methoden verwenden , um sie zu sortieren. Lassen Sie uns das jetzt ausführen. Und wie du hier nochmal sehen kannst, ist das okay. Wir haben es nach Ländern sortiert, aber jetzt steht Martin an erster Stelle, weil er eine höhere Punktzahl als Maria hat. Und genau so werden wir die Daten mithilfe mehrerer Spalten sortieren. Noch ein Hinweis zur Reihenfolge , den wir anstelle des Spaltennamens verwenden könnten, die Position der Spalte. Also, wenn Sie hier sehen können , dass das Land den vierten Platz hatte. Das ist also die erste Spalte, zweite, dritte, vierte und fünfte. Das bedeutet, dass dieses Land den vierten Platz einnahm. Anstatt Country zu schreiben, könnte ich also vier schreiben. Hier ist die Punktzahl die letzte, ist die fünfte. Das ist also eine einfache Methode, um die Daten zu sortieren. Ich verwende OrderBy und wenn ich diese Abfrage ausführe, erhalte ich genau die gleichen Ergebnisse. Aber das kann ich wirklich nicht empfehlen. Denn wenn Sie eine Struktur Ihrer Daten ändern, sagen wir , das Land wird die Position sein, die hervorgehoben soll, wird es die dritte Position sein. Nachdem Sie die Struktur Ihrer Daten geändert haben, müssen Sie Ihre Abfrage bearbeiten. Das bedeutet, dass ich diese Zahlen ändern muss. Schon wieder. Das ist wirklich schlimm, weil du es vielleicht vergisst. Wenn Sie also den Namen schreiben, spielt es keine Rolle, ob Sie sich ändern. Es wird in diesem Schema oder auf dem Tisch passieren. Ihre Abfrage kann dieselben Ergebnisse liefern , und anhand der Zahlen müssen Sie dies anpassen. Ich empfehle also wirklich nicht, diese Zahlen zu verwenden. Das Bittere ist, den vollständigen Namen der Spalte zu schreiben. In Ordnung, um die Reihenfolge zu verstehen, werde ich Ihnen Schritt für Schritt zeigen, was die Datenbank tut , um unsere Anweisungen auszuführen. Also wählt es zuerst den Tisch aus. Unsere Tabelle sieht so aus, dass Kunden, wir verwenden den Stern, das heißt, sie können alle Spalten auswählen, werden ihn in die Ergebnisse aufnehmen. Aber jetzt, wo wir keine Filter mehr verwenden, wählen Sie alle Daten aus. Es stellt jedoch fest, dass es die Reihenfolge BY gibt, sodass die Ergebnisse nach jeder Spalte sortiert werden können. Die erste Spalte ist also das Land. Also wird es zuerst nach Ländern sortiert. Der erste, der erste Kunde, der hierher kommen wird, auch Deutschland, Martin. Danach kommt das Vereinigte Königreich. Sortiere es hier. Und dann, nachdem sie aus den USA gezogen wurden, fängt es an, die Ergebnisse zu sortieren. So können wir hier haben, dass das Land sortiert ist. Und das ist der erste Schritt. Der nächste Schritt wird in der Reihenfolge nach in der Punktzahl zur zweiten Spalte übergehen . Also wird es die Ergebnisse erneut sortieren. Also wird es diese für unsere Kunden überprüfen. Es wird sehen, okay, Martin hat eine höhere Punktzahl und das wird sich ändern. Also lass es mich einfach so machen. Und Martin wird der Erste auf der Liste sein. Zweitens haben wir Großbritannien, also ist das okay. Dann haben wir die beiden. Wir haben 900 und Null. Null ist die kleinste und es ist in Ordnung. So sortiert die Datenbank nun in der Reihenfolge von Y. Okay, das ist es also für dieses Kapitel. Wir haben gelernt, wie wir unsere Daten mithilfe der Select-Anweisungen abfragen und wie wir die Ergebnisse mithilfe der order BY-Klausel sortieren . Im nächsten Kapitel lernen wir, wie wir unsere Daten mithilfe der Where-Klausel filtern . Wo werden wir viele wichtige Operatoren lernen. 16. #14 WO: In Ordnung Jungs und Mädels. Jetzt haben wir gelernt, wie wir alle unsere Daten aus der Datenbank abrufen können , indem wir sehr einfache Schlüsselwörter verwenden , aus denen wir auswählen. Als Nächstes müssen wir lernen, wie unsere Daten mithilfe von WhereClause filtern, da Sie in realen Szenarien nicht an allen Datensätzen in den Tabellen interessiert sind. In der Regel interessieren Sie sich also nur für die Zeilen, die eine bestimmte Bedingung erfüllen. Zum Beispiel brauchen wir nicht alle Kunden und ihre Ergebnisse. Wir brauchen nur Kunden, die aus einem bestimmten Land kommen oder eine bestimmte Punktzahl haben . Um das zu verstehen, schauen wir uns eine sehr einfache Aufgabe an. Die Aufgabe lautet, nur deutsche Kunden aufzulisten. Das bedeutet, dass wir nicht an allen Kunden interessiert sind. Wir müssen die Ergebnisse sehen. Somit kommen nur die Kunden aus Deutschland. Okay, versuchen wir nun herauszufinden, wie wir diese Aufgabe mithilfe einer SQL-Abfrage lösen werden. Bei der Aufgabe werden wir uns auf die Kunden konzentrieren. Das heißt, wir werden die Kundentabelle abfragen. Und da es keine Spezifikation für die Spalten gibt, könnten wir alle Spalten abrufen. Versuchen wir jetzt, die SQL-Anweisung dafür zu schreiben. Wählen Sie wie gewohnt aus. Dann keine Spezifikationen zu den Spalten. Wir wählen alles aus, was wir verwenden. Der Star von unserem Tisch sind Kunden. Und lassen Sie uns das ausführen und sehen, wie immer, wir haben alle Daten, alle Kunden aus Deutschland, aus den USA, Großbritannien und so weiter. Die Aufgabe stellen aber nur die deutschen Kunden. Das bedeutet, dass wir einige Filter verwenden müssen. Um das zu tun, verwenden wir die seltsamen Wolken und normalerweise setzen wir sie unmittelbar hinter von, okay, also müssen wir jetzt das Schlüsselwort aufschreiben, wo Nach der Art und Weise, wie wir unsere spezifizieren müssen Bedingung, die Bedingung sollte sich nach den Ländern richten. Das bedeutet, dass das Land Deutschland gleichgestellt sein sollte. Also notieren wir uns jetzt den Spaltennamen, country equal operator. Und jetzt müssen wir hier den Wert eingeben, der genau so ist, wie er in der Datenbank geschrieben ist. Jeremy, so. Wir schreiben Deutschland auf. Also lasst uns jetzt mit der Ausführung beginnen und das Ergebnis sehen. Wie Sie sehen, haben wir nicht alle Kunden. Wir haben nur zwei Kunden , die diese Bedingung erfüllen. Maria und Martin. Andere Kunden wie John, George und Bitter erfüllen alle die Bedingung nicht und sind von den Ergebnissen ausgeschlossen, oder? Wie Sie sehen können, ist SQL für Android ziemlich einfach zu schreiben. Nehmen Sie diese, wählen Sie alle Spalten von Kunden aus , deren Land dem Kunden Deutschland entsprechen sollte. Es ist also wirklich einfach , es mit englischen Wörtern und in der logischen Reihenfolge zu lesen . Okay, lass uns jetzt eine weitere schnelle Aufgabe haben. Es heißt, wählen Sie Kunden aus , deren Punktzahl höher als die 500er ist. Es basiert also auf derselben Tabelle, also werden wir hier nicht viel ändern. Der einzige Teil, der sich geändert hat, ist der Zustand. Jetzt werden wir es dieses Jahr entfernen. Unser Zustand hier basiert auf dem Ergebnis. Wir haben also, dass der Spalten-Score-Operator nicht mehr gleich ist, er sollte größer sein. Wir brauchen also einen anderen Operator und der Wert ist fünfhundert. Also schreiben wir deine 500 auf. Lassen Sie uns das ausführen. Jetzt können wir die Kunden sehen , die eine Punktzahl von mehr als 500 haben. Wie Sie sehen, ist es ziemlich einfach, die Where-Anweisung zu verwenden. In Ordnung, um die Where-Klausel zu verstehen, werde ich Ihnen Schritt für Schritt zeigen, was die Datenbank tut , sobald wir unsere Abfrage ausgeführt haben. Diese Datenbank wird also überprüfen, welche Tabelle, also wird sie sich auf die Kunden konzentrieren. Dann werde ich überprüfen, welche Spalten wir benötigen, während wir den Stern aufschreiben. Das bedeutet, dass die Datenbank alle Spalten und ihre Ergebnisse auswählen wird , dann kann die Datenbank überprüfen, okay, es gibt einen Filter, das heißt, nicht alle Daten, die wir in den Ergebnissen haben sollten, also wird es überprüfe es. Jetzt werden die ersten drei Akkorde die Partitur hier überprüfen. Die Punktzahl ist 350, das heißt, sie ist nicht höher als 500. Es wird nicht in das Ergebnis aufgenommen. Der nächste ist größer als 500. Das heißt, es wird den nächsten Kunden brauchen, der die Bedingung erfüllt. Ups, ich muss es hier aufschreiben. Okay, der erste Kunde, 500, ist nicht größer oder gleich, er ist nur größer als 500, das heißt, er wird ihn nicht berücksichtigen. Und der letzte, er ist Null. Das heißt, es ist leer. Es wird sich für den Zustand nicht anfühlen. Das heißt, wir haben nur zwei Kunden und so funktioniert das in der Datenbank. Ordnung Leute, in SQL gibt es also viele verschiedene Arten von Operatoren, die Sie in der Where-Klausel verwenden könnten , um Ihre Daten zu filtern. In SQL werden sie in zwei Gruppen aufgeteilt. Auf der linken Seite haben wir die Vergleichsoperatoren und auf der rechten Seite haben wir die logischen Operatoren, den Kompressor und die Raubtiere. Sie könnten es verwenden, um zwei Werte zu vergleichen, z. B. haben wir gleich, ungleich, größer als, kleiner, als, größer oder gleich, kleiner oder gleich den logischen Operatoren Sie könnten es verwenden, wenn Sie zwei verschiedene Bedingungen kombinieren möchten. Und als Ergebnis wirst du wahr oder falsch werden. ZB haben wir einen Operator, der wahr zurückgibt, wenn beide Bedingungen wahr sind, wir haben wahr oder geben wahr zurück. Wenn eine der Bedingungen zutrifft, dann gibt es keine dazwischenliegende Lüge und so weiter. In den vorherigen Beispielen in der Where-Klausel habe ich Ihnen also zwei Konvertierungsoperatoren gezeigt, sie waren gleich und größer als. Als Nächstes werde ich sie alle durchgehen, um Ihnen zu zeigen, wie Sie sie in der Abfrage verwenden können , und einige Beispiele. Also machst du dir darüber keine Sorgen. Ordnung, das ist es also für die WhereClause. Als Nächstes werden wir über die Vergleichsoperatoren sprechen. 17. #15 Vergleichsoperatoren: =, >, <, >=, <=, ! =: Ordnung, jetzt konzentrieren wir uns auf die Vergleichsoperatoren und lernen, wie wir unsere Bedingungen innerhalb von Wolken aufbauen können. Die Geburtenumrechnung wird, wie gesagt, verwendet, um zwei Werte zu vergleichen, und es ist die einfachste Methode, Daten mit SQL zu filtern. Okay, um sie zu verstehen, lassen Sie uns nun die folgenden Aufgaben erledigen. Finden Sie zunächst alle Kunden , deren Punktzahl unter 500 liegt. Das heißt, wir konzentrieren uns auf die Tabelle des Kunden und es gibt keine Spezifikation für die Spalten. Wir werden Select Star von Kunden verwenden. Lassen Sie uns das jetzt ausführen. Wie Sie sehen, haben wir alle Kunden, aber wir müssen den Datenwert unter 500 filtern. Also werden wir die Where-Klausel verwenden. Die Spalte ist Punktzahl, der Operator weniger. Und dann geben wir 500 ein. Lassen Sie uns also die Ergebnisse überprüfen und darauf zurückgreifen. Wir haben also nur einen Kunden , dessen Punktzahl unter 500 liegt. Um nun zu verstehen, warum wir nur einen Kunden mit anderen Ergebnissen hatten, werde ich Ihnen zeigen, was die Datenbank getan hat , nachdem wir unsere Anfrage ausgeführt haben. Also sagten wir, wählen Sie den Stern von Kunden aus. Die Datenbank wird sich auf diese Kunden konzentrieren. Wir haben Stern gesagt, das heißt, wir brauchen alle Spalten, füge unsere Ergebnisse hinzu. Und dann, da wir Handschuhe getragen haben, werden wir die Daten filtern. Also wird es alle Aufzeichnungen durchgehen und versuchen herauszufinden, ob es die Bedingung erfüllt oder nicht. Also werde ich das Gleiche verwenden und es gefällt mir nicht, welcher Begriff ich damit sagen soll , wahr oder falsch ist. Der erste Hörwert eines Kunden liegt also unter 500. Das heißt, es wird im Ergebnis angezeigt , weil es ihre Bedingung erfüllt. Dann haben wir den nächsten. Die Punktzahl ist 900. Es sind nicht weniger als 500, das heißt also falsch. Die nächste ist die gleiche 750, es sind nicht weniger als 500. Der nächste ist interessant. Es ist genau 500, aber da die Bedingungen, es sagt weniger als 500, sie die Bedingung nicht erfüllen, dann ist die Null falsch. Deshalb hatten wir bei ihren Ergebnissen nur einen Kunden. Okay, lassen Sie uns nun eine weitere Aufgabe hinzufügen und sie lautet: Finden Sie alle Kunden, deren Punktzahl kleiner oder gleich 500 ist. Also fast das Gleiche, aber wir haben auch hier Kunden, die gleich fünfhundert sind. Lassen Sie uns also überprüfen, ob wir dieselbe Abfrage haben können, also werden wir hier nichts ändern, nur den Operator. Wir brauchen also weniger als, also wird es so bleiben, aber wir brauchen auch gleich viel. Es gibt also einen anderen Operator, der kleiner als gleich heißt, und er sieht so aus. Also haben wir sie beide so. Und machen wir uns Sorgen und sehen, was das Ergebnis ist. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir die Kundennummer für Martin. Er hat 500 Punkte. Und jetzt sollte es auf dem Ergebnis angezeigt werden. Also haben wir die erste, Maria, weniger als 500 und wir haben Martin. Er hat genau wie der 500. Das ist also weniger als gleich. Wie Sie sehen können, ist es ziemlich einfach. Lassen Sie uns mit der folgenden Aufgabe mit einem anderen Operator fortfahren. Finden Sie alle Kunden , deren Punktzahl höher oder gleich fünfhundert ist . Das heißt, es ist fast dasselbe, aber wir müssen einen anderen Operator verwenden, der größer als gleich ist. Es sieht also so aus, größer oder höher als gleich. Und lassen Sie uns das Ergebnis überprüfen. Wie Sie hier sehen können, haben wir jetzt all diese Werte, die höher als 500 sind. Also haben wir uns 900 angeschlossen. Wir haben George mit 750, und Martin bleibt hier, weil sein Kern 500 entspricht. Wie Sie sehen können, ist es wirklich einfach. Ordnung, jetzt haben wir noch eine letzte Aufgabe. Es heißt, finde alle ausländischen Kunden. Versuchen wir also, das zu lösen. Wir bleiben bei den Tisch-Kunden. Wählen Sie also Star unter den Kunden aus. Und wir müssen die Daten anhand des NAT-Scores filtern , aber dieses Land. Also werden wir jetzt hier im Land tauchen. Und da dort ausländische Kunden stehen, bedeutet das, dass das Land Deutschland nicht gleichgestellt werden sollte. Der ungleiche Operator sieht also so aus. Und dann brauchen wir den Wert Deutschland. Mit dieser Anfrage sagen Sie also, okay, geben Sie mir alle Kunden deren Land nicht mit Deutschland übereinstimmt. Also lassen Sie uns das ausführen. Und wie Sie hier sehen können, haben wir kein Land namens Deutschland und die Ergebnisse. Und Sie könnten auch mit diesem Operator dasselbe Ergebnis sehen oder haben . Es schmeckt auch, nicht gleich. Also, wenn ich das durchführe, werden wir die gleichen Ergebnisse erzielen. Du könntest also einen von ihnen benutzen. Es gibt keinen Unterschied zwischen ihnen. Okay, schauen wir uns jetzt an, wie die Datenbank das löst. Wir sagen, Stern vom Kunden auswählen. Das bedeutet, dass sich die drei auf den Kunden konzentrieren werden . Stern bedeutet alle Spalten wie gewohnt. Wir werden es hier hinstellen. Wir haben unter dem, wo es heißt, Land ist nicht gleich Deutschland. Die Datenbank wird sich also auf diese Spalte oder die Bedingung konzentrieren . Schauen wir uns also den ersten Kunden an, das Land, das Deutschland entspricht. Das heißt also, dass es falsch ist. Wir werden es nicht als Ergebnis sehen. Im nächsten Fall ist das Land Deutschland nicht ebenbürtig, das ist also positiv. Wir werden es an den Ergebnissen sehen. Der nächste ist derselbe. Das Land ist Deutschland nicht ebenbürtig. Wir werden es genauso sehen wie die Ergebnisse. Und der erste Kunde, das Land, entspricht Deutschland. Das heißt also, dass es falsch ist. Wir werden es bei den Ergebnissen nicht sehen. Und das letzte, dieses Land ist Deutschland nicht ebenbürtig, also stimmt es, wir werden das Ergebnis sehen. Deshalb haben wir drei Kunden bei ihren Ergebnissen gesehen. Ordnung, jetzt haben wir all diese Operatoren in diesen Vergleichen behandelt . Sie sind ziemlich einfach. Sie sind immer so, als würden Sie zwei Werte vergleichen. Und ich würde vorschlagen , dass Sie mit ihnen spielen, bis Sie verstehen, wie sie funktionieren. Aber als X werden wir anfangen, an den logischen Operatoren zu arbeiten. Sie sind etwas schwieriger, also mach dir darüber keine Sorgen. Ich werde das im Detail und mit Beispielen und allem erklären . Sie sind jedoch sehr wichtig, wenn Sie SQL verwenden , da Sie sie am Ende häufig verwenden werden. Ordnung, das war es also für die erste Gruppe von Operatoren. Als Nächstes können wir über diese andere Gruppe sprechen, die logischen Operatoren und oder nicht. 18. #16 logische Operatoren: UND, ODER, NICHT: Ordnung Leute, jetzt werden wir über die zweite Gruppe von Operatoren sprechen, die Sie in der Where-Klausel verwenden könnten, und sie haben die logischen Operatoren genannt. Wir werden uns auf diese drei bösen Jungs und/oder Verrückten konzentrieren. In den vorherigen Beispielen erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten mit nur einer Bedingung filtern . In realen Szenarien wird es jedoch komplizierter, wenn Sie die Ergebnisse von zwei oder mehr Bedingungen kombinieren müssen . Und um das zu tun, könnten Sie die Operatoren und, oder verwenden. Okay, fangen wir jetzt mit dem ersten Operator an. Der Operator sagt Folgendes. Es gibt nur wahr zurück, wenn beide Bedingungen wahr sind, andernfalls kann es falsch sein. Nehmen wir also an, wir haben Bedingung a, Bedingung P und wir wollen sie miteinander kombinieren. Und. Die erste Situation haben wir also in der Bedingung A ist wahr und die Bedingung B ist wahr. Wenn Sie die Anzeigen schalten, werden wir das auch tun , weil sie die Anforderungen erfüllen. Also sind beide Bedingungen wahr. Wir werden durchkommen. Lassen Sie uns das zweite Szenario, auch Bedingung A, als wahr betrachten. Aber in Zustand B haben wir falsch. Hier. Nicht beide sind wahr und wir werden das Ergebnis falsch erhalten. Nun ist die Umgehung der Bedingung a falsch und die Bedingung B ist wahr. Nicht beide sind wahr, das heißt, das Ergebnis wird falsch sein. Und das letzte Szenario, in dem Sie beide haben, ist falsch. Das Ergebnis ist, dass Sie falsch werden. Das bedeutet also, dass der AND-Operator wirklich streng ist. Beide Bedingungen müssen erfüllt sein, um wahr zu werden. Andernfalls wird es immer falsch sein. Okay, lass uns zum nächsten springen. Wir haben den OR-Operator. Es besagt, dass es wahr zurückgibt, wenn eine der Bedingungen erfüllt ist. Das heißt also der OR-Operator. Es kann nicht glücklich sein, wenn Sie eine dieser Bedingungen erfüllt haben , um Ihnen die Wahrheit zu geben. Andernfalls wird es dir falsch geben. Nehmen wir also noch einmal das gleiche Beispiel, das wir hier haben, Bedingung a, Bedingung B, aber jetzt wenden wir das an, oder wir haben im ersten Szenario wahr und A wahr an B, es werden weitere Anforderungen sein. Beides ist wahr. Das heißt in der Reihenfolge, in der wir die Wahrheit haben. Beim nächsten haben wir ein Wahr oder Falsch hinzugefügt. Jetzt heißt es also, dass mindestens einer wahr sein sollte. Das heißt also, mit dem Mündlichen wirst du genauso gut durchkommen weil du es hier hast, es ist wahr. Also das nächste Szenario, in dem das Gegenteil der Fall ist, in dem Sie ein Falsches und ein Wahres haben, es erfüllt die Anforderungen. Mindestens einer von ihnen ist wahr, um dir die Wahrheit zu geben. Aber nur das letzte Szenario , in dem Sie beide falsch liegen. In diesem Szenario erhalten Sie Falsch. Wie Sie also sehen können, ist der Orbiter weniger schlagkräftig. Und es wird sich freuen, wenn du irgendeinen Weg hast , um dir eine Wahrheit zu geben , und du wirst mehr Ergebnisse erzielen. Okay, gehen wir zum letzten über, dem Not-Operator. Es besagt, dass es das Ergebnis eines beliebigen booleschen Operators umkehren wird . Das heißt, es wird dir immer das Gegenteil geben. Wenn du zum Beispiel links sagst, wird es nach rechts gehen. Wenn du sagst, geh nach rechts, wird es hochfahren. Also hier hast du immer die gegenteiligen anderen Ergebnisse, es wird funktionieren, war nur eine Bedingung. Es kombiniert also nicht zwei Bedingungen wie und, und oder. Also. Hier haben wir die Bedingung a. Wenn Sie hier wahr haben und Sie die Nüsse verwenden. Das heißt, du wirst den Herbst bekommen. Es wird also das Gegenteil bewirken. Und das Gleiche. Wenn Sie false angeben und den NOT-Operator verwenden, erhalten Sie True. Es ist also immer so, als würde man die Ergebnisse umkehren. Wenn du wahr hast, wirst du falsch. Wenn du Tresore hast, wird das wahr. Okay? Also genug mit der Theorie, lassen Sie uns einige Aufgaben haben, um das in SQL zu lernen. Wir haben also die folgenden Aufgaben. Finden Sie alle Kunden , die aus Deutschland kommen und deren Punktzahl unter 400 liegt. Wir haben hier also zwei Bedingungen. Lassen Sie uns versuchen, das zu lösen. Also werden wir wie immer Select verwenden. Keine Spezifikation zu den Spalten. Der Stern aus unserer Tabelle ist sich die Kunden jetzt in dem wo Zustand befinden. Wir haben zwei Bedingungen. Das Land ist Deutschland, also können wir Land gleich dem Wert Deutschland schreiben. Jetzt haben wir andere Bedingungen. Es besagt, dass die Punktzahl unter 400 liegen sollte, die Punktzahl weniger als der Operator 400. Jetzt habe ich also zwei Bedingungen und ich muss sie kombinieren, damit die Aufgabe sicher ist. Und das bedeutet, dass beide Bedingungen erfüllt sein sollten. Ich muss jetzt, den Operator und zwischen diesen beiden Bedingungen. Lassen Sie uns das ausführen und sehen. Mit diesen Bedingungen haben wir nur einen Kunden und erfüllen somit beide Bedingungen. Also haben wir Maria aus Deutschland kommen lassen. Ihr Punktestand liegt unter 400. Okay, Jungs und Mädels. Lassen Sie uns nun sehen, ob die Datenbank, nachdem wir den Operator und ausgeführt haben, wie üblich, Stern aus der Kundendatenbank ausgewählt haben, die sich auf die stabilen Sterne des Kunden konzentriert , bedeutet, dass wir alle Spalten benötigen. Wir werden uns also alle Spalten und die Ergebnisse ansehen. Jetzt wird diese Datenbank jede Zeile durchgehen und versuchen herauszufinden , ob sie ihren Anforderungen entspricht, um sie als Ergebnis zu veröffentlichen. Fangen wir also mit dem ersten an. Die erste Kundin, Maria , kommt aus Deutschland. Das ist also die erste bis zur ersten Bedingung. Die zweite Bedingung, wir haben 350 Punkte erzielt, es sind weniger als 400. Das heißt, wir haben eine weitere Wahrheit. Und da wir Anzeigen verwenden, sind beide wahr, wir erhalten das Ergebnis als Zeile. Das bedeutet also, dass Delta V ihre anderen Ergebnisse veröffentlichen wird . Also den nächsten haben wir John. Das Land ist USA. Das ist also die erste Falschmeldung hier unter der ersten Bedingung. Die zweite Bedingung ist ebenfalls höher als 400 Sekunden, also wird sie auch falsch, falsch, falsch, falsch gestellt. Der AND-Operator wird es als falsch bezeichnen. Beim nächsten haben wir auch die gleiche Situation. Das Land ist nicht Deutschland und die Punktzahl liegt nicht unter 400, also sind beide falsch. Das Ende der Geburt wird es als falsch bezeichnen. Und den vierten haben wir Martijn, das Land ist Deutschland, also haben wir den ersten Durchgangspfad. Diese Bedingung ist leider nicht weniger als 400 Z-Score. Also haben wir hier falsch mit der Ameise, es wird nicht funktionieren. Das bedeutet also, dass als Ergebnis falsch ausgegeben wird , weil beide nicht wahr sind. Und die letzte, beide Bedingungen sind falsch. Das Land ist nicht Deutschland und wir haben kein Ergebnis. Das heißt, wir haben auch falsch. Somit erfüllt nur ein Kunde beide Bedingungen mit true. Und wenn Sie es einmal verwenden, erhalten Sie nur einen Datensatz. Okay, lassen Sie uns jetzt zum nächsten springen und wir haben den OR-Operator. Die Aufgabe lautet, alle Kunden zu finden, die aus Deutschland kommen oder deren Punktzahl unter 400 liegt. Wir haben also fast das gleiche Setup. Aber hier haben wir den logischen Operator oder so, wir haben die gleichen Bedingungen. Land entspricht Deutschland erzielt weniger als 400 Punkte. Aber jetzt werden wir sie mit dem OR-Operator verbinden. Lassen Sie uns nun die Ergebnisse überprüfen. werde ich ausführen. Und wie Sie vielleicht schon bemerkt haben, haben wir nun zwei Kunden als Ergebnis für dieses Setup. Lassen Sie uns also überprüfen, was passiert ist. Also jetzt am Start wie gewohnt teilen wir der Datenbank den ausgewählten Stern von Kunden mit. Es konzentriert sich auf die Kunden, alle Kolumnen wegen des Sterns. Und jetzt haben wir hier die gleichen Bedingungen. Das Land, das Deutschland entspricht , liegt also unter 400. Aber der einzige Unterschied , dass wir den logischen Operator oder die Ergebnisse verwenden , kann unterschiedlich sein. Datenbank wird also jede Zeile durchgehen und schauen, ob sie die Anforderungen erfüllt hat oder ob es genügt, als Ergebnis nur ein Wahr, True, True zu haben . Wie Sie hier beim ersten Kunden sehen können, sind beide wahr. Das heißt, wir werden wahr haben. Infolgedessen. Wir werden die Ergebnisse von Maria sehen. Danach. Diese beiden Kunden haben unter keinen Umständen ein Wahres . Das bedeutet, dass die Ergebnisse falsch sein werden. Aber der Kunde für Martin, er hat eine Wahrheit. Das bedeutet also, dass das genug ist. werden wir als Ergebnis bekommen. Also Martin wird das Ergebnis sein. Der letzte Kunde ist derselbe. Also hat er beide falsch. Wir haben kein Wahres. Das bedeutet, dass der Operator oder falsch eingeben wird. Deshalb sind wir dadurch zu den Kunden gekommen. Ordnung, also jetzt Zwei, beim letzten haben wir den Operator not und wir haben die folgende Aufgabe. Finden Sie alle Kunden, deren Punktzahl mindestens 400 beträgt. Das heißt, wir haben nur eine Bedingung und wir haben die Nuss. Versuchen wir also, das zu lösen. Also hier haben wir nur eine Bedingung. Es liegt über dem Punktestand. Es sagte also nichts über das Land aus. Ich kann diesen Teil davon entfernen. Wir haben also eine Punktzahl von weniger als 400, aber es heißt, sie sollte nicht unter 400 liegen. Also alles, was wir tun können, ist, sie einfach den Nuss-Operator hinzuzufügen. Es ist sehr einfach. Also lass uns das ausführen. Wie Sie hier sehen können, sind das alles Kunden, sie haben nicht weniger als 400 Punkte. Okay, schauen wir uns nun an, was die Datenbank getan hat nachdem wir den NOT-Operator ausgeführt haben. Also werden wir wie immer alle Spalten wegen des Sterns bekommen . Und dann haben wir einen Zustandswert von weniger als 400. Aber mit den praktischen Bedienern, ohne die Knoten, werden wir nur einen Kunden haben , der diese Anforderungen erfüllt. Wir haben also nur ein Wahr oder Falsch mit einem anderen Operator alles umkehren wird. Das heißt, wenn Sie wahr haben, wird es als falsch angezeigt. Und wenn du vier hast, wird sich herausstellen, dass es wahr ist. Es wird also genau das Gegenteil bewirken. Also hier haben wir wahr und das Ergebnis wird falsch sein. Die nächsten drei sind alle falsch, also werden wir durchkommen, aber du musst mit etwas vorsichtig sein. Also hier ist es Null. Die Datenbank weiß also nicht, ob es weniger oder größer oder so ist. Es behandelt es also als unbekannt und zeigt ihm keine anderen Ergebnisse, weil es leer oder null ist. Deshalb haben wir die Ergebnisse hinzugefügt, diese Wahrheiten. Das bedeutet, dass wir nur drei Kunden haben werden. Ordnung, das war es für die drei Operatoren und, oder Verrückte. Und als Nächstes lernen wir den logischen Operator dazwischen kennen . 19. #17 ZWISCHEN: In Ordnung Jungs und Mädels. Jetzt werden wir über einen weiteren logischen Operator sprechen , den Sie in der Where-Klausel verwenden könnten , um Ihre Daten zu filtern. Und das ist das Dazwischen. Between ist ein logischer Operator, mit dem Sie nur die Zeilen auswählen können , die in einen bestimmten Bereich fallen. Um in SQL mit between arbeiten zu können, müssen Sie Grenzen für Grenzen definieren, die zwei Werte angeben, die den Bereich angeben. Also müssen wir hier zwischen dem Mittelwert und dem Maximalwert definieren . Es könnte so etwas wie Text, Zahl und Datum sein. Hier in SQL jeder Wert zwischen diesen beiden Grenzen. Sie werden nicht als wahr angesehen werden. Und die Werte oder Zeilen, die außerhalb dieser Grenzen liegen , werden als falsch betrachtet. Und noch eine sehr wichtige Information dass diese Grenzen, der Hauptwert und der Maximalwert in der Bedingung enthalten sind. Also es ist wirklich so, ich sehe in den Projekten viele Leute, die das vergessen oder wahr sind, Leute, die das vergessen oder wahr sind, fragen Sie nochmal, sind diese Grenzen in der Bedingung oder nicht? Es ist also wirklich sehr verwirrt. Vergessen Sie nicht, dass diese Werte in der Bedingung enthalten sind. Um das zu verstehen, haben wir jetzt eine Aufgabe und wir werden versuchen , sie mit SQL zu lösen. Ordnung, jetzt haben wir die folgenden Aufgaben. Finden Sie alle Kunden, deren Punktzahl im Bereich von 100,500 liegt. Versuchen wir also, das mit SQL zu lösen. Wählen Sie also wie gewohnt Stern aus, es gibt keine Spezifikationen zu den Spalten. Unser Tisch sind Kunden. Jetzt müssen wir die Daten filtern. Also verwenden wir wo und hier die Spalte, in der wir eine Punktzahl verwenden müssen, weil sie besagt, dass die Punktzahl 100-500 sein sollte. Also werden wir das Ergebnis aufschreiben. Und jetzt die Syntax für Between, Sie müssen das Schlüsselwort between schreiben. Und hier müssen wir jetzt den Minimalwert angeben. Also der Min-Wert, die erste Grenze sind die 100er. Und dann verwenden wir den Operator und dann den Maximalwert. Und das war's. Für das Dazwischen müssen Sie also den Spaltennamen zwischen Minimalwert und Maximalwert aufschreiben . Das ist es also. Versuchen wir nun , die Abfrage auszuführen und die Ergebnisse zu sehen. Wie Sie sehen können, haben diese beiden Kunden die Punktzahlen. Das sind 100-500. Okay, schauen wir uns nun an, was die Datenbank macht, sobald wir die Abfrage mit dem Operator between ausgeführt haben . Wählen Sie jetzt wie gewohnt den Stern unter den Kunden aus. Das heißt, in den Ergebnissen benötigen wir alle Spalten und wir haben wo. Das bedeutet also, dass die Datenbank die Ergebnisse filtern sollte und wir haben die Bedingung 100-500. Lassen Sie uns also alle Kunden durchgehen. Also beim ersten haben wir die Punktzahl 350. Es liegt zwischen diesem Bereich 100-500. Wir haben also die erste Wahrheit und wir werden sie in ihren Ergebnissen sehen. Der nächste ist also 900. Es ist also wie außerhalb der maximalen Grenze. Das macht es zu einem Fake. Das Gleiche gilt für George. Wir haben 750, es liegt auch außerhalb der 500er, also außerhalb der Grenzen, nicht zwischen diesen beiden Werten. Wir haben das Falsche. Und jetzt ist es interessant, wir haben die 500, 500. Es liegt nicht innerhalb des Bereichs, es ist genau die Grenze. Und wenn das dazwischen liegt, wird es es für wahr halten. Also haben wir es als wahr. Und das letzte, das wir jetzt haben, ist also unbekannt, also wird es nicht hierher zurückkehren. Deshalb die Ergebnisse. Wir haben zwei Kunden gesehen, Maria und Martin, weil sie im Bereich von 100-500 liegen. Und Martin ist genau die maximale Grenze. Deshalb wird es als wahr angesehen. Okay Leute, es gibt also eine andere Möglichkeit, solche Aufgaben zu lösen, ohne dazwischen zu verwenden. Und stattdessen können wir zwei Bedingungen verwenden und sie mit dem AND-Operator verbinden. Also werde ich Ihnen wie immer den Stern von Kunden zeigen . Und jetzt schreiben wir die Wo-Bedingungen. Zunächst sollte die Punktzahl größer oder gleich 100 sein. Also verwenden wir einen Operator, der größer oder gleich 100 ist. Und dann schreibst du den zweiten Teil der zweiten Grenze. Die Punktzahl sollte kleiner oder gleich fünfhundert sein. Also werden wir diesen Operator mit weniger als oder gleich fünfhundert verwenden . Damit definieren wir die Funktion zwischen neu. Und wenn ich das ausführe, werde ich diesen Teil hier entfernen und ausführen. Wir werden genau die gleichen Ergebnisse erzielen , weil wir es einfach auf eine andere Weise neu definieren. Manche Entwickler wie ich neigen dazu, Between nicht zu verwenden und stattdessen verwenden wir solche Bedingungen, weil es für mich einfacher ist zu lesen, was die Abfrage tut , als zwischen zu verwenden, weil ich Ich erinnere mich, als ich dazwischen verwendet habe, z. B. sind die Grenzen enthalten. Und wenn du das vergisst, musst du danach suchen. Es ist also wirklich einfacher , genau zu lesen, was die Abfrage tut. Deshalb neige ich dazu, zwischen den beiden Bedingungen bei Ameisen zu vermeiden. Und noch ein Vorteil dabei. Du könntest es nicht besser kontrollieren. Also z.B. ich könnte für die Grenze mit den Magneten nur einen geringeren Wert ohne Gleichheit verwenden . Sie könnten es also flexibler definieren als das Dazwischen. Ordnung, das war es für den Operator zwischen nächster Woche und erfahren Sie mehr über den IN-Operator. 20. #18 IN: In Ordnung Jungs und Mädels. Jetzt werden wir über einen weiteren logischen Operator sprechen , den Sie in der Where-Klausel verwenden könnten , um Ihre Daten zu filtern. Und das ist der In-Operator, die Enumeratoren. Es ermöglicht Ihnen, eine Liste von Werten zu definieren, die Sie in den Ergebnissen sehen oder die in die Ergebnisse aufgenommen werden sollen. Wie es also funktionieren kann, wie gesagt, Sie können wie eine Checkliste definieren, eine Liste von Werten, in der Sie SQL mitteilen nur diese Werte für die Ergebnisse zulässig sind. Hier können Sie also mehrere Werte definieren. Es ist nicht wie beim Dazwischen, wo man die Grenzen definiert. Hier ist eine Liste von Werten. Die Datenbank kann also so beginnen, als würde nach jedem Wert gefragt , der ein Wert in dieser Liste ist. Wenn die Antwort ja ist, dann wird sie wahr sein. Wenn die Antwort nein ist, wird sie einfach falsch sein. Ordnung, also jetzt wie immer, In Ordnung, also jetzt wie immer, um das zu verstehen, werden wir eine Aufgabe haben und versuchen, sie mit SQL zu lösen , die Aufgabe besagt, Kunden zu finden, deren Kunden-ID einem der Werte 12 entspricht oder fünf. Versuchen wir also, das zu lösen. Wie üblich gibt es keine Spezifikation für die Spalten, also wählst du Stern aus Kunden aus. Und jetzt müssen wir die Daten filtern. Also werden wir WhereClause verwenden und hier fangen wir an. Es heißt also die Kunden-ID. Das bedeutet, dass dies die Spalte ist , die wir verwenden um die Daten aus unserer ID zu filtern. Und jetzt haben wir eine Reihe von Werten, 12,5. Um das zu verwenden, verwenden wir den In-Operator. Und wir beginnen jetzt mit der Definition der Liste, einer Checkliste. Also offene Klammern. Der erste Wert ist eins, dann Komma zwei, Komma fünf, dann geschlossene Klammern. Also haben wir die Liste der Werte definiert , deren Ergebnisse wir sehen möchten. Und damit werden wir diese Abfrage ausführen und sehen, was passieren wird. Wie Sie sehen können, wird die Abfrage ausgeführt und wir haben die Liste der Kunden, die genau unserer Liste entsprechen, die Kunden-ID 12.5. Okay, schauen wir uns jetzt an, was die Datenbank getan hat nachdem wir den In-Operator ausgeführt haben. Also wie immer bedeutet „Stern aus Kunden auswählen“, dass ich alle Spalten in den Ergebnissen sehen möchte alle Spalten in den und die Datenbank kann das auswählen. Und da wir die Where-Klausel haben, wird sie damit beginnen, die Bedingung zu überprüfen. Die Bedingung sollte lauten, dass Kunden-ID in dieser Liste enthalten sein sollte. Die Daten werden also jeden Kunden überprüfen. Also hier haben wir die Kunden-ID eins, und sie ist in der Liste. Deshalb werden wir hier ein Wutbild für diesen Zustand bekommen und wir werden es an den Ergebnissen sehen. Der nächste ist zwei. Also auch hier haben wir Wahre oder das hier und wir werden es beim Ergebnis sehen. Die Kunden-ID des dritten Kunden entspricht drei und ist nicht in der Liste enthalten. Deshalb werden wir uns hier irren. Das Gleiche gilt für vier, also sind vier nicht in der Liste. Es wird es ignorieren. Und die letzte, Kunden-ID entspricht fünf und sie ist in der Liste. werden wir also ein Wahres bekommen. Und so kann die Datenbank unsere Anfrage verarbeiten. Ordnung, also könntest du mir jetzt sagen, warte mal, Vera, ich habe gerade etwas über den OR-Operator gelernt und wie ich verschiedene Bedingungen mit dem OR kombiniere. Und ich könnte diese Aufgabe damit lösen, anstatt sie in und wie eine Checkliste zu verwenden. Schauen wir uns also an, wie wir das machen könnten. Ich stimme zu, dass es auch funktionieren wird. Wählen Sie also einen Stern unter Kunden aus, wobei die Kunden-ID gleich Eins ist. Also die erste, dann schreiben wir unsere Kunden-ID gleich zwei und fahren fort. Kunden-ID entspricht fünf. Wenn ich also diese Abfrage ausführe, erhalten wir genau die gleichen Ergebnisse. Aber da stimme ich zu, aber wie Sie hier sehen können, ist es kompakter und viel einfacher zu lesen, ob Sie eine Liste erstellen und das war's. Hier können Sie also all diese Werte mit mehreren Bedingungen definieren und sie mit dem OR verbinden. Also. Stellen Sie sich vor, Sie haben zehn Werte, Sie haben hier zehn Rollen mit Codes. Also mir hat es mit dem n-Operator sehr gut gefallen. Es ist kompakter und leichter zu lesen. Okay, das ist also alles über den In-Operator. Als Nächstes lernen wir einen sehr wichtigen Operator kennen. Es ist das Licht. 21. #19 GEFÄLLT: In Ordnung Jungs und Mädels. Jetzt haben wir also den letzten logischen Operator , den Sie in der Where-Klausel verwenden könnten , um Ihre Daten zu filtern. Und das ist der gleiche Operator. Es ist ein bisschen komplizierter als die anderen. Mach dir darüber keine Sorgen. Ich werde das Schritt für Schritt anhand von Beispielen erklären. Sobald Sie es verstanden haben, wird es einfacher und unterhaltsamer zu benutzen sein. In den anderen Beispielen mit der where-Klausel definieren wir also immer den gesamten Wert des vollständigen Werts in der Where-Klausel. Aber manchmal befinden Sie sich möglicherweise in Situationen, in denen Sie die Werte immer noch nicht kennen. Sie suchen nach bestimmten Werten und haben ein Badezimmer vor Ihrem Kopf, z. B. suchen Sie nach Kunden deren Name mit m beginnt. Hier kennen Sie also nicht den ganzen Wert. Du suchst nach etwas und du hast ein Muster. Sie könnten die Lag-Operatoren verwenden, die eine Schaltfläche waren , um diese Kunden zu finden. Oder es gibt viele Werte in der Datenbank oder in SQL, wo es fast unmöglich sein wird, all diese Werte und die Where-Klausel zu definieren. Stattdessen definierst du also wie eine Schaltfläche und sagst SQL, dass definierst du also wie eine Schaltfläche und sagst ich nach so etwas suche. Also jetzt funktioniert das so. Es gibt true zurück, wenn der Wert dem Muster entspricht. Andernfalls wird false zurückgegeben. Das bedeutet also, dass wir in SQL wie Butter darauf aufbauen müssen. Und in der Waage haben wir zwei Tools, um das zu tun. Wir haben die Prozentzahl, bei der wir sagen, dass es mit irgendetwas übereinstimmt, oder wir haben den Unterstrich, er entspricht genau einem Zeichen. Lassen Sie uns nun ein Beispiel haben um zu verstehen, dass wir die ersten Beispieldateinamen haben , die mit M beginnen Das heißt, Sie wissen, dass die Namen mit M beginnen und Sie sich nicht um die anderen kümmern Charaktere. Jetzt müssen wir also einen solchen Button aufbauen. Wir können das M und den Prozentsatz, den Sie hier angeben , für die Skala aufschreiben , das beginnt mit M und die anderen, es spielt keine Rolle. Es könnte leer sein. Es könnte wie Charaktere sein. Mehrere Charaktere spielen keine Rolle, aber für dich ist es sehr wichtig, dass sie mit m beginnen . Jetzt haben wir ein weiteres. Es heißt, suche Namen , die mit n enden . Das heißt, es könnte mit allem beginnen. Wir beginnen also mit dem Prozentsatz und er sollte mit dem Ende enden. Hier. Sie müssen darauf achten, dass sie hier zwischen Groß- und Kleinschreibung unterscheiden. Es gibt also einen Unterschied zwischen Small n und Begin. Dieses Muster sagt also, dass SQL mit etwas anderem beginnt, aber ich brauche, dass es mit n endet. Jetzt haben wir das Beispiel, in dem Sie sagen, Okay, es sollte nicht das erste oder das letzte sein. Der Name sollte irgendwo unseren Charakter enthalten. Suchen Sie also nach Namen, die das r enthalten. Sie definieren also nicht, ob sie am Anfang oder am Ende stehen. Damit könnten Sie das folgende Muster verwenden. Es könnte mit etwas anderem als R beginnen und mit allem enden. Hier. Du weißt nicht, wo sie genau sind. Die Namen sollten irgendwo und unseren Charakter enthalten. Nun, beim nächsten könntest du genauer sein , wo du sagen kannst, okay, finde mir die Namen, die das r enthalten, aber genau an der dritten Stelle. Es ist also ein bisschen komplizierter. Und damit wirst du den Unterstrich verwenden. Unterstreichen Sie, okay, die erste Position könnte alles sein. Die zweite Position könnte alles sein. Aber das dritte sollte genau das R sein . Und danach wird es etwas wie leere Zeichen sein und so weiter. Damit mischen Sie also diese beiden Tools, Unterstrich und Prozent. Jetzt werden wir uns mehr mit Details und Wortbeispielen befassen, um zu verstehen, wie x. Okay, jetzt werden wir uns eingehend mit jedem dieser Beispiele befassen und Ihnen erklären was in der oder SQL, sobald Sie diese Muster definiert haben. Das erste Beispiel, das wir haben findet Namen, die mit M beginnen. Unser Muster ist M und Prozent, das bedeutet alles, was danach kommt, das ist uns egal. Es sollte mit M beginnen. Und in unserer Datenbank haben wir diese fünf Werte, diese fünf Namen, und lassen Sie uns eins nach dem anderen beginnen. Also Maria, es beginnt mit M. Das heißt, es entspricht unserem Muster. Also wird SQL dafür zurückkehren, ein Wahr. Den nächsten haben wir John. Das J hier passt also nicht zu unserem Muster. Das bedeutet, dass SQL False darauf setzt als George, das Gleiche, es beginnt mit G und entspricht nicht unserem Muster. Es sollte bei mir beginnen. Um wie ein wahrer zu werden. Dafür haben wir eine Falschmeldung. Martin fängt hier mit M an. Das heißt, es passt zu unserem Button und wir werden dafür sorgen, dass das wahr wird. Und beim letzten, Peter, wir haben p und es stimmt nicht überein oder es stimmt nicht und wir schneiden auf falsch. Wenn Sie also diese Muster in der SQL definieren, erhalten Sie die Muster „Wahr “ und „Falsch“ aus der Datenbank. Okay, im nächsten Beispiel haben wir Suchnamen , die mit n enden, klein n. Unser Muster ist wie alles andere, der Prozentsatz und dann das kleine n. Lassen Sie uns die Namen durchgehen. Der erste, Maria und die Datenbank , werden den letzten überprüfen. Okay? Der letzte passt nicht zusammen. Unser N wird es ablehnen. Du wirst falsch werden. Also haben wir John, John hat das letzte Zeichen und es passt zusammen. Unsere Musterdatenbank wird das überprüfen. Also das zweite, das wir haben George, George hat am Ende g. Es entspricht nicht dem Muster falsch, Martin n, wir haben hier wahr. Das letzte Zeichen entspricht also unserer Schaltfläche. Und besser, wir haben das R hier drüben. Es entspricht nicht dem Muster. Wenn Sie also die Sanjay-Schaltfläche in Ihrer Datenbank ausführen, erhalten Sie als Ergebnis nur John und Martin. Also lasst uns den nächsten finden. Der nächste sagt Namen suchen und R enthalten und wir haben nichts angegeben oder dass irgendwo R stehen sollte Also die Schaltfläche, auf der vorhanden steht, sind vorhanden. Das heißt, irgendwo gibt es ein R Also mit dem Martin, irgendwo gibt es r. Also mit dem Martin, irgendwo gibt es r. Also hier, hier drüben haben wir das R und es wird wahr werden. Bei John gibt es nichts und sind so, als ob es hier kein Zeichen mit dem R Das bedeutet , dass die Datenbank falsch zurückgeben wird. George, wir haben hier eine Stunde, also wird es wahr werden. Martin, genauso und noch besser, derselbe. Wie Sie sehen, beginnen Sie also, wenn Sie möchten, mit der Gegenwart und enden Sie mit den Prozentsätzen. Die Datenbank kann irgendwo deinen Charakter finden und sie wird ihn so wahr zurückgeben, wie du es hier siehst, Peter endet mit R, Martin in der Mitte irgendwo, wo R ist. Also hier ist es dir egal über die Position. Wo ist dein Charakter? Okay, jetzt kommen wir zum letzten. Es heißt, finde Namen , die das R und die dritte Position enthalten. Hier sind wir sehr spezifisch. Wir sagen, dass genau das dritte R sein sollte Um das zu tun, verwenden wir also nicht die Prozentzahl in unserer Schaltfläche. Wir verwenden den Unterstrich. Es heißt, das erste Zeichen könnte alles sein. Der zweite Charakter könnte genauso gut alles sein. Aber das dritte Zeichen sollte genau das r sein . Und danach könnte es alles sein, es könnte leer sein , wie ein Haufen Zeichen. uns egal. Lassen Sie uns also unsere Werte durchgehen und sehen, wie die Datenbank reagieren wird. Also Maria, es fängt mit M an, es ist okay. Es ist okay. Das dritte sollte R sein und danach haben wir hier das Spiel, als ob das egal wäre. Das ist also eine Anpassung an unsere Muster. Also wird Maria eine Wahrheit aus der Datenbank bekommen. Der nächste, John, als ob die ersten beiden Charaktere okay sind, aber der dritte passt nicht zum Muster. Es ist das H. Deshalb werden wir dafür eine Falschmeldung bekommen. Die dritte, Sie können sehen, dass die dritte Position 0 ist, da sie nicht übereinstimmt. Unser Knopf. Martin passt, weil wir haben, das erste Zeichen ist M, könnte alles sein. Der zweite ebenfalls, a, und der dritte ist R. Das entspricht also unserem Muster. Die Risiken könnten alles sein. Deshalb passt Martin genau zu unserem Button. Die letzte, Beta, passt nicht zu unserer Schaltfläche, weil wir an dritter Stelle das T. Damit, wenn Sie eine solche Schaltfläche in Ihrer Datenbank ausführen und damit spezifisch sind, Sie erhalten als Ergebnis nur Maria und Martin. Als Nächstes werden wir uns eingehend mit Beispielen befassen , die okay sind, also jetzt als X werden wir lernen, wie man SQL-Anweisungen mit dem like-Operator schreibt , um zu verstehen die Syntax und um diese vier Aufgaben zu lösen, beginnen wir mit der ersten. Finden Sie alle Kunden, deren Vorname mit M beginnt Wie üblich wählen wir also Stern aus. Keine Angabe, was die Spalten sind, ist die Tabelle „Kunden“. Und jetzt müssen wir die Daten mit unseren Buttons filtern. Also wo Wolken, sind die Spalten, die wir in unserer Schaltfläche verwenden werden, der Vorname. Dann schreiben wir das Like-Schlüsselwort auf. Danach spezifizieren wir jetzt die Schaltfläche. Es beginnt also mit dem hohen Komma, dann mit dem großen M-Prozent und schließt es dann mit dem Befehl high. Damit spezifizieren wir das Muster für den like-Operator und lassen uns ihn ausführen. Wie Sie in den Ergebnissen sehen können, haben wir die beiden Kunden , die ein großes M haben, den Anfang des Vornamens. So machen wir es also mit dem Like-Operator. Der nächste, so heißt es, suche alle Kunden, deren Vornamen mit einem kleinen N enden. Also werden wir hier das gleiche Zeug haben, aber wir müssen das Komma, das Hochkommando, das war, neu definieren kein Deutsch. Und dann so etwas wie das Geschenk und dann kleines N, dann Schrank. Also lass uns das ausführen. Und wie Sie sehen können, haben wir diese beiden Kunden, Join und Martin, weil sie ihren Vornamen haben und am Ende mit, in Ordnung, also jetzt zur dritten Aufgabe, heißt es Kunden finden deren Vornamen irgendwo und r ein kleines R enthalten. Also lass uns das machen. Also werden wir hier das gleiche Setup haben, aber wir müssen das Muster ändern. Also hohes Komma, dann Prozent, klein, Prozent, dann hoch, lass dir das einfallen. Wie gesagt, Sie geben keine Position an, an der irgendwo ein R stehen sollte Lassen Sie uns das ausführen und unsere Abfrage überprüfen. Du kannst hier sehen, dass Maria irgendwo ein R hat. George hat einen tollen Wo Martin und Beta. Also haben wir diese vier Kunden. Aber John, wir haben ihn nicht gekriegt , weil sein Vorname keine Kunst enthielt. Okay, nun zum letzten Punkt der Aufgabe: Finde alle Kunden, bei denen die Vornamen das Zeichen und die dritte Position enthalten. Also hier, das gleiche Zeug hier drüben. Wir müssen nur das Muster ändern. Zu hohes Komma, das erste Zeichen sollte etwas sein. Also unterstreiche. Unterstreichen Sie erneut, das zweite Zeichen könnte alles sein. Und hier definieren wir das r. Und danach sagen wir alles. Dann Hochkomma, es gehört mir. Sobald wir hier aufschreiben, den Button da oben, sagen sie, und lassen Sie uns das ausführen. Und wie Sie sehen können, nur Maria und Martin, da wir das besprochen haben, das das dritte Zeichen enthält, das r. Damit haben Sie also diese vier Beispiele mit dem Like-Operator. Es macht richtig Spaß, wenn du anfängst, damit zu üben. Also versuche es jetzt, ich würde sagen, ein Muster an deinem Kopf zu machen und zu versuchen, es aufzuschreiben und zu sehen, wie SQL January das ausreißt. Nur mit der Übung wirst du einige gute Ergebnisse erzielen und du wirst es mögen, verstehen. Ordnung, das ist alles für dieses Kapitel. Wir haben gelernt, unsere Daten mithilfe der Where-Klausel und vieler wichtiger Operatoren zu filtern . Im nächsten Kapitel werden wir das Niveau, das wir gerade lesen, erhöhen, um zu lernen, wie wir unsere SQL-Tabellen mithilfe von Joins und Union kombinieren können. 22. #20 BEITRITT Konzept: Okay, Jungs und Mädels, bis jetzt haben wir gelernt, wie man nur eine Tabelle abfragt. In all unseren Beispielen haben wir uns auf die Tabelle konzentriert, die Kunden ausgewählt haben , wo wir die Daten filtern, und so weiter. Das war nur ein Tisch. In realen Szenarien arbeiten Sie mit einer echten Datenbank , die viele verschiedene Tabellen enthält. Und sobald Sie anfangen, SQL-Anweisungen zu schreiben, werden Sie am Ende nur diese eine Tabelle abfragen, vielleicht aber mehrere Tabellen, um etwas Sinnvolles aus den Daten zu erhalten. Das bedeutet, dass Sie anfangen müssen zu lernen, wie man verschiedene Tabellen kombiniert, wie man diese Tabellen in einer SQL-Anweisung zusammenfügt. Das ist sehr wichtig , um SQL zu lernen, denn sobald Sie das beherrschen, werden Sie gut in SQL sein. In unserer Tutorial-Datenbank werden wir jetzt mit zwei Tabellen arbeiten, die Kunden und die Bestellungen in der Reihenfolge, wie Sie sehen können, welcher Kunde hat die Klingen gemacht, welche Bestellung? Um diese beiden Tabellen zu verbinden, müssen Sie nun zwei Dinge angeben. Zunächst müssen Sie festlegen, was der Join-Schlüssel und der zugehörige Schlüssel ist . Es ist wie eine Spalte, die in beiden Tabellen existiert, z. B. die Kunden-ID. Wir können sie hier in den Kunden und auch in den Bestellungen sehen . Das bedeutet, dass die Kunden-ID ein guter Kandidat ist , um an diesen Tischen teilzunehmen, und sie wird unser Join-Schlüssel sein. Die zweite Sache , die Sie angeben müssen, ist die Art des Joins. In SQL haben wir vier verschiedene Arten von Joins. Wir haben den Inner Join, Left Join, Right Join und Full Join. Bei den Stilen mag es kompliziert sein, aber mach dir keine Sorgen. Ich werde all diese Typen Schritt für Schritt anhand von Beispielen erklären . Ich werde Ihnen auch zeigen, wie SQL mit diesen Typen funktioniert. Okay, lasst uns jetzt mit der ersten Art von Gelenken beginnen , wir haben die innere Verbindung. Der innere Join ist die am häufigsten verwendete Art von Joins zwischen Develop Bird's Eye und ich verwende in meinen SQL-Anweisungen auch viele innere Joins. Es ist also weit verbreitet, innere Joins in SQL zu verwenden Es gibt einen sehr wichtigen Aspekt, den Sie verstehen müssen , wenn Sie mit This Girl Joins arbeiten. Und das ist in SQL, es gibt immer eine linke Tabelle und die rechte Tabelle. Und das ist wirklich die Band, wie du die Drehbücher schreibst. werden wir in den Beispielen sehen. In den SQL Joins gibt es die linke Tabelle, wir haben die Kunden und die rechte Tabelle, es sind die Bestellungen und das innere Join. Das spielt keine Rolle, da in den Ergebnissen, sobald Sie Inner Join verwenden, nur die passenden Straßen in den Ergebnissen angezeigt werden. Wenn Sie also Inner Join verwenden, schließen Sie alle Ergebnisse aus, die nicht übereinstimmen. Und Sie werden als Ergebnis nur die passenden Zeilen zwischen diesen beiden Tabellen sehen . Nun zur zweiten Art von Gelenken, wir haben das linke Join. Wie der Name schon sagt, handelt es sich um einen Left Join. Das heißt, wir beugen uns am linken Tisch mehr als am rechten Tisch. Sobald Sie also den linken Join in Ihren SQL-Skripten angegeben haben, teilen Sie der Datenbank oder SQL mit, dass ich alles will, alle Zeilen aus der linken Tabelle und aus der rechten Tabelle, nur die passenden Regeln. Also wenn du sagst okay, Left Join, das ist vorbei, du findest alle Datensätze von links und nur das Matching wächst von der rechten Seite. Gehen wir also zum nächsten. Wir haben den richtigen Join ist genau das Gegenteil. Also sagst du hier in deinem SQL-Skript, right join, du bist der Knaller auf dem richtigen Tisch. Das heißt, sobald Sie dieses Skript geschrieben haben, präsentiert das SQL alle Datensätze aus der richtigen Tabelle und die Ergebnisse. Und aus der linken Tabelle nur die passenden Datensätze, nur die passenden Zeilen. Es ist also wirklich das Gegenteil, wenn sich die Linken anschließen. Dann haben wir den Lebensstil der Gelenke. Wir haben den vollen Beitritt. Sobald du in deinen Skripten sagst, ich will voll mitmachen. Das heißt, du willst alles von beiden Tischen haben. Das heißt, von der linken Tabelle werden alle Zeilen beibehalten. Aus der rechten Tabelle erhalten Sie auch alle Zeilen. Was also voll verbunden ist, wie der Name schon sagt, es ist alles. Okay, damit haben wir einen Überblick über die Gelenke. Und bevor wir jetzt anfangen, über das erste Mal über den inneren Join zu sprechen , werden wir schnell etwas über die SQL-Aliase lernen. Es ist wie ein verstecktes Tutorial, nicht auf der Roadmap, aber das müssen wir lernen, bevor wir mit dem Schreiben von SQL Joins beginnen. 23. #21 AS Statement – Aliases: Okay, bevor wir jetzt aufhören einige Beispiele zu haben, um zu verstehen und zu lernen, wie man Tabellen mit SQL verknüpft, müssen wir sehr wichtige Dinge in SQL lernen , und das sind SQL-Aliase. Sie müssen lernen, dass, sobald Sie anfangen, mehrere Tabellen in einer SQL-Anweisung abzufragen, nehmen wir das. Wenn ich nur die Kunden-ID von Kunden auswählen möchte, sollte das kein Problem sein. Also, wenn ich das ausführe, erhalte ich alle Kunden-IDs. Sobald ich jedoch mehrere Tabellen in einer Abfrage angegeben habe, müssen Sie der Datenbank mitteilen welche Kunden-ID in welcher Tabelle enthalten ist, denn wie Sie in unserem Beispiel sehen werden, haben wir die Kunden-IDs und zwei Tabellen bei Kunden und Bestellungen. Und wenn Sie es so belassen, erhalten Sie eine Fehlermeldung in der die Datenbank es Ihnen mitteilen wird. Ich verstehe das nicht wirklich. Welche Kolumne meinst du? Meinen Sie die Kolumne von Kunden oder von Bestellungen? Deshalb müssen wir neben dem Spaltennamen noch eine Sache angeben , und das ist der Tabellenname. Wir sind also bei Kunden, Punkte Kunden-ID. Und damit sagen Sie der Datenbank, ich will die Kunden-ID von den Kunden. Also, wenn ich das ausführe, erhalte ich das gleiche Ergebnis. Hier gibt es kein Problem, aber Sie müssen dies angeben , sobald Sie mit mehreren Tabellen arbeiten. Aber das Nervige hier, wenn du einfach immer gerne den Tabellennamen hier drüben schreibst, wird es echt nervig sein zu schreiben. Deshalb werden wir mit Aliasnamen arbeiten. Also geben wir den Tabellen einen Spitznamen und nennen ihn in SQL-Aliasen. Okay, um das jetzt in SQL zu tun, gehen wir direkt neben den Tabellennamen und schreiben das Schlüsselwort als auf geben dann diesen Aliasnamen oder Spitznamen. Ich werde das C anstelle von Kunden verwenden. Und jetzt versteht die Datenbank, okay, in meinem Skript verwendet C anstelle von Kunden, damit ich überall hingehen kann. Und anstatt die Kunden zu verwenden, könnte ich C sagen. Wenn ich also das Ergebnis überprüfen würde, erhalte ich genau das Gleiche. Es liegt kein Fehler vor. Aber jetzt, wie Sie sehen können, ist es viel einfacher, mit meinem Drehbuch umzugehen. Ich schreibe einfach die Kunden-ID mit Punkten und die Kunden-ID des Kunden mit den Punkten. Es ist also wirklich einfacher , mit Dingen umzugehen, und dazu tendiere ich immer. Ich empfehle also wirklich, Aliase zu verwenden , um kleine Skripte zu haben, Sie könnten dasselbe auch für die Spalten tun. Also haben wir hier z.B. die Kunden-ID. Ich könnte das umbenennen. Und um das zu tun, ist es dasselbe Zeug. Ich gehe direkt daneben, ich schreibe als. Also, anstatt eine Kundennummer zu haben, werde ich wie CID schreiben. Also lass uns das ausführen. Und wie Sie sehen, hat der Grill das verstanden. Und er druckt auch das Ergebnis aus, CID an Hey, ich verstehe. Ich benenne diese Spalte in meinem Ergebnis in CID um. Es gibt einen sehr wichtigen Aspekt , den es zu verstehen gilt : Es wird das nur in meinem Skript und in den Ergebnissen umbenennen . Datenbank wird nicht in die Tabellen gehen und wenn die Tabellen umbenannt werden, werden die Spalten umbenannt , das ist eine andere Abfrage, um das zu tun. Also dieser Befehl, die Anzeigen, ist nur vorübergehend in meinem Skript und den Ergebnissen, also ändert sich nichts am Datenmodell oder in der Datenbank. Es bleibt die Tabelle, Kunden und die Spalte, sie werden die Kunden-ID bleiben. Dies ist nur ein Tool, das Ihnen hilft, wenn Sie SQL-Anweisungen schreiben , und das Ihnen hilft , Dinge sehr schnell umzubenennen, um sie als Ergebnis zu haben. Ordnung, jetzt haben wir alles, um mit der ersten Art von Gelenken zu beginnen , die sich innerlich verbinden. 24. #22 INNER MITGLIED: Okay, lassen Sie uns nun mit der Aufgabe beginnen , um zu verstehen wie man SQL-Anweisungen schreibt, um zwei Tabellen zu verbinden . Wir beginnen mit der ersten Aufgabe. Es heißt, finden Sie alle Kundennummern, Vornamen, Bestellnummern die Bestellmenge, mit Ausnahme der Kunden, die keine Bestellungen aufgegeben haben. In diesem Beispiel sind es also, wie Sie sehen, nicht nur die Kunden, wir benötigen einige Spalten aus der Kundentabelle und einige Spalten aus den Auftragstabellen, und dazu müssen wir sie zusammenfügen . Beginnen wir Schritt für Schritt mit SQL. Also beginnen wir zuerst mit dem ausgewählten Sinn in der Aufgabe. Es ist wie die Angabe der Spalten. Wir werden die Star Selects nicht verwenden . Wir benötigen die Kunden-ID, dann den Vornamen und die Bestellnummer und die Menge. Also müssen wir jetzt die Tabellen spezifizieren. Wir beginnen hier bei den Kunden mit dem inneren Join. Es spielt keine Rolle , ob Sie von links oder von rechts starten. Also fange ich bei den Kunden an. Um nun die zweite Tabelle zu spezifizieren, verwenden wir die Join-Anweisungen. Also sagen wir Inner Join. Und damit sage ich, okay, wir werden uns jetzt den Kunden mit einem anderen Tisch anschließen. Also werden wir uns innerlich diesen Befehlen anschließen. Damit verbinden Sie zwei Tabellen, die Kunden und die Bestellungen. Wie gesagt, Sie müssen zwei Dinge angeben. Der Join-Typ und der Join-Schlüssel. Wir haben hier bereits den inneren Join spezifiziert, da wir keine Kunden benötigen , die keine Bestellungen aufgegeben haben. Also benutzen wir den Inner Join hier drüben. Und die zweite Sache, die Sie hier angeben müssen, was ist der Join-Schlüssel? Wie werden Sie diese Tische verbinden? Sie müssen das für SQL angeben, um das zu tun. Also gehen wir jetzt zur neuen Zeile und sagen über das Zusammenfügen dieser Spalten. Um die Spalten zu spezifizieren, gebe ich jetzt nur einige Aliase an. Also statt Kunden werde ich sagen, okay, ich rufe dich an, siehst du? Und statt Bestellungen rufe ich dich als 0 an. Um an diesen Tischen Platz nehmen zu können, müssen wir herausfinden, was unser gemeinsamer Schlüssel ist. Welche Spalte hier in beiden Tabellen vorhanden ist , damit wir die Kunden-ID sehen können, können wir in den Kunden und in den Bestellungen finden. Und es ist die perfekte Spalte , um diese Tabellen zu verbinden. Also werden wir beide mit ihren eigenen verbinden. Also werde ich sagen, okay, nehmen wir die Kundennummer von Kunden. Sie sollte der Kunden-ID in den Bestellungen entsprechen. Also alles Punkte, Kunde. Damit gebe ich die Regel oder den Schlüssel an, wie die Tabelle verknüpft werden soll. Ich sagte, die Kunden-ID aus der linken Tabelle sollte genau die Kunden-ID aus der rechten Tabelle sein, von Kunden und Bestellungen. Und damit spezifiziere ich auch die Regel, die ich hier angegeben habe , den Join-Typ. Und damit haben wir zwei Tische miteinander verbunden. Ordnung, also bevor ich diese Abfrage ausführe, haben wir immer noch ein Problem. Und wenn die Kunden-ID in der Auswahl steht, habe ich nicht angegeben, aus welcher Tabelle. Und wenn ich es so starte, bekommen wir eine Fehlermeldung. Du könntest es versuchen. Aber jetzt müssen wir angeben , welche Kunden-ID ich möchte. Ist es von den Kunden oder von der Bestellung? Um das zu tun, verwenden wir die C-Punkte, den Tabellennamen oder den Alias, um zu spezifizieren, okay, ich möchte die Kunden-ID von den Kunden. Für den Rest. müssen Sie nicht tun, da es sich um einen eindeutigen Namen wie den Vornamen handelt, seinen eindeutigen Spaltennamen nur für deren Kunden zu zweit. Ich kann Ihnen wirklich empfehlen, wenn Sie versuchen , einige Tische zu verbinden, Es ist eine sehr nette Art, Ihre Mitarbeiter zu dokumentieren und zu sagen, okay, das erste Mal ist es von den Kunden. Denn mit der Zeit könnten Sie das vergessen oder wenn Sie das Datenmodell nicht verstehen oder nicht kennen, wird es schwer zu verstehen sein, ob dieser Vorname und die Kunden auf den Bestellungen sind. Es ist also eine wirklich nette Art, das zu dokumentieren. Wenn Sie nur den Tabellennamen eingeben oder die Aliasadresse damit beginnen, könnten Sie sehr schnell erkennen, dass könnten Sie sehr schnell erkennen diese beiden Spalten von den Bestellungen und diese beiden Spalten von den Kunden stammen. Und noch etwas, das ich machen muss, es sieht schöner aus. Ich werde einfach Tab benutzen. Jetzt sind wir also bereit. Ich denke, lassen Sie uns versuchen, das abzufragen. Wie Sie jetzt in den Ergebnissen sehen können, haben wir die Spalten aus beiden Tabellen erhalten. Wir haben also die Kunden-ID, den Vornamen von Kunden, die Bestellnummer und die Menge aus den Bestellungen. Okay, lassen Sie uns nun verstehen, was diese Datenbank getan hat , nachdem wir den inneren Join ausgeführt haben. Zuerst wähle ich aus, Okay, welche Tabellen benötigen wir in dem Skript, wir haben die von Kunden, also liest es die Tabellenkunden und dann haben sie die Join-Tabellenbestellungen. Das bedeutet, dass sich die Datenbank auf beide Tabellen konzentrieren wird . Dann wird klar definiert , welche Tabelle links und welche Tabelle rechts ist. Da wir zuerst die Kunden vorne haben, wird es die Kundentische als Hubtisch betrachten . Und da wir dann die Bestellungen als nächste in einem Joint haben, kann es es als richtigen Tisch betrachten. Das ist sehr wichtig, um die Joins zu machen, aber da wir den inneren Join verwenden, es für uns nicht wirklich wichtig ob wir erste Kunden verwenden ist es für uns nicht wirklich wichtig, ob wir erste Kunden verwenden, da die Bestellungen in der Datenbank dem Skript folgen. Okay, als nächsten Schritt wird die Datenbank überprüfen, welche Spalte wir benötigen. In unseren SQL-Skript-Anweisungen haben wir gesagt, dass wir nur die Kunden-ID FirstName von Kunden aus Bestellungen benötigen . Wir benötigen die Bestellnummer und die Menge. Ordnung, als nächsten Schritt werden die Daten hier überprüfen , werden die Daten hier überprüfen , welche Straßen bei ihren Ergebnissen dargestellt werden sollten. Und hier ist das Wichtigste, was wir jetzt verwenden, die inneren Joins. Das bedeutet, dass die Datenbank nur den Datensatz anzeigen sollte, der übereinstimmt. Um das Spiel zu machen, braucht es also quasi die Schlüsselspalte für die Gelenke. Also spezifizierten wir und sagten: Okay, Sie müssen die Kunden-ID zwischen diesen beiden Tabellen überprüfen . Also lass uns das durchgehen. Die erste Kunden-ID haben wir bei den Kunden und wir haben sie auch als Aufzeichnungen in den Bestellungen. Das bedeutet, dass zwischen diesen beiden Tabellen eine Übereinstimmung besteht und dieser Kunde vorgestellt wird. Also hier bekommen wir die Kundennummer eins, FirstName Maria, und ihre Bestellung war 1001. Und wir haben diese Menge. Hier haben wir also die gesamte Aufzeichnung von Maria aus beiden Tabellen. Wir gehen jetzt zum nächsten. Wir haben John John anwesend sowie die Kunden-ID2 in den Tabellenbestellungen. Es gibt also ein Spiel und das wird auch in ihren Ergebnissen dargestellt. Und seine Bestellung ist 1002, und er hat diese Menge. Also wird es beim dritten Kunden weitergehen . Der dritte Kunde ist in beiden Tabellen unter Kunden und Bestellungen enthalten. Und es wird auch in den Ergebnissen aufgeführt sein. Und seine Bestellnummer, diese Menge 500s. Aber jetzt kommen wir zur Kunden-ID für. Die Kunden-ID für existiert nur in den Kunden und wir finden sie nicht in den Bestellungen. Deshalb gibt es kein Match. Und die Datenbank wird diesen Kunden ignorieren und es wird auch weitergehen. Hier drüben. Es wird überprüft, okay. Wir haben die Kunden-ID fünf. Es ist nur so gut bei den Kunden und nicht in den Bestellungen vorhanden . Es gibt kein Match. Wir haben noch eine Sache, wir haben Kundennummer sechs hier drüben. Wir haben es nur bei Bestellungen, aber bei Ihrem Kunden haben wir es nicht. Es gibt also nur dann keine Übereinstimmung mit dem inneren Join , wenn der Kunde oder der Schlüssel in beiden Tabellen vorhanden Er wird als Ergebnis angezeigt. Ordnung, das ist alles für den inneren Join. Ordnung, das ist alles für den Inner Join. Als Nächstes werden wir über einen Left Join sprechen. 25. #23 LINKS BEITRAG: Okay, lassen Sie uns jetzt zur nächsten Aufgabe übergehen und wir haben Folgendes. Finden Sie alle Kunden-ID, den Vornamen, die Bestell-ID und Menge, aber schließen Sie auch die Kunden ein, die keine Bestellungen aufgegeben haben. Für uns. Das bedeutet, dass wir als Ergebnis alle Kunden sehen müssen , nicht nur die Kunden, die eine Bestellung aufgegeben haben, sondern alle Kunden. Um das zu tun, werden wir den Left Join verwenden. Wir werden also genau dieselbe Anfrage haben. Es hat sich nichts geändert dieselben Spalten, dieselben Tabellen. Aber anstatt Inner Join zu sagen, arbeiten wir mit einem Left Join und sagen Left Join. Das heißt okay, für das SQL kann es alle Kunden auflisten. Schauen wir uns an, was passieren kann, wenn wir das tun. Lass mich es ein bisschen größer machen. Also wie ihr hier sehen könnt, wie gesagt, left join, wir haben alle Informationen von den Kunden und nur die magischen Informationen aus den Bestellungen. Ordnung Leute, lasst uns nochmal verstehen, was die Datenbank gemacht hat. Sobald wir den linken Join ausgeführt haben, konzentriert sich die Datenbank auf die Kunden und die Bestellungen, die die Datenbank versteht. Okay, Kunden ist die linke Tabelle weil sie an erster Stelle steht mit von den Bestellungen ist die rechte Tabelle , weil sie links kommt, fügen Sie die Abfrage ein. Als zweites, danach, werde ich die Spalten spezifizieren. Auch hier haben wir die Kunden-ID, Vornamen, die Bestellnummer und eine Menge. Und jetzt wird es mit dem Matching beginnen und schauen, okay, welchen Gelenktyp, was haben wir? Wir haben den Aufzug. Da wir also sagen, okay, es ist ein Left Join, sagt die Datenbank: Okay, ich brauche alles vom linken Tisch, ohne irgendwelche Matches zu machen, also brauchen wir alles. Es wird also alle IDs auflisten und auch alle Namen, Ergebnisse, alles überprüfen. Aber von der rechten Seite benötigen wir nur die passenden Datensätze. Es wird also wirklich jeden von ihnen überprüfen. Also hier gibt es die Kunden-ID und die Kunden, also wird es sie nehmen und als Ergebnis angeben. Also, jetzt haben wir für die Kunden-ID 2 auch eins, es wird zu den Ergebnissen führen, dass die Kunden-IDs drei dort übereinstimmen. Aber was Martin angeht, er hat keine Befehle. Die Datenbank wird also Nullen anzeigen. Stattdessen. Nun, es bedeutet wie leer, es wurde kein Wert gefunden oder ist unbekannt. Und zum Besseren: Es gibt keine Kunden-ID mit der Nummer fünf. Das heißt, auf der rechten Seite befindet sich nichts. Das werden wir auch haben. Und wenn ja, so sieht es aus. Sobald Sie den Left Join ausgeführt haben, erhalten Sie alles von links und nur das Matching von rechts. Wenn etwas fehlt, setze ich Nullen. Ordnung, das ist alles für den linken Join. Als Nächstes werden wir anfangen, über den richtigen Join zu sprechen. Es ist dem Left Join sehr ähnlich . 26. #24 RICHTER BEITRAG: Okay, lass uns jetzt zum nächsten springen. Wir werden über den richtigen Join sprechen. Wir haben die folgende Aufgabe. Es ist fast dasselbe. Finden Sie alle Kunden-ID, Vornamen und die Menge der Bestell-ID, dieses Mal jedoch alle Bestellungen unabhängig davon, ob es einen passenden Kunden gibt. Das heißt für uns, okay, wir brauchen alle Bestellungen vom richtigen Tisch, von den Bestellungen. Und um das zu tun, haben wir hier das gleiche Setup und es ist Krill. Wir müssen nur die Art der Gelenke ändern , damit wir hier schreiben können, oder? Sobald Sie das getan haben, kontrollieren Sie, wie die Datenbank übereinstimmt und wie die Ergebnisse präsentiert werden. Wir werden hier das gleiche Setup haben, werden nichts ändern. Und lassen Sie uns das ausführen. Und damit können Sie sehen, dass die Datenbank alle Bestellungen aus der Bestelltabelle aufgelistet hat und der linken Seite nur die passenden Kunden. Okay, lassen Sie uns wie immer sehen, was die Datenbank gemacht hat, nachdem wir den richtigen Join ausgeführt haben. Wir haben das gleiche Setup. Kunden ist die linke Tabelle, Bestellungen ist die rechte Tabelle und wir haben auch dieselbe Spalte. Also eine Kunden-ID, ein Vorname, Bestell-ID und wir haben auch die Menge. Aber jetzt ist der Unterschied, dass wir sagen, dass es sich um eine richtige Verbindung handelt. Um das in SQL zu tun, wird es also alle Ergebnisse aus der rechten Tabelle anzeigen, ohne zu der rechten Tabelle anzeigen, ohne prüfen, ob es eine Übereinstimmung mit der linken gibt. Die Daten werden also von hier aus alles auswählen. Also alle Bestellungen und alle Mengen, ohne etwas von der linken Seite zu überprüfen. Jetzt wird von der linken Seite nur das angezeigt , was passt. Also wird es nachschauen. Okay. Haben wir Kundennummer eins? Ja, wir haben es, damit es ihre Ergebnisse hier auf der linken Seite präsentieren kann . Haben wir Kunden zwei? Wir haben es auch. Kunde drei. Wir haben George hier drüben. Aber jetzt haben wir keinen Kunden Nummer sechs, das heißt, es wird wieder Null sein, also wird es leer sein. Wir haben keinen Kunden mit der festen Idee in der Kundentabelle, dass wir alle Bestellungen von der rechten Seite dargestellt haben und nur die passenden Informationen des Kunden. Ordnung, jeder ist es, also das ist alles für den richtigen Joint. Als Nächstes beginnen wir mit der letzten Art von Joins, dem vollständigen äußeren Join. 27. #25 VOLLSTÄNDIGE ANMELDUNG: Ordnung, lass uns zum letzten übergehen. Wir haben die volle Teilnahme und wir haben die folgende Aufgabe. Liste, Kunden-ID, Vorname, Bestell-ID, Menge. Aber diesmal beinhaltet alles, alle Bestellungen und alle Kunden. Okay. Da der Joint voll ist, habe ich zwei Dinge zu sagen. Erstens wird der vollständige Joint nur in einigen Datenbanken wie Microsoft SQL oder MySQL oder Oracle unterstützt . Du konntest nicht den vollen Joint benutzen. Aber stattdessen werde ich Ihnen einige Lösungen zeigen, wie Sie einen vollständigen Join mit MySQL durchführen können. Also mach dir darüber keine Sorgen. Aber wir müssen ein paar Sachen verdrehen , um das komplette Gelenk herzustellen. Wenn Sie Microsoft SQL verwenden, können Sie einfach „ Vollzugriff“ sagen. Die zweite Sache ist, dass Full-Join manchmal eine schlechte Leistung hat, wenn Sie große Tische haben. Versuchen Sie also, in meinen Projekten die vollständige Verknüpfung zu vermeiden. Ich neige immer dazu, Inner Join, Left Join, Right Join und alle Full Outer Joins zu verwenden Left Join, Right Join . Ich habe wirklich versucht zu vermeiden , dass das Vollgelenk wirklich schlecht funktioniert. Wenn Sie also kleine Tische haben, sollte das kein Problem sein. Aber wenn der Tisch erst einmal groß ist , wird der volle Joint sehr langsam sein , weil du sagst, okay, gib mir alles von linken Gebern, alles von rechts. Und das hat manchmal eine schlechte Leistung. Also versuche das zu vermeiden. Also jetzt die Frage, wie werden wir Full Join machen , wenn wir in meiner SQL kein vollständiges Schlüsselwort haben , um das zu tun. Also, wie gesagt, wir werden eine Problemumgehung verwenden. Im Anschluss daran ist also ein vollständiger Join eigentlich eine Kombination aus einem Links- und Rechts-Join, Links-Join , Rechts-Join. Also was ich tun werde, ich werde einfach diese Skripte duplizieren. Wir haben also zweimal dieselbe Abfrage, aber wenn wir Left Join und die andere sagen , sagen wir Right Join. Im nächsten Tutorial werden wir darüber sprechen, wie man zwei Aussagen in einer kombiniert. Um das zu tun, verwenden wir das Schlüsselwort Union. Sobald ich Union eingegeben habe, ist es so, als würde ich zwei Aussagen zu einer hinzufügen. Also hier sage ich, Okay, gib mir alle Ergebnisse von links und kombiniere sie mit dem Ergebnis von rechts. Und wenn Sie es ausführen, erhalten Sie genau das gleiche Ergebnis wie beim vollständigen Join. Damit könntest du sehen, okay, hier habe ich auch alle Kunden. Ich habe alle Befehle, also haben wir hier eine vollständige Liste. Ordnung Leute, lasst uns nun sehen, ob das erledigt ist, nachdem wir den Grippeschlauch ausgeführt haben oder die Drehbücher, die ich euch gezeigt habe, links, Union rechts. Wir haben die gleichen Setup-Kundenbestellungen, und wir haben diese vier Spalten. Da es sich also um einen vollständigen Join handelt, bedeutet das alle Datensätze von links und den gesamten Recall von rechts. Es wird also von links beginnen. Wir werden alle Kunden und alle Vornamen haben. Und dann beginnt der Abgleich auf der rechten Seite, in einem Bereich, es hat diese Bestellung, diese Menge, Kundennummer hat diese Bestellung, diese Menge. Die drei, wir haben diese ID und diese Menge. Aber was Martin und besser angeht, wir haben keine Befehle von ihnen. Also werden wir hier, hier drüben, Nullen sehen. Aber es fehlt immer noch etwas , dass wir hier nicht alle Bestellungen haben. Deshalb wird die Datenbank diese Bestellnummer anzeigen. Und diese Menge, die auf der linken Seite passen wird , heißt es, okay, auf der linken Seite gibt es keine Kunden. Und es wird hier ein paar Nullen platzieren . Damit haben Sie also alle Kunden und Sie haben alle Bestellungen, die zu ihnen passen. Und andersherum haben Sie alle Bestellungen und alten Kunden, die den vollen Joint nutzen. In Ordnung Leute, damit haben wir alle verschiedenen Arten von Joins gelernt. Als nächstes werden wir über ähnliche Konzepte sprechen. Es ist die Union und die Union. 28. #26 UNION: In Ordnung, jetzt lernen wir, wie man Tabellen mithilfe von Union kombiniert. Union ist ein sehr wichtiges Tool und SQL , um Tabellen zu kombinieren und sehr mächtig. Wir haben also bereits gelernt, Tabellen mithilfe der Join-Methoden zu kombinieren . Was wir also tun, verlangt, dass wir zwei Tabellen haben, Kunden und Bestellungen, und wir fügen die Spalten zusammen. Bei den Ergebnissen erhalten wir also eine große Tabelle, eine Tabelle mit allen Spalten von links und von rechts. Aber mit Union kombinieren wir genauso gut zwei Tabellen. Aber anstatt die Spalten hier zu kombinieren, werden wir die Zeilen miteinander kombinieren. Also hier bekommen wir eine sehr lange Tabelle, die alle Zeilen von links und von rechts enthält, aber die gleiche Spalte hat. Wir werden also nicht alle Spalten von links und rechts bekommen. Stattdessen werden wir alle Zeilen von links und alle Zeilen von rechts bekommen . Okay, um die Vereinigung zu verstehen, nehmen wir nun das folgende Beispiel. In unserer Tutorial-Datenbank haben wir also zwei Tabellen. Wir haben die Tisch-Kunden und wir haben die Tisch-Mitarbeiter. Jetzt haben wir also die folgenden Aufgaben. Erstellen Sie eine Liste aller Personen von Kunden und Mitarbeitern, bei denen wir den Vornamen, den Nachnamen und das Land haben . Das heißt, es spielt keine Rolle, ob der Person um einen Kunden oder einen Mitarbeiter handelt. Wir müssen eine Liste mit allem machen. Um diese Aufgabe zu lösen, verwenden wir den Union-Operator zwischen zwei Tischen, Kunden und Mitarbeitern. Wenn wir uns das also genau ansehen, werden Sie in beiden Tabellen dennoch drei Informationen finden . Wir haben also FirstName und Kunden. Wir haben auch dasselbe bei Mitarbeitern, Nachnamen und Kundennachnamen Mitarbeitern. Und wir haben das Land und Mitarbeiter und die gleichen Anzeigen, Kunden. Es ist sehr wichtig , dass wir die passenden Spalten von beiden haben . Also die Datenbank, wenn wir die Vereinigung zwischen beiden starten, kann die Datenbank die Spalten nur aus dem linken Tafelsalz auswählen . Wir werden Vorname, Nachname und Land haben. Und wir werden hier nicht wieder die gleichen Spalten von der rechten Seite haben . Es ist nicht beigetreten, es ist eine Gewerkschaft. Also wird die Linke entscheiden, wie die Spaltennamen lauten. Das ist also sehr wichtig. Die Datenbank wird also alles aus der linken Tabelle auswählen und es den Ergebnissen zuordnen. Ich werde dasselbe für die richtigen machen, sodass die Mitarbeiter alle Datensätze auswählen und sie hier ablegen. Und damit haben wir eine vollständige Liste aller Personen von Kunden und auch von Mitarbeitern in einem Ergebnis. Es ist sehr wichtig , dass beide Tabellen in der SQL-Abfrage genau die gleiche Anzahl von Spalten und dieselbe Reihenfolge haben genau die gleiche Anzahl . Wenn wir also wie beim Vornamen des Mitarbeiters vorgehen, dem Nachnamen, dann dem Vornamen. In den Ergebnissen. Wir werden diesen Schalter auch bekommen. Seien Sie also vorsichtig mit der Reihenfolge der Spalten und die Anzahl der Spalten sollte zwischen links und rechts übereinstimmen. Eine weitere Sache ist sehr wichtig , dass es zwei Arten von Gewerkschaften gibt. Zeit. Erstens, das ist die Vereinigung bei der wir das Ergebnis genau so erzielen werden. Das heißt also, wenn es irgendwelche Duplikate zwischen Tabelle eins und Tabelle zwei gibt, bleiben diese WE bei ihren Ergebnissen, sodass die Einzigartigkeit der Ergebnisse nicht überprüft wird . Wenn links eine ähnliche Person ist, bin ich dieselbe Person oder die Fahrgeschäfte. Es wird nichts passieren. Wir werden die gesamten Ergebnisse bekommen. Aber wenn Sie diese Duplikate entfernen möchten. Wenn Sie sich also die Ergebnisse hier ansehen, können Sie John sehen. Er ist Kunde und gleichzeitig auch Angestellter. Das könnte also passieren. Ja. Um also solche Doppelbausätze zu entfernen, könnten wir die andere Art von Union verwenden, und das ist nur die Union ohne Union. Alles. Das werde ich Ihnen zeigen , sobald wir die SQL-Anweisungen geschrieben haben. Das ist also auch sehr wichtig, um zu verstehen, dass die Union, wenn Sie möchten, dass die Duplikate genau wie die Daten in den Tabellen aussehen, Sie Union all verwenden sollten. Wenn Sie die Duplikate entfernen möchten, verwenden Sie Union. Schauen wir uns nun an, wie wir das in SQL machen werden. Das ist in SQL also wirklich einfach zu bewerkstelligen. Wir werden nur zwei Abfragen schreiben , eine für Kunden, eine für Mitarbeiter, und dann einfach eine Vereinigung zwischen ihnen herstellen und wir werden die Ergebnisse erhalten. Versuchen wir also, den ersten zu bauen. Wählen Sie den Vornamen und den Nachnamen und wir benötigen das Land von Kunden. Das ist also die erste Abfrage. Lass uns das einfach ausführen und sehen, okay, jetzt habe ich eine Liste von den Kunden. Und dann werden wir das noch einmal für die Mitarbeiter schreiben . Wählen Sie also Mitarbeiter aus, die wir auch haben FirstName, LastName und amp. Land von Blow ist. Lassen Sie uns also die Abfrage ausführen und sehen. Jetzt haben wir die Liste von Mitarbeitern. Wie Sie sehen, haben wir jetzt zwei Anfragen, eine für Kunden und eine für Mitarbeiter. Um die Vereinigung durchzuführen, Sie auch alle Duplikate verwalten. Wir werden das Schlüsselwort zwischen ihnen schreiben, Union. Alles. Also lassen wir das Ganze jetzt laufen und lassen Sie uns nachschauen. Damit haben wir den gesamten Vornamen, Nachnamen Land aus beiden das Land aus beiden Tabellen von Kunden und Mitarbeitern erhalten. Und wie Sie sehen, enthält diese Liste WIR Kinder, weil z.B. John als Kunde als Öl in den Mitarbeitern ist. Wenn wir also solche Duplikate zwischen Kunden und Mitarbeitern oder andere Ergebnisse entfernen wollen , entfernen wir einfach das Öl von hier. Wir benutzen einfach die Gewerkschaft. Lassen Sie uns das noch einmal ausführen. Jetzt bekommen wir eine einzigartige Liste Informationen, sodass John hier nur einmal vorkommen kann. Also so werden wir es in der Union machen. Eine weitere Sache betrifft die Steuerung der Spaltennamen. Wie Sie sehen können, stammt der Vorname, der Nachname und das Land aus der obigen Abfrage. Also diese Abfrage hier drüben, sie wird die Benennung unserer Tabelle steuern. Wenn Sie also einen anderen Spaltennamen haben möchten, ändern Sie ihn hier nicht , da nichts passieren könnte. Datenbank wird es einfach ignorieren. Also hier werden wir den Namen kontrollieren. Also wenn ich z.B. Person, Vorname hinzufügen möchte . Hier, Person, Nachname. Und höre Harrison Country. Und wir führen die Abfrage erneut aus. Wie Sie sehen können, haben wir die Namen hier. Und wenn Sie hier etwas ändern, die folgende Abfrage, wird nichts passieren. Also lass uns den Vornamen haben. Lassen Sie uns also die Abfrage ausführen. Du siehst, dass nichts passieren wird. Lassen Sie uns jetzt ein paar Dinge hier testen. Also, wenn ich dein Problem einfach mache , wo ich zuerst habe, haben wir den Nachnamen und dann kommt das Erste. Es ist das Gegenteil wie bei der ersten Abfrage. Also lass uns das ausführen. Wie Sie sehen können, wird die Datenbank nicht bemerken, dass wir hier einen Fehler haben oder dass wir ein Problem haben, wo wir oben den Vornamen , den Nachnamen und dann den Nachnamen haben. Weil das der Datenbank egal ist. Es kümmert sich nur darum, dass beide den gleichen Datentyp haben. Da wir hier Charakter var und hier den Charakter var haben, könnte es ihre Ergebnisse präsentieren. Für die Datenbank. Es ist egal, ob du es richtig machst oder nicht. Der Spaltenname, sag nichts dafür. Deshalb achten Sie auf die Reihenfolge der Spalten. Wenn Sie die Vereinigung zwischen zwei Tabellen durchführen. Wenn wir nun einen anderen Datentyp ausprobieren , z. B. Kunden-ID. Kunden-ID ist eine Ganzzahl, und der Vorname hier ist ein var-Zeichen. Wenn ich also die Abfrage ausführe, erhalten wir eine Fehlermeldung, weil ich denke, dass sie hier versteckt ist, weil es eine Nichtübereinstimmung zwischen dem Datentyp, dass die Datenbank nicht liegen kann , Kombinationszeichenfolgen und danach werden wir Integer haben. Deshalb ist der Datentyp für SQL sehr wichtig. Also lass mich einfach alles reparieren und laufen. Jetzt funktioniert es, weil der Datentyp derselbe ist. Versuchen wir es also mit anderen Fehlern. Ich mache nur Dinge kaputt. Oben haben wir also drei Spalten. Wir haben FirstName, LastName Country, und wir haben hier dasselbe. Wenn ich also eine unterschiedliche Anzahl von Spalten zwischen den beiden Tabellen habe, sagen wir, ich habe das Gehalt. Jetzt haben wir also vier Spalten in einer Quietschkolonne und in der anderen haben wir drei. Wenn ich diese Abfrage ausführe, erhalten wir Gewinn und Fehler weil es heißt, dass Sie eine unterschiedliche Anzahl von Spalten zwischen diesen Abfragen haben unterschiedliche Anzahl von Spalten zwischen und wir die Vereinigung nicht durchführen können. Deshalb ist dieser Datentyp sehr wichtig. Die Anzahl der Spalten ist sehr wichtig und auch die Reihenfolge der Spalten sollte übereinstimmen. Ordnung, alle zusammen, damit haben wir die SQL-Joins behandelt und jetzt wissen Sie, wie man SQL-Tabellen miteinander kombiniert. Und im nächsten Kapitel werden wir viele wichtige Funktionen lernen und mit den Aggregationsfunktionen beginnen. 29. #27 Aggregate Funktionen: Okay, bis jetzt haben wir gelernt, wie wir unsere Daten aus unserer Datenbank und unseren Tabellen abrufen können. Aber in realen Szenarien werden wir viele Berechnungen und Aggregationen auf der Grundlage der Daten durchführen, um etwas Sinnvolles daraus zu machen Aggregationen auf der Grundlage der Daten , um einige nützliche Informationen aus den Daten zu erhalten. In SQL-Projekten verwenden wir also in der Regel viele Aggregationen, um die Daten zu verstehen. Weil wir im Datenmodell manchmal große Tabellen haben und nur die Rohdaten lesen, werden wir keine brauchbaren Informationen daraus bekommen. Wir müssen also darüber hinaus einige Aggregationen durchführen , um die Daten zu verstehen. Das bedeutet, dass das Verständnis der SQL-Aggregatfunktionen Erlernen von SQL sehr wichtig und unerlässlich ist. Um einige Informationen aus den Daten herauszuholen. In SQL haben wir die folgenden Aggregatfunktionen. Sie sind wirklich einfach. Wenn Sie also nur den Funktionsnamen lesen, werden Sie verstehen, was SQL tun wird , wenn Sie diese Funktionen ausführen. Also die Zählung, es kann die Anzahl der Zeilen in einer Tabelle zurückgeben. Also werde ich die Werte zusammenfassen. Wir haben den Durchschnitt, wir haben max-min, um den Maximalwert und den Minimalwert zurückzugeben . Ich werde sie alle durchgehen und das wie gewohnt Schritt für Schritt anhand von Beispielen erklären. Aber hier ist es sehr wichtig zu verstehen wie jede Funktion mit den Nullen umgehen kann, diesen leeren Feldern, für die wir keinen Wert haben weil jede Funktion anders mit den Nullen umgehen wird . Ordnung, beginnen wir jetzt mit der ersten Funktion, die wir haben. Es sind die Konten. Es ist auch das einfachste, das wir in den Aggregationsfunktionen haben. In vielen Situationen hat man, wenn man an, sagen wir, neuen Projekten gearbeitet sagen wir, neuen Projekten hat, viele Tabellen. Die dritte Sache, die ich benutze, um zu sehen, okay, wie viele Kunden haben wir? Wie viele Bestellungen, wie viele, sagen wir Mitarbeiter, wir haben die Band auf dem Tisch. Also überprüfe ich das normalerweise immer, um zu sehen wie viele Datensätze wir in jeder Tabelle haben? Ist es wie Big Table? Ist es ein kleiner Tisch? Wenn wir also die folgende Aufgabe haben, suchen Sie nach der Gesamtzahl der Kunden in der Datenbank. Okay, lassen Sie uns das mit einer Skala lösen. Zuerst möchte ich alle Daten aus der Tabelle Kunden abrufen , das machen wir normalerweise mit Select Star from Customers. Das ist also einfach. Jetzt können wir sehen, okay, wir haben fünf Kunden am Tisch. Die Aufgabe besteht jedoch darin, die Gesamtzahl der Kunden zu ermitteln. Das heißt, ich möchte als Ergebnis nur die Zahl fünf sehen , die Gesamtzahl der Kunden. Um das zu tun, verwenden wir die Funktion count. Nach der Auswahl gebe ich hier die Anzahl der Schlüsselwörter ein, offene Klammern und schließende Klammern. Und innerhalb des Kontos können Sie entweder den Stern oder den Namen dieser Spalte angeben . Schauen wir uns also an, was der Stern ist und das ausführen. Und wie Sie jetzt sehen können, haben wir in der Tabelle etwa fünf als Zeilenanzahl der Kunden erhalten. Also hier haben wir jetzt gezählt, wie viele Kunden wir haben. Aber wie ihr hier sehen könnt, der Name der Kolumne gefällt mir der Name der Kolumne nicht wirklich. Es ist wie der Funktionsname. Benennen wir es also für die Ergebnisse in Gesamtkunden um. Lassen Sie uns das also erneut ausführen. Und jetzt sieht es besser aus. Also die Gesamtzahl der Kunden, wir haben sie bei fünf. Wie gesagt, wir könnten hier wie einen Stern oder einen Spaltennamen verwenden. Das ist also der einfachste Weg, die Tabelle anhand des Sterns zu zählen. Aber wenn Sie jetzt den Spaltennamen angeben, wird es wegen der Nullen etwas kniffliger . Schauen wir uns an, was passiert, wenn ich hier die Kundennummer eintippe und die Abfrage starte, wir erhalten dieselben Informationen, etwa fünf. Aber wenn ich hier gekauft habe, nicht die Kunden-ID, sondern die Punktzahl. Und du wirst sehen, wir haben jetzt vier. Also hier haben wir vier Punkte. Wir haben nicht etwa fünf Kunden. Also, was ist hier passiert? Lassen Sie mich Ihnen jetzt erklären , was eine Datenbank macht. Sobald Sie sagen, zählen Sie einen Stern oder zählen Sie eine Spalte. Wenn Sie „Stern zählen“ sagen, Sie keine Spalte an. Diese Datenbank geht zur Tabelle und zählt einfach, wie viele Zeilen wir in der Tabelle haben. Diese Daten werden also 1.234,5 zählen. Wir haben fünf Zeilen in der Tabelle und addieren die Ergebnisse, Sie erhalten fünf. Aber wenn Sie sagen, okay zählt die Punktzahl, wenn Sie die Punktzahl in die Zählungen einbeziehen, zählt die Datenbank wie viele Werte wir in der Punktzahl haben? Es wird die Nullen ignorieren. Und hier ist das Problem, oder sagen wir, der knifflige Teil. Also, wenn die Datenbank zählt, wie viele Punkte wir haben, dann werden nur vier gezählt. Also, um zu zählen, wie viele Kunden haben wir? Entweder sagst du, okay, zähle Sterne, oder du zählst , wie viele Kunden-IDs wir haben, und du wirst die gleichen Ergebnisse erhalten, du bekommst fünf. Aber wenn Sie wie eine Spalte zählen , die Knoten enthält, werden Sie hier weniger Datensätze in den Ergebnissen haben, wie die Punktzahl, wir haben nur vier mit der ID, wir haben ungefähr fünf. Okay, lass uns jetzt zum nächsten übergehen. Wir haben die Summe. Im Gegensatz zur Zählung funktioniert die Summe nur für die Spalten, die Zahlen enthalten, z. B. könnten Sie die Summe auf der Kundennummer machen weil wir Zahlen darin für die Punktzahl haben, die Menge auf der Bestell-IDs, aber Sie können den Vornamen oder einige Nachnamen nicht mit der Anzahl summieren . Sie könnten das jede Art von Spalten tun, wie Sie zählen, FirstName, Länder zählen und so weiter. Also die Summe, du hast es nur mit Zahlen zu tun. Und noch etwas, wenn du Nullen hast, wird die Summe als Null behandelt. Es wird es also nicht ignorieren. Es wird das als Null behandeln . Lassen Sie uns die folgende Aufgabe haben. Finden Sie die Gesamtmenge aller Bestellungen. Das heißt, wir werden uns auf die Bestellungen am Tisch konzentrieren und alle Mengen aller Bestellungen zusammenfassen . Es ist wirklich einfach. Lass uns das machen. Also zunächst möchte ich bei Bestellungen immer mit dem Stern beginnen. Und lassen Sie uns das ausführen. Jetzt habe ich hier die Tabellenbestellungen und wir werden auf die Menge konzentrieren und wir müssen sie zusammenfassen. Um das zu tun, verwenden wir das Schlüsselwort einige offene Klammern. Und jetzt geben Sie hier Menge, schließen Sie Klammern ein und führen Sie das aus. Damit haben Sie also die Gesamtzahl oder die Summe der Menge. Wir haben alle Zeilen in einer Zelle zusammengefasst. Hier. Wie immer haben wir diesen hässlichen Namen hier drüben. Also werden wir es in einer bestimmten Menge umbenennen. Führe es noch einmal aus. Jetzt haben wir also einen besseren Namen für die Ergebnisse. Also die Summe der Menge, die wir hier haben, 2650. Okay, lass uns jetzt zum nächsten übergehen. Wir haben den Durchschnitt. Der Durchschnitt ist eine weitere Aggregatfunktion in SQL und Sie könnten ihn verwenden, um den Durchschnitt einer Spalte zu ermitteln. Es ist fast das Gleiche wie Summe. Es funktioniert also mit den Spalten , die einige Zahlen enthalten. Es funktioniert nicht im Durchschnitt, wenn Sie es für den Vor- oder Nachnamen verwenden, es gibt Zeichen, also nur für die Zahlen. Der einzige Unterschied besteht jedoch darin, dass es sich jedoch um die Nullen handeln wird. Also z. B. hier haben wir die Null in der Punktzahl. Es wird es nicht als Null betrachten, als Summe, aber es wird es komplett ignorieren, weil es mit der Durchschnittsfunktion ein echtes Problem sein wird, es als Null zu betrachten sein wird, es als Null . Im Durchschnitt werden die Nullen also vollständig ignoriert. Lassen Sie uns also das folgende Beispiel oder die Aufgabe haben, den Durchschnittswert aller Kunden zu ermitteln. Versuchen wir also, das zu lösen. Wir werden uns auf die Tisch-Kunden konzentrieren. Wie immer. Ich wähle einfach alles aus, um das Ergebnis hier zu überprüfen. Wir benötigen also den Spaltenwert und den Durchschnitt dieser Werte. Um das zu tun, schreiben wir den Keyword-Durchschnitt, offene Klammern und dann den Spaltennamen und schließen Klammern. Also lass uns das ausführen. Damit haben Sie also die durchschnittliche Punktzahl aller Kunden erhalten. Die Nullen werden ignoriert. Und ich benenne es gerne in Very score um. Führe es noch einmal aus. Es sah besser aus. Jetzt haben wir die durchschnittliche Punktzahl, 625. In Ordnung, jetzt gehen wir zu meiner bevorzugten Aggregatfunktion über. Wir haben Min und Max. Ich benutze es oft, wenn ich Datenprofile erstelle, um meine Daten zu verstehen, z. B. wenn ich Zeilen ablage oder die Tabellenreihenfolge zum ersten Mal überprüfe, werde ich interessiert sein. Was ist das späteste Datum oder was waren die letzten Bestelldaten? Um das zu tun, könnten wir die Max-Funktion am Bestelldatum verwenden und wir erhalten den neuesten Wert oder z. B. werde den neuesten Wert oder z. B. ich überprüfen, ob okay, welcher Kunde die höchste Punktzahl hat. Also könnte ich zur Partitur gehen und eine Max-Funktion machen. Also das Maximum und das Min, es ist wie die Zählung. Sie könnten es in jeder Art von Spalten verwenden, also Sie könnten es für Zahlen und Zeichen verwenden, Datumsangaben wird funktionieren und wenn Sie von den Nullen hören, wird es ignoriert. Wenn Sie also sagen , okay, was ist der Mindestwert für die Punktzahl, erhalten Sie nicht die Null, 350. War Maria. Lassen Sie uns einige Beispiele und Aufgaben haben, um zu verstehen, wie man mit Min und Max arbeitet. Ordnung, wir haben also die folgende Aufgabe. Es heißt, finde die höchste Punktzahl, die maximale Punktzahl in der Tabelle unserer Kunden. Wir haben hier dieselbe Tabelle, also entferne ich den Durchschnitt und wähle die Daten aus. Also möchte ich die höchste Punktzahl erzielen. Das sollte also getan werden. Um das zu tun, verwenden wir die Funktion max, öffne die Klammer, bewerte diese Klammern und führe das aus. Wenn du das tust, kriegst du die 900er. Und das ist wahr. Ich benenne die Spalte einfach um. Lass uns das noch einmal ausführen. Wir haben die maximale Punktzahl bei 900. Lassen Sie uns nun die niedrigste Punktzahl finden. Die niedrigste Punktzahl hier sollte bei Maria 350 liegen. Um das zu tun, werden wir die Funktion Mittelwert auch für die Punktzahl verwenden . Wir haben den Namen geändert, nur um besser auszusehen. Und führe das noch einmal durch, aber mit dem Mittelwert erhalten wir die 350 und nicht die Null. Das ist also sehr wichtig. Ordnung, also lasst uns jetzt weiter mit den Daten spielen. Nehmen wir die Bestellung entgegen. Ich werde also das früheste und das späteste Datum der Bestellung ermitteln. Also lasst uns versuchen, das zu tun. Ich werde das einfach entfernen. Wählen Sie die Tabellenbestellungen aus. Jetzt wollen wir die frühesten Daten und das Höchstdatum oder die spätesten Daten aus den Bestelldaten der Spalte abrufen. Um das zu tun, benutzt du die Funktion mean when brackets, order date und dann closets und benennt sie einfach für die Ergebnisse um, also Bestelldaten. Lass uns das ausführen. Und damit haben wir die Mindestdaten im Bestelldatum. Das waren also die Daten der ersten Bestellung in der Tabelle. Und holen wir uns jetzt den neuesten. Um das zu tun, ändere ich einfach die Funktion max und ändere einfach den Namen für das Ergebnis. Und sieh. Dieses Datum ist das letzte Datum , das wir als Bestellung haben. Ordnung Leute, damit haben wir alle Aggregatfunktionen in SQL gelernt. Sie sind wirklich wichtig für Datenanalyse und Datenwissenschaft. Als Nächstes behandeln wir die Zeichenkettenfunktionen. Wo werden wir lernen, wie man die Textdaten manipuliert? 30. #28 String-Funktionen: Ordnung, also als nächster Reagan, der lernt, wie wir unsere Daten mithilfe der SQL-Zeichenkettenfunktionen bereinigen können. In vielen Fällen, wenn Sie mit einer großen Datenbank arbeiten, werden Sie viele Spalten haben, die Werte wie Text oder Zeichen enthalten, wir nennen es Zeichenfolge. Und die Erkenntnisse zur Datenqualität solchen Spalten können manchmal schlecht sein. Sie werden also am Ende einige Funktionen benötigen, um die Strukturen dieser Werte zu manipulieren. In SQL haben wir also die folgenden SQL-Zeichenkettenfunktionen. Wir haben die Konkave, um Verbindung zu Zeichenketten in einem Wert herzustellen, die untere und die obere, um die Daten in Kleinbuchstaben oder in Großbuchstaben zu übertragen . Wenn Sie einige Leerzeichen am Anfang oder am Ende des Werts haben , könnten Sie diese Links entfernen, um die Länge des Zeichens oder des Werts zu berechnen, dann haben wir die Teilzeichenfolge, um gibt einen Unterteil der Zeichenfolge zurück. Ordnung, jetzt werden wir einige Aufgaben haben In Ordnung, jetzt werden wir einige Aufgaben haben, um zu verstehen, wie man mit diesen Zeichenkettenfunktionen arbeitet. Der erste, der sagt, listet alle Kundennamen auf, wobei der Kundenname eine Kombination aus Vorname und Nachname in einer Spalte ist . Also lasst uns versuchen, das zu tun. Wir benötigen die Liste aller Kundennamen, die wir hier haben, FirstName, und wir haben auch den Nachnamen von Kunden. Wenn ich also diese Abfrage ausführe, erhalte ich Folgendes. Wir haben jetzt eine Liste mit allen Kundennamen, aber jetzt haben wir die Aufgaben nicht wirklich gelöst , weil die Aufgabe besagt, dass wir den Kundennamen haben wollen, wobei der Vorname und Nachname in einer Spalte stehen. Und wie Sie hier sehen können, haben wir es in der Datenbank getrennt. Um diese beiden Zeichenketten nun in einer zu verbinden, verwenden wir die Funktion concat. Also schauen wir mal, wie wir das machen werden? Also brauchen wir das Schlüsselwort con, cats, offene Klammern. Und hier werden wir die erste Spalte auflisten, Vorname, Komma, Nachname. Also werde ich die hierher verschieben und sehen uns das Ergebnis an. Wie Sie sehen können, okay, jetzt haben wir den Vor- und Nachnamen zusammen in einer Spalte. Wenn wir sie also auch voneinander trennen wollen, könnten wir eine weitere Zeichenfolge verwenden. Ich werde das Minus dazwischen setzen. Also verbinde ich jetzt drei Saiten. Vorname minus, das ist von mir, dann der Nachname. Schauen wir uns also an, wie es aussehen wird. Also, wie Sie sehen können, Maria Minos Kramer. Damit haben wir eine Liste aller Kundennamen mit dem Vor- und Nachnamen darauf. Aber ich möchte es nur auch für den Kunden umbenennen. Name. Ich, mach es kleiner. In Ordnung, also lasst uns das variieren. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir eine Spalte namens Kundennamen und wir haben genau die Informationen, die wir benötigen. Wenn Sie also zwei oder mehr Zeichenketten verbinden möchten , können Sie die konkave Funktion verwenden. Also noch eine Aufgabe , die Milben ist okay, ich möchte, dass alle Vornamen in Groß- oder Kleinbuchstaben geschrieben sind. Schauen wir uns an, wie wir das machen können. Also werden wir das jetzt entfernen. Und wir werden jetzt den Vornamen in Großbuchstaben übertragen. Also wenn ich jetzt einfach den Vornamen abfrage, sieht man, dass er nicht groß geschrieben ist, er beginnt mit einem großen M, dann sind die anderen klein. Um also alles in Großbuchstaben umzuwandeln, verwenden wir das Schlüsselwort oder die Funktion unserer Klammern. Schließe es und ich benenne es in upper firstname um. Lass uns das ausführen. Und wie Sie jetzt sehen können, alle Namen jetzt mit Großbuchstaben, Sie könnten dasselbe auch mit den Kleinbuchstaben machen. Ich werde jetzt die Funktionen lower firstName als niedrigeren Virusnamen verwenden . Lassen Sie uns das ausführen und wie Sie jetzt sehen können, übertrage ich die Zeichenfolge von etwa Großbuchstaben in Kleinbuchstaben. Eine weitere Sache, die Sie hier beachten sollten. Also alle Änderungen, die ich jetzt an der Abfrage vornehme , werden den Inhalt der Tabelle nicht aktualisieren. Das heißt, der Vorname bleibt wie zuvor, also Maria mit dem ersten Buchstaben m und da ist klein. Jetzt ändern oder transformieren wir nur die Daten in den Ergebnismengen , die ich als Ausgabe erhalte. Es wird sich also nichts an der Tabelle ändern , sofern wir nicht einige Updates vornehmen. werden wir später lernen. Also transformieren wir jetzt nur die Daten für unsere Ergebnisse. Okay, lass uns jetzt über die Verkleidung sprechen . Das ist interessant. Manchmal finden Sie in der Datenbank so etwas. Wie der Name Maria, und davor haben wir ein leeres Feld. Also jemand, bevor er den Namen Maria eingegeben hat, hat vorher Leerzeichen eingegeben, dass es passiert. Oder am Ende verflechtet jemand Leerzeichen. Normalerweise sind das schlechte Daten und wir müssen sie entfernen , damit wir jetzt damit und unserer Abfrage arbeiten Wir könnten eine Funktion Trim verwenden. Für den linken Bereich nennen wir ihn also den Liftspace. Für den richtigen nennen wir es den richtigen Raum. Um also die linken Leerzeichen aus dem Namen zu entfernen, könnten wir die Funktion L trim verwenden, das heißt left trim. Und wenn Sie das ausführen, wird dieses Leerzeichen aus der Abfrage, aus den Ergebnissen entfernt . Und wenn Sie auf der rechten Seite auch Leerzeichen haben, können Sie eine andere Funktion verwenden, die als Trim bezeichnet wird. Das heißt richtig, trimm. Und wenn wir das ausführen, werden alle Leerzeichen am Ende der Zeichenfolge entfernt . Wenn Sie die Situation haben , in der Sie beides haben. Also entweder tragen Sie Lift Trim und Dry Trim auf oder Sie können die Funktion Trimmen verwenden. Trimmen Sie es so, dass beide Seiten entfernt werden, das linke Atrium und das rechte Trimm, und Sie erhalten keine Leerzeichen, die Zeichenfolge. Okay, lassen Sie uns nun einige Beispiele haben um mehr über den Trim zu erfahren. Wenn Sie also in unserer Tutorial-Datenbank nachschauen, Sie vielleicht schon fest dass es einige Leerzeichen gibt. Wenn Sie die Tabelle Kunden genau im Nachnamen ankreuzen, finden Sie hier einige führende oder einige linke Leerzeichen. Lassen Sie uns also abfragen, ob das nicht überprüft ist. uns. Wählen Sie LastName unter Kunden aus. Wenn Sie nun die Ergebnisse nehmen, Sie vielleicht feststellen, okay, es gibt hier Lift, Lift Whitespace, aber ich habe hier für Sie Tipp, um all die versteckten Leerzeichen zu finden . Also haben wir zum Beispiel genauso wie Cramer auch Leerzeichen, aber Sie können es nicht sehen, wenn Sie die Ergebnisse überprüfen. Also würde ich sagen, kopiere einfach den Wert und gib ihn in den Editor. Wenn ich es also in den Editor stelle, könntest du sehen, dass es so etwas wie ein rechtes Leerzeichen gibt. Und nehmen wir alle Werte. Mal sehen, Stahl ist sauber, es gibt also keine Leerzeichen und Pips entfernen diese. Beeps hat wie Lift Whitespace und das richtige Leerzeichen. Also müssen wir das reparieren. Jetzt. Molar, Molar, wir haben auch keine Leerzeichen um Rankin herum. Ich denke das Gleiche. Ja. Wir haben keine Leerzeichen, also versuchen wir, das zu reparieren. Wir verwenden einfach die Funktion trim, das Schlüsselwort trim brackets. Wie immer. Ich nenne es Clear Clean Nachname. Lassen Sie uns also die Abfrage ausführen und die Ergebnisse überprüfen. Lassen Sie uns also bei Kramer überprüfen, ob es Leerzeichen gibt . Wie Sie sehen können, ist es sauber. Lassen Sie uns auch ein anderes Beispiel für unsere Pips haben, sauber, damit wir keine Lift-Whitespaces oder Right-Whitespaces haben. Sie könnten die Funktion trimmen verwenden, um sie zu entfernen. Okay, lassen Sie uns jetzt zur nächsten Funktion übergehen. Wir haben den Link. Wenn Sie berechnen möchten wie viele Zeichen wir in einer Zeichenfolge haben, könnten Sie aus irgendeinem Grund die Links-Funktion verwenden . Wenn Sie berechnen möchten , wie viele Zeichen wir haben, haben wir der Nachname, wir könnten es so machen. Ich werde nur unsere Anfrage erweitern. Das berechnest du. Um das zu tun, werden wir die Keyword-Links verwenden. Und darin werden wir den Nachnamen eintragen. Wer berechnet, wie viele Zeichen wir dort haben? Ich benenne es einfach in den Nachnamen von Olin um. Lassen Sie uns also die Abfrage ausführen. Und Sie können sehen, dass die Datenbank bereits berechnet wie viele Zeichen wir in den Nachnamen haben? Sie haben vielleicht schon bemerkt, dass es nicht wirklich stimmt, weil wir hier Kramer haben, es sind nur sechs Zeichen, aber die Datenbank zeigt sieben. Und das liegt daran, dass wir Leerzeichen haben. Das ist also eine wirklich nette Methode, um herauszufinden , ob es Leerzeichen gibt oder nicht. Um das jetzt zu bereinigen, könnten Sie diese beiden Funktionen in einer zusammenführen. Also kann ich zuerst die Verkleidung in den Link stecken. Also bereinige ich zuerst die Daten und danach möchte ich die Länge berechnen. Um das zu tun, werde ich eine neue Kolumne verfassen. Also werde ich zuerst den Nachnamen kürzen. Und danach werde ich wieder einen weiteren Funktionslink anwenden . Also habe ich zwei Funktionen eingebettet und eine als, sagen wir, nennen wir es Clean Lynn, Getting Long Name. Aber wie dem auch sei, lassen Sie uns die Ergebnisse sehen. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir die sauberen Links oder den Nachnamen. Wir haben also genau hier 65. Und wie Sie hier sehen können, gibt es ungefähr zwei Leerzeichen. Und diese Namen haben keine Leerzeichen, weil wir genau die gleiche Anzahl von Zeichen haben . Okay, lassen Sie uns nun zur letzten Zeichenkettenfunktion übergehen , die wir haben. Es ist die lustige eine Teilzeichenfolge. Nehmen wir an, wir haben in der Datenbank den folgenden Namen. Wir haben Maria. Jedes Zeichen in der Datenbank hat die Position, z. B. M ist eins, a ist zwei, r ist drei und so weiter. Und wenn ich in der Abfrage diesen Namen subtrahieren möchte und ich einfach ein Teil davon sein möchte. Ich könnte die Funktion substring benutzen. Das Substrat hat also die folgende Syntax. Ich muss darin den Spaltennamen oder die Zeichenfolge definieren, dann die Startposition und die Länge. Lassen Sie uns das folgende Beispiel haben. Wenn ich sage, dass ich Maria durch eine Teilzeichenfolge ersetzen möchte, beginnen wir bei zwei, und die Links sind drei. Wir haben hier also zwei Hinweise. Der erste Zeiger gibt an, wo man anfangen soll. Also beginnen wir mit der zweiten Position. Es wird also 12 berechnen. Und das ist unsere Ausgangsposition. Und von diesem Punkt aus können wir drei Schritte berechnen. Also hier haben wir drei als Links oder Schritte gesagt. Also 123. Damit haben wir den gleichen Start - und Endpunkt für die Teilzeichenfolge. Wenn Sie also diese Abfrage hier ausführen, erhalten Sie als Ausweg oder Entschuldigung. Okay, lassen Sie uns jetzt ein Beispiel aus dem Leben nehmen. Wir können dieselbe Regel auf den Nachnamen anwenden. Also werde ich den alten Teil hier entfernen. Also werde ich dieselbe Funktion verwenden, also Substring. Und wir müssen jetzt definieren, dass der Spaltenname der Nachname ist. Die Startposition ist zu den Links oder wie viele Schritte sind drei. Nennen wir es also Unternachnamen. Und lassen Sie uns das ausführen und die Ergebnisse sehen. Wenn wir also das Ergebnis jetzt nehmen, können wir sehen, dass wir nicht den ganzen Nachnamen haben, sondern nur einen Teil davon weil wir die Teilzeichenfolge darauf definieren. Anstelle von Cramer haben wir also nur RAM. Also fing es mit der zweiten Position an und wir haben drei Zeichen herausgeschnitten. Also RAM aus Stahl, wir haben mit T angefangen und wir haben E. Okay, alle zusammen, das ist also alles für dieses Kapitel. Wir haben viele wichtige Funktionen gelernt. Und jetzt, im nächsten Kapitel, werden wir das Niveau noch einmal erhöhen , indem wir fortgeschrittene Themen in SQL lernen. Und wir beginnen mit der Gruppe nach Klausel. 31. #29 GRUPPE VON: In Ordnung Leute, bis jetzt haben wir gelernt, wie wir unsere Daten mithilfe von SQL-Aggregatfunktionen aggregieren können. Wenn Sie z. B. die Gesamtzahl der Kunden ermitteln möchten, verwenden Sie den Zählstern auf der Tabelle Kunden und Sie erhalten fünf. Manchmal reicht das nicht aus. Manchmal müssen Sie dort nach einem Spaltenwert gruppieren , z. B. wollen wir nicht die Gesamtzahl der Kunden der gesamten Tabelle ermitteln. Stattdessen wollen wir die Gesamtzahl der Kunden anhand der Länderwerte ermitteln, z. B. möchte ich sehen, wie viele Kunden wir aus Deutschland haben, wie viele Kunden wir aus Großbritannien, den USA usw. haben . Hier gruppieren wir diese Kunden also nach den Länderwerten. Und in SQL verwenden wir dazu die Clouds group by, Okay, also haben wir jetzt neue Clouds in unserer Abfrage. Und wie Sie wissen, reagiert SQL sehr empfindlich auf die Reihenfolge dieser Klauseln. Also müssen wir uns hier an die Regeln halten. Wir können nicht hingehen und sagen, Okay, fangen wir damit an, wo, dann aus Nein wählen, wir müssen uns an die Regeln halten. Also beginnen wir mit select from join where und die Gruppe nach its kommt immer nach dem Wo. Wir können es also nicht vor dem Wo platzieren. Wenn Sie also einen Filter haben, sollten Sie die Filter für die Tabellen durchführen und dann kommt die Gruppe BY, die ebenfalls um sie erweitert wurde , ist eine optionale Option, es ist kein Muss für Wolken. Es ist nicht so, als würde man auswählen. Also, wenn du wachsen musst, wirst du es mit einbeziehen. Aber nach dem, wo das sehr wichtig ist, okay, um die Gruppe zu verstehen, können wir eine Aufgabe haben und versuchen, sie mit SQL zu lösen. Lass uns gehen. Die Aufgabe lautet also, die Gesamtzahl der Kunden für jedes Land zu ermitteln. Das heißt, wir müssen die Kunden nach Ländern der Spalte gruppieren. Also werden wir das Schritt für Schritt erstellen . Wir beginnen also wie gewohnt mit einem ausgewählten Stern von Kunden, um zu überprüfen Kunden, um zu überprüfen, was wir an den Kunden haben. Jetzt müssen wir also zählen, wie viele Kunden wir haben. Und damit haben wir gelernt, dass wir die Funktion zählt verwenden werden. Und wir werden es so schließen. Ich benenne es einfach in Total Customers um. Also lass uns das ausführen. Jetzt haben wir also die Gesamtzahl der Kunden um fünf. Aber jetzt wollen wir, dass es auf die Länder aufgeteilt wird , bis Grubhub vom Land. Um das zu tun, werden wir jetzt die Clouds verwenden, die durch Keywords gewachsen sind und die sich durch Keywords bewährt haben. Und danach benennen wir die Spalte, nach der wir gruppieren möchten. In unserem Beispiel ist es also die Spalte Land, aber das reicht nicht aus. Wir wollen, ebenso wie die Select-Aussage, mit einbeziehen . dazu Lassen Sie mich dazu einfach auch dieses Land auswählen. Damit sagen wir, dass es okay ist. Ich möchte die Gesamtzahl der Kunden zusammen mit dem Land zählen und sie dann nach Ländern gruppieren. Also lass uns das ausführen. Und wie Sie jetzt sehen können, haben wir nicht nur die Gesamtzahl der Kunden, auch das Land und die Kunden sind nach den Werten des Landes gruppiert. In Deutschland haben wir also zwei Kunden. In den USA haben wir auch zwei Kunden und in Großbritannien haben wir einen Kunden. Damit haben wir die Gesamtzahl der Kunden nach einer bestimmten Spalte ermittelt. Ordnung Leute, lassen Sie uns jetzt Schritt für Schritt machen, was die Datenbank getan hat, nachdem wir die Gruppe BY ausgeführt haben? Also zuerst wird uns die Frage stellen, welchen Tisch brauchen wir? Wir haben den Tisch von Kunden, also wird er sich auf die Tisch-Kunden konzentrieren. Und sagt dann, Okay, welche Spalten brauchen wir? Wir brauchen die Anzahl der Spalten. Und dann auch die neue Spalte Gesamtzahl der Kunden. Ordnung, also jetzt, nachdem das okay ist, gibt es Gruppe BY und es wird gezählt. Also mit einer Gruppe NACH, was SQL tun wird, wird es zu den Spaltenwerten im Land gehen und nur den eindeutigen Wert auflisten , der unterschiedliche Werte enthält, die es innerhalb des Landes findet. Also wird es eins nach dem anderen gehen, okay, Deutschland, es wird hier gelistet, USA, Großbritannien. Aber es wird nicht noch einmal aufgeführt, Deutschland, weil wir es bereits in der Liste haben. Und USA haben wir auch schon in der Liste. Also wird es losgehen und alle Straßen für die Kolumne Deutschland zusammenfassen . Also werden wir sehen, okay, für die Kolumne Deutschland haben wir es zweimal. Also wird es hier tippen. Lass es mich einfach so machen. Zwei. Dann geht es zur nächsten Spalte. Okay, wie viele Kunden in den USA haben wir? Ich werde 1,2 zählen. Und wir werden auch hier drüben hinstellen. Dann für den letzten Wert bei gonna Grubhub oder zähle wie viele Kunden wir für Großbritannien haben und wir haben genau nur einen. So funktioniert das SQL und warum wir diese Ergebnisse erhalten. Okay, jetzt könnten wir unsere Aufgabe erweitern und wir sagen, ich möchte die gleichen Ergebnisse erzielen, indem die Gesamtzahl der Kunden den niedrigsten Tarifen als nach den höchsten sortiert werden sollte. Um das zu tun, verwenden wir die Reihenfolge BY und hier ist es sehr wichtig, dass die Reihenfolge BY nach der Gruppe BY-Reihenfolge BY steht. Wir bestellen nach der Anzahl der Sterne, also nach der Gesamtzahl der Kunden. Und hier könntest du die Frage verwenden oder ohne sie, weil es die Standardeinstellung ist. Lassen Sie uns das ausführen. Und Sie können sehen, dass das Ergebnis jetzt nach der Gesamtzahl der Kunden sortiert ist , wobei die niedrigsten Tarife und dann die höchsten Tarife gelten. Okay, lassen Sie uns nun ein weiteres Beispiel für die Gruppierung von haben und die Aufgabe lautet, die höchste Punktzahl für jedes Land zu finden. Dieses Mal brauchen wir also nicht die Count-Funktion, sondern die Max-Funktion. Wie Sie bereits bemerkt haben, benötigen wir bei einer Gruppe BY immer diese Aggregatfunktionen, aber das ist kein Muss. Also versuchen wir das in Scratch. Wählen Sie also Star aus, nun, machen wir es zu Großkunden. Wir wollen jetzt die höchste Punktzahl. Also werden wir die Funktion max verwenden. Offene Klammern sind Spalte, ist Punktzahl, und wir werden sie in Maximalpunktzahl umbenennen. Das ist also nicht genug, denn wenn ich diese Abfrage ausführe, erhalte ich die höchste Punktzahl aller Länder. Aber dieses Mal müssen wir es nach Ländern gruppieren. Um das zu tun, werde ich in der Liste das Land auswählen. Und lass es uns schöner machen und dann die Wolken nach Ländern gruppieren. Das ist also, ich finde jetzt die höchste Punktzahl für jedes Land. Also lass uns das ausführen. Und damit können Sie sehen, dass die höchste Punktzahl in Deutschland bei 500 liegt. Die höchste Punktzahl in den USA liegt bei 904, in Großbritannien bei 750. Okay, lassen Sie uns überprüfen, was mit den Daten gemacht ist. Wir haben die Tischkunden ausgewählt. Wir sagten, wir bräuchten die Spalte Land und eine neue Spalte namens Max Score. Und in der SQL haben wir die Gruppe BY der Länder. Das bedeutet also, dass die Datenbank all diese Werte auswählt und nur die eindeutigen Werte eingibt . Das heißt also Deutschland, USA und Großbritannien. Dann fängt es damit an, das Maximum aus jedem dieser Länder zu finden . Es wählt also zuerst für Deutschland aus, wir haben zwei Zeilen, 4.1, und es wird den Maximalwert dieser beiden Werte ermitteln. Also 350,500, es wird diesen Wert im Ergebnis auswählen , weil es der höchste ist, dann wird es für die USA ausgewählt, die beiden Datensätze hier drüben. Also haben wir uns hier und einen hier. Und der Maximalwert dieser beiden Werte, 900 und Null, wird 900 sein. Es wird es also zu den Ergebnissen bringen . Für das Vereinigte Königreich. Wir haben nur einen Datensatz, also wird der Maximalwert derselbe sein. Es wird also die 750 sein. Und so baut die Datenbank diese Ergebnisse aus unserer Abfrage auf. Ordnung, das ist alles für die Gruppe nach Klausel. Und als nächstes werden wir über eine mit B verwandte Klausel sprechen Es ist die Having-Klausel. 32. #30 MIT: Okay, bis jetzt haben wir gelernt, wie wir unsere Daten mithilfe der Gruppe nach SQL-Clouds gruppieren können. Aber manchmal befinden Sie sich möglicherweise in einer Situation , in der Sie mit einer wirklich großen Tabelle arbeiten, in der Sie in einer Spalte viele verschiedene Werte haben. In unserem Beispiel haben wir nur drei Werte. Es ist nur der Einfachheit halber, aber in realen Szenarien werden Sie wirklich viele Werte in einer Spalte haben. Und Sie werden als Erster einige Filter für die Ergebnisse verwenden. In älterer Version haben wir also eine weitere neue Cloud, um die Ergebnisse, die wir aus der Gruppe haben, nach SQL zu filtern , und das heißt haben. Okay, da dies die neuen Clouds sind, müssen wir verstehen, wo wir die Having-Klausel platzieren werden. Denn wie Sie wissen, hängt die Skala von der Reihenfolge dieser Klauseln ab. Wir werden also die Having-Klausel genau hinter der Gruppe BY haben die Having-Klausel genau hinter der Gruppe BY Sobald Sie also die Gruppe BY definiert haben, definieren Sie danach die Having-Klausel und sie ist optional , sobald Sie möchten filtern Sie die Aggregationsfunktionen, Sie könnten die Having-Klausel verwenden. Damit haben wir also alle Klauseln über die Select-Anweisung oder die Abfrage. Es begann mit Select from Joins where group by have. Und schließlich haben wir die Reihenfolge VON UND die Grenzwerte. Okay, um das Haben zu verstehen, haben wir eine Aufgabe und wir werden versuchen , sie mit SQL zu lösen. Die Aufgabe lautet, die Gesamtzahl der Kunden für jedes Land zu ermitteln , aber die Länder, die mehr als einen Kunden haben, unbekleidet zu ermitteln. Das heißt, wir haben hier eine Bedingung, um unsere Daten zu filtern. Versuchen wir also, das mit SQL zu lösen. Also beginnen wir wie immer mit der Abfrage unserer Daten. Wir werden uns auf die Tisch-Kunden hier konzentrieren. Jetzt benötigen wir also die Gesamtzahl der Kunden nach Ländern. Das heißt, ich muss groupBy ausführen und die Aggregatfunktion count verwenden. Wie zuvor. Ich verwende ein Keyword Counts, starne es mit einem Stern und benenne es um, dann sieht das Ergebnis gut aus. Das zählt, oder wir nennen es Gesamtkunden. Da wir nach Ländern gruppieren, müssen wir das Land als Auswahl angeben. Und danach gruppieren wir uns einfach nach diesem Land. Lass uns das ausführen. Wir sehen an den Ergebnissen, wir haben jetzt alle Länder und wir haben die Gesamtzahl der Kunden. Unsere Aufgabe ist jedoch noch nicht gelöst , da wir immer noch ein Land haben , in dem die Gesamtzahl der Kunden nicht mehr als eins beträgt. Also müssen wir diese Daten filtern , um das mit der Gruppe BY zu tun, wir werden die Clouds verwenden und darüber nachdenken. Es ist genau wie die Where-Klausel. Wir werden eine Bedingung aufschreiben. Unsere Bedingung besagt also, dass die Gesamtzahl der Kunden größer als eins sein sollte. Also die Gesamtzahl, das heißt, die Anzahl sollte größer als eins sein. Also haben wir unseren Zustand definiert. Es ist genau wie die Where-Klausel. Und lassen Sie uns das ausführen. Und wie Sie sehen, haben wir jetzt nicht das Vereinigte Königreich mit dem einen Kunden. Wir haben jetzt alle Kunden nach dem Land und dem Land zusammengefasst , dessen Ergebnisse mehr als einen Kunden enthalten. Damit haben wir unsere Daten gefiltert und wir haben genau das, was wir wollen. Okay, jetzt fragst du dich vielleicht, und wenn du ihn fragen willst, leihst du dir. Warum haben wir eine solche Klausel namens Quietschen haben, wir können einfach die Where-Klausel verwenden , weil wir dort unsere Daten filtern könnten. Wir könnten genau die gleiche Bedingung definieren und wir filtern unsere Daten. Warum SQL noch eine Funktion oder Clouds hat , die genau das tun, wo. Die Antwort darauf lautet. Wo Sie es nur für die Spalten verwenden könnten , die in der Datenbank existieren. ZB wenn ich das Land filtern möchte oder wenn ich die Punktzahl oder den Nachnamen filtern möchte. Also alle Spalten, die ich in der Datenbank habe, könnte ich mit Aware filtern. Aber einmal möchte ich die Daten anhand einer Spalte filtern , die in der Datenbank nicht existiert, z. B. dem Zählstern oder der maximalen Min. Also jede aggregierte Funktion , die wir in der Abfrage verwenden und die wir wie einen Filter auf einer solchen Funktion aufbauen wollen , dann können wir nicht die verwenden, wo wir haben verwenden sollten, haben funktioniert mit der Gruppe BY, sobald wir die Aggregation durchgeführt haben. Wir könnten hier oben einen Filter definieren. Die Where-Klausel funktioniert jedoch nur für die Spalten , die wir bereits in der Datenbank haben. Das heißt, wenn ich diese Ergebnisse habe und die Daten filtern möchte , bei denen ich das Land USA und andere Ergebnisse nicht sehen möchte, sollte ich die Where-Klausel verwenden. Also lass uns das machen. The Wire folgt dem, aus dem unsere Kolumne ein Land ist, das nicht den USA entspricht. Also lass uns das ausführen. Und damit, wie Sie hier sehen, haben wir die Daten gefiltert. Wir müssen keine anderen Ergebnisse verwenden. Wenn ich also das Land filtern möchte, muss ich die Where-Klausel verwenden. Wenn ich die Aggregatfunktion oder die Gruppe filtern möchte , muss ich das Having verwenden. Ordnung Leute, damit In Ordnung Leute, damit haben wir die Having-Klausel abgedeckt. Und als nächstes werden wir über das Konzept der Unterabfragen in Israel sprechen . Wo werden wir Existenzen und in ihnen behandeln und die Unterschiede zwischen ihnen lernen. 33. #31 SubQuery: EXISTIERT vs IN: In Ordnung, jetzt lernen wir, wie man Unterabfragen mit SQL macht. Das ist in SQL extrem mächtig. Sobald Sie gelernt haben, wie man die Unterabfragen macht, werden Sie in der Lage sein, viele komplexe und wichtige Aufgaben mit SQL zu erledigen . Was ist also eine Unterabfrage? Es ist, als ob Sie verschiedene Abfragen haben , die miteinander verschachtelt sind , da Sie eine Abfrage in die andere Abfrage eingebettet haben . In den normalen Situationen und bei den Materialien der Brauerei hatten wir also nur eine Anfrage, eine Aussage, die unsere Daten abfragt, z. B. die Kunden. Bei einer Unterabfrage werden Sie jedoch verschiedene Abfragen haben , die sich gegenseitig beeinflussen. Zum Beispiel haben wir hier Abfrage Nummer eins, die die Daten von den Tabellenkunden abfragt die Daten von den Tabellenkunden und dann ihre Ergebnisse präsentiert. Dann haben wir eine weitere Abfrage, graue Nummer zwei, die von den Ergebnissen abhängt und weitere ausgesuchte Aussagen enthält. Damit rufen wir die Abfrage Nummer eins als Unterabfrage auf. Dies wird die Grundlage für die nächste Anfrage sein, die wir haben. Damit könnten Sie also wirklich verschachtelte Abfragen durchführen , nicht nur zwei, vielleicht 34 und so weiter, sodass Sie verschachtelte Abfragen durchführen könnten und nicht nur eine. In Ordnung, jetzt lernen wir, wie man Unterabfragen mit SQL macht. Und dafür haben wir zwei Möglichkeiten. Entweder verwenden wir den Operator in oder existiert. Jetzt konzentrieren wir uns auf den Operator N , um die folgenden Aufgaben zu lösen Die folgende Steuer besagt , dass alle Bestellungen von Kunden mit einer Punktzahl von mehr als 500 mithilfe des Kunden-ID. Versuchen wir also, das zu lösen. Das bedeutet, dass wir uns auf beide Tabellen konzentrieren werden, auf Bestellungen und Kunden und Sendungen. Am Ende sollten wir alle Bestellungen vorlegen. Ich werde zuerst mit dieser Abfrage beginnen. Also sagen wir, Stern aus Bestellungen auswählen. Wie Sie sehen, haben wir jetzt alle Bestellungen, aber die Aufgabe besagt, dass sie nur die Kunden enthalten sollte, die eine Punktzahl von mehr als 500 haben. Das heißt, ich muss herausfinden, welche Kunden-ID hier eine höhere Punktzahl als 500 hat. Um das zu tun, müssen wir in einer anderen Tabelle nachschauen. Wählen Sie also Star unter den Kunden aus. Und jetzt müssen wir den Filter einsetzen, den wir brauchen. Also wo die Punktzahl höher als 500 ist. Lass uns das ausführen. Sie könnten dies separat ausführen wenn Sie es markieren und dann ausführen. Damit wissen wir, dass eine Schlüsselkunden-ID 2.3 die Kunden mit einer Punktzahl von mehr als 500 sind. Ich könnte also zu meiner ursprünglichen Anfrage zurückkehren und diesen Filter erstellen. Also ich werde sagen wo Kunden-ID, ich würde sagen in 2.3. Damit, mit diesem Filter, sage ich, okay, diese Kunden haben eine höhere Punktzahl als fünfhundert. Lassen wir also nur die anderen Bart's laufen und die Ergebnisse überprüfen. Jetzt habe ich die Bestellungen für diese Kunden und damit löse ich die Anfrage und jetzt kommen die Knospen. Das ist wirklich schlecht, weil es zwei Probleme hat. Zuerst ging ich an einen anderen Tisch. Ich habe diese IDs manuell herausgefunden. Es war also, als könnten wir es mit einem kleinen Tisch machen. Aber stell dir vor, du hast eine große Tabelle mit vielen IDs. Also musst du ihnen bei der nächsten Abfrage extra geben. Und manchmal ist es fast unmöglich, mit diesem kleinen Beispiel ist es okay, aber mit großen Tischen ist das unmöglich. Das zweite Problem besteht darin, dass wir, sobald sich die Daten ändern, z. B. mehr Kunden, mehr Bestellungen erhalten. Das heißt, jedes Mal, wenn ich neue Daten in meinen Tabellen erhalte, überprüfe ich die Abfrage hier und passe unsere Abfrage an. Das ist nicht dynamisch, also ist das wirklich schlimm. Stattdessen werden wir einen kleinen Trick machen, der alles löst und uns das Leben mit den Unterabfragen erleichtert. Also anstatt diese statischen Zahlen hier im Filter zu haben, werde ich sie entfernen. Und stattdessen werde ich sagen, dass diese Abfrage meine Unterabfrage sein wird. Und das hier drüben wird meine Hauptfrage sein. Die Ergebnisse, die ich hier erhalte , die das noch einmal überprüfen. Also die Ergebnisse, die ich hier erhalte, so sein, als würde ich die andere Anfrage beantworten. Also dafür brauche ich wirklich 2.3. Ich benötige nur die Kunden-ID, also brauche ich nicht all diese Spalten. Anstelle des Sterns sage ich Kunden-ID. Lass uns das noch einmal ausführen. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt 2.3. Es spielt also keine Rolle wie viele neue Kunden ich bekommen werde. Ich werde immer eine vollständige und richtige Liste für die nächste Anfrage haben . Also was ich tun werde, ich schneide es einfach aus und füge es hier ein. Ich werde es einfach in eine neue Zeile setzen damit es viel besser aussieht. Damit habe ich eine Abfrage in die nächste eingebettet. Das ist also die Unterabfrage. Es hat immer diese offenen und geschlossenen Klammern. Damit gebe ich für SQL an, dass wir hier eine Unterabfrage haben und hier haben wir die Hauptabfrage. Lassen Sie uns das ausführen und die Ergebnisse überprüfen. Wie Sie sehen, habe ich genau die Bestellungen von Kunden erhalten, deren Punktzahl höher als 500 ist. Und jetzt könnten wir neue Bestellungen haben, neue Kunden. muss ich mich nicht auseinandersetzen. Alles ist, dass meine Anfrage mein Problem lösen wird. Und ich muss nicht all diese IDs in der, in hinzufügen. Stattdessen werden wir es sehr dynamisch und sehr leistungsstark haben . Das ist also eine viel bessere Lösung als statische IDs in den n Anweisungen zu haben. Und wir sind sehr dynamisch, wenn Sie möchten, gehen Sie das einfach durch und führen Sie mehr verschachtelte Abfragen durch und so weiter. Sie werden in der Lage sein, viele komplexe und wichtige Aufgaben mit SQL zu lösen . Ordnung, jetzt werden wir versuchen, dieselben Aufgaben mit Exists zu lösen . Exists ist ein bisschen anders als bei beiden. Wir werden das gleiche Ergebnis erzielen, aber mit Exists werden Sie eine bessere Leistung erzielen, werden Sie eine bessere Leistung erzielen wenn Sie große Tabellen haben. Wenn Sie also große Tabellen haben und die Leistung des In-Operator beeinträchtigt, könnten Sie anfangen, den Exist zu verwenden und zu prüfen, ob Sie eine bessere Leistung erzielen. Daher verwenden wir in der Regel exist mehr als n, wenn Sie mit Leistungsproblemen konfrontiert sind. Es ist jedoch etwas komplizierter als sie existieren, da es keine klare Trennung zwischen der ersten Abfrage und der zweiten Abfrage oder der Unterabfrage und der Hauptabfrage gibt. Schauen wir uns also an, wie wir das mit exist machen werden. Ich öffne einen neuen Tab. Wir werden also das gleiche Setup haben. Wählen Sie also einen Stern aus den Bestellungen aus. Aber jetzt werden wir ein paar Aliase haben , weil es so etwas wie Joins ist. Also werde ich den Namen 0 als Alias für die Bestellungen haben. Und jetzt geben wir den Filter wo wir danach direkt die vorhandenen Keller eingeben können, in denen es existiert. Dann haben wir die Unterabfrage. Jetzt schreiben wir eine Unterabfrage, damit wir auswählen können. Und jetzt könnten wir hier alles als Spalten schreiben, damit sie existieren und nicht von den ausgewählten Spalten hier abhängen. Sie könnten also etwas wie Kunden-ID oder Stern oder alles, was Sie wollen, schreiben . Wir neigen zu jeder Skala dazu, nur eine zu schreiben. Also weil uns das egal ist, nur um sicherzustellen, dass das Ergebnis der SQL-Unterabfrage nicht wichtig ist. Es ist wie der Beitritt. Wählen Sie also einen Kunden aus, ich gebe ihm einen Namen. Jetzt müssen wir den Filter hinzufügen. Und hier ist es genau so, als würden sie die Joins machen? Sehen Sie, Kunden-ID entspricht zwei Bestellungen, Kunden-ID. Also wie gesagt, es ist wie ein Join. Und danach haben wir einen weiteren Filter für die Kunden und dafür, dass die Punktzahl höher als 500 sein muss. Damit haben wir hier unsere Unterabfrage. Es sieht ein bisschen kompliziert aus im Vergleich zu n. Also hier haben wir so etwas wie einen inneren Join. Ich kann diesen Teil eines Quadrats nicht trendisieren. Ich werde eine Fehlermeldung bekommen , weil ich so eine Art Konvertierung zwischen den Ideen habe. Um das Ergebnis zu erhalten, muss ich das Ganze ausführen. Also lass uns das sehen und ausführen. Sie können sehen, dass ich genau die gleichen Ergebnisse erhalten habe, existieren und n, was Ihnen die gleichen Ergebnisse liefert, die ich in der Regel verwende, wenn es wie, sagen wir, kleine Tabellen sind und so weiter. Aber sobald ich eine schlechte Leistung habe, werde ich zu Exists wechseln. Und es liegt an Ihnen, welches Sie verwenden werden. Aber beide führen die Unterabfragen und diese Dynamik in SQL durch. Ordnung Leute, das ist alles für dieses Kapitel, wir haben einige fortgeschrittene Themen in SQL und Mix gelernt. Wir werden anfangen zu lernen, wie wir unsere Daten in unseren SQL-Tabellen ändern können . Und wir beginnen mit den Insert-Anweisungen. 34. #32 EINFÜGEN: Okay, bis jetzt haben wir gelernt, wie man Abfragen durchführt, wie man unsere Daten aus der Datenbank abruft , ohne etwas zu ändern, ohne den Inhalt der Tabellen oder die Spalten zu ändern. Deshalb haben wir den Befehl select verwendet um unsere Daten abzurufen. Und damit werden diese Befehle unsere Daten in unserer Datenbank nicht ändern. Als Nächstes werden wir lernen, wie wir unsere Daten in unserer Datenbank manipulieren unsere Daten in unserer Datenbank können, um den Inhalt zu ändern. Und dafür haben wir einen neuen Befehlssatz in einer neuen SQL-Kategorie, die DML Data Manipulation Language heißt . Und darin haben wir drei Hauptbefehle. Wir haben die Beilage. Wir könnten es verwenden, wenn Sie neue Daten in unsere Tabellen einfügen möchten . Wir haben Löschungen. Wenn wir einige vorhandene Rollen haben und diese aus der Datenbank löschen möchten, könnten wir den Befehl delete verwenden. Und das letzte Update, das wir haben, wenn Sie den Inhalt vorhandener Erweiterungen in unseren Tabellen aktualisieren oder ändern möchten , könnten wir den Befehl update verwenden. Ordnung, jetzt beginnen wir mit dem ersten Befehl. Wir haben den Befehl insert. Wir werden jetzt lernen, wie man neue Zeilen in unsere Datenbank einfügt . Wir werden uns also auf die Tisch-Kunden konzentrieren. Wie Sie wissen, haben wir in unserer Tutorial-Datenbank fünf Kunden. Und jetzt üben wir, indem wir einen weiteren neuen Kunden hinzufügen, um zu unserer Datenbank einen weiteren neuen Kunden hinzufügen, um zu lernen, wie man mit den Einfügebefehlen arbeitet. Vorher fügen wir also alle neuen Dinge in unsere Datenbank ein. Wir müssen die Struktur der Tabelle, die Struktur der Spalten wirklich verstehen . Denn wenn wir die Struktur und die Definitionen dieser Dinge nicht kennen , werden wir beim Einfügen der Daten einige Fehler haben . also nicht aus, nur zu wissen, dass wir etwa fünf Spalten in der Tabelle haben reicht also nicht aus, nur zu wissen, dass wir etwa fünf Spalten in der Tabelle haben, Kunden. Wir müssen also die Definitionen der Tabellen wirklich verstehen die Definitionen der Tabellen bevor wir beginnen, neue Daten für unsere Tabellenkunden einzufügen . Und um das zu tun, verwende ich normalerweise die folgenden Schlüsselwörter. Beschreiben Sie also Kunden, den Tabellennamen. Also, was ich jetzt zur SQL sage, geben Sie mir die Definition der Tabellenkunden, damit ich mir das ansehen kann. Was haben wir für jede Spalte? Auf den ersten Blick sieht es vielleicht etwas kompliziert aus. Mach dir darüber keine Sorgen. Ich werde all diese Dinge Schritt für Schritt erklären. Also sagen wir, okay, Datenbank wurde mir erklärt oder beschreibe mir die Tischkunden. Wie Sie wissen, enthält jede Tabelle mehrere Spalten. Wir können also in den Ergebnissen sehen, dass wir hier fünf Spalten haben. Wir haben Kunden-ID, Vorname, Nachname, Land und Punktzahl. Das sind die Spaltennamen. Und für jede Spalte, die wir hier haben, sind Beschreibungen Eigenschaften, die jede Spalte beschreiben. Wir haben hier die Datentypen, z.B. wenn ihr hier jetzt unsere Kundentabelle nehmt, wir haben in der Kunden-ID nur Zahlen und die sind einmalig. Wir haben also 12345 und das sind Zahlen. Der Datentyp für die Kunden-ID ist also so etwas wie Zahlen. Und in der Datenbank nennen wir sie Integers oder Int. Und der Vorname, es ist, als hätten wir nicht alle Zahlen, wir haben Charakter. Also haben wir Maria, John, und sie sind wie Text, und wir nennen sie in der Datenbank var char. Es gibt verschiedene Typen für solche Charaktere, z. B. haben wir Charakter oder Char und so weiter. In den Best Practices verwenden wir jedoch var char, da sie auch die Leerzeichen oder Größen in unserer Datenbank optimieren . Wir können hier sehen, dass die Größe des var-Zeichens, das wir hier haben, 50 ist , das heißt, die maximale I'm Loud-Größe für den FirstName ist nur 50. Wenn Sie also mehr als 50 Zeichen in der FirstName-Datenbank haben , wird diese ausgeschnitten und nur 50 Zeichen für den Vornamen eingefügt. Hier sind wir also so, als würden wir einige Regeln für jede Spalte festlegen. Der Vorname sollte also maximal kräftige Zeichen enthalten, das Gleiche gilt für den Nachnamen und das Land. Wenn Sie also einen wirklich langen Namen haben , der mehr als 50 Zeichen lang ist, passt er nicht in diese Spalte und die Datenbank wird ihn ausschneiden. Sie könnten also neben dem Datentyp hier einige Regeln für die Größe jeder Spalte anwenden . Und wir haben auch die Partitur, wie Sie in diesem Kurs sehen können, wir haben keine Charaktere. Sie sind nur wie Zahlen. Wir nennen sie Integer. Damit können Sie sehen, dass jede Spalte einen anderen Datentyp hat. Sie haben mehr Verständnis für diese Beschreibung der Spalten. Danach gibt es ein Feld namens Nulls und Sie können hier nur Nein und Ja sehen. Es heißt, sind die Nullen in jeder Spalte erlaubt oder nicht. So erlauben wir z. B. bei der Kunden-ID keine Null. Also hier, die Datenbank, wenn Sie ein Enol einfügen, würde diese Datenbank nein sagen, das ist nicht erlaubt. In den Definitionen ist also keine Null zulässig. Und das Gleiche gilt für den Vornamen und den Nachnamen. Sobald wir Daten für die Kunden eingegeben haben, müssen wir immer die Kunden-ID, den Vornamen und den Nachnamen haben. Aber jetzt mit dem Ergebnis und dem Land sagen wir ja. Also die Nullen sind erlaubt, z.B. wie Sie in der Partitur sehen können, haben wir hier eine Null. Und in dem Land wird es kein Problem geben, wenn Sie in den Einfügeanweisungen nichts angeben . Und die Datenbank kann sehen, dass sie uns eine Null anzeigen wird. Hier sehen wir also die Definition, wo wir Nullen hinzufügen können und wo dies nicht erlaubt ist. Also haben wir hier auch einen Schlüssel für jede Tabelle. In SQL-Datenbanken haben wir Primärschlüssel. Die Schlüssel, die jeden Kunden oder jede Zeile definieren, z. B. in unserer Tabelle hier, Kunden, haben wir die Kunden-ID als Primärschlüssel. Und wenn wir braun trüb sagen, kommt er zu Sachen. Erstens darf es nicht Null sein, und zweitens sollte es eindeutig sein. Das bedeutet, dass es nicht erlaubt ist, zwei Kunden mit derselben ID zu haben . Maria und John sollten also immer eine unterschiedliche Kunden-ID haben. Wir können nicht beide haben, z. B. die Kunden-ID, eine hier sollte es keine WE-Kits geben und diese ist einmalig. Das Wichtigste, was Sie über die Primärschlüssel wissen müssen , ist, dass sie einzigartig sind. Also, wenn ich jetzt einen weiteren neuen Kunden einfüge und sage: Okay, wir haben einen neuen Kunden angerufen und sie hat eine Kundennummer fünf. Aber da wir in der Datenbank bereits die Kunden-ID fünf haben , wird die Datenbank Ihnen eine Fehlermeldung geben. Hier ist es also sehr wichtig , die Struktur zu verstehen. Welche Spalte hier ist unser Primärschlüssel? Dann haben wir noch einige andere Informationen, z. B. haben wir hier Auszüge. Es heißt, dass es sich um ein automatisches Inkrement handelt. Automatische Inkrementierung bedeutet, dass, wenn ich einen neuen Kunden hinzufüge, die Datenbank die Kunden-ID automatisch erhöht , z. B. wenn ich einen weiteren Neukunden hinzufüge, muss ich nicht angeben, als ob die Kunden-ID Nummer sechs sein sollte , wird diese Datenbank das automatisch tun. Deshalb haben wir hier einige zusätzliche Informationen hinzugefügt , die uns sagen, dass diese ID aus der Datenbank generiert wird und wir sie nicht angeben müssen. Jetzt haben wir also mehr Einblicke in die Tischkunden. Wir kennen die Definition jeder Spalte und könnten jetzt damit beginnen , neue Datensätze oder neue Zeilen in die Tabelle Kunden einzufügen . Also öffne ich einen neuen Tab. Und wir werden anfangen, die Beilage zu verwenden. Also tippe ich hier, füge es in das Schlüsselwort ein. Und dann müssen wir den Tabellennamen angeben, in den wir unsere Daten in die Tabelle Kunden einfügen können. Dann müssen wir jetzt die Werte für jede Spalte angeben, Werte von n Klammern. Und jetzt fangen wir eins nach dem anderen an. Also die Kunden-ID, ich möchte das noch einmal überprüfen, die Kunden-ID ist eine Ganzzahl, sie ist der Primärschlüssel und wird automatisch erhöht, das bedeutet, dass Delta V die neue ID inkrementiert. Ich muss es nicht selbst machen. Also könnte ich gehen und Standardeinstellungen sagen. Standardeinstellungen bedeuten, dass sich die Daten darum kümmern. Ich füge die gesuchten Kunden-IDs ein. Du könntest sagen, stattdessen gebe ich Nummer sechs ein, aber ich empfehle es wirklich nicht, aber ich empfehle es wirklich nicht denn wenn du eine große Datenbank hast und jemand anderes Inserts macht oder du vergisst über die letzte Kunden-ID, die wir in der Datenbank haben. Machen Sie sich das Leben einfacher und geben Sie Standardwerte ein. Also müssen wir jetzt den Vornamen eingeben. Ich werde z. B. diesen Vornamen Anna verwenden. Hier haben wir in der SQL-Datenbank das Problem, dass Sie den Vornamen nicht einfach so eingeben können. Es ist eine Zeichenfolge und eine Ganzzahl. Wir müssen es immer in einfachen oder doppelten Anführungszeichen booten . Also werde ich zB die doppelten Anführungszeichen verwenden , um mit den Zeichenketten umzugehen. Wenn Sie das nicht tun, erhalten Sie eine Fehlermeldung. Normalerweise benutze ich einen. Also füge die Zeichenketten so ein , dass es in Ordnung sein sollte. Der Nachname ist dasselbe wie dieses var-Zeichen und wir müssen ihm einen Namen geben. Also werde ich Nixon als Nachnamen verwenden. Wir haben jetzt also die drei Spalten Kunden-ID, Vorname, Nachname. Jetzt haben wir Land und Ergebnis. Schauen wir uns also das Land an. Das Land, in dem es heißt, ist ein var-Zeichen, also müssen wir hier etwas angeben. Und wir könnten es leer lassen. Ich muss hier also nicht wirklich etwas beantworten , wenn ich nicht möchte. Und das Gleiche gilt für den Wert, der nur eine Ganzzahl ist, aber wir könnten ihn auch leer lassen. Also was ich tun werde, ich füge einfach das Land hinzu. Es ist ein Var-Zeichen, also ist es eine Zeichenfolge. Ich muss es in einfache Anführungszeichen setzen. Ich werde das Land Großbritannien verwenden. Okay, jetzt zur letzten Spalte, wir haben das Ergebnis. Lassen Sie uns das in der Beschreibung überprüfen. Wir haben also eine Punktzahl, sie ist eine Ganzzahl. Das heißt also, dass sich nur Zahlen innerhalb dieses Kerns befinden sollten , sodass ich ihn leer lassen könnte und er kein Primärschlüssel ist und so weiter. Das heißt, ich könnte es als Null belassen. Und das macht Sinn, weil Anna eine neue Kundin ist und sie noch keine ähnlichen Ergebnisse in unserer Datenbank oder unseren Systemen hat. Deshalb könnte ich einfach hier drüben und null schreiben. Oder ich könnte es bei dieser Null belassen. Wenn ich will, also damit, lasse ich es einfach bei Null stehen. Lassen Sie uns einfach die Abfrage ausführen und sehen, ob wir alles richtig gemacht haben. Er wird also keine Ergebnissätze erhalten. Wir geben Ihnen nur die Information, dass alles grün ist und wir die Daten eingegeben haben. Um diesen Benutzer jetzt in unserer Datenbank zu überprüfen, öffnen wir einen neuen Tab, wählen Stern aus Kunden aus und sehen, ob Anna in der Datenbank ist. Und ja, wir haben noch einen Kundenanruf, Anna Nixon aus Großbritannien. Die Punktzahl lautet jetzt ist sie neu und wir haben die neu generierte ID, Kunden-ID, aus der Datenbank. Okay, lassen Sie uns jetzt weiter üben und einen weiteren Kunden hinzufügen, unseren Kunden Nummer sieben in unserer Datenbank. Also lass uns das machen. Ich werde alles bewegen und bei Null anfangen, fügt in unseren Tisch Kunden ein. Und jetzt werden wir die Werte hinzufügen. Also wird unser erster Wert, die Kunden-ID, wie immer Standardwerte sein. Den Vornamen verwende ich max und den Nachnamen verwende ich Lighting. Aber jetzt das Land und die Punktzahl, ich könnte sie leer lassen. Also werde ich jetzt auch die Null für die Punktzahl verwenden. Da ihr vielleicht schon bemerkt was ich hier wirklich gemacht habe, habe ich nur einen Vornamen und einen Nachnamen angegeben. Und für alle anderen verwende ich einige Nullen und Standardwerte. Wir könnten das also überspringen und uns das Leben einfacher machen , indem wir nur den Vor- und Nachnamen hinzufügen. Wenn ich also einfach die Null hier und die Standardeinstellung entferne und die Abfrage ausführe, erhalte ich eine Fehlermeldung, weil die Datenbank nicht versteht, was max ist. Ist max, so wie das Land max ist, der Vorname, der Nachname, die Lunge auch. Ist es wie der Nachname? Also müssen wir für die Datenbank angeben, was diese Werte für welche Spalte sind. Um das zu tun, öffne ich hier neue Klammern und sage: Okay, ich gebe den Spaltennamen, den Vornamen und die zweite, die wir verwenden, den Nachnamen ein. Damit sagen wir der Datenbank, okay, die ersten Werte gehören zur Spalte FirstName und der zweite Wert gehört zur Spalte LastName. Und wenn ich das starte, erhalten wir keine Fehlermeldung, da wir das Mapping bereits durchgeführt haben und alles andere automatisch erledigt wird. Das bedeutet, dass die Datenbank die Kunden-ID kennt. Es ist wie automatisch generiert. Also generiert es eine neue ID und sendet die Datenbank, hat keine Informationen über das Land und den Punktestand gefunden , es wird es standardmäßig als Null setzen. Also lasst uns jetzt das Ergebnis überprüfen. Wenn ich jetzt dasselbe abfrage, wähle Stern von Kunden aus, und wir können sehen , dass das erledigt ist. Das ist ein eingefügter Lügner unseres neuen Kunden Max. Sie verstand, dass das Land oder es verstand , dass das Land eine Null ist und die Punktzahl eine Null ist, und generierte die ID Sieben. Wie Sie sehen können, ist es kompakter und ich muss nicht all diese Nullen hinzufügen, denn stellen Sie sich vor , Sie haben eine große Tabelle mit etwa 50 Spalten und Sie haben viele Nullen, die Abfrage wird richtig schlecht aussehen. Also hier füge ich einfach ein, was ich brauche und der Rest erledigt die Datenbank von mir, wenn es erlaubt ist. Also z.B. wenn das Land nicht Null sein soll, muss ich dir etwas über das Land einfügen. Aber da wir die Nullen im Land und im Ergebnis zulassen , könnten wir das einfach ignorieren und es so belassen. Ordnung, damit haben wir gelernt, wie man Daten in unsere SQL-Tabellen einfügt. Als Nächstes werden wir über die Update-Statements sprechen. 35. #33 UPDATE: Ordnung, jetzt werden wir über einen weiteren Befehl sprechen , um unsere Daten in der Datenbank zu manipulieren. Und das sind die Update-Befehle. Sie können also Updates verwenden, um die Werte einer bereits vorhandenen Zeile in Ihren Tabellen zu ändern . Okay, lassen Sie uns jetzt die folgende Aufgabe haben. Wir haben gerade einen neuen Kunden mit den Insert-Statements hinzugefügt, und das ist Max, der Kunde Nummer sieben. Und wie Sie bereits bemerkt haben, ist dies der einzige Kunde , für den wir kein Land in der Datenbank angegeben haben . Die Aufgabe besteht nun nur noch darin, das Land Deutschland zu diesem Rekord hinzuzufügen . Jetzt müssen wir den Inhalt dieses Kunden aktualisieren , indem wir die Null auf Deutschland ändern. Jetzt beginnen wir mit den Keyword-Updates. Und jetzt müssen wir den Tabellennamen angeben , der geändert werden soll. Also werden wir die Tabelle mit dem Namen Kunden haben. Und danach zur neuen Zeile, wir werden die Keywordsets haben. Damit können wir neue Werte für die Spalten angeben , die geändert werden sollen. Wir wollen also die Spalte Land ändern und wir haben einen neuen Wert anstelle der Null Wir müssen den Wert von Deutschland als neuen Wert für dieses Land angeben . Jetzt muss er wirklich vorsichtig damit sein. Wenn ich das ausführe, tu das nicht. Was kann passieren, wenn ich diese Befehle ausführe? Die Datenbank wird alle Werte für alle Kunden unter dem Land auf den neuen Wert Deutschland aktualisieren alle Kunden unter dem Land auf den . Denn wenn Sie dies lesen, teilen wir der Datenbank mit, dass sie die Tabelle Kunden aktualisiert und das Land auf Deutschland setzt , ohne einen Kunden anzugeben. Das heißt, wenn wir kandidieren, werden alle Länder als Deutschland in der Tabelle stehen, also tun Sie das nicht. Unsere Aufgabe ist es nur, es für den neuen Kunden zu ändern. Wie Sie hier sehen können, hat unser Kunde Max einen leeren Wert, fügt das Land hinzu, und wir müssen ihn nur ändern. Um das zu tun, werden wir filtern, werden wir ähnliche Bedingungen für die Updates festlegen? Und um das zu tun, verwenden wir den Primärschlüssel, die Kunden-ID Nummer sieben. Ich empfehle nicht, andere Spalten wie z.B. den Vor- oder Nachnamen zu verwenden . Denn wenn Sie einen großen Tisch haben, der Vorname max, kann der Vorname max, bei anderen Kunden vorgestellt werden. Vielleicht haben Sie also verschiedene Kunden, den gleichen Vornamen. Und wenn Sie die Abfrage für den FirstName ausführen, alle Kunden mit dem Vornamen max haben alle Kunden mit dem Vornamen max das Land als Deutschland. Um sicherzustellen, dass der richtige Datensatz, die richtige Zeile, aktualisiert wird, verwenden wir dafür die Brian-Hierarchie, die Kunden-ID. Also lass uns wieder hierher gehen. Und wir werden den Where-Befehl genau wie den Select schreiben . Und wir werden sagen, wir müssen die Kunden-ID ändern. Nummer sieben. Damit teilen wir genau die Datenbank mit. Wir haben jetzt einen neuen Wert für das Land, und das gilt nur für die Kundennummer Nummer sieben. Lassen Sie uns das ausführen und hier rübergehen und das erneut ausführen, um den Wert zu überprüfen. Also hier haben wir es leer oder null. Und nach den Updates haben wir jetzt Deutschland im Land. Okay, lassen Sie uns eine weitere Aufgabe haben, bei der wir den Inhalt unserer Tabellen manipulieren und aktualisieren werden. Die Aufgabe sagt, unsere neue Kundin und sie war aktiv. Sie hat etwas auf unseren Websites gekauft und hat jetzt die Punktzahl von 100. Also anstatt die Punktzahl Null zu haben, weil Sie als Neukunde sind, haben wir jetzt 100 Punkte für Anna. Nicht nur das, wir haben versehentlich das Land UK statt USA eingegeben , zeigen, dass Ana aus den USA stammt und wir müssen auch das Land aktualisieren. Also lass uns das mit dem Befehl update machen. Ordnung, also schauen wir mal hier vorbei. Bevor wir also damit beginnen die Werte in den Spalten zu aktualisieren, sollten wir sicherstellen dass wir die richtigen Kunden haben, damit wir nicht verschiedene Kunden aktualisieren oder die gesamte Tabelle aktualisieren. wir also sicher, dass wir im Where-Befehl alles richtig auswählen. Anna hat also eine Kundennummer sechs statt sieben. Wir schreiben hier Nummer sechs. Jetzt konzentrieren wir uns auf die richtige Reihe. Und jetzt sollten die USA das Land sein. Jetzt geben wir Anna im Länderfeld einen neuen Wert . Und wir wollen jetzt eine weitere Spalte angeben, die geändert werden soll. Um das zu tun, haben wir dieses Komma. Ich setze es gerne in eine neue Zeile und die Punktzahl sollte gleich 100 sein. Damit geben Sie die Lebensdauer mehrerer Spalten in einer Aktualisierung und können sie durch ein Komma trennen. Wenn ich also eine weitere Spalte ändern möchte, könnte ich alles in einem Befehl erledigen. Ich muss nicht für jede Spalte einen anderen Befehl haben . Ich könnte alles in einem zusammenfassen. Was wir nun sagen, aktualisieren Sie die Kundentabelle, wobei die Kunden-ID Nummer sechs ist. Und das Land sollte genauso hoch sein wie Sie, und die Punktzahl sollte bei 100 liegen. Lassen Sie uns das also ausführen und dann zu unserem ausgewählten Stern von Kunden zurückkehren , um zu überprüfen, ob alles in Ordnung war. Also werde ich das auffrischen. Und Sie können jetzt sehen, wie das Land USA und die Punktzahl jetzt 100 ist. Es ist also wirklich einfach, die Daten mit dem Befehl update zu manipulieren . Ordnung, alle zusammen, das ist alles für die aktualisierten Statements. Und als Nächstes lernen wir die Anweisungen löschen und kürzen. 36. #34 LÖSCHEN und TRUNCATE: Okay, jetzt gehen wir zum letzten Befehl über, den wir im Abschnitt Datenbearbeitung haben, und das ist der Löschbefehl. Um also Zeilen aus unseren Tabellen zu löschen, könnten wir diese Löschungen verwenden und lassen Sie uns die folgenden Aufgaben erledigen. Der Test sagt, Moment mal, all die neuen Benutzer seit gestern oder seit heute, sie wurden falsch in unsere Systeme eingefügt und rehabiliert, um sie zu löschen. Wir haben also den Kunden und die Kundenmarken. Sie sollten aus unserer Datenbank, aus unseren Tabellen gelöscht werden . Das zu tun ist also ziemlich einfach. Wir verwenden den Befehl Löschen. In Ordnung, also um das zu lösen, werden wir sehr einfache Befehle schreiben und es ist auch sehr gefährlich. Wir beginnen also damit, das Schlüsselwort delete from zu schreiben , und dann kommt der Tabellenname. Also müssen wir von Kunden löschen. Wie Sie sehen können, sind es nur drei Wörter. Es ist sehr einfach, aber wenn ich das ausführe, achte darauf, dass alles in der Tabelle Kunden gelöscht wird . Ich spezifiziere also nichts. Ich sage, von Kunden löschen. Und wenn ich es starte, löscht die Datenbank alle unsere Kunden aus der Datenbank. Also sei vorsichtig damit. Geben Sie immer an, was genau gelöscht werden soll. Damit ist es also wie bei den Updates. Wir werden die seltsamen Befehle verwenden und den Primärschlüssel, die Kunden-ID, verwenden. Deshalb möchten wir die Kunden-ID-Nummer löschen. Lassen Sie mich noch einmal Nummer 6.7 überprüfen. Um das zu tun, werde ich den In-Operator in 67 verwenden. Also werden alle Kunden-IDs in 6.7 gelöscht. Das ist also mein Filterzustand. Und wenn ich das starte, werden beide Benutzer gelöscht. Also lassen Sie uns das überprüfen. Wenn ich das hier überprüfe, können Sie sehen, welche anderen Kunden gelöscht wurden. Und damit haben wir einige Datensätze von unseren Kunden gelöscht . Aber seien Sie sehr vorsichtig was Sie beim Löschen angeben. Du löschst also keine oder deine bereits vorhandenen Karten. Sie sind vielleicht während der Entwicklung Ihrer Tabellen, Sie fügen diese wie Testdata und möchten sie alle löschen. Wenn Sie also eine Tabelle erstellen und leeren möchten, könnten Sie sagen, aus dem Tabellennamen löschen, und Sie werden die Tabelle leer machen und dann erneut einfügen, es sind Daten. Wenn Sie jedoch nur wenige Datensätze löschen möchten, achten Sie darauf, was Sie schreiben und unter welcher Bedingung Sie das Wo schreiben, damit Sie nicht alle Ihre Daten verlieren. Eine weitere Sache, über die Sie hier sprechen sollten, ist das Löschen von Zeilen, in denen Sie sich möglicherweise in einer Situation befinden, in der Sie eine sehr große Tabelle haben. Und die Mission hier ist es, alles zu löschen, alle Zeilen aus dieser großen Tabelle zu löschen. Wenn Sie also die Befehle delete from verwenden, kann es lange dauern, denn was SQL tut, wird für jeden gelöschten Datenblock so ablaufen, dann fahren Sie mit dem nächsten fort. Es wird also iterativ ablaufen und es kann sehr lange dauern. Anstatt also Löschen zu verwenden, möchte ich, wenn Sie sicher sind, dass das in Ordnung ist wenn Sie sicher sind, dass das in Ordnung ist, eine Tabelle leer machen. Ich möchte alles aus der Tabelle löschen. Ich will nur die Säulen haben und nichts drin. Anstatt den Leader zu verwenden, empfiehlt es sich , andere SQL-Befehle zu verwenden , um die Zeilen zu löschen, und das ist das Schlüsselwort truncate. Und Kunden. Wie Sie sehen können, sind es nur zwei Worte um alles zu zerstören. Es ist also ein sehr kurzer Befehl, der versucht, Kunden zu bekommen, die Sie dem SQL sagen , löschen Sie alles. Ich möchte keine Jahresaufzeichnungen in meiner Tabelle sehen. Die Datenbank wird es also sehr schnell machen. Also, wenn ich diese Abfrage hier ausführen werde, entferne ich einfach das Löschen von. Wir löschen alles in der Kundentabelle. Wenn ich also einen Stern von Kunden auswähle, ist die Tabelle leer. Wenn Sie das also getan haben und die Testdaten erneut haben möchten, gehen Sie einfach zur Tutorial-Datenbank und führen Sie das gesamte Skript erneut aus. Dann haben Sie genau die gleiche Situation bevor Sie die Daten von Kunden löschen. Ordnung, alle zusammen, das ist alles für dieses Kapitel. Wir haben gelernt, wie wir unsere Daten in SQL-Tabellen ändern können. Und jetzt springen wir zum letzten Kapitel, in dem wir lernen, wie wir unsere Daten mit SQL definieren. Und zuerst lernen wir, wie man eine SQL-Tabelle erstellt. 37. #35 Tabelle erstellen: Okay Jungs und Mädels, bis jetzt haben wir gelernt, wie wir unsere Daten mit den Select-Befehlen abfragen und wie wir unsere Daten, die Werte in unseren Tabellen, manipulieren , indem wir einfügen, löschen, aktualisieren als und x, wir werden uns auf eine neue Gruppe konzentrieren, nämlich die Datendefinitionssprache DDL. Es geht darum, wie man die Struktur unserer Datenbank ändert, wie man die Tabellen selbst ändert. Wir haben hier also drei Befehle. Erstellen Sie, um etwas Neues zu erstellen, z. B. eine neue Tabelle zu erstellen oder ein neues Objekt zu erstellen, das wir gelöscht haben. Um eine Tabelle oder eine gelöschte Tabelle zu löschen. Alter bedeutet, die Struktur einer Tabelle zu ändern. Okay, jetzt fangen wir an, über den ersten Befehl zu sprechen. Wir haben den Befehl create. Wenn Sie etwas Neues in der Datenbank erstellen möchten , neue Objekte, z. B. neue Tabelle oder eine neue Ansicht der gespeicherten Prozeduren in den Datenbanken, gibt es verschiedene Objekttypen, nicht nur Tabellen. Sie könnten also den Befehl create verwenden. In unseren Tutorials konzentrieren wir uns auf das Erstellen einer neuen Tabelle. Um also neue Tabellen zu erstellen, müssen Sie die Struktur jeder darin enthaltenen Spalte definieren . Und um das zu tun, müssen wir diese drei Informationen für jede Spalte angeben . Also sollte jede Spalte einen Namen haben. Dies kann alles sein, abhängig von Ihren Anforderungen , die Sie haben. Es muss also einen Namen haben, und danach muss es einen Datentyp haben, genau nur einen Datentyp. Sie können also nicht mehrere Datentypen für jede Spalte angeben. Genau einer in meinem SQL, der wie eine große Liste aller verfügbaren Datentypen in MySQL ist. Ich werde den Link in der Beschreibung belassen , damit Sie überprüfen können , ob die bekanntesten int, var, char, date, jar usw. sind . Diese Datentypen sollten für jede Spalte zugewiesen werden , und Sie könnten ihnen auch die Größe jeder Spalte zuweisen, die maximal zulässige Größe, als wäre es eine Regel, die Sie anwenden können. Wenn Sie es so leer lassen, nur int , erhält dieser Datentyp einen Standarddatentyp von der SQL. Wenn Sie also wie in unserem letzten Beispiel das Zeichen var für den Nachnamen definieren , varchar 50, bedeutet das, dass die maximal zulässige Größe für den Nachnamen 50 ist. Alles, was die 50 Zeichen überschreiten kann, wird gekürzt. Innerhalb des Nachnamens sind nur 50 Zeichen zulässig. Hier könnten Sie also den Datentyp und auch die Größe des Datentyps angeben . Danach haben Sie eine Reihe von Einschränkungen, die Sie in Ihrer Datenbank gut anwenden können , um eine gewisse Datenqualität zu gewährleisten. ZB haben Sie den Primärschlüssel der Einschränkungen. Sie sagen, diese Spalte ist ein Primärschlüssel, und sofort wird sie eindeutig sein und keine Nullen zulassen. Und Sie könnten für jede Spalte mehrere Einschränkungen definieren , und zwar nur eine Einschränkung. Man könnte also sagen, dass dies ein Primärschlüssel ist und nicht Null und einzigartig und so weiter. Sie könnten also mehrere definieren. Wir haben also als Einschränkungen in der Datenbank den Primärschlüssel, nicht Null. Sie erlauben also nicht, dass die Nullwerte eindeutig sind. Das bedeutet, dass der darin enthaltene Wert nicht dupliziert werden sollte. Und dann haben wir Standard. Standardwerte bedeuten, wenn wir Daten einfügen und keinen Wert für diese Spalte angegeben haben. Die Datenbank wird den Standardwert verwenden , den wir in dieser Spalte definiert haben. Diese Einschränkungen könnten Sie also, wie gesagt, für jede Spalte wie alle verwenden , wenn Sie möchten. Es hängt also wirklich von den Anforderungen und auch von den Anforderungen an die Datenqualität ab. Die Datentypen sollten nur eins sein, und für jede Spalte haben wir nur einen Namen dafür. In Ordnung, jetzt lernen wir, wie man eine neue Tabelle mit SQL erstellt. Und wir haben die folgende Aufgabe. Erstellen Sie eine neue Tabelle namens Pearson's. Und darin werden wir vier Spalten haben : ID, Name, Geburtsdatum und ein Telefon. Wie Sie wissen, haben wir in unserer Tutorial-Datenbank nur drei Tabellen. Wenn Sie also hier auf der linken Seite nachschauen, haben wir die Kunden, Mitarbeiter und Bestellungen. Und jetzt können wir eine weitere Tabelle namens Pearson's hinzufügen . Also lass uns das machen. Ordnung, jetzt fangen wir an, unsere Tabelle zu erstellen. Wir beginnen mit den Befehlen create table. Und danach müssen wir jetzt den Tabellennamen angeben. Aber vorher müssen wir den Datenbanknamen oder eine andere Datenbank eingeben . Es ist der Schemaname. Wie Sie vielleicht schon in meinem SQL feststellen, haben wir verschiedene Datenbanken. Wir haben unsere Tutorial-Datenbank und einige Standarddatenbanken. Wir werden diese Tabelle in unsere Tutorial-Datenbank aufnehmen und das ist das dB Underscore SQL-Tutorial. Dann Punkte. Und hier geben wir jetzt den Tabellennamen ein und wir haben den Namen der Person. Danach. Wir öffnen zwei Klammern und definieren darin nun die Spaltenstruktur. Fangen wir mit der ersten Spalte an. Wir haben den Ausweis. Dies ist unser Primärschlüssel, der wichtigste wie die Spalte, die gesamte Tabelle und so etwas wie die Kunden-ID in der Tabelle, Kunden. Der Name wird also ID sein. Danach werde ich Platz haben. Und dann müssen wir jetzt den Datentyp definieren, da es eine Folge von Zahlen 1234 sein wird und so weiter. Wir werden den Datentyp integer int verwenden. Ich werde die Seiten nicht definieren. Ich werde den verwenden, den wir standardmäßig von MySQL haben. Also definieren wir jetzt die Einschränkungen, die wir für diese Spalte wollen. Da es unser Primärschlüssel ist, verwenden wir hier die Einschränkung primär. Wir müssen hier nicht Null angeben , denn standardmäßig erhalten Sie zwei Dinge, wenn Sie sagen, dass dies der Primärschlüssel ist . Erstens wird es auch einzigartig und nicht null sein. Es sind also zwei Einschränkungen in einer, dem Primärschlüssel. Danach möchte ich diese Ideen nicht selbst manuell generieren, indem ich die Inserts mache. Ich möchte, dass sich die Datenbank darum kümmert. Um das zu tun, können wir es als automatische Inkremente definieren. Wenn Sie also die Standardeinstellung verwenden oder in den Insert-Anweisungen nichts angeben, wird die ID automatisch aus der Datenbank generiert . Damit habe ich also den Spaltennamen, ich habe den Datentyp und ich habe zwei Einschränkungen. Jetzt springen wir zur nächsten Spalte. Wir haben den Namen der Person. Also füge ich dafür ein Komma und eine neue Zeile hinzu. Also hier haben wir den Personennamen als Spaltennamensraum. Danach müssen wir den Datentyp definieren. Da es also einige Zeichen usw. enthalten wird, verwende ich das Zeichen var, das als Größe 50 definiert ist. Mehr als 50, diese Daten werden ausgeschnitten und in die Datenbank eingefügt. Das ist also auch meine Rolle, Wunsch, dass jede Person einen Namen hat. Wir wollen also keine Nullen haben. Jetzt können wir diese Einschränkungen definieren. Das sollte also nicht Null sein. Das war's. Ich möchte keine besonderen Einschränkungen haben und so weiter. Wir erlauben also, dass wir zwei Personen mit den gleichen Namen haben, aber sie werden unterschiedliche Vorstellungen haben. Das reicht also für diese Kolumne. Wir springen zum nächsten. Wir fügen den Geburtstag hinzu. Also der Name dafür wird Birthday Space sein. Der Datentyp hierfür kann Datum sein. Jetzt möchte ich nicht wirklich irgendwelche Einschränkungen angeben , da diese Spalte optional sein könnte, also werden wir nichts hinzufügen. Das sollte also reichen. Wir haben den Spaltennamen und den Datentyp der Punkte, ein Komma. Und das letzte, wir werden das Telefon als Spaltennamen haben. Das Telefon könnte auch wie Charaktere sein. Also var, char, dein Char. Und ich werde nur 15 Zeichen in den Telefonen zulassen . Oder eine gewisse Datenqualität ist, also sollten die Telefone nicht Null sein. Also füge ich hier eine Einschränkung hinzu, die nicht Null ist. Eine weitere Sache, die ich dieser Tabelle als Einschränkung hinzufügen könnte , ist , dass jede Person eine eindeutige Telefonnummer haben sollte. Wir sollten nicht zwei Personen mit derselben Telefonnummer haben . Um eine solche Gleichheit an Ihrem Tisch an erster Stelle zu setzen, könnten wir die eindeutigen Einschränkungen hinzufügen. Und damit unterteilen wir diese Kolumne. Wir sollten nur einzigartige Telefone haben und Duplikate sind nicht erlaubt. Jetzt haben wir also alle unsere vier Spalten. Wir haben die Datentypen und die Einschränkungen spezifiziert , und das war's. Wir könnten die Abfrage hier ausführen. Wir haben also kein Jahr unseres, wenn wir auf der linken Seite nachschauen, also haben wir noch nicht die Person. Deshalb, weil wir die Daten hier aktualisieren müssen. Klicken Sie also auf Aktualisieren und Sie werden sehen dass wir eine weitere Tabelle mit dem Namen Person's haben. Okay, lassen Sie uns jetzt einige Dinge überprüfen, z. B. wenn ich sage, Stern aus Personen auswählen, nur um die Tabellenstruktur zu überprüfen. Also hier kann ich sehen, okay, ich habe einen Tisch namens Pearson's. Ich habe meine vier Spalten und alles ist leer. Du könntest auch gehen und Jake , der Befehle für Personen beschreibt und das abfragen. Und Sie können sehen, wir haben die Felder, die Datentypen, was ist Null, was ist nicht Null? Der Primärschlüssel und was einzigartig ist, wird automatisch inkrementiert. Sie könnten also überprüfen, ob alles in Ordnung ist. Und wie wir wollten. Ordnung, alle zusammen, also hier geht es darum wie man eine SQL-Tabelle erstellt. Und als nächstes werden wir kurz über die Altartische sprechen . 38. #36 ALTER Tabelle: Okay, lassen Sie uns jetzt zum nächsten Befehl übergehen. Wir haben die Tabelle geändert und das heißt, Sie könnten sie verwenden , um die Definition einer Tabelle zu ändern. Sagen wir also, Okay, wir müssen unseren neuen Tabellenpersonen eine weitere Spalte hinzufügen, und das sind die E-Mails. Um das zu tun, ist es ziemlich einfach. Also könnten wir gebrauchen, du kannst das entfernen. Wir könnten das Schlüsselwort alter table und die Tabelle name persons verwenden . Und danach fügen wir die Keyword-Anzeigen hinzu. Jetzt fügen wir eine neue Spalte hinzu Es ist wie in der Create-Tabelle. Also brauchen wir den Spaltennamen und das ist E-Mail. Danach müssen wir den Datentyp definieren. Es wird sowohl var char 15 als auch rule sein. Und auch hier müssen wir einige Einschränkungen hinzufügen, wenn Sie eine gewisse Datenqualität wünschen Sie sagen, okay, das ist nicht Null. Damit ändere ich jetzt die bereits existierende Tabelle, die Pearson's heißt , und füge jetzt eine neue Spalte hinzu. Also lass uns das ausführen. Und schauen wir uns noch einmal unsere Tabellenaktualisierung an. Wählen wir die Tabellenpersonen aus und sehen uns die Ergebnisse an. Und wie Sie an den Enden sehen können, haben wir eine neue Spalte und quieken immer , um die neuen Spalten an den Enden hinzuzufügen. Also wenn ich das wie bei der beschriebenen Person überprüfe, nur um sicherzugehen, dass alles in Ordnung ist. Wir können hier sehen, dass wir eine weitere Spalte haben, die E-Mails var character 15 heißt. Und das sollte nicht genug sein. Okay, das ist also alles darüber, wie man eine Tabelle verändert. Und jetzt lernen wir, wie man einen Tisch fallen lässt. Es ist eine Zeichenfolge, einfach. 39. #37 DROP Tabelle: Ordnung, lassen Sie uns jetzt zum letzten Befehl springen, den wir In Ordnung, lassen Sie uns jetzt zum letzten Befehl springen, den wir haben, um die Struktur unserer Datenbank zu ändern. Und das ist ein Drop-Befehl, wenn Sie eine Tabelle löschen möchten, also sagen Sie, okay, diese Tabelle ist völlig falsch. Ich will es nicht in meiner Datenbank haben. Du könntest gehen und den Tisch fallen lassen und das ist ziemlich einfach. Du könntest es so machen. Nehmen wir an, wir möchten die neue Tabelle, die Sie haben, löschen , die Personen heißt. Also verwenden wir das Schlüsselwort drop table und schreiben hier einfach den Tabellennamen auf, und das war's. Sobald Sie das ausgeführt haben werden die Tabellenpersonen in Ihrer Datenbank nicht mehr existieren. Also werde ich es löschen. Und wie Sie auf der linken Seite sehen können, werden Sie keinen Tisch für Personen haben. Es ist also wirklich einfach. Ordnung Leute, das ist alles für das letzte Kapitel. Und nicht nur das, das ist alles für diesen Kurs. 40. Kurs-Einführung: Und willkommen zu diesem einzigartigen Kurs zur Beherrschung von Tableau. Mein Name ist Var Zlaini und ich leite derzeit Big-Data-Projekte bei Mit über einem Jahrzehnt Erfahrung in Big-Data-Visualisierungen Big-Data-Visualisierungen und Business Intelligence-Projekten. Und ich freue mich sehr, Ihr Kursleiter für diesen Kurs zu sein Ihr Kursleiter für diesen In diesem 20-, 1-stündigen Kurs werde ich alles weitergeben, worüber ich weiß eine der gefragtesten Fähigkeiten in Bereichen Datenwissenschaft und Datenvisualisierung Damit Sie am Ende des Kurses in der Lage sein werden , fantastische D-Visualisierungen in Tableau zu erstellen , so wie ich es in den echten Projekten mache Ich habe diesen Kurs so konzipiert, dass er Sie 0-0 bringt . Wenn Sie ein Anfänger sind, machen Sie sich darüber keine Gedanken Ich werde alles Schritt für Schritt von Grund auf erklären Schritt von Grund auf Das heißt, in diesem Kurs wird davon ausgegangen, dass Sie auch keine Kenntnisse in Datenvisualisierungen haben keine Kenntnisse in Datenvisualisierungen Alle Fähigkeiten, die Sie in diesem Tableau-Kurs erlernen können, wie Datenmodulierung usw., könnten in anderen Tools wie Power BI und Click verwendet werden Jetzt fragen Sie sich vielleicht, was diesen Tableau-Kurs von allen anderen Online-Kursen unterscheidet und einzigartig macht von allen anderen Online-Kursen unterscheidet und einzigartig Dies ist der einzige Kurs , der die komplexen Konzepte von Tableau in animierte Grafiken unterteilt, da Visualisierungen sehr leistungsfähig sind um komplexe Konzepte leicht verständlich und nachvollziehbar zu machen der die komplexen Konzepte von Tableau in animierte Grafiken unterteilt, da Visualisierungen sehr leistungsfähig sind, um komplexe Konzepte leicht verständlich und nachvollziehbar zu machen. werden wir über 250 animierte Skizzen zu Tableau-Konzepten präsentieren In diesem Tableau-Kurs werden wir über 250 animierte Skizzen zu Tableau-Konzepten präsentieren. die Konzepte und die Funktionsweise von Tableau verstehen , können Sie ein Profi und Experte für Datenvisualisierungen Und in diesem Kurs werde ich Ihnen tonnenweise kostenlose Materialien zur Verfügung stellen tonnenweise kostenlose Materialien Ich habe zum Beispiel drei verschiedene Datenquellen für diesen Kurs vorbereitet , die wir all unsere Aufgaben und Beispiele während des Kurses verwenden können auch für all unsere Aufgaben und Beispiele während des Kurses verwenden können. Ich werde Ihnen drei Tabellenblätter zur Verfügung stellen. Ein Blatt für alle Tableau-Konzepte, ein anderes für alle Tableau-Berechnungen. Und wir haben noch ein Blatt für alle Grafiken, um Ihnen bei der Auswahl der richtigen Diagramme zu helfen diese drei Blätter haben, müssen Sie sich nicht alles merken Sie haben zudem eine Kurzreferenz und Zugriff auf die Konzepte von Tableau Sie haben auch Zugriff auf alle Tableau-Dateien und das Dashboard, das während des Kurses erstellt wird. Alle Skizzen der einzelnen Abschnitte stehen Ihnen zum Herunterladen zur Verfügung, sodass Sie sie später als Referenz verwenden können Lassen Sie uns nun einen kleinen Vorgeschmack auf den Tableau-Kurs geben. Wir werden mit den Grundlagen beginnen. Was sind Business Intelligence-Datenvisualisierungen , was ist Tableau? Und dann lernen Sie die Tableau-Produktsuiten kennen Tableau-Produktsuiten Danach werden wir uns eingehend verschiedenen Tableau-Konzepten wie den Dimensionen der Tabellenarchitektur, diskreten Kennzahlen und kontinuierlichen Daten Danach werden wir uns eingehend mit den Berechnungen und Funktionen von Tableau Sie werden mehr als 60 verschiedene Funktionen in Tableau zur Bearbeitung Daten kennenlernen. Danach werden wir uns mehr als 63 verschiedenen Diagrammtypen in Tableau befassen. Und am Ende werden wir Tableau-Projekte implementieren, ähnlich denen, die ich in realen Projekten mache. Jetzt ist die Frage, für wen ist dieser Kurs gedacht? Wenn Sie noch nie Datenvisualisierungen mit Tools wie Tableau oder PI erstellt haben, werde ich Sie in diesem Kurs bei jedem Schritt begleiten, angefangen bei den Grundlagen bis hin zu den Themen für Fortgeschrittene Und dieser Kurs ist auch für Sie geeignet, wenn Sie bereits ein Tableau-Entwickler sind Ich schlage Ihnen daher vor , einen Blick auf den Lehrplan des Kurses zu werfen und auf dem Niveau zu beginnen , das zu Ihnen passt. Ich habe viele Themen für Fortgeschrittene behandelt und Sie werden in diesem Kurs viele bewährte Methoden kennenlernen. Und dieser Kurs ist für Sie geeignet, wenn Sie Erfahrung mit anderen Tools wie PI haben und sich neue Fähigkeiten in Tableau aneignen möchten. Lassen Sie uns also einsteigen und loslegen. 41. Tableau | Kurs-Curriculum: Übersicht: Wir werden uns einen kurzen Überblick über den Tableau-Kurs verschaffen. Ich habe diesen Kurs in 15 verschiedene Abschnitte aufgeteilt. Wir werden zum Beispiel lernen, was Business Intelligence ist? Was sind Datenvisualisierungen? Was ist Tableau und die Geschichte von Tableau und warum ist Tableau ein sehr leistungsstarkes Tool für Datenvisualisierungen Danach werden wir uns eingehend mit den Tableau-Produktsuiten befassen Tableau-Produktsuiten Wir haben nicht nur ein Produkt von Tableau. Wir haben acht verschiedene Produkte. Also werde ich gehen und Ihnen diese Produkte vorstellen. Und wir werden sie Seite an Seite vergleichen damit Sie die Unterschiede zwischen ihnen verstehen. Und ich helfe Ihnen bei der Auswahl der richtigen Produkte für Ihr Projekt. Im weiteren Verlauf werden wir uns eingehend mit der Tableau-Architektur befassen. Hier werden wir viele verschiedene Konzepte kennenlernen, zum Beispiel was sind Lebensverbindungen ? Was sind die verschiedenen Arten von Tableau-Dateien? Und dann werden wir uns eingehend der Tableau-Architektur befassen, damit Sie die Hauptkomponenten der Architektur und die interne Funktionsweise von Tableau verstehen die Hauptkomponenten der . Nach all dieser Theorie werden wir damit beginnen, Ihre Umgebung vorzubereiten damit Sie in diesem Kurs mit mir üben können. Also laden wir Tableau kostenlos herunter und installieren es auf Ihrem PC. Wir werden uns auf den Weg machen und kostenlose öffentliche Konten einrichten. Wir werden die Trainingsdatensätze herunterladen und unsere erste Visualisierung und die Enden veröffentlichen Ich nehme Sie mit auf eine Tour, um Sie mit der Tableau-Oberfläche vertraut zu machen Und nachdem wir Ihre Umgebung repariert haben, beginnen wir mit dem ersten Thema, dem Erstellen einer Datenquelle in Tableau. Und hier können Sie sich Kenntnisse über die Datenmodulierung aneignen. Wir werden uns also mit den Grundlagen der Datenmodulierung befassen und auch, wie man die Modulation in Tableau Und dann lernen wir vier verschiedene Methoden kennen , wie Tabellen in Tableau mithilfe von Verknüpfungen, Union-Beziehungen und Datenverschmelzung kombiniert Tableau mithilfe von Verknüpfungen, Union-Beziehungen und Datenverschmelzung Union-Beziehungen und Datenverschmelzung Und natürlich werden wir sie für Sie Seite an Seite vergleichen , um die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen und zu verstehen, wann welche Methoden verwendet Und am Ende dieses Abschnitts werden wir zwei Datenquellen erstellen. Im weiteren Verlauf werden wir anfangen, über die Tableau-Metadaten zu sprechen . Hier lernen Sie sehr wichtige Konzepte in Tableau kennen. Die Datentypen, Dimensionen und Maße, diskrete und kontinuierliche Werte. Sobald Sie diese Konzepte verstanden haben, können Sie verstehen, wie Visualisierungen in Tableau erstellt Nach diesem Abschnitt haben wir einen kleinen Abschnitt über Hier werden wir über die Namenskonventionen sprechen , die jeder Entwickler kennen sollte Anschließend können wir die verschiedenen Techniken zum Umbenennen von Spalten und Tabellen in Tableau erlernen . Und am Ende können wir lernen, wie man den Werten Aliase gibt Im nächsten Abschnitt erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten in Tableau organisieren Und hier haben wir verschiedene Methoden wie Gruppieren der Dimensionen mithilfe von Hierarchien, Gruppieren der Werte mithilfe von Gruppen Und danach werden wir Sets in Tableau lernen Und am Ende können wir lernen, wie man in Tableau Stifte erstellt , um Histogramme zu erstellen Im nächsten Abschnitt werden wir lernen, wie unsere Daten in Tableau filtern Und hier können Sie die verschiedenen Arten und Konzepte von Filtern in Tableau kennenlernen . Wie man sie erstellt und wie man sie anpasst. Und ich gebe Ihnen zehn Tipps und Tricks zu Filtern in Tableau. Und wir werden in diesem Abschnitt auch lernen, wie wir unsere Daten sortieren können. Danach können wir sehr wichtige Konzepte in Tableau lernen , nämlich die Tableau-Parameter. Tab-Parameter eignen sich hervorragend, um Ihren Visualisierungen Dynamik zu verleihen Sie können die Konzepte von Parametern lernen und dann verschiedene Anwendungsfälle dafür kennenlernen Wie man dynamische Berechnungen durchführt, dynamische Referenzlinienfilter durchführt, wie man Maße und Dimensionen austauscht und auch dynamische Stifte. Im nächsten Abschnitt werden wir auch etwas über Dynamik lernen. Wir werden uns also mit den Tableau-Aktionen vertraut machen, um Ihre Dashboards wie gewohnt interaktiv Zunächst können Sie die Konzepte der Tableau-Aktionen verstehen. Und dann werden wir alle Tableau-Aktionstypen durchgehen . Zum Beispiel, wie man zur URL wechselt, wie man zu Blättern geht, wie man Daten mithilfe von Aktionen filtert. Und dann, wie man mithilfe von Aktionen Akzente setzt. Und wie man die Werte von Sätzen und Parametern ändert. Nach diesem Abschnitt werden wir uns den Tableau-Berechnungen befassen. Dieser Abschnitt ist sehr umfangreich. Sie werden lernen, wie Sie Ihre Daten mithilfe von vier verschiedenen Tableau-Berechnungstypen transformieren und bearbeiten können. Wir haben also die Berechnungen auf Rollenebene, Aggregatberechnung, die Tabellenberechnung und die LOD-Ausdrücke In diesem Abschnitt lernen Sie mehr als 60 verschiedene Tableau-Funktionen denen Sie Ihre Daten bearbeiten Wenn wir zum nächsten Abschnitt übergehen, haben wir einen weiteren wichtigen Abschnitt. Wir haben die Tableau-Diagramme. Hier werden wir gemeinsam mehr als 63 verschiedene Diagramme in Tableau erstellen . Wir werden also mit den grundlegenden Diagrammen beginnen, wie den Balkendiagrammen, und am Ende werden wir sehr fortgeschrittene Diagramme in Tableau erstellen. Und am Ende werde ich Ihnen helfen, die richtigen Diagramme für Ihre Anforderungen auszuwählen. Wenn wir mit dem nächsten Schritt fortfahren, werden wir uns den Tableau-Dashboards befassen Wir werden Schritt für Schritt erklären, wie man saubere Dashboards in Tableau mithilfe von Containern erstellt saubere Dashboards in Tableau mithilfe Und jetzt, im letzten Abschnitt, haben wir hier ein Tableau-Projekt. In diesem Abschnitt werden wir gemeinsam die Projekte genau so umsetzen , wie ich es in meinen realen Projekten mache. Zunächst lernen wir also die verschiedenen Phasen der einzelnen Tableau-Projekte kennen. Dann werden wir mit den Anforderungen beginnen. Sie werden also lernen, wie ich die Anforderungen von Tableau analysiere. Und dann beginnen wir mit den Implementierungen der Projekte Also werden wir die Datenquellen, die Diagramme und zwei verschiedene Dashboards erstellen die Diagramme und zwei verschiedene Dashboards Damit werden Sie sich mit der Implementierung von Projekten und Unternehmen mit Tableau vertraut machen Implementierung von Projekten und Unternehmen mit Tableau Wenn Sie also all diese Abschnitte durchgearbeitet haben, werden Sie über fundierte Kenntnisse über Tableau verfügen. 42. Grundlagen im 1 Abschnitt: Tableau-Grundlagen. Bevor Sie mit dem Umgang mit Tools beginnen, ist es sehr wichtig, die Prinzipien und die Theorie dahinter zu verstehen , die Ihrer Karriere als professioneller Entwickler und Experte helfen können . Aus diesem Grund werden wir uns jetzt mit den folgenden Themen befassen. Die Schlagworte von Big Data. Was ist Business Intelligence und was sind Datenvisualisierungen und warum sind sie so leistungsstark? Und am Ende werden wir darüber sprechen, was Tableau ist und warum Tableau ein führender Anbieter von Datenvisualisierungen ist Fangen wir also mit dem ersten Thema an. Wir werden uns die wichtigsten Rätsel rund um Big Data genauer ansehen. Also lass uns jetzt gehen. 43. Udemy 1 1 BigData: Wenn Sie neu in der Welt der Daten sind, Sie sicher viele Rätsel hören , von Big Data über IoT-Datenwissenschaft bis hin zu Datentechnik und Phrasen wie „ Daten sind das neue Öl das In diesem Tutorial werde ich einige wichtige Passwörter zu den Daten behandeln einige wichtige Passwörter zu und erläutern, was sie wirklich bedeuten Lassen Sie uns eintauchen, wir leben jetzt im datengesteuerten Zeitalter und Daten werden überall generiert. Wir Menschen generieren riesige Datenmengen, während wir sprechen. jedem Klick im Internet, jeder Such-E-Mail oder auch wenn Sie etwas online bestellen , generieren wir Daten. Wir verbringen jeden Tag Stunden in den sozialen Medien. Das Liken, Kommentieren und Durchsuchen unseres Smartphones bedeutet einfach, Durchsuchen unseres Smartphones bedeutet ständig Daten darüber hochzuladen, wo Sie sich befinden wie schnell Sie Und alles, was wir online tun, wird jetzt als Daten gespeichert und nachverfolgt Nicht nur unsere Smartphones und Computer sind mit dem Internet verbunden und generieren Daten, sondern wir haben auch ein sogenanntes Smart Home. Wir können jedes Gerät bei uns zu Hause mit dem Internet verbinden. Setzen Sie einfach das Wort intelligent davor. Wir haben intelligente Mäher, intelligente Beleuchtung, intelligente Fitness-, Sprachgeräte und Sicherheitssysteme. All diese Geräte könnten mit dem Internet verbunden werden und riesige Datenmengen generieren. Und das nennen wir Internet der Dinge, IOT. IoT ist das Konzept, jedes Gerät, alles mit dem Internet zu verbinden alles mit dem Internet zu um Daten zu generieren und auszutauschen. Wir haben IOT nicht nur bei uns zu Hause, sondern auch überall dort, wo wir im digitalen Wandel in der Industrie und Fertigung leben im digitalen Wandel in . Sie haben vielleicht von dem Konzept Industrie 4.0 gehört der ersten industriellen Revolution, die in Deutschland eingeführt wurde Es geht um intelligente Fabriken, Maschinen und Geräte mit dem Internet verbinden , um Daten auszutauschen. Und jetzt können wir IOTs in den Städten finden. Wir versuchen, diese intelligenten Städte zu implementieren, in denen wir alles miteinander verbinden werden, um Abfall zu reduzieren, Geld zu sparen und die Qualität zu verbessern, wir auch in unseren Autos haben. Unsere Autos sind mit Sensoren und Geräten ausgestattet, die aus vielen Gründen miteinander verbunden sind, um Daten auszutauschen, z. B. für Fahrerassistenz, Objekterkennung und selbstfahrende Systeme Die Liste ist einfach so lang. Im Jahr 2022 verfügen wir über rund 14 Milliarden physischer Geräte, von kleinen Haushaltskochgeräten bis hin zu hochentwickelten Industriemaschinen , die mit dem Internet verbunden sind Daten generieren und austauschen. Die Menge der täglich generierten Daten aus den sozialen Medien, Websites und Maschinen der IT-Abteilung ist wirklich überwältigend. Derzeit gibt es im gesamten digitalen Universum über 44 Zetabyte an Daten, das ist 2010 Das heißt, wir haben es nicht mehr mit normalen traditionellen Daten zu tun, wir haben es jetzt mit Big Data zu tun Was bedeutet Big Data? Es gibt drei Indikatoren, anhand derer wir verstehen können, ob unsere Daten groß sind, und sie werden durch die drei Vs definiert. Das erste V steht für Volumen. Nun, Big Data ist groß. Mit dem Wachstum des Internets, mobiler Geräte und sozialer Medien die Menge der generierten Daten aus diesen Quellen in der IT dramatisch zugenommen. Das zweite V ist Geschwindigkeit. Bei der normalen Datenverarbeitung haben wir früher langsame Daten verarbeitet, oder wir nennen es Patch-Daten, einmal am Tag oder so, und dann haben wir sie auf der Disc gespeichert. Aber um es mit großen Datenmengen Die Quellen erzeugen Datenströme mit sehr hohen Geschwindigkeiten. Das heißt, wir müssen die Daten in Echtzeit verarbeiten und analysieren und sie dann im Speicher statt auf der Festplatte speichern. Und das dritte V ist Abwechslung. In herkömmlichen Systemen konnten die meisten Datentypen in unstrukturierten Rohtabellen wie Datenbanken oder Excel-Tabellen erfasst werden unstrukturierten Rohtabellen wie Datenbanken oder Excel-Tabellen Aber um es mit Big Data zu sagen: Daten liegen oft in einem halbstrukturierten Format Zum Beispiel mehrere Protokolle in XML oder Websites. Oder die Daten liegen in einem unstrukturierten Format vor. Wie Videos, Audios, Bilder, Freitext Bei Big Data müssen wir uns nicht nur mit strukturierten Daten befassen, sondern auch mit halbstrukturierten und unstrukturierten Der Begriff Big Data bedeutet jedoch, dass wir unsere Daten effizient speichern, verarbeiten und analysieren können , wenn sie ein großes Volumen, hohe Geschwindigkeit und unterschiedliche Typen haben, um signifikante Werte für das Unternehmen aufzudecken Aber damit haben wir immer noch ein Problem. All diese generierten Daten sind Rohdaten. Rohdaten sind nur unverarbeitete Zeilen und Zahlenreihen, die wirklich schwer zu verstehen, schwer zu lesen, schlecht strukturiert sind schwer zu lesen, schlecht strukturiert und für das Unternehmen fast keinen Wert Fast 70% der Wortdaten sind unbenutzt. Rohdaten, wenn sie nicht verarbeitet und verfeinert werden, einfach wertlos, sie sind Geldverschwendung, Platzverschwendung, und sie erzeugen digitale Mülldeponien in sehr teuren Rechenzentren Und deshalb haben wir den sehr berühmten Satz des berühmten britischen Mathematikers Clive Daten sind das neue Öl. Nun, das bedeutet, dass wir die Rohdaten extrahieren müssen , als würden wir Öl fördern Wir müssen es verfeinern, verarbeiten, in etwas Nützliches umwandeln und haben das Geschäft bewertet Das bedeutet wirklich, dass die meisten Unternehmen auf einem sehr großen Feld an neuen Ölvorkommen, Rohdaten, sitzen . Und die meisten von ihnen haben verstanden, dass Daten ihr wertvollstes Kapital sind. Sie müssen es extrahieren. Sie müssen es analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen , die ihnen helfen könnten, schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen. Und aus diesem Grund stellen die meisten Unternehmen Armee von Datenarbeitern ein. Wie wir wissen, steigt die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern rasant und das Angebot ist gesetzlich vorgeschrieben. Was können wir nun mit all dem Chaos anfangen, all den generierten unverarbeiteten Rohdaten? all den generierten unverarbeiteten Rohdaten Nun, wir können die folgenden Dinge tun. Was wir also tun können, wir können eine Datenarchitektur entwerfen oder bauen. Datenarchitektur ist der Prozess der Erstellung eines Entwurfs dafür, wie wir unsere Daten für verschiedene Zwecke organisieren , verarbeiten und in verschiedenen Ebenen speichern , verarbeiten und in verschiedenen Ebenen Die Architektur erleichtert die Verwaltung, Schutz und den Zugriff auf unsere Daten Eine weitere Sache, die wir mit Rohdaten machen können , ist Datentechnik. Datentechnik ist ein sehr komplexer Prozess zum Entwerfen und Erstellen von Datenpipelines und Datenspeichern In der Datentechnik entwickeln wir normalerweise ETL-Prozesse, um die Rohdaten aus mehreren Quellen zu extrahieren , sie dann zu transformieren und sie dann in den Zielspeicher zu laden , um sie für den Datenwissenschaftler oder jeden anderen Endbenutzer hochverfügbar und nutzbar zu machen für den Datenwissenschaftler oder jeden anderen Endbenutzer hochverfügbar und nutzbar den Datenwissenschaftler oder jeden anderen Endbenutzer Eine andere Sache, die wir tun können, ist Datenmodellierung. Datenmodellierung ist der Prozess, bei dem die Punkte miteinander verbunden werden. Wir werden also alle Daten in Entitäten und Objekte umwandeln. Dann beschreiben wir die Beziehung zwischen diesen Entitäten , um uns und den Programmen zu helfen, zu verstehen, wie die Daten miteinander zusammenhängen. Eine weitere Sache, die wir mit den Rohdaten machen können, ist Data Mining. Beim Data Mining werden riesige Mengen an Rohdaten analysiert riesige Mengen an Rohdaten um Wissen zu gewinnen, Geschäftsinformationen wie Muster und Trends zu entdecken , Probleme zu lösen und Risiken zu mindern Eine weitere Verwendung der Rohdaten besteht darin , dass wir sie für maschinelles Lernen verwenden können Beim maschinellen Lernen stellen wir den Computern zwei Dinge zur Verfügung. Erstens die Rohdaten und historischen Daten zusammen mit den mathematischen Modellen und Algorithmen. Sobald der Computer über diese beiden Dinge verfügt, fängt er an zu trainieren und zu üben , um Aufgaben wie Vorhersagen auszuführen. Es ist wie ein Mensch. Je mehr die Maschine übt und trainiert, desto besser und genauer werden die Ergebnisse sein. Als Nächstes können wir Datenwissenschaft betreiben. Datenwissenschaft ist die wissenschaftliche Untersuchung von Daten. Und es vereint drei große Kräfte. Die Macht der Programmiersprachen zusammen mit Mathematik und Statistik. Und das Wissen über einen bestimmten Bereich, um wertvolles Wissen und Erkenntnisse aus unseren Rohdaten Eine weitere Sache, die wir für die Rohdaten verwenden können, und meine Lieblingsmethode ist, dass wir Datenvisualisierungen verwenden können Datenvisualisierungen sind der Prozess der Umwandlung von Zahlen und Rohdaten, die normalerweise schwer zu verstehen und in Grafiken und Diagramme wie Potenzen von drei Diagrammen zu lesen sind, um sie verständlicher und lesbarer zu machen , was bei der Entscheidungsfindung wirklich hilfreich Es gibt viele andere Dinge und Prozesse, die wir auf die Straßendaten anwenden können, aber dies sind die wichtigsten Arbeitsbereiche , die wir nutzen können, um die nutzlosen Straßendaten in Wissen umzuwandeln , das erhebliche Auswirkungen und Wert für das Unternehmen hat . Ordnung, Leute, das war also eine Einführung in die Begriffe Big Data. Und als Nächstes werden wir schnell lernen, was Business Intelligence ist? Ich verwende ein sehr einfaches Beispiel. 44. Udemy 1 2 BI: In Ordnung, lass mich dir diese Geschichte erzählen. Wir haben Geschäfte in drei verschiedenen Städten in Deutschland. In Stuttgart haben wir Geschäfte in Berlin und Hamburg. Und unsere drei Geschäfte generieren an jedem Werktag eine Menge Rohdaten zu Verkäufen, Lagerbeständen, Produkten, Personalkosten usw. Und jetzt haben wir eine Gruppe von Menschen , die die Entscheidungsträger sind, wie Manager, Personalabteilung und Finanzen. Und sie haben viele Fragen und müssen Entscheidungen treffen. Sie könnten also Fragen haben, zum Beispiel, was passiert ist, und eine weitere Frage dazu, was passieren wird. Wenn die Manager nun versuchen, die Antworten anhand der Straßendaten zu finden, finden sie möglicherweise nichts und keine Antworten. Weil die Straßendaten normalerweise sehr komplex und schlecht strukturiert sind und sie wirklich schwer zu verstehen sind. Und deshalb werden sie zum einige Datenanalysten einstellen, Beispiel einige Datenanalysten einstellen, um ihnen zu helfen, die Antworten anhand der Straßendaten zu finden. Die Datenanalysten werden anfangen, die Rohdaten zu analysieren, indem sie etwas Magie anwenden. Zum Beispiel die Daten bereinigen, Objekte miteinander verbinden und die Daten auf verschiedenen Ebenen aggregieren Und am Ende wird das Ergebnis den Entscheidungsträgern beispielsweise als Tabelle mitgeteilt Entscheidungsträgern beispielsweise als Tabelle mitgeteilt Andererseits können die Manager Datenwissenschaftler einstellen, die ihnen helfen, Antworten darauf zu finden, was passieren wird, oder unbekannte Fakten und Erkenntnisse aufzudecken Die Datenwissenschaft wird auch anfangen und mit der Analyse der Rohdaten beginnen, aber diesmal mit verschiedenen Methoden wie zum Beispiel Data Mining, maschinellem Lernen oder Trainmodel um neue Erkenntnisse zu gewinnen, neues Wissen beantwortet die Fragen. Am Ende werden die Ergebnisse auch den Managern in Form von Zahlen und Tabellen mitgeteilt Managern in Form von Zahlen und Tabellen Sowohl der Datenwissenschaftler als auch die Datenanalysten haben hervorragende Arbeit geleistet, als sie an den Rohdaten gearbeitet und diese Daten analysiert haben. Das Problem dabei ist jedoch, dass die Ergebnisse möglicherweise schwer zu verstehen und zu lesen sind, da es sich bei diesen Managern normalerweise um Personen , die nicht jeden Tag direkt mit den Daten arbeiten. Dies könnte zu einer großen Kluft zwischen diesen Managern und den Ergebnissen führen . Um diese Lücke zu schließen und alles einfacher zu machen, können wir nun diese Lücke zu schließen und alles einfacher zu machen, die Leistungsfähigkeit von Datenvisualisierungen und die vom Datenwissenschaftler präsentierten Ergebnisse nutzen und die vom Datenwissenschaftler präsentierten Ergebnisse . Und die Daten sollten von den unzähligen Zahlen und Tabellen in Bilder, Grafiken und Diagramme umgewandelt werden Tabellen in Bilder, Grafiken Die visuellen Darstellungen der Daten machen einfach den Zauber, indem sie alles klar und einfach machen Und es wird ganz einfach den Wow-Effekt erzielen, wenn Sie Ihre Ergebnisse präsentieren. Es wird den Managern also helfen, sofort ihre Antworten zu finden , und sie werden anfangen, anhand der Daten Entscheidungen zu treffen. Diesen Prozess nennen wir Business Intelligence oder als Abkürzung. B, I. Ordnung, jetzt hoffe ich, dass Sie besser verstehen, was Business Intelligence ist und als Nächstes werden wir verstehen, warum Visualisierung so mächtig ist und was Datenvisualisierung ist. 45. Udemy 1 3 ViZ: Nun stellt sich die Frage, warum Visualisierung so mächtig ist. Mit der einfachen visuellen Kommunikation können Sie seit dem Beginn der Menschheit vor Tausenden von Jahren einen großen Unterschied machen . Und frühe Menschen verwenden Bilder, um eine Geschichte zu erzählen. Und bis heute, in der Neuzeit, verwendet der Mensch immer noch Bilder, um jede Geschichte zu erzählen Weil wir Menschen visuelle Wesen sind, denken wir in Bildern und in Individuen Wenn wir einen Baum sehen, kann unser Gehirn ihn als Bild , als Bild beschreiben. In unseren Gehirnstatistiken sind das 90% der Informationen, die unser Gehirn übertragen werden, visuell Aber wenn wir das Wort Baum lesen, hat es unser Gehirn versäumt, es in ein visuelles Bild umzuwandeln , bevor es gespeichert wurde , also bis zur Taille. Tatsächlich verarbeitet das menschliche Gehirn Bilder 60.000 Mal schneller als Text Mehr Fakten über unser Gehirn, an die wir uns an das meiste erinnern, was wir sehen und mit dem wir interagieren Es ist erwiesen, dass sich der Mensch nur an 10% der Dinge, die wir hören, und an 20% an das, was wir lesen, erinnert . Und es ist auch bewiesen , dass wir uns an etwa 80% dessen erinnern , was wir sehen und womit wir interagieren. Deshalb haben wir die berühmten Phrasen eines Bildes, das mehr als 1.000 Worte sagt. Und sehen heißt glauben. Angesichts all dieser Fakten ist es kein Wunder, dass in digitalen Kanälen der visuelle Inhalt Beiträge, Tweets, Artikel, Nachrichtenpräsentationen und Dashboards übernimmt Tweets, Artikel, Nachrichtenpräsentationen und Dashboards Sie können überall Bildmaterial finden. Nun stellt sich die Frage, was Datenvisualisierungen sind, oder manchmal nennen wir es Datenvisualisierungen sind der Prozess, bei dem langweilige Zahlen und Rohdaten in interessante grafische Elemente wie Teile von drei Punkten usw. umgewandelt wie Teile von Datenvisualisierungen erwecken die Daten also zum Leben und machen Sie zum Meister des Geschichtenerzählens der Erkenntnisse, machen Sie zum Meister des Geschichtenerzählens der Erkenntnisse die in Ihren Zahlen verborgen Es ist also wie eine Kunst, hochkomplexe, riesige Datenmengen in etwas sehr Einfaches umzuwandeln , etwas, das sehr leicht zu verstehen ist und mit dem man interagieren kann Stellen Sie sich vor, Sie wären einer der Manager und haben zwei Datenanalysten Einer von ihnen präsentiert das Ergebnis in einer mit Zahlen gefüllten Tabelle, und der andere Datenanalyst präsentiert das Ergebnis mit Bildern, die mit grafischen Darstellungen der Daten gefüllt die mit grafischen Darstellungen der Daten sind, und beide präsentieren dieselben Fakten Welchen Bericht bevorzugen Sie? Ich würde mich für den richtigen entscheiden, weil der linke nur trockene Zahlen sind und es unwahrscheinlich ist , dass Sie Trends und Muster erkennen können Trends und Muster erkennen Der Hauptvorteil von Datenvisualisierungen besteht darin, eine Geschichte zu erzählen und Ihnen Tools an die Hand zu geben, mit denen Sie die richtige Entscheidung zur richtigen Zeit treffen Es gibt viele weitere Vorteile, z. B. den Überblick über das Gesamtbild zu behalten, Trends zu verfolgen, intelligentere und schnellere Entscheidungen zu treffen und unbekannte Fakten, Muster und Trends zu entdecken Und auch mehr Engagement bei den Endnutzern zu erzielen , indem mehr und bessere Fragen gestellt werden. Ordnung, damit haben wir gelernt, was Datenvisualisierungen sind und warum sie sehr leistungsfähig und wichtig Als Nächstes werden wir Excel mit Tools wie Tableau vergleichen und warum Sie Tableau anstelle von Excel verwenden müssen. 46. Udemy 1 4 Excel (Korrektur): Immer wieder wird mir dieselbe Frage gestellt, warum ich mir die Mühe machen sollte, Tableau oder BI für Datenvisualisierungen zu lernen und zu verwenden , wenn wir Excel haben In diesem Video werde ich Ihnen meine sechs Gründe erläutern, warum wir ein modernes BI-Tool wie Tableau und BI verwenden sollten und nicht Excel für Datenvisualisierungen verwenden Und wir beginnen sofort, rund 1 Milliarde Benutzer weltweit verwenden rund 1 Milliarde Benutzer Microsoft Excel. Ich habe in vielen Unternehmen gearbeitet und ich kann Ihnen sagen die Leute einfach süchtig nach Excel sind. Sie lieben es Sie verwenden es für alles, als Hilfsmittel zur Dateneingabe, Datenanalyse und Datenvisualisierung Das Hauptproblem dabei ist, dass je mehr ein Unternehmen wächst, desto mehr Und weil jeder mit Excels vertraut ist, werden sie sie auch weiterhin in Big-Data-Anwendungsfällen verwenden Und sie werden es wirklich schwer haben, diese Tabellen zu verwalten und mit Einschränkungen in Excel umzugehen In diesen Situationen ist es wirklich an der Zeit, auf ein modernes BI-Tool oder Datenvisualisierungstool wie Tableau oder Bar BI umzusteigen ein modernes BI-Tool oder Datenvisualisierungstool wie Tableau oder Bar BI Lassen Sie mich Ihnen nun zeigen, wie BI mit Excel gemacht wird. Normalerweise haben wir verschiedene Quellsysteme und einen Datenanalysten, der anfängt, die Daten aus diesen Systemen manuell zu exportieren und sie in Excel zu importieren. Und dann werden einige Berechnungen durchgeführt und am Ende wird ein Bericht generiert. Auf die Axial-Dateien können dann verschiedene Geschäftsanwender zugreifen. Auf der anderen Seite können wir BI mit einem modernen Tool wie Tableau durchführen. Was wir also tun werden, ist, Tableau direkt mit diesen Quellsystemen zu verbinden . Und die Datenanalysten können mit der Entwicklung eines Berichts oder von Dashboards in Tableau beginnen Entwicklung eines Berichts oder von Dashboards in Tableau Und am Ende greifen die Geschäftsanwender auf Tableau zu, um diese Dashboards zu sehen Soweit kann man sagen, okay, beide sehen sich sehr ähnlich Lassen Sie uns nun näher darauf eingehen, um Ihnen zu zeigen, was der wahre Vorteil einer modernen BI ist, also was der wahre Vorteil einer modernen BI ist, wie Tableau oder RBI Und die Einschränkungen, die wir bei Tabellenkalkulationen wie Excel haben Der erste Vorteil ist die Automatisierung. Wenn Sie Excel verwenden und wir einige nette Berichte erstellt haben, ist es jetzt an der Zeit, die Daten zu aktualisieren. Und wie wir das in Excel machen, aktualisieren wir Daten manuell. Einige Mitarbeiter müssen sich also jeden Tag hinsetzen und extrahieren Daten aus diesen Quellsystemen sie in Excel-Berechnungen importieren Und am Ende müssen Sie die Berichte immer wieder vorbereiten, was sehr zeitaufwändig ist Wenn Sie jedoch mit modernen BI arbeiten , zwei wie Tableau, können wir diese Portierungsaufgabe automatisieren, indem Zeitplan für die Aktualisierung der Daten erstellen Zum Beispiel können wir in Tableau jeden Tag um 07:00 Uhr einen Zeitplan erstellen in Tableau jeden Tag um 07:00 Uhr einen Zeitplan . Tableau sollte sich automatisch mit den Datenquellen verbinden, die Daten pulsieren und die Berichte vorbereiten Das hat zwei Vorteile. Zunächst beseitigen wir die menschlichen Fehler, die in Excel sehr häufig vorkommen , und manchmal können diese Fehler zu falschen Entscheidungen und zu finanziellen Verlusten führen. Und der zweite Vorteil ist natürlich, dass wir keine Mitarbeiter mehr benötigen, die sich ausschließlich der Aufgabe widmen , Daten manuell nach Excel zu exportieren und zu importieren Ein weiterer Vorteil ist die Kapazität, wenn wir mit Excel arbeiten und eines unserer Quellsysteme anfängt, riesige Datenmengen zu produzieren und zu generieren. Hier haben wir ein Problem in Excel, weil wir nur etwa 1 Million Datensätze verarbeiten können. Also unser Excel-Dateisammler geht kaputt, wir werden anfangen, Aeromeldungen zu bekommen wie dass der Datensatz zu groß ist, was wir normalerweise in Excel tun, wir werden anfangen, die Hauptdatei in mehrere kleine Dateien aufzuteilen mehrere kleine Dateien um das riesige Datenvolumen zu verwalten, das wirklich schwer zu verwalten ist Auf der anderen Seite müssen wir uns über all diese Dinge keine Gedanken machen, wenn Sie mit Tableau arbeiten müssen wir uns über all diese Dinge keine Gedanken machen, wenn Sie Wir haben mit Tableau kein Problem , da Tableau für Big-Data-Anwendungsfälle konzipiert ist und riesige Datenmengen sehr einfach verarbeiten kann . Wir könnten einfach den Verbindungstyp von Extract auf Live ändern , um das Problem zu bewältigen. Ein weiterer Vorteil ist die Sicherheit. Wenn Sie mit Excel arbeiten, ist es wirklich schwierig, sich in Excel zu hacken selbst wenn Sie kennwortgeschützte Tabellen verwenden Es kann heutzutage immer noch leicht funktionieren. Und die Benutzer sind es wirklich gewohnt, ihre Excel-Dateien in E-Mails zu teilen, TSB zu kopieren oder sie lokal auf ihren Computern zu speichern, was überhaupt nicht sicher ist All diese Mitarbeiter könnten Unternehmen viel kosten, wenn sensible und vertrauliche Daten zugreifen würden Wenn Sie jedoch mit moderner BI arbeiten, zwei wie Tableau, bietet uns das überlegene Sicherheitsfunktionen wie erweiterte Zugriffskontrolle, Datensicherheit und Netzwerksicherheit Und wenn Sie mit Tableau arbeiten, müssen wir die Daten nicht exportieren. Wir können die Dashboards und Berichte einfach zwischen den Mitarbeitern teilen, Wir können die Dashboards und Berichte einfach zwischen den Mitarbeitern teilen und das nur, wenn wir ihnen Zugriffsrechte gewähren Sie können die Daten sehen. Ein weiterer Vorteil ist die Sicherheit auf Rollenebene. In vielen Unternehmen haben sie viele vertrauliche Quellen. Und sie beginnen zu verstehen, wie wichtig es ist, das Prinzip „Die Grundsätze müssen wissen“ anzuwenden , das besagt, dass ein Benutzer nur Zugriff auf die Informationen haben soll , die für seine berufliche Tätigkeit erforderlich sind. Das heißt, wir können nicht alle Daten an alle Nutzer weitergeben. Wir müssen einige Datenbeschränkungen haben. Zum Beispiel sollte ein Vertriebsmitarbeiter nicht alle Daten wie Manager und Finanzen sehen können. Mitarbeiter sollten nicht alle persönlichen Informationen wie Personalabteilung usw. sehen . Das heißt, wenn Sie mit Excel arbeiten, haben wir hier wieder die Aufgabe, die Hauptdateien nach bestimmten Regeln in spezifische Berichte aufzuteilen die Hauptdateien nach bestimmten Regeln in spezifische Berichte Andererseits bieten die meisten modernen BI-Tools eine Funktion namens Row Level Security, RLS Sicherheit auf Zeilenebene bezieht sich auf die Einschränkung der Datenzeilen bestimmte Benutzer sehen können, basierend auf den Richtlinien, die wir mit dieser Technik definieren werden das Prinzip „Wissen müssen“ durchsetzen und uns das Leben erleichtern, indem wir nur ein Dashboard haben , auf das verschiedene Benutzertypen zugreifen Und dann werden sie, basierend auf der Regel, die Daten und Informationen sehen , die sie für ihre Arbeit benötigen. Ein weiterer Vorteil ist die Reduzierung des Chaos. Lassen Sie mich Ihnen sagen, wie wir normalerweise mit Cel arbeiten. Eine Datenwissenschaft beginnt damit, Daten aus einem Quellsystem zu exportieren , und Sie werden einen Bericht mit der Bezeichnung Version Eins erstellen . Und dann werden Sie für andere Anforderungen Berichte der Version zwei erstellen. Und irgendwann werden wir einen Abschlussbericht haben und weitere Datenanalysten haben , die in einem anderen Quellsystem arbeiten. Und dasselbe wird immer wieder ein paar Mal hin und her passieren. Und irgendwann werden wir am Ende verschiedene sechs Versionen der Berichte haben. Wenn wir diese Auswirkungen skalieren, werden Sie feststellen, dass Sie Ihr Unternehmen langsam vergiften und der Endbenutzer auf verschiedene Versionen der Berichte zugreifen muss. Wenn wir nun fragen, wie alt die Daten in unseren Berichten sind, erhalten wir unterschiedliche Antworten. Eine Version wird vor zehn Tagen erscheinen, eine weitere vor 184,3 Tagen. Das bedeutet, dass wir keine zentrale Informationsquelle für unsere Daten haben zentrale Informationsquelle für unsere Daten Aus diesem Grund können uns moderne Tools helfen, ein solches Chaos zu beseitigen und eine zentrale Informationsquelle für unsere Daten zu schaffen. Ein letzter Vorteil , über den ich sprechen möchte , ist die Optik. Excels bietet zwar Visualisierungen an, sind jedoch manchmal sehr eingeschränkt, wenn wir komplexe Grafiken in Die Erstellung von Visualisierungen ist sehr zeitaufwändig und beinhaltet viele manuelle Schritte. Außerdem werden diese Grafiken statisch und nicht interaktiv sein Andererseits, wenn wir Tableau verwenden, wird alles automatisiert und superschnell sein Wir können neue Berichte und Ansichten sehr schnell per Drag-and-Drop erstellen. Und sie bieten viel interaktivere und coolere Grafiken als Excel Ordnung, die Hauptgründe, warum ich für Datenanalysen und Datenvisualisierungen lieber arbeite mit modernen BI-Tools wie Tableau und Power BI als mit Excel , sind Automatisierungen, Sicherheit, Big-Data-Anwendungsfälle und interaktive Grafiken Es geht nicht um Cel versus Tableau, es geht darum, das richtige Tool für die richtigen Anwendungsfälle zu verwenden und ein Tool nicht zu Excel ist ein großartiges Tool, das von Milliarden von Menschen verwendet wird , da es sehr einfach ist , eine professionelle Tabelle für die Dateneingabe und komplexe Berechnungen zu verwenden für die Dateneingabe und komplexe Berechnungen Aber wenn es um Datenanalysen und Datenvisualisierungen geht , haben wir ein viel besseres Tool als Excel wie Power BI und Tableau Und Sie können sie immer noch zusammen verwenden. Sie können beispielsweise Ihre komplexen Berechnungen in Excel durchführen und das Endergebnis kann in Tableau importiert werden , um bessere Visualisierungen zu erstellen und mehr Einblick in die Ergebnisse zu erhalten Die Sache ist, dass sich die Welt sehr schnell verändert und die Unternehmen riesige Datenmengen generieren Anstatt herkömmliche Tabellenkalkulationen wie Excel zu verwenden, müssen wir leistungsfähigere Tools im Business Intelligence verwenden, mit denen wir schnell Erkenntnisse, Trends und Muster finden können, um schnellere und bessere Entscheidungen Ordnung, Leute. Damit müssen Sie sich bei Datenvisualisierungen nicht mehr auf Il verlassen und können beginnen, BI-Tools zu verwenden Als Nächstes zeige ich Ihnen schnell die drei wichtigsten BI-Tools für Datenvisualisierungen und welches mein Lieblings-BI-Tool ist 47. Udemy 1 5 Tools (Korrektur): Nun stellt sich die Frage, was sind die besten Tools für Datenvisualisierungen Ein führendes Forschungsunternehmen namens Gartner veröffentlicht jedes Jahr die Gartner Magic Quadrants, um aufzuzeigen , wer in einem bestimmten Bereich das führende Produkt ist Und wenn Sie sich die Magic Quadrants für Analyse- und Business-Intelligence-Plattformen der letzten zehn Jahre ansehen, können Sie fast immer dieselben Marktführer finden bieten wir Talk, Power, Seit 2012 bieten wir Talk, Power, BI und Click View Und ich arbeite mit vielen Tools zur Datenvisualisierung. Und ich kann sagen, dass all diese drei Tools wirklich großartige Tools sind. Sie haben Vor- und Nachteile. Aber wenn ich nur die Aspekte der Datenvisualisierung überprüfe, kann ich sagen, dass Tableau hier ein Gewinner ist , denn die Datenvisualisierung in Tableau ist ein Kernkonzept und wirklich das beste Tool für Datenwissenschaftler und für Big Data. Ordnung, damit haben Sie gelernt, was die drei wichtigsten BI-Tools sind. Und Sie wissen inzwischen , dass Tableau mein bevorzugtes Datenvisualisierungstool ist . Unser nächster Schritt besteht darin, Ihnen Tableau vorzustellen. Wir werden uns mit Tableau, seiner Geschichte und seiner Mission befassen. 48. Udemy 1 6 What (Korrektur): Die erste Frage ist, was ist Tableau? Eine schnelle Antwort könnte lauten: Tableau Labs. Um dies ohne technische Kenntnisse oder Programmierkenntnisse in das umzuwandeln , wandelt Tableau komplexe und langweilige Rohzahlen in wunderschöne Grafiken und Diagramme um, was wirklich einfach zu verstehen ist Die wichtigsten Funktionen von Tableau sind Interaktivität, einfache Erstellung und Verwendung sowie schnelle Leistung Wir können Tableau mit vielen Bezeichnungen wie Datenvisualisierungstool, Business Intelligence - oder BI-Tool oder manchmal auch Reporting-Tool bezeichnen Nun, Tableau ist all das, aber ich nenne Tableau lieber ein Datenvisualisierungstool, weil Datenvisualisierung das Kernkonzept von Tableau ist. Lassen Sie uns nun einen kurzen Überblick über die Geschichte von Tableau werfen. Im Jahr 2003 wurde Tableau von den drei Leuten, Pat Christian und Chris, als Ergebnis von Informatikprojekten an der Stanford University Sie konzentrierten sich auf Visualisierungstechniken zur Analyse von Daten in Datenbanken Und dann, im Jahr 2019, wurde Tableau von Salesforce im Wert von über 15 Milliarden US-Dollar übernommen . Und in den letzten zehn Jahren wurde Tableau von Gartner Magic Cordants für Business Intelligence als führendes Unternehmen Gartner Magic Cordants für Tableau hat die klare Mission, Menschen dabei zu helfen, ihre Daten zu sehen und zu verstehen Sie konzentrieren sich wirklich darauf, dass Tableau intuitiv und benutzerfreundlich bleibt . Aus diesem Grund benötigt Tableau keine technischen oder Programmierkenntnisse um fantastische Dashboards und Einblicke zu erstellen Das bedeutet, dass sich die Zielgruppe von Tableau nicht nur an technische Anwender wie IT, Datenanalysten Datenwissenschaftler richtet, sondern auch alle anderen technisch nicht versierten Benutzer, wie Geschäftsanwender an alle anderen technisch nicht versierten Benutzer, wie Geschäftsanwender, Endbenutzer, Lehrer usw. Dieser Aspekt verändert grundlegend die alte Denkweise, dass nur noch IT-Mitarbeiter und Techniker mit Daten arbeiten und IT-Mitarbeiter und Techniker mit Daten arbeiten Visualisierungen erstellen Aber jetzt verfügen wir über moderne Datenvisualisierungstools wie Tableau, die allen die Möglichkeit bieten, mit Daten zu arbeiten. Aus diesem Grund helfen Tools wie Tableau Unternehmen dabei, datengesteuert zu arbeiten. Und jetzt ist Tableau weit verbreitet. Sie finden Tableau fast in allen Organisationen, Branchen, Sektoren und in allen Abteilungen. Weil die meisten dieser Unternehmen ihren Mitarbeitern Tools wie Tableau zur Verfügung stellen möchten ihren Mitarbeitern Tools wie Tableau zur Verfügung , um anhand von Daten bessere, schnellere und intelligentere Entscheidungen Ordnung, damit hoffe ich, dass Sie jetzt besser verstehen, was Tableau und seine Mission ist Und als Nächstes zeige ich Ihnen meine vier wichtigsten Gründe warum ich glaube, dass Tableau im Bereich Datenvisualisierung führend ist. 49. Udemy 1 7 Why (Korrektur): Tableau ist nicht der einzige Marktführer im Bereich Business Intelligence und Datenvisualisierung Es gibt viele andere Tools wie PowerPi, Click View usw., die verfügbar sind wie PowerPi, Click View usw., die verfügbar Aber wenn Sie mich jetzt fragen, was Tableau so besonders macht, warum Tableau so weit verbreitet ist, würde ich Ihnen vier Gründe nennen Der erste Grund ist die Leistung. Die Quellen generieren jetzt riesige Datenmengen, und Tableau ist so konzipiert und optimiert, dass es riesige Datenmengen verarbeiten kann, ohne die Leistung der Dashboards zu riesige Datenmengen ohne die Leistung der Dashboards Und das liegt daran, dass Tableau eine leistungsstarke Speicherdaten-Engine verwendet , um große Datensätze zu analysieren, bei denen die Daten in große Datensätze zu analysieren, bei denen die Daten Spalten statt in Zeilen gespeichert werden können, was die Leistung in Dashboards steigern kann Die Tabelle hat keine Einschränkungen oder was auch immer, was die Anzahl der Datenpunkte in der Visualisierung angeht In dieser Ansicht haben wir beispielsweise problemlos über 1 Million Datenpunkte. Dies ermöglicht es uns, große Datensätze zu analysieren , um Trends zu finden Muster mit hervorragender Leistung und alle anderen Tools setzen immer noch Einschränkungen bei der Rohgröße von Datenpunkten durch, was für Datenanalysatoren nicht wirklich hilfreich ist Der zweite Grund sind schnelle und interaktive Visualisierungen Im Vergleich zu den anderen Tools mit Tableau können wir in nur wenigen Sekunden umfangreiche und ansprechende Visualisierungen erstellen in Ich zeige Ihnen jetzt ein kurzes Beispiel, wie ich meine Daten clustern und die Prognose berechnen Um eine so komplexe Aufgabe in Tableau zu erledigen, verwenden wir einfach Drag & Drop. Schauen wir uns also an, wie einfach es ist. Also gut, wir gehen zu den Bestellungen. Nimm die Verkäufe und füge sie in die Spalten Gewinn und Zeilen ein. Und nimm die Bestellnummern und die Details. Und ich möchte alle meine Mitglieder hier sehen. Und jetzt gehen wir zum Analysebereich und doppelklicken dann auf die Cluster. Damit habe ich sehr schöne Vordercluster meiner Daten. Im nächsten Schritt werde ich eine Prognose meiner Daten erstellen. Ich nehme die Bestellnummer sie in die Spalten. Und dann werden wir die Verkäufe übernehmen. Ich würde gerne die beiden visuellen Teile ändern ich jetzt hier habe, ungefähr fünf Jahre. Was wir tun werden, wir gehen zu Analytics und klicken einfach auf die Prognose und fertig. Ich habe eine Prognose für meinen Umsatz in zwei Jahren. Jetzt werde ich sie einfach in einem Dashboard zusammenstellen . Also werde ich ein neues Dashboard erstellen, Cluster per Drag-and-Drop ziehen und die Prognosen per Drag & Drop verschieben. Ich werde sie mit dem Filter verknüpfen. Das ist es. Jetzt haben wir beide, und wenn ich mich umklicke, erhalte ich ein interaktives Dashboard für die Prognose und für die Cluster. Der dritte Grund, warum Tableau benutzerfreundlich ist : Wie Sie sehen, haben wir sehr komplexe Analysen nur mit Dragon Drop durchgeführt , ohne Code zu schreiben. Und das ist genau das , was Tableau will. Es ist sehr intuitiv und benutzerfreundlich, und das sind die wichtigsten Merkmale von Tableau. Es öffnet einfach allen technisch versierten Benutzern die Möglichkeit, mit Daten zu arbeiten und zu spielen, um ihre täglichen Probleme zu lösen , ohne dass dafür die IT benötigt wird. Andererseits ist Tableau in Programmiersprachen wie Python und R integriert , was eine weitere Tür für fortschrittliche Datenvisualisierungen öffnet , die von Datenwissenschaftlern verwendet werden könnten Der letzte Grund ist die Gemeinschaft. Wenn Sie mit Tableau arbeiten, nun ja, Sie sind nicht allein. Sie haben eine riesige Tableau-Community. In der Community haben wir rund 2 Millionen Schüler und Lehrer. Und in Tableau Public haben wir rund 5 Millionen Datenvisualisierungen, die veröffentlicht wurden Und es gibt rund 200.000 Fragen und Ideen, die in den Tableau-Foren geteilt werden Eine so große Community zu haben, ist ein großer Knaller. Für jedes Tool ist dies sehr wichtig, da Sie bei der Arbeit mit Daten möglicherweise auf Probleme stoßen oder Fragen haben. Es ist sehr wichtig , dass Sie einen Ort haben , an dem Sie Ihre Fragen stellen und sich von anderen Entwicklern auf der ganzen Welt beraten lassen können. Nicht nur das, Sie können sich auch von den gemeinsamen Visualisierungen anderer Entwickler inspirieren lassen von den gemeinsamen Visualisierungen anderer Die wichtigen Links zur Tableau-Community finden Sie in der Videobeschreibung unten Okay, meine vier Gründe, warum Tableau eines der besten Tools für Datenvisualisierungen ist , sind, dass Tableau riesige Datenmengen verarbeiten kann, was sich sehr gut für Big-Data-Anwendungsfälle eignet Es bietet wunderschöne, schnelle interaktive Visualisierungen. Tableau ist intuitiv und benutzerfreundlich. Es sind keine Programmierkenntnisse oder technische Kenntnisse erforderlich. Und der letzte Grund, warum die Tableau-Community sehr groß ist. Eine weitere Sache, die ich hinzufügen möchte, ist, dass Datenvisualisierungen wirklich eine Fähigkeit sind, die man als Datenwissenschaftler oder Datenanalyst beherrschen muss Und Tableau ist ein fantastisches Tool für Datenvisualisierungen. Aus diesem Grund empfehle ich dringend , Tableau zu lernen oder sich damit vertraut zu Das wird ein großer Vorteil für Ihre Karriere sein. In Ordnung, Leute. Also, du kennst meine Gründe dafür. Ich denke, Tableau ist ein führendes Unternehmen im Bereich Datenvisualisierung. Damit haben wir das erste Kapitel von Tableau abgeschlossen, das erste Kapitel von Tableau abgeschlossen in dem wir viele wichtige Begriffe rund um Daten und Tableau behandelt haben . Und im nächsten Kapitel werden wir einen Überblick über die Tableau-Produktsuiten wo ich Ihnen acht verschiedene Tableau-Produkte vorstellen werde . 50. 2-teilige Produkte: Tabellenprodukte In Tableau haben wir acht verschiedene Produkte, haben wir acht verschiedene Produkte und es ist wirklich wichtig, sie zu verstehen und die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen. Deshalb werde ich Ihnen einen kurzen Überblick über alle acht Tableau-Produkte geben . Und dann werden wir sie miteinander vergleichen, um die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen. Und am Ende können Sie allein den Entscheidungsprozess hinzufügen , den ich normalerweise befolge, um das richtige Produkt für Ihre Anforderungen auszuwählen . Lassen Sie uns nun mit dem ersten Thema beginnen in dem wir uns einen Überblick über den Entwicklungsprozess und die Produkte verschaffen können . Also jetzt lass uns gehen. 51. Udemy 2 1 Intro Dev: Ordnung, Leute. In diesem Kapitel werde ich Ihnen die Tableau-Produktsuite vorstellen, um die Unterschiede zwischen den acht Tableau-Produkten zu verstehen . Und wir werden mit den Tableau-Entwicklungsprodukten beginnen. Ordnung, wenn Sie denken, dass Tableau nur eine Software ist , dann irren Sie sich. Wenn Sie die Startseite von Tableau, Tableau.com, besuchen , finden Sie viele verschiedene Tableau-Produkte wie Tableau Stop Public Server und Cloud Prep Ich kann zunächst sagen, dass es verwirrend sein könnte, all diese Tableau-Produkte zu haben, aber machen Sie sich darüber keine Gedanken Ich werde sie eins nach dem anderen erklären. So können Sie die richtigen Kombinationen von Tableau-Produkten für Sie oder Ihre Organisation auswählen. Es ist wirklich wichtig , die Unterschiede zwischen ihnen, die Funktionen und Einschränkungen der einzelnen Tableau-Produkte zu verstehen die Unterschiede zwischen ihnen, die Funktionen und Einschränkungen der . Und lassen Sie uns eintauchen. Die Tableau-Produktsuiten enthalten acht verschiedene Produkte. Wir haben Tableau Disktop, Tableau Public Disktop Rep Server, Cloud Public, Cloud Reader und Tableau Mobile Ordnung, das Erste, was Sie verstehen müssen, ist, dass wir diese Produkte in zwei Hauptkategorien unterteilen können diese Produkte in zwei Hauptkategorien unterteilen Entwicklertools und Tools Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei den Tableau Developer Tools um Tools, die Ihnen helfen, Datenvisualisierungen zu erstellen , indem Sie Dashboards, Diagramme und Berichte erstellen und entwerfen , oder Datenaufbereitung oder Datentechnik durchführen, indem Sie die Daten für die Datenanalyse vorbereiten In dieser Kategorie finden wir drei Tableau-Produkte. Tableau Disktop, Public Disctop und Tableau Prep. Und jetzt haben wir in der anderen Kategorie die Tools zum Teilen Diese Tools können Ihnen helfen, Ihre Arbeit, die Sie mit den Entwicklertools erledigt und erstellt haben, zu teilen und gemeinsam zu nutzen. In dieser Kategorie finden wir fünf Tableau-Produkte. Tableau Server, Tableau Cloud Public, Cloud Reader und Tableau Mobile. Ordnung, konzentrieren wir uns nun zunächst auf die Tableau-Produkte in der Kategorie Entwicklertools. Jetzt können wir auch die Entwicklertools je nach Verwendungszweck in zwei Gruppen aufteilen. Wir haben Datenvisualisierungen und Datentechnik. Unter Datenvisualisierungen finden wir zwei Tableau-Produkte, Tableau Stop und Tableau Public Stop Und unter Data Engineering haben wir nur ein Tableau-Produkt, haben wir nur ein Tableau-Produkt und das ist Tableau Ordnung. Nachdem wir nun die Hauptkategorien und Hauptzwecke der Tableau-Produkte verstanden die Hauptkategorien und haben, werden wir nun über den Entwicklungsprozess in Tableau sprechen den Entwicklungsprozess in Tableau Ordnung, wir haben also im Grunde drei sehr einfache Schritte im Entwicklungsprozess in Tableau. Im ersten Schritt verbinden wir unsere Daten mit Tableau. Im nächsten Schritt beginnen wir dann mit der Erstellung unserer Datenvisualisierungen für die Datenanalyse, indem wir Berichtsdiagramme und Dashboards erstellen Und im dritten Schritt teilen wir unsere Arbeit, indem wir Die beiden Produkte für diese drei Schritte sind Tableau Disktop und Tableau Public Disktop In vielen Fällen ist die Qualität unserer Daten schlecht und noch nicht analysereif noch nicht analysereif Aus diesem Grund fügen wir einen weiteren Vorverarbeitungsschritt , um unsere Daten vorzubereiten, bevor wir mit der Erstellung unserer Grafiken beginnen Und wir können für diesen Schritt das Produkt Tableau Prep verwenden. Ordnung, lassen Sie uns nun nacheinander tief in die Produkte der Tableau-Entwickler In Ordnung, lassen Sie uns nun nacheinander tief in die Produkte der Tableau-Entwickler eintauchen, um die wichtigsten Funktionen und auch die Einschränkungen der einzelnen Funktionen zu verstehen und auch die Einschränkungen der einzelnen Funktionen zu Ordnung, damit haben wir einen Überblick über den Entwicklungsprozess und die Produkte. Und als Nächstes werden wir uns einen kurzen Überblick über den Tableau Desktop verschaffen. 52. Udemy 2 2 Desktop: Tableodsctop ist eine Software Sie herunterladen und auf Ihrem PC installieren Mit Tablo Syctop können Sie eine Verbindung zu vielen verschiedenen Quelltypen herstellen Es gibt über 90 Datenkonnektoren, die Sie mit dem Tableau-Server oder Dateien wie Excel, Text Jason oder mit Prem-Servern wie My SQL und Oracle verbinden Text Jason oder mit Prem-Servern wie My SQL und Oracle Oder zu Clouds wie Amazon, Google und Microsoft Azure Sobald Sie Tableau mit Ihren Daten verbunden haben, können Sie mit der Erstellung Ihrer Datenvisualisierungen beginnen In Tableudyctop finden Sie viele Tools und Funktionen, mit denen Sie Diagramme und Berichte einfach per Drag-and-Drop erstellen können Berichte Und dann können Sie diese verschiedenen Berichte zu interaktiven Dashboards kombinieren diese verschiedenen Berichte Und nachdem Sie Ihre Ansichten und Dashboards erstellt haben, haben Sie drei Möglichkeiten, Ihre Daten zu teilen , indem Sie sie entweder auf Tableau Server, Tableau Cloud oder Tableau Public Cloud veröffentlichen Tableau Cloud oder Tableau Public Oder Sie können Ihre Arbeitsmappen sogar lokal auf Ihrem PC speichern. Ordnung, Tableau Stop ist also das Hauptprodukt von Tableau Als Tablo-Entwickler werden Sie 90% Ihrer Zeit damit verbringen , dieses Tool zu verwenden Tabloid Distop ist ein Entwicklertool zum Erstellen Datenvisualisierungen, bei dem Sie eine Verbindung zu Ihren Daten herstellen, Dashboards erstellen und diese dann veröffentlichen Seltsamerweise ist Tableau Stop kein kostenloses Tool wie Power BI Disctop Um mit Tabloidstop arbeiten zu können, müssen Sie eine Lizenz erwerben. Ich denke, sie bieten eine Art Testphase an, oder wenn Sie Student sind, bekommen Sie ein kostenloses Jahr oder wenn Sie Student sind, bekommen Sie ein kostenloses Jahr . Glaub mir nicht. Es ist besser, das aktuelle Angebot von Tableau auf der Startseite zu überprüfen . Mit Table Stop können Sie über 90 verschiedene Datenquellen verbinden . Sie können Ihre Arbeit auch überall auf Tableau Server, Tableau Cloud und Tableau Public veröffentlichen Ihre Arbeit auch überall auf Tableau Server, . Da Tablo Stop eine Lizenz benötigt, gibt es keinerlei Einschränkungen oder was auch immer, was die Anzahl der Straßen und Daten angeht, die Sie speichern und verarbeiten können Tableau Desktop ist für Datenanalysten, Datenwissenschaftler und PI-Entwickler gedacht , die professionell in Unternehmen an Datenanalyseprojekten arbeiten professionell in Unternehmen an Datenanalyseprojekten Ordnung, das war also ein kurzer Überblick über den Tableau Desktop. Als Nächstes werden wir den Tableau Public Desktop überprüfen. 53. Udemy 2 3 Öffentlich: Tableau Public ist die kostenlose Version von Tableau Stop. Sie ist ihr sehr ähnlich. Es ist ein Entwicklertool zum Erstellen und Veröffentlichen von Datenvisualisierungen Und da es kostenlos ist und keine Lizenz benötigt, ist der Kraftstoffverbrauch begrenzt In Tableau Public haben wir etwa zehn Datenkonnektoren, die Sie nur mit lokalen Kämpfen an Ihrem PC verbinden können . Eine weitere Einschränkung besteht darin, dass Sie nur 15 Millionen Zeilen Ihrer Daten speichern und verarbeiten können und dass Sie sie nur in der Tableau Public Cloud veröffentlichen können . Das bedeutet, dass Sie Ihre Arbeit nicht in Tableau Server oder Tableau Private Clouds veröffentlichen können . Und die letzte Einschränkung besteht darin, dass Sie Ihre Arbeitsmappen nicht auf Ihrem lokalen PC speichern können Ihre Arbeitsmappen nicht auf Ihrem lokalen PC speichern Aber hier muss ich fair sein, dass der wichtigste Teil davon, alle Funktionen und Tools zum Erstellen von Grafiken und Dashboards, vollständig in Tableau Public verfügbar sind, wie Tableau Dctop, was Tableau als hervorragende Alternative und Tool für Anfänger veröffentlicht , um Tableau zu üben und zu lernen, bevor sie Und um ehrlich zu sein , habe ich mich aus diesem Grund für Tableau Public in all meinen Tutorials entschieden Tableau Public in all meinen Tutorials , damit jeder mir folgen und mit mir üben kann , ohne dass Sie Lizenzen kaufen müssen. Ordnung, damit haben wir einen kurzen Überblick über den Tableau Public-Desktop und als Nächstes schauen wir uns das Datentechnik-Tool Tableau Prep 54. Udemy 2 4 Öffentlich: Tableau Prep Builder ist eine Software Sie in Ihrem BC herunterladen und installieren. Sie können damit Ihre Daten vorbereiten, und installieren. Sie können damit Ihre Daten vorbereiten bevor Sie mit der Analyse beginnen Wie bei Tableau Desktop können Sie eine Verbindung zu vielen verschiedenen Quelltypen Es gibt über 90 Datenkonnektoren, wie z. B. Tableau-Serverstapel in der Prem Cloud und so weiter Sobald Sie Tableau mit Ihren Daten verbunden haben, können Sie mit dem Aufbau von Datenflüssen beginnen, in denen Sie Zugriff auf Tools und Funktionen haben Zugriff auf Tools und Funktionen Sie bei der Transformation Ihrer Daten unterstützen kombinieren , indem Sie Datenbereinigung, Filterung, Aggregation und alle anderen Aufgaben der Datentechnik Bereiten Sie Ihre Daten beispielsweise für Datenvisualisierungen vor, indem Sie Datenbereinigung, Filterung, Aggregation und alle anderen Aufgaben der Datentechnik Und am Ende Ihres Datenflusses können Sie die neu aufbereiteten Daten an drei verschiedenen Orten speichern drei verschiedenen Orten Entweder als Datei auf Ihrem lokalen PC oder als Datenquelle auf dem Tableau-Server oder in der Cloud veröffentlichen. Und bei der letzten Option können Sie die Ausgabe direkt in Datenbanken schreiben . Und wenn wir mit der Erstellung der Datenflüsse fertig sind, können Sie sie zur Automatisierung in Tableau Server oder Tableau Online veröffentlichen zur Automatisierung in Tableau Server oder Tableau Online Und in Table Prep haben Sie die Möglichkeit, Ihre Datenflüsse lokal auf Ihrem PC zu speichern Ordnung, Table Prep ist also ein Datentechnik-Tool , mit dem wir unsere Daten aufbereiten und uns auf Analysen vorbereiten können Manchmal sind die Daten, die wir mit Tableau Desktop verbinden schlechter Qualität und wir können sie nicht sofort in unserem Dashboard verwenden Aus diesem Grund verbringen wir Stunden und Stunden damit, unsere Daten aufzuräumen, zu organisieren, zu kombinieren und vorzubereiten. Und das könnte sehr zeitaufwändig sein. In dieser Situation könnten wir also Tableau Prib verwenden, um uns bei diesem Prozess zu unterstützen Tableau Prib ist ein Entwicklertool für Datentechnik, mit dem wir eine Verbindung zu unseren Daten herstellen, Datenflüsse erstellen und diese dann veröffentlichen Und es ist kein kostenloses Tool, es erfordert eine Lizenz in Tableau Prep Wir haben über 90 verschiedene Datenkonnektoren Die Ausgabe der Datenflüsse kann lokal auf Ihrem PC oder als Tableau-Datenquelle oder direkt in den Datenbanken gespeichert werden lokal auf Ihrem PC oder als Tableau-Datenquelle oder direkt in den Datenbanken Und wir können den Datenfluss entweder auf dem Tableau-Server oder in der Tableau Cloud veröffentlichen auf dem Tableau-Server oder in der Tableau Tableau Prep ist nicht wie Tableau Desktop. Wir haben keine kostenlose Version von Tableau Prep, also gibt es kein Tableau Public Ordnung, das war also ein kurzer Überblick über die Tableau-Vorbereitung Und als Nächstes werden wir alle drei Tableau-Entwicklungsprodukte Seite an Seite vergleichen alle drei Tableau-Entwicklungsprodukte Seite an Seite Und ich werde Sie durch meinen Entscheidungsprozess , um das richtige Produkt für Sie auszuwählen. 55. Udemy 2 5 Vergleichen: Ordnung, lassen Sie uns jetzt eine Zusammenfassung der drei Produkte erstellen , in denen wir sie nebeneinander vergleichen Der Hauptzweck von Tablo Dicto und Public ist die Generierung von Datenvisualisierungen Die Hauptaufgabe von Tablo Prep besteht jedoch in der Datentechnik. Wenn Sie nun über die Kosten sprechen, benötigen sowohl Ctop als auch Prep Lizenzen, aber die Nutzung von Tablo Public Nun zum Sicherheitsaspekt der Daten. Tablo Dctop und Prep sind sicher da Sie sie auf privaten Servern veröffentlichen können Tablo Public, du musst deine Arbeit auf öffentlichen Plattformen veröffentlichen Jeder kann Ihre Daten sehen, sodass Sie Ihre Daten nicht in Tableau Public sichern können Und der nächste Punkt, Datenlimits. Da Public kostenlos ist, gilt die Beschränkung auf 15 Millionen Zeilen. Aber Disktop und Prep, Sie werden keine Der nächste Punkt sind Anschlüsse. Sowohl in Disktop als auch in Prep haben Sie über 90 verschiedene Datenkonnektoren wie Dateien, ABI, Server, Cloud usw. Wo Sie in Tableau Public nur eine Verbindung zu Dateien herstellen können. Und wenn wir über den Aspekt der Direktverbindungen sprechen, bietet Live-Verbindungen zu ist Tableau Disctop das einzige Tool, das Live-Verbindungen zu Ihren Datenquellen können Sie keine Live-Verbindungen herstellen In Tableau Public und Tableau Prep Sie müssen immer mit extrahierten Daten arbeiten. Im nächsten Punkt geht es darum, Ihre Dateien lokal zu speichern. Sowohl Tableau Disktop als auch Prep ermöglichen Ihnen dies , indem Sie Ihre Arbeit lokal auf Ihrem PC speichern In Tableau Public ist das jedoch nicht möglich. Stattdessen müssen Sie Ihre Arbeit immer in der Tableau Public Cloud veröffentlichen. Beim letzten Aspekt geht es um die Zielgruppe. Tableau Disctop ist für Datenwissenschaftler und Datenanalysten konzipiert, aber Tableau Public ist für jeden gemacht , der mit Datenvisualisierungen arbeiten möchte, und Tableau Prep ist In Ordnung, damit haben wir jetzt einen guten Überblick über die drei Tableau-Produkte für die Entwicklung Und jetzt stellt sich die Frage, wann welches Produkt verwendet werden soll. Lassen Sie mich Sie nun anhand der meiner Entscheidungsfindung folgenden Grippediagramme bei meiner Entscheidungsfindung unterstützen. Zunächst stellen wir die Frage, zu welchem Zweck. Wenn wir Produkte für die Datentechnik benötigen, dann ist das ganz einfach. Wir haben nur ein Tableau-Produkt , und das ist Tableau Prep Wenn wir jetzt Produkte für Datenvisualisierungen benötigen, können wir weitere Fragen stellen Die nächste Frage: Müssen wir eine Verbindung zu Server-ABI-Datenbanken oder zur Wenn die Antwort Ja lautet, müssen wir Tableau Desktop verwenden. Und wenn die Antwort nein lautet, stellen wir die nächste Frage. Können unsere Daten öffentlich sein? Wenn die Antwort nein lautet, sind unsere Daten vertraulich, dann müssen wir Tableau Desktop verwenden. Wenn die Antwort jedoch Ja lautet, können unsere Daten öffentlich sein, dann fahren wir mit der nächsten Frage fort. Enthalten unsere Datenquellen mehr als 15 Millionen Zeilen? Falls ja, müssen wir Tableau Stop wählen. Wenn die Antwort jedoch nein lautet und unsere Datenquellen weniger als 15 Millionen Zeilen haben, springen wir zur letzten Frage über. Müssen wir Live-Verbindungen zu unseren Datenquellen haben? Wenn die Antwort Ja lautet, müssen wir uns erneut für Tableau Desktop entscheiden. Aber wenn die Antwort nein lautet , können wir endlich Tableau Public verwenden. Ordnung, wenn Sie also diese Fragen und diese Tabelle befolgen , können Sie ganz einfach entscheiden, wann Sie welche Tableau-Produkte verwenden möchten. Ordnung, damit haben wir alle Tableau-Produkte für die Entwicklung abgedeckt . Und als Nächstes werden wir anfangen, über die Tableau-Produkte zum Teilen zu sprechen . Lassen Sie uns also zunächst den Prozess der gemeinsamen Nutzung verstehen. 56. Udemy 2 6 Into Share: Ordnung, im kürzesten Tutorial haben wir die Tableau-Produkte in zwei Hauptkategorien unterteilt: Entwickler, Tools und Tools für die gemeinsame Nutzung Jetzt konzentrieren wir uns auf die zweite Kategorie, die Sharing Tools, wo wir Tableau Server, Cloud Public, Cloud Reader und Tableau Mobile haben Cloud Public, Cloud Reader und Tableau Mobile Und wie der Name schon sagt, können uns diese Produkte dabei helfen, unsere Berichte und Dashboards mit anderen zu teilen unsere Berichte und Dashboards mit anderen Im letzten Tutorial haben wir über die vier Schritte des Tableau-Entwicklungsprozesses gesprochen des Tableau-Entwicklungsprozesses Jetzt werden wir uns eingehend Schritt Nummer vier befassen, wo wir über die verschiedenen Optionen sprechen werden , die wir haben um unsere Berichte und Dashboards mit anderen zu teilen Wenn Sie Ihre Bilder mit Ihren Kollegen in Ihrer Organisation teilen möchten , haben wir hier einige Optionen Zunächst können Sie Tableau-Serverprodukte auf Servern installieren , die die Infrastruktur Ihrer Organisation Und dann können Sie dort damit beginnen, Ihr Dashboard zu veröffentlichen und zu teilen. Anschließend können Ihre Kollegen entweder ihren Webbrowser oder die mobile Tableau-App auf ihren Smartphones oder Tablets verwenden auf ihren Smartphones oder Tablets um Ihre Dashboards direkt vom Server aus anzusehen und mit ihnen zu interagieren Ihre Dashboards direkt vom Server aus Die zweite Option, die wir haben, die Installation von Tableau-Serverprodukten auf Cloud-Dienstanbietern wie Amazon AWS, Microsoft Azure oder Google Clouds Und dann können Sie Ihr Dashboard dort veröffentlichen. Und das Gleiche gilt hier: Benutzer können Webbrowser oder Tableau Mobile verwenden , um auf Ihre Arbeit zuzugreifen. Die dritte Option, die wir haben, ist, dass Sie den Tableau Private Cloud Service verwenden können. Hier müssen Sie keinen Tableau-Server oder ähnliches installieren . Sie werden alles vom Tableau-Team vorbereitet bekommen. Sie können sofort damit beginnen Ihr Dashboard dort zu veröffentlichen, und Ihre Benutzer können es von Tableau Cloud aus nutzen. Nehmen wir nun an, Sie möchten Ihre Dashboards mit allen Menschen auf der Welt teilen und veröffentlichen Dann können Sie Tableau Public Cloud verwenden. Sie müssen nichts installieren. Dort können Sie Ihr Dashboard sofort veröffentlichen. Und Benutzer auf der ganzen Welt können ihren Webbrowser verwenden , um auf Ihre Dashboards und Daten zuzugreifen Sie können jedoch keine mobile App verwenden , um auf Tableau Public zuzugreifen Und jetzt zur letzten Option , die ich wirklich nicht gerne verwende. Wenn Sie Ihre Berichte für einzelne Benutzer freigeben möchten, können Sie ihnen eine Tableau-Datei im Format TX senden. Tableau-Arbeitsmappenpaket, das Ihre Daten sowie Ihre Berichte und Dashboards enthält Anschließend können die Benutzer diese Datei mit ihrem PC installierten Tableau-Reader-Software Ordnung, damit haben wir einen Überblick über den Freigabeprozess und die verschiedenen Optionen, wie Sie Ihre Daten teilen können. Und als Nächstes werde ich Ihnen drei Methoden zum Hosten von Tableau vorstellen . 57. Udemy 2 7-Hosting: Ordnung, alle zusammen. Um nun die wahren Unterschiede zwischen Tableau Server und Tableau Cloud zu verstehen, müssen wir uns mit den Backend-Details und einigen grundlegenden Konzepten zum Hosten von Servern vertraut machen. Nehmen wir an, wir sind Start-up-Unternehmen und möchten unsere eigene Tableau-Anwendung hosten unsere eigene Tableau-Anwendung und die gesamte Infrastruktur aufbauen. Aus diesem Grund gibt es eine lange Liste von Aufgaben , die erledigt werden sollten. Als Erstes müssen wir natürlich Hardware stapeln und sie wie Server konfigurieren , auf denen die Anwendungen ausgeführt werden Jeder Server benötigt auch Speicherplatz Wir müssen also zusätzliche Speicherinfrastruktur bereitstellen , z. B. einige Festplattentreiber und SSD-Server müssen ebenfalls mit dem Internet verbunden sein Daher müssen wir auch die gesamte Netzwerkinfrastruktur bereitstellen auch die gesamte Netzwerkinfrastruktur Sobald wir all diese Mitarbeiter haben, haben wir auch die gesamte benötigte Hardware Als Nächstes müssen wir , einige Softwares zu anfangen, einige Softwares zu installieren und zu konfigurieren können wir ein Betriebssystem installieren, zum Beispiel Windows oder Linux, und viele andere Middlewares Sobald das Betriebssystem eingerichtet ist, müssen wir die Tableau-Serveranwendung installieren und konfigurieren Sobald wir die gesamte Software und Hardware betriebsbereit haben, ist es jetzt endlich an der Zeit, unsere Tableau-Projekte einzurichten. Und wir müssen die folgenden Aufgaben bewältigen. Wir müssen damit beginnen, Benutzer zum Tableau-Server hinzuzufügen und sie den richtigen Lizenzen zuzuordnen, über die wir verfügen, um Zeitpläne und Aufgaben zur Aktualisierung unserer Daten innerhalb von Tableau Server zu erstellen , und dann müssen wir mit der Überwachung der Tableau-Jobs beginnen Ordnung, jetzt kommen wir zu der großen Frage, die wir beantworten müssen Wer wird was verwalten? Die erste Option, die Sie haben, wenn Sie sich entscheiden, all diese Ebenen zu verwalten, bedeutet, dass wir über das On-Premises-Modell sprechen. Es ist also eine klare Eigentümerschaft Sie verwalten alles von oben bis unten, die Hardware, die Software und das Projekt selbst. Aber wenn Sie jetzt sagen, wissen Sie was, das ist zu viel zu verwalten, wir haben zu Beginn nicht das Geld, um all diese Dinge und Hardware zu kaufen all diese Dinge und Hardware , und wir haben nicht die Zeit, uns darum zu kümmern und sie zu warten Dann werden Sie darüber nachdenken die Hardware auszulagern, wo Sie einen Service von Cloud-Anbietern wie Microsoft Azure, Amazon, AWS oder Google Cloud kaufen Cloud-Anbietern wie Microsoft Azure, Amazon, AWS Wisse, dass sie die Hardware verwalten und du sowohl Software als auch Projekte verwaltest Und das, was wir Infrastructure as a Service nennen, IST der erste Buchstabe jedes Wortes. Aber wenn Sie jetzt sagen, wissen Sie was, unser IT-Team ist sehr klein, wir haben nicht einmal die Zeit, diese Software auf dem neuesten Stand zu halten Jedes Mal, wenn Tableau eine neue Version herausbringt, müssen wir eine neue Version von Tableau Server installieren, was wirklich unsere Zeit verschwendet und wir können uns nicht auf unsere Kerngeschäftsprojekte konzentrieren Wir haben nicht die Ressourcen , um unsere eigene Software zu verwalten. Dann denken Sie darüber nach die Softwareebene auszulagern. Zu diesem Zweck können Sie einen Service von Tableau erwerben. Es heißt Tableau Clouds, wo das Tableau-Team alles für Sie verwaltet, sowohl Hardware als auch Software. Und genau das nennen wir Software as a Service. Okay Leute, lassen Sie uns nun die drei Hosting-Optionen zusammenfassen und vergleichen Der erste Punkt betrifft das Hosting vor Ort. Sie müssen den Tableau-Server ebenfalls nach Bedarf auf den Servern Ihrer Organisation installieren . Tableau-Server bei einem Cloud-Dienstanbieter wie Microsoft Azure installiert ist, und bei SAS kaufen Sie einfach Tableau-Cloud-Produkte. Und jetzt zur Frage, wer verwaltet was? Vor Ort verwalten Sie alles, die Hardware, Software und Ihre Projekte. Und es gibt kein Outsourcing, da Sie sowohl die Software als auch Ihre Projekte verwalten. Und der Cloud-Dienstanbieter verwaltet nur die Hardware in Sass, Sie verwalten nur Ihre Geschäftsprojekte Und Tablo kann sowohl Hardware als auch Software verwalten. Lassen Sie uns nun die Vor- und Nachteile der einzelnen Servicemodelle vor Ort überprüfen Vor- und Nachteile der einzelnen Servicemodelle vor Ort Das Gute dabei ist, dass Sie die volle Kontrolle über alles haben, die Hardware und die Software, und dass Ihre Daten hinter Ihren Firewalls bleiben Dies ist sehr wichtig, wenn Sie über kritische oder vertrauliche Informationen verfügen , die nicht außerhalb der Firewall des Unternehmens gespeichert werden sollten Die Nachteile dabei sind jedoch, dass Sie spezielle Hardware- und Softwareadministratoren benötigen sich mit der Wartung, dem Patchen und vielen anderen Aufgaben befassen Patchen und vielen anderen Das ist sehr kostspielig. Zu Beginn der Projekte muss man viel für die Hardware und die Software bezahlen , und das ist nicht flexibel Es ist wirklich schwierig, Ihre Hardware nach Bedarf zu vergrößern oder zu verkleinern Wenn Sie all diese Dinge haben, haben Sie im Allgemeinen weniger Zeit für Ihre Geschäftsprojekte. In Ordnung. Kommen wir nun zum IS, dem ersten Vorteil, der Ihnen Flexibilität bietet. Sie können die Hardware je nach Geschäftsanforderungen nach oben oder unten skalieren, und es fallen keine Vorabkosten für den Kauf Der Nachteil von IS ist jedoch, dass Sie immer noch Administratoren benötigen , um Ihre Software zu verwalten, Installationen und Patches Ihrer Software durchzuführen Und wenn Sie nicht auf die Kosten achten, könnten Sie am Ende Kommen wir nun zu. Der Hauptvorteil von SS besteht darin , dass sich Ihr IT-Team nur auf die Kerngeschäftsprojekte konzentrieren kann und Sie Projekte in sehr kurzer Zeit implementieren können. Und die andere gute Sache ist, dass Ihre Software immer auf dem neuesten Stand ist. Das Tableau-Team wird sich darum kümmern. Aber der Nachteil von SS ist der Kontrollverlust. Sie werden dem Tableau-Team ausgeliefert sein. Wenn etwas Schlimmes passiert, wie z. B. Sicherheitsprobleme, könnten alle Daten Ihres Unternehmens gefährdet sein Und der andere Nachteil ist , dass Sie möglicherweise schlechte Leistung oder Netzwerkprobleme haben , wenn Sie Tableau mit Ihren Quellsystemen verbinden Ihren Quellsystemen Mein Rat an dieser Stelle: Vermeiden Sie es , das Rad neu zu erfinden Nutzen Sie immer Dienstleistungen , die Dinge erledigen, die nicht zu Ihrem Kerngeschäft gehören Jede Stunde, die Sie damit verbringen, ein Betriebssystem zu patchen, Updates für Ihre Software zu installieren oder Updates für Ihre Software zu installieren Hardware auszutauschen, ist eine Stunde, die Sie nicht damit verbringen Ihre Dashboards in Tableau zu verbessern und zu verfeinern Ordnung, damit haben wir die Unterschiede zwischen diesen drei Methoden zum Hosten von Tableau kennengelernt zwischen diesen drei Methoden zum Hosten von Als Nächstes werden wir einen Überblick über den Tableau-Server und die Tableau Cloud geben. 58. Udemy 2 8 Servercloud: Ordnung, alle zusammen. Jetzt werden wir uns nacheinander eingehend mit den Produkten von Tableau um ihre wichtigsten Funktionen und auch ihre Einschränkungen für jedes einzelne von ihnen zu verstehen ihre wichtigsten Funktionen und auch ihre . Und wir beginnen mit Tableau Server und Tableau Cloud. Als Tableau-Entwickler in Unternehmen müssen wir unsere Berichte und Dashboards mit anderen Kollegen in unserer Organisation teilen Dashboards mit anderen Kollegen in unserer Organisation Deshalb müssen wir diese Dashboards in einer vertrauenswürdigen Umgebung oder Plattform in unseren Und normalerweise haben wir vier Anforderungen. Die erste Anforderung ist, dass sie sicher und geschützt sein sollte. Wir möchten kontrollieren, wer auf unsere Daten und unser Dashboard zugreift. Zweitens sollte es einfach zu skalieren sein. Drittens sollte es robust sein und eine große Menge an Benutzern und Daten verarbeiten können . Und die letzte Anforderung Es sollte leistungsstark sein und eine hohe Leistung bieten. Niemand möchte langsame Dashboards und Berichte. Und um diese vertrauenswürdige Umgebung mit diesen Anforderungen aufzubauen , haben wir jetzt vertrauenswürdige Umgebung mit diesen Anforderungen aufzubauen , zwei Tableau-Produkte, Tableau Server und Tableau Cloud Und wir haben drei Hosting-Optionen vor Ort: As und SS. Sie sich keine Gedanken über die Begriffe, ich werde sie erklären, Tableau Server und Cloud, sie sind sich sehr ähnlich. Auf der Ebene der Benutzeroberfläche werden Sie keine Unterschiede feststellen. Wenn Sie jedoch die Back-End-Ebene überprüfen, gibt es große Unterschiede zwischen ihnen. Lassen Sie uns nun zunächst über die Benutzeroberflächenebene von Tableau Server und Table Cloud sprechen. Sobald Sie Ihr Dashboard auf Tableau Server oder in der Cloud veröffentlicht haben, können Sie es teilen, indem Sie Links zu den Benutzern in allen Abteilungen Ihrer Organisation bereitstellen. Und dann können die Benutzer über ihren Webbrowser auf Ihr Dashboard zugreifen , ohne auf ihrer Seite Software installieren zu müssen. Und wenn Sie ihnen Zugriff gewähren, können sie damit beginnen, Ihre Daten auf dem Tableau-Server oder der Tableau-Cloud zu erkunden . Sie können Ihre Benutzer verwalten, indem Sie sie hinzufügen und entfernen. Gib ihnen bestimmte Regeln wie Admin, Creators, Viewer oder Explorer. Du kannst deine Benutzer auch verwalten , indem du sie zu Gruppen hinzufügst. Eine weitere wichtige Aufgabe, die Sie in Tablocerver oder Cloud erledigen können, ist die Automatisierung Ihrer Sie können beispielsweise einen Aktualisierungsplan erstellen um Ihre Datenquellen regelmäßig zu aktualisieren, z. B. einmal täglich auf dem Tablo Server und in der Cloud Sie können die Aufgaben und Zeitpläne überwachen , um den Status zu überprüfen ob der Job fehlgeschlagen oder erfolgreich war Und Sie können viele andere Statistiken über die Laufzeit, den Durchschnitt und Fehlermeldungen usw. finden. Die Benutzer können die Dashboards nicht nur in Tableau Server oder in der Cloud anzeigen , sondern auch ein neues erstellen Wenn Sie den Benutzern genügend Rechte geben, können sie sogar damit beginnen, ihre eigenen Einblicke und Ansichten direkt in ihrem Webbrowser zu erstellen , ohne dass sie einen Tablo-Desktop installieren Das nennen wir Self-Service-PI. Ordnung, das war also ein kurzer Überblick über den Server und die Cloud von Tableau. Und als Nächstes werden wir über die kostenlose Option Tableau Public sprechen . 59. Udemy 2 9 Öffentlich: Ordnung, alle zusammen. Damit haben wir jetzt ein klares Bild von Tableau Server und Tableau Cloud. Lassen Sie uns nun über die anderen Produkte von Tableau zum Teilen sprechen . Tableau Public Cloud ist ein kostenloser Cloud-Dienst, der vom Tableau-Team verwaltet wird. Jeder auf der Welt kann Visualisierungen auf dieser Plattform teilen Visualisierungen auf dieser Wenn Sie Ihre Dashboards in Tableau Public veröffentlichen, kann jeder darauf zugreifen, mit ihnen interagieren und sie sogar herunterladen Tableau Public ist wie soziale Medien Sie können Ihr Profil bearbeiten und Ihre persönlichen Daten in Tableau Public hinzufügen . Sie haben eine riesige Visa-Galerie, die von Menschen auf der ganzen Welt erstellt wurde Es beherbergt derzeit über 5 Millionen Visualisierungen in Wenn Sie beim Stöbern ein interessantes Dashboard wie dieses tolle Dashboard von Ajias gefunden haben ein interessantes Dashboard wie dieses tolle Dashboard , können Sie es zu Ihren Favoriten hinzufügen und dann überprüfen, welche anderen Besuche Ajias erstellt und veröffentlicht hat, und wie in allen anderen sozialen Medien. Wenn Ihnen ihre Inhalte gefallen, können Sie ihr folgen, um ihre neuen Updates zu sehen Und wenn Sie von einem ihrer Dashboards inspiriert sind, können Sie die gesamte Arbeitsmappe installieren, um zu sehen, wie sie diese fantastischen Dashboards erstellt hat , und alle Details zu sehen. Damit erweitern Sie Ihr Wissen über Tableau Developments Mit Tableau Public können Sie sich also von anderen inspirieren lassen und Kontakte zu anderen Tableau-Entwicklern aus der ganzen Welt knüpfen. Und noch eine coole Sache an Tableau Public Wenn Sie auf der Suche nach einem neuen Job sind und Ihre Fähigkeiten in der Datenvisualisierung verbessern möchten, Ihre Fähigkeiten in der Datenvisualisierung verbessern möchten, können Sie viele Arbeiten in Tableau Public veröffentlichen und sie in Ihrem Lebenslauf verlinken , sodass die Unternehmen sehen können , wie gut Sie mit Tableau umgehen. All diese tollen Funktionen machen Tableau Public Cloud einer sehr attraktiven Plattform für den Austausch von Visualisierungen Aber wenn Sie jetzt über Sicherheitsaspekte sprechen, sind diese sehr begrenzt Das einzige, was Sie kontrollieren können, ist, dass Sie nicht herunterladen dürfen Ihre Visualisierungen nicht herunterladen dürfen oder dass Sie sie vollständig vor anderen verstecken können Sie haben jedoch keine Benutzerzugriffskontrolle wie wir sie in Tableau Server oder Cloud haben Tableau Public Cloud ist ein kostenloser Cloud-Dienst von Tableau. Wir hosten viele Berichte und Dashboards, die von Menschen auf der ganzen Welt erstellt wurden Es ist eine großartige Plattform, um sich von der Tableau-Community inspirieren zu lassen, Verbindungen zu anderen Tableau-Entwicklern aufzubauen und Ihre Fähigkeiten zu teilen Da es jedoch kostenlos ist, ist es mit Feldbeschränkungen verbunden. Die für jedes Konto verfügbare Gesamtgröße beträgt nur 10 Gigabyte Ihr Dashboard und Ihre Berichte sind nicht mit den Quellsystemen verbunden Das bedeutet, dass Sie Ihre Daten in Tableau Public nicht automatisch aktualisieren können. Sie müssen es immer manuell tun. So können Sie die Berichte öffnen, die Daten aktualisieren und sie erneut in Tableau Cloud veröffentlichen. Und die dritte Einschränkung von Tableau Public besteht darin, dass, wie der Name schon sagt, jeder auf der Welt Ihre Daten sehen und teilen kann. Das bedeutet, dass Sie es nicht in Organisationen verwenden können, da Sie Ihre Daten nicht schützen können. Ordnung, das ist also vorerst alles über Tableau Public. Als Nächstes werden wir uns mit dem Tableau Reader und Tableau Mobile befassen. 60. Udemy 2 10 Reader Mobile: Tableau Reader ist eine Software, die Sie herunterladen und auf Ihrem PC installieren Sie können ihn nur zum Anzeigen von Berichten und Dashboards verwenden, aber Sie können Tableau Reader nicht verwenden, um Datenvisualisierungen zu erstellen oder Wie Sie sehen, verfügen wir über keine Tools oder Funktionen zum Sie können nicht einmal Datenquellen verbinden oder Ihre Daten aktualisieren. Tableau Reader ist ein sehr altes Tool von Tableau. Es wurde in den Anfängen von Tableau entwickelt um Inhalte, die mit Tableau Stop gesammelt wurden, gemeinsam zu nutzen Dies war, bevor sogar Tableau Server und Tableau Cloud verfügbar waren. Zu diesem Zeitpunkt war der Tableau Reader die einzige Option, die Ihnen zur Verfügung war der Tableau Reader die einzige Option, die Ihnen um Dashboards und Berichte mit anderen Benutzern zu teilen So funktioniert es also: Sie erstellen Datenvisualisierungen mit Tableau Stop und senden dann eine Datei an eine andere Person Anschließend verwenden sie Tableau Reader, um das von Ihnen erstellte Dashboard anzuzeigen und damit zu interagieren Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es sich bei Tableau Reader um ein Pre-Tool handelt. Es dient lediglich zum Anzeigen und Interagieren mit Berichten und Dashboards, die mit Tableau Stop erstellt wurden In Tableau Reader können Sie nichts erstellen oder bearbeiten. Sie können die Daten in Ihrem Dashboard nicht mit Tableau Reader aktualisieren . Jedes Mal müssen Sie nach einer neuen Kopie fragen. Wenn Sie frische Daten haben möchten und es keine Sicherheitsfunktionen, keinen Passwortschutz oder Anmeldeoption gibt, ist dies ein großes Problem Wenn die Dateien in der falschen Hand landen, könnten Ihre Unternehmensdaten offengelegt werden Nun, ich empfehle überhaupt nicht, dieses Tool zu verwenden. In Organisationen ist das Risiko einfach zu groß. Aber wenn Sie das Risiko eingehen und Ihre Bilder mit 123 Personen teilen möchten , dann nutzen Sie es, aber versuchen Sie, es zu vermeiden Tableau Mobile ist eine kostenlose mobile App, die Sie auf Ihr Smartphone oder Tablet herunterladen können Sie können damit Tableau-Berichte und -Dashboards, die auf Tableau Server und Clouds veröffentlicht wurden, anzeigen und mit ihnen interagieren Tableau-Berichte und -Dashboards, die auf Tableau Server und Clouds veröffentlicht wurden, anzeigen und Sie können es also nur zum Anzeigen der Berichte verwenden. Sie können es nicht verwenden, um neue Berichte zu erstellen oder die Berichte zu bearbeiten. Tableaumobile kann zwar kostenlos heruntergeladen werden, für die Nutzung ist jedoch eine Lizenz erforderlich und es kann nur auf Tableau Server und Tableau Cloud zugreifen Sie können es also nicht für den Zugriff auf Tableau Public verwenden , und Tableau Moobile kann Ihre Berichte und Dashboards automatisch im Arbeitsspeicher zwischenspeichern Das heißt, Sie können auf sie zugreifen, auch wenn Sie offline sind. Ordnung, damit haben wir einen Überblick über alle fünf Tableau-Sharing-Produkte. Und als Nächstes werden wir alle fünf Tableau-Produkte Seite an Seite vergleichen . Und ich werde Sie durch meinen Entscheidungsprozess , um die richtigen Produkte für Sie auszuwählen. 61. Udemy 2 11 Vergleichen Teilen: Ordnung, alle zusammen. Lassen Sie uns nun alle Tableu Sharing-Produkte zusammenfassen und miteinander vergleichen alle Tableu Sharing-Produkte Der erste Punkt zum Hosten von Tableau Server kann in Ihren Organisationen oder bei Cloud-Dienstanbietern wie Azure oder Amazon gehostet werden Ihren Organisationen oder bei Cloud-Dienstanbietern wie Azure oder Cloud-Dienstanbietern wie Azure Sowohl Tableau Cloud Tableau Public Cloud werden vom Tableau-Team gehostet Tableau Reader handelt es sich lediglich um Software, die auf Ihrem PC installiert ist. Sie können es nicht einmal hosten. Wenn Sie jetzt über die Kosten für Tableau Server sprechen, müssen Sie für Lizenzen, Hardware und Wartung bezahlen , aber in Tableau Cloud müssen Sie nur für die Lizenzen bezahlen. Die Nutzung von Tableau Public und Tableau Reader ist kostenlos. Wenn Sie nun die Aspekte der Datensicherheit überprüfen, sind sowohl Tableau Server als auch Tableau Cloud hochsicher Table Public und Reader sind sie nicht. Im nächsten Punkt geht es um die Speicherbeschränkungen in Tableau Server. Es hängt wirklich vom Server und vom Festplattenspeicher ab. In Tableau Cloud und Reader gibt es keine Einschränkungen. In Tableau Public Cloud beträgt die für jedes Konto verfügbare Gesamtgröße jedoch beträgt die für jedes Konto verfügbare Gesamtgröße nur 10 Gigabyte Der nächste Punkt zu den Konnektoren. Tableau Server und Cloud können mit verschiedenen Arten von Quellen wie Cloud-API, Diensten, Dateien, Datenbanken usw. verbunden verschiedenen Arten von Quellen wie Cloud-API, werden. Tableau Public, Cloud und Tableau-Reader können jedoch nicht direkt mit einem Ihrer Quellsysteme verbunden werden . Kommen wir zum nächsten Punkt, der Automatisierung in Tableau Server und Cloud. Sie können Aufgaben planen , um Ihre Daten in Ihren Dashboards automatisch aus den Quellsystemen zu aktualisieren in Ihren Dashboards automatisch aus den Quellsystemen Die Daten in der Tableau Public Cloud und im Reader können jedoch nicht aktualisiert werden Sie müssen dies manuell tun. Sie müssen es erneut veröffentlichen oder die Datei erneut senden Der nächste Punkt zu Tableaumobile Sie können Ihre Smartphones oder Tablets nur mit Tableau Server oder Tableau Cloud verbinden Tablets nur mit Tableau Server oder Tableau Cloud Nun zum letzten Punkt: Wir können Tableau Server und Cloud verwenden, um Dashboards innerhalb von Organisationen gemeinsam zu Dashboards innerhalb von Organisationen gemeinsam Table Public wird verwendet, um Dashboards mit der ganzen Welt zu teilen, und Tableau Reader wird verwendet, um Dashboards direkt an Einzelpersonen weiterzugeben Dashboards direkt an Einzelpersonen In Ordnung, jetzt haben wir einen Überblick über alle Tableau-Sharing-Produkte Nun stellt sich die Frage, wann welche Produkte verwendet werden sollen. Lassen Sie mich Sie anhand dieser Tabelle bei meinem Entscheidungsprozess unterstützen. In Ordnung. Zunächst stellen wir alle Fragen zu den Einschränkungen in Tableau Public Cloud. Die erste Frage: Können Daten öffentlich sein? Wenn die Antwort ja lautet, stellen wir die nächste Frage. Sollten die Daten in den Berichten und Dashboards häufig aktualisiert Wenn die Antwort nein lautet, können Sie Tableau Public Cloud verwenden Wenn die Daten jedoch nicht öffentlich sein und automatisch aktualisiert werden sollen, müssen wir über privates Hosting nachdenken Jetzt die Frage, willst du die Hardware verwalten? Falls ja, können Sie Tableau Server vor Ort in Ihrer Organisation verwenden . Wenn Sie das nicht tun und auslagern möchten, stellen Sie die nächste Frage Möchten Sie die Software selbst verwalten? Wenn die Antwort jedoch Ja lautet, können Sie erneut Tableau Server verwenden, aber dieses Mal wird er in einem Servicemodell bei einem Cloud-Dienstanbieter wie Microsoft Azure gehostet Cloud-Dienstanbieter wie . Wenn die Antwort jedoch nein lautet, Sie die Software nicht selbst verwalten möchten und sie auslagern möchten, können Sie Tableau Cloud als SAS-Service nutzen Wie Sie sehen, ist der Tableau Reader nicht Teil meines Entscheidungsprozesses da ich ihn überhaupt nicht empfehle Wenn Sie nun dieses Flussdiagramm mit dem Flussdiagramm kombinieren , das wir zuvor für Entwicklertools erstellt haben, erhalten Sie einen , das wir zuvor für Entwicklertools erstellt haben, Überblick über meinen gesamten Entscheidungsprozess , den ich normalerweise verwende, wenn ich ein neues Tableau-Projekt starte. Wenn Sie also jemand fragt, wann Sie welches Tableau-Produkt verwenden sollen, können Sie es durchgehen und die richtigen Kombinationen für Sie oder Ihr Unternehmen finden . All diese Materialien finden Sie auf meiner Website. Alles klar, alle zusammen. Damit haben wir alle acht Tableau-Produkte behandelt und die Unterschiede zwischen ihnen verstanden. Im nächsten Kapitel werden wir uns der Tableau-Architektur vertraut machen , um zu verstehen wie Tableau intern funktioniert und was die Hauptkomponenten von Tableau sind. 62. Architektur mit 3 Abschnitten: Tabellenarchitektur. Jetzt werden wir uns ansehen, wie Tableau intern funktioniert, welche Komponenten es hat und welche Einschränkungen es hat. Jetzt werden wir uns vielen wichtigen Tableau-Konzepten befassen, z. B. was sind Live- und Extraktverbindungen, was sind die verschiedenen Dateitypen in Tableau? Und dann können wir mit dem Zeichnen der Tableau-Desktop-Architektur beginnen . Und dann springen wir zu Tableau Server, um verschiedene Szenarien wie den veröffentlichten Prozess, den Authentifizierungsprozess und den Zugriffsansichtsprozess zu verstehen wie den veröffentlichten Prozess, den Authentifizierungsprozess . Danach werden wir Gesamtbild vervollständigen indem wir die Serverarchitektur und ihre Komponenten zeichnen. Und am Ende werden Sie sich auch der Architektur von Tableau Public befassen. Lassen Sie uns nun mit dem ersten Konzept beginnen, den Live- und Extraktdatenverbindungen. Also lass uns jetzt gehen. 63. Udemy 3 1 Extrakt live: In diesem Abschnitt lernen Sie die Tableau-Architektur kennen, um zu verstehen wie Tableau intern funktioniert und was die Hauptkomponenten davon sind Sie werden einige wichtige Konzepte kennenlernen. Und wir werden mit der Datenquelle, den Verbindungstypen, Live und Extract beginnen . Jetzt kommen wir zu den wichtigsten Entscheidungen oder Fragen, die wir innerhalb der Datenquelle treffen werden. Möchten Sie eine zusätzliche Kopie Ihrer Daten in Tableau speichern ? Hier haben wir zwei Designs für die Datenquelle. Entweder sagen Sie, nein, wir müssen nicht innerhalb von Tableau kopieren. Die Daten sollten dort bleiben, wo sie sich in den Quellsystemen befinden. Was kann dann passieren? Visualisierung benötigt Daten, sie sendet Quadrate direkt an die externe Datenbank Dann sendet die Datenbank die Ergebnisse zurück an Ihre Die Daten kommen immer frisch aus den Quellen direkt in Ihre Dashboards Diese Art von Verbindungen nennen wir Live-Verbindung, oder Sie werden sagen: Ja, lassen Sie uns eine Kopie unserer Daten in Tableau haben Ein Snapshot oder eine Teilmenge der Daten, die aus der externen Datenbank nach Tableau kopiert werden sollen aus der externen Datenbank nach Tableau kopiert Diese Kopie nennen wir einen Extrakt. Jetzt sendet unsere Visualisierung jedes Mal, wenn sie Daten benötigt , Abfragen, diesmal an den Extrakt statt an die externe Datenbank. Und dann gibt der Extrakt die Ergebnisse an Ihre Visualisierungen zurück Da sich der Extrakt in Tableau befindet und den Visualisierungen sehr nahe kommt, werden wir eine hervorragende Reaktionszeit und eine sehr schnelle Leistung erzielen und Diese Art von Verbindung nennen wir Extraktverbindung Ordnung, jetzt ist die Frage, welchen Verbindungstyp sollte ich in meinen Datenquellen verwenden? Die typische Antwort auf diese Frage lautet, nun ja, es kommt darauf an. Denn hier haben wir einen Kompromiss zwischen Leistung und Datenaktualität. Wenn für Sie beispielsweise die Leistung viel wichtiger ist als die Datenaktualität, dann müssen Sie sich für den Extrakt entscheiden. Da die Daten mithilfe der Spaltenspeichertechnik in Tableau im Arbeitsspeicher gespeichert werden , erhalten Sie eine hervorragende Leistung. Aber wenn Sie sagen, wissen Sie was, die Aktualität der Daten für mich ist die Aktualität der Daten für mich wichtiger als die Leistung Dann müssen Sie die Live-Verbindungen in Ihren Datenquellen nutzen, weil Sie die aktuellen Daten immer direkt aus den Quellen in Ihren Dashboards erhalten direkt aus den Quellen in Ihren Dashboards Ordnung, das war also ein kurzer Überblick über die beiden Datentypverbindungen in Tableau Live und Extract Und als Nächstes lernen wir die verschiedenen Dateitypen , die Sie in Tableau generieren können. 64. Udemy 3 2 Tableau-Dateien: Ordnung, wenn Sie jetzt Tableau-Dateien direkt an die Benutzer senden möchten , müssen wir uns die Frage stellen, welche Art von Dateien wir senden werden Denn in Tableau können wir nicht nur eine Datei, fünf verschiedene Dateitypen in Tableau generieren. Jetzt werden wir uns einen schnellen Überblick über diese Dateitypen verschaffen, um Überblick über diese Dateitypen sie zu verstehen und zu wissen, wann wir sie verwenden müssen. Ordnung. Wie wir gelernt haben, enthält die Tableau-Arbeitsmappe drei Dinge Der Extrakt, die Datenquelle und die Visualisierungen. Für jeden gibt es einen Dateityp. Die Kombinationen hängen beispielsweise von Ihren Anforderungen ab. Wenn Sie nur Ihre Daten ohne etwas anderes, ohne Datenquelle, ohne Visualisierungen teilen ohne etwas anderes, ohne Datenquelle, ohne möchten, können Sie einen Extrakt als Hyperformat senden Aber wenn du jetzt sagst, weißt du was, ich habe eine Menge Arbeit mit der Datenquelle gemacht Ich habe ein Datenmodell erstellt, Sachen umbenannt, ich habe Aggregationen gemacht, ich habe viele neue Spalten erstellt Also würde ich das gerne mit meinem Team und meinen Kollegen teilen , und ich darf meine Daten nicht mit ihnen teilen In dieser Situation sagen Sie, okay, ich werde die Datenquelle mit meinen Kollegen teilen und wir nennen sie Tableau Data Source TDS ohne Daten Oder Sie befinden sich vielleicht in anderen Situationen denen Sie sagen, wissen Sie was? Meine Kollegen haben keinen Zugriff auf die Quellsysteme. Wir können die Live-Verbindung nicht nutzen und es macht Ihnen auch nichts aus, Ihre Daten weiterzugeben. Jetzt können Sie ihnen ein Paket mit einem Extrakt und der Datenquelle schicken . Der Dateityp wird hier als Tableau-Paket Datenquelle DDS x bezeichnet . Dieser Dateityp enthält sowohl Ihre Daten als auch Ihre Datenquelle Möglicherweise befinden wir uns in einer anderen Situation, in der auch unsere Kollegen oder Benutzer an den Visualisierungen interessiert sind Wir können ihnen eine Datei mit den Visualisierungen und der Datenquelle schicken den Visualisierungen und der Auch hier haben wir die gleiche Situation. Sie entscheiden, ob Sie damit Daten senden oder nicht. Wenn Sie die darin enthaltenen Daten nicht senden möchten, können Sie eine Datei mit dem Namen Tableau-Arbeitsmappe B senden. Und das letzte Szenario, ich glaube, Sie haben es können Sie eine Datei mit dem Namen Tableau-Arbeitsmappe B senden. Und das letzte Szenario, ich glaube, schon erraten, wenn Sie alles senden möchten, das gesamte Paket, den Extrakt, die Datenquelle und Ihre Visualisierungen, dann können Sie Ihren Kollegen ein Tableau-Format schicken, dann können Sie Ihren Kollegen ein Tableau-Format schicken das als Tableau-Arbeitsmappe TB X bezeichnet wird wenn Sie alles senden möchten, das gesamte Paket, den Extrakt, die Datenquelle und Ihre Visualisierungen, dann können Sie Ihren Kollegen ein Tableau-Format schicken, das als Tableau-Arbeitsmappe TB X bezeichnet wird. Alles klar, also Wie Sie sehen, hat Tableau je nach Situation oder Szenario unterschiedliche Dateitypen für unterschiedliche Zwecke verwendet ? Sie können Ihre Arbeit mit Ihren Kollegen teilen. Ordnung, im Allgemeinen haben wir jetzt also zwei verschiedene Arten von Arbeitsmappen Eine Arbeitsmappe mit Daten , die eine Extraktverbindung verwenden, und ein anderes Buch ohne und ein anderes Buch ohne Daten mit Direktverbindung In der Arbeitsmappe mit Daten können Sie drei verschiedene Dateitypen senden Sie können nur die Daten im Hyperformat oder den gesamten Datensatz mit den Daten im DSX-Format senden Oder senden Sie das gesamte Paket im Format BX. Andererseits können Sie mit der Arbeitsmappe ohne Daten nur zwei Dateien senden Datensatz ohne Daten DS oder Arbeitsmappe X. Jetzt haben Sie vielleicht die Frage und sagen, okay, welche Tableau-Produkte sollte ich verwenden, um diese Tableau-Dateien zu öffnen Nun, wir haben drei Tableau-Produkte. Tableau Public und Tableau Reader. Mit dem Tableau-Disctob können Sie alles öffnen. Sie können all diese verschiedenen Tableau-Formate und -Dateien öffnen Tableau-Formate und -Dateien Mit Tableau Reader und Public können Sie jedoch nur das Tableau-Arbeitsmappenpaket TX öffnen Da Tableau Reader und Tableau Public keine direkte Verbindung zu den Datenquellen herstellen können und sie die Live-Verbindungen nicht verwenden können Ordnung, eine weitere Sache, die über die Tableau-Arbeitsmappe wissen sollten, ist, dass Tableau zwei verschiedene Datentypen zum Speichern der Arbeitsmappe verwendet Datentypen zum Speichern der Arbeitsmappe Die erste sind die Metadateninformationen Sie werden in XML-Dateien gespeichert Metadaten sind Daten über Ihre Daten. Sie beschreiben Ihre Daten. Es enthält alle Informationen darüber was Sie in den Arbeitsmappen gemacht haben Alles, was Sie während der Arbeit mit Tableau Desktop anklicken, löschen oder tun wird sich in irgendeiner Weise in den Metadaten widerspiegeln Sie können Informationen wie Spaltennamen, Datentyp, Datenmodell usw. finden. Der zweite Typ sind die Daten selbst, die eigentlichen Daten. Wenn Sie Daten in Tableau laden, kann Tableau sie in einem Hyperfile-Format speichern, wobei die Daten in Spaltenspeichermethoden im Speicher von Tableau gespeichert werden Spaltenspeichermethoden im Speicher von Es ist wie spezielle Formate für den schnellen Datenabruf. Ordnung, alle zusammen. Damit haben wir gelernt, welchen Zweck die verschiedenen Dateitypen in Tableau haben und wann sie verwendet werden sollten. Als Nächstes werden wir uns eingehend mit der Tableau-Architektur befassen, um die Desktop-Komponenten zu verstehen. 65. Udemy 3 3 Bogen-Desktop: Ordnung, wenn Sie die Tableau-Architekturen verstehen und wissen, wie die Komponenten miteinander verbunden sind, wird alles für Sie Sinn machen , wenn Sie mit Tableau arbeiten , und das macht Sie auch zu einem besseren Tableau-Entwickler Ich werde die Konzepte skizzieren, um sie für Sie leichter verständlich zu machen Also lass uns gehen. Die Tableau-Architekturen enthalten vier verschiedene Ebenen Quellschicht, die Disto-Schicht, Serverschicht und die Consumer-Schicht Wir werden damit beginnen, jede Ebene einzeln auszupacken , um ihre Komponenten zu verstehen Und wir werden mit dieser Architektur von links nach rechts arbeiten Architektur von links nach rechts Wir beginnen also mit der Quellschicht und enden mit der Konsumentenebene. In Ordnung, jetzt haben wir also die Quellebene. Die Quellebene befindet sich außerhalb von Tableau und enthält die Quelle unserer Daten. Unsere Daten könnten sich in Datenbanken wie Mysql oder Oracle befinden, oder die Daten könnten sich in Dateien wie Excel und Jason befinden. Oder sogar in der Cloud wie Amazon, AWS oder Microsoft Azure oder sogar in PIs, unsere Daten könnten überall sein. In Ordnung, also jetzt zurück zum großen Ganzen. Lass uns zur nächsten Ebene springen. Wir werden die Disctop-Schicht auspacken . Die erste Komponente in Tableau Desktop ist die Datenquelle Bevor Sie mit der Erstellung Ihrer Visualisierungen beginnen, müssen Sie die Datenquelle einrichten Das Erste, was wir innerhalb der Datenquelle tun werden , ist, Tableau mit unseren Daten zu verbinden Tableau bietet rund 90 verschiedene Datenkonnektoren, sodass wir Tableau mit fast allem verbinden können. Sobald Sie die Verbindung zwischen Tableau und Ihrer Datenquelle hergestellt haben, werden die Zugriffsinformationen in der Datenquelle gespeichert. Zum Beispiel der Speicherort von Servern, Benutzernamen, Kennwörtern oder Zugriffstoken usw. All diese Informationen werden in der Datenquelle gespeichert. Ordnung, also die beiden Arten von Datenverbindungen in Datenquellen sind Extraktverbindungen und Direktverbindungen. Nachdem wir nun eine Verbindung zu Daten hergestellt haben, haben wir entschieden, welche Art von Verbindung es sein soll. Als Nächstes müssen wir in der Datenquelle mit dem Aufbau unseres Datenmodells beginnen. Und das können wir tun, indem wir Tabellen miteinander kombinieren, Beziehungen, Verknüpfungen und Vereinigungen verwenden. Und Sie können viele andere Dinge tun, z. B. die richtigen Datentypen festlegen, Aggregationen durchführen, Tabellen und Spalten umbenennen, neue Berechnungen und Filter erstellen und alles Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Datenquellenkomponente in Tableau die folgenden Informationen enthält Wir haben die Datenkonnektoren, um Tableau mit unseren Daten zu verbinden Wir haben die Zugangsinformationen, wo auch die Standorte unserer Quellen gespeichert werden. Wir können entscheiden, ob wir eine zusätzliche Kopie unserer Daten in Tableau laden . Wir nennen das eine Extraktverbindung, oder wir belassen es als Direktverbindungen in den Datenquellen. Als letztes haben wir das Datenmodell innerhalb von Datenquellen , in dem wir Tabellen miteinander kombinieren und Aggregationen durchführen können Tabellen miteinander kombinieren und Aggregationen durchführen , oder wir können ein anderes benutzerdefiniertes Ordnung, sobald wir mit der Einrichtung der Datenquelle fertig sind , haben wir die Verbindung, egal ob es sich um eine Extraktion oder eine Live-Datenquelle Wir haben unser Datenmodell und alles ist bereit. Jetzt werden wir anfangen, unsere Visualisierungen zu erstellen Und Tableau organisiert die Visualisierungen in drei Ebenen. Das erste sind die Arbeitsblätter. So können wir die in unseren Datenquellen verfügbaren Daten verwenden , um eine einzige Ansicht zu erstellen, nur eine visuelle Es kann sich um ein Balkendiagramm, ein Kreisdiagramm oder eine Tabellenansicht handeln. Und wie Sie sehen, ist jedes Arbeitsblatt direkt mit einer Datenquelle verbunden. In Tableau können Sie jedoch ein Arbeitsblatt aus zwei verschiedenen Datenquellen erstellen , indem Sie sehr leistungsstarke Kombinationsmethoden verwenden , die als Daten bezeichnet werden. Dies ist eine sehr einzigartige Funktion in Tableau. Sie finden es in keinem anderen Tool bei dem die Daten in einem Bild aus verschiedenen Quellen stammen können. Sobald wir diese verschiedenen Arbeitsblätter haben, können wir zur nächsten Ebene übergehen, wo wir beginnen, diese Arbeitsblätter zu einem Dashboard zu kombinieren wir beginnen, diese Arbeitsblätter zu einem Dashboard zu kombinieren, um die verschiedenen Grafiken in nur einer Ansicht anzuzeigen die verschiedenen Grafiken in Denken Sie jedoch daran, dass Sie, wenn Sie Änderungen an den Grafiken vornehmen möchten , zu den Arbeitsblättern zurückkehren und dort die Anpassung vornehmen müssen Arbeitsblättern zurückkehren und dort die Jetzt kommen wir zum letzten Level, wir haben die Geschichten Wie Sie wissen, besteht das Hauptziel von Datenvisualisierungen darin, eine Geschichte zu erzählen Sie können also quasi eine Abfolge von Arbeitsblättern oder Dashboards erstellen , die zusammenarbeiten , um den Benutzern anhand Ihrer Daten die Geschichte zu erzählen Benutzern anhand Ihrer Daten die Geschichte Ordnung, jetzt fragen Sie mich vielleicht welche Visualisierungsebene die richtige für Sie ist Nun, wenn Sie nur ein Bild haben, dann nehmen Sie das Arbeitsblatt. Wenn Sie jedoch QBI zur Prozessüberwachung erstellen möchten, dann erstellen Sie ein Dashboard Wenn Sie Ihre Daten präsentieren und daraus eine Geschichte erzählen möchten , dann erstellen Sie eine Geschichte Ordnung, jetzt haben wir in Tableau Desktop sowohl die Datenquellen als auch die Visualisierungen, und diese beiden Komponenten sind in einer so genannten Tableau-Arbeitsmappe enthalten in einer so genannten Tableau-Arbeitsmappe Nun stellt sich die Frage: Was können Sie tun, wenn Sie mit der Erstellung Ihrer Datenquellen und Visualisierungen fertig Erstellung Ihrer Datenquellen und Visualisierungen Was Nun, Sie können es mit Ihren Kollegen in Ihrem Team oder Ihren Abteilungen teilen Ihren Kollegen in Ihrem Team oder Ihren Abteilungen Und dafür gibt es zwei Möglichkeiten. Entweder senden Sie eine Tableau-Datei direkt an die Benutzer, oder Sie veröffentlichen die Arbeitsmappe auf einem Tableau-Server oder in der Tableau-Cloud Und von dort aus können Ihre Benutzer und Ihr Team auf Ihre Arbeitsmappe zugreifen In Ordnung, das große Ganze, die Tableau-Architektur. Lassen Sie uns über die Ebene auf der rechten Seite sprechen , die Verbraucherebene. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Tableau-Visualisierungen zu nutzen Dies hängt von den Clients des Benutzers und den Aufgaben ab, die die Benutzer Wir beginnen mit einer sehr kleinen Gruppe von Benutzern , die möglicherweise den Tableau Reader verwenden, um die Tableau-Visualisierung anzusehen und mit ihr zu interagieren, und sie möchten normalerweise nichts Neues für diese Benutzergruppe bearbeiten oder erstellen Neues für diese Benutzergruppe Wir werden ihnen eine Tableau-Datei senden. Wie wir erfahren haben, benötigen sie ein Tableau-Arbeitsmappenpaket, WPX Möglicherweise haben wir eine andere Benutzergruppe, normalerweise sind das Ihre Teamkollegen Sie möchten zusätzlich zu Ihrer Arbeit Analysen erstellen. Sie werden Table Desktop verwenden, um das für sie zu erledigen. Wir können jede Art von Tableau-Dateien versenden. Hängt von ihren Anforderungen und Aufgaben ab. Und jetzt haben wir eine große Gruppe von Benutzern oder Verbrauchern, die auf den Server oder die Cloud von Tableau zugreifen können , um Visuals von Tableau anzusehen und mit ihnen zu interagieren Sie können ihre Webbrowser wie Google Chrome und Firefox verwenden , um auf die Inhalte von Tableau Server zuzugreifen Und von dort aus können sie die Visualisierungen ansehen, interagieren und sogar bearbeiten, sofern sie über die erforderlichen Berechtigungen verfügen. Oder sie können die mobile Tableau-App auf den Smartphones oder Tablets verwenden , um Ihre Arbeitsmappen anzusehen und mit ihnen zu interagieren Sie können es jedoch nicht verwenden, um eine Tableau-Visualisierung zu bearbeiten Für diese Benutzergruppe werden Sie ihnen keine Dateien senden. Zunächst müssen Sie Ihre Arbeit auf dem Server veröffentlichen. Und hier haben wir zwei Möglichkeiten. Entweder veröffentlichen Sie nur die Datenquelle oder Sie können die gesamte Arbeitsmappe auf dem Tableau-Server oder der Tableau-Cloud veröffentlichen Tableau-Server oder der Tableau-Cloud Danach werden Sie den Link Ihrer Arbeitsmappen für die Benutzer freigeben Ihrer Arbeitsmappen für Nun zur letzten Gruppe von Benutzern , die es wert ist, erwähnt zu Sie sind die statischen Benutzer Sie können Ihre Daten und Grafiken jederzeit aus Tableau Desktop exportieren und sie direkt als BDF oder Excel an die Benutzer senden als BDF oder Excel an die Benutzer Es ist also natürlich statisch und sie können nicht damit interagieren Ordnung, bisher haben wir in der Tabellenarchitektur über die Quellschicht gesprochen. Wir haben uns eingehend mit der Boulevardzeitung und ihren Bestandteilen befasst und die verschiedenen Arten von Verbrauchern und Kunden verstanden von Verbrauchern und Kunden Und im nächsten Schritt werden wir beginnen, über die Tableau-Serverarchitektur zu sprechen Tableau-Serverarchitektur Um es verständlicher zu machen, werden wir zunächst drei verschiedene Szenarien durchgehen. Und wir werden mit dem veröffentlichten Prozess beginnen. 66. Udemy 3 4 Senario 1: Ordnung, zuvor haben wir angefangen, die Tableau-Architektur zu skizzieren , wobei wir etwas über die Quellebene, die Desktop-Ebene und die Consumer-Ebene gelernt haben Desktop-Ebene und die Consumer-Ebene Jetzt werden wir die Serverschicht in der Tableau-Architektur entpacken , um die Tableau-Serverkomponenten besser zu verstehen Ich werde Sie aus Benutzersicht durch drei Szenarien führen. Dabei geht es darum, was genau in Tableau Server passieren wird, sobald wir eine Arbeitsmappe veröffentlichen oder wenn wir uns beim Server anmelden und auf eine Arbeitsmappe zugreifen Lass uns gehen. Nehmen wir , Sie möchten eine Tableau-Arbeitsmappe mit einem Extrakt veröffentlichen . Was wird passieren? Tableau Desktop wird den Server auffordern , die Arbeitsmappe Bx hochzuladen Und die erste Komponente in Tableau Server, die die Anfrage empfangen kann, ist das Gateway Das Gateway weiß, wie die Anfrage an die richtigen Serverkomponenten weitergeleitet wird. In dieser Situation ist der Anwendungsserver die richtige Komponente für die Verarbeitung der Veröffentlichung. Das Gateway wird die Anfrage an ihn weiterleiten. Wie wir erfahren haben, enthält die Tableau-Arbeitsmappe zwei verschiedene Arten von Informationen Die in den Xmil-Dateien gespeicherten Metadaten und die Daten selbst, die in Hyper-Dateien auf dem Tableau-Server gespeichert sind Diese beiden verschiedenen Dateitypen werden an zwei verschiedenen Orten gespeichert Anwendungsserver sendet die XML-Datei in der Serverkomponente namens Repository gespeichert werden soll, und die Hyperdatei wird in einer anderen Komponente , dem Dateispeicher, gespeichert einer anderen Komponente , dem Was wir bisher gelernt haben, ist, das Gateway dafür verantwortlich ist, die Anfrage an die richtige Komponente weiterzuleiten Der Anwendungsserver ist derjenige , der den veröffentlichten Prozess verarbeiten kann. Das Repostery speichert die XML-Dateien, die Metadaten der Arbeitsmappe und die eigentlichen Daten, der Hyber wird im Dateispeicher gespeichert In Ordnung, das ist alles für dieses Szenario. Als Nächstes werden wir über den Authentifizierungs-Workflow in Tableau Server sprechen . 67. Udemy 3 5 senario 2: Ordnung, jetzt sind unsere Arbeitsmappe und unsere Daten auf dem Tableau-Server veröffentlicht Es ist jetzt an der Zeit, dass sich unsere Benutzer beim Tableau-Server anmelden und mit unseren Dashboards interagieren Schauen wir uns also an, wie das funktionieren wird. Nehmen wir an, Ihr Manager ist Michael Scott. Und Michael möchte Ihre Vertriebs-Dashboards in Tableau Server überprüfen Ihre Vertriebs-Dashboards in Tableau Server Und ich werde es tun, ich brauche einen Benutzernamen und ich habe einen tollen Sobald Michael diese Informationen angegeben hat, wird eine Anfrage als HTTP-Anfrage an den Server gesendet Das Erste, worauf es zusteuern wird, ist das Gateway. Die Gateways wissen, dass der Anwendungsserver die richtige Komponente für den Authentifizierungsprozess ist , das Gateway leitet ihn an ihn weiter Und dann wird der Anwendungsserver das Repository bitten , zu überprüfen, ob die Anmeldeinformationen, Benutzername und das Passwort korrekt sind und ob Michael die Erlaubnis hat , auf unseren Server zuzugreifen Und dann das Repositorium — eine Überprüfung und wenn alles stimmt und Michael auf unseren Server zugreifen darf, wird er auf den Anwendungsserver antworten und sagen, ja, wir kannten den Typen, er ist in Dann beginnt der Anwendungsserver mit dem Aufbau der Server-Benutzeroberfläche und sendet sie zurück an Und dann sendet das Gateway es zurück an den Michael-Browser. Jetzt ist er auf unserem Tableau-Server. Was wir gerade aus diesem Prozess gelernt haben, ist wiederum, das Gateway dafür verantwortlich ist die Anfrage an die richtige Komponente weiterzuleiten. Der Anwendungsserver ist derjenige, der den Authentifizierungsprozess abwickelt. Der Abzocker speichert die Benutzeranmeldedaten und ob die Benutzer Zugriff und Berechtigungen auf unseren Server und den Anwendungsserver haben Berechtigungen auf unseren Server und den Anwendungsserver ist derjenige, der die Weboberfläche des Servers rendert In Ordnung, das ist alles für diesen Prozess. Als Nächstes werden wir darüber sprechen, was in Tableau passiert , sobald wir auf eine Arbeitsmappe zugreifen, um die Daten anzusehen 68. Udemy 3 6 Senario3: Ordnung, Michael befindet sich jetzt auf unserem Tableau-Server und wird anfangen, Ihr Vertriebs-Dashboard zu durchsuchen und danach zu suchen Und sobald Sie es gefunden haben, wird er darauf klicken und versuchen, auf Ihr Dashboard zuzugreifen. Lassen Sie uns nun sehen, was in Tableau Server passieren wird. Wie üblich werden die HTTB-Anfragen für den Zugriff generiert und an den Server gesendet Und wir wissen inzwischen , dass das Gateway die Anfrage empfängt und sie an den richtigen Komponentenanwendungsserver weiterleitet richtigen Komponentenanwendungsserver Dann beginnt der Anwendungsserver damit, Chrome um das Z herum zu rendern, all die Symbole und Bilder , die sich nicht im Dashboard selbst befinden. Und dann wird der Anwendungsserver sagen, okay, jetzt sprechen wir über Visualisierungen Das ist komplett aus meinem Leck raus. Wir müssen diese Anfrage an den Master weiterleiten , an das Gehirn. Es ist der VisCul-Server. Es ist derjenige, der sich mit Visualisierungen befasst. Von hier aus übernehmen die ViscuelGN das Ruder. Ich werde sagen, okay, lassen Sie uns als Erstes überprüfen, ob dieser Typ, Michael, das Verkaufs-Dashboard sehen darf, die Viscuelgn fragen die Repo-Geschichte In der Repos-Story gibt es eine Liste von Benutzern und Berichten. Also wird es dort suchen, um welche zu finden. Falls ja, dann wird es zurückschicken, ja, Michael ist ein Boss und er darf das Verkaufs-Dashboard sehen. Und jetzt wird ViscuL sagen, alles klar, jetzt brauchen wir Daten Also brauchen wir zuerst die Metadaten des Dashboards. Und wie Sie wissen, werden die Metadaten nach der Veröffentlichung der Arbeitsmappe im Repository gespeichert, die Visculgna-Anfrage vom Repository Visculgna-Anfrage vom Eine weitere Sache ist, die XML-Datei des Dashboards zu senden. Das Repository sendet dann das XML zurück an den VisCul-Server und der Server beginnt mit der Erstellung des Dashboards Ordnung, jetzt wird Viscul sagen, okay, okay, Aber das Problem ist, dass es leer ist. Wir benötigen die Daten, um es zu füllen. Und es ist besser, unseren Datenspezialisten und den Datenserver zu fragen . Der Datenserver ist derjenige , der alles über die Daten weiß. Es wird sagen, in Ordnung, für dieses Dashboard haben wir einen Teil der Daten bereits in Tableau Server. Aber der andere Teil befindet sich leider außerhalb von Tableau. Um die Daten innerhalb des Tableau-Servers aus dem Extrakt abzurufen, sendet der Datenserver die Abfrageanforderung an die D-Engine. Und die Daten-Engine weiß, wie die benötigten Daten aus dem Dateispeicher abgefragt und extrahiert werden. Die Daten-Engine wird die Daten aus dem Dateispeicher abrufen die Daten aus dem Dateispeicher und sie an den Datenserver zurücksenden. Und jetzt kommen wir zu dem Teil, in dem sich die Daten außerhalb von Tableau Server befinden. Hier wird der Datenserver als Proxy fungieren. Wir werden die Datenkonnektoren verwenden , um eine Verbindung zu den externen Datenbanken herzustellen. Sobald die Verbindung hergestellt ist, wird eine Abfrage gesendet, die der Sprache entspricht, die die Datenbank spricht. Und dann wird die Datenbank die benötigten Daten als Rohtabelle zurückgeben. Sobald wir alle benötigten Daten auf dem Datenserver haben , wird er sie kombinieren und eine weitere Sicherheitsüberprüfung durchführen. Der Datenserver wird prüfen, ob Michael alle Daten sehen darf oder sollten wir die Daten filtern? Der Datensparer , der die Daten filtert hängt von der Datensicherheitseinrichtung ab, die Sie vorgenommen haben Und dann werden die Rohdaten zurück an den VisculServer gesendet Rohdaten zurück an den VisculServer Sobald VisculServer die Rohdaten für das Dashboard hat, wird er jetzt die Magie ausüben, indem all diese Zahlen und Rohdaten in Bilder und Grafiken umwandelt und sie in die Arbeitsmappe einfügt Jetzt hat der ViscuL endlich alles, was er braucht. Das Verkaufs-Dashboard ist fertig und fertig. Das VisCUL wird es zurück an das Gateway senden. Und das Gateway wird es zurück an den Webbrowser von Michael senden zurück an den Webbrowser von Michael kann jetzt anfangen, mit dem Dashboard zu interagieren . Will hm. Hat Michael eine Ahnung was er mit dem Verkaufs-Dashboard machen soll? Ich melde Konkurs an. In Ordnung. Ich weiß, dass in diesem Szenario viel passiert ist, aber wir haben die meisten Komponenten von Tableau Server behandelt . Lassen Sie uns also eine Zusammenfassung erstellen und verstehen, was wir bisher gelernt haben. Wie üblich ist das Gateway dafür verantwortlich , die Anfrage an die richtige Komponente weiterzuleiten. Der Anwendungsserver ist nicht für den Visualisierungsprozess verantwortlich, aber der VisCul-Server ist derjenige , der für die Erstellung der Visualisierungen verantwortlich ist Das Repository kann Informationen über die Berechtigungen und die Sicherheit speichern Informationen über die Berechtigungen und die , auf welche Benutzer zugreifen dürfen und auf welches Dashboard Und der Datenserver wird sowohl die Extrakt- als auch die Live-Datenquellen verwalten . Und die Daten-Engine ist dafür verantwortlich die Daten aus dem Extrakt in Tableau abzurufen Und der Datenkonnektor wird dem Datenserver helfen , eine Verbindung zu den externen Quellen Und der VisCul-Server macht die Magie , die Rohdaten in visuelle Elemente umzuwandeln Ordnung, mit diesen drei Szenarien haben wir bisher die wichtigste Komponente von Tableau Server behandelt wichtigste Komponente von Jetzt werden wir alle Teile in der Tableau-Architektur zusammenfügen und beginnen sie nacheinander zu erklären. Lass uns gehen. 69. Udemy 3 7 Archi Server: In diesem Video erfahren Sie mehr über die Serverarchitektur von Tableau Und dann werden wir uns eingehend mit jeder Serverkomponente der Architektur befassen jeder Serverkomponente der Architektur befassen , um zu verstehen, wie sie funktioniert und was sie tut. Und wir fangen gleich an, die Serverschicht besteht hauptsächlich aus drei Dingen, zwei Schnittstellen links und rechts. In der Mitte haben wir eine Reihe von Serverkomponenten. Die linke Schnittstelle sind die Datenanschlüsse. Sie werden die externen Quellsysteme mit den Tableau-Serverkomponenten verbinden . Auf der rechten Seite haben wir das Gateway. Es wird Anfragen von verschiedenen Clients empfangen es mit den Komponenten von Tableau Server verbinden. Ordnung, lassen Sie uns nun näher auf die Gate-Komponente eingehen . Einerseits haben wir Anfragen von verschiedenen Kunden, wie z. B. eine Anmeldeanfrage aus einem Webbrowser oder eine veröffentlichte Anfrage von Tableau Desktop. Auf der anderen Seite haben wir verschiedene Tableau-Serverkomponenten wie den App-Server, Viscul-Server usw. Und das Gateway wird sich in der Mitte befinden, das weiß, wie es die Anfragen von verschiedenen Clients an die richtigen Serverkomponenten weiterleitet die Anfragen von verschiedenen Clients an die richtigen Serverkomponenten Und die andere Aufgabe des Gateways besteht darin, Dinge auszugleichen. Nehmen wir an, Sie arbeiten in Umgebungen mit mehreren Knoten, in denen Sie zwei Knoten haben. Wenn das Gateway die erste Anfrage erhalten hat, wird es sie an den Knoten Nummer eins weiterleiten. Beide Knoten sind kostenlos. Aber wenn das Gateway jetzt eine zweite Anfrage erhält, wird es sagen, oh, Knoten eins ist voll. Lassen Sie uns diese Anfrage in Knoten Nummer zwei bearbeiten , da sie kostenlos ist und so weiter. Ordnung, das Gateway in Tableau Server ist also wie ein Distributor, der alles weiß. Sie kennen so jemanden. Sagen wir einfach, ich kenne einen Mann, der einen Typen kennt , der einen anderen kennt. Das Gateway hat also zwei Aufgaben. Erstens leitet es die Client-Anfragen an die richtige Komponente weiter. Und zweitens führt es einen Lastenausgleich durch, wenn Sie Tableau Server in einer verteilten Umgebung ausführen. Ordnung, jetzt werden wir anfangen, über diese Tableau-Komponenten zu sprechen . In der Mitte gibt es in Tableauver quasi verschiedene Arten von Komponenten Wir haben Server, wir haben Engines und Speicher. Und wir werden mit den Servern beginnen. Wie Sie in Tableau Server gelernt haben, gibt es verschiedene Prozesse. Der Anmeldevorgang, Populis, Zugriff, Arbeitsmappe usw. Und in Tableau Server haben sie verschiedene Server für unterschiedliche Prozesse entworfen verschiedene Server für unterschiedliche Prozesse Beginnen wir jetzt mit dem Anwendungsserver. Der Anwendungsserver ist für verschiedene Prozesse verantwortlich. Wie wir erfahren haben, wird beispielsweise eine Benutzeranmeldeanfrage an den Anwendungsserver weitergeleitet. Dann wird der Anwendungsserver je nach Konfiguration beim Repository oder einem Active Directory nachfragen , ob der Benutzer auf den Server zugreifen darf oder nicht. Und beim anderen Prozess verarbeitet der Anwendungsserver den veröffentlichten Prozess, bei dem der Anwendungsserver die veröffentlichte Anfrage erhält und die Arbeitsmappe in zwei Dateien aufteilt Die XML-Datei, die im Repository gespeichert werden soll , und die Hyperdatei, die im Dateispeicher gespeichert werden soll Eine weitere Aufgabe für den Anwendungsserver besteht darin, die Serverschnittstelle zu rendern All die kleinen Dinge , die Sie in Tableau Server finden , wie Symbole, Bilder, Projekte abzüglich davon. Ist der Anwendungsserver , der diese Dinge rendert. Der Anwendungsserver ist für verschiedene Prozesse wie den Authentifizierungs- und Autorisierungsprozess, den veröffentlichten Prozess und das Rendern des Servers I verantwortlich verschiedene Prozesse wie den Authentifizierungs- und Autorisierungsprozess, . Aber ein Prozess, den der Anwendungsserver niemals ausführen wird , ist der Visualisierungsprozess. Oder jetzt springen wir zum nächsten Server. Wir haben den Viscul-Server. Dieser wird interessant werden. Ordnung, wir haben also zuvor über die Macht von Bildern gesprochen und wie das menschliche Gehirn Text in Bilder und Bilder umwandelt Das VisCUL ist wie unser Gehirn. Es kann die Magie hinzufügen, indem es Zahlen und Texte in Bilder und Bilder umwandelt Zahlen und Texte in Bilder und Bilder umwandelt Viscul steht für Visual Query Language for Databases. Die Gründer von Tableau, Crest und Pat, haben diese Sprache erfunden Nehmen wir an, Sie ziehen etwas in Tableau per Drag-and-Drop. Das ViscUL konvertiert diese Aktion eine SQL-Abfrage und sendet sie dann an den Datenserver, um die Daten abzurufen Dann sendet der Datenserver die Ergebnisse an die ViscUL zurück Jetzt macht ViscUL die Magie, indem es diese Rohdaten in Grafiken und Bilder umwandelt, die Ihren Kunden präsentiert werden diese Rohdaten in Grafiken und Bilder In Ordnung, das VisCUL ist also das Gehirn. Es ist eine sehr wichtige Tableau-Komponente und hauptsächlich für den Visualisierungsprozess verantwortlich . Es macht zwei Dinge. Es generiert Abfragen anhand von Benutzeraktionen und konvertiert und transformiert die Rohdaten in Grafiken und Bilder Ordnung, alle zusammen, also werden wir jetzt über den dritten sprechen Wir haben den Datenserver. Der Datenserver ist derjenige , der alles über die Daten weiß. Er weiß, wo die Daten zu finden sind, wie man sich mit ihnen verbindet, wie man mit ihnen spricht. Die erste Aufgabe des Datenservers besteht darin, sowohl Extrakt - als auch Live-Datenquellen zu verwalten. Wenn sich die Daten in Tableau befinden , können Abfrageanfragen an die Daten-Engine gesendet werden. Wenn sich die Daten jedoch außerhalb von Tableau befinden, können sie die Datenkonnektoren verwenden, um Abfrageanfragen an die externen Quellen zu senden. Und der Datenserver weiß, wie er mit den Quellen sprechen muss. Er agiert wie ein Proxy für die Datenquellen, kann viele verschiedene Datenbanksprachen sprechen, sodass er Abfrageanfragen in einer Sprache sendet , die die Datenbank versteht. Eine weitere Aufgabe für den Datenserver besteht darin, für die Datensicherheit zu sorgen. Er prüft, ob ein Benutzer die Daten sehen darf , und filtert sie bei Bedarf, und der Datenserver verwaltet das ebenfalls. Bereitstellung von Treibern. Der Datenserver ist also die zentrale Datenverwaltungskomponente in Tableau Server und derjenige, der weiß, wie Daten aus den Quellen abgerufen werden. In Ordnung, lassen Sie uns jetzt zur nächsten Komponente springen. Wir haben die Daten-Engine. Wenn wir uns dafür entscheiden, unsere Daten in Tableau als Extrakt zu speichern , dann wird die Daten-Engine diejenige sein, die sich damit befasst. Verschiedene Komponenten können Anfragen an die Daten-Engine senden . So kann die Daten-Engine beispielsweise vom Anwendungsserver eine Anfrage zur Veröffentlichung eines neuen Extrakts empfangen . Dann kann die Daten-Engine einen Vorgang ausführen und erstellen , um einen neuen Extrakt zu erstellen und darin Daten zu speichern. Die Datenengine kann auch eine equ-Anfrage vom Datenserver empfangen , in der nach Daten gefragt wird. Was kann hier passieren? Die Datenengine wird den richtigen Extrakt finden. Es wird eine Verbindung zur Festplatte herstellen und dann den benötigten Extrakt daraus ziehen Und am Ende werden die Daten zurück an den Server gesendet Und schließlich kann die Daten-Engine eine Anfrage von der Hintergrundprozesskomponente empfangen , um den Inhalt eines Extrakts zu aktualisieren Die Daten-Engine kann einen Aktualisierungsvorgang ausführen, indem sie den Extrakt öffnet und seinen Inhalt mit den neuen Daten aktualisiert Die Daten-Engine in Tableau ist wie jede andere Datenbank-Engine. Sie führt verschiedene Operationen aus. Wie es die Daten abfragt, führt es Einfüge- und Aktualisierungsoperationen durch. Es erstellt neue Extrakte, jedoch nur für die Daten innerhalb von Tableau Server. In den Extrakten. Okay, die nächste Komponente ist das Repository. Wie Sie vielleicht schon bemerkt haben, war das Repository an jedem Tabellenprozess beteiligt Lassen Sie uns also darüber sprechen. Das Repository speichert viele verschiedene Arten von Daten. Es kann zum Beispiel die Arbeitsmappen speichern, die wir auf dem Server veröffentlicht haben, aber nur den Metadatenteil, nicht die Daten nicht die Die XML-Dateien aus den Arbeitsmappen können im Repository gespeichert werden In der Datenbank finden wir auch die Nutzungsdaten. Es sind Daten, die Ihnen helfen werden, die Leistung und den Traffic Ihres Projekts zu verstehen die Leistung und den Traffic Ihres Projekts zu Sie können zum Beispiel die Gesamtzahl der aktiven Benutzer in Tableau Server ermitteln. Welche Gesamtansicht zählt pro Tag, und Sie können die am häufigsten verwendeten Datenquellen in Ihrem Projekt herausfinden . Eine weitere Art von Daten , die Sie im Archiv finden können , sind die Sicherheitsinformationen Zum Beispiel, welche Benutzer auf Ihre Inhalte zugreifen dürfen oder welche Benutzer auf unseren Tableau-Server zugreifen dürfen unseren Tableau-Server zugreifen dürfen Ordnung, wie Sie im Repository sehen können, gibt es verschiedene Arten von Daten, und sie enthalten auch riesige Datenmengen in Tableau Server Es ist jedoch sehr wichtig zu verstehen , dass die Daten in unseren Dashboards und Berichten nicht in einem Repository gespeichert sind. Wir haben viele andere Tableouserver-Komponenten, die es wert sind , erwähnt , Wie zum Beispiel der Cache-Server speichert er fast alles wie Bilder, Symbole, Ergebnisse von Abfragen, Dashboards und Wenn Sie also ein Dashboard starten das bereits zuvor zugegriffen wurde, werden die Daten vom Cache-Server abgerufen Eine weitere Komponente ist der Backgrounder. In Tableouserver können Sie einen Zeitplan für die Aktualisierung der Daten in Ihrem Extrakt erstellen Aktualisierung der Daten in Und die Aufgabe der Hintergrundprozesskomponente besteht darin, diesen Zeitplan alle 10 Sekunden zu überprüfen und dann zu gegebener Zeit den Prozess der Aktualisierung des Extrakts auszulösen den Prozess der Aktualisierung des Extrakts Und die letzte Komponente , die ich hier erwähnen möchte, ist das Suchen und Die Benutzer von Tableouserver können nach Inhalten suchen Diese Komponente ist dafür verantwortlich, innerhalb des Repositorys zu suchen und die Ergebnisse an die Benutzer zurückzugeben Ordnung, wenn wir endlich das letzte Rätsel haben , die einzelnen Komponenten . Wenn wir es in die Architektur integrieren, erhalten wir ein Gesamtbild der Tableau-Architektur Lassen Sie uns jetzt eine sehr kurze Zusammenfassung machen. Die Quellebene befindet sich außerhalb von Tableau und enthält unsere Daten. Sie kann sich überall befinden, z. B. in Datenbanken oder Dateien. In der Disktope-Ebene können die Entwickler damit beginnen, Tableau Disktop mit den Datenquellen zu verbinden Entweder mit dem Kopieren der Daten innerhalb von Tableau mithilfe einer Extraktverbindung oder mit den Direktverbindungen zu werden damit beginnen, Visualisierungen mithilfe von Arbeitsblättern, Dashboards und Storys zu erstellen Visualisierungen mithilfe von Arbeitsblättern, Dashboards Und sowohl die Datenquelle als auch die Visualisierungen. Wir nennen es eine Arbeitsmappe und können es entweder als Datei senden oder für den Server freigeben Die Serverschicht wird unsere Arbeitsmappen hosten , und wir können viele Komponenten wie die Datenkonnektoren finden viele Komponenten wie die Datenkonnektoren um unsere Quellen mit dem Tableau-Server zu verbinden Und das Gateway, um die Client-Anfragen mit dem Tableau-Server zu verbinden die Client-Anfragen mit dem Tableau-Server zu Und wir haben den Anwendungsserver für die Protokollierungs - und Veröffentlichungsprozesse verantwortlich ist, den VisCul-Server, der für den Visualisierungsprozess verantwortlich ist, und der Datenserver ist derjenige, der für das Datenmanagement verantwortlich Wir haben eine weitere Komponente wie die Daten-Engine, die die Extrakte verarbeiten wird In Tableau Server haben wir drei Orte, an denen sich die Daten befinden werden. Wir haben das Repository, das viele verschiedene Daten enthält, wie das XML der Arbeitsmappen und die Sicherheitsobjekte Aber nicht die Daten selbst, weil unsere Daten als Extrakt im Dateispeicher gespeichert werden als Extrakt im Dateispeicher Und wir haben den Cache-Server, der viele verschiedene Datentypen enthält , um die Leistung von Tableau zu erhöhen. Und die letzte ist die Verbraucherebene. Hier haben wir die verschiedenen Benutzer- und Kundengruppen gefunden, z. B. die Tableau-Leser, die nur die TWBx-Dateien direkt von den Tableau-Entwicklern benötigen die nur die TWBx-Dateien direkt von , und eine weitere Benutzergruppe, die Tableau zur Entwicklung neuer Ansichten verwenden wird Und wir haben die statischen Reader, die Dateien wie BDF und Excel empfangen werden Dateien wie BDF und Excel empfangen Und dann haben wir eine große Benutzergruppe , die entweder über Web oder Tableau Mobile auf Tableau Server zugreifen wird entweder über Web oder Tableau Mobile um mit der populistischen Arbeitsmappe zu interagieren Ordnung, alle zusammen, eine weitere Sache, die ich Ihnen zeigen möchte, ist dieses fantastische Dashboard des Tableau-Teams Es zeigt Ihnen die verschiedenen Komponenten innerhalb Tableau Server und wie sie interagieren werden, um eine Aufgabe zu erledigen. Wenn wir zum Beispiel zum Workflow oder zum Prozess wechseln, können wir beispielsweise den Zugriff auf Ansicht auswählen. Und dann wählen wir aus, ob es sich um einen veröffentlichten Auszug oder um einen Live-Auszug handelt. Hier drüben haben wir einen Slider. Wenn Sie ihn ans Ende ziehen, werden Sie sehen, wie die Komponenten miteinander interagieren, um die Aufgaben zu erledigen. Und auf der rechten Seite sehen Sie eine Beschreibung für jeden Schritt. Und das ist wirklich eine großartige Möglichkeit, um zu lernen, wie Tableau Server funktioniert. Ich habe für dieses Tutorial viel daraus gelernt Wenn Sie mehr Details zu anderen Prozessen in Tableau Server sehen möchten, sollten Sie das überprüfen . Ich werde den Link in den Tutorialmaterialien belassen. Ordnung, Leute, das ist alles für die Tableau-Serverarchitektur und ihre Komponenten. Als Nächstes werden wir uns mit der Architektur von Tableau Public und den Einschränkungen von Tableau Public vertraut machen. 70. Udemy 3 8 arch public: Fangen wir mit der Quelle unserer Daten an. In Tableau Public können Sie nur Dateien wie CSV Jason, Microsoft Access und Google Sheets verbinden Dateien wie CSV Jason, . Die nächste Komponente ist Tableau Public Disktob. Es ist eine kostenlose Version von Tableau Disktob. Es ist Software, die Sie herunterladen und auf Ihrem PC installieren können herunterladen und auf Ihrem PC installieren Hier beginnen wir also damit, Tableau Public mit unseren Dateien zu verbinden , indem wir eine Datenquelle erstellen. In der Datenquelle haben wir nur einen Verbindungstyp. Es ist der Extrakt. Die Daten sollten aus unseren Dateien kopiert werden , um sie in Tableau Public Disktop zu laden Es gibt keine Live-Verbindungsoption. Danach fangen wir an, unsere Visualisierungen zu erstellen, oder wir nennen es Sobald wir mit der Erstellung der Ansichten und Dashboards mit Tableau Public Disctop fertig sind, haben wir hier nur noch eine Option, eine Option Das ist, die gesamte Arbeitsmappe, Ihre Daten und die Daten an Tableau Public weiterzugeben . Tableau Public ist eine kostenlose Plattform, die vom Tableau-Team gehostet wird , um Visualisierungen aus der ganzen Welt zu teilen Visualisierungen aus der ganzen Welt Sobald unsere Visa auf Tableau Public veröffentlicht wurden, kann D nun von Benutzern auf der ganzen Welt genutzt werden Und hier haben wir nur wenige Optionen. Die Benutzer können die Webbrowser verwenden um Ihre Visualisierungen anzusehen und mit ihnen zu interagieren, oder Benutzer können die gesamte Arbeitsmappe, Ihre Daten und Geräte in verschiedenen Formaten wie Tableau-Datei, WPX oder Il, BDF, Bildern usw. herunterladen Ihre Daten und Geräte in verschiedenen Formaten wie Tableau-Datei, WPX oder Il, BDF, Die letzte Möglichkeit, Ihre Videos zu konsumieren, kann in Ihre Websites und Blogs eingebettet werden . Okay, da Tableau Public jetzt kostenlos ist, gibt es nur wenige Einschränkungen Auf Quellenebene können wir Tableau Public nur mit Dateien verbinden. Die Datenkonnektoren sind sehr begrenzt, und wir können beispielsweise keine Verbindung zu Servern herstellen. Und auf der nächsten Ebene, auf der Ebene der öffentlichen Desktops, gibt es Einschränkungen. In der Datenquelle haben wir nur eine Art von Verbindungen, und das ist der Extrakt. Wir können also keine Direktverbindungen zu den Quellen und zur Arbeitsmappe selbst haben , sie kann nur maximal 15 Millionen Zeilen enthalten und wir können die Arbeitsmappe nicht lokal auf unserem Pendler speichern Die einzige Möglichkeit, sie zu teilen, besteht darin der Öffentlichkeit von Tableau zu veröffentlichen Aber dafür gibt es quasi einen Workaround. Das werde ich im nächsten Tutorial zeigen. Ordnung, jetzt gehen wir zur Freigabeebene von Tableau Public über. Auch hier gibt es einige Einschränkungen. Beispielsweise beträgt die verfügbare Gesamtgröße für jedes Konto nur zehn Gigabyte. Und es gibt keine Möglichkeit, Ihre Daten automatisch zu aktualisieren. Jedes Mal, wenn Sie neue Daten benötigen, müssen Sie die Arbeitsmappe manuell mit neuen Daten erneut veröffentlichen die Arbeitsmappe manuell mit neuen Und drittens wird es öffentlich sein, es gibt also keine Möglichkeit, es wie ein privates Dokument zu gestalten und es mit nur wenigen Leuten zu teilen Man muss es immer auf der ganzen Welt veröffentlichen. Gehen wir nun zum letzten Level über. Wir haben die Verbraucher. Die einzige Einschränkung besteht darin, dass Sie Tableau Mobile nicht verwenden können , um auf die Visualisierungen zuzugreifen und mit ihnen zu interagieren Ordnung, alle zusammen, ich habe mich entschieden, Tableau Public in diesem Tableau-Kurs zu verwenden , da es kostenlos ist Und Sie alle können mir anhand der Beispiele folgen , ohne dass Sie für zusätzliche Lizenzen bezahlen müssen. Und die Einschränkungen, die wir in Tableau Public haben, sind für den Lernprozess nicht wirklich relevant. Die Hauptfunktionen von Tableau, die Datenvisualisierungen, die wir in Tableau Desktop haben, sind also die Datenvisualisierungen, die wir in Tableau Desktop haben, alle ohne Einschränkungen auch in Tableau Public verfügbar , also machen Sie sich darüber keine Gedanken Ordnung, alle zusammen. Damit haben wir uns mit der Tableau-Architektur und ihren Komponenten vertraut gemacht und gelernt, wie Tableau intern funktioniert. Damit haben wir die theoretischen Teile von Tableau behandelt . Und im nächsten Abschnitt werden wir damit beginnen, Ihre Umgebung so vorzubereiten, dass Sie während des Kurses mit mir Tableau üben können mit mir Tableau üben . Lassen Sie uns also einsteigen. 71. 4 Abschnitt Vorbereiten: Wir können Ihre Tableau-Schulungsumgebung vorbereiten. Um Tableau zu lernen, sollten Sie sich nicht nur die Videos ansehen, Sie müssen auch mit mir üben. Und aus diesem Grund werden wir jetzt Ihre Umgebung darauf vorbereiten , mit mir zu arbeiten. Und mach dir darüber natürlich keine Sorgen . Alles ist kostenlos. Wir beginnen also damit, Tableau herunterzuladen und zu installieren, und dann werden wir ein öffentliches Tableau-Konto erstellen . Und danach werden wir, um sicherzustellen, dass alles funktioniert, sicherzustellen, dass alles funktioniert, unsere ersten Visualisierungen erstellen Und dann werden wir es auf Ihrem öffentlichen Tableau-Konto veröffentlichen Ihrem öffentlichen Tableau-Konto Und am Ende, was wir tun werden, vielleicht ist es das erste Mal, dass Sie Tableau starten . Deshalb werde ich Ihnen einen kurzen Überblick über die Tableau-Oberfläche geben. Lassen Sie uns nun mit dem ersten Schritt beginnen , indem Tableau herunterladen und installieren. Also lass uns jetzt gehen. 72. Udemy 4 1 Herunterladen Installieren: In Ordnung, fangen wir mit dem ersten Schritt an. Wir werden Tableau, Public Disktop, herunterladen. Um das zu tun, gehen wir auf die öffentliche Website Tableau.com. Ich werde den Link in der Beschreibung belassen Von dort aus finden wir das Menü Creates, und dann können wir darauf klicken Dann haben wir die Tableau Disto Public Edition heruntergeladen. Lass uns darauf klicken. Und dann gehen wir in die Mitte und klicken auf Doable Public Bevor der Download beginnt, müssen wir dieses Registrierungsforum ausfüllen Dies dient nicht dazu, ein öffentliches Konto zu erstellen , es ist nur etwas Bevor der Download beginnt, geben wir den Vornamen, Nachnamen, die E-Mail-Adresse und das Land an. Und dann klicken wir auf App herunterladen. Und dann ist der Download, gestartet wird, nur 500 Megabyte groß, also sollte es nicht lange dauern Jetzt haben wir den Download abgeschlossen. Klicken wir auf die Ausführungsdatei , um den Installationsvorgang zu starten. Okay, zu Beginn der Installation befinden wir uns hier auf der Willkommensseite. Wie üblich müssen wir die Bedingungen lesen und akzeptieren , also musst du das tun. Und hier haben wir die zweite Box. Sie können darauf klicken, wenn Sie die Produktnutzungsdaten nicht an das Tableau-Team senden möchten . Es ist wie bei Cookies. Es macht mir nichts aus. Ich lasse es einfach liegen. Also klicken wir jetzt auf Installieren. Sobald Sie das getan haben, wird die Installation gestartet. Es sollte nicht lange dauern. Okay, jetzt ist die Installation abgeschlossen und Tableau wird automatisch gestartet. Ordnung, damit haben wir den ersten Schritt getan, bei dem wir Tableau Public bei UPC erfolgreich heruntergeladen und installiert haben erfolgreich heruntergeladen und installiert Tableau Public bei UPC Und als Nächstes werden wir Tableau Public Accounts einrichten, in denen Sie Ihre Arbeit teilen und veröffentlichen können 73. Udemy 4 2 Konto erstellen: Okay, gehen wir zurück zur Website public.tableau.com und klicken oben rechts auf Anmelden Und dann müssen wir auf „Jetzt kostenlos beitreten“ klicken. Und jetzt müssen wir dieses Registrierungsformular ausfüllen , um ein neues öffentliches Tableau-Konto zu erstellen. Also müssen wir den Namen, die E-Mail, das Passwort und das Land eingeben . Und dann müssen wir die Bedingungen lesen und uns darauf einigen. Und lass uns hier klicken. Ich bin kein Roboter. Und am Ende klickst du auf Mein Konto erstellen. Und jetzt haben wir die Nachricht erhalten, unser Konto zu verifizieren. Das bedeutet, dass wir unsere E-Mails überprüfen müssen , um unser Konto zu aktivieren. Also lass uns das machen. Okay, jetzt, nachdem ich das überprüft habe, habe ich eine E-Mail von Tableau erhalten. Also werde ich darauf klicken. Und dann klicke ich auf Jetzt verifizieren, um unser Konto zu aktivieren. Also werde ich darauf klicken und dann wird es mich zu meinem Konto weiterleiten. Und damit haben wir ein brandneues aktives öffentliches Tableau-Konto. Nun, es ist wie jedes andere Social-Media-Konto. Sie können beispielsweise Ihre persönlichen Daten hinzufügen. Wir können unser Foto oder unseren Avatar hinzufügen. Lassen Sie mich also überprüfen, was ich hier tun kann. Ich habe dieses Foto vom Studgard Television Tower. Es ist ein Treffen dort. Und dann werde ich auf Speichern klicken. Wir können viele andere Dinge hinzufügen. Lass uns auf Profil bearbeiten klicken. Wie Sie hier sehen können, können Sie Ihre Social-Media-Konten verknüpfen oder Ihre Websites hinzufügen und so weiter. Klicken wir also auf Jetzt speichern. Ordnung, damit haben Sie jetzt öffentliche Konten bei Tablo, aber es ist immer noch leer, wir haben nichts darin Als Nächstes erhalten wir die Trainingsdatensätze, und ich werde Ihnen das Datenmodell erklären , das ihnen zugrunde liegt 74. Udemy 4 3 Daten (korrekt): Wenn Sie ein neues Tool wie Tableau Bar BI oder eine andere Programmiersprache erlernen möchten , benötigen Sie immer einen guten Datensatz für Training und Übung Ich fange an, nach guten Trainingsdatensätzen zu suchen , und nach vielen Recherchen habe ich viele, viele Datensätze heruntergeladen Aber ich war mit ihnen nicht zufrieden. Ich mochte sie nicht , weil sie nicht alle Szenarien abdecken , die wir für das Training benötigen. Lassen Sie mich Ihnen sagen, warum das ein Problem ist. In echten Projekten werden Ihre Daten typischerweise in Data Warehouses gespeichert oder es gibt Datenlecks in vielen, vielen verschiedenen Tabellen. Der erste Schritt bei Visualisierungstools wie Tableau oder Power BI besteht darin, diese Tabellen zu verbinden und sie in einem Big-Data-Modell zu kombinieren. Training mit nur einer Tabelle wird Ihnen nicht helfen und Sie nicht auf echte Projekte vorbereiten . Aus diesem Grund habe ich beschlossen, meine eigenen Datensätze zu erstellen, um alle Trainingsszenarien abzudecken , und mehrere Tabellen zu haben um zu lernen, wie man sie in einem Datenmodell kombiniert Und natürlich können Sie meinen Datensatz verwenden, um etwas anderes wie SQL, Python, Power BI usw. zu lernen . Also lass uns sehen, was ich für dich vorbereitet habe. Ordnung. Als Erstes gehen wir zu dem Link in der Beschreibung. Und dann landen Sie auf meiner Website, auf der ich alle Kursdownloads und Materialien auf einer Seite gesammelt habe der ich alle Kursdownloads und Materialien auf einer Seite gesammelt . Sie werden also zum Beispiel die Trainingsdatensätze herunterladen Wir haben hier einige wichtige Links. Die drei Blattblätter und viele Skizzennotizen, die ich für diesen Kurs vorbereitet habe. Und dann finden Sie für jeden Abschnitt die wichtigen Links und Skizzen sowie die Tableau-Dateien Dieser Link wird Ihnen auch nach dem Kurs zur Verfügung stehen Ihnen auch nach dem Kurs zur Sie können also jederzeit hierher zurückkehren und das Zeug herunterladen, das Sie benötigen, und das natürlich kostenlos. Aber was wir jetzt tun werden, wir werden die Trainingsdatensätze herunterladen , die wir für unseren Kurs benötigen Wie Sie sehen können, haben wir hier zwei ZIP-Dateien, eine für Länder außerhalb der EU und eine für die EU Wenn Sie also gerade in Europa sind, was Sie tun werden, werden Sie diese Datensätze herunterladen Aber für alle anderen Länder werden Sie die ersten Datensätze herunterladen, die Trainingsdatensätze außerhalb der EU Und jetzt fragen Sie sich vielleicht, was sind die Unterschiede zwischen ihnen Nun, es geht um die Dezimalzahlen, da wir in unseren Datensätzen unterschiedliche Dezimalzahlen haben, wie bei den Verkäufen in verschiedenen Ländern, haben wir unterschiedliche Repräsentationen der Dezimalzahlen Also verwenden alle europäischen Länder zum Beispiel das Komma, um die Dezimalzahl von der ganzen Zahl zu trennen Aber in vielen anderen Ländern, den USA, in Asien, haben wir das. Um die Dezimalzahl von der ganzen Zahl zu trennen, und wenn Sie das falsche Format verwenden, was passiert dann Tableau wird nicht verstehen, dass sich bei diesem Feld um eine Dezimalzahl es sich bei diesem Feld um eine Dezimalzahl handelt, und wird sie in eine Zeichenfolge umwandeln Nun, abhängig von Ihrem Standort, gehen Sie und laden Sie die Datensätze für mich Ich bin in Deutschland, also werde ich mich für den zweiten entscheiden Und wie gesagt, es hängt von Ihrem Standort ab. Lass uns gehen und darauf klicken. Als Nächstes werde ich die Zip-Datei holen und sie an einem sicheren Ort ablegen. Ich möchte es also nicht unter den Downloads belassen, also werde ich einfach einen sicheren Pfad dafür erstellen und dann mit dem Extrahieren der Daten beginnen Okay, jetzt lass uns die Datei entpacken. Also werde ich sie alle extrahieren. Okay, jetzt gehen wir hinein und überprüfen die Daten. Also hier haben wir drei verschiedene Datensätze. Die ersten Datensätze, die Tableau-Projekte, Vertriebs-Dashboards Wir werden es im letzten Abschnitt verwenden, sobald wir mit der Erstellung unserer Projekte beginnen Dann haben wir zwei weitere Datensätze, die großen Datensätze und die kleinen Datensätze Wir werden diese beiden Datensätze im gesamten Kurs verwenden Datensätze im Die kleine Datenquelle und die große Datenquelle sind sich also sehr ähnlich Jetzt fragen Sie mich vielleicht, warum wir zwei Datensätze haben? Okay, lassen Sie uns jetzt beide öffnen und sehen, was wir in ihnen haben Wie Sie sehen können, haben wir fast die gleichen Tabellen, also Kunden, wir haben Bestellungen, Produkte und so weiter. Und so sind sie fast identisch. Und jetzt fragen Sie mich vielleicht, warum haben wir zwei Datensätze? Wir, wir haben viele verschiedene Arten von Berechnungen und Funktionen Zum Beispiel werden einige Berechnungen die Daten auf Rollenebene ändern Und es ist besser, einen kleinen Datensatz zu haben , um ihre Ergebnisse leicht zu verstehen Auf der anderen Seite haben wir Berechnungen wie Aggregationen in der Tabelle LOD Es ist besser, viele Daten zu haben um zu verstehen, wie es funktioniert Aus diesem Grund habe ich mich für zwei Datensätze entschieden , um all diese Szenarien abzudecken Eine weitere Sache an den Datensätzen ist , dass der Dateityp CSV ist Wir haben hier nur einen Jason, also kannst du entweder Table Public oder Tabletop benutzen , um mir im Kurs zu folgen Ordnung, jetzt werde ich Sie durch das Datenmodell unserer Datensätze Hier haben wir drei typische Tabellen. Unsere Datensätze enthalten Informationen über den Superstore-Anwendungsfall Es handelt sich einfach um Verkaufstransaktionen von Kunden, die Produkte von einem Unternehmen bestellen Es ist klassisch und sehr leicht zu verstehen. Die erste Tabelle in unserem Datenmodell ist die Tabelle des Kunden. Sie enthält alle Kundeninformationen wie den Namen der Kunden, ihre Standorte und ihre Punktzahl. In den kleinen Datensätzen haben wir fünf Kunden und in den großen haben wir rund 800 Kunden Und die zweite Tabelle in unserem Datenmodell enthält die Bestellungen. Sie enthält alle Bestellungen der Kunden. Wir haben also Informationen wie Bestellung, Datum, Umsatz, Menge und Gewinn. In den kleinen Datensätzen haben wir zehn Bestellungen. Und im Spitzendatensatz haben wir Daten aus rund fünf Jahren Und das ist wirklich hilfreich wenn wir mit dem Aufbau von Clustern beginnen. Und die dritte Tabelle in unserem Datenmodell sind die Produkte. Sie enthält alle Produkte, die wir in unserem Supermarkt finden Wir haben also Informationen wie den Produktnamen, Kategorie und die Unterkategorie In dem kleinen Datensatz haben wir nur fünf Produkte in der Kategorie Monitor und Zubehör In den Spitzendatensätzen haben wir jedoch mehr als 2000 Produkte mit Kategorien und Unterkategorien Ordnung, jetzt haben wir also diese drei Tabellen, aber wir haben auch Beziehungen zwischen ihnen Zum Beispiel gibt es eine Beziehung zwischen Bestellungen und Kunden. Sie können über die Kunden-ID verbunden werden. Und wenn Sie die Bestellungen und Produkte überprüfen, können Sie eine weitere Beziehung zwischen ihnen finden in der Sie die Produkt-IDs in beiden Tabellen finden. Und damit können wir eine Beziehung zwischen den Bestellungen und Produkten herstellen . Ordnung. Kay, also habe ich all diese Informationen auf meiner Website hinterlassen. Sie finden dort alle Links zu den Datensätzen, die ich bei meiner Recherche gefunden habe Sie können also dorthin gehen und sie überprüfen, wenn Sie möchten. Also gut, damit haben wir jetzt alles. Wir haben die Tools, wir haben die Daten, wir haben die Konten. Als Nächstes werden wir unsere erste Visualisierung in Tableau erstellen , und wir können sie in unserem neuen öffentlichen Tableau-Account veröffentlichen. 75. Udemy 4 4 Publish Viz: Okay, wenn Sie möchten, starten wir also Tableau, public Disktop, falls Sie es noch nicht geöffnet haben Und dann gehen wir auf der Startseite zum linken Menü , um Tableau mit unseren Daten zu verbinden Klicken Sie also auf Textdatei, und jetzt suchen wir nach unserer Datei, der Kunden-CSV, die wir gerade heruntergeladen haben. Und jetzt können wir die Kundendaten in Tableau sehen. Gehen wir zu den Arbeitsblättern über. Ich werde hier auf die orangefarbene Registerkarte klicken, Blatt eins, um ein neues Arbeitsblatt zu erstellen Und jetzt werden wir unsere Visualisierung in Tableau erstellen . Wir müssen nur per Drag-and-Drop von der linken Seite aus ziehen. Lassen Sie uns das Land per Drag & Drop in die Spalten ziehen. Lass uns noch einen holen. Lass uns das Konto in die Zeilen verschieben. In Ordnung, das war es also. Wir haben unsere erste Visualisierung. Und hier können Sie in diesem Bild sehen, wie viele Kunden wir in jedem Land haben Damit sind wir mit der Erstellung der Arbeitsmappe fertig und jetzt ist es an der Zeit, sie zu teilen Leider können wir sie in Tableau Public nicht lokal auf unseren PC herunterladen, aber ich werde Ihnen später zeigen, wie das funktioniert Jetzt haben wir nur noch die Möglichkeit, es auf unserem neuen öffentlichen Tableau-Konto zu veröffentlichen. Okay, um das zu tun, gehen wir zum Hauptmenü hier drüben. Dann klicken Sie auf Dateien. Und dann klicken wir auf Safe to Tableau Public. Zum ersten Mal müssen Sie sich mit einem öffentlichen Tableau-Konto anmelden , das wir gerade erstellt haben. In Ordnung, jetzt klicken wir auf Anmelden. Und jetzt müssen wir ihr einen Namen geben, und ich nenne sie meine erste Visualisierung. Sobald Sie auf Speichern klicken, kann Tableau Public Desktop damit beginnen, kann Tableau Public Desktop damit beginnen unsere Arbeitsmappe in Tableau Public zu veröffentlichen Sobald die Veröffentlichung abgeschlossen ist, kann automatisch eine Webseite geöffnet werden, auf der Ihre Visualisierung direkt in Ihrem öffentlichen Konto angezeigt Hier ist unser Z. Gehen wir jetzt zurück zu unserer Startseite. Und wie Sie hier sehen können, haben wir unsere erste Visualisierung auf Tableau Public veröffentlicht Gehen wir noch einmal hinein. Jetzt kann jeder auf der Welt Ihre Visualisierung sehen, mit ihr interagieren und sie sogar herunterladen Mal sehen, wie wir das herunterladen können. Hier gibt es ein Download-Symbol, dann klicken Sie darauf. Und jetzt können Sie das gewünschte Dateiformat auswählen. Lassen Sie uns auswählen, dass es sich bei der letzten um die Tableau-Arbeitsmappe Klicken Sie also darauf und dann auf Herunterladen Und jetzt erhalten wir die Tableau-Dateibox, in der wir unsere Daten und unsere Visualisierungen haben Wenn Sie sie also öffnen, können Sie unsere Arbeit wieder sehen. Und das ist der Workaround, wir verwenden können, um unsere Arbeit lokal in unserem BC in Tableau Public zu speichern . Ordnung, damit haben Sie Ihr erstes Visum für Ihr neues öffentliches Tableau-Konto veröffentlicht . Und als Nächstes werde ich Ihnen einen kurzen Überblick über die Tableau-Oberfläche der drei Hauptseiten von Tableau geben und wir werden lernen, wie Sie sich in der drei Hauptseiten von Tableau geben und wir Tableau zurechtfinden. 76. Udemy 4 5 Tour-Oberfläche: Jetzt erinnere ich mich an das Jahr 2014, als ich Tableau zum ersten Mal öffnete Ich war überwältigt all den Symbolen und Teilen, die wir in der Tableau-Oberfläche haben, und das Navigieren durch die Tableau-Seiten war für mich am Anfang sehr verwirrend Aus diesem Grund werde ich Ihnen eine kurze Einführung in die Tableau-Oberfläche geben Also lass uns gehen. Okay, lassen Sie uns jetzt Tableau starten. Das Erste , was ich Ihnen zeigen möchte , ist, dass wir das Ganze, die ganze Datei, eine Arbeitsmappe nennen Und die Arbeitsmappe ist wie jedes andere Buch. Es enthält verschiedene Blätter. Und die Tableau-Arbeitsmappe enthält drei Hauptseiten. Wir haben die Startseite. Es ist die Hauptseite, auf der Sie unsere Daten mit Tableau verbinden können. Und dann haben wir die Datenquellenseite. Hier können Sie Ihre Tabellen verbinden und kombinieren und Änderungen an den Metadaten vornehmen , z. B. Spalten umbenennen und so weiter Und die dritte Seite, auf der Sie die meiste Zeit verbringen werden , ist die Workspace-Seite Dies ist der Ort, an dem Sie Ihre Datenzoisierungen erstellen werden Ihre Datenzoisierungen erstellen Ordnung, jetzt können wir lernen, wie man durch diese Seiten navigiert und wie man zwischen ihnen wechselt Okay, sobald Sie niedrig anfangen, befinden Sie sich auf der Willkommensseite, der Startseite. Wenn wir jetzt zur Datenquellenseite gehen wollen, müssen wir etwas verbinden. Gehen wir wieder auf die linke Seite, stellen Sie eine Verbindung zur Textdatei her und wählen Sie dann unsere Dateikunden aus und öffnen Sie sie. Sobald wir das getan haben, landen wir automatisch auf der Datenquellenseite. Wenn wir nun zur Startseite zurückkehren möchten, gehen wir dazu zu diesem Tableau-Symbol hier auf der linken Seite. Wenn wir darauf klicken, kehren wir zur Startseite zurück. Wenn wir zur Datenquellenseite zurückkehren möchten, klicken wir auf dasselbe Symbol. Klicken Sie erneut darauf und wir kehren zur Datenquellenseite mit diesem Symbol zurück. Wir können jederzeit zur Startseite von Tableau zurückkehren. Ordnung, jetzt wollen wir sehen, wie wir zur Workspace-Seite gehen können. Um das zu tun, gehen wir nach unten. Hier findest du verschiedene Wasserhähne. Die erste ist immer die Registerkarte Datenquelle. Genau hier befinden wir uns jetzt an der Datenquelle. Aber wenn wir jetzt die Blätter Tableau auswählen, gelangen wir zur Workspace-Seite. Wenn Sie zur Datenquellenseite zurückkehren möchten, gibt es zwei Möglichkeiten, dies zu tun. Erstens können wir hier unten bleiben und die Registerkarte Datenquelle auswählen. Wenn wir darauf klicken, kehren wir zur Datenquelle zurück. Und die zweite Option ist , dass Sie im Datenbereich, wenn Sie auf die linke Seite gehen, hier unsere Datenquellenkunden sehen können . Und wenn Sie darauf doppelklicken, kehren wir zur Datenquellenseite zurück . Okay Leute, das ist es, so können Sie durch die Tableau-Seiten navigieren. Lassen Sie uns nun einen kurzen Überblick über jede Seite geben. Okay, fangen wir mit der ersten Seite an, der Startseite. Wir können hier drei Fenster sehen, die sich verbinden, öffnen und entdecken. In Connect finden wir alle Arten von Datenverbindern. Und in Tableau Public haben wir etwa zehn. Das ist genug für das Training. Aber in Tableau haben wir über 90 Datenkonnektoren. Jetzt in der Mitte haben wir geöffnet, sobald Sie Tableau zum ersten Mal starten, wird dieser Abschnitt leer sein. Wenn Sie jedoch mit der Erstellung neuer Arbeitsmappen beginnen, zeigt Ihnen Tableau die zuletzt geöffnete Arbeitsmappe Und es ist wirklich schön, schnellen Zugriff auf unsere Arbeitsmappen zu haben schnellen Zugriff auf unsere Arbeitsmappen zu Hier haben wir nur die erste Phase gewonnen , die wir zuvor veröffentlicht haben Und auf der rechten Seite finden Sie Discover. Hier finden Sie verschiedene Inhalte des Tableau-Teams wie Blogs, Neuigkeiten, Schulungs-Tutorials und so weiter. Und jetzt finden Sie unten Informationen zur Tableau-Software. Jetzt wird beispielsweise angezeigt, dass wir ein Upgrade auf Tableau Dicto durchführen können , oder später, sobald Tableau eine neue Version von Tableau veröffentlicht, finden Sie hier Informationen zur Aktualisierung Ihres Tableaus Aber da wir gerade die neueste Version von Tableau installiert haben , wird sie nicht angezeigt Okay, das war es also für die Startseite. Lass uns jetzt zum nächsten springen. Wir haben die Datenquellenseite. Inzwischen sollten Sie wissen, wie Sie dorthin gelangen, indem Sie auf das Tableau-Symbol klicken. Okay, was haben wir hier auf der Datenquellenseite auf der linken Seite, Sie finden alle Informationen zu unseren Daten. In Verbindungen finden Sie die Verbindungsinformationen und in Dateien finden Sie alle Tabellen, die sich in unseren Daten befinden. Und dann haben wir in der Mitte den Namen der Datenquelle. Und dann haben wir hier den Bereich, in dem wir unser Datenmodell erstellen werden. Und es enthält zwei Schichten, die logische Schicht und die physische Schicht. Das werde ich in den nächsten Tutorials erklären. Mach dir darüber keine Sorgen. Darunter haben wir das Datengitter. Es zeigt uns eine Stichprobe unserer Daten und standardmäßig werden die ersten 1.000 Datenzeilen angezeigt . Und auf der linken Seite haben wir ein weiteres Raster. Dies ist das Metadatengitter. Es zeigt uns mehr Details zu den Tabellenfeldern. In Ordnung, das ist alles für den Moment. Wir gehen jetzt zur nächsten Seite über, der Workspace-Seite. Und das können wir tun, indem wir die Registerkarte Blatt auswählen. Okay, auf der Workspace-Seite können wir die meiste Zeit hier damit verbringen, unsere Visualisierungen zu erstellen Deshalb haben wir viele Icons und so. Lassen Sie mich Sie hier in dieser Oberfläche schnell weiterleiten. Okay, also fangen wir oben an. Wir haben die Werkzeugleiste. Es enthält viele Symbole und diese Symbole sind es. Die am häufigsten verwendeten Funktionen in Tableau. Während Sie Ihre Visualisierungen erstellen, haben Sie schnellen Zugriff auf diese Funktionen Wie Sie vielleicht schon bemerkt haben, gibt es einige Funktionen, die nicht auswählbar sind Nun, Sie müssen hier verstehen, dass, wenn in Tableau etwas ausgegraut ist, das nicht bedeutet, dass diese Funktion in Tableau Public nicht verfügbar ist, sondern dass sie für die visuelle Darstellung nicht relevant ist Wenn ich jetzt zum Beispiel hierher gehe, wird das Bild sortiert, und da ich nichts habe, ist es nicht relevant, es zu sortieren Schauen wir uns die anderen Symbole an. Wir haben das Tableau-Symbol, es bringt uns zur Startseite. Sie wissen, dass wir die letzte Aktion in der Grafik bereits rückgängig machen und wiederherstellen letzte Aktion in der Grafik bereits rückgängig machen und Und wie Sie sehen können, wenn ich der Maus über das Symbol fahre, gibt mir Tableau kurze Beschreibung der Funktion Hier können wir eine neue Datenquelle erstellen, eine kurze Beschreibung der Funktion. Hier können wir eine neue Datenquelle erstellen, oder hier können wir ein neues Arbeitsblatt erstellen und so weiter Sie also einfach den Mauszeiger über alle Symbole und Sie werden die Funktion sehen In Ordnung, jetzt gehen wir auf die linke Seite. Wir haben hier zwei Scheiben. Der Datenbereich und der Analysebereich. Standardmäßig war Tableau Gonhowas, der Datenbereich. Wenn Sie jedoch zum Analysebereich wechseln möchten, klicken Sie einfach darauf Sie können zwischen ihnen wechseln, indem Sie sie einfach auswählen. Mal sehen, was wir hier im Datenbereich haben. Das Erste ist, dass die Datenquelle unsere Daten enthält, und darunter finden wir die Tabellen in dieser Datenquelle. Wir haben derzeit nur eine Tabelle, die Kunden. Und wir können hier die Felder oder Spalten in unseren Tabellen sehen . Und hier haben wir auch ein Suchfeld. Manchmal wird unsere Datenquelle sehr groß und wir werden viele Felder haben. Das ist also eine wirklich nette Art, nach einem bestimmten Feld zu suchen. Okay, jetzt gehen wir zum Analysebereich. Und hier finden Sie vordefinierte Funktionen , die Sie zu Ihrem Bild hinzufügen können, z. B. das Hinzufügen einer Durchschnittslinie oder das Erstellen Clustern oder sogar Erstellen einer eigenen Referenzlinie. Wirklich nettes Zeug. Okay, jetzt werde ich zurück zum Datenbereich wechseln. Okay, jetzt gehen wir zur Mitte über. Und du kannst hier verschiedene Regale und Karten finden. Wir werden sie verwenden, um unsere Visualisierungen zu erstellen Und hier funktioniert alles mit Drag & Drop. Fangen wir also mit dem ersten an, den Reihen- und Spaltenregalen. Die Bilder von Tableau haben zwei Dimensionen, die Reihen und Spalten Wie bei allen anderen Tabellen wird, wenn Sie Felder in den Spaltencontainer legen, wenn Sie Felder in den Spaltencontainer legen, eine Spalte der Tabelle erstellt Wenn Sie dagegen Felder in den Zeilenregalen platzieren, wird dadurch eine Zeile der Tabelle erstellt. Einfaches Zeug. Lassen Sie uns jetzt ein Beispiel haben. Okay, gehen wir also auf die linke Seite und Länder per Drag-and-Drop in die Spalten. Und damit definieren wir die Spalten des Bildes hier drüben. Jetzt werden wir also etwas in den Reihen haben. Nehmen wir die Zählungen und ziehen sie per Drag-and-Drop auf die Zeilen. Und damit definieren wir die Grafiken, Spalten und Zeilen. Wenn du zwischen ihnen wechseln möchtest, kannst du zu den Werkzeugleisten hier gehen und auf dieses Symbol klicken Und Sie können sehr einfach zwischen ihnen wechseln. Wenn Sie viele Spalten haben, wechsle ich zurück. Und jetzt können wir mehr Spalten oder mehr Zeilen hinzufügen. Nehmen wir zum Beispiel die Stadt, indem wir sie per Drag-and-Drop auf die Spalten hier drüben ziehen. Du kannst mehrere Sachen haben. Wenn Sie nun eine dieser Spalten entfernen möchten, können Sie dies tun, indem Sie sie per Drag & Drop auf den leeren Bereich ziehen. Okay, lass uns zum Gepäckregal gehen. Sie können es verwenden, um das aktuelle Bild in eine Reihe von Seiten aufzuteilen das aktuelle Bild in eine Reihe von Seiten Wenn Sie etwas Schritt für Schritt analysieren und es langsam angehen lassen möchten , haben wir ein Beispiel. Okay, nehmen wir noch einmal den Kunden. Zählen Sie es per Drag-and-Drop auf den Seiten. Sie können auf der rechten Seite sehen, dass wir ein neues Fenster zur Steuerung der Seiten haben . Und jetzt sind wir auf der ersten Seite, auf der wir Länder mit nur einem Kunden haben. Wenn wir hier auf der rechten Seite klicken, erhalten Sie die Länder mit zwei Kunden und so weiter. Und jetzt zum nächsten Beispiel, ich werde es entfernen. Also werde ich es einfach per Drag-and-Drop in den leeren Bereich ziehen. Also gut, lass uns zum nächsten Regal gehen. Wir haben die Filter. Sie können es verwenden , um unser Bild zu filtern. wir zum Beispiel die Länder hinzu und ziehen sie per Drag-and-Drop in die Filter. Und jetzt können Sie hier entscheiden, welches Land bleibt und welches Land das Bild verlässt. Wenn ich jetzt zum Beispiel Frankreich auswähle und dann auf Anwenden klicke. Sie können sehen, dass unser Bild die Country Friends jetzt nicht enthält. Jetzt werde ich es wieder aus dem Regal entfernen, indem ich es per Drag & Drop in die leere Stelle ziehe. Dann haben wir die Mark-Karte. Sie können sie verwenden , um das Bild zu gestalten. Zum Beispiel können wir neue Farben hinzufügen. Wenn wir die Länder per Drag-and-Drop über die Farben ziehen, erhalten wir für jedes Land eine Farbe. Oder wir können die Größe der Teile ändern, sie entweder klein oder groß machen, oder wir können Beschriftungen hinzufügen und so weiter Okay, jetzt gehen wir zur Mitte über. Natürlich haben wir hier unsere Ansicht, sie enthält Visualisierungen oder wir nennen es Visa Zuerst haben wir den Titel und Sie können ihn ändern, indem Sie darauf doppelklicken Geben wir ihm einen Namen. Zum Beispiel Kunden nach Ländern, und klicken Sie dann auf Okay. Okay. Darunter haben wir unsere Visualisierung, und sie enthält verschiedene Dinge. Zum Beispiel haben wir die Überschriften, und hier haben wir auch die Länder, wir haben die Achse Der Schnittpunkt zwischen diesen Feldern sind jetzt die Markierungen. Diese Markierungen könnten in diesem Beispiel wie Pars oder eine Linie, Kreise oder eine andere Form sein eine Linie, Kreise oder eine andere Form Wenn wir nun unten in der Tabellenoberfläche nachsehen, können Sie den Status Par finden Es enthält viele Details über unser Bild. Zum Beispiel heißt es, wir haben drei Markierungen. Natürlich haben wir drei Teile. Wir haben eine Zeile und drei Spalten. Die Gesamtzahl der Kunden beträgt fünf. Lassen Sie uns nun dem Bild weitere Dinge hinzufügen, um zu sehen, wie sich dieser Status ändert. Lassen Sie uns die Ergebnisse nehmen und sie per Drag-and-Drop in die Zeilen ziehen. Sie können hier sehen, dass wir jetzt sechs Markierungen haben, wir haben sechs Pars, wir haben zwei Zeilen und drei Spalten Diese Statistiken sind wirklich wichtig wenn Ihre Visualisierungen kompliziert Jetzt haben wir einen sehr einfachen, wir können ihn zählen und sehen, dass wir sechs Teile haben Aber wenn wir viele Punkte und viele Punkte haben, ist es wirklich schwierig, sie zu zählen. Es ist wirklich nett, das Status-Par zu überprüfen , um Details zu unserem Bild zu sehen. Ordnung, jetzt gehen wir zur rechten Seite und gehen zum Zeig-mir-Symbol. Wähle das aus. Jetzt erhalten Sie verschiedene Visualisierungen, die Tableau anbietet, indem Sie sie einfach anklicken unserer Ansicht wechseln Sie hier zwischen den gesamten Visualisierungen In unserer Ansicht wechseln Sie hier zwischen den gesamten Visualisierungen . Wir können es auf Tabellen oder Kreisdiagramme oder auf drei Karten usw. umstellen Kreisdiagramme oder auf drei Karten usw. Gehen Sie jetzt einfach und erkunden Sie diese verschiedenen Visualisierungen. Sie haben vielleicht schon bemerkt, dass einige von ihnen erstklassig sind Wir können sie hier nicht verwenden Auch hier ist es verfügbar, aber wir haben nicht die Voraussetzungen, um es zu verwenden. Wenn Sie hier beispielsweise zum Liniendiagramm wechseln, erfahren Sie in Tabelle, welche Anforderungen erfüllt sind oder was Tableau benötigt, um diese Visualisierung zu erstellen. Es benötigt ein Datum. Es braucht keine Dimensionen, und es braucht mindestens ein Maß. Derzeit kann Tableau es unserer Ansicht nach nicht erstellen, da wir in unserer Ansicht kein Datumsfeld haben. Ordnung, alle zusammen. Das war der Hauptbestandteil der Arbeitsblätter Bevor wir zum Dashboard gehen, werde ich ein paar Dinge erledigen. Du kannst mir folgen. Okay? Ich mache diese Visualisierungen rückgängig und gehe zurück zum Par Und dann werde ich ein neues Blatt erstellen. Also werde ich hier drüben klicken und ein neues Arbeitsblatt erstellen Und dann werde ich die Länder nehmen. Und dieses Mal werde ich die Ergebnisse hier rüberbringen. Und dann werde ich die Pi-Charts hier benutzen. Ich werde ein paar Etiketten darauf kleben. Okay, das ist genug. Gehen wir jetzt zu den Dashboards Wir können das tun, indem auf dem Symbol hier ein neues Dashboard erstellen Jetzt befinden wir uns an der Oberfläche des Dashboards. Ich werde hier nicht alles erklären. Es ist nur wichtig zu verstehen , dass wir im Dashboard damit beginnen können, verschiedene Blätter an einer Stelle zusammenzustellen Wir können das Blatt Nummer eins ziehen und dort ablegen , wo wir die Kunden nach Ländern geordnet haben Dann können wir das Blatt Nummer zwei nehmen und es einfach irgendwo hier drüben platzieren. Dann habe ich an einem Ort zwei Bilder, das Blatt Nummer eins und Blatt Nummer zwei. Dies ist die Hauptaufgabe des Dashboards. In Ordnung, alle zusammen. Jetzt zeige ich Ihnen die letzte Art von Blättern, die wir haben, die Geschichte, um ein neues zu erstellen, gehen wir hier nach unten und klicken auf dieses Symbol. Und damit haben wir eine neue Geschichte geschaffen , Geschichten in Tableau. Sie sind wie eine Abfolge von Bildern, und wir verwenden sie normalerweise für Präsentationen, wenn Sie anhand unserer Daten eine Geschichte erzählen möchten . In Ordnung, was haben wir? Hier auf der linken Seite haben wir die Bilder, die wir erstellt Wir können die Arbeitsblätter und auch das Dashboard sehen. Und dann können wir hier neue Story Points hinzufügen. In der Mitte müssen wir in diesem Abschnitt, wie in Navigator, unsere Geschichte durchgehen. Und dann werden wir hier die Geschichte oder die Ansichten vorstellen . Was wir jetzt in der ersten Version tun werden, können wir das Dashboard per Drag & Drop ziehen. Lassen Sie uns das jetzt zweitrangig machen. Wir können einen nächsten Schritt hinzufügen, indem wir hier Bretter hinzufügen. Und dann nehmen wir das Blatt Nummer eins und dann können wir ein neues leeres Blatt und dann Blatt Nummer zwei hinzufügen ein neues leeres Blatt und dann Blatt Nummer zwei Jetzt haben wir also eine Geschichte. Es beginnt mit dem Gesamtbild mit dem Armaturenbrett. Und während wir die Geschichte Schritt für Schritt durchgehen, gehen wir näher darauf ein. In jedem Bild. Es ist wirklich eine nette Art, mit unseren Bildern eine Geschichte zu präsentieren oder zu erzählen In Ordnung, jetzt haben wir die Tableau-Software installiert. Wir haben die beiden Trainingsdatensätze, das öffentliche Konto , über das Sie Ihre Arbeit teilen können, und alles ist bereit, um mit dem Erlernen von Tableau zu beginnen Damit haben wir diesen Abschnitt abgeschlossen, in dem wir Ihre Umgebung darauf vorbereitet haben, Tableau zu üben Und im nächsten Abschnitt werden wir uns eingehend mit der Tableau-Datenquelle befassen, um zu erfahren, wie Sie ein Datenmodell in Tableau erstellen, indem Sie Tabellen kombinieren. 77. 5-teiliger Kombinator: Datenmodellierung in Tableau. Jedes erfolgreiche Dashboard oder Diagramm in Tableau kann auf einem soliden Datenmodell basieren, und Fähigkeiten zur Datenmodellierung für jede Tabelle, jedes Objekt oder jedes Business Intelligence-Projekt unerlässlich . Aus diesem Grund werden wir beginnen, die Grundlagen der Datenmodellierung zu erlernen , einschließlich des Sternschemas und des Schneeflockenschemas Und dann werde ich Ihnen die Tableau-Datenmodellierung vorstellen , bei der Sie die physische und die logische Ebene erlernen können Und dann können wir die verschiedenen Methoden lernen , wie man Tabellen bei der Datenmodellierung mithilfe von Verknüpfungen, Vereinigungsbeziehungen und Datenverschmelzung kombiniert Tabellen bei der Datenmodellierung mithilfe von Verknüpfungen, Vereinigungsbeziehungen und Datenverschmelzung . Und um die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen, werden wir sie natürlich nebeneinander vergleichen Und natürlich werde ich Ihnen zeigen, wann Sie welche Methoden anwenden sollten. Und am Ende werden Sie zwei Datenquellen erstellen, die auf unseren Trainingsdatensätzen basieren Beginnen wir also mit dem ersten Thema, in dem wir die Grundlagen der Datenmodulierung verstehen können . Lass uns jetzt gehen. 78. Udemy 5 1 DM: In echten Projekten werden Ihre Daten gespeichert, typischerweise in Data Warehouses oder Datenlinks in vielen, vielen verschiedenen Tabellen Der erste Schritt bei Visualisierungstools wie Tableau oder PI besteht darin, diese Tabellen zu verbinden und sie in einem Big-Data-Modell zu kombinieren. Lassen Sie uns mit der Frage beginnen Was ist Datenmodulierung Datenmodulierung ist der Prozess der Organisation und Darstellung von Daten auf klare und verständliche Weise Jedes Datenmodell hat Entitäten, Entitäten, Dinge wie Kunden und Produkte oder Ereignisse wie Bestellungen Und innerhalb dieser Entitäten haben wir Informationen, und wir nennen sie Attribute wie den Vornamen und den Nachnamen innerhalb der Entität, Kunden. Und wir beschreiben im Datenmodell, wie diese Entitäten miteinander verbunden oder miteinander verwandt sind miteinander verbunden oder miteinander verwandt , und wir nennen das Beziehungen. Dieses Datenmodell, diese visuelle Darstellung der Daten erleichtert es uns und Programmen, die Daten zu verstehen, was wirklich wichtig ist, um Entscheidungen zu treffen und die Leistung des Unternehmens zu verbessern. Ordnung, wir haben also drei verschiedene Arten von Datenmodellen auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen Zuerst haben wir das konzeptionelle Datenmodell. diesem Typ handelt es sich um eine allgemeine Darstellung des Datenmodells ohne detailliert darauf einzugehen wie das Datenmodell implementiert wird. Es ist wie eine Karte, die die wichtigen Entitäten und die Beziehungen zeigt . Und normalerweise verwenden wir diesen Typ , um Geschäftsanalysten und Aktionären die Datenmodelle zu erklären Geschäftsanalysten und Aktionären , damit sie das Gesamtbild der Daten verstehen Der zweite Typ ist das Datenmodell. In diesem Datenmodell gehen wir detaillierter darauf ein, wie die Daten strukturiert und organisiert sind. In diesem Modell definieren wir die Attribute jeder Entität und es beinhaltet auch Einschränkungen und weitere Details zu den Beziehungen zwischen den Entitäten. Dieses Datenmodell wird normalerweise von Datenbankdesignern und Entwicklern als Blaupause für die Implementierungen verwendet und Entwicklern als Blaupause für die Implementierungen Und der dritte Typ ist das physische Datenmodell. Dieser Typ stellt die tatsächlichen Implementierungen des Datenmodells Er enthält alle technischen Details zur Speicherung der Daten Wie die Datentypen der Atrouten, die Primär- und Fremdschlüssel, Indizes usw. Dieses Datenmodell wird von Entwicklern verwendet , um die Datenbanken zu erstellen und zu verwalten In Ordnung, lassen Sie uns zusammenfassen. Das konzeptionelle Datenmodell zeigt das Gesamtbild der Daten Das logische Datenmodell bietet eine Blaupause für die Implementierungen Und das physische Datenmodell zeigt, wie die Daten in den Datenbanken implementiert werden Und Tableau hat sowohl die logischen als auch die physischen Datenmodelle in den Datenquellen angepasst sowohl die logischen als auch die physischen . Aber wir haben kein konzeptionelles Datenmodell in Tableau. Sie sich darüber keine Gedanken. Ich werde dir später mehr Details zeigen. Ordnung, jetzt benötigen wir für Analysen und speziell für Datawarehousing und Business Intelligence spezielle Datenmodelle, speziell für Datawarehousing und Business Intelligence spezielle Datenmodelle, die für Abfragen und Analysen optimiert sind für Abfragen und Analysen optimiert Es sollte flexibel und leicht verständlich sein. Und dafür haben wir zwei spezielle Datenmodelle. Das erste ist das Sternschema. Sternschema hat eine zentrale Faktentabelle und ist von dimensionalen Tabellen umgeben. Die Faktentabellen enthalten Ereignisse und die Dimensionen enthalten beschreibende Informationen Die Beziehung zwischen den Fakten und den Dimensionstabellen bildet die Form eines Sterns Deshalb nennen wir es ein Sternschema-Datenmodell Wir nennen es Schneeflocken-Schema. Es ist dem Sternschema sehr ähnlich, aber die Dimensionen hier zerfallen in Unterdimensionen Normalisierte Tabellen oder Dimensionen bedeuten, dass diese Tabellen in kleine Teile zerlegt werden , um große Tabellen oder große Dimensionen zu vermeiden, was zu vielen Datenduplikationen und langsamer Leistung führt und langsamer Die Form dieser Datenmodelle sieht so aus Schneeflocken-Sternschema ein einfaches und leicht verständliches Datenmodell ist . Wir verwenden es normalerweise, wenn unser Datensatz klein oder mittelgroß ist Auf der anderen Seite ist das Schneeflockenschema komplexer, aber es beseitigt die Duplikate und reduziert den und Wir verwenden es normalerweise, wenn wir große Datensätze haben. Ordnung, also die Datensätze, die ich für diesen Tableau-Kurs vorbereitet habe für diesen Tableau-Kurs vorbereitet verwenden das Star-Schema-Datenmodell , nur um es einfach und verständlich zu halten Ordnung, unser Datenmodell hat einen Namen und wir nennen es Star-Schema Wenn Sie an echten Projekten arbeiten, werden Sie viel über das Star-Schema hören. Star-Schema besteht hauptsächlich aus zwei Arten von Tabellen: Fakten und Dimensionen. Zum Beispiel haben wir die Tabelle Customers. Sie beschreibt jeden Kunden anhand seines Vornamens , Nachnamens, Landes usw. Kunden ist also eine Dimensionstabelle. Und wir haben eine weitere Dimensionstabelle in unserem Datenmodell. In der Produkttabelle werden auch die einzelnen Produkte anhand ihres Namens und ihrer Kategorie beschrieben . Es ist auch eine Dimension. Ordnung, lassen Sie uns jetzt über den zweiten Tabellentyp im Star-Schema sprechen . Wir haben die Fakten, schauen wir uns zum Beispiel die große Tabelle in der Mitte an, wir können drei Dinge erkennen. Ihr könnt erstens eine Menge Schlüssel zu den anderen Dimensionen sehen. Wir haben die Bestell-ID, Kundennummer, Produkt-ID und wir können Daten sehen. Wir haben also das Bestelldatum, das Versanddatum und drittens können wir viele Zahlen sehen. Wir haben Verkaufsmengen, Gewinne, wir nennen sie auch Maßnahmen. Wenn Sie diese drei Dinge sehen, bedeutet das, dass wir ein Ereignis oder eine Tatsache haben. Die Tabelle Fakten verbindet Dimensionen miteinander. Es enthält Daten und auch Maße. Okay, zusammenfassend, wie entscheiden wir, ob es sich bei einer Tabelle um eine Dimension oder um eine Tatsache handelt Wenn Sie eine Tabelle haben, die Informationen über eine physische Person oder ein Objekt enthält , wie Mitarbeiter, Kunden, Produkte, dann ist diese Tabelle eine Dimension Und normalerweise sind es kleine Tabellen. Und wenn Sie andererseits eine Tabelle haben, die Ereignisse enthält, haben wir beispielsweise Verkaufs- oder Türprotokolle, ETM-Transaktionen Jede Tabelle, die Ereignisse, Transaktionen und Zeit enthält, Fakten, und normalerweise sind es wirklich riesige Tabellen, okay? In unserem Datenmodell, in den Datensätzen, haben wir also zwei Dimensionen Wir haben die Kunden und Produkte, und in der Mitte haben wir unsere Fakten, die Bestellungen Ordnung, wenn Sie jetzt in Ihrem Projekt jemanden über Sternenschemata usw. sprechen hören , wissen Sie genau, was sie bedeuten Das sind sehr wichtige Begriffe in den Bereichen Analytik und BI, wenn Sie Tableau oder Bar BI verwenden. In Ordnung. Damit haben Sie einige wichtige Konzepte der Datenmodulierung gelernt einige wichtige Konzepte der Datenmodulierung Als Nächstes lernen wir das Tableau-Datenmodell und die beiden Ebenen, die physische und die logische Ebene, physische und die logische Ebene 79. Udemy 5 2: Okay, sobald wir unsere Daten mit Tableau verbunden haben, müssen wir ein Datenmodell in unserer Datenquelle erstellen Wenn Ihre Daten nur eine Tabelle enthalten, ist Ihr Datenmodell sehr einfach. Sie haben eine einzige Tabelle in Ihrem Datenmodell. In realen Projekten werden die Dinge jedoch komplizierter, die Dinge jedoch komplizierter wenn Sie mehrere Tabellen haben. Und Tableau bietet hier vier verschiedene Methoden, wie Sie Ihre Tabellen kombinieren und verbinden können. Wir haben Beziehungen, Verknüpfungen, Vereinigungen und Datenverschmelzung Bevor wir uns eingehend mit diesen Methoden befassen, wollen wir uns zunächst mit der Datenmodulierung in Tableau vertraut machen wollen wir uns zunächst mit der Datenmodulierung in Tableau vertraut Im Tableau-Datenmodell haben wir zwei Ebenen Wir haben die physische Ebene und darüber hinaus die logische Ebene Auf der physischen Ebene haben wir möglicherweise einige physische Tabellen, und wir können sie in Tableau mit zwei Methoden kombinieren entweder die Tabellen verbinden oder die Vereinigung zwischen ihnen verwenden. Gehen wir nun zur logischen Ebene über. Es ist die oberste Ebene und bietet uns quasi eine Zusammenfassung, um alle Details auf der physischen Ebene zu verbergen . Das ist besonders schön, wenn wir viele Tabellen auf der physikalischen Ebene haben. Sobald wir unsere Visualisierungen erstellt haben, möchten wir nicht mehr all diese Tabellen auf der physischen Ebene sehen diese Tabellen auf der physischen Ebene Die logische Ebene wird uns quasi eine Zusammenfassung bieten oder all diese Details verbergen Das Ergebnis der Zusammenführung der Tabellen mithilfe von Join und Union der physikalischen Ebene wird in der logischen Ebene mit einer einzelnen Tabelle, einer flachen Tabelle, dargestellt , und wir nennen das unlogische Das heißt, wir werden zwei logische Tabellen haben. Die erste wird nach der Verknüpfung drei Tabellen repräsentieren . Und die zweite wird zwei Tabellen repräsentieren, die die Union verwenden. Aber wir müssen in der Datenmodellierung immer noch diese beiden logischen Tabellen in Tablo verbinden diese beiden logischen Tabellen in Tablo Wir haben dafür nur eine Methode, und wir nennen das Beziehungen Es ist sehr wichtig zu verstehen , dass wir auf der logischen Ebene keine Tabellen in einer Tabelle zusammenführen können, nachdem sie anhand der Beziehung zwischen den beiden logischen Tabellen wieder verbunden zwischen den beiden logischen Die Tabelle wird so bleiben, wie sie ist, und nichts wird zusammengeführt Wir beschreiben nur die Beziehung zwischen den beiden logischen Tabellen. Nun zurück zu diesen beiden Schichten, sowohl der physischen als auch der logischen Ebene. Wir können es in der Tableau-Datenquelle finden. Und wie Sie wissen, haben wir zusätzlich zur Datenquelle unsere Visualisierungen Und Sie können in diesem Beispiel nur die Tabellen aus der logischen Ebene sehen nur die Tabellen aus der logischen Und Sie können damit beginnen, Ihre Visualisierungen mithilfe der Daten zu erstellen , die auf der logischen Ebene verfügbar sind Aber manchmal erstellen Sie bei der Arbeit mit den Projekten eine andere Datenquelle mit einem anderen Datenmodell In diesem Beispiel ist es wichtig zu verstehen, dass nicht alle logischen Tabellen aus den physischen Tabellen stammen. Sie könnten direkt aus Ihrem Quellsystem stammen. Um nun Visualisierungen sowohl aus den Datenmodellen als auch aus den Datenquellen zu erstellen , müssen wir diese beiden Datenmodelle oder Datenquellen irgendwie verbinden diese beiden Datenmodelle oder Datenquellen Und das können wir auf der Visualisierungsebene tun, wo uns Tableau die letzte und einzigartige Methode zum Verbinden und Kombinieren von Tabellen bietet die letzte und einzigartige Methode zum Verbinden und , sogenannte Datenverschmelzung sich das ansehen, können Sie sehen, dass Tableau uns vier verschiedene Methoden anbietet um Tabellen auf verschiedenen Ebenen und Ebenen zu kombinieren und zu verbinden Tabellen auf verschiedenen Ebenen und Ebenen zu kombinieren und Auf der physischen Ebene haben wir die Gelenke und Verbindungen. Auf der logischen Ebene haben wir die Beziehungen, und auf der Visualisierungsebene haben wir die Datenverschmelzung Ordnung, lassen Sie uns nun in Tableau sehen, wie wir durch die physische und eine logische Ebene navigieren können durch die physische und eine logische Ebene navigieren Wir befinden uns derzeit auf einer Datenquellenseite, und standardmäßig werden wir eine logische Ebene im Datenmodell sein. Das bedeutet, dass alles, was wir per Drag-and-Drop in unser Datenmodell ziehen, als logische Tabelle betrachtet wird . Die Tabelle „Kunden“ ist unlogisch. Nehmen wir noch einen Nehmen wir die Bestellungen entgegen und ziehen sie hierher. Das ist also unsere zweite logische Tabelle. Und wie Sie sehen können, hat Tableau eine Beziehung zwischen ihnen geschaffen. Denn auf einer logischen Ebene können wir nur Beziehungen herstellen. Jetzt sind wir auf der logischen Ebene, wie können wir zur physischen Ebene übergehen? Um das zu tun, gehen wir in eine logische Tabelle. Gehen wir zu den Kunden und doppelklicken wir darauf. Sobald wir das getan haben, gehen wir zur zweiten Ebene über. Wir befinden uns jetzt innerhalb der physischen Schicht. Tableau wird Ihnen hier sagen, dass die Kunden aus einer Tabelle bestehen, weil wir jetzt nur noch eine physische Tabelle haben. Alles, was wir per Drag-and-Drop in das Datenmodell ziehen die Kunden aus einer Tabelle bestehen , weil wir jetzt nur noch eine physische Tabelle haben. Alles, was wir per Drag-and-Drop in , wird als physische Tabelle betrachtet. Wir können zum Beispiel die Kundendetails nehmen und sie per Drag-and-Drop hierher ziehen. Und standardmäßig erstellt Tablo zwischen ihnen keine Beziehung, sondern eine Verbindung zwischen diesen beiden physischen Tabellen Und natürlich können wir eine Vereinigung zwischen ihnen herstellen. Auf der physischen Ebene können wir Verbindungen und Vereinigungen herstellen. Wie Sie hier lesen können, steht in der logischen Tabelle der Kunde . Customers besteht aus zwei physischen Tabellen. Wenn Sie sie auf diesem Symbol haben, werden Sie genau sehen, dass wir zwei physische Tabellen haben , die die logische Tabelle Kunden definiert. Wenn Sie nun zur logischen Ebene zurückkehren möchten, können wir das tun, indem wir einfach die physische Ebene schließen . Lass uns darauf klicken. Jetzt können Sie sehen, dass der Kunde ein neues On hat. Auf der physischen Ebene steht, dass es eine Art Join gibt und wir mehr Informationen erhalten wenn wir sie in den Tabellen haben, steht die logische Tabelle Customers. Diese besteht aus zwei physischen Tabellen, den Kunden und den Kundendetails. Das bedeutet, dass die Daten in den logischen Tabellen aus der physischen Schicht stammen. Aber wenn wir zu den Bestellungen hier gehen, werden Sie keine physischen Tabellen sehen. Die Daten stammen direkt aus den Originaltabellen. Und damit haben wir gelernt, durch die physische und logische Ebene zu navigieren . Ordnung, damit haben wir die Datenmodellierung in Tableau gelernt und gelernt, was die physischen und logischen Ebenen sind. Als Nächstes werden wir lernen, wie man Tabellen in Tableau kombiniert , und wir werden mit Verknüpfungen beginnen. 80. Udemy 5 3 Joins: In Ordnung, fangen wir also an, über das Zusammenführen von Tabellen zu sprechen. Normalerweise haben wir zwei Tabellen, Tabelle und Tabelle B. Wenn wir sie in einer großen Tabelle zusammenfassen wollen, können wir Joint zwischen ihnen verwenden. Das Erste, was wir verstehen müssen, ist, dass wir, sobald wir Join zwischen zwei Tabellen verwenden, zwei Seiten haben. Tabelle A wird die linke Tabelle sein und Tabelle B wird die rechte Tabelle sein. Was passiert nun, nachdem wir die Tische zusammengelegt haben? Alle Felder aus der linken Tabelle werden in der Ausgabe angezeigt. Und dann werden alle Felder aus der rechten Tabelle daneben hinzugefügt. Joints kombiniert die Felder oder Spalten zweier Tabellen. Um nun Verknüpfungen zu erstellen, benötigen wir zuerst das Schlüsselfeld. Es ist ein Feld, das Sie in beiden Tabellen finden können. Und danach müssen wir die Art der Verbindung definieren. Und wir müssen zwischen vier verschiedenen Arten von Verbindungen wählen . Wir haben die innere Verbindung, die linke Verbindung, die rechte Verbindung und die vollständige Verbindung. Wenn Sie L kennen, dann kennen Sie diese Typen. Es ist genau dieselbe Logik. Aber lassen Sie uns ein kurzes Beispiel haben, um die vier Arten von Verbindungen zu verstehen. Ordnung, jetzt haben wir dieses Beispiel in dem wir zwei einfache Tabellen haben. Wir haben die Namen und das Alter des Kunden. Und wir wollen sie in einer Tabelle zusammenfassen, weil es keinen Sinn macht, zwei Tabellen über die Kunden zu haben. Wir wollen eine Kundentabelle erstellen und sie kombinieren. In der ersten Tabelle haben wir die ID und die Namen. Und in der zweiten Tabelle haben wir auch die Ausweise und das Alter. Es ist wirklich einfach. Der Schlüssel für diesen Joint ist die Kundennummer. Sehen wir uns nun die unterschiedlichen Ergebnisse unter Verwendung dieser verschiedenen Verbindungsarten an. Beginnen wir mit dem ersten Verbindungstyp, der inneren Verbindung. Inner Join besagt, dass in der Ausgabe nur die passenden Zeilen von links und von rechts angezeigt werden. Das bedeutet, dass keine passenden Zeilen in der Ausgabe angezeigt werden. Mal sehen, wie das funktioniert. Das Erste, was passieren wird, ist, dass wir zuerst das Feld kombinieren werden. Wir werden mit der linken Seite beginnen, dann mit der rechten Seite. Jetzt fangen wir an, die Zeilen abzugleichen. Wir werden von der linken Seite beginnen. Haben wir auch die Benutzer-ID eins auf der rechten Seite? Wir haben in beiden Tabellen ein Match. Wir haben die Kundennummer eins, diese, wir werden sie am Ausgang sehen und dann fahren wir auf der linken Seite fort. Haben wir auch Kundennummer zwei auf der rechten Seite? Sie sehen, wir haben sie nicht. Wir haben nur den Kunden Nummer drei. Das bedeutet, dass zwei auf der rechten Seite nicht übereinstimmen und der Kunde drei auf der linken Seite nicht übereinstimmt. Das war es. Wenn Sie in diesem Beispiel Inner Join verwenden, erhalten Sie die Kunden-ID Nummer eins, da wir sie in beiden Tabellen finden . Gehen wir zum nächsten. Wir haben die linke Verknüpfung, die linke besagt, dass wir alles aus der linken Tabelle haben werden, ohne etwas zu überprüfen, aber aus der rechten Tabelle werden wir nur die passenden Zeilen haben. Wenn wir die Verbindung zwischen diesen beiden Tabellen aufheben, erhalten wir die folgende Ausgabe. Zuerst werden die Felder aus der linken Tabelle und die Felder aus der rechten Tabelle nebeneinander angeordnet. Und dann werden wir alle Kunden aus der linken Tabelle haben , ohne etwas zu überprüfen. Alles wird hier vorgestellt , diese beiden Kunden. Und dann werden wir von der rechten Seite nur die passenden Zeilen haben. Das heißt, haben wir die Kundennummer eins auf der rechten Tabelle? Ja, wir haben sie. Dann werden wir es am Ausgang haben. Aber die Kundennummer Nummer zwei haben wir nicht am richtigen Tisch, was bedeutet, dass sie leer sein wird. Leer bedeutet Nullen. Hier werden wir die Werte von Nullen sowohl in der Feld-ID als auch im Alter Und das war's, das ist die Ausgabe von Left Join. In Ordnung, jetzt fahren wir mit dem nächsten fort. Wir haben den richtigen Joint. Vielleicht verstehst du schon, wie es funktioniert. Wir werden alle Straßen aus der rechten Tabelle und nur die passenden Zeilen aus der linken Tabelle haben rechten Tabelle und . Schauen wir uns an, wie die Ausgabe aussehen wird, wenn wir direkt zwischen diesen beiden Tabellen arbeiten. Wie üblich werden wir alle Felder haben, alle Felder von rechts, und wir werden alle Zeilen aus der richtigen Tabelle haben, ohne etwas zu überprüfen. Wir werden diese beiden Kunden haben und dann beginnen wir auf der linken Seite mit dem Matching. Haben wir den Kunden Nummer eins? Ja, wir haben sie. Wir werden es hier hinzufügen. Haben wir den Kunden Nummer drei? Wie Sie sehen können, haben wir nur die beiden. Das heißt, wir haben keine Informationen und wir werden die Nullen haben Die können leer sein, das ist alles. Es ist genau das Gegenteil von Left Join. Nun zum endgültigen Join-Typ, wir haben den vollständigen Join-Typ. Vollgelenk bedeutet alles von links und alles von rechts, ohne etwas zu verpassen. Mal sehen, was passiert , wenn wir eine vollständige Verbindung zwischen diesen beiden Tabellen haben . Wie üblich beginnen wir mit den Feldern von links und von rechts, dann nehmen wir alles von der linken Seite. Wir bringen diese beiden Kunden hierher. Von der rechten Seite werden wir die passenden Pflanzen für diese beiden Kunden haben . Für die ID Nummer eins haben wir diese, aber für die beiden haben wir keine passenden Grows, wir werden hier Nullen haben. Aber wie Sie sehen, haben wir nicht alles von der richtigen Seite Die Kundennummer drei fehlt. Aus diesem Grund werden wir diese Informationen bei Verwendung von Full Joint hier haben und dann werden wir sie auch von der linken Seite abgleichen. Haben wir irgendeinen Kunden Nummer drei auf der linken Seite? Wir haben das, was bedeutet, dass wir auch Nullen haben werden. nun die Ausgabe überprüfen, können Sie sehen, dass wir alles haben, alle Daten von links, alle Daten von rechts wo es keine Übereinstimmung gibt, wir werden Nullen haben Wie Sie sehen, müssen Sie mit der Art der Verbindung, die Sie verwenden, sehr vorsichtig sein , denn wenn Sie die falsche Verbindung verwenden, kann dies zum Verlust von Daten führen Wenn Sie auf Nummer sicher gehen und keine Daten verlieren möchten, müssen Sie die vollständige Verknüpfung verwenden. Leider sind vollständige Verknüpfungen sehr langsam und Sie werden am Ende sehr große Tabellen haben, vor allem, wenn beide Tabellen viele nicht übereinstimmende Zeilen haben Und jetzt möchte ich, dass Sie verstehen , wie Joints in Tableau funktionieren was im Hintergrund passieren kann, wenn wir Tabellen verknüpfen Wir haben die Datenquelle, wir haben die Visualisierungen und innerhalb der Datenquelle haben wir physische Ebene und die logische Ebene Auf der physischen Ebene werden wir beiden Tabellen A und B verbinden. Sobald wir das getan haben, kann Tableau eine neue kombinierte Tabelle A und B erstellen . Auf der logischen Ebene, dieser Tabelle, nennen wir sie eine logische Tabelle, die Daten aus beiden Tabellen enthält dann an, wir möchten in der Visualisierungsebene Nehmen wir dann an, wir möchten in der Visualisierungsebene die Felder F zwei und F vier auswählen . Tableau kann die Datenquelle und die Datenquelle abfragen , um die Daten aus der neuen kombinierten logischen Tabelle B und die Daten dann an die Visualisierungen zurücksenden Sie können sehen, dass die Interaktion zwischen den Visualisierungen und der Datenquelle auf der logischen Ebene stattfinden wird Die physische Ebene wird komplett aus dem Bild verschwinden So funktioniert Joints in Tableau einfach. In Ordnung, jetzt, wie wir Joints in Tableau machen können. Nehmen wir an, wir wollen die Tischkunden mit den Bestellungen zusammenführen. Zuerst gehen wir hier auf die linke Seite. Wir tranken und ließen die Kunden fallen. Der Joint wird auf der physischen Ebene gemacht , da müssen wir hin Gehen wir zu den Kunden rein. Und jetzt sind wir auf der physischen Ebene. Wir nehmen die Bestellungen entgegen und ziehen sie einfach per Drag-and-Drop hierher in den leeren Raum. Wenn das standardmäßig stabil ist, kann eine innere Verbindung zwischen den Kunden und den Bestellungen hergestellt werden. Wenn wir den Join anpassen möchten, wir hier auf das Symbol und klicken darauf. Und wir haben hier zwei Dinge zu tun. Zuerst definieren wir die Art der Verbindung. Wie wir gelernt haben, haben wir die innere linke, rechte und vollständige äußere Verbindung. Sie können einfach zwischen ihnen klicken und sehen, welche Daten fehlen können und welche Daten als Beispiel dargestellt werden können , das ich Ihnen gezeigt habe. Ich bleibe also beim inneren Gelenk und als Nächstes definieren wir den Schlüssel für das gemeinsame. Tableau hat verstanden, dass es die Kundennummer von links und die Kundennummer auf der rechten Seite gibt, Kundennummer auf der rechten Seite gibt, und das ist die perfekte Übereinstimmung, was richtig ist. Aber nehmen wir an, es war falsch und Sie möchten den richtigen Schlüssel für das Gelenk wählen. Was Sie tun werden, Sie gehen hier auf die linke Seite, klicken Sie auf den Pfeil, Sie erhalten alle Felder aus der linken Tabelle und wählen das richtige aus. In diesem Beispiel ist die Kundennummer korrekt. Also bleibe ich dabei und du gehst auf die rechte Seite. Du hast auch das gleiche Symbol hier drüben. Und Sie erhalten alle Felder aus der richtigen Tabelle und wählen das aus, das zu Ihnen passt. Eine Sache noch. Ihr Schlüssel für den Joint könnte nicht nur ein Feld sein, es könnten mehrere Felder sein. Sie können hier weitere Felder hinzufügen. Sie gehen zur nächsten Zeile und wählen das nächste Feld für die Verknüpfung aus. In diesem Beispiel haben wir jedoch nur einen Schlüssel. Ich werde das schließen. Wir haben die Gelenke eingerichtet. Du bleibst bei der inneren Verbindung. Wir können zum logischen Datenmodell zurückkehren. Und wie Sie sehen können, hat die Tabelle hier das Verbindungssymbol. Es sagt uns, dass diese logischen Tabellen das Ergebnis der Verknüpfung zweier Tabellen sind. Das ist es. So können Sie Verknüpfungen in Tableau erstellen. In Ordnung, das ist alles für Joints Mix. Wir werden die zweiten Misods lernen, wie man Tabellen mit Union kombiniert 81. Udemy 5 4 Union: In Ordnung, lass uns jetzt über Union sprechen. Nehmen wir an, wir haben zwei Tabellen und beide haben genau die gleichen Spalten. Manchmal ist es sinnvoll, sie in einer großen Tabelle zu kombinieren, und das können wir mit der Union tun. Was kann passieren, wenn wir die Vereinigung erst einmal gemacht haben? Die Spalten und Zeilen der linken Tabelle werden bei der Ausgabe der rechten Tabelle angezeigt. Nur die Zeilen werden an der Ausgabe unter der ersten Zeile als Stift angezeigt. Union Um die Zeilen von zwei Tabellen in der Union korrekt zu kombinieren , haben wir zwei Anforderungen. Erstens sollten beide Tabellen genau die gleiche Anzahl von Feldern haben, und zweitens sollte das Feld genau dieselben Datentypen haben. Wie Sie sehen können, benötigen wir den Schlüssel zwischen diesen beiden Tabellen nicht . Es ist nicht wie beim Join. Ordnung, lassen Sie uns jetzt ein kurzes und sehr einfaches Beispiel über die Union haben . Wir haben hier zwei sehr einfache Tabellen, die Bestellungen von 2022, die Bestellungen von 2023, und wie Sie sehen können, haben beide Tabellen genau dieselbe Struktur. Wir haben also zwei Spalten, die ID und das Datum, in beiden Tabellen. Und es ist sinnvoll, sie in einer Tabelle zusammenzuführen. Wir nennen es Befehle. Wenn wir also eine Vereinigung zwischen ihnen herstellen, was kann dann am Ausgang passieren? Es beginnt mit der linken Tabelle und nimmt zuerst die Felder, die ID und die Daten. Und dann werden alle Zeilen von der linken Seite genommen und ihre Ergebnisse jetzt aus der rechten Tabelle übernommen. Wir werden die Felder nicht noch einmal nehmen, Wir werden die Felder nicht noch einmal nehmen weil wir sie bereits aus der linken Tabelle haben. Es werden nur die Zeilen genommen und am Ende der Tabelle stehen gelassen. Es nimmt die beiden Befehle, 3.4, und legt sie einfach hier drüben unter den Tisch. Und das ist alles. Es ist sehr einfach und leicht. Es benötigt nur genau die gleiche Anzahl von Spalten oder Feldern und genau die gleichen Datentypen. Lassen Sie uns nun verstehen, wie Union in Tableau funktioniert und was im Hintergrund passieren wird. Sobald wir die Vereinigung durchgeführt haben, haben wir hier wieder unsere Ebenen. Und die Vereinigung ist dem Join auf der physischen Ebene sehr ähnlich Wir haben unsere Tabellen A und B. Sobald wir die Vereinigung zwischen ihnen hergestellt haben, erstellt Tableau eine neue kombinierte logische Tabelle, in der die Zeilen beider Tabellen kombiniert werden. dann auf der Visualisierungsebene Nehmen wir dann auf der Visualisierungsebene an, dass wir das Feld F eins nehmen. Tableau wird eine Abfrage an die Datenquelle senden. Und die Datenquelle wird die logische Tabelle bitten , die Daten abzurufen. Sobald Tableau die Daten aus der Datenquelle abgerufen hat, werden sie in der Visualisierung präsentiert. Wie Sie hier erneut sehen, erfolgt die Interaktion zwischen den Visualisierungen und der logischen Ebene In Ordnung, lassen Sie uns nun sehen, wie wir die Vereinigung in Tableau durchführen können. Wir werden mit den beiden Tabellen arbeiten. Bestellungen und Bestellungen sind Rasierungen Beide haben genau die gleiche Anzahl von Fehlschlägen und auch genau die gleichen Datentypen Um das zu erreichen, werden wir die Befehle per Drag-and-Drop auf die logische Ebene ziehen die Befehle per Drag-and-Drop auf die logische Ebene Aber wissen Sie, wir können eine Vereinigung nur auf der physischen Ebene durchführen. Wir müssen uns an die Befehle halten. Doppelklicken Sie darauf und jetzt sind wir auf der physischen Ebene. Nehmen wir die zweite Tabelle, die eine Show anordnet, anstatt sie an der weißen Stelle abzulegen, weil Tableau dann einen Joint erstellt. Das wollen wir nicht tun. Wir wollen einfach eine Gewerkschaft gründen und sie dann unter den Tisch legen. Und wie Sie sehen können, wird Tableau sagen, dass Sie die Tabelle ziehen, um sie zu vereinigen Platzieren Sie sie einfach darunter. Tableau führt die Vereinigung dieser beiden Tabellen durch. Und wie Sie sehen können, gibt es zwei Linien. Graue Linien zeigen an , dass eine Vereinigung besteht. Wenn Sie das überprüfen möchten, können Sie sich das Ergebnis hier ansehen, die Daten. Wir erhalten ein neues Feld namens Tabellenname. Und Sie sehen, dass einige Datensätze aus den Bestellungen stammen und andere Datensätze aus den Bestellungen sind Garben, was darauf hindeutet, dass wir eine kombinierte Tabelle mit beiden Bestellungen haben eine kombinierte Tabelle mit beiden Bestellungen Und die Befehle lauten „Rasieren“. Gehen wir zurück zur logischen Ebene. Also drücke ich hier, das X. Wie Sie sehen können, haben wir hier ein neues Symbol, das darauf hinweist, dass wir eine Union haben. Wie Sie sehen können, erklärt der Tooltip von Tableau alles Wir haben eine logische Tabelle namens Bestellungen. Sie ist das Ergebnis einer Vereinigung von Tabellenreihenfolgen und erreichten Ordnungen. Dies ist eine Möglichkeit zwei Tabellen in Tableau zu vereinigen. Es gibt eine andere Möglichkeit, das zu tun. Lassen Sie mich Ihnen zuerst zeigen, wie es geht. Ich werde es einfach entfernen, es per Drag & Drop irgendwo hier drüben ablegen. Wie Sie auf der linken Seite sehen können, haben wir etwas namens New Union. Doppelklicken darauf und Sie können sehen, dass wir hier zwei Optionen haben, die manuelle und die automatische. Dann werden wir das Ergebnis genau so bekommen , wie wir es gerade gemacht haben. Was wir tun können, wir können die Tabellen einfach hierher ziehen und dort ablegen. Die Befehle und die Befehle sind hier. Und dann klicken Sie auf Okay. Damit erhalten wir genau die gleichen Ergebnisse, ohne auf die physische Ebene zu gehen. Und ziehen Sie zwei Tabellen per Drag & Drop und platzieren Sie sie genau unter der Tabelle. Das ist eine nette Art, zwei Tabellen zu vereinigen. Sie können das überprüfen, indem Sie einfach zur physischen Ebene gehen. Doppelklicken Sie darauf. Wie Sie sehen können, haben wir hier genau die gleichen Ergebnisse erzielt. Wir können den Tabellennamen überprüfen. Wir haben Bestellungen und Bestellungen erfüllt. Ordnung, lassen Sie uns jetzt die zweite Option überprüfen bei der wir die Vereinigung automatisch durchführen können. Ich gehe zurück zur logischen Ebene und entferne einfach die Union hier drüben. Lass uns ein neues von vorne anfangen. Und jetzt gehen wir zur Automatik über. Und was haben wir hier? Stellen Sie sich vor, wir haben ungefähr 100 Tabellen über die Bestellungen. Und das ist sehr häufig der Fall, wenn Sie nicht mit Datenbanken arbeiten, sondern mit Dateien und die Dateien Einschränkungen haben. Was wir also tun werden, wir werden die Dateien Tag für Tag für Monat für Jahr aufteilen und so weiter, sodass wir am Ende eine Menge Dateien haben. Und es ist sehr mühsam, all diese Dateien per Drag-and-Drop in Tableau zu verschieben, um sie zu vereinigen. Stattdessen definieren wir für Tableau oder regeln Tableau, suchen nach allen Dateien, die der Regel entsprechen, und führen eine Vereinigung zwischen ihnen durch. Was das bedeutet. Zum Beispiel haben wir hier zwei Tabellen, die Bestellungen und die erreichten Bestellungen. Was ist die Namenskonvention hier? Beide beginnen mit den Befehlen. Ich hätte mir eine dritte Tabelle Namen Orders underscore 2022 Bestellungen unterstreichen 2023. Deshalb gibt es eine Regel, die ich hier in meiner Namenskonvention befolge, und die kann ich in Tableau spezifizieren Lassen Sie uns hier sehen, wie wir das machen können. Die erste Option beinhaltet oder schließt aus. Ich werde es so belassen, wie es beinhaltet ist. Jetzt werde ich die Regel spezifizieren. Es beginnt genau mit Befehlen nach diesem Wort. Danach ist es egal, es könnte Unterstrich 2022, 2023 oder nichts und so weiter Alles, was danach kommt, spielt keine Rolle, was wir spezifizieren werden Danach bedeuten Sterne alles, was nach Bestellungen passiert. Dann haben wir einige Optionen, um Tableau mitzuteilen , wo genau gesucht werden soll, entweder in den Unterordnern oder in den übergeordneten Ordnern Ich lasse es so, wie es ist, und klicke dann auf Okay. Jetzt haben wir eine Gewerkschaft. Mal sehen, was Tableau zu sagen hat. Es heißt, wir haben eine logische Tabelle namens Union. Und es heißt, wir haben viele Union-Tabellen , weil wir das automatisch tun können. Lassen Sie uns nun überprüfen, ob Tableau das getan hat, richtig? Wenn Sie hier zur rechten Seite und zur Übersicht gehen, stellen Sie fest, dass wir ein neues Feld namens Pfad haben. Es ist der Pfad der Dateien. Lass uns das sehen. Ich gehe hier zum ersten Blatt und ziehe die Vergangenheit einfach per Drag-and-Drop, um nur die Dateien zu sehen. Wie Sie sehen, hat Tableau es also richtig gemacht. Wir haben die erreichten Bestellungen und die Bestellungen. Das ist eine wirklich nette Methode, wenn Sie viele Ss und Excel-Dateien haben , um dies automatisch zu erledigen, anstatt all diese Tabellen per Drag-and-Drop Normalerweise verwende ich das in meinen Projekten nie, weil alle Daten in den Datawarehouses oder im Datenlink aufbereitet Datawarehouses oder im Datenlink Damit haben wir all die verschiedenen Optionen kennengelernt, wie wir die Vereinigung in Tableau durchführen können In Ordnung, das ist also alles für die Vereinigung. Und als Nächstes lernen wir sehr wichtige Methoden kennen, die Beziehungen in Tableau, oder wir nennen es Nudeln. 82. Udemy 5 5 Beziehungen: In Ordnung, lass uns jetzt über Beziehungen sprechen. Im Jahr 2020 führte Tableau eine neue Methode ein, um Tabellen zu kombinieren und miteinander zu verbinden, und sie nannten es Beziehungen. Sie haben es sogar zu einer Standardmethode für das Verbinden von Tabellen gemacht , da es sehr schnell und flexibel ist. Was sind Beziehungen und wie funktionieren sie in Tableau Das ist völlig anders als Verknüpfungen und Vereinigungen. Wenn wir auf der logischen Ebene zwei logische Tabellen, A und B, haben, können wir sie auf dieser Ebene mithilfe der Beziehungen verbinden . Stellen Sie sich die Beziehungen als einen Vertrag zwischen zwei Tabellen vor. Wenn Tableau die Daten aus diesen Tabellen verwendet, muss es zunächst den Vertrag überprüfen um zu verstehen, wie die Abfragen generiert werden. Und jetzt ist es sehr wichtig zu verstehen, dass sobald wir die Tabellen mithilfe von Beziehungen verbunden haben, die Tabellen voneinander getrennt bleiben können und Tableau keine neue logische Tabelle erstellt , sodass alles so bleibt, wie es ist, ohne Änderungen. Und hier beschreiben wir nur die Beziehungen zwischen zwei Tabellen. nun auf der Visualisierungsebene Wenn wir nun auf der Visualisierungsebene das Feld F eins aus Tabelle A und vier aus Tabelle B nehmen , was passiert dann zuerst? Tableau wird den Vertrag überprüfen, um zu verstehen, wie die Abfragen generiert werden. Und dann wird es die Abfrage an die erste Tabelle senden. Und dann wird es eine weitere Abfrage an die Tabelle B senden , um die Daten für vier zu erhalten. Und dann werden die Daten auf der Visualisierungsebene kombiniert und nicht auf der logischen Ebene. Ordnung, lassen Sie uns nun sehen, wie wir Beziehungen in Tableau erstellen können . Es ist wirklich einfach. Wir bleiben also auf der Datenquellenseite und wenn wir die logische Ebene hinzufügen, gehen wir nicht zur physischen Ebene und alles, was wir benötigen, sind zwei Tabellen. Nehmen wir also die Bestellungen entgegen und ziehen sie per Drag-and-Drop hierher im Datenmodell. Und dann nehmen wir die Kunden. Wie Sie sehen, wenn ich mich bewege ist das wie eine Nudel oder Beziehungen Ziehen wir es hierher. Tablo wird automatisch Beziehungen zwischen den Bestellungen und den Kunden herstellen zwischen den Bestellungen und den Kunden Wie werden wir nun die Beziehung konfigurieren und einrichten Gehen wir also hier zum Nodle und klicken Sie einfach darauf. Und dann wird es kein neues Fenster oder so für die Einrichtung Wir gehen zu den Metadaten hier drüben. Wenn Sie die Informationen nicht auf diese Weise sehen, können Sie hier rübergehen und Sie werden die Beziehungen und die logischen Tabellen sehen. Stellen Sie also sicher, dass Sie die Beziehung auswählen. Es gibt ungefähr drei Dinge, die wir in der Beziehung festlegen werden. Erstens wird es der Schlüssel sein. Es ist wie der gemeinsame Schlüssel. Es ist üblich, dass es zwischen den beiden Tabellen gefüllt wird. Nun, wie Sie hier in der linken Tabelle sehen können , haben wir die Kunden-ID und in der rechten Tabelle haben wir die Kunden-ID. Und Tableau hat automatisch verstanden , dass dieses Feld als Schlüssel verwendet werden kann, was richtig ist, aber wenn Sie es ändern möchten, können Sie hier weitermachen. Wir erhalten also eine Liste aller Felder in der linken Tabelle. Und Sie werden auch hier rübergehen, Sie werden alle Felder aus der rechten Tabelle abrufen und Sie können weitere Felder für den Schlüssel hinzufügen, der momentan korrekt ist, also werde ich ihn so lassen, wie er ist. Als Nächstes gehen wir zu den Leistungsoptionen. Wir werden die Leistungsoptionen hier erweitern. Und wir haben hier zwei Dinge. Wir haben die Kardinalität und die Integrität. Und wenn Sie es so lassen, wie es standardmäßig ist , wird nichts schief gehen Sie werden keine Daten verlieren. Sie müssen hier also nichts ändern, es sei denn, Sie möchten die Leistung optimieren. Was haben wir hier? Wir haben Kardinalität wie viele oder eine auf der linken Seite Und auf der rechten Seite kannst du dasselbe Zeug definieren. Aus Gründen der Integrität haben wir einige Datensatzmarken und/oder Datensatzmarken, um diese Dinge zu verstehen. Lassen Sie uns ein Beispiel haben. In Ordnung, jetzt können wir ein Beispiel für die Kardinalität haben In Beziehungen haben wir zwei Tabellen, unsere Bestellungen und Kunden Es besteht eine Beziehung zwischen ihnen und der Schlüssel für die Beziehungen ist die Kunden-ID. Bei den Kardinalitäten gibt es zwei Optionen Entweder wir verwenden viele oder Um zu entscheiden, welche die richtige ist, müssen wir Datenprofile Datenprofilerstellung bedeutet, dass wir tief in die Daten eintauchen , um die Werte in unseren Tabellen zu verstehen Und sobald wir die Daten verfeinert haben, ganz einfach auswählen, ob es sich um viele oder Nun, was diese Werte bedeuten, Eins und Eins. Dafür gibt es eine einfache Regel. Wir verwenden viele, wenn der Schlüssel doppelte Kits enthält, und wir verwenden einen, wenn der Schlüssel einzigartig ist und kein doppeltes Kit enthält. Schauen wir uns nun das Beispiel an, um festzustellen, ob es sich um viele oder eins handelt. Gehen wir also zu den Bestellungen hier drüben. Und die Kundennummer, Sie sehen, in diesen Werten gibt es doppelte Kits. Wir haben die Kundennummer einmal hier und einmal auch hier, und die Kundennummer zwei ist zweimal. Diese Werte sind also nicht eindeutig und enthalten Doppelsätze, deshalb nennen wir sie Vieles. Gehen wir zu den Kunden hier drüben, Sie können sehen, dass wir den Kunden 123 haben und das war's. Diese Werte sind also einzigartig und enthalten keine Duplikate Wir haben die Kundennummer nicht wieder in der Tabelle, das heißt, wir können hier eine angeben. Lassen Sie uns nun alle Szenarien durchgehen, um zu verstehen, was in Tableau passieren kann , wenn Sie dies konfiguriert haben. Ordnung, lassen Sie uns nun das erste Szenario ausführen in dem Tableau es als Standard für Viele-zu-Viele-Beziehungen definiert . Wir haben auf der linken Seite viele und auf der rechten Seite haben wir ebenfalls viele. Nehmen wir an, auf der Visualisierungsebene sprechen wir über die Kunden-IDs aus der Bestellung und die Summe aller Verkäufe. Dann der Name des Kunden. In Ordnung, jetzt wollen wir sehen, wie Tableau funktionieren wird. Tableau, ich werde zuerst die Beziehungen überprüfen. Es wird sagen, okay, es sind zu viele, es ist besser, die ganzen Tabellen links und rechts zu überprüfen . Also fangen wir auf der linken Seite an. Wir haben einen für den Kunden. Es wird es hier übernehmen und alle Verkäufe zusammenfassen. Da es viele sind, die Tableau verstehen kann, muss ich die gesamte Tabelle überprüfen. Tableau kann die gesamte Tabelle einzeln scannen. Es wird sagen, okay, wir haben 50 Verkäufe. Der nächste ist nicht der Kunde und dann geht es weiter zum nächsten, er wird ihn überspringen. Und dann haben wir wieder die Kundennummer Nummer eins und es ergibt die Summe 50-30. Das heißt, wir haben den Wert 80. Es ist die Summe der beiden Verkäufe. Und jetzt gehen wir auf die rechte Seite , um die Namen der Kunden zu finden. Es wird überprüft, okay. Es sind viele. Es wird also die gesamte Tabelle nach der Kundennummer durchsuchen . Also jetzt der erste Datensatz, es ist in Ordnung. Okay. Wir haben die Kundennummer eins. Wir werden Maria hierher bringen. Aber jetzt wird Tableau nicht aufhören. Es wird den gesamten Tabellensinn in den Beziehungen scannen . Es sind viele, aber es macht keinen Sinn , weil die Kundennummer hier eindeutig ist. Tableau wird überprüfen, ob es hier eine Kunden-ID gibt , und dann zur nächsten übergehen, und dann wurde nichts gefunden, also wird es so bleiben. Und jetzt wird Tableau mit dem nächsten Kunden weitermachen. Wir haben die Kundennummer zwei, wir werden sie am Ausgang haben und dann werden wir die Summe aller Verkäufe haben. Also, Tableau scannt die gesamten Bestellungen, um die Summe zu berechnen, wir haben hier die 20. Und dann haben wir hier zehn. Also die Summe davon ist 30. Tableau wird am Ausgang 30 haben. Das war's also für die linke Tabelle. Wir gehen zum rechten Tisch. Wir werden den Datensatz nacheinander scannen. Die erste ist also nicht die Kunden-ID. Nummer zwei, wir haben hier eine Übereinstimmung, also wird John am Ausgang sein , Tableau wird die gesamte Tabelle scannen, also wird es für die drei gehen und so weiter. Und wie Sie sehen können, ist die Ausgabe korrekt die Standardmethoden von „Viele zu viele“ verwenden. Aber damit haben wir hier ein Problem. Auf dem rechten Tisch führt Tableau einen vollständigen Scan durch, sodass wir auf der rechten Seite an Leistung verlieren. Es ist also besser, das zu optimieren , wo wir es Tableau mitteilen werden. Wenn Sie einen Kunden finden, der dort sitzt, müssen Sie nicht die gesamte Tabelle scannen, da wir maximal einen Datensatz für jeden Kunden haben . Es gibt keine Duplikate und es ist einzigartig. Und jetzt müssen wir diese Informationen irgendwie für Tableau weitergeben Um das zu tun, können wir es in der Kardinalität tun. Auf der linken Seite werden es genauso viele bleiben, aber auf der rechten Seite werden wir sagen, dass es eins ist Und wenn Tableau das verstehen wird, okay, es ist einzigartig. Wir müssen nicht die gesamte Tabelle scannen und werden eine Menge Leistung erzielen. In Ordnung, jetzt wollen wir sehen, wie Tableau funktionieren wird. Sobald wir auf der linken Seite gleich viele zu eins haben, wird sich nichts ändern, weil wir viele haben. Also scannt Tableau die gesamte Tabelle nach der Tabelle des Kunden, das Ergebnis wird dasselbe sein. Jetzt auf der rechten Seite werden sich die Dinge ändern. Tableau wird sagen, okay, Kundennummer Nummer eins, es gibt eine Übereinstimmung. Es wird Maria als Ergebnis verwenden. Aber jetzt sucht Tableau nicht mehr nach der Kundennummer eins und scannt die gesamte Tabelle. Damit wird Tableau keine unnötigen Dinge tun und wir werden etwas Leistung gewinnen. Wir gehen jetzt zu dem Kunden Nummer zwei hier drüben über. Gleiche Information. Also Tableau-Scan oder haben wir den Kunden Nummer zwei hier? Nein, wir springen zum nächsten . Ja, wir haben ein Match. Wir nehmen John, aber Tableau stoppt auch und wir scannen den nächsten Datensatz nicht. Wie Sie sehen, haben wir exakt die gleiche Ausgabe, unabhängig davon, ob Sie viele zu viele, viele zu eins verwenden. Bei Viele-zu-Eins haben wir eins. Die Leistung war, dass Tableau den Scan auf der rechten Seite beenden würde. Ordnung, lassen Sie uns jetzt zum nächsten Szenario übergehen, in dem wir etwas falsch machen werden. Wo wir sagen werden, okay, die Kunden-ID auf der linken Seite ist eindeutig und wir werden den Wert eins auf der rechten Seite angeben. Es spielt keine Rolle. Lass uns zum Beispiel Geld haben. Jetzt teilen wir Tableau auf der linken Seite mit, die Kunden-ID eindeutig ist, sodass Sie nicht die gesamte Tabelle scannen müssen. Und wir werden hier dasselbe Beispiel haben. Schauen wir uns also an, was passieren wird. Auf der linken Seite beginnt die Tabelle mit dem ersten Kunden, sagen wir Kundennummer eins. Die Summe der Verkäufe beträgt jetzt 50. Da ich nicht die gesamte Tabelle scannen muss, wird sie bei den ersten drei Kabeln angehalten und die Ausgabe wird 50 sein Jetzt auf der rechten Seite, wenn wir hier viele sagen, spielt das Ergebnis keine Rolle Wir werden Recht haben. Wir werden Maria haben, aber Table wird die gesamte Tabelle scannen sodass die Leistung schlecht sein wird. Jetzt springen wir zum nächsten Kunden. Wir haben die Tabelle mit der Kundennummer zwei , die sie hier am Ausgang haben wird. Auch hier wird dieselbe Problemtabelle lauten: Okay, wir haben den Verkauf 20, die Kundennummer ist eindeutig. Wir werden es nicht wieder in derselben Tabelle finden. Ich muss nicht die ganze Tabelle scannen. Tabelle Ich nehme den Wert 20 und setze ihn an den Ausgang, ohne die anderen Werte hier auf der rechten Seite zu überprüfen anderen Werte hier auf der , das spielt keine Rolle. Wir haben John, was richtig ist. Aber wenn Sie die gesamte Tabelle scannen, können Sie sehen, wenn Sie hier bei den Kardinalitäten einen Fehler machen, könnten Sie Probleme bei der Ausgabe haben wir einige fehlende Daten und falsche Informationen haben Daten und falsche Ordnung, lassen Sie uns jetzt das letzte Szenario ausführen , bei dem wir auf der linken Seite einen und auf der rechten Seite auch einen haben der linken Seite einen und auf der rechten Seite auch Wir werden genau die gleiche Ausgabe bekommen , weil wir es haben, es ist falsch auf der linken Seite. Das einzig Gute hier ist, dass auf dem rechten Beistelltisch der Scan gestoppt wird. Sobald eine Übereinstimmung gefunden wurde, wird nicht die gesamte Tabelle gescannt. Am Ausgang werden wir also genau die gleichen Informationen erhalten. Und hier haben wir eins zu eins. In Ordnung, lassen Sie uns jetzt schnell zusammenfassen. Auf der linken Seite haben wir zwei Kriterien, die Richtigkeit und die Leistung Korrektheit ist immer viel wichtiger als die Leistung. Fangen wir mit dem ersten Szenario an. Wir haben viele, zu viele Beziehungen. Wie Sie sehen, war die Ausgabe korrekt, aber die Leistung war schlecht, da Tableau auf der rechten Seite einen unnötigen vollständigen Tabellenscan durchführte. Deshalb gebe ich es für die Richtigkeit okay und nicht für die Leistung. Für das nächste Szenario haben wir eine Viele-zu-Eins-Beziehung. Die Ausgabe war okay. Also war es richtig, wir werden es okay geben. Und die Leistung war okay, da Tableau Scans stoppt , sobald eine Übereinstimmung gefunden wurde. Aus diesem Grund werden wir eine Menge Leistung gewinnen und wir werden dafür ein Okay geben. Lass uns zum dritten springen. Wir haben eine Beziehung zu viel. Wie Sie sehen können, war die Ausgabe nicht in Ordnung. Das war nicht korrekt. Da uns Daten fehlen, geben wir sie falsch an. Und die Leistung war schlecht, weil wir auf der rechten Seite unnötige Scans durchführen, was bedeutet, dass es hier das schlimmste Szenario war. Und dann die letzte, wir haben eine Eins-zu-Eins-Beziehung. Die Ausgabe war nicht korrekt. Nicht okay, aber die Leistung war okay, da wir auf der rechten Seite keine unnötigen Scans durchführen. Aber um ehrlich zu sein, Korrektheit ist viel wichtiger als die Leistung. Und aus diesem Grund empfiehlt Tab immer, bei vielen, zu vielen Beziehungen zu bleiben , wenn Sie sich nicht sicher sind, weil Sie am Ausgang immer die richtigen Antworten erhalten werden. Wenn Ihre Daten jedoch groß sind, werden Sie eine schlechte Leistung erzielen. Wenn Sie eine gute Leistung erzielen möchten, müssen Sie Zeit in die Analyse Ihrer Daten investieren, Datenprofile erstellen, um zu verstehen, ob es sich um eine handelt, ob es eine ist ? Und dann ändern Sie es Aber du musst dir deiner Daten sicher sein, sonst bekommst du bei deinen Visualisierungen falsche Informationen und das ist wirklich schlimm Das heißt für dieses Beispiel, der sichere Weg, es zu tun, bei vielen zu vielen Beziehungen zu bleiben, aber die professionelle ist, viele zu eins Beziehungen zu haben , um eine gute Leistung zu erzielen Aber das ist nicht immer ein Szenario. Stellen Sie sich vor, wir tauschen die Tische zwischen Kunden und Bestellungen aus. Kunden sind also links und andere rechts. Dann ist eine Beziehung zu viel die richtige. Also sei vorsichtig hier mit den Seiten. Also gut, alle zusammen. Lassen Sie uns nun die Integritätsoptionen in Tableau verstehen. Jede Beziehung hat zwei Seiten, die linke Tabelle und die rechte Tabelle. Wenn wir die Integritätseinstellungen ändern, begrenzen wir, welche Verbindungen in der Visualisierung auftreten können. Hier haben wir also zwei Optionen, Record-Match und einen Record-Match. Und damit haben wir vier Szenarien. Zunächst können wir sowohl in der linken als auch in der rechten Tabelle ein Rekordspiel auswählen . Und wenn wir das tun, dann sind alle Arten von Verbindungen möglich. In der Visualisierung haben wir eine innere linke, rechte und vollständige Verbindung. Aber jetzt wählen wir alle Datensätze auf der linken Seite und einige Datensätze stimmen auf der rechten Seite überein. Was kann jetzt also passieren? Wir beschränken die Verbindungsarten auf nur zwei Typen: innere und rechte. Schließ dich dem nächsten an. Es kann das Gegenteil sein, also haben wir ein Rekordspiel auf der linken Seite und alle Rekordübereinstimmungen auf der rechten Seite. Was auch hier wieder passieren kann, wir beschränken die Arten von Verbindungen auf nur zwei Typen, die innere und die linke Verbindung. Im letzten Szenario, wenn wir auswählen alle Datensätze auf beiden Seiten, links und rechts, übereinstimmen. Dann beschränken wir Tableau hier auf nur eine Art von Verknüpfung, die innere Verknüpfung. Wie Sie sehen können, ist er Joints sehr ähnlich. Wir definieren gerade, wie Tableau funktionieren soll. Wenn wir Record Match verwenden, lassen wir mehr Arten von Verknüpfungen zu. Und wenn wir die Option oder den Record-Match verwenden, beschränken wir Tableau auf die Arten von Verknüpfungen. Und hier ist es sehr wichtig zu verstehen, dass wir einen Kompromiss haben. Wenn Sie Match oder Record Match verwenden und diesen Weg einschlagen, werden Sie wahrscheinlich eine bessere Leistung erzielen, aber Sie erhöhen auch das Risiko, Daten zu verlieren. Wenn Sie sich jedoch für die Verwendung von Record Match entscheiden und nach oben gehen, werden Sie die Vollständigkeit und Flexibilität sicherstellen, aber Sie opfern dabei einige Ressourcen und Leistung Das Tableau-Team entschied sich für das erste Szenario , bei dem wir links und rechts ein Rekordspiel haben rechts ein Rekordspiel Ich kann das verstehen, weil Vollständigkeit und Flexibilität wichtiger sind als Leistung. Schauen wir uns hier unsere Daten an. Wir haben Kunden, die nichts bestellt haben. Der Kunde Nummer drei hat hier nichts bestellt, und wir haben kein passendes Ergebnis. Wir können sagen, dass einige Datensätze wie 1.2 auf der linken Seite übereinstimmen , aber einige andere Datensätze stimmen nicht überein. Wir haben keine Bestellung von der Kundennummer Nummer drei. Das heißt, in unserer Datenbank konnten wir Kunden in der Kundentabelle haben , haben nichts bestellt. Die richtige Option hier ist, dass einige Datensätze übereinstimmen. Lassen Sie uns nun die Bestellungen analysieren. Wie Sie sehen können, haben wir die Kundennummer eins, wir finden sie auch in den beiden Kunden und so weiter. So können wir sehen, dass alle Datensätze, alle Kunden-IDs in den Bestellungen mit denen der Kunden übereinstimmen. Nun, das heißt, wir können auswählen, dass alle Datensätze übereinstimmen. Wir haben hier zum Beispiel nicht die Kundennummer vier, hier zum Beispiel nicht die Kundennummer vier, bei der es auf der rechten Seite keine Übereinstimmung gibt. Das heißt, in unserer Datenbank sollten alle Bestellungen von unseren Kunden kommen und wir sollten keine Bestellung ohne einen bekannten Kunden haben. Nach der Analyse können wir auf der linken Seite bei den Bestellungen sagen, dass wir immer passende Datensätze haben. Also werden wir alle Datensätze auswählen, die übereinstimmen. Aber auf der rechten Seite haben wir vielleicht Kunden , die nichts bestellt haben. Dann können wir sagen, dass einige Rekorde übereinstimmen. Wenn wir das so machen, können wir verhindern, dass Tableau zusätzliche Dinge tut, indem wir die Nullen analysieren Wie in SQL erhalten Sie bei einer vollständigen äußeren Verknüpfung riesige Datenmengen Und manchmal erzielen Sie eine bessere Leistung, wenn Sie Inner Join oder Left Join usw. verwenden Inner Join oder Left Join usw. . Wenn Sie also genau wissen, was in Ihren Daten vor sich geht, wählen Sie die richtige Integrität aus. Ansonsten belassen Sie es einfach als Standard. Einige Datensätze stimmen auf der linken Seite überein und auf der rechten Seite sind Sie sicher, Sie erhalten richtige Antworten. Ordnung, also ein Paket mit Tableau-Beziehungen ist wirklich einfach. Wir müssen nur diese beiden Tabellen ziehen und erstellt Tableau die Beziehungen zwischen ihnen. Geben Sie einfach den Schlüssel zwischen den Beziehungen richtig ein und alles wird gut, und lassen Sie diese Mitarbeiter als Standard stehen. Wenn Sie jedoch vorläufiger vorgehen und eine bessere Leistung in Tableau erzielen möchten , müssen Sie Datenprofile erstellen und dann die richtige auswählen, wenn Sie sich zu 100% sicher sind In diesem Beispiel haben die Bestellungen hier also viele Kunden-IDs, aber wir haben auf der rechten Seite eine für die Kunden und dann für die Integrität der Bestellungen oder Datensätze, weil alle Bestellungen eine Kundennummer in der Kundentabelle Aber vielleicht haben wir einige Kunden , die nichts bestellt haben. Also werde ich es belassen, solange einige Rekorde passen und das war's. Das sind Beziehungen in Tableau. Ordnung, hier dreht sich alles um die sehr wichtigen Konzepte der Beziehungen und wie sie funktionieren. Als Nächstes lernen wir sehr einzigartige Methoden kennen, die Datenverschmelzung in Tableau 83. Udemy 5 6 Blending: Ordnung, lassen Sie uns nun über die Datenverschmelzung in Tableau sprechen über die Datenverschmelzung in Tableau Aber zuerst etwas Kaffee. Lass uns gehen. Okay, jetzt haben wir dieses Beispiel wo wir in der Datenquellentabelle A haben. Und jetzt wollen wir auf der Visualisierungsebene die Daten aus dem Feld F eins verwenden. Und Sie wissen inzwischen, dass Tableau eine Abfrage an die Datenquelle senden wird , um die Daten von F aus der Tabelle abzurufen, um sie in der Visualisierung anzuzeigen. Da diese Datenquelle die erste war, die abgefragt und verwendet wurde, und Tableau sie in Tableau als primäre Datenquelle bezeichnen wird , wird alles primär blau angezeigt Aus diesem Grund werden Sie sehen, dass ein blaues Symbol darauf hinweist, dass es sich bei dieser Datenquelle um eine primäre Datenquelle handelt Jetzt befinden Sie sich manchmal in einer Situation, in der wir die Daten aus einer anderen Datenquelle abrufen möchten . Zum Beispiel haben wir eine andere Datenquelle mit der Tabelle B und möchten die Visualisierungen hinzufügen, um die Daten von vier zu zeigen Was wird passieren? Tablo wird eine weitere Anfrage an die zweite Datenquelle senden, um die Daten von vier zu erhalten, und dann können die Daten an die Visualisierungen hier weitergeleitet werden Tablo wird diese Datenquelle Ondary-Datenquelle nennen und sie wird mit einem orangefarbenen Symbol gekennzeichnet. Damit das funktioniert, wo wir Daten aus zwei verschiedenen Datenquellen beziehen, müssen wir sie hier irgendwie verbinden Genau. Wir werden die einzigartige Methode in Tableau verwenden, bei der wir Datenquellen mithilfe von Data Blending miteinander verbinden können mithilfe von Data Blending miteinander Datenverschmelzung kann nur auf der Visualisierungsebene auf der Arbeitsblattseite erfolgen , nicht in der Datenquelle Jetzt fragen Sie sich vielleicht, wie Tableau diese Tabellen auf Visualisierungsebene Nun, Tableau verwendet einen Links-Join. Das können wir nicht ändern. Leider ist es behoben. Es ist so, als würde ein linkes Tableau alle Daten aus der primären Datenquelle abrufen und nur die passenden Datensätze aus der sekundären Datenquelle Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es sich bei der Datenverschmelzung um Methoden handelt , bei denen Daten auf Visualisierungsebenen aus zwei verschiedenen Datenquellen mithilfe einer linken Verknüpfung kombiniert Visualisierungsebenen aus zwei verschiedenen Datenquellen mithilfe Dies ist eine sehr einzigartige Funktion in Tableau. Sie finden es in keinem anderen BI-Tool wie Microsoft Power BI. Sie können dort beispielsweise nicht Daten aus zwei verschiedenen veröffentlichten Datensätzen kombinieren Ordnung, lassen Sie uns nun sehen, wie wir Daten in Tableau zusammenführen können Und dafür benötigen wir zwei Datenquellen. Die erste wird aus den CSV-Dateien stammen, die wir haben, von den kleinen Datensätzen werden wir zu den Textdateien gehen Lassen Sie uns die Produkte hier rüberbringen. Dies ist unsere erste Datenquelle. Lassen Sie uns nun die zweite Datenquelle erstellen. Um das zu tun, können Sie zu diesem Symbol hier gehen und dann auf Neue Datenquelle klicken. Lass uns dorthin gehen. Es wird aus der JSON-Datei stammen, die ich für Sie vorbereitet habe. Gehen wir also zu Jason und wir haben die Produktpreise. Lass uns das öffnen. Da es Jason ist, müssen wir das Schema auswählen. Gehen wir zu den Daten hier drüben. Und klicken Sie auf Ja und dann auf Okay. Jetzt haben wir zwei Datenquellen. Um zwischen ihnen zu wechseln, gehen wir wieder zu diesem Symbol hier. Sie können sehen, dass wir jetzt zwei Datenquellen haben einfach die Datenquelle auswählen, wechseln Sie zu ihr. Um nun die Datenverschmelzung und diese beiden Datenquellen zu verbinden, können wir dies nicht auf der Datenquellenseite tun Wir müssen zur Visualisierungsebene gehen, zur Arbeitsblattseite. Lass uns das machen. Ich gehe zu dem ersten Blatt hier drüben. Wie Sie im Datenbereich auf der linken Seite sehen können, haben wir zwei Datenquellen. Wenn Sie einfach auf sie klicken, können Sie wechseln, um die darin enthaltenen Tabellen zu sehen. Jetzt müssen wir entscheiden , welche Datenquelle die primäre und welche die sekundäre ist. Für dieses Beispiel werde ich sagen, dass das Produkt das primäre ist. Und wie werden wir das machen? Indem wir einfach die Datenindividualisierungen als erste Also nehme ich einfach die Produkt-ID, ziehe sie per Drag-and-Drop in die Zeilen und Tablo wird sie sofort verstehen Okay, das ist die primäre Datenquelle und sie wird mit einem blauen Symbol hier auf den Markt einem blauen Symbol hier , was darauf hinweist, dass dies unsere primäre Datenquelle ist Wir haben immer noch keine sekundäre Datenquelle, Sie sehen also, dass hier kein orangefarbenes Symbol zu sehen ist, da wir unserer Ansicht nach nur Daten aus einer Datenquelle haben . Um nun die Daten aus der zweiten Datenquelle zu erhalten , wechseln wir zu den Produktpreisen. Und Sie können sehen, dass Tableau diese Datenquelle sofort zu einer sekundären Datenquelle macht. Sie können hier sehen, dass wir das orangefarbene Symbol haben, das darauf hinweist , dass es sich um eine sekundäre Datenquelle handelt, und jedes Feld, das wir verwenden, handelt, und jedes Feld, das wir verwenden, wird orange auf den Markt gebracht. Sie können hier also den Preis sehen. Es hat ein orangefarbenes Symbol, das bedeutet , dass es sehr einfach ist. Nehmen wir nun an, dass die Produkt-ID nicht der Schlüssel für die Verknüpfung dieser beiden Datenquellen ist . Das möchten Sie ändern. Um das zu tun, gehen wir hier im Menü zu den Daten und dann zu Blind Relationships bearbeiten. Lass uns darauf klicken. Wir werden hier ein neues Fenster bekommen. Und hier haben wir zwei Optionen, Automatisch und Benutzerdefiniert. Wenn Sie es bei Automatic Tablo belassen , werden Sie herausfinden, welcher Schlüssel zum Verbinden dieser Datenquellen hier in diesem Beispiel die Produkt-ID ist Wenn Sie das ändern möchten, können Sie hier zur Benutzerdefinierung wechseln . Es ist wie Join. Sie müssen von links und von rechts angeben , welche Felder der Schlüssel für den Join sind. Wenn Sie das ändern möchten, doppelklicken Sie einfach darauf. Und dann haben Sie auf der linken Seite die primäre Datenquelle und der rechten Seite die sekundäre Datenquelle. Und dann wählen Sie die Felder , die der Schlüssel für die Verknüpfung sind. Ich lasse es so wie es ist. Lass uns einen weiteren Schlüssel hinzufügen. Ich werde hier drüber gehen und zum Beispiel ist die Kategorie von der linken Seite und von der rechten Seite der Datenindex, was wirklich falsch ist. Lass uns auf Okay klicken. Und dann wieder, okay, Sie werden auf der linken Seite sehen, dass wir jetzt eine weitere Kette im Datenindex haben. Und Sie können sehen, dass es sich um eine kaputte Kette handelt, das heißt, sie wurde noch nicht in der Verbindung verwendet. Wenn Sie es aktivieren möchten, klicken Sie einfach darauf und Sie werden sehen, dass wir eine aktive Kette haben. Wie Sie nun sehen, ist das Ergebnis falsch da es keinen Sinn macht, diesen Schlüssel zu verwenden. Aber ich möchte Ihnen nur zeigen, wie Sie deaktivieren und aktivieren können den Schlüssel für die Verbindung zwischen zwei Datenquellen deaktivieren und aktivieren können, indem Sie sie einfach anklicken. Lassen Sie uns das jetzt einfach korrigieren. Ich möchte nur die Produkt-ID als Schlüssel für den Joint haben. Das heißt, ich werde den Datenindex hier deaktivieren . Und das ist alles. So können Sie den Schlüssel für die Datenverschmelzung definieren. Eine Sache, die sehr wichtig ist, um zu verstehen, dass alles, was wir bei der Datenverschmelzung getan haben, nur für diese Arbeitsblätter relevant ist nur für diese Arbeitsblätter relevant Wenn ich zu einem anderen Arbeitsblatt gehe, lass uns hier rüber gehen und ein neues erstellen Wie Sie hier sehen können, wurden die beiden Datenquellen komplett zurückgesetzt Wir haben es wieder, aber wir haben es nicht als primäre und sekundäre Datenquelle. Das bedeutet, dass wir in jedem Arbeitsblatt eine neue Entscheidung treffen können. Bei Blatt Nummer eins standen die Produkte an erster Stelle Ich kann meine Meinung hier ändern und sagen, okay, die Produktpreise sind jetzt die wichtigste Datenquelle. Wenn ich hier etwas übernehme, können Sie sehen, dass die Produktpreise die wichtigste Rolle spielen. Und wenn ich zu den Produkten gehe und sagen wir , ich nehme den Produktnamen hier rüber. Produkte können zweitrangig sein, also habe ich je nach Bedarf einfach zwischen ihnen gewechselt . Wenn wir also zu Blatt Nummer eins zurückkehren, sehen wir, dass das Produkt das Hauptprodukt ist. Aber wenn wir zu Blatt Nummer zwei übergehen, stehen die Produktpreise jetzt an erster Stelle. Das ist wirklich nett , weil es uns wirklich Flexibilität gibt , sodass wir in jedem Arbeitsblatt entscheiden können , welches das primäre und welches das sekundäre ist. Abhängig von unseren Anforderungen ist die Datenverschmelzung sehr einzigartig und eine hervorragende Möglichkeit , Daten zu verbinden und zu kombinieren Ordnung, damit haben Sie jetzt einen Überblick über alle vier Methoden zum Kombinieren von Tabellen Und als Nächstes werden wir sie miteinander vergleichen, und wir werden mit den Unterschieden zwischen Gelenken und Verbindungen beginnen . 84. Udemy 5 7 Mitglied werden vs. Union: Ordnung, was ist nun der Hauptunterschied zwischen Joins und Unions Beide sind sich sehr ähnlich. Sie werden zwei Tische in einer großen Tabelle kombinieren. Aber der Unterschied besteht darin, wie die Daten in Verknüpfungen kombiniert werden, die Felder beider Tabellen werden kombiniert. Also nehmen wir alle Felder von der linken Seite und daneben alle Felder von der rechten Seite. Also die Ergebnisse, wir werden einen großen wilden Tisch bekommen. Auf der anderen Seite werden in den Gewerkschaften zwei Tabellen kombiniert. Aber anstatt die Felder hier zu kombinieren, werden wir die Zeilen beider Tabellen kombinieren. Wir erhalten also alle Zeilen aus der ersten Tabelle und darunter alle Zeilen aus der richtigen Tabelle. Aber beide haben genau die gleichen Spalten. Joints kombiniert also die Felder und Union kombiniert die Zeilen. Ordnung, das war also der Hauptunterschied zwischen Join und Union. Als Nächstes werden wir die Unterschiede zwischen Verbindungen und Datenverschmelzung kennenlernen zwischen Verbindungen und Datenverschmelzung kennenlernen 85. Udemy 5 8 Mitglied werden vs belding: Ordnung, jetzt ist die Frage, was ist der Hauptunterschied zwischen Joints und Data Datenverschmelzung ist wie eine Liftverbindung. Der Hauptunterschied besteht jedoch darin , dass, wenn die Aggregation in Joints durchgeführt wird, die Daten zuerst kombiniert und dann die Aggregation Bei der Datenverschmelzung handelt es sich jedoch um Gegensätze: zuerst erfolgt die Aggregation und dann werden die Daten kombiniert Lassen Sie uns nun ein einfaches Beispiel um zu verstehen, was Okay, also nochmal, wir haben unsere Tische, Kunden und Bestellungen. Zuerst machen wir die Links-Verknüpfung und danach werden wir die Daten zwischen ihnen ausleihen, um die Unterschiede zwischen ihnen in der Ausgabe zu verstehen Ordnung, jetzt beginnen wir mit linken Join, Sie wissen schon, dem linken Gelenk, all den Daten von der linken Seite und nur dem Matching auf der rechten Seite Wir beginnen wie üblich damit, die Felder von links und die Felder von rechts zu kombinieren . Wir beginnen Datensatz für Datensatz. Wir nehmen den Kunden Nummer eins und suchen nach den passenden Passagieren. Wir haben zwei Zeilen mit den Bestellungen. Das bedeutet, dass Marie zweimal in der Ausgabe sein wird, weil es zwei Bestellungen gibt. Und dann fahren wir mit der nächsten fort, Kundennummer Nummer zwei. Wir haben dafür nur eine Bestellung, wir werden sie am Ausgang haben und George hat keine Bestellungen, das heißt, wir werden hier, hier und hier Null haben . Wie Sie also beim Lift Join sehen können kombinieren wir zunächst die Daten, die Rohdaten, ohne Aggregationen durchzuführen Anschließend können wir anhand von Visualisierungen beispielsweise die Summe der Verkäufe oder den Durchschnitt usw. ermitteln beispielsweise die Summe der Verkäufe oder den Durchschnitt Lassen Sie uns nun die Datenverschmelzung überprüfen, wie sie funktioniert. Ordnung, nehmen wir jetzt an, wir haben alle Felder aus der primären Datenquelle und daneben alle Felder aus der sekundären Datenquelle Das ist wie das linke Gelenk. Wir werden alle Daten aus der primären Datenquelle nehmen . Wir werden alle drei Kunden herholen. Aber der Hauptunterschied besteht darin, dass es keine Doppelgänger geben wird. Wie Sie sehen können, haben wir Maria zweimal hier. Bei der Datenverschmelzung werden Sie jedoch keine Duplikate erhalten. Jetzt kommt der Unterschied. Bevor wir anfangen, die Daten aus den Bestellungen aus der sekundären Datenquelle zu beziehen, kann die Aggregation erfolgen Bei der Kunden-ID Nummer eins haben wir beispielsweise zwei Zeilen Die beiden Zeilen werden nicht zuerst in der Ausgabe angezeigt. Es wird wie eine Aggregation sein, und jetzt ist es sehr wichtig zu verstehen, dass die Felder in Tableau nach Dimensionen und Kennzahlen aufgeteilt sind In den nächsten Tutorials werde ich das im Detail erklären Aber jetzt können die Maßnahmen aggregiert werden. Die Dimensionen werden nicht aggregiert, z. B. die Kunden-ID Es handelt sich nicht um eine Kennzahl, sondern um eine Tableau kann es nicht aggregieren, aber da wir den doppelten Wert haben, kann Tableau hier einen Wert Beim nächsten Mal haben wir die Verkäufe, sie werden gemessen. So kann Tableau Tarife zusammenfassen und dann kombinieren. Die Summe davon wird 80 sein. Lass uns zwei, das ist der nächste, wir haben das Datum hier. Dimension kann nicht wie aggregiert sein, da wir zwei verschiedene Werte haben , die am Ausgang einen Stern schreiben werden Da Tableau an der Ausgabe nur einen Wert angeben wird und wir hier zwei Werte haben, wird Tableau nicht entscheiden, welcher davon sein wird Tableau wird einen Stern hinzufügen. Was wird passieren, wenn die Ausgabe ein Stern sein wird? Ich weiß, das ist wirklich nicht nett, aber so funktioniert Datenverschmelzung Wie Sie sehen, versucht Tableau immer, die Daten zu aggregieren, bevor sie kombiniert Gehen wir nun zum nächsten Kunden über. Wir haben John in den Bestellungen, wir haben nur einen Datensatz. Das bedeutet, dass nichts aggregiert wird. Die Ausgabe wird exakt dieselbe sein. Für den Kunden George gibt es hier keine Informationen. Dann kriegen wir auch Nullen. Dies ist das Ergebnis der Datenverschmelzung. Das ist genau das, was ich mit den Hauptunterschieden zwischen Verbindungen meine , und wie Sie sehen können, besteht darin, dass wir die Aggregationen im linken Gelenk durchführen wie Sie sehen können, besteht darin, dass wir die Aggregationen im linken Gelenk Zuerst kombinieren wir die Straßendaten miteinander. Danach können wir Aggregationen in den Visualisierungen durchführen. Bei der Datenverschmelzung sollten die Daten jedoch zunächst speziell aus der sekundären Datenquelle aggregiert werden Anschließend werden die Daten in Tableau kombiniert. Ordnung, damit haben wir die Hauptunterschiede zwischen Joints und Datenverschmelzung gelernt die Hauptunterschiede zwischen Joints und Datenverschmelzung gelernt Als Nächstes ist es wichtig, wir die Hauptunterschiede zwischen Verbindungen und Beziehungen kennenlernen zwischen Verbindungen und Beziehungen 86. Udemy 5 9 Join vs. Beziehung: Okay, was sind nun die Hauptunterschiede zwischen Gelenken und Beziehungen Wenn Sie Gelenke verwenden, können die Dinge sehr statisch und wir könnten auch viele Daten verlieren. Wenn Sie jedoch Beziehungen in unserem Datenmodell verwenden, erhalten wir mehr Flexibilität und wir werden keine Daten verlieren. Um das zu verstehen, schauen wir uns dieses Beispiel an. Wir haben zwei Datenquellen vorbereitet, eine mit Verbindungen und die andere mit Beziehungen. Die erste mit den Befehlen. Wenn ich zur physischen Ebene gehe, können Sie sehen, dass wir eine linke Fuge zwischen Bestellungen und Kunden haben . Schauen wir uns die zweite an. Wir haben die Beziehungen wir auch haben, dieselben Tabellen, wir haben Bestellungen und Kunden zwischen ihnen, es gibt eine Beziehung. Wenn Sie nun unsere Daten überprüfen, können wir feststellen, dass die Bestellungen fünf Kunden enthalten. Es haben nur vier Kunden bestellt. Wenn Sie hier die Kundennummer überprüfen, werden Sie die Nummer fünf nicht finden. Das heißt, dieser Kunde hat nichts bestellt. Das ist kein Problem für die Beziehungen, aber wenn Sie zu den Lokalen hier gehen und die Daten überprüfen, werden Sie feststellen, dass wir in unseren Daten überhaupt keine Kundennummer Nummer fünf haben . Sie können also nachschauen, okay, wir haben 1234 und so weiter. Die Kundennummer fünf ist vollständig verschwunden. liegt daran, dass wir eine Liftverbindung zwischen den Bestellungen und den Kunden haben. Nur die passenden Straßen von den rechten Seiten können am Finaltisch präsentiert werden. Das heißt, wir haben diesen Kunden verloren. Und wenn wir bei den Visualisierungen sind, gehen wir hier rüber. Nehmen wir an, wir wollen zählen, wie viele Kunden wir in unserer Datenbank haben Lassen Sie uns die Kunden-ID per Drag-and-Drop ziehen. Lassen Sie uns daraus ein eindeutiges Maß für die Anzahl machen. Unseren Daten zufolge haben wir vier Kunden. Wenn wir zu den Beziehungen gehen, öffnen wir eine weitere und wechseln zu den Beziehungen. Und lassen Sie uns die Kunden-ID hier wieder nehmen, sie auf eine Kennzahl umstellen und einzeln zählen. Sie werden sehen, dass wir die Daten nicht verloren haben. Wir haben fünf Kunden in unserer Datenbank, und die Beziehung wird uns genauere Antworten geben. Jetzt könntest du sagen, okay, wir können das reparieren. Wenn wir die Art der Verbindung ändern, ist das richtig. Wenn ich zur Datenquelle gehe, gehe ich zu den Verknüpfungen, gehe zu den Bestellungen und ich wechsle das einfach nach rechts. Das heißt, wir erhalten alle Daten von Kunden und nur die passenden Daten aus den Bestellungen. Lassen Sie uns das schließen und zu unserem ersten Blatt zurückkehren. Wenn Sie das schließen, werden wir sehen, dass wir fünf Kunden haben. Damit haben wir also die richtige Antwort. Ebenso wie beim Join hier kommen wir zum nächsten Punkt, dass die Dinge wirklich nicht flexibel sind. Das heißt, wenn ich Visualisierungen erstelle, frage ich manchmal wie viele Kunden wir haben oder wie viele Bestellungen wir haben? Ich kann nicht jedes Mal zur Datenquelle gehen und die Art der Verknüpfung ändern, denn wenn ich einmal entschieden habe, dass es sich um eine Liftverbindung handelt, bleibt sie für alle Arbeitsblätter als Liftverbindung bestehen, es sei denn, ich führe eine vollständige äußere Verknüpfung zwischen den beiden Tabellen Und wenn Sie mit großen Tabellen arbeiten, erhalten Sie eine sehr große zusammengeführte Tabelle , was alles verlangsamen kann Und das ist genau das, was ich meine. Wenn Sie Joins verwenden, gehen Daten verloren, wenn Sie Lift Joint oder Right Join verwenden. Und außerdem sind die Dinge mit den Beziehungen wirklich statisch. Wenn wir hier zu Blatt Nummer zwei übergehen, sind die Dinge flexibler weil wir nichts zusammengeführt haben, den Datenstatus voneinander getrennt haben, wir beschreiben lediglich die Beziehungen zwischen ihnen. Wenn ich in Arbeitsblättern Analysen über die Kunden durchführe, das keinen Einfluss auf die nächsten Visualisierungen, wenn ich die Bestellungen analysiere die Bestellungen analysiere weil wir keine Daten verloren Und ich muss mir keine Sorgen machen, haben wir eine linke oder eine rechte Verbindung Sollen wir es ändern und so weiter. Es ist also flexibler und wir werden immer die richtigen Antworten bekommen. Aus diesem Grund sind Verbindungen statisch und Sie könnten Daten verlieren. Beziehungen sind jedoch flexibler und Sie werden keine Daten verlieren. Es gibt noch ein anderes Problem mit den Gelenken, wenn man es mit den Beziehungen vergleicht. Manchmal erhalten wir bei Gelenken falsche Antworten, wenn Sie die Maße berechnen. Nehmen wir dieses Beispiel für die Kundentabellen. Wir haben die Punktzahl für jeden Kunden, wir haben eine Punktzahl und wir haben diese fünf Kunden. Der Durchschnitt der Punktzahl wird 625 sein. Bleiben wir nun bei Tableau, das sich aus Verbindungen und Beziehungen ergibt. In Ordnung, jetzt sind wir bei den Beziehungen. Nehmen wir den Punktestand und fügen ihn hier in den Text ein. Dann lass uns den Durchschnitt finden. Also gehen wir hier auf die Maße und den Durchschnitt von Beziehungen ein. Wir haben die richtige Antwort. Wir haben 625. Lassen Sie uns jetzt die Gelenke überprüfen. Wir befinden uns an einer Datenquelle für Gelenke. Ich werde es per Drag-and-Drop auf den Text ziehen. Und jetzt werden wir auch hier auf Durchschnitt umstellen, wir haben die falschen Ergebnisse bekommen, 585. Was ist hier passiert? Nun, die Antwort darauf ist, dass manchmal, wenn wir zwei Tabellen zusammenführen, Doppelzeichen bekommen. Lassen Sie uns die Daten überprüfen Wenn Sie in den Joins erneut zur Datenquelle gehen, wenn wir zum Ergebnis gehen, werden wir Doubles haben Da einige Kunden mehr als eine Bestellung haben, wird das zu vielen Doppelbestellungen führen , wenn wir die Kunden und Bestellungen zusammenführen, und wenn Sie den Durchschnitt berechnen, erhalten Sie die falsche Antwort, wie wir in den Ergebnissen gesehen haben Wenn Sie zu den Beziehungen wechseln, gehen wir zu den Kunden, wir sehen die Punktzahl hier auf der rechten Seite, es gibt keine Duplikate und wir erhalten die richtige Antwort Und das garantiert uns, dass wir anhand von Beziehungen die richtigen Antworten erhalten , wenn Sie Berechnungen durchführen Und das ist viel besser, als Duplikate in unseren Daten zu haben. Wir werden vielleicht nie richtige Antworten von Joints bekommen. Aus diesem Grund führte Tableau im Jahr 2022 Beziehungen ein, nur um all diese Probleme mit den Gelenken zu lösen , und sie wurden zur Standardmethode für das Verbinden von Ställen gemacht zur Standardmethode für das Verbinden von Ställen In Ordnung, das ist alles für den Moment. Und als Nächstes werden wir alle vier Methoden nebeneinander vergleichen , um das Gesamtbild zu verstehen. 87. Udemy 5 10 vergleichen: Ordnung, jetzt werden wir die vier Methoden vergleichen , wie Daten in Tableau-Unions, Joint-Beziehungen und Datenverschmelzung nebeneinander kombiniert Joint-Beziehungen werden können. Also lass uns gehen Der erste Punkt ist , auf welcher Seite in welcher Ebene wir die Methode verwenden können. Jetzt können wir sowohl Union als auch Joints auf einer Datenquellenseite, der physikalischen Ebene, erstellen , ebenso wie die Beziehung. Wir können es als Datenquellenseite verwenden, aber auf der logischen Ebene. Und schließlich könnte die Datenverschmelzung auf der Visualisierungsebene auf der Arbeitsblattseite verwendet werden der Visualisierungsebene auf der Arbeitsblattseite Und der nächste Punkt: Können wir die Methode verwenden, um Tabellen aus verschiedenen Datenquellen zu verbinden Nun, für Union, Verbindungen und Beziehungen können wir das nicht tun. Es sollte in derselben Datenquelle erfolgen. konnte jedoch nur die Datenverschmelzung verwendet werden , um Tabellen aus verschiedenen Datenquellen zu verbinden Der nächste Punkt ist nach der Anwendung der Methoden, ob die Tabellen zu Unions und Joints zusammengeführt werden sollen Sie werden die Tabellen zusammenführen und völlig neue Tabellen erstellen. Aber wenn wir Beziehungen und Datenverschmelzung verwenden, werden sie nichts erzeugen Der nächste Punkt betrifft die Flexibilität. Wenn Sie Unions und Joints verwenden, die Entscheidungen, die Sie an der Datenquelle können sich die Entscheidungen, die Sie an der Datenquelle treffen, auf alle Arbeitsblätter und Visualisierungen auswirken Wenn Sie jedoch Beziehungen und Datenverschmelzung verwenden, haben Sie viel mehr Flexibilität Bei der Datenverschmelzung können Sie beispielsweise auf jeder Arbeitsblattseite entscheiden Wenn Sie nun von den Gelenktypen in Gelenken sprechen , haben wir auch innere Beziehungen nach links, rechts und ganz Genau das gleiche Verhalten wie bei Gelenken, aber bei der Datenverschmelzung ist es behoben. Wir sind nur gegangen Schließe dich dem nächsten Punkt an. Wenn Sie mich bitten würden, diese Methoden zu bewerten , würde ich sagen, und auch Tableau. Ich würde sagen, nutze immer Beziehungen. Und danach kommt die Datenmischung. Es ist wirklich eine großartige Möglichkeit, Tabellen aus verschiedenen Datenquellen zu kombinieren und die Flexibilität, die wir haben Und beim dritten Punkt werde ich sagen die Joints. Ich würde Union nicht ausprobieren, weil , die Joints. Ich würde Union nicht ausprobieren, weil es völlig anders ist als die Methoden, Beziehungen zu verknüpfen , und Datenverschmelzung versucht immer, sich an die Beziehungen anzupassen Sehen wir uns nun das Gesamtbild der Funktionsweise dieser vier Methoden Und fangen wir mit den Gelenken an. Sie werden zwei Tabellen auf der physischen Ebene verbinden und sie werden eine völlig neue logische Tabelle auf der logischen Ebene erstellen , in der die Felder beider Tabellen kombiniert werden . Und dann auf der Visualisierungsebene werden die Datensätze Abfragen an der Datenquelle erstellen und die Datenquelle wird die Daten aus der logischen Tabelle abrufen Daten aus der logischen Tabelle Und das Gleiche gilt für die Gewerkschaft. Sie können es auf der physischen Ebene von zwei Tabellen erstellen. Und sie werden auch eine komplett neue Tabelle erstellen in der die Zeilen beider Tabellen kombiniert werden können, und die Visualisierungstabelle hinzufügen, die Abfragen an die Datenquelle sendet , und die Datenquelle die Daten aus der logischen Ebene bezieht Nun zur dritten Methode der Beziehungen. Wir haben zwei Tabellen auf der logischen Ebene, und Tableau wird nichts kombinieren oder erstellen. Wir beschreiben lediglich die Beziehung zwischen A und B. Auf der Visualisierungsebene kann Tableau die Datenquelle erfragen, und die Datenquelle wird die Daten aus den separaten Tabellen abrufen . Und schließlich die Datenverschmelzung. Wir haben zwei Datenquellen. Die erste wird als primäre Datenquelle bezeichnet. Die zweite ist die sekundäre Datenquelle. erste Tabelle sendet also eine Abfrage an die primäre Datenquelle und dann eine weitere Abfrage an die sekundäre Datenquelle. Hier ist es wichtig , dass die Aggregation erfolgt, bevor die Daten kombiniert werden Und wir kombinieren die Daten auf der Visualisierungsebene mithilfe von Datenverschmelzung. Wie Sie also sehen können, finden Verbindungen und Verbindungen auf der physischen Ebene statt Auf der logischen Ebene können wir Beziehungen herstellen und auf der Visualisierungsebene können wir Daten zusammenfügen. Ordnung, Kay, damit haben Sie alles gelernt, was Sie zum Kombinieren von Tabellen in Tableau benötigen zum Kombinieren von Tabellen in Tableau Und als Nächstes werden wir üben, wo wir mit den neuen Fähigkeiten, die Sie gerade gelernt haben, zwei Datenquellen erstellen mit den neuen Fähigkeiten, die Sie gerade gelernt haben, zwei Datenquellen werden. 88. Udemy 5 11 2 Datensätze erstellen (Correct): Ordnung. Okay, jetzt werden wir zusammen zwei Datenquellen erstellen, weil wir zwei Datensätze haben, den großen und den kleinen Dabei möchte ich Ihnen zeigen, wie ich normalerweise Entscheidungen darüber treffe, wann ich welche Methoden verwende. Lass uns gehen. Okay Leute, lasst uns jetzt alles schließen und von vorne anfangen , damit die Datenquelle korrekt erstellt wird. Lassen Sie uns Tableau Public starten. Wir werden jetzt die kleine Datenquelle zusätzlich zu unserem kleinen Datensatz erstellen . Gehen wir zu den Anschlüssen auf der linken Seite und klicken wir auf Textdatei. Und dann ist es egal , welchen Sie verwenden werden. Lassen Sie uns die Bestellungen öffnen. Ich werde es trotzdem löschen, um zu erklären, wie ich anfange. Zuvor habe ich Ihnen das Datenmodell unserer Datensätze gezeigt. Wir haben ein Sternschema, in dem wir Fakten und Dimensionen haben. Ich beginne immer mit der Faktentabelle. Es spielt keine Rolle , ob Sie das Sternschema oder die Schneeflocke verwenden Sternschema oder die Schneeflocke Beginnen Sie immer mit der Faktentabelle. Unsere Faktentabelle enthält Bestellungen. Ziehen wir es einfach per Drag-and-Drop hierher auf die logische Ebene. Und dann mache ich mit den Dimensionen weiter, also haben wir Kunden und Produkte. Fangen wir mit den Kunden an. Einfach per Drag-and-Drop irgendwohin hier drüben ziehen. Und Tableau wird eine Beziehung zwischen Bestellungen und Kunden herstellen . Da wir über zwei verschiedene Entitäten sprechen, also Bestellungen und Kunden haben, verwende ich immer Beziehungen zwischen ihnen. Lassen Sie uns die Beziehungen überprüfen , ob alles korrekt ist. Also gehen wir hier zu den Metadaten über. Wir sehen die Kundennummer von. Hebe die Kundennummer von rechts ab, was richtig ist. Und jetzt gehen wir zu den Leistungsoptionen. Ich werde nur die Kardinalität ändern. Wenn die Qualität unserer Daten schlecht ist und wir keine Datenprofile erstellt haben, dann ist das Tempo so, dass wir sie als Standard für viele, einige Rekordmatches links und rechts belassen Aber in den Datensätzen haben wir das bereits überprüft. Wir haben also ein sauberes Sternschema und immer auf der Faktenseite, auf der linken Seite werden es genauso viele und alle Dimensionen auf der rechten Seite bleiben , wie Kunden, es wird eins sein, weil wir normalerweise zum Beispiel einzigartige Kunden oder einzigartige Produkte haben zum Beispiel einzigartige Kunden oder einzigartige Produkte Also werde ich das auf der rechten Seite als eins ändern, weil es die Dimensionsseite ist, und auf der Faktenseite werden es genauso viele bleiben. Ich werde dieses Integritätskram nicht anfassen, also lassen wir es so, wie es ist. Und das ist alles. Wir haben jetzt die Kunden und die Bestellungen miteinander verbunden. Bevor wir mit dem Aufbau unseres Datenmodells fortfahren, müssen wir nun etwas sehr Wichtiges überprüfen. Arbeiten wir an den richtigen Datensätzen im richtigen Format? Wenn Sie jetzt hier zu den Bestellungen gehen und hier haben wir einige wenige Felder wie Verkaufsmenge, Rabatt, Gewinn, all diese Informationen sollten in Zahlen angegeben sein Und Sie können das überprüfen, indem Sie die Symbole, die Datentypsymbole, überprüfen . Und wenn sie wie dieser Hashwert hier drüben grün sind. Wenn Sie darauf klicken, wird in der Tabelle angezeigt , dass es sich um eine Zahl handelt, eine Dezimalzahl. Wenn Sie es wie diese Zahl, Dezimalzahl oder Zahl sehen , dann ist alles in Ordnung. Aber wenn Sie es als Zeichenfolge sehen, wenn Sie zum Beispiel hierher gehen und es in eine Zeichenfolge umwandeln, wenn Sie dieses Feld als Zeichenfolge sehen , stimmt etwas nicht. Wenn Ihre Daten wie ABC sind, dann arbeiten Sie mit dem falschen Datensatz. Es ist nicht korrekt, du solltest es wie eine Zahl sehen. Jetzt stellt sich die Frage, warum es falsch ist? Warum ist es nicht richtig? Warum hat Tableau es nicht als Zahl gefunden? Nun, es gibt verschiedene Darstellungen des Dezimaltrennzeichens in Dezimalzahlen. einigen Ländern, wie in Europa, haben wir ein Koma, aber in vielen anderen Ländern, wie in den USA und Asien, haben wir einen Punkt zwischen der Dezimalzahl und der ganzen Zahl. Jetzt bin ich zum Beispiel jetzt in Deutschland und meine Daten sind durch einen Punkt getrennt. Was hätte sein können, dass Tableau nicht verstanden hat, dass es sich um eine Dezimalzahl handelt , und es wird sie als Zeichenfolge anzeigen. Aus diesem Grund habe ich im Download-Link zwei Datensätze vorbereitet, die von Ihrem Standort abhängen Die europäischen Trainingsdatensätze und die außereuropäischen Trainingsdatensätze den Trainingsdatensätzen für Europa sind alle Dezimalzahlen durch Komma getrennt , und für alle anderen Länder sind sie für den ersten Downloader durch einen Punkt getrennt Jetzt stellt sich also die Frage, wie das Problem behoben werden kann. Nun, gehen Sie und laden Sie dort den richtigen Trainingsdatensatz herunter, um das Problem zu beheben. Zum Beispiel habe ich jetzt den Datensatz für Länder außerhalb Europas. Und wie Sie sehen können, sind die Rabattverkäufe, Gewinn, alles falsch, alles ABC und String. Jetzt denken einige von Ihnen, okay, das ist wirklich einfach zu beheben. Ich kann hier zum Datentyp gehen und ihn von einer Zeichenfolge auf eine Dezimalzahl umstellen. Was wird passieren, wenn ich das mache? Alles wird null sein. Es wird nicht funktionieren, weil Tableau nicht weiß, wie man diese Zahlen korrekt umrechnet. Verschieben wir es zurück zu einer Zeichenfolge, um die Daten zu sehen. Auch dafür gibt es eine Lösung. Wenn du hier zu den Bestellungen gehst und dann zu Recht eine Verbindung herstellst. Und lass uns zu den Eigenschaften der Textdatei gehen. Hier haben wir verschiedene Eigenschaften der Dateien, wie das Trennzeichen, hier haben wir ein Semikolon, das Tableau korrekt gemacht hat, aber was noch wichtiger ist, ist das Format der Dezimonzahl, die Hier müssen wir ein Gebietsschema wählen, das dem aktuellen Format entspricht entspricht Das aktuelle Format ist hier in diesem Beispiel ein Punkt. Was wir also tun werden, wir werden hierher gehen und zum Beispiel nach den Vereinigten Staaten suchen . Und wie Sie sehen können, kann Tablo das richtige Format verstehen und alles wird in eine Zahl umgewandelt. Die Lösung: Entweder können Sie die richtigen Datensätze verwenden oder Sie können die Eigenschaften jeder Datei konfigurieren Ich würde also sagen, Sie können es in den USA oder Deutschland versuchen , bis Sie die Datentypnummer haben Stellen Sie also sicher, dass das in den Bestellungen steht, all diese Informationen sind die Datentypnummer. Ordnung, also lasst uns jetzt weitermachen und unser Datenmodell in der Datenquelle aufbauen. Gehen wir zur nächsten Dimension. Wir haben die Produkte. Alles, was wir tun werden, ist einfach per Drag-and-Drop zu ziehen und sie veröffentlichen sie. Tablo wird eine weitere Beziehung zwischen ihnen herstellen. Lassen Sie uns das noch einmal überprüfen. Klicken Sie also darauf, gehen Sie zu den Metadaten. Scrollen Sie nach oben Tableau hat den Schlüssel für die Beziehung automatisch gefunden, es ist die Produkt-ID, die korrekt ist. Und jetzt das Gleiche. Wir gehen zu den Leistungsoptionen auf der linken Seite, auf der Faktenseite werden es genauso viele bleiben und auf der rechten Seite wird es eine sein. Auf der rechten Seite haben wir die Dimension, es wird eine sein. Das kannst du leicht überprüfen. Wenn Sie auf die Produkte klicken und hier die Daten überprüfen, können Sie sehen, dass es sich bei der Produkt-ID um ein eindeutiges Feld handelt. Es gibt kein Duplikat darin und wir können eines verwenden Wenn du dir nicht sicher bist, überlasse es einfach Viele-zu-Viele-Beziehung Gehen wir noch einmal zur Beziehung. Wir haben viele zu eins und ich werde es hier belassen, da es sich um ein paar Wiederholungsspiele handelt. Kein Problem Gehen wir jetzt zu den anderen Tischen. Wir haben hier die Daten des Kunden. Und hier haben wir zwei Möglichkeiten. Entweder verwenden wir Beziehungen oder Verbindungen. Sie können es einfach per Drag-and-Drop hierher ziehen und es als Beziehung in die Nähe der Kunden stellen. Aber um ehrlich zu sein, was die Datenmodulierung Wenn ich zwei Objekte über dieselbe Entität habe, haben wir hier Kunden und hier weitere Informationen über die Kunden Ich neige dazu, diese beiden Tabellen zu einer zusammenzuführen. Das ist etwas anderes, als über Bestellungen und Kunden zu sprechen . Es handelt sich um völlig unterschiedliche Entitäten und normalerweise bereite ich diesen Schritt in Data Warehouses in der Datenbank vor, oder wir können bei Tableau bleiben und diese beiden Tabellen zu einer zusammenführen. Und das können wir mit Gelenken machen. Ich werde einfach die Kundendaten entfernen und dann gehen wir zur physischen Ebene innerhalb der Kunden über. Dann nehmen wir die Kundendaten und legen sie hier drüben ab. Tabelle als Standard, ich werde sie als innere Verknüpfung belassen , aber um ehrlich zu sein, ist die Kundentabelle für mich, die Haupttabelle über die Kunden und Kundendetails ist wie eine sekundäre Tabelle. Um nichts von der linken Seite zu verlieren, ändere ich den Typ des Joins auf Left Join. Lass uns das machen. Ich klicke auf das Symbol und wähle dann Left Join. Dann können wir die Ergebnisse überprüfen. Nun, die Hauptsache ist , dass wir keine Doppelbestelle bekommen oder keine Kunden verlieren Wie Sie sehen können, die Ergebnisse, haben wir unsere Es gibt keine Duplikate und wir haben nichts verloren. Gehen wir zurück zur logischen Ebene und schließen sie einfach Wie Sie sehen können, haben wir Listentabellen und wir haben eine Einheit namens Kunden. Wir haben nicht viele Tabellen, und das mache ich normalerweise, wenn wir viele Tabellen zum gleichen Thema haben. Gehen wir jetzt zur nächsten Tabelle. Wir haben die Reihenfolge erreicht. Und hier haben wir die gleiche Situation. Wir haben zwei Tabellen, die dieselbe Entität beschreiben , die Bestellungen. Aber natürlich können wir es als Beziehung zu den Bestellungen verbinden . Aber auch hier möchte ich die Anzahl der Tabellen minimieren, mit denen ich es zu tun habe, und ich werde diese beiden Tabellen zusammenführen. Hier haben wir also wieder zwei Optionen: Gewerkschaften oder Joint. Wenn die Tabellen genau dieselbe Anzahl von Spalten und dieselben Datentypen haben, können wir Union verwenden. Um das zu tun, müssen wir Datenprofile erstellen. Entweder Sie öffnen die CSV-Dateien und vergleichen sie miteinander, oder wir können hier weitermachen. Es ist wie ein kleines Symbol, wie eine Tabelle. Und wenn Sie darauf klicken, zeigt Ihnen Tablo eine Auswahl von Daten, um Datenprofile zu erstellen und den Inhalt dieser Tabelle zu verstehen Lassen Sie uns sie einfach vergrößern Wir haben das Bestelldatum, das Versanddatum, die Kundennummer , die Produkt-ID sowie den Einzelpreis usw. Und Sie können es mit den Bestellungen hier vergleichen. Lass es uns einfach größer machen. Wir können genau dieselbe Anzahl von Feldern, denselben Inhalt, dieselben Datentypen finden . Das heißt, wir können hingehen und eine Vereinigung zwischen ihnen herstellen. Um das zu tun, werde ich das einfach schließen und zur physischen Ebene innerhalb der Bestellungen gehen. Ich ziehe es gerne direkt darunter, hier drüben. Jetzt können Sie sehen, dass wir eine Union haben Lassen Sie uns das auf der rechten Seite in den Tabellennamen überprüfen. Wir haben also Befehle und wir haben Bestellungen ausgeführt. Damit kombinieren wir beide Tabellen in einer logischen Tabelle. Lass uns das schließen. Wie Sie sehen können, haben wir das Symbol, dass sich darin eine Vereinigung befindet. Und damit haben wir nur drei Tische. Anstatt fünf Tabellen zu haben, ist es bei den Visualisierungen einfach einfacher mit drei statt mit fünf Tabellen umzugehen, und das Datenmodell ist viel einfacher zu verstehen und zu erklären Damit haben wir alle Dateien miteinander verbunden, aber wir haben immer noch eine Datei, die nebenan liegende Datei Produktpreise Leider können wir es nicht mit den anderen Dateien in derselben Datenquelle verbinden , da es sich um einen anderen Dateityp handelt. Aber wir können es trotzdem mit ihnen verbinden, wenn wir eine zweite Datenquelle erstellen und Datenverschmelzung verwenden Das heißt, wir haben unsere Faktentabelle und die Dimension. Wir werden ihm einen Namen geben. Ich werde es kleine Datenquelle nennen. Jetzt können Sie das Video weitergeben und die große Datenquelle erstellen. Wenn wir fertig sind, werde ich die große Datenquelle erstellen. Ich gehe hier rüber, neue Datenquelle. Ich werde auf die Textdatei klicken. Ich werde hier einfach zum großen zurückkehren. Wir haben nur die drei. Wir beginnen mit den Bestellungen, wir beginnen mit der Faktentabelle und dann nehmen wir die Abmessungen an. Nehmen wir die Kunden, Kunden. Ich habe schon all diese Ausweise überprüft. Sie sind einzigartig. Also kann ich zu den Beziehungen hier drüben gehen und es in eine auf der rechten Seite ändern eine auf der rechten Seite und auf der Faktenseite werden es genauso viele bleiben. Das Gleiche gilt für die Produkte, Drag & Drop. Alle IDs der Produkte sind einzigartig. Wir können zur Leistungsoption wechseln, um sicherzustellen, dass wir die Beziehung auswählen und eine auswählen. Ich nenne es einfach Big Data Source Um diese Datenquellen in Tableau Public nicht zu verlieren, müssen wir sie jetzt diese Datenquellen in Tableau Public nicht zu verlieren, auf unserem öffentlichen Konto veröffentlichen. Ich werde gehen und das machen. Wir gehen hier drüben zu den Laken. Nehmen wir einfach so etwas wie die Kunden per Drag-and-Drop auf die Zeilen, ich werde es hier einfach durchgehen und es sicher in Tableau Public veröffentlichen. Und ich muss mich anmelden, dann nenne ich es Datenquellen und dann sicher. Jetzt beginnt es mit der Veröffentlichung unserem Profil. Dort heißt es, wenn Sie die Datei herunterladen möchten, können Sie hier die Tableau-Arbeitsmappe herunterladen Ordnung, damit haben wir zusätzlich zu unseren Datensätzen zwei Datenquellen erstellt , die wir im gesamten Tutorial verwenden können Ordnung, damit haben Sie alles über die Tableau-Datenmodulierung in Datenquellen und darüber, wie Sie Tabellen mit den vier Methoden kombinieren können, gelernt die Tableau-Datenmodulierung in Datenquellen und darüber, wie Tabellen mit den vier Methoden kombinieren Im nächsten Abschnitt werden wir beginnen, über die Daten in Tableau zu sprechen Wir werden lernen, dass es viele wichtige Tableau-Konzepte für Datenvisualisierungen 89. 6 Abschnitts-Metadaten: Die Metadaten von Tableau. Das Verständnis der Tableau-Metadatenkonzepte wie Datentypen, Kennzahlen, Dimensionen (diskret, kontinuierlich) ist sehr wichtig, um korrekte Datenvisualisierungen in Tableau zu erstellen, und kann Ihnen auch dabei helfen, zu verstehen wie Tableau mit Ihren Daten arbeitet Zunächst werde ich Ihnen die Metadaten in Tableau vorstellen , um zu erfahren, was mit Ihren Daten passiert, wenn Sie sie mit Tableau verbinden Als Nächstes werden wir uns mit allen Datentypen in Tableau befassen, wie Ganzzahlen, Stammdaten usw. Danach werden wir uns mit den Datentypregeln wie der geografischen Regel und der Bildrolle Danach werden wir uns sehr wichtigen Konzepten in Tableau befassen. Wir haben Dimensionen, Maße, diskrete und kontinuierliche. Und um die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen, werden wir sie natürlich die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen, Seite an Seite vergleichen, um sie zu verstehen. Lassen Sie uns nun mit dem ersten Thema beginnen , in dem wir uns einen Überblick über die grundlegenden Konzepte von Metadaten in Tableau verschaffen können die grundlegenden Konzepte von . Also lass uns jetzt gehen. 90. Udemy 6 1 Metadaten Intro: Ordnung, jetzt werden wir eine kurze Einführung in die Tableau-Metadaten in den Datenquellen geben, um zu verstehen, was mit unseren Daten passiert, sobald wir sie mit Tableau verbinden Nachdem wir unsere Daten mit Tableau verbunden und das Datenmodell in den Datenquellen erstellt haben, besteht der nächste Schritt darin, die Metadaten der Tabellen und Felder zu überprüfen . Denn sobald Sie Ihre Daten mit Tableau verbunden haben, kann Tableau damit beginnen, den Inhalt Ihrer Daten zu analysieren , um Annahmen über die Typen und Rollen der einzelnen Felder in der Datenquelle zu treffen. Tableau kann jedem Feld Typen wie Ganzzahl, Zeichenfolge, Datum usw. zuweisen . Datentypen geben uns Informationen über die Art der Daten, die in unseren Datensätzen gespeichert Diese Information ist für Tableau sehr hilfreich , um zu verstehen, wie Sie mit Ihren Daten umgehen sollen Welche Regeln, Operationen und Berechnungen können durchgeführt werden? Eine weitere Sache, die Tableau tun wird, ist , jedem Feld eine Rolle zuzuweisen. Diese Rollen können Tableau bei der Erstellung der Visualisierungen unterstützen. Bei der ersten Gruppe von Rollen haben wir Dimensionen und Kennzahlen. Dimensionsfelder definieren die Detailebene der Ansicht. Und die Felder mit der Rollenkennzahl , die für Aggregationen in der Ansicht verwendet werden sollen, haben wir eine weitere Gruppe von Rollen, wir haben diskrete kontinuierliche. Diese Regeln können Tableau beim Plotten der Grafiken helfen Diskrete Felder können die Ansicht in separate Werte aufteilen. Und die Felder mit den fortlaufenden Regeln zeichnen in der Ansicht eine ununterbrochene Kette und miteinander verbundene Werte auf Und ich nenne all diese Informationen über Ihr Feld als Metadaten in der Tableau-Datenquelle Eine weitere Sache, die ich Ihnen sagen möchte, ist, dass die Annahmen, die Tableau zu Ihrem Bereich macht , zu etwa 90% richtig sind. Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit besteht, dass diese Annahmen von Tableau falsch sind. Aus diesem Grund ist es sehr wichtig, dass Sie nach der Erstellung des Datenmodells die Metadaten noch einmal überprüfen, um zu überprüfen , ob alle Informationen korrekt zugewiesen sind. Andernfalls werden Sie schlechte Qualität und schlechte Ergebnisse bei den Visualisierungen haben schlechte Qualität und schlechte Ergebnisse bei den Visualisierungen Ordnung, als Nächstes werden wir uns eingehend mit diesen wichtigen Konzepten befassen In Ordnung, als Nächstes werden wir uns eingehend mit diesen wichtigen Konzepten befassen, um sie und die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen Ordnung, das war also eine kurze Einführung in die Metadaten in Tableau. Als Nächstes werden wir uns mit den grundlegenden Datentypen in Tableau wie Ganzzahl, Zeichenfolge, Datum usw. befassen den grundlegenden Datentypen in Tableau wie Ganzzahl, . 91. Udemy 6 2 Datentypen: Ordnung, also können wir Datentypen nicht nur in Tableau, sondern in allen Programmiersprachen finden Sie unterstützen jedoch nicht genau dieselben Datentypen. Aus diesem Grund ist es beim Erlernen neuen Programmiersprache oder einer Anwendung wie Tableau sehr wichtig zu wissen, sehr wichtig zu wissen welche Datentypen sie unterstützen. Nun stellt sich die Frage, was ist ein Datentyp? Der Datentyp gibt uns Informationen über die Art der Informationen, die in unseren Daten gespeichert sind. Und diese Information ist für Programmiersprachen und Anwendungen wie Tableau sehr wichtig , um zu verstehen, wie man mit Ihren Daten umgeht. Welche Regeln, Operationen und Berechnungen könnten auf Basis Ihrer Daten durchgeführt werden? Wenn Sie sich nun unsere Daten genauer ansehen, können Sie feststellen, dass jedem Feld in unserer Datenquelle ein kleines Symbol oder ein einfaches Symbol zugewiesen werden muss . Diese Symbole geben die Datentypen der einzelnen Felder an. Nun noch etwas: Sobald wir unsere Daten mit Tableau verbunden haben, kann Tableau unsere Daten analysieren, um unseren Feldern automatisch den richtigen Datentyp zuzuweisen. Nun, in den meisten Fällen macht Tableau das richtig, aber manchmal gehen Dinge schief oder Sie möchten den Datentyp eines bestimmten Felds ändern . Das ist wirklich einfach. Entweder können Sie es auf der Arbeitsblattseite oder auf der Datenquellenseite tun, Sie werden genau den gleichen Effekt erzielen. Gehen wir zur Datenquellenseite. Gehen wir zu den Bestellungen. Und klicken Sie auf das Symbol hier drüben, Sie können das Zahlenloch sehen. Wir können es in eine Zeichenfolge ändern. Was wir tun werden, wir klicken einfach auf die Zeichenfolge und fertig. Wir ändern nur den Datentyp der Bestell-ID. Nehmen wir jedoch an, wir möchten es wieder so ändern , wie es Tableau zu Beginn getan hat. Was wir tun werden, wir werden wieder zum Symbol hier drüben gehen wieder zum Symbol hier drüben und dann zu den Standardeinstellungen gehen Es ist wieder der ursprüngliche Datentyp, Tabloadd hier zu Beginn zugewiesen Noch eine Sache, zu beachten , dass die Datentypen in den Verbindungen und Beziehungen sehr sensibel sind in den Verbindungen und Beziehungen sehr sensibel Wenn wir zum Beispiel hier zu dieser Beziehung zwischen den Bestellungen und den Kunden gehen , ist der Schlüssel die Kunden-ID. Diese Schlüssel sollten genau den gleichen Datentyp haben. Nehmen wir an, wir gehen zu den Bestellungen und ändern die Kunden-ID von Zahl zu Zeichenfolge. Wir gehen zu der Zeichenfolge hier drüben und ändern sie sofort. Beim Datenmodell kann man sagen, die Beziehung zwischen Bestellungen und Kunden jetzt unterbrochen ist. Sie können im Tooltip sehen, dass es einen Typkonflikt zwischen der Kunden-ID, der Zeichenfolge und der Kunden-ID-Nummer geben wird Zeichenfolge und der Kunden-ID-Nummer Wie Sie jetzt sehen können, reagiert Tableau sehr empfindlich auf den Datentyp des Schlüssels. Ob Sie Beziehungen, Verknüpfungen oder Datenverschmelzungen verwenden , spielt keine Rolle Sie sollten genau den gleichen Datentyp haben. Um das zu korrigieren, haben wir, wie Sie sehen können, keine Daten mehr. Sehen Sie sich das Datenraster an, wie wir jetzt den Datentyp ändern können. Wir gehen zum Metadaten-Grid. Wir werden das Gleiche tun. Wir werden zur Kundennummer gehen . Klicken Sie einfach auf das Datentypsymbol und ändern Sie es wieder auf Standard oder Nummer. Ich klicke einfach auf Standardeinstellungen und Tableau ist jetzt zufrieden, und die Tabellen sind wieder miteinander verknüpft. Die dritte Möglichkeit, die Datentypen zu ändern, besteht darin, Arbeitsblattseite zu wechseln Und das Gleiche hier drüben. Sie können zu den Symbolen gehen und den Datentyp ändern. Wie Sie sehen können, ist es wirklich einfach. In Tableau haben wir eine Reihe verschiedener Datentypen, die wir in diesem Tutorial behandeln Und ich gruppiere sie in drei Kategorien. Zunächst haben wir die sechs grundlegenden Datentypen. Wir haben die Zahl, die Lochzahl, Dezimalzahl, das Datum, das Datum und die Uhrzeit und das Goldbarren Die zweite Gruppe, wir haben Rollen. Wir haben geografische Rollen und Imagerollen. Und bei der letzten Gruppe haben wir erweiterte Datentypen wie Group, Cluster, Group Benz und Set. Diese Gruppe enthält spezielle Datentypen , die von Tableau für Datenvisualisierungen eingeführt wurden Und sie wurden speziell für Organisation unserer Daten In diesem Tutorial konzentrieren wir uns auf die ersten beiden Gruppen, die Basisdatentypen und die Rolle für die erweiterten Datentypen. Ich werde ein weiteres vollständiges Tutorial widmen nur über sie spreche Ordnung, beginnen wir jetzt mit der ersten Gruppe, den grundlegenden Datentypen, wo wir uns eingehend mit jedem Typ befassen werden, um sie zu verstehen Lassen Sie uns alles in Ordnung machen, also werden wir jetzt über die Datentypnummer sprechen. Wenn unsere Daten nur Zahlen und sonst keine Ziffern von 0 bis 9 enthalten, sonst keine Ziffern von 0 bis 9 enthalten können wir sie als Datentyp Zahl bezeichnen Und es ist sehr wichtig zu verstehen , dass Zahlen keine Zeichen enthalten dürfen Nehmen wir zum Beispiel an, dass wir die folgende Telefonnummer in unseren Daten haben die folgende Telefonnummer in , diese Art von Daten. Wir können es nicht als Nummer bezeichnen , da es Zeichen enthält. Wir haben das Minus, wir haben das Plus, weil der Datentyp Zahl nur Ziffern 0-9 haben kann . Wenn wir nun diese Zeichen aus der Telefonnummer entfernen, dann sieht es Und erst jetzt können wir ihm die Datentypnummer in Tableau Die Datentypnummer hat dieses Symbol. Es ist wie ein Hash für Zahlen, wir haben zwei Datentypen in Tableau, wir haben Zahl Hale und Zahl Dezimal. Was ist also der Unterschied zwischen ihnen? Weißt du, in Mathe könnte eine positive oder negative Zahl durch Punkte geteilt werden Den ersten Teil nennen wir eine ganze Zahl und den zweiten Teil nennen wir es Dezimalzahl. Wenn Ihre Zahl keine Dezimalpunkte oder Brüche enthält , können wir sie eine ganze Zahl nennen Wie drei -100 Null und so weiter. Wenn Ihre Zahl jedoch Punkte und Brüche enthält, nennen wir sie eine Dezimalzahl wie 2,4 oder 13,99. Und hier müssen Sie vorsichtig sein, welche Sie verwenden, insbesondere, wenn Sie Berechnungen in Tableau durchführen Wenn Sie beispielsweise zwei Zahlen wie 1/2 teilen möchten , wenn das Ausgabefeld den Datentyp Ganzzahl hat, dann ist das Ergebnis Null Aber wenn es den Datentyp Zahl dezimal hat, dann ist das Ergebnis richtig 0,5 und das ist genau der Unterschied zwischen diesen beiden Datentypen. Ordnung, also schauen wir uns jetzt unsere Felder in Tableau an, um herauszufinden, welcher den Datentyp Nummer hat. Und ich würde sagen, lassen Sie uns die Bestellungen hier überprüfen. Sie können sehen, dass wir die Bestell-ID, Kunden-ID und Produkt-ID haben. sie einfach überprüfen, können Sie feststellen, dass es sich bei allen um Zahlen handelt, sie haben keine Zeichen und keine Brüche Das heißt, sie sollten den Datentyp Zahl Loch haben. Wie Sie sehen können, handelt es sich bei allen um Zahlenloch. Lassen Sie uns ein anderes Feld auf der rechten Seite überprüfen. Wir haben hier Verkäufe, wir haben Rabatt, Gewinn. Wie Sie sehen können, haben sie Brüche. Diese Zahlen sollten eine Dezimalzahl sein . Lass uns das überprüfen. Sie können sehen, dass Tableau automatisch herausgefunden hat , dass es sich bei diesen Zahlen um Dezimalzahlen handelt, aber was die Menge angeht, ist alles in Ordnung, weil wir hier keine Brüche haben, die zusammengesetzt sind es sich bei diesen Zahlen um Dezimalzahlen handelt, aber was die Menge angeht, ist alles in Ordnung, weil wir hier keine Brüche haben , die zusammengesetzt Ordnung, jetzt werden wir über den Datentyp Zeichenfolge sprechen über den Datentyp Zeichenfolge Der String-Datentyp ist einer der am häufigsten verwendeten Datentypen in Ein String-Datentyp ist eine Folge von Zeichen und kann alles Mögliche wie Buchstaben, Zahlen, Passzahlen und jede andere Art von Zeichen enthalten Zahlen, Passzahlen und Sie können sich eine Zeichenfolge als einfachen Text vorstellen. Und jedes Feld in unserer Datenquelle könnte eine Zeichenfolge sein. String ist wie ein Standarddatentyp und hat keine Regeln oder was auch immer wie die anderen Datentypen. Das bedeutet, dass Sie alle Felder in Ihrer Datenquelle problemlos in einen Zeichenfolgendatentyp konvertieren können Ihrer Datenquelle problemlos in einen Zeichenfolgendatentyp Und Tableau verwendet auch den Zeichenkettendatentyp, wenn es keinen geeigneten anderen Datentyp für Ihre Felder finden konnte anderen Datentyp Schauen wir in unseren Datensätzen nach, wo wir Felder mit dem Datentyp Zeichenfolge finden können Felder mit dem Datentyp Zeichenfolge finden Schauen wir uns zuerst die Produkte an. Hier können Sie sehen, dass wir hier zwei Zeichenketten haben, den Produktnamen und die Kategorie. Im Produktnamen haben wir Zeichen, wir haben Leerzeichen, wir haben Zahlen. Das sind der Datentyp Zeichenfolge. Lassen Sie uns die Kunden überprüfen. Hier drüben haben wir den Vornamen und Nachnamen, beide sind Zeichenketten. Aber jetzt fällt Ihnen vielleicht auf oder Sie fragen, wissen Sie was, wir haben Stadt und Land, beide enthalten Charaktere. Warum haben wir nicht die ABC-Ikone ? Ist es wie eine Schnur? Nun, die Antwort lautet ja, denn wenn Sie einfach auf das Symbol klicken, können Sie sehen, dass Tableau es einer Zeichenfolge zugewiesen hat. Aber hier besteht der Unterschied darin , dass sie eine zusätzliche Rolle spielen. Wir haben die geografische Regel. Und Sie können sehen, dass Tableau sie einem Land zugewiesen hat. Hier wird Tableau ihm ein weiteres Symbol geben , nur um darauf hinzuweisen, dass dieses Feld eine geografische Rolle spielt. Aber der grundlegende, der wichtigste Datentyp dafür ist eine Zeichenfolge, und dasselbe gilt für die Stadt Okay, jetzt werden wir über einen der verwirrendsten Datentypen sprechen . Es ist das Datum. Wenn Ihr Feld Informationen über die Kalenderdaten speichert, hat dieses Feld den Datentyp Datumsangaben. Datumsangaben haben in verschiedenen Ländern sehr unterschiedliche Formate. In Deutschland haben wir beispielsweise die folgenden Datumsformate. Sie sehen, wir verwenden Punkte statt Schrägstriche, aber das Datum in den internationalen Formaten folgt einer anderen Regel, nach der das Datum durch ein Minus geteilt wird Und auf der Welt gibt es viele, viele verschiedene Formate. Diese Daten folgen also bestimmten Formaten und wir beschreiben sie mit den folgenden Codes. Für die internationalen Formate haben wir beispielsweise diesen Code. Es wird mit dem Jahr beginnen. Und das Jahr hat vier Ziffern, deshalb haben wir vier mal Y. Dann haben wir ein Minus und zwei Ziffern Für den Mansus haben wir M minus zwei Ziffern für den Tag, DD Es gibt also quasi einen Code für jeden Teil der Daten, den wir haben, den Tag, die Monate, das Jahr, die Wochen und so weiter In dieser Tabelle werde ich den Link in der Beschreibung belassen . Sie können all diese Codes und deren Beschreibungen finden . Damit können Sie das Datumsformat nach Ihren Wünschen anpassen. Du machst dir darüber keine Sorgen. Tableau versteht fast alle Datumsformate , die wir in unseren Daten haben. Wir könnten nicht nur die Kalenderdaten haben, sondern auch Informationen über die Uhrzeit. Dann haben wir Tableau, einen anderen Datentyp dafür, wir nennen ihn Datum und Uhrzeit. Und in Programmiersprachen oder Datenbanken hört man vielleicht schon vom Zeitstempel, aber Tableau nennen wir das Datum und Uhrzeit. Es könnte so aussehen. Wir haben das Datum, dann das Leerzeichen und danach haben wir Informationen über die Stunde, die Minute, die Ameise, Sekunden wie die Datumsangaben, es könnte auch verschiedene Formate haben. Sie könnten die Li-Sekunden, die Zeitzone und viele andere Dinge haben. Also hier haben wir wieder eine Tabelle allen Codes für die Zeitinformationen. Sie finden es auch unter demselben Link. Ordnung, lassen Sie uns jetzt unsere Daten überprüfen, um herauszufinden , welche Felder den Datentyp Datum haben, normalerweise in einem Sternschema-Datenmodell. Alle Daten stehen in der Faktentabelle und unsere Faktentabelle enthält die Bestellungen. Lassen Sie uns das überprüfen. Sie können sehen, dass wir zwei Felder mit dem Datentypsymbol Datumsangaben haben. Wir haben das Versanddatum und das Bestelldatum. Es sind kein Datum und keine Uhrzeit, da wir keine Daten haben. Informationen über die Uhrzeit. Beide Felder sind also Datumsangaben, wir können hier und auch hier und in den anderen Tabellen nachsehen , allgemeine Veranstaltungen und Kunden keine Daten oder Uhrzeiten haben, weil es sich um Dimensionen handelt keine Daten oder Uhrzeiten haben , sie sind keine Ereignisse und haben normalerweise keine Informationen über das Datum. Ordnung, jetzt gehen wir zurück zu unseren Bestellungen, zu unseren beiden Feldern. Und wie Sie sehen können, ist das Format hier dass sie durch Schrägstriche aufgeteilt sind Nehmen wir an, Sie möchten dieses Format nicht , Sie möchten etwas Wie können wir nun das Datumsformat in Tableau ändern? Um das zu tun, müssen wir zur Arbeitsblattseite gehen. Gehen wir also zur Arbeitsblattseite hier drüben. Und jetzt musst du etwas entscheiden. Möchte ich das Datumsformat für die gesamte Arbeitsmappe ändern , für alle Visualisierungen Das bedeutet, dass Sie das Standardformat des Datums ändern das Standardformat des Datums Oder Sie möchten das Format nur für diese Ansicht ändern. Nur für eine Visualisierung. Lass mich dir zeigen, wie du beides machen kannst. Lassen Sie uns jetzt etwas aus unserer Sicht betrachten. Ich nehme die Bestellnummer und ziehe sie hierher. Lass uns mit dem Bestelldatum arbeiten. Ich werde das per Drag-and-Drop auf das Tableau ziehen. Ich werde es als Jahr zeigen. Ich möchte das genaue Datum, um das Format zu sehen. Wie Sie sehen können, hat unser Datum das folgende Format. Jetzt möchte ich das Standard-Datumsformat für die gesamte Arbeitsmappe ändern Standard-Datumsformat für die gesamte Arbeitsmappe Um das zu tun, gehen wir auf die linke Seite und klicken mit der rechten Maustaste auf das Bestelldatum Dann gehen wir zu den Standardeigenschaften, und hier finden Sie das Datumsformat. Wenn Sie auf diese Automatik klicken, hat Tableau das zu Beginn herausgefunden. Und dann haben wir ein vordefiniertes Format von Tableau. Interessant ist, dass wir am Ende unser neues Format für das Datum angepasst haben unser neues Format , das mit den Punkten geteilt werden kann. Und das Jahr wird nur zwei Ziffern haben. Das Codeformat wird so aussehen, D, D für Tag, dann Punkte, M, M für Monat. Für das Jahr werden wir nur zwei Ziffern haben. Das wird zweimal Y, Y sein. Lass uns zuschlagen, okay. Wie Sie sehen können, hat Taba das Datumsformat in Tableau geändert Gehen wir jetzt und duplizieren dieses Arbeitsblatt hier drüben, Piratical macht weiter. Und dann duplizieren, wie Sie auch im nächsten Arbeitsblatt sehen können, wir haben genau das gleiche Format, das Das bedeutet, dass das von uns definierte Format jetzt ein Standard für die gesamte Arbeitsmappe Aber jetzt nehmen wir an, dass ich es nur lokal in einer Visualisierung ändern möchte nur lokal in einer Visualisierung Ich möchte das Standardformat für das Datum nicht ändern. Lassen Sie uns das auch noch einmal duplizieren. Anstatt zur linken Seite zu gehen, bleiben wir bei der Ansicht und gehen zu unseren Feldern klicken mit der rechten Maustaste darauf und dann gehen wir zu diesem hier, Format Sobald Sie dies auf der linken Seite tun, werden die Daten in den Format-Spin wechseln . Hier auf der linken Seite können Sie Daten sehen. Wenn du darauf klickst , bekommen wir hier genau das Gleiche. Das sind die von Tableau vordefinierten. Wir haben die Automatik oben und unten die benutzerdefinierte. Wählen wir nun eines der vordefinierten aus. Ich nehme mir die Woche und das Jahr. Lass uns darauf klicken. Wie Sie sehen können, hat Tableau das Datumsformat in dieser Ansicht geändert. Es ist nun interessant, auf den anderen Blättern zu überprüfen , ob sich das Datumsformat geändert hat. Kehren wir zu den vorherigen Blättern zurück und sehen uns den Status im Standardformat des Datums an. Auf diese Weise erfahren Sie, wie Sie das Datumsformat für eine bestimmte Ansicht oder für die gesamte Arbeit anpassen können. Aber jetzt möchte ich das Datumsformat wie zuvor ändern. Um das zu tun, gehe ich hier rüber und schließe dieses Format. Gehen Sie dann erneut zum Bestelldatum, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Datumsformat Standardeigenschaften, und dann klicken wir einfach auf Automatisch und klicken Sie auf OK. Wie Sie sehen können, haben wir wieder das gleiche alte Format. Das war's, so können wir mit dem Datentyp Datum arbeiten. Ordnung, jetzt werden wir über den letzten Datentyp in der Basiskategorie sprechen über den letzten Datentyp in der , den Pullion-Datentyp Der Pollan-Datentyp stellt ein Feld dar, das nur zwei Werte hat, Es ist wie die Computersprache, wir haben nur 1,0. Dieser Datentyp wird häufig bei der Ausgabe einer Bedingung oder Logik verwendet Wenn ich dich zum Beispiel frage, dir dieses Video bis jetzt gefällt, wird die Antwort ja oder nein sein Wenn dir dieses Video gefällt, gib es bitte genauso. Die Antwort auf diese Frage Kann beim Datentyp „Ja“ oder „Nein“, „ Wahr“ oder „Falsch“ und „ Nein“ weitere Werte abrufen ? Und vergessen Sie nicht, die Pulling-Datentypen zu abonnieren , hat viele Anwendungsfälle Steuern Sie beispielsweise den Arbeitsablauf von etwas. Wenn die Ausgabe wahr ist, dann tu etwas. Wenn falsch, dann tu etwas anderes. Ordnung, also lasst uns jetzt überprüfen, ob wir in unseren Bestellungen irgendeinen Pulling-Datentyp finden können in unseren Bestellungen irgendeinen Pulling-Datentyp Wir können hier nachschauen, wir haben keinen Datenabfragetyp und die Kunden auch Nichts. Und was die Produkte angeht, nun ja, wir haben kein Feld mit dem Datentyp Bullion Nun, normalerweise wird der Datentyp Bullion hinzugefügt, sobald wir Bedingungen in Tableau verwenden und sobald wir neue berechnete Felder erstellen Um nun das berechnete Feld zu erstellen, gehen wir zur Arbeitsblattseite. Wir gehen zu Blatt Nummer eins. Stellen Sie jetzt sicher, dass Sie die kleine Datenquelle auswählen. Dann gehen wir zu diesem kleinen Symbol hier drüben. Und jetzt wählen wir Berechnetes Feld erstellen. Also lass uns darauf klicken. Wir werden ein neues Fenster bekommen, in dem unseren Ausdruck oder unsere Bedingung schreiben können. Ich gebe ihm den Namen Logik 400. Und was werden wir jetzt überprüfen, oder wie ist unser Zustand? Wenn die Verkaufszahlen unter 400 liegen, dann sollte es wahr sein, andernfalls wird es falsch sein. Die Logik ist sehr einfach. Hier werden wir also herausfinden, dass die Verkäufe kleiner als 400 sind, und wenn die Verkäufe kleiner als 400 sind, wird es wahr sein. Andernfalls wird es falsch sein. Klicken wir auf Ok. Und sobald Sie das getan haben, finden Sie auf der linken Seite ein neues Feld namens Logic 400. Es hat den Datentyp Volume. Die Ausgabe hat nur zwei Werte, wahr und falsch. Lassen Sie uns das überprüfen. Ich ziehe das einfach per Drag-and-Drop auf die Ansicht hier drüben. Wie Sie sehen können, haben wir nur Falsches und Wahres. Mal sehen, ob die Logik funktioniert. Also nehmen wir die Bestellnummer und setzen sie einfach davor. Jetzt brauchen wir die Verkäufe. Also nehmen wir die Verkäufe und ziehen sie per Drag-and-Drop hier auf das ABC. Hier können Sie zum Beispiel die erste Bestellung sehen, sie ist kleiner als 400, das heißt, die Logik ist wahr, richtig. Und dann der nächste, er ist über 400, er ist falsch. Und so weiter. Wir können sehen, ob das Feld nur zwei Werte hat, wahr und falsch, dann ist der Datentyp Bullion Und wir verwenden es normalerweise als Ausgabe einer Bedingung. Und der Bullion-Datentyp hat viele Anwendungsfälle. Wenn Sie beispielsweise unsere Daten filtern möchten, also Daten über 400, möchten wir sie nicht in unseren Visualisierungen sehen Was wir also tun können, ist, die Logik des Filters zu verwenden. Verfolgen Sie das einfach und legen Sie es in den Filtern ab Und wir werden nur das Wahre auswählen. Also werde ich das Falsche entfernen und dann auf „Okay“ klicken. Wie Sie sehen können, kann das Ergebnis nur Bestellungen mit einem Umsatz von weniger als 400 anzeigen nur Bestellungen mit einem Umsatz von weniger als 400 Und damit filtern wir unsere Daten einfach sehr einfach. Ordnung, damit haben wir die sechs grundlegenden Datentypen in Tableau behandelt . Lassen Sie uns nun eine kurze Zusammenfassung machen. Wir haben das Zahlenloch für Felder , in denen nur Zahlen ohne Zeichen gespeichert sind, und diese Zahlen sind ohne Brüche oder Dezimalpunkte Die Zahl gilt auch für Felder , die nur Zahlen ohne Zeichen enthalten, aber diese Zahlen können Brüche oder Dezimalpunkte Eine Zeichenfolge ist eine Folge von beliebigen Zeichen. Es können Zahlen, Buchstaben, Sonderzeichen oder Leerzeichen sein. Dann haben wir ein Date. Datum steht für Felder, in denen Informationen zu den Kalenderdaten gespeichert sind. Als Nächstes haben wir das Datum und die Uhrzeit für Felder, in denen Informationen über den Kalender und auch über die Uhrzeit gespeichert Informationen über den Kalender sind. Und es hat auch spezifische Formate. Und das letzte Mal, als wir das Goldbarren haben, kann es nur zwei Werte speichern, falsch oder wahr, und wir verwenden es normalerweise für Bedingungen Ordnung, bis jetzt haben wir uns mit den grundlegenden Datentypen in Tableau Und als Nächstes werden wir die beiden Rollen von Datentypen, geografische Rollen und Bildrollen, kennenlernen . 92. Udemy 6 3 Rollen: Okay Leute, die erste Rolle, über die wir sprechen werden , ist die geografische Rolle Wenn Ihr Datenfeld Standortinformationen oder geografische Gebiete enthält, Standortinformationen oder geografische Gebiete enthält, können Sie es einer geografischen Rolle in Tableau zuweisen , die auf dem Typ des Standorts basiert, z. B. Stadt, Land , Postleitzahl usw. Zuweisung dieser zusätzlichen Rolle kann Tableau dabei helfen , Ihre Daten korrekt darzustellen Wenn Sie Kartenvisualisierungen in Tableau verwenden, gibt es über 12 geografische Rollen, aber ich denke, die wichtigsten sind Stadt und Postleitzahl Lassen Sie uns jetzt unsere Daten überprüfen, aber zuerst etwas Kaffee Lass uns gehen, in Ordnung, zurück zu unserer Datenquelle. Gehen wir zum Tisch des Kunden. Dort haben wir einige Informationen über den Standort der Kunden. Hier haben wir drei Felder. Wir haben Land, Stadt und Postleitzahl. Um nun die geografische Rolle zu überprüfen, klicken Sie einfach auf das Symbol hier beim Datentyp. Auch hier ist es sehr wichtig zu verstehen. Jedes Feld muss einen grundlegenden Datentyp haben. Die Postleitzahl ist beispielsweise ein Zahlenloch. Dann weisen wir ihr eine zusätzliche Rolle zu. Durch die geografische Rolle wird der Datentyp Zahl nicht entfernt. Lassen Sie uns nun die geografische Rolle hier überprüfen. Und Sie können sehen, dass es allem zugewiesen wird. Es bleibt hier. Keine. Das ist eine Postleitzahl oder Postleitzahl, also werden wir das korrigieren. Wir klicken einfach hier drüben darauf , um eine geografische Rolle zuzuweisen. Und Sie können sehen, dass sich das Symbol geändert hat. Damit haben wir die Datentypnummer und wir eine geografische Rolle zugewiesen ihr eine geografische Rolle zugewiesen. Schauen wir uns die anderen an. Das sollte ein sein, lass uns hier drüben klicken. Der grundlegende Datentyp ist eine Zeichenfolge, weil wir Zeichen haben. Und lassen Sie uns die geografische Rolle überprüfen. Tableau hat es richtig gemacht, wir haben es als Stadt. Das ist richtig. Lass uns aufs Land hier drüben gehen. Wir haben es als Zeichenfolge und dann ist die geografische Rolle das Land. Damit haben wir alle Standortinformationen korrekt der geografischen Rolle zugewiesen. Wir können mit der Erstellung von Kartenvisualisierungen in Tableau beginnen. Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel zeigen. Lass uns zu Blatt Nummer eins hier drüben gehen. Was wir tun können, wir können zu den Kunden hier drüben gehen. Und nehmen wir die Standortinformationen. Nehmen wir den Bezirk, die Stadt. Nehmen wir eine Metrik. Ich nehme die Verkäufe und ziehe sie per Drag-and-Drop hierher ins ABC. Wie Sie sehen können, ist es nur ein Tisch. Wir wollen es auf eine Karte umstellen. Gehen Sie dazu hier zu Show Me und klicken Sie dann auf die Karte. Sie können sehen, dass Tableau unsere Daten korrekt dargestellt hat. Lassen Sie mich es einfach schließen und jedem Land die Metrix zuweisen Dies geschieht, weil wir unsere Daten einer geografischen Rolle zugewiesen haben unsere Daten einer geografischen Rolle In Ordnung, lass uns jetzt über den anderen sprechen. Wir haben die Rolle des Images. Das ist brandneu. Tableau hat es erst 2022 eingeführt. Wenn Ihr Feld URLs speichert , die auf Bilder verweisen, können Sie dieses Feld grundsätzlich URLs speichert , die auf Bilder verweisen, der Bildrolle mit der URL zuweisen , um die Bilder in den Visualisierungen anzuzeigen Und Tableau hat hier einige Anforderungen. Die erste, Tableau unterstützt also nur diese drei Bilderweiterungen, und die URL sollte mit der HTTB- oder HTTBS-Anforderung beginnen der HTTB- oder HTTBS-Anforderung Die maximale Anzahl von Bildern in jedem Feld ist 500, und dann haben wir die Bildgröße Sie sollte weniger als 128 Kilopyte betragen. Aber die Dinge könnten sich im Laufe der Zeit ändern, da es sich um eine völlig neue Funktion in Tableau Und ich denke, der häufigste Fall dafür ist die Darstellung der Produktbilder in Ihren Visualisierungen Ordnung, sehen wir uns nun ein Beispiel in Tableau über die Rolle des Bilds in unseren Ich habe einige URLs in den Tabellenprodukten vorbereitet, aber nur in den kleinen Datensätzen. Also lass uns das überprüfen Wenn Sie zu den Produkten hier gehen, haben wir ein Feld namens Produktbilder, und hier haben wir URLs, die auf Bilder auf meiner Website verweisen. Lassen Sie uns nun den Datentyp überprüfen. Hier drüben ist es eine Zeichenfolge vom Datentyp. Dies ist die grundlegende, da eine URL eine Folge von Zeichen ist. Und jetzt können wir zusätzlich zu diesem grundlegenden Datentyp eine Bildrolle hinzufügen. Und es ist wirklich einfach, wir gehen einfach hier zur Bildrolle und klicken auf die URL. Also lass uns das machen. Und damit haben wir ein neues Symbol, das darauf hinweist, dass dieses Feld die Rolle eines Bildes hat. Lassen Sie uns die Daten überprüfen. Wir gehen zum Blatt Nummer eins. Dann gehen wir zu den Produkten und stellen sicher, dass wir die kleine Datenquelle auswählen. Dann gehen wir zum Produktbild. Einfach per Drag-and-Drop hierher ziehen. Und wie Sie jetzt sehen können, haben wir einige Bilder zu den Produkten, aber zwei davon sind kaputt. Und ich glaube, in der Disto-Version von Tableau Public ist es immer noch voll Denn wenn wir jetzt in The Whip auf Tableau Public veröffentlichen, werden alle Symbole korrekt Jetzt können wir uns also ein anderes Feld schnappen. Nehmen wir den Umsatz und ziehen ihn hierher. Und damit haben wir schöne Bilder für die Matrix. Lassen Sie uns das in Tableau Public veröffentlichen. Ich nenne es View Image. Speichern wir, wie Sie jetzt in Tableau Public sehen können , wir haben alle Symbole, nichts ist kaputt. Ich denke, wenn Sie Dashboards über die Produkte erstellen , ist es wirklich nett , das Bild des Produkts anstelle der Namen zu zeigen des Produkts anstelle der Namen Es ist einfach einprägsamer, Bilder in den Visualisierungen zu haben Bilder in den In Ordnung, das ist alles für die Datentypen. Als Nächstes werden wir uns mit sehr wichtigen Konzepten, der Dimension und der Messung der Rollen in Tableau vertraut machen. 93. Udemy 6 4 Dim & Mes: Dimensionen und Maße in Tableau. Sobald wir also unsere Daten mit Tableau und Tableau verbunden haben, analysieren wir unsere Daten , um jedes unserer Felder entweder einer Dimension zuzuweisen oder diese Art von Metadaten zu messen. Das wird Tableau dabei helfen, unsere Visualisierungen zu löschen. Ordnung, jetzt ist die Frage, was sind Dimensionen und Maße Nun, Tableau hat das Konzept der Dimensionen und Maße nicht erfunden . Es ist ein altes Konzept von PI. Und jetzt werden wir eine kurze Entstehungsgeschichte haben. Wenn Sie die Konzepte von Data Warehusing und Business Intelligence kennen, wissen Sie vielleicht bereits, dass das Kernkonzept die multidimensionale operative, analytische Online-Verarbeitung ist die multidimensionale operative, analytische Online-Verarbeitung Das Konzept besagt, dass wir, wenn Sie die Geschäftsfragen beantworten oder Datenanalysen durchführen möchten , zunächst ein Datenmodell erstellen müssen, das die Form eines Würfels mit mehreren Dimensionen hat die Form eines Würfels Es ist so etwas wie dieser Würfel. Und jeder Würfel hat zwei Informationen. Erstens haben wir die Abmessungen des Würfels und zweitens Informationen, wir haben diese Zellen, diese Zellen können Informationen wie Daten und Zahlen speichern , und wir nennen das Maße. Jeder Würfel hat zwei Informationen, die Dimensionen und die Zellen, die Maße. Lassen Sie uns nun ein Beispiel haben. Wir haben den Umsatzwürfel und er hat drei Dimensionen. Die erste Dimension sind die Standorte. Und innerhalb der Standorte haben wir drei Mitglieder, USA, Frankreich und Deutschland. Diese drei Werte sind das Element der dimensionalen Position. Und wir haben eine weitere Dimension namens Zeit. Und sie hat drei Mitglieder in der Dimension, Januar, Februar und März. Und in der dritten Dimension haben wir die Kategorien. den Verkäufen des Würfels gibt es jetzt die besten Jetzt ist unser Würfel mit den Abmessungen und Maßen fertig und wir können mit der Beantwortung der Geschäftsfragen beginnen der Beantwortung der Geschäftsfragen Finden Sie beispielsweise den Gesamtumsatz in den USA. Was kann passieren? Wir können den Standort der Dimension auswählen und die Dimension so filtern, dass nur das Mitglied USA angezeigt wird. Diese Operation im Würfel nennen wir Slicing the Cube Und dann können wir sie zusammenfassen, messen und wir erhalten einen Gesamtumsatz von 120 Und wenn Sie Würfel haben, können wir mehrere Operationen ausführen, wie Schneiden, Würfeln , Aufrollen, Drilldown und wir werden bekämpft Wenn Sie also einen solchen Würfel haben, können wir Datenanalysen durchführen und schnelle Antworten auf die Geschäftsfragen finden Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Dimensionen qualitative Werte enthalten. Sie beschreiben in der Regel etwas wie den Produktnamen, die Produktkategorie und den Und wir verwenden Dimensionen, um den Detaillierungsgrad zu kategorisieren, zu filtern und darzustellen Und auf der anderen Seite haben wir die Maßnahmen. Sie enthalten numerische quantitative Werte , die gemessen werden können, wie der Name schon sagt. Und die Maße können im Gegensatz zu den Dimensionen aggregiert werden In Ordnung, das könnte also immer noch verwirrend sein. Und wenn du sagst, weißt du was? Wenn ich mir meine Daten ansehe, wie entscheide ich dann, ob es sich um eine Dimension oder eine Kennzahl handelt? Also hier ist mein Entscheidungsprozess. Zuerst überprüfe ich den Datentyp des Feldes, ob es sich um eine Zahl handelt. Wenn die Antwort nein ist, dann ist dieses Feld eine Dimension. Aber wenn die Antwort ja ist , können wir die nächste Frage stellen. Macht es Sinn, die Werte des Feldes zu aggregieren, Beispiel die Summenberechnung der Werte durchzuführen oder den Durchschnittswert zu ermitteln? Wenn die Antwort Ja lautet, handelt es sich um eine Kennzahl. Aber wenn die Antwort nein lautet, dann ist es eine Dimension. Das bedeutet also, dass alle nichtnumerischen Felder Dimensionen sind, alle numerischen Felder sind Das hängt wirklich von den Fragen , ob es sinnvoll ist, die Werte zu aggregieren Falls ja, dann ist es eine Maßnahme. Wenn nein, dann ist es Dimension. Okay, jetzt lass uns üben. Um das Konzept der Dimensionen und Maße und ihre Funktionsweise zu verstehen . Wir werden unsere Datensätze überprüfen und jedes Feld entweder einer Dimension oder einer Kennzahl zuordnen Wir werden die Tabelle mit den Kunden zusammen abfragen. Und dann können Sie sich das Video ansehen um die Produkte und Bestellungen zu erledigen Und am Ende werden wir das Ergebnis gemeinsam überprüfen Also los geht's, wir beginnen mit dem ersten Feld, der Kunden-ID. Die Kunden-ID ist eine Zahl, daher können wir nicht sagen, dass es sich automatisch um eine Dimension handelt , zu der man springen kann. Die nächste Frage nun: Macht es Sinn, sie zu aggregieren? Nun, wir müssen verstehen, dass die Kunden-ID eine eindeutige Kennung für die Kunden ist. Zum Beispiel hat Maria die Kundennummer eins, Martin hat vier. Und wenn wir nun all diese Werte summieren, erhalten wir den Wert 15. Oder wenn wir den Durchschnitt berechnen, erhalten wir den Wert von drei. Diese Werte ergeben keinen Sinn, da wir die Kunden-ID nur verwenden , um die Kunden zu identifizieren. Und ich glaube nicht , dass wir uns in einer Situation befinden werden , in der wir den Durchschnitt der eindeutigen Identifikatoren ermitteln müssen den Durchschnitt der eindeutigen Identifikatoren ermitteln da dies keinen Sinn ergibt Dieses Feld ist eine Dimension und damit können wir die Kunden-ID einer Dimension zuweisen Gehen wir jetzt zum nächsten. Es ist viel einfacher , weil wir hier den Vornamen haben und er nicht numerisch ist, also automatisch eine Dimension hat. Das Gleiche gilt für den Nachnamen. Es ist auch eine Zeichenfolge. Es ist keine Zahl. In Ordnung, also lass uns jetzt zum nächsten übergehen. Wir haben die Postleitzahl oder die Postleitzahl. Es ist eine Zahl. Wir können uns also die Frage stellen, ob es Sinn macht, hier eine Aggregation durchzuführen? Nun, ich glaube nicht, dass es eine Situation geben wird , in der wir die Summe der Postleitzahl oder deren Durchschnitt ermitteln müssen Das heißt, es ist wieder da, es ist eine Zahl, aber es ist eine Dimension, also weisen wir ihr den Wert zu. Und dann das nächste, es ist einfach, also haben wir die Stadt und das Land. Beide Werte sind Zeichenketten, es handelt sich also automatisch um eine Dimension. Lassen Sie uns es also erneut zuweisen. Gehen wir zum letzten Feld über. Wir haben den Punktestand hier. Es ist wieder eine Zahl, die wir uns fragen können, ob es Sinn macht, hier Aggregationen vorzunehmen? Nun, die Antwort lautet ja. Es ist wirklich sinnvoll, den Durchschnitt der Punktzahl zu ermitteln. Deshalb werden wir es einer Kennzahl zuordnen. Auf dem Tisch, Kunden, haben wir sechs Dimensionen und nur eine Kennzahl. Jetzt können Sie das Video pausieren, um mit den Tischbestellungen und auch mit den Produkten zu üben . In Ordnung, jetzt schauen wir uns die Ergebnisse an. Wie Sie in der Reihenfolge der Tabellen sehen können, haben wir viele Kennzahlen, weil es sich um eine Faktentabelle handelt. Und Faktentabellen im Sternschema sind der zentrale Ort für die Kennzahlen. Das ist ganz normal. Lassen Sie uns die Felder überprüfen. Wir haben die Bestell-ID, Kunden-ID, Produkt-ID. Es ist wie die Kunden-ID. Das sind Identifikatoren und es macht keinen Sinn, sie zu aggregieren Deshalb haben wir es als Dimensionen. Das Bestelldatum und das Versanddatum. Diese Informationen sind nicht numerisch und das bedeutet, dass es sich um eine Dimension handelt. Und dann haben wir all diese Informationen. Die Verkaufsmenge, der Rabatt, der Gewinn, Einzelpreise, all diese Felder sind Zahlen. Hier ist es sinnvoll, Aggregationen wie die Summe oder den Durchschnitt vorzunehmen Wir werden die Bestellungen verwenden, die Faktentabelle, falls wir eine Maßzahl benötigen Gehen wir zum nächsten, zu den Produkten hier. Dieser ist einfach, die Produkt-ID ist wie die Kennung. Es macht keinen Sinn , eine Aggregation durchzuführen. Wir können es als Dimensionen, Produktnamen und Kategorie Beide Informationen sind Zeichenketten, sie sind nicht numerisch, und deshalb sind sie Dimensionen. Ich hoffe, du hast damit verstanden, wie ich das normalerweise mache. Indem wir uns nur die Daten ansehen, könnten wir entscheiden, ob es sich um eine Dimension oder eine Kennzahl handelt. Ordnung, jetzt zurück zu Tableau und die erste Frage ist, wo finde ich in Tableau, ob es meinen Feldern um Kennzahlen oder Dimensionen handelt? Nun, es gibt keine Symbole für Dimensionen und Kennzahlen, und wir können das auch nicht auf der Datenquellenseite überprüfen . Um die Abmessungen und Maße zu überprüfen, müssen wir zur Arbeitsblattseite gehen. Gehen wir zu Blatt Nummer eins. Und dann gehen wir zum Data Bain auf der linken Seite hier drüben. Lassen Sie uns eine beliebige Tabelle öffnen, zum Beispiel die Bestellungen Wenn Sie sich nun die Tabellenbestellungen genau ansehen, werden Sie eine feine graue horizontale Linie finden , die die Felder der Bestellungen in zwei Gruppen aufteilt Die Felder über der Linie sind die Dimensionen Und die Felder unter der Linie sind die Maße. Zum Beispiel haben wir die Kundennummer, die Bestelldaten, die Bestell-ID, das Produkt Ed und so weiter. Diese Felder sind Dimensionen in Tableau und die Felder unter der Zeile für Rabatte, Mengenverkäufe usw. Diese Felder sind Kennzahlen Sie finden diesen Teiler, diese horizontale Linie in jeder Tabelle Wenn Sie hier zu den Kunden gehen, werden Sie wieder dieselbe Linie sehen, die Dimensionen von Kennzahlen trennt, und dieselbe, wenn Sie zu den Produkten gehen Scrollen Sie nach unten, wir haben wieder dieselbe Zeile. Und noch etwas, das Ihnen vielleicht schon aufgefallen ist. Lass mich einfach die Tische schließen. Dass es außerhalb des Tisches auch eine horizontale Linie gibt. Manchmal kuratieren wir in Tableau Felder, die zu keiner Tabelle gehören , und Tableau kann sie direkt außerhalb der Tabellen platzieren Es ist wie bei globalen Feldern, und dafür benötigen wir auch Splitter, um die Felder in Dimensionen und Kennzahlen aufzuteilen Okay, jetzt gehen wir zurück zu den Bestellungen. Und jetzt könntest du sagen, weißt du was? Wir benötigen diese horizontale Linie nicht, um zu erkennen, ob es sich bei dem Feld um eine Dimension oder eine Kennzahl handelt. Und wenn das Feld jetzt die Farbe Blau hat , dann ist es Dimension. Und wenn das Feld die Farbe Grün hat , dann ist es ein Maß. Nun, genau das ist der Punkt, an dem die meisten Tableau-Entwickler verwirrt sind. Dinge werden zwischen Dimensionen, Maßen und Diskreten durcheinander gebracht. Kontinuierlich. Um ehrlich zu sein, dachte ich am Anfang genauso bis ich herausfand, dass die Farbe des Feldes angibt, ob das Feld diskret oder kontinuierlich ist. Wir werden im nächsten Tutorial über dieses Konzept sprechen . Mach dir darüber keine Sorgen. Die Farbe gibt nicht an, ob es sich bei dem Feld um eine Dimension oder eine Kennzahl handelt, sondern die Position des Feldes , ob es sich über oder unter der Linie befindet. Lass mich dir schnell etwas zeigen. Lassen Sie uns ein beliebiges Feld hier nehmen, die Produkt-ID. Ziehen wir es einfach ein bisschen. Jetzt wird die Tabelle die horizontale Linie mit Orange markieren. Und ich werde es dir zeigen, okay, alles, was darüber liegt, ist Dimension und alles, was darunter liegt, ist Maß. Also hat Tableau das auch gedreht. Also gut, jetzt zur nächsten Frage. Wie ändere ich ein Feld von Dimension zu Kennzahl und umgekehrt? Und hier haben Sie zwei Möglichkeiten. Entweder machen Sie es global für die gesamte Arbeitsmappe, für alle Ansichten, oder Sie können die Änderung lokal in einer einzelnen Ansicht vornehmen Schauen wir uns also an, wie wir das machen können. Beginnen wir mit der ersten, bei der wir die Änderung für die gesamte Arbeitsmappe für alle Ansichten weltweit Wir werden zum Beispiel die Bestell-ID hier drüben nehmen Klicken Sie einfach mit der rechten Maustaste darauf. Und dann gehen wir hier rüber, Convert to Measure. Lass uns darauf klicken. Und wie Sie sehen können, ist das Feld Order ID einfach gesprungen als Maß von über der Linie nach unter die Linie Wenn Sie es nun wieder in Dimension ändern möchten, einfach radikal verändern und dann in Dimension umwandeln , fertig, es ist wirklich einfach Sehen wir uns nun an, wie wir die Änderung lokal in einer Ansicht vornehmen können , ohne die gesamte Arbeitsmappe zu beeinflussen Nehmen wir noch einmal die Bestell-ID, ziehen sie hierher, und hier werden wir sie radikal auf die Ansicht übertragen Und dann gehen wir zu den Maßnahmen über. Wir werden es in eine Maßnahme umrechnen. Derzeit ist es eine Dimension. Gehen wir zu den Maßnahmen und wir müssen eine dieser Berechnungen auswählen. Nehmen wir zum Beispiel die Summe. Wie Sie nun sehen können, ist die Bestell-ID nur für diese Ansicht eine Kennzahl. Aber die Bestell-ID auf der linken Seite für die gesamte Arbeitsmappe bleibt als Dimension erhalten Das heißt, es ist wirklich einfach, wie Sie zwischen Kennzahlen und Dimensionen konvertieren können zwischen Kennzahlen und Dimensionen konvertieren Sehen wir uns ein Beispiel in Tableau an, um den Hauptzweck von Kennzahlen und Dimensionen zu verstehen. Gehen wir zu den Bestellungen auf der linken Seite hier und zur kleinen Datenquelle. Und lassen Sie uns eine Maßnahme ergreifen, die Verkäufe. Wir ziehen es einfach per Drag & Drop in den Text hier drüben. Wie Sie sehen können, wird Tableau sofort damit beginnen , die Kennzahlen zu aggregieren Wenn Sie jetzt die Daten überprüfen, haben wir nur eine Zahl. Dies ist der Gesamtumsatz, den wir in unserem Datensatz haben. Und jetzt befinden wir uns auf der obersten Detailebene , wo alles in nur einer Zahl zusammengefasst ist Und jetzt müssen wir weitere Informationen hinzufügen um diese Zahl zu verstehen Um das zu tun, werden wir Dimensionen verwenden. Gehen wir zum Beispiel zu den Produkten hier und nehmen wir die Kategorie. Also werde ich diese Kategorie einfach hierher ziehen und dort ablegen. Und wie Sie jetzt sehen können, teilt diese Dimension unsere Kennzahl in zwei Zeilen Das bedeutet, dass wir jetzt eine Detailebene haben , die niedriger ist als bei der obersten Aggregation Und jetzt nehmen wir eine andere Dimension. Wir nehmen den Produktnamen. wir ihn einfach per Drag-and-Drop hierher in die Nähe der Kategorie. Und wie Sie sehen, kann uns die Verwendung dieser Dimension einen anderen Detaillierungsgrad über den Umsatz als die erste Dimension, die Kategorie. Was ist passiert? Wir sind gerade mit den Details eine weitere Ebene tiefer gegangen. Nehmen wir jetzt die dritte Dimension. Wir nehmen jetzt die Bestellnummer aus der Bestellung. Ziehen Sie sie einfach per Drag & Drop in die Nähe des Produktnamens. Wie Sie nun sehen können, kann uns diese Dimension auf die niedrigste Detailebene bringen , bei der die Aggregation der Kennzahl genau dem ursprünglichen Wert entspricht Wie Sie sehen, definieren die Dimensionen den Detaillierungsgrad in unseren Ansichten Und jede Dimension kann uns zu unterschiedlichen Detailebenen führen. Wenn Sie zur obersten Detailebene gelangen möchten , müssen Sie immer alle Dimensionen entfernen und nur das Maß als haben. Sehen Sie, während wir diese Dimensionen entfernen, gehen wir zur obersten Ebene von Eine weitere nette Möglichkeit, zu zeigen, dass ich, wenn wir zur Baumkarten-Visualisierung gehen, einfach hierher zurückkehren lassen, um eine Dimension zu haben Gehen wir zu Zeig es mir und klicken dann auf den Baum. Jetzt können Sie sehen, dass unsere Daten auf nur zwei Details aufgeteilt sind. wir nun Dimensionen hinzufügen, nehmen wir wieder den Produktnamen hier und ziehen ihn per Drag & Drop auf das Etikett. Sie können die Ansicht sehen, sie in weitere Details aufteilen Wenn wir zur untersten Ebene gehen, wenn Sie die Bestellnummer erneut hier zum Etikett nehmen , können wir sehen, dass die Ansicht geteilt ist. Außerdem werde ich dir jetzt ein kleines Geheimnis verraten. Wenn Sie es befolgen, können Sie Hunderte von Berichten erstellen, selbst wenn Sie kleine Datensätze haben Wenn Sie eine Kennzahl mit einer beliebigen Dimension kombinieren, erstellen Sie eine neue Ansicht oder neue Berichte , deren Titel diesem Muster folgt (Messung für Dimension Zum Beispiel Umsatz nach Produkten, Gewinn nach Kategorie, Menge nach Ländern. Wenn Sie also diesem Muster folgen, können Sie in Tableau unendlich viele Berichte und Ansichten generieren . Ordnung, wenn Sie nun die Dimensionen und Kennzahlen in unseren kleinen Datensätzen verwenden, haben wir etwa 16 Dimensionen und zehn Kennzahlen Das heißt, wenn Sie diese Regel befolgen, können Sie etwa 160 Ansichten und Berichte erstellen Selbst wenn wir kleine Datensätze haben, können wir riesige Mengen an Ansichten und Berichten generieren Wie Sie also auf den Visualisierungen sehen können, erhalten wir, wenn wir beide kombinieren, Verkäufe nach Bestellung, Terminverkauf nach Versand, Datumsverkäufe nach Ländern Ordnung, lassen Sie mich Ihnen jetzt nur zeigen, wie wir in Tableau üblicherweise Berichte mit Dimensionen und Kennzahlen erstellen in Tableau üblicherweise Berichte mit Dimensionen und Wir werden jetzt mit nur einer Kennzahl arbeiten, dem Umsatz, und wir werden Dashboards dazu erstellen Bleiben wir also bei der kleinen Datenquelle und nehmen die Umsätze aus den Bestellungen heraus Ziehen wir es einfach per Drag-and-Drop irgendwo in den Zeilen ab. Und jetzt wird die Dimension der Produktname sein. Nehmen wir den Produktnamen von den Produkten. Lassen Sie uns das per Drag-and-Drop hierher ziehen. Das ist es also. Jetzt müssen wir es Verkäufe nach Produkten nennen. Lassen Sie uns die Blätter hier einfach umbenennen, oder? Verbinde und benenne Verkäufe nach Produkt um. Ordnung, jetzt werden wir also eine weitere erstellen , die dieselbe Kennzahl und eine andere Dimension verwendet . Was wir tun werden, wir werden es einfach duplizieren. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und duplizieren Sie es. Wir werden jetzt die Verkäufe nach Kategorien haben. Ich werde es einfach wieder umbenennen. Nennen wir es Verkäufe nach Kategorien. Jetzt werden wir den Produktnamen von hier entfernen. Ziehen Sie es einfach irgendwo in den weißen Bereich und legen Sie es dort ab. Und dann gehen wir wieder zu den Produkten und legen die Kategorie in den Spalten ab. Jetzt werden wir verschiedene Vokalisationen verwenden. Ich werde hier drüben zur Show Me gehen. Und lassen Sie uns das Kreisdiagramm verwenden. Klicken Sie darauf. Okay, jetzt haben wir ein Kreisdiagramm, aber ich möchte die Werte zeigen. Wir gehen zu dem Etikett hier drüben, klicken darauf und klicken dann auf Markierungsbeschriftungen anzeigen, um einige Werte anzuzeigen, die besagen, dass dies unser zweites ist. Ordnung, jetzt werden wir den dritten mit einer anderen Dimension erstellen . Wir nehmen das Bestelldatum, zeigen aber nur die Monate. Wir werden hier rüber gehen und es noch einmal duplizieren. Benennen Sie es einfach um, ich nenne es Verkäufe pro Monat. Wir werden jetzt gehen und die Kategorie entfernen . Lass es einfach hier fallen. Und dann nehmen wir das Bestelldatum und ziehen es per Drag & Drop in die Spalten. Wir werden die Visualisierungen auf Par umstellen. Ich werde hier drüben auf die Teile klicken, wie Sie hier sehen können In der Tabelle werden die Jahre des Bestelldatums angezeigt. Wir wollen es als Monat haben. Wir müssen das ändern. Einfach mit der rechten Maustaste auf die Dimension klicken und dann hier drüben einfach den Monat auswählen. Lass uns das machen. Lass mich das schließen, zeig es mir hier und dann fügen wir ein paar Lapoles In Ordnung, das war's also für diese Ansicht. Machen wir den letzten, wir werden Verkäufe nach Ländern machen. Lassen Sie uns das noch einmal duplizieren und nennen wir es Verkäufe nach Ländern. Dann entfernen wir die Dimension „Bestelldatum“. Und dann nehmen wir die Dimension Country. Ziehen Sie es einfach per Drag-and-Drop auf die Zeilen. Jetzt, da wir das Land haben, können wir es in eine Karte umwandeln. Lass uns das machen. Wir gehen hier zu Show Me und wählen dann die Karte aus. Klicke darauf. Ordnung. Jetzt haben wir also eine Karte mit den Verkäufen nach Ländern. Ordnung, jetzt haben wir diese vier Berichte oder Blätter, und wir können jetzt ein Dashboard erstellen. Um ein neues Dashboard zu erstellen, gehen wir zu diesem Symbol hier. Klicken Sie darauf. Bevor wir anfangen, gebe ich ihm einfach einen Namen. Nennen wir es Sales Dashboard. Ordnung? Okay. Jetzt ziehen wir alle Blätter per Drag-and-Drop. Wir werden zuerst mit dem Land beginnen. Lass es uns einfach hier in der Mitte fallen lassen. Und dann nehmen wir die Kategorie direkt darunter. Dann das Produkt daneben. Lass uns drei Größen nehmen, ein bisschen nach links. Und dann nehmen wir den letzten, den Ns, und stellen ihn hierher. Wie Sie sehen, mit nur vier Dimensionen und einer Kennzahl in der Lage, waren wir mit nur vier Dimensionen und einer Kennzahl in der Lage, Dashboards über die Verkäufe zu erstellen Und wenn wir nur dieser kleinen Regel folgen, werden Verkäufe nach Ländern, Verkäufe nach Kategorien, Verkäufe nach Produkten und Verkäufe nach Monaten immer nach Dimension gemessen Jetzt ist es wirklich einfach zu trainieren Wählen Sie einfach eine andere Kennzahl mit anderen Dimensionen und erstellen Sie andere Dashboards Ordnung, lassen Sie uns nun eine kurze Zusammenfassung erstellen, in der wir beide Dimensionen und Kennzahlen nebeneinander vergleichen und Kennzahlen nebeneinander , um die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen Fangen wir mit der Definition an. Dimensionen sind Felder, die beschreibende Werte enthalten, und Kennzahlen sind Felder, die quantitative numerische Werte enthalten Wir haben zum Beispiel Dimensionen wie Broadcast-Kategorie, Land und Auf der anderen Seite haben wir Kennzahlen wie Umsatz, Gewinn und Menge Im nächsten Punkt geht es um die Aggregation von Dimensionen aggregiert werden können, da jedes Element der Dimension einzigartig ist Kennzahlen können jedoch mithilfe von Funktionen wie einem durchschnittlichen Mindest- und Höchstwert usw. aggregiert wie einem durchschnittlichen Mindest- und Höchstwert usw. Sie können beispielsweise den Gesamtumsatz für eine bestimmte Produktkategorie berechnen den Gesamtumsatz für eine bestimmte Produktkategorie Weiter zu den Datentypen. Alle verschiedenen Datentypen können als Dimensionen wie Zeichenfolge, Datum, Bullion und sogar Zahlen verwendet werden als Dimensionen wie Zeichenfolge, Datum, Bullion und sogar Zahlen verwendet Datum, Bullion und sogar Zahlen Wie wir gelernt haben, die Kunden-ID. Aber nur die Felder mit dem Datentyp Nummer können als Kennzahl verwendet werden. Im nächsten Punkt geht es um die Rolle der Analyse. Dimensionen werden in der Regel zum Gruppieren, Filtern und Organisieren Ihrer Daten verwendet , Filtern und Organisieren Ihrer Daten Andererseits werden Kennzahlen für Berechnungen und numerische Analysen verwendet Der letzte Punkt betrifft die Granularität. Dimensionen definieren den Detaillierungsgrad der Daten, und die Granularität der Maße bestimmt andererseits die Menge, die gemessen wird Dies sind die Hauptunterschiede zwischen Dimensionen und Kennzahlen Ordnung, es geht also nur um die Dimensionen und Maße. Als Nächstes lernen wir ein weiteres wichtiges Konzept für Datenvisualisierungen kennen, nämlich die diskreten und kontinuierlichen Rollen in Tableau 94. Udemy 6 5 diskret: Ordnung, Leute, jetzt werden wir über diskret und kontinuierlich sprechen über diskret und kontinuierlich Auch hier gilt: Sobald wir unsere Daten mit Tableau verbunden haben, kann Tableau unsere Daten analysieren , um Annahmen zu treffen jedes Feld entweder diskret oder kontinuierlich zuzuordnen. Diskret und kontinuierlich sind Metadateninformationen, die sich darauf auswirken , welche Art von Visualisierungen Sie erstellen können und wie sie aussehen werden Um das dahinterstehende Konzept zu verstehen, werden wir nun sowohl diskrete als auch kontinuierliche Daten miteinander vergleichen Zuerst werden wir mit der Definition beginnen. Dieses Konzept stammt aus der Mathematik. Und sie sagen, dass diskrete Werte immer getrennt werden. Unzusammenhängende unterschiedliche Werte, kontinuierliche Werte sind genau das Gegenteil Es ist wie ein vernetzter Wert, eine seriöse oder ununterbrochene Datenkette ohne Unterbrechungen Lassen Sie uns ein Beispiel haben. Stellen Sie sich diskret vor, wenn Sie 0-100123 zählen und so weiter. Das bedeutet also, dass wir bei 0-10 genau 11 unterschiedliche Werte haben. Aber bei den kontinuierlichen Werten haben wir ähnliche reelle Zahlen, was bedeutet, dass wir mit 0-10 unendlich viele reelle Zahlen haben. Zum Beispiel haben wir 1,21 0,31 0,4 und so weiter. Bei diskreten Werten haben wir also unterschiedliche Werte. Und bei Continuous haben wir einen Bereich unendlicher Werte zwischen Start und Ende Sobald ich über das Diskrete und Kontinuierliche gelesen habe , ist mir die folgende Analogie im Kopf geblieben Stellen Sie sich die diskreten Werte als legale Bestandteile vor. Sie können sie auseinandernehmen und mit jedem Teil anders und unabhängig arbeiten . Sie können sie bewegen und in verschiedenen Reihenfolgen analysieren. Und stellen Sie sich Continuous jetzt als eine Garnrolle vor. Und jetzt, wenn du das Garn abrollst, wirst du keine unterschiedlichen Teile bekommen Du wirst einfach mehr vom Garn sehen, also bekommst du nur ein längeres Stück derselben Schnur. In Ordnung. Diskrete Werte werden also getrennt, unterschiedliche Werte und kontinuierliche Werte bilden eine ununterbrochene Datenkette ohne Unterbrechungen In Ordnung, jetzt gehen wir zum nächsten Punkt über. Wir haben die Farben in Tableau. Die diskreten Felder sind die blauen Pillen und die durchgehenden Felder sind die grünen Pillen. Sehen wir uns also in Tableau an , was das bedeutet. Ordnung, also wie immer lautet die erste Frage: Woher weiß ich, ob meine Felder diskret oder kontinuierlich sind? Nun, es ist wie mit den Dimensionen und Maßen. Das können wir auf der Datenquellenseite nicht überprüfen, wir müssen zur Arbeitsblattseite wechseln. Lass uns zwei Punkte machen. Wir werden hier rüber gehen. Und jetzt ist es wirklich einfach. Wenn Sie jetzt Ihren Mund über diese Felder bewegen, werden Sie feststellen, dass wir nur zwei Farben haben, die blaue und die grüne Und du kannst diese Farben auch sehen. Auf den Datentyp-Symbolen haben wir grüne und blaue Symbole. Die Felder mit der blauen Farbe, wie zum Beispiel die Kundennummer, der Vorname, das Bestelldatum usw. diesen Feldern handelt es sich um diskrete Felder, und die Felder mit der grünen Farbe, wie Rabatt , Umsatz, Einzelpreis usw., sind diese Felder fortlaufend. Genau hier entsteht die Verwirrung, bei der viele Tablet-Entwickler denken, dass Blau für Abmessungen und Grün für Maße steht. Nun, das ist falsch, wenn diese Farben angeben, ob es diskret und kontinuierlich ist. Jetzt weißt du das. Fangen wir mit dem ersten an, bei dem wir die Rolle des Feldes weltweit für die gesamte Arbeit ändern werden. Um das zu tun, gehen wir zum Data Bain auf der linken Seite, wie Sie hier sehen können Zum Beispiel der Umsatz in den Bestellungen, das ist grüne Pille. Das heißt, es ist auch ein kontinuierliches Feld. Es ist eine Maßnahme, sagen wir das. Wir wollen es jetzt auf ein diskretes Feld umstellen. Um das zu tun, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Feld, und hier haben wir es in ein diskretes Feld konvertiert. Es ist wirklich einfach, also klicken wir darauf. Wenn Sie jetzt noch einmal die Verkäufe überprüfen, haben wir es jetzt als blaue Pille. Das heißt, es ist jetzt ein diskretes Feld. Wenn Sie die anderen überprüfen, handelt es sich bei allen um kontinuierliche Kennzahlen, aber nur der Umsatz ist eine diskrete Kennzahl. Diese Änderung wird global vorgenommen. Wenn Sie zu einem anderen Blatt wechseln, wird der Umsatz als eigenständiges Feld angezeigt. Wenn Sie nun zwischen diskret und kontinuierlich wechseln möchten, müssen Sie nur mit der rechten Maustaste darauf klicken. Und hier haben wir wieder dieselbe Option. Wir werden es auf kontinuierlich umstellen. Sobald wir darauf klicken, wird wieder die grüne Pille verwendet. Das ist es, es ist wirklich einfach. Wir werden lernen, wie man lokal für nur eine Ansicht zwischen diskret und kontinuierlich wechselt . In Ordnung, lassen Sie uns die Ansicht erstellen. Wir können die Verkäufe per Drag-and-Drop auf die Spalten ziehen. Nehmen wir eine Dimension an. Beispielsweise kann die Kategorie per Drag-and-Drop auf die Rose gezogen werden. Jetzt wollen wir nur für diese Ansicht den Umsatz von kontinuierlich auf diskret umstellen . Was wir tun werden, gehen wir hier zu den Verkäufen. Radikal negativ, wie Sie sehen können, ist die derzeitige Rolle als Tischmarkt für uns hier kontinuierlich . Oder Sie können es an der grünen Pille erkennen. Alles, was Sie tun müssen, ist diskret auszuwählen. Gehen wir und machen das. Jetzt ist der Außendienst für diese Ansicht diskret, wie Sie sehen können, es ist die blaue Pille, aber wenn Sie zum Daten-Pin auf der linken Seite gehen, bleiben die Verkäufe kontinuierlich mit der Farbe Grün. So können Sie. Lokal für nur eine Ansicht. Wenn Sie also zum Beispiel zu einem anderen Arbeitsblatt zurückkehren und die Umsätze berechnen, wird der Sal-Wert eine kontinuierliche Messgröße sein. Das ist es. So können Sie lokal für nur eine Ansicht zwischen diskreten und kontinuierlichen Feldern wechseln . In Ordnung, jetzt gehen wir zum nächsten Punkt über. Wir haben Filter in Tableau. Das diskrete Feld wird einen Filter mit unterschiedlichen Werten erstellen , aber das kontinuierliche Feld wird einen Filter mit Bereichswerten erstellen. Okay, lassen Sie uns jetzt ein Beispiel haben um zu verstehen, was ich mit diesen Filtern meine. Und jetzt werden wir mit einer großen Datenquelle arbeiten, weil wir mehr Daten benötigen, um das zu verstehen. Wechseln wir nun zur Big-Data-Quelle. Klicken Sie einfach darauf. Und dann lassen Sie uns den Vertrieb per Drag-and-Drop hierher ziehen. Und dann nehmen wir aus den Produkten die Unterkategorie und ziehen sie per Drag & Drop in die Zeilen Jetzt haben wir also die Verkäufe nach Unterkategorien. Wenn wir nun diese Werte filtern möchten, können wir die Unterkategorie in die Und vergessen Sie nicht, dass der Unterkategorie um ein eigenständiges Feld handelt Ziehen wir sie einfach per Drag-and-Drop auf die Filter und schauen wir, was passieren kann Wie Sie hier sehen können, listet Tableau nun im neuen Fenster alle unterschiedlichen Werte innerhalb der Unterkategorie Mit diesen diskreten Werten können wir nun individuell Entscheidungen treffen Wir können einige Dinge hinzufügen oder andere entfernen. Lass uns das einfach machen. Ich mache das einfach nach dem Zufallsprinzip und klicke, okay. Das heißt, so kann der Filter in Tableau reagieren, wenn wir ein diskretes Feld darin haben. Wir haben also eine Liste aller unterschiedlichen Werte, wir können diesen Filter auf der rechten Seite anzeigen. Wenn wir hier mit der rechten Maustaste auf die Unterkategorie klicken und dann Filter anzeigen auswählen Jetzt haben wir es auf der rechten Seite und können jetzt Werte ein- oder ausschließen Schauen wir uns nun an, was passieren kann, wenn wir den Filtern ein kontinuierliches Feld hinzufügen. Nehmen wir noch einmal den Umsatz, da es sich um ein kontinuierliches Feld handelt, aber anstatt es von der linken Seite hier aus dem Datenbehälter zu nehmen , können Sie es aus den Regalen nehmen, indem gedrückt halten und dann die Filter ziehen und dort ablegen. Da es sich um ein kontinuierliches Feld handelt und Tableau nach einer Kennzahl fragen kann, ob wir zuerst den Filter auf alle Werte anwenden wollen oder ob wir nach den Berechnungen mit der Summe weitermachen wollen, da wir sie als Summe haben. Also werde ich einfach auf die Summe klicken und als Nächstes weitermachen. Das ist genau das, was passieren wird, wenn Sie ein kontinuierliches Feld als Filter verwenden, Sie erhalten einen Bereich. Es hat einen Anfang und ein Ende. Sie haben keine eindeutigen Werte für alle Verkäufe. Sie erhalten eine Reihe von Werten und müssen den Anfang und das Ende definieren. Hier haben wir verschiedene Optionen für den Bereich, aber wir bleiben bei der ersten. Lass uns auf Care klicken. Jetzt möchte ich den Filter auf der rechten Seite anzeigen. Lass uns hier rüber gehen. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Shore Filter. Auf der rechten Seite können Sie jetzt genau den Unterschied zwischen diskreten und kontinuierlichen Feldern in Filtern sehen genau den Unterschied zwischen . Lassen Sie mich es einfach hier ausweiten. Sie sehen, dass die Verkäufe kontinuierlich sind und wir haben eine Reihe. Wir können also auf diese Weise filtern, indem den Anfang und das Ende des Bereichs ändern. Aber mit dem diskreten Filter haben wir alle Mitglieder des Feldes und können über jeden Wert einzeln entscheiden. Wir können diese Werte einfach auswählen und abwählen. In Ordnung, jetzt gehen wir zum nächsten Punkt über. Wir werden über die Änderungen in der Ansicht sprechen. Diskrete Felder bilden die Kopfzeilen der Visualisierungen, wohingegen die kontinuierlichen Felder die Achse der Visualisierungen Okay, jetzt wollen wir sehen, was das aus unserer Sicht bedeutet. Wie Sie sehen können, handelt es sich bei der Unterkategorie ein eigenständiges Feld und bei den Verkäufen um eine kontinuierliche Feldansicht Hier drüben haben wir drei Dinge. Wir haben die Markierungen, diese Teile. Auf der linken Seite haben wir die Unterkategorie, und wir nennen diese Informationen Überschriften Und die dritte Information, wir haben die Achse der Ansicht Was ist der Unterschied zwischen Kopfzeilen und Achsen? Die diskreten Felder wie Unterkategorie bilden immer die Kopfzeile der Ansicht In der Kopfzeile hier haben Sie eine Liste aller unterschiedlichen Werte in unserem Datensatz, genau so, wie sie sind Aber das kontinuierliche Feld bildet, genau wie der Umsatz, die Achse der Visualisierung. Es ist wie mit den Werten innerhalb des Filters. Es ist ein Bereich, der Anfänge und Enden hat. Im Gegensatz zu den Überschriften können Sie auf der Achse nicht alle möglichen Werte einzeln sehen der Achse nicht alle möglichen Werte einzeln Sie haben einen Bereich mit Start und Ende Und dazwischen haben wir Stifte, also diskrete Felder bilden die Überschriften und fortlaufende Felder bilden die Achse Ordnung, im nächsten Punkt werden wir über das Sortieren von Daten in diskreten Feldern sprechen über das Sortieren von Daten in diskreten Feldern Wir haben viele Optionen, um die Daten zu sortieren, aber bei den kontinuierlichen Feldern in Tableau ist das sehr begrenzt. Sehen wir uns also ein Beispiel an. Wir bleiben also beim gleichen Beispiel und können mit der Unterkategorie für diskrete Felder beginnen Um die Daten im diskreten Feld zu sortieren, klicken Sie einfach mit der rechten Maustaste auf die Unterkategorie hier im Regal, oder Sie können zur Kopfzeile gehen Es ist genau dasselbe, also klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Unterkategorie. Und dann können wir hier die Sortierung auswählen, das auswählen Und jetzt haben wir ein zusätzliches Fenster, um die Sortierung einzurichten. Wie Sie hier sehen können, haben wir viele verschiedene Optionen wie Alpha-Patic-Feld, Manuell und so weiter Lassen Sie uns also hier und hier nochmal mit dem Handbuch weitermachen, da es sich bei der Unterkategorie um diskrete Felder handelt, erhalten wir eine Liste aller unterschiedlichen Werte Dann können wir die Reihenfolge ändern. zum Beispiel einfach auf die Anwendungen klicken, können wir sie einfach herunterfahren und wir können den Speicher nehmen und ihn aufrufen, Plenders herunterfahren und so weiter Wir können es also manuell und ohne jegliche Regel machen. Wie Sie sehen können, ändert sich bei der Änderung der Werte auch die Reihenfolge in der Visualisierung . Wenn Sie die Daten sortieren möchten, verwenden wir dafür die diskreten Felder, da wir viele Optionen haben. Lassen Sie uns nun das kontinuierliche Feld überprüfen. Ich werde das anziehen. Wenn Sie nun zu den fortlaufenden Feldern unter den Verkäufen gehen , klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf. Wir haben hier keine Option, um die Daten wie in den diskreten Feldern zu sortieren, sondern wir haben nur eine Option. Wenn Sie mit der Maus über den Umsatz fahren, haben wir dieses sehr kleine Symbol und wir können es verwenden , um die Daten aufsteigend oder absteigend zu sortieren Klicken Sie einfach darauf. Und wie Sie sehen können, die Daten jetzt nach absteigenden Werten sortiert Wenn Sie erneut darauf klicken, werden die Daten aufsteigend angezeigt Das Sortieren der Daten mithilfe eines kontinuierlichen Felds ist sehr begrenzt. Stattdessen können wir die diskreten Felder verwenden, um die Daten zu sortieren , da wir viele Optionen haben. Okay, jetzt gehen wir zum nächsten über. Und das ist wirklich wichtig , um zu verstehen, was eigentlich der Zweck eines kontinuierlichen und diskreten Tableaus ist . Der Hauptanwendungsfall der Verwendung diskreter Werte ist die Durchführung einer tiefgreifenden Analyse in einem bestimmten Szenario. Auf der anderen Seite werden wir die kontinuierlichen Werte verwenden, um das Gesamtbild zu betrachten und Trendanalysen durchzuführen. Lassen Sie uns ein Beispiel haben. Jetzt werden wir mithilfe der Big-Data-Quelle eine neue Ansicht erstellen , da wir mehr Daten haben. Und wir gehen zu den Tischbestellungen. Nehmen wir das Bestelldatum. Ziehen Sie es einfach und reiben Sie es auf die Säulen. Und dann nehmen wir eine Messung vor, sagen wir, die Menge ziehen und auf die Zeilen übertragen Wie Sie sehen können, ist das Bestelldatum ein diskretes Feld und wir haben Daten aus fünf Jahren Aber was wir jetzt tun werden, wir gehen zum Bestelldatum über. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und wir möchten weitere Details sehen. Gehe einfach hier zum genauen Datum. Wie Sie sehen können, hat Tableau den Wert automatisch von einem diskreten Wert in einen kontinuierlichen Wert umgewandelt , und wir haben ihn als grüne Pille, und das liegt daran, dass wir viele Bestelldaten haben . Und Tableau hat versucht, alles in einem Bild zusammenzufassen. Sie können jetzt sehen, dass das Bestelldatum eine Achse gebildet hat, eine Reihe von Datumsangaben mit durchgehenden Feldern. Sie haben alle Daten in einem großen Bild. Und das wird Ihnen helfen, jeden Trend in Ihren Daten zu finden. Lassen Sie uns nun das Bestelldatum in ein diskretes Feld konvertieren . Dazu gehen wir zum Bestelldatum, klicken mit der rechten Maustaste darauf und klicken dann auf Diskret. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir einfach die Kette unterbrochen und die Visualisierungen in einzelne Daten aufgeteilt diesem Grund haben wir jetzt den Header und wir haben all die unterschiedlichen Werte in unseren Daten Wir haben alle Tage, alle Monate der fünf Jahre in einem Bild, ohne dass das Bestelldatum diskret ist. Wir können hier nicht wirklich eine Trendanalyse durchführen , Wir können hier nicht wirklich eine Trendanalyse durchführen weil es wirklich eine riesige Visualisierung ist , nachdem wir das Bestelldatum von kontinuierlich auf diskret umgestellt haben das Bestelldatum von kontinuierlich und das Gesamtbild verloren haben. Und jetzt ist es wirklich schwierig , eine Trendanalyse durchzuführen. Aber anstatt Trendanalysen durchzuführen, können wir jetzt eine eingehende Detailanalyse für jedes einzelne Datum durchführen, Detailanalyse für jedes einzelne Datum um ein bestimmtes Problem oder Szenario zu analysieren. Oder um die Frage zu beantworten, warum haben wir überhaupt einen Trend? Sie können den Wert jedes Datums einzeln überprüfen. Normalerweise verwenden wir die Balkenvisualisierungen für die diskreten und die Linienvisualisierungen für die kontinuierliche Darstellung. Lassen Sie uns das ändern Ich werde hier drüben auf die Markierungen setzen und statt auf Automatik, werde ich es auf Bar verschieben. Wir haben es jetzt hier als Bar. Und ich werde einfach die Blätter duplizieren und das Bestelldatum als fortlaufend angeben und dann die Visualisierungen auf automatisch umstellen die Visualisierungen auf Jetzt habe ich einfach beide Ansichten in ein Dashboard verschoben um die Unterschiede zwischen kontinuierlich und diskret zu sehen zwischen kontinuierlich und diskret Wie Sie bei der kontinuierlichen Ansicht sehen können, sollten Sie das kontinuierliche Feld verwenden, wenn Sie beispielsweise eine Trendanalyse durchführen und das Gesamtbild betrachten möchten, oder wenn Sie einen Bericht für das Management erstellen das Gesamtbild betrachten möchten, oder wenn Sie einen Bericht für das Management möchten, ohne viele Details anzuzeigen . Wenn Sie sich nun die Visualisierungen mit den einzelnen Feldern ansehen , können Sie diese verwenden, wenn die Aufgabe oder Anforderung darin besteht, Daten eingehend zu analysieren und jede Daten einzeln auszuwerten Der Hauptzweck der diskreten Methode besteht in der Durchführung detaillierter Analysen , während der Zweck kontinuierlicher Werte in der Trendanalyse besteht Okay, lassen Sie uns nun eine Zusammenfassung haben , in der wir sowohl diskrete als auch kontinuierliche Werte nebeneinander vergleichen der wir sowohl diskrete als auch kontinuierliche Werte nebeneinander werden, um die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen. Fangen wir mit den Definitionen Diskrete Werte sind unzusammenhängende, getrennte Werte und kontinuierliche Werte sind zusammenhängende, ununterbrochene Werteketten Bei diskreten Werten von 0 bis 10 haben wir beispielsweise unendlich viele Werte. Wir haben genau 11 Werte. In den kontinuierlichen Werten 1-2 haben wir unendlich viele Werte. Im nächsten geht es um die Farben. Diskrete Felder sind die blauen Pillen und durchgehende Felder sind die grünen Pillen. Verschieben bedeutet, dass diskrete Felder Filter mit einer eindeutigen Liste aller im Datensatz verfügbaren Werte erzeugen Filter mit einer eindeutigen Liste aller . Andererseits erzeugen die fortlaufenden Felder einen Bereichsfilter mit Start- und Endwerten. Im nächsten Punkt geht es um die Ansichten. Diskrete Felder können die Kopfzeile der Ansicht mit allen möglichen Werten generieren , und die kontinuierlichen Felder erzeugen die Achse der Ansicht. Auch hier ist es wie ein Wertebereich. Dann haben wir die Sortierung. Sie können diskrete Felder verwenden, um Ihre Daten mit verschiedenen Optionen sortieren. Wenn Sie Ihre Daten jedoch mithilfe kontinuierlicher Felder sortieren, stehen Ihnen nur sehr begrenzte Optionen zur Verfügung. Wir haben nur aufsteigend oder absteigend. Schließlich werden wir über die Zwecke sprechen. Der Hauptaspekt besteht darin, ein bestimmtes Szenario zu analysieren, etwa wenn Sie eine eingehende Analyse zu einem bestimmten Thema durchführen . Der Hauptzweck der kontinuierlichen Methode besteht jedoch darin anhand der Daten das Gesamtbild zu verstehen, um beispielsweise Trendanalysen Ihrer Daten durchführen zu können. Dies sind die Hauptunterschiede zwischen diskreten und kontinuierlichen Feldern. In Ordnung, das ist alles für die diskreten und kontinuierlichen Daten. Als Nächstes werden wir die Dinge mit der Zusammenfassung abschließen und das Gesamtbild und die Unterschiede zwischen all diesen Konzepten besser verstehen Gesamtbild und die . 95. Udemy 6 6 Zusammenfassung: Ordnung, Leute. Nun werde ich Ihnen zeigen, wie diese verschiedenen Metadatenkonzepte wie Datentypen, Dimensionen und Maße, diskret und kontinuierlich, miteinander zusammenhängen. Ordnung, jetzt haben wir also ein Feld in unseren Daten und in Tableau können wir es verschiedenen Datentypen zuweisen. Es könnte also eine Zeichenfolge sein oder Eingabe mit Wahr und Falsch oder einem Datum. Und wir haben auch Datum und Uhrzeit oder eine Zahl, egal ob es sich um eine Ganzzahl oder eine Dezimalzahl handelt. Und als Nächstes kann Tableau es einer anderen Metadateninformation zuweisen, sei es eine Dimension oder ein Maß für jeden Datentyp, der keine Zahl ist. Es werden Dimension, Zeichenfolge, Umfrage und Datum Alle von ihnen werden automatisch dimensioniert. Sie können es nicht in eine Kennzahl umwandeln. Wenn der Datentyp Zahl ist, könnten wir ihn als Kennzahl oder Dimension verwenden, wenn es sinnvoll ist, eine Aggregation durchzuführen nächsten Tabelle kann dieses Feld dem dritten Metadatenkonzept ( diskret oder kontinuierlich) zugewiesen dem dritten Metadatenkonzept ( diskret Wenn wir ein Dimensionsfeld mit einer Zeichenfolge vom Datentyp haben, könnte es nur diskret sein. Wir können es nicht in ein kontinuierliches Format wie in unserem Datensatz konvertieren. Wir haben die Kategorie, den Vornamen, das Land. All diese Felder haben eine Zeichenkettendimension und sind diskret. Sie können es nicht in etwas anderes ändern. Gilt für den Datentyp Bullion. Es könnte sich nur um eine Dimension und nur um einen diskreten Wert handeln. Aber wenn wir nun eine Dimension mit dem Datentyp Datum oder Datum und Uhrzeit haben dem Datentyp Datum oder Datum , wie Sie in unseren Beispielen gesehen haben, könnte sie kontinuierlich oder diskret sein. Wir können jetzt beides bis zur letzten haben. Wenn wir ein Feld mit dem Datentyp Zahl haben, spielt es keine Rolle, ob es sich um eine Dimension oder eine Kennzahl handelt, wir können dieses Feld sowohl als kontinuierlich als auch als diskret verwenden. Ordnung, damit haben Sie einen Überblick all die verwirrenden Konzepte in den Metadaten in Tableau Ordnung, alle zusammen, wir haben jetzt ein besseres Verständnis der Datentypen und Rollen in Tableau und dieser wichtigen Konzepte Im nächsten Abschnitt werden wir mehr über Umbenennungen und Elias in Tableau erfahren über Umbenennungen und Elias in 96. 7 Umbenennung von Abschnitten: Wie man Dinge in Tableau umbenennt. Während wir unsere Datenquellen vorbereiten, was wir normalerweise damit machen, werden wir Dinge wie das Umbenennen von Tabellen und Spalten umbenennen und unseren Daten sogar Eliass geben Zunächst werde ich Ihnen die verschiedenen Namenskonventionen vorstellen , die jeder Entwickler kennen sollte Danach lernen Sie die verschiedenen Techniken zum lernen Sie die verschiedenen Techniken Umbenennen von Feldern und Tabellen in Tableau kennen. Am Ende lernen Sie die verschiedenen Methoden kennen, lernen Sie die verschiedenen Methoden kennen wie Sie Eliass zu Ihren Daten in Tableau hinzufügen Lassen Sie uns zunächst die verschiedenen Namenskonventionen und die Unterschiede zwischen ihnen kennenlernen. Also lass uns jetzt gehen. 97. Udemy 7 1 Namenskonventionen: In realen Projekten kann es vorkommen, dass die Quelle deiner Daten technische oder unfreundliche Namen enthält Und wenn Sie Visualisierungen für die Benutzer oder Ihre Kollegen erstellen , müssen Sie sicherstellen, dass Sie benutzerfreundliche Namen verwenden , die leicht zu verstehen und zu lesen sind Aus diesem Grund beginnt Tableau, nachdem Sie Ihre Daten mit Tableau-Datenquellen verbunden haben, damit, die Felder und Tabellen zu bereinigen und in ein benutzerfreundlicheres Format umzubenennen Felder und Tabellen zu bereinigen und in ein benutzerfreundlicheres Und das Format folgt bestimmten Namenskonvention, die vom Tableau-Team festgelegt wurde, was wirklich großartig ist Lassen Sie uns zunächst verstehen, was eine Namenskonvention ist. Namenskonventionen sind eine Reihe von Regeln und Richtlinien, die verwendet werden könnten, um Dingen wie Tabellen, Feldern, Funktionen und Variablen Namen zu geben Dingen wie Tabellen, Feldern, Funktionen und Variablen Namen , inkonsistent und verständlich Nehmen wir zum Beispiel an, wir haben die beiden Wörter „Hallo“. Um eine Namenskonvention zu erstellen, müssen wir uns für zwei Dinge entscheiden. Erstens das Wort selbst, wie wir es schreiben können. Hier haben wir drei Möglichkeiten, wie wir den Kleinbuchstaben verwenden können, oder wir können uns für den Großbuchstaben entscheiden, oder wir könnten die Großbuchstaben verwenden. Und das zweite, was zu entscheiden ist, ist das Trennzeichen zwischen Wörtern, zwischen Hallo und Wort. Wir haben hier Leerraum. Hier haben wir verschiedene Möglichkeiten. Sie könnten Punkte, Unterstrich, Leerraum oder auch nichts verwenden Leerraum oder auch nichts Nehmen wir zum Beispiel an, wir verwenden die Kleinschreibung und den Unterstrich als Trennzeichen Dann werden wir den folgenden Namen haben. Hallo, unterstreiche Wörter. Damit haben wir eine Namenskonvention , an die wir uns allen Projekten halten und sie ist wirklich einfach zu befolgen Gleichzeitig ist es sehr wichtig, sich für die Namenskonvention für Ihr Datenmodell zu entscheiden , insbesondere zu Beginn Ihres Projekts. Und wenn Sie das nicht tun, verspreche ich Ihnen, dass das Erscheinungsbild Ihrer Visualisierungen und Dashboards wirklich schlecht aussehen wird und das gesamte Projekt unprofessionell und inkonsistent aussehen wird unprofessionell Und noch etwas: Das Projektteam entscheidet sich für unterschiedliche Benennungskonventionen, sodass es hier nicht wirklich richtig und falsch gibt Ordnung, alle zusammen. Jetzt werde ich Sie durch die gängigsten Namenskonventionen führen, die in Programmiersprachen verwendet werden. Die erste Benennungskonvention ist die Groß- und Kleinschreibung in allen Wörtern, und wenn wir sie mit einem Unterstrich trennen, wird der Name am Ende wie Schlange aussehen In Ordnung, unser Beispiel wird der Kundenname sein. Und wir werden mit dieser Tabelle arbeiten, um all die verschiedenen Namenskonventionen zu berücksichtigen. Ein Beispiel für die Ausgabe, die Regeln für den Fall Wurf und die Trennzeichen , in denen Anwendungen und Programmiersprachen wir finden können diese Regel, wobei wir mit dem Fall der Schlange beginnen Die Groß- und Kleinschreibung wird hier stehen, das Trennzeichen wird der Unterstrich sein Wenn wir diese Regeln anhand des Beispiels befolgen, werden wir einen Kundennamen mit einem Unterstrich in Kleinbuchstaben verwenden Wir finden diese Formate in Python, HP und das Rob the Snake-Format ist wirklich einfach und beliebt und man findet es fast überall. Und jetzt werden wir über die nächste Namenskonvention sprechen . Wir haben den Camel-Koffer. Und hier haben wir eine weitere Namenskonvention , die wie ein Tier aussieht Im Fall Kamel wird nur das erste Wort klein geschrieben, aber dann werden alle folgenden Wörter Und zwischen den Wörtern gibt es nichts, keine Trennzeichen, keine Punkte, Unterstriche, Bindestriche oder Am Ende werden wir also die Form eines Kamels haben. Also gut, das heißt, wir haben die zweite Namenskonvention Wir haben den Camel-Koffer. Die Regel für den Briefkasten wird wie folgt lauten Das erste Wort wird niedriger sein und der Rest des Wortes wird großgeschrieben Für die zweite Regel haben wir die Trennung. Es gibt keine Trennung. Es gibt nichts zwischen den Wörtern. Hier schreiben wir keine Trennung. Wenn wir nun diese beiden Regeln in unserem Beispiel, dem Kundennamen, anwenden , erhalten wir die folgende Ausgabe. Der erste wird alles sein. Kunde in Kleinbuchstaben, es gibt keine Trennung. Das heißt, wir werden sofort mit dem zweiten Wort beginnen , aber das zweite Wort wird groß geschrieben, es ist so Wir können sehen, dass der Fall Camel in Programmiersprachen wie Java, Java, Script und Skripten weit verbreitet ist in Programmiersprachen wie Java, Java, Script und Das heißt, wir haben die dritte Namenskonvention, wir haben den Fall Pascal Es ist dem Fall Camel sehr ähnlich. Die Regel besagt, dass alle Wörter groß geschrieben werden. Also hier haben wir groß geschrieben. Und die Trennungen, es gibt keine Trennung. Wie im Fall Kamel gibt es nichts. Wenn Sie diese beiden Regeln für den Kundennamen befolgen, erhalten wir die folgende Ausgabe Das erste Wort wird vom Kunden großgeschrieben, keine Trennung, dann ein Name in Großbuchstaben Wir können diese Namenskonvention finden Der Fall Pascal wird in Programmiersprachen wie Java und C, Sharp verwendet Programmiersprachen wie Java und C Ich mag diese Namenskonvention. Ich habe sie in vielen Projekten verwendet. Ordnung, die nächste Namenskonvention wird der Becherkoffer sein. Ich denke, derjenige, der diese Namenskonventionen benannt hat, sollte inzwischen ein Schiedsrichter sein. Wie Sie sehen können, sind bei uns alle Wörter klein und schief geschrieben und durch Bindestriche getrennt, sodass der Name wie ein köstlicher heißer Cbscow aussehen wird Das vierte, wir haben die Schreibweise. Und die Regel wird sagen, okay, die Groß- und Kleinschreibung wird der unteren Kaste entsprechen, und die Trennung wird hier sein, das D. Wenn wir diese beiden Regeln für den Kundennamen in unserem Beispiel befolgen, haben wir die folgende Ausgabe Es ist wirklich einfach, Kunde oder niedriger zu sein dann einen Namen zu geben, wenn Sie Webentwickler oder Designer sind Ich denke, Sie kennen diese Namenskonvention, weil sie in HTML und CSS weit verbreitet ist. Ich denke, es ist wie mit dem Snake-Fall. Es ist wirklich einfach zu folgen. Jetzt haben wir eine weitere Namenskonvention. Dieser Fall ist sehr wichtig und wir nennen ihn einen Titelfall. Es hat nichts mit Tieren oder Lebensmitteln zu tun. Leider haben wir hier einen Titelfall. Die Regel wird sagen, okay, die Wörter werden groß geschrieben und wir werden die Wörter durch ein Leerzeichen trennen Also hier werden wir Platz haben. Wenn Sie also diese beiden Regeln in unserem Beispiel befolgen, werden wir Kunde groß dann Leerzeichen und dann Name groß schreiben, so wie Warum das so wichtig ist, weil es sich dabei um die Namenskonvention handelt , für die sich das Tableau-Team entschieden hat Sie können sich diese Benennungskonvention also in Tableau ansehen. Tableau setzt diese Namenskonvention derzeit in all Ihren Daten Sobald Sie also Ihre Daten mit Tableau, Tableau, verbunden haben, gehen Sie zu Clelup und benennen Sie alles gemäß Nun, wenn Sie es sich ansehen, ist es wirklich benutzerfreundlich und leicht zu lesen Aber manchmal sind wir in Projekten gezwungen oder wir folgen bestimmten Anforderungen, folgen einer bestimmten Namenskonvention, das passt nicht zur Groß- und Kleinschreibung des Titels, dann ist die Situation wirklich schlimm, dann ist die Situation wirklich schlimm, man muss alles noch einmal umbenennen. Natürlich müssen Sie sich nicht an eine dieser Namenskonventionen halten . Sie können Ihre eigenen Regeln und Richtlinien festlegen. Nehmen wir zum Beispiel an, dies ist meine Benennungskonvention und die Groß- und Kleinschreibung. Nehmen wir an, es wird groß geschrieben und ich möchte die Wörter durch einen Unterstrich trennen Ich mische nur Sachen herum. Wenn ich diese Regeln auf die Kundennamen anwende, werden wir so etwas wie diesen großgeschriebenen Kundennamen haben , der Großbuchstaben unterstreicht Und damit haben wir unsere Namenskonvention definiert. Ordnung, lassen Sie uns nun die Namenskonventionen in unseren Datensätzen und auch in Tableau überprüfen in unseren Datensätzen und auch in Tableau Wenn Sie nun die Datensätze durchgehen , die ich für diesen Kurs vorbereitet habe, die kleinen und die großen, können Sie feststellen, dass ich immer dieselbe Namenskonvention befolge Der Buchstabe wird großgeschrieben und durch einen Unterstrich getrennt So haben wir zum Beispiel in den Bestellungen die Unterstrich-ID der Produkte Oder wenn Sie zu den Kunden gehen, können Sie den ersten Unterstrichnamen sehen und so weiter Ich folge also immer der gleichen Namenskonvention. Ordnung, lassen Sie uns nun überprüfen, wie Tableau unsere Felder und Tabellen anhand der Datensätze benannt hat unsere Felder und Tabellen anhand der Datensätze benannt Sie können diese Informationen entweder im Arbeitsblatt oder auf der Datenquellenseite überprüfen , aber auf der Datenquellenseite finden Sie weitere Informationen Jetzt sind wir also auf der Datenquellenseite. Gehen wir zu den Metadaten-Grids. Und hier ist es wirklich interessant, wir werden zwei Feldnamen finden Wir haben hier den Feldnamen und den Remote-Feldnamen. Was sind die Unterschiede zwischen ihnen? Nun, die Informationen in den Remote-Feldnamen stammen aus den ursprünglichen Datensätzen Und wie Sie gesehen haben, folgt der ursprüngliche Datensatz der Namenskonvention dass zwischen zwei Wörtern ein Unterstrich steht, und wir haben alle Wörter groß geschrieben Wir haben zum Beispiel die Unterstrich-ID der Bestellung, die Kunden-Unterstrich-ID und Alle Informationen, die wir unter den Remote-Feldnamen finden , stammen aus dem ursprünglichen Datensatz, aus dem ursprünglichen Quellsystem, aber jetzt der Feldname auf der linken Seite hier drüben. Diese Informationen stammen aus Tableau, Diese Informationen stammen aus Tableau nachdem wir unsere Felder umbenannt und bereinigt haben Wenn Sie sich diese Namen genauer ansehen, können Sie feststellen, dass sie der Groß-/Kleinschreibung des Titels folgen, bei der wir Wörter großgeschrieben und durch ein Leerzeichen getrennt haben Wörter großgeschrieben und durch ein Leerzeichen getrennt Sie können hier sehen, dass wir die Produktbereichs-ID haben, wobei der ursprüngliche Name hier Product Underscore-ID lautete. Tableau hat unsere Felder hier umbenannt Es ist wirklich cool. Wir haben im Tata das Grid, eine Zuordnung zwischen den alten Werten, den Remote-Feldnamen und den neuen. Nachdem Tableau sie umbenannt hat, haben wir immer eine Datenlinie zwischen Tableau und unseren Wie gesagt, es gibt hier kein Richtig und Falsch, aber es ist sehr wichtig, diese Regeln zu Beginn der Projekte zu definieren , bevor Sie mit der Erstellung von Visualisierungen beginnen Ich erinnere mich an ein Projekt, bei dem wir sofort mit der Erstellung des Dashboards und der Visualisierungen begonnen haben der Erstellung des Dashboards und der Visualisierungen ohne uns zunächst für die Namenskonventionen zu entscheiden Wir erstellen etwa 30 Dashboards in Tableau, und nach einer Weile haben wir herausgefunden, dass die Entwickler unterschiedliche Namenskonventionen verwenden. Das ist wirklich normal, wenn Sie die Richtlinien und Regeln nicht zu Beginn der Projekte definieren die Richtlinien und Regeln Beginn der Projekte und dann jeder seinen eigenen Am Ende hatten wir viele Dashboards mit unterschiedlichen Regeln, und die Benutzer waren damit überhaupt nicht zufrieden Dann haben wir uns für die anämischen Konventionen entschieden, und dafür waren wir natürlich zu spät dran Dann verbringen wir viel Zeit damit, den Datensatz umzubenennen, die Berichte zu überprüfen und so weiter Wenn Sie sich nicht zu Beginn des Projekts entscheiden, vor allem, wenn Sie große Projekte mit dynamischen Konventionen haben , kann es zu einem sehr schmerzhaften und kostspieligen Prozess kommen, alles von Grund auf sehr schmerzhaften und kostspieligen Prozess neu umzubenennen Stellen Sie sicher, dass Sie sich zu Beginn genügend Zeit nehmen, um mit Ihren Benutzern und dem Projektteam zu sprechen Ihren Benutzern und dem Projektteam und über die Namenskonventionen zu entscheiden Und bei der Überprüfung neuer Dashboards in Tableau ist es sehr wichtig , zu überprüfen, ob die Benennungskonventionen in jeder Arbeitsmappe eingehalten werden , damit sie im gesamten Projekt einheitlich Ordnung, Kay, das war also ein Überblick über die verschiedenen Namenskonventionen Als Nächstes lernen wir, wie man Felder und Tabellen in Tableau umbenennt. 98. Udemy 7 2 Umbenennung: Ordnung, nehmen wir an, dass Sie sich zusammen mit Ihren Benutzern und dem Projektteam für eine bestimmte Namenskonvention entschieden dem Projektteam haben, die sich von der von Tableau verwendeten unterscheidet Nun stellt sich die Frage, wie man Tableau umbenennt. In Tableau können wir die folgenden Änderungen an der Tabelle vornehmen. Wir können die Tabelle selbst umbenennen, oder wir können die Felder in der Tabelle umbenennen. Und bei letzterem können wir sogar die Werte in diesen Feldern ändern, auch als Aliase bezeichnet Wir werden im nächsten Tutorial darüber sprechen. In diesem Tutorial konzentrieren wir uns auf das Umbenennen der Felder und das Umbenennen der Tabellen Lassen Sie uns zunächst lernen, wie Sie die Felder in Tableau umbenennen. Ordnung, jetzt lernen wir wie man Felder in Tableau umbenennt. Lassen Sie uns die folgende Aufgabe haben. Die Aufgabe lautet, unsere Felder in Tableau gemäß der Namenskonvention Pascal umzubenennen . Das bedeutet, dass alle Wörter groß geschrieben werden und es keine Trennung zwischen Ordnung, jetzt ist die erste Frage, auf welcher Seite wir unsere Felder umbenennen können Wir können unsere Felder entweder auf der Arbeitsblattseite oder auf der Datenquellenseite umbenennen . Wir werden dieselben Effekte erzielen. Aber normalerweise gehe ich zur Datenquellenseite da wir dort mehr Metadaten, Informationen zu den Feldern und Tabellen finden können . Die zweite Frage ist nun, können wir unsere Felder global für die gesamte Arbeitsmappe, für alle Arbeitsblätter umbenennen ? Und können wir das auch lokal für nur eine Ansicht tun? Nun, du kannst beides machen. Aber das lokale Umbenennen für nur eine Ansicht ist ein bisschen schwierig Lassen Sie uns nun lernen, wie Sie unsere Felder global, für die gesamte Arbeitsmappe, für alle Ansichten auf der Arbeitsblattseite umbenennen für die gesamte Arbeitsmappe, für alle Ansichten auf der Arbeitsblattseite Okay, jetzt gehen wir zur Arbeitsblattseite hier drüben. Dann gehen wir zum Datenverbot auf der linken Seite Wir werden die Versanddaten umbenennen. Und hier haben wir drei Methoden. Das erste ist das Dropdown. Also was du tun wirst, schreibe einen Klick darauf und gehe dann einfach zur Umbenennung. Also werden wir darauf klicken und es in den vorherigen Schnitt umbenennen. Also werde ich einfach das Leerzeichen zwischen ihnen entfernen und dann Enter drücken. Und das war's. Es ist wirklich einfach. Wir haben gerade die Versanddaten umbenannt und die zweite Methode besteht darin , eine Abkürzung zu verwenden. Gehen wir zum Beispiel hier zum Bestelldatum und drücken F zwei. Und damit können wir den Namen bearbeiten. Also werde ich einfach auch das Leerzeichen zwischen Bestellung und Datum entfernen und den Hinweis eingeben. Wie Sie vielleicht schon bemerkt haben, die Position des Bestelldatums ändert sich die Position des Bestelldatums im Databan einfach liegt daran, dass die Felder in den Datenbanken in alphabetischer Reihenfolge sortiert sind Das ist die zweite Methode die beiden verwendet, die Und die dritte Methode zum Umbenennen der Felder auf der Arbeitsblattseite ist das Klicken und Halten. Gehen wir zum Beispiel zum Einzelpreis hier drüben, heben, um anzuklicken und zu halten, und lassen Sie dann los. Wie Sie sehen können, können wir den Namen jetzt bearbeiten. Das ist der dritte. Ich werde einfach das Leerzeichen zwischen ihnen entfernen und die Eingabetaste drücken. Das ist es. Das sind die drei Methoden zum Umbenennen der Felder im Arbeitsblatt Wählen Sie eine Tastenkombination mit zwei Tasten aus und klicken und halten Sie die Taste gedrückt. Eine weitere Sache beim Umbenennen: Im Gegensatz zu den Aliasnamen, die wir später für eine Ebene erhalten, können alle Arten von Feldern umbenannt werden Egal, ob es sich um eine Dimension, eine Kennzahl, kontinuierliche Diskrete oder einen beliebigen Typ handelt, wir können es umbenennen, sodass es keine Einschränkungen oder was auch immer für die Umbenennung von Tableau gibt keine Einschränkungen oder was auch immer für In Ordnung, also lass uns jetzt zum nächsten gehen. Wir werden die Felder auf der Datenquellenseite umbenennen. Gehen wir zur Datenquellenseite hier drüben. Und hier haben wir zwei Stellen, an denen wir Dinge umbenennen können, entweder in den Metadaten-Grids oder im Datengitter Und hier haben wir nur zwei Methoden, um Dinge umzubenennen. Das erste wird also das Drop-down-Menü sein, wie die Arbeitsblattseite. Gehen wir zum Namen, zum Beispiel zum Bestelldatum, klicken wir mit der rechten Maustaste darauf und benennen ihn dann um. Also werden wir den Abstand zwischen ihnen entfernen. Und das ist die zweite Methode zum Umbenennen Feldern auf der Datenquellenseite durch Doppelklicken. Gehen wir zum Beispiel hier in den Metadaten-Rastern zur Kunden-ID und doppelklicken wir einfach darauf Jetzt können wir gehen und auch das Leerzeichen entfernen So können wir umbenennen. Auf der Datenquellenseite haben wir nur zwei Methoden, die aufklappen und hier doppelklicken Leider haben wir keine Abkürzungen . Ordnung, jetzt haben wir das folgende Szenario dem wir die Felder mehrmals umbenannt haben und die ursprünglichen Namen der Felder vergessen haben. In diesem Fall setzen wir alles auf die ursprünglichen Namen zurück. Und das können wir entweder auf der Datenquellenseite oder auf der Arbeitsblattseite tun. Sehen wir uns auf der Datenquellenseite an, wie wir das machen können. Wenn Sie einfach zu dem Feld gehen, z. B. zur Kundennummer, klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf. Dann haben wir hier die Option Namen zurücksetzen. Lass uns darauf klicken. Wie Sie sehen können, sind wir jetzt wieder beim ursprünglichen Namen des Feldes. Ich fand es wirklich seltsam, weil ich auch gerne die Möglichkeit hätte, auf die Tablemic-Konvention zurückzusetzen Lassen Sie uns nun sehen, wie wir das machen können. Auf der Arbeitsblattseite gehe ich zurück und gehe dann zum Data Bain Lassen Sie uns die Bestelldaten auswählen. Und jetzt werden wir das Feld erneut bearbeiten. Klicken Sie also mit der rechten Maustaste darauf und benennen Sie es dann um. Dann siehst du hier ein sehr kleines Symbol, um den ursprünglichen Namen zurückzusetzen. Wenn Sie darauf klicken, setzen wir das Feld auf den ursprünglichen Feldnamen zurück. Ordnung, nehmen wir an, Sie haben viele Felder und möchten sie jetzt alle zurücksetzen. Anstatt sie einzeln zurückzusetzen, können wir eine Mehrfachauswahl und dann einen Reset durchführen Und das können wir auf der Datenquellenseite tun. Lassen Sie uns also dorthin wechseln. Und es spielt keine Rolle , ob Sie dem Metadatengrid oder mit dem Datengitter arbeiten werden. Was wir jetzt tun werden, wir gehen zur Bestell-ID, klicken darauf und halten dann die Steuerung gedrückt. Wählen Sie den nächsten aus, und dann wählen wir auch den Stückpreis aus. Klicken Sie dann mit der rechten Maustaste und setzen Sie die Namen zurück. Sobald Sie das getan haben, werden Sie sie alle zurücksetzen, was wirklich nett ist. Also haben wir den Stückpreis auf die Versanddaten zurückgesetzt. Die Bestelldaten. In Ordnung, jetzt haben wir also das folgende Szenario dem Sie sich im Projekt befinden und bereits eine Build-Ansicht haben. Aber danach haben Sie sich für eine Umbenennung entschieden. Was kann mit unserer Ansicht passieren, wenn wir eine Umbenennung vornehmen? Hier in der Ansicht haben wir zum Beispiel die ID mit dem Unterstrich für die Reihenfolge, und wir möchten sie wieder in den Namen Tableau umbenennen Wir gehen also zur zweiten Bestell-ID über, statt des Unterstrichs lasse ich es einfach als Leerzeichen Wie Sie in der Ansicht sehen können, hat Tableau die Namen automatisch in den neuen Namen geändert automatisch in den neuen Namen Nun, Sie könnten sagen, okay, und was das zu erwarten ist, wenn ich den Namen der Datenquelle ändere, ändert sich das auch in den Visualisierungen Nun, das gibt es nur in Tableau. Wenn Sie andere Tools wie Power PI verwenden und Datensätze umbenennen, geht die gesamte Visualisierung kaputt Wenn Sie hier also die Aufgabe haben, umzubenennen, wird das in Tableau schnell geschehen, aber in Power BI-Projekten wird es wirklich schmerzhaft sein Ordnung, bis jetzt haben wir gelernt, wie man die Felder für die gesamte Arbeit global umbenennt Bupp. Jetzt stellt sich die Frage, wie man lokal nur für eine Ansicht umbenennen Und hier kommt es auf die Feldrollen an, diskret und kontinuierlich. Fangen wir jetzt mit dem Kontinuierlichen an. Wie wir bereits gelernt haben, kann das Kontinuierliche die Achse der Ansicht erzeugen. Wie Sie hier in diesem Beispiel sehen können, handelt es sich bei der Menge und dem Umsatz um grüne Pillen. Das heißt, sie sind kontinuierlich und haben die Achse der Ansicht erzeugt. Nun die Menge hier und die Verkäufe umzubenennen , das ist wirklich einfach. Was wir tun werden, gehen wir hier auf die Achse, klicken mit der rechten Maustaste darauf und gehen dann zu Achse bearbeiten. Lass uns dorthin gehen. Dann haben wir hier ein neues Fenster. Und wenn Sie hierher gehen, können Sie die Achsentitel sehen. Der aktuelle Titel ist Quantity. Gehen wir zu dem Feld hier drüben und ändern es von Menge zu Mengen. Dann lass uns das schließen. Wie Sie jetzt sehen können steht der Feldname Mengen auf der Achse. Und wenn wir die Daten Bain hier drüben überprüfen, bleibt das Feld als Menge stehen Wir haben diese Änderung nur lokal vorgenommen. Aus dieser Sicht ist das für den Continuous wirklich einfach. Aber der knifflige Teil ist, wenn wir ein diskretes Feld haben, zum Beispiel ist die Bestell-ID hier diskret Wir haben die blauen Pillen. Das wird knifflig. Jetzt werden wir den Namen von der Bestellnummer in Bestellungen ändern . Was wir tun werden, wir gehen zur blauen Pille hier in den Reihen und doppelklicken darauf. Doppelte Bindestriche, schreib die Reihenfolge der Wörter und drücke dann. Und das war's. Geh raus, klicke einfach hier in den weißen Bereich. Und wie Sie jetzt sehen können, haben wir es in Bestellungen umbenannt. Und wie Sie in der Ansicht hören werden, aber wir haben den globalen Namen nicht geändert, er bleibt bei der Datenübergabe als Bestell-ID erhalten. So benennen wir die diskreten Felder lokal um. Auf den ersten Blick war es nicht wirklich klar, es ist knifflig, aber lassen Sie mich Ihnen zeigen, wie ich das normalerweise mache. Nehmen wir ein anderes Feld , diese Kategorie hier. Wir werden es von Kategorie zu Kategorie ändern. Was ich normalerweise mache, ich gehe hierher und doppelklicke darauf und kopiere einfach den Namen. Dann gehe ich zum Antics Editor und füge den Namen ein. Dann werden wir die neue Zeile haben , dann doppelte Bindestriche und wir werden die neuen Namenskategorien haben Und das ist es. Dann kopiere ich es von hier und gehe zurück zu Tableau. Sie dann wiederum in der Kategorie Doppelklicken Sie dann wiederum in der Kategorie hier drüben auf die Kegel. Dann entferne ich diese Teile und füge einfach die neuen Sachen ein. Dann gib ein. Das heißt also, so mache ich das normalerweise für die diskreten Felder. Ich gehe zum Texteditor und bereite mich dort vor , weil mir klar ist, was ich schreibe. Ordnung, jetzt haben wir alle verschiedenen Methoden zum Umbenennen von Feldern in Tableau auf der Datenquellenseite, der Arbeitsblattseite, global und lokal gelernt alle verschiedenen Methoden zum Umbenennen von Feldern in Tableau auf der Datenquellenseite, der Arbeitsblattseite, global und lokal Ordnung, jetzt fahren wir mit dem nächsten Punkt fort, an dem wir die Tabellen in Tableau umbenennen können Und auch hier können wir die Änderungen entweder auf der Datenquellenseite oder auf der Arbeitsblattseite mit denselben Methoden wie beim Umbenennen von Feldern Der nächste Punkt zu lokal und global Sie können die Namen nur global ändern Alles, was Sie tun, kann sich also auf alle Ansichten auswirken, was nicht wirklich wichtig ist, wie die Feldnamen. Sehen wir uns nun auf der Arbeitsblattseite an , wie wir das machen können. Also bleiben wir hier bei einer kleinen Datenquelle und minimieren alles, damit wir die Tabellennamen sehen. Sie haben vielleicht schon bemerkt, dass wir auf den Namen Punkte haben. Und das liegt daran, dass unsere Datensätze aus CSV-Dateien stammen, was keine wirklich nützliche Information ist um sie an der Datenquelle zu sehen So können wir den Namen bereinigen und ihn beispielsweise nur in Kunden umbenennen Wir können hier zum Namen gehen, mit der rechten Maustaste darauf klicken und dann auf Umbenennen klicken. Also werde ich es so umbenennen, dass es nur noch Kunden sind. Beim nächsten Mal werden wir die zweite Methode verwenden , indem wir die Abkürzung F zwei verwenden. Drücken wir F zwei, entfernen die S-Teile, wir haben nur die Bestellungen und wir werden die dritte Meisoden für die Produkte verwenden Einfach klicken und gedrückt halten und dann die CSV-Teile entfernen, die diese anderen Stream-Mesoden zum Umbenennen Tabellen Lassen Sie uns nun die Änderungen für die Big-Data-Quelle auf der Datenquellenseite Lassen Sie uns dorthin wechseln. Wir gehen zur Datenquellenseite. Hier haben Sie zwei Möglichkeiten, die Tabellennamen zu ändern, entweder im Datenmodell oder beim Hinzufügen des Metadaten-Grids. Wir können nicht zum Datenraster gehen, um Tabellen umzubenennen. Lassen Sie uns zunächst zur Big-Data-Quelle wechseln. Ich werde hier drüben zur Big-Data-Quelle gehen. Lassen Sie uns die Reihenfolge im Datenmodell ändern. Hier haben wir nur eine Methode, klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und benennen Sie sie um. Also werden wir die CSV-Teile entfernen und dann gehen wir zu den Kunden hier drüben. Gehen wir dann zum Metadaten-Grid. Und wie Sie sehen können, klicken Sie einfach hier und Sie können die CSV-Teile entfernen. Das ist es also. Und jetzt zum letzten müssen wir die Produkte umbenennen. Also können wir hier rübergehen und die Produkte auswählen und sie dann auf der Datenquellenseite umbenennen Das war's also, so benennt man die Tabellen um. Auf der Datenquellenseite haben wir das Datenmodell und die Metadatengitter Damit haben Sie alle möglichen Methoden zum Umbenennen von Tabellen in Tableau kennengelernt alle möglichen Methoden zum Umbenennen von Tabellen in Ordnung, Leute. Damit haben wir gelernt, wie man Dinge in Tableau umbenennt. Als Nächstes werden wir lernen, wie man Aliase in Tableau hinzufügt. 99. Udemy 7 3 Aliase: Lassen Sie uns zunächst verstehen, warum und wann wir Liss in Tableau benötigen Manchmal sind wir in Tableau-Projekten mit den folgenden Situationen konfrontiert Die erste ist, wenn wir eine schlechte Datenqualität in unseren Datensätzen, einen Tippfehler in Chrome-Daten oder inkonsistente Werte haben, müssen wir unsere Daten irgendwie bereinigen, bevor wir mit der Erstellung unserer Visualisierungen beginnen Wir haben zum Beispiel das folgende Szenario auf dem Tisch: Kunden, wir haben eine schlechte Datenqualität wir haben eine schlechte Datenqualität innerhalb des Feldes. Also hier haben wir einen Tippfehler. Manchmal ist es Deutschland, manchmal ist es Deutschland, manchmal nennen sie es USA und dann Amerika, die Datenqualität bei diesem Grundnahrungsmittel ist wirklich schlecht Also hier müssen wir etwas dagegen tun und die Daten bereinigen Und hier haben wir zwei Möglichkeiten. Entweder kehren wir zu den ursprünglichen Datensätzen zurück und nehmen die Änderungen der Werte Und bei der zweiten Option können wir die Änderungen direkt in Tablo mithilfe von Wie wir das aufräumen werden. Wir werden das E von hier entfernen, den Tippfehler. Und dann werden wir statt Deutschland Deutschland haben Und statt Amerika werden wir die USA haben. Und wir könnten eine weitere Situation haben, in der die Datenqualität gut ist , die Namen aber zu lang sind. Und wenn Sie Ansichten erstellen, werden Sie feststellen, dass alles eng ist und Sie nicht genügend Leerzeichen haben , um die gesamten Werte der Dimensionen anzuzeigen. Aus diesem Grund ändern wir die Werte der Dimensionen meistens ändern wir die Werte der in kürzere Namen, in Abkürzungen Anstatt zum Beispiel den Wert von Deutschland zu haben, werden wir E anstelle von USA Wir hier, F R E und US hier. Auch hier haben wir die gleiche Situation. Entweder kehren wir zum ursprünglichen Datensatz zurück und ändern die Werte, oder wir bleiben bei Tableau und machen es direkt dort mit Aliasnamen In echten Projekten können Sie nicht jedes Mal zum Quellsystem oder zu den ursprünglichen Datensätzen zurückkehren Quellsystem oder zu den und dort die Werte ändern Entweder haben Sie dafür keine Zeit oder Sie können das nicht tun Aus diesem Grund ändern wir diese Werte letztendlich immer direkt in Tableau. Eliuses in Tableau sind also alternative Namen für das Element eines diskreten Dimensionsfeldes , sodass ihre Beschriftungen in der Ansicht unterschiedlich angezeigt Wie Sie vielleicht bemerkt haben, sage ich, dass es Feld mit diskreten Dimensionen handelt , und das liegt daran, dass Sie in Tableau keine um ein Feld mit diskreten Dimensionen handelt , und das liegt daran, dass Sie in Tableau keine Eliuses für Kennzahlen oder für kontinuierliche Dimensionen erstellen können Kennzahlen oder für kontinuierliche In Tableau können Sie Elises also nur für Felder mit der Rolle diskrete Dimension erstellen für Felder mit der Rolle diskrete Und jetzt haben wir wie immer die Fragen , auf welcher Seite wir Eliuses erstellen können Nun, nur auf der Arbeitsblattseite können wir die Eliss in Tableau erstellen Wir können es nicht auf der Datenquellenseite erstellen. Und die zweite Frage: Können wir Aliase global für die gesamte Arbeitsmappe, alle Ansichten und auch lokal für nur eine Ansicht erstellen Aliase global für die gesamte Arbeitsmappe, alle Ansichten und auch lokal für nur eine Die Antwort darauf ist, dass wir Aliase nur global erstellen können . Das wird sich auf die gesamte Arbeitsmappe auswirken Alle Visualisierungen. Wir können Aliase nicht lokal nur für eine Ansicht erstellen. Okay, wir gehen zur Arbeitsblattseite. Wir können das nicht auf der Datenquellenseite tun. Wir bleiben bei der kleinen Datenquelle. Wir nehmen das Land und rauben es hier in den Reihen aus. Und dann nehmen wir eine beliebige Maßnahme, nehmen wir die Punktzahlen, ziehen und sie auf die Säulen ziehen und rauben. Die Aufgabe hier: Anstatt diese Werte zu haben, Frankreich, Deutschland, USA, wollen wir kurze Namen haben. Hier haben wir zwei Methoden, um Aliase in Tableau zu erstellen. Die erste besteht darin, in den Datenbehälter auf der linken Seite zu gehen. Also lass uns ins Feldland hier drüben gehen. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf, und dann haben wir hier die Option Aliase Also lass uns dorthin gehen. Und hier bekommen wir ein neues Fenster, um die Aliase zu bearbeiten Schauen wir uns also an, was wir hier in der Mitte sehen können , wir haben drei Spalten Wir haben Mitglieder, wir haben Aliase und den Wert der Aliase. Beim ersten Mal werden wir alle Mitglieder der Dimension Land sehen alle Mitglieder der Dimension Diese Werte stammen direkt aus den Datensätzen. Das sind also die Originalwerte aus der Quelle. Dann hat der nächste, den wir haben, Aliase. Es ist wie ein Indikator, der uns zeigt, ob die Werte in der Ansicht von den ursprünglichen Werten oder vom Elias stammen den ursprünglichen Werten oder vom Elias Jetzt ist alles leer, weil wir keine Aliase hinzugefügt haben. Und im dritten Feld haben wir die Aliase hier. Wir können die Aliase jedes Mitglieds einzeln bearbeiten die Aliase jedes Mitglieds einzeln Und wie Sie jetzt sehen können, sind die Aliase genau identisch mit den ursprünglichen Werten Deshalb haben wir keine Aliase. Gehen wir jetzt und ändern das. Statt Frankreich werden wir R haben, und dann statt Deutschland werden wir E haben. Wie Sie sehen können, füge ich den Aliasnamen andere Werte hinzu als die ursprünglichen Werte Tablo wird als Star auf den Markt kommen. Lassen Sie uns jetzt den letzten nehmen und wir werden ihn als USA haben Jetzt überprüfe einfach, was passieren wird , wenn ich auf Ok klicke. Sie sehen hier, wir haben die alten Werte und wenn ich auf Ok klicke , wechsle ich zu den Aliasen So können Sie Aliase im Data Bain hinzufügen Aber jetzt nehmen wir an , dass Sie Ihre Meinung später ändern und die Aliase nicht verwenden möchten und stattdessen zu den ursprünglichen Werten zurückkehren möchten zu den ursprünglichen Werten zurückkehren möchten Wie wir das machen können. Vielleicht hast du es schon gesehen. Gehen wir also zurück in das Land hier drüben auf dem Data Bain, klicken Sie mit der rechten Maustaste Wir gehen wieder zu den Aliasen und während der Bearbeitung der Aliase gibt es hier eine Option namens Was Sie tun können, Sie können hier rübergehen und einfach darauf klicken und alles wird auf die ursprünglichen Werte zurückgesetzt Und wie Sie sehen können, sind diese Indikatoren verschwunden. Das heißt, es gibt keinen Elias. Wenn Sie jetzt auf Okay klicken, wird der Wert auf die ursprünglichen Werte aus den Datensätzen zurückgesetzt ursprünglichen Werte aus den Datensätzen Was ich normalerweise mache, wenn ich Aliase in Tableau benötige gehe ich nicht direkt zu einem Feld und ändere die Werte Stattdessen neige ich dazu, immer neue Duplikate des Felds zu erstellen und nur die Werte der neuen Felder zu ändern , die ich erstellt habe Lassen Sie mich Ihnen zeigen, was ich meine. Wir gehen in das Land, klicken mit der rechten Maustaste und dann gehen wir zu der Option hier drüben, Doublates Lass uns das machen. Und wie Sie jetzt sehen können, haben wir ein weiteres Feld namens Land mit der Kopie. Und natürlich kann ich jetzt anhand des Namens verstehen, dass es sich um eine Kopie und das andere um das Original handelt. Aber wenn Sie in Tableau genau auf das Datentypsymbol schauen , können Sie sehen, dass wir in den Doppelstrichen quasi ein Gleichheitszeichen haben Dieses Zeichen weist darauf hin, dass es sich bei diesem Feld nicht um ein Originalfeld handelt, sondern dass es aus einem anderen Originalfeld erstellt wurde Wenn Sie sehen, bedeutet das, dass es sich um ein benutzerdefiniertes Feld handelt , das wir erstellt haben. Was ich normalerweise mache, ich benenne es um, wir nennen es Country-Shorts. Jetzt erstelle ich die Aliase diesem neuen Feld. Gehen wir und machen das, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Aliase und dann statt Frankreich auf F, R, D, E und US Damit habe ich die beiden Optionen, die lange, die ursprüngliche und auch die kurze Version des Landes Und ich kann bei den IS-Visualisierungen entscheiden, ob ich die Kurzversion oder die Langversion verwenden werde Ordnung, das ist alles für die erste Methode, bei der wir Aliase von der linken Seite, aus der Datenbank, erstellt haben Aliase von der linken Seite, aus der Datenbank, erstellt Jetzt gehen wir zur zweiten Methode über, bei der Sie Aliase direkt aus der Ansicht erstellen können Mal sehen, wie wir das machen können. Gehen Sie einfach hier über den Wert Frankreich und klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf. Und dann haben wir hier die Option Elias bearbeiten . Lass uns das auswählen Jetzt habe ich hier ein sehr einfaches Fenster. Ich muss nur die Liste nur für Frankreich bearbeiten, also gebe ich den Elias nur für einen Wert Lass uns das FR machen und dann auf Ok klicken. Und wie Sie jetzt in der Ansicht sehen können, ändern wir in der Visualisierung einfach schnell den Wert France in FR Visualisierung einfach schnell den und wir können dasselbe für Deutschland tun. Klicken Sie also mit der rechten Maustaste auf den Wert und bearbeiten Sie dann Elias. Wieder dasselbe Fenster, wir sehen DE und Ok, ebenso wie sich der Wert direkt in der Ansicht ändert Dies ist eine sehr schnelle Methode, um die Aliase direkt in der Ansicht zu bearbeiten Wenn wir nun die Dimension Land in der Databain überprüfen , schauen wir uns den Elias Wie Sie sehen können, hat das Mitglied Frankreich und Deutschland einen Elias, FR und DE und das haben wir direkt aus der Ansicht heraus gemacht Nun die Frage, welche Methoden Sie verwenden. Ich würde sagen, wenn Sie mehrere Werte ändern möchten, gehen Sie in die Datenbank und nehmen Sie die Es ist einfach einfacher, mit dem Fenster zu arbeiten und all diese Werte hinzuzufügen Wenn Sie jedoch einen einzelnen Wert aus der Dimension ändern möchten , können Sie dies schnell tun, indem zur Ansicht wechseln und den Alias bearbeiten. Und das ist alles für die Aliase. Das ist wirklich eine großartige Methode, um zu bereinigen , wie die Werte direkt in Tableau geändert werden können, ohne dass Sie zu den ursprünglichen Datensätzen zurückkehren und die Änderungen dort Ordnung, jetzt haben wir die folgende Tableau-Aufgabe für Sie Die Aufgabe lautet: Kürzen Sie die Werte innerhalb der Feldkategorie in Tabellenprodukten aus den großen Datensätzen ab, wobei nur das erste Zeichen jedes Werts angezeigt Sie können das Video sofort anhalten, um die Aufgabe zu erledigen, es dann fortsetzen, wenn Sie fertig sind In Ordnung, lassen Sie uns das jetzt schnell erledigen. Wie ich Ihnen bereits gezeigt habe, beginnen wir zunächst damit, das Feld zu duplizieren Also werde ich gehen und das machen. Dann werde ich es in die Kategorie Kurzfilme umbenennen. Dann werde ich Beiträge der Kategorien Werte, Kategorien und Kurzfilme präsentieren . Bisher haben beide Dimensionen genau die gleichen Werte. Wir haben nichts geändert. Jetzt gehen wir zur Kategorie Kurz und schreiben einen Klick darauf. Und dann gehen wir zum Lius. Die Aufgabe sagt, das erste Zeichen, der erste Buchstabe von jedem Wert, also bedeutet das, dass der erste der zweite sein wird Es könnte unser Betriebssystem sein, also lasse ich es bei O. Und das dritte wird sein, dann klicken Sie auf Okay. Das bedeutet, dass wir jetzt neue Dimensionen haben , die nur das erste Zeichen jedes Werts haben. Und das haben wir mit dem Lius gemacht. Das ist wirklich einfach. In Ordnung, Leute. Damit haben wir diesen Abschnitt abgeschlossen, was ein wirklich wichtiger Schritt ist, um unsere Datensätze vorzubereiten, bevor wir mit der Erstellung unserer Visualisierungen beginnen Im nächsten Abschnitt werden wir lernen, wie wir unsere Daten in Tableau organisieren und strukturieren 100. Abschnitt 8 Organisation: So organisieren Sie Ihre Daten in Tableau. In Tableau verfügen wir über verschiedene Techniken und Methoden , um Ihre Daten zu gruppieren und zu organisieren. Dies ist sehr wichtig , damit Ihre Benutzer Ihre Daten verstehen. Zunächst können Sie lernen, wie Sie die Dimensionen in Hierarchien organisieren , und danach können Sie lernen, wie Sie die Mitglieder von Dimensionen mithilfe von Gruppen gruppieren die Mitglieder von Dimensionen mithilfe von Gruppen weiteren Verlauf können wir lernen, wie Sie Ihre Daten mithilfe der Cluster-Gruppe Im weiteren Verlauf können wir lernen, wie Sie Ihre Daten mithilfe der Cluster-Gruppe in verschiedene Gruppen gruppieren Danach können Sie lernen, wie Sie Ihre Daten mithilfe von Gruppen in zwei Teilmengen aufteilen Ihre Daten mithilfe von Gruppen in zwei Teilmengen Dann haben wir eine weitere Methode namens Pens, um die Werte der Kennzahlen zu gruppieren , um Histogramme zu erstellen Beginnen wir mit der ersten Methode zur Organisation unserer Daten mithilfe von Hierarchien. Lass uns jetzt gehen 101. Udemy 8 1 Hiearchy: Ordnung Leute, der beste Weg, die Hierarchie zu verstehen, ist ein Beispiel Wenn Sie sich unsere Daten ansehen, zum Beispiel die Kunden, können Sie feststellen, dass einige Dimensionen miteinander verwandt sind , da sie ähnliche Informationen enthalten. Zum Beispiel die Dimension Land, wir haben Werte wie Deutschland, USA und Frankreich. Und wir haben eine weitere Dimension Stadt, in der Sie die Städte in diesen Ländern finden können. Für Deutschland haben wir Berlin, Stuttgart. Und dann haben wir eine dritte Dimension, die Postleitzahl, in der Sie die Codes innerhalb dieser Städte finden können. Wie Sie sehen können, beschreiben diese drei Dimensionen allgemeine Informationen. Sie geben uns Informationen über den Standort des Benutzers, und wir können diese Dimensionen mithilfe der Hierarchie miteinander verknüpfen . In Hierarchien haben wir verschiedene Ebenen. Und wir beginnen mit dem obersten Knoten und nennen ihn den Wurzelknoten Dieser Knoten repräsentiert die höchste Aggregationsebene in unserer Hierarchie Und jetzt gehen wir zur nächsten Hierarchieebene über, wo wir das Land haben Auf dieser Ebene werden wir mehr Details zu unseren Daten sehen . Wo wir zum Beispiel die beiden Werte USA und Deutschland und die Verbindungen zwischen den Knoten haben, nennen wir das Zweige. Und jetzt gehen wir zur nächsten Ebene in unserer Hierarchie über. Wir haben die zweite Ebene hier in der Stadt. Wir werden mehr Details zu unseren Daten sehen. In den USA haben wir also Portland und Seattle. Und in Deutschland haben wir Stuttgart und Berlin. Und wieder haben wir die Verbindung zwischen dem übergeordneten Knoten und dem untergeordneten Knoten, der die Zweige verwendet. Und jetzt gehen wir zur letzten Ebene in der Hierarchie, wir haben die Postleitzahl. Und hier werden wir die Struktur weiter mit mehr Details aufteilen . Wir haben also die folgenden Bustal-Codes für jede Stadt. Da die Postleitzahl die letzte Ebene in unserer Hierarchie ist und diese Werte keine untergeordneten Elemente haben, bezeichnen wir diese Knoten als Blattknoten Die Blattknoten oder Blätter stellen die detaillierteste Ebene unserer Daten in dieser Hierarchie dar . Damit haben wir nun die vollständige Struktur unserer Hierarchie. Wie Sie sehen können, sieht es aus wie eine Baumstruktur. Der oberste Knoten, wir nennen ihn den Wurzelknoten, er repräsentiert die höchste Ebene der Details. Dann haben wir die Zwischenebenen, die über Zweige miteinander verbunden sind. Und die letzte Ebene, wir nennen sie Blattknoten, wo sie die unterste Detailebene darstellt. Wir haben den Wurzelknoten, er repräsentiert die höchste Ebene der Aggregationen. Dann haben wir Zwischenebenen die mit den Zweigen verbunden sind Und dann haben wir die Blätter, die Blattknoten. Sie stellen die niedrigste Detailebene in unseren Daten dar. Wie wir bereits gelernt haben, können wir viele Laboroperationen am Würfel durchführen. Wenn wir also unsere Daten einholen, können wir zwei sehr wichtige Operationen durchführen Drilldown und Drill-up Drilldown und Drill-up sind alles Operationen, sind alles Operationen die uns helfen werden, uns durch die Hierarchie zu navigieren , um ein tieferes oder höheres Verständnis der Daten zu erlangen tieferes oder höheres Verständnis der Daten Lassen Sie uns also zunächst verstehen, wie der Drilldown funktioniert. Nehmen wir an, wir arbeiten mit dem Vertrieb von Mejor zusammen. Wir beginnen auf dem obersten Knoten auf der höchsten Ebene. Auf der höchsten Ebene werden wir die Gesamtverkäufe in den gesamten Datensätzen haben die Gesamtverkäufe in den gesamten Datensätzen Zum Beispiel werden es 140 sein. Jetzt sind wir also auf der höchsten Ebene, auf dem Wurzelknoten. Und wenn Sie Drilldown verwenden, springen Sie zur nächsthöheren Ebene in der Hierarchie. Das bedeutet also, dass wir auf dieser Ebene mehr Details zu den Verkäufen sehen werden. Für die USA haben wir also 90 und für Deutschland haben wir 50. Und wenn Sie nun mehr Details zu Ihren Daten sehen möchten, können wir uns erneut bewerben und einen Drilldown durchführen, um zur nächsthöheren Ebene in der Struktur zu springen nächsthöheren Ebene in . Was wird also passieren? Wir gehen zur zweiten Ebene und hier wird der Verkauf zwischen Portland und Seattle aufgeteilt. Wir haben 40,50€ und für Deutschland werden wir 24 Wachmänner und 34 in Berlin haben Das bedeutet, dass wir mehr Details über unsere Verkäufe sehen. Und wenn Sie jetzt auf die unterste Ebene bis zu den Blättern gehen wollen , gehen wir von der Stadt bis zur Postleitzahl nach unten. Es wird also so aussehen. Das Portland wird zwischen diesen beiden Postleitzahlen aufgeteilt. Sagen wir, Seattle wird dasselbe sein , weil wir nur ein Kind haben. Das Gleiche gilt für Stuttgart, es wird 20 bleiben, und Berlin, wir haben zwei Postleitzahlen, also wird es wieder aufgeteilt. Wie Sie sehen können, verwenden wir Drilldown, um durch die Hierarchie zu navigieren , indem wir uns von höheren Detailebene zu einer niedrigeren Detailebene weiterleiten. Es ist, als würden wir den Baum erweitern, um mehr Details zu sehen und unsere Daten zu verstehen. Ordnung, jetzt werden wir über die zweite Alp-Operation sprechen , die Bohrung. Es ist genau das Gegenteil von Drilldown. Drill Up führt uns von unten nach oben, unten nach oben, von unten nach oben. So funktioniert das. Nehmen wir an , wir fangen mit den Blättern an und wir werden den Verkauf dieser Blätter durchführen. Und jetzt können wir einen Drill-up benutzen, um von der Postleitzahl in die Stadt zu gelangen. Zum Beispiel werden wir den Gesamtumsatz in Berlin haben , 30, weil das die Summe von zehn plus 20 ist. Und dann wird es in Utgard gleich bleiben, 20, Seattle 50 und Portland ebenfalls, um die Werte aus den Blättern zusammenzufassen Wir werden also den Wert 40 haben. Wie Sie sehen können, wird der Wert mit steigender Tendenz aggregierter werden Schauen wir uns an, dass wir in das Land springen wollen, damit wir wieder einen Drill-up verwenden können, um von der Stadt in die Länder zu gelangen In Deutschland können wir einen Gesamtumsatz von 50 haben. Für die USA können wir einen Gesamtumsatz von 90 haben. Jetzt können Sie erneut Drill-Up verwenden, um zum Stammknoten zu gelangen , wo Sie die höchste Aggregationsebene haben können die höchste Aggregationsebene haben Wir können also den Wert 140, den Gesamtumsatz, in unserem Datensatz Wie Sie sehen, können wir, wenn wir über eine Hierarchiestruktur verfügen, einen Drill-up- und einen Drilldown-Vorgang verwenden , um durch die Hierarchiestruktur zu navigieren. Hierarchien organisieren und strukturieren die Mitglieder der Dimensionen in einer logischen Baumstruktur , indem sie ähnliche Dimensionen gruppieren Hierarchien sind wirklich wichtig und verleihen Ihren Ansichten Dynamik Sie das Gesamtbild betrachten und die Daten auf höchster Ebene verstehen können die Daten auf höchster Ebene verstehen Und Sie können bis zu bestimmten Details vordringen, um detailliertere Wissensdaten zu erhalten In Ordnung, jetzt sind wir wieder bei Tableau. Lassen Sie uns verstehen, wie wir in Tableau Hierarchien erstellen können in Tableau Hierarchien erstellen Wir können Hierarchien nur auf der Arbeitsblattseite erstellen. Wir können es nicht auf der Datenquellenseite erstellen. Auf der Arbeitsblattseite können wir eine Hierarchie auf der Datenschmerzseite erstellen . Wenn Sie sich die Kundentabellen ansehen, können Sie feststellen, dass wir bereits eine Hierarchie haben. Und hier haben wir ein kleines Symbol, das anzeigt, dass wir eine Hierarchie haben, den Namen der Hierarchie namens Country City, und auf der linken Seite haben wir hier einen kleinen Pfeil. Wenn wir darauf klicken, kann die Hierarchie erweitert werden und wir können die Dimensionen innerhalb dieser Hierarchie sehen. Apropos Dimensionen, Hierarchien könnten verwendet werden, nur vier Dimensionen Sie können keine Hierarchie aus Kennzahlen erstellen. Und diese Hierarchie, die wir hier haben, wird automatisch von Tableau aus erstellt. Seitdem hat Tableau den Inhalt des Landes und der Stadt analysiert und automatisch erkannt, dass es eine Hierarchie zwischen ihnen gibt. Da wir jedoch lernen wollen, wie man eine Hierarchie erstellt, werden wir sie entfernen und eine ganz neue erstellen. Um nun eine Hierarchie zu entfernen, gehst du zum Hierarchienamen hier drüben und klickst mit der rechten Maustaste darauf. Und dann haben wir hier die Option Hierarchie entfernen. Hier müssen Sie verstehen , dass die Dimensionen innerhalb der Hierarchien nicht gelöscht werden, nur die Hierarchie selbst wird gelöscht Sie werden also keine Felder im logischen Baum verlieren. Die logische Hierarchie wird entfernt. Ordnung, jetzt wollen wir sehen, wie wir eine Hierarchie in Tableau erstellen können . Und wir werden die Standorthierarchie erstellen. Wir gehen zur linken Seite des Dateneingangs und wählen eine der Dimensionen aus. Es spielt keine Rolle, welche Sie auswählen, aber ich bevorzuge es, mit der höchsten Ebene der Hierarchie zu beginnen . In unserem Beispiel wird es das Land sein, das radikale Land auswählt . Klicken Sie darauf. Und dann haben wir hier etwas, das Hierarchie genannt wird. Und wir wählen „Hierarchie erstellen“. Lass uns dorthin gehen. Wir müssen ihm einen Namen geben, also nennen wir es Standorthierarchie. Dann er, wie Sie jetzt auf der linken Seite sehen können , haben wir das Symbol der Hierarchie. Darin haben wir nur eine Dimension, das Land. Jetzt haben wir in unserer Hierarchie auch die Stadt und die Postleitzahl. Wie können wir es also zu dieser Hierarchie hinzufügen? Wie wir lernen, hat die Hierarchie verschiedene Ebenen, und die Reihenfolge dieser Ebenen ist wirklich wichtig. Wir haben Land, Stadt und Postleitzahl. Um nun die Stadt hinzuzufügen, ziehen wir einfach die Stadt unter dem Land hierher und lassen sie los. Damit haben wir jetzt die Stadt in unserer Hierarchie. Nehmen wir uns auch die Postleitzahl. Also müssen wir es per Drag-and-Drop unter die Stadt ziehen. Lass uns veröffentlichen. Damit haben wir die Standorthierarchie mit den drei Dimensionen Land, Stadt und Postleitzahl erstellt die Standorthierarchie mit den drei Dimensionen Land, . Auch hier gilt: Wenn Sie die Details zu dieser Hierarchie ausblenden möchten , können wir sie hier zusammenklappen. Oder wenn Sie die Details sehen möchten, können wir die Hierarchie erweitern. Ordnung, das ist also eine Möglichkeit, mithilfe der Dropdownliste eine Hierarchie in Tableau zu erstellen . Die zweite Möglichkeit, eine Hierarchie zu erstellen, besteht darin, Dimensionen schnell per Drag-and-Drop zusammenzufügen. Wenn wir zum Beispiel zur Produkttabelle gehen, haben wir auch hier eine Hierarchie zwischen der Kategorie, Produktnamen und der Unterkategorie Unsere Hierarchie beginnt mit der Kategorie, dann mit der Unterkategorie, und die letzte, die Blätter, wird der Produktname sein Sehen wir uns nun an, wie wir die Hierarchie schnell per Drag & Drop erstellen können schnell per Drag & Drop Wir nehmen eine dieser Dimensionen, sagen wir, wir beginnen mit der Kategorie und ziehen sie per Drag & Drop in die Unterkategorie Ich bewege den Mauszeiger jetzt und wähle die Unterkategorie aus. Lass uns veröffentlichen. Sobald wir das getan haben, versteht Tableau , dass wir diese Dimensionen verbinden wollen. Also wird Tableau eine neue Hierarchie erstellen. Wir werden es die Produkthierarchie nennen. Und lass es uns machen, okay. Und jetzt wollen wir sehen. Auf der linken Seite haben wir eine neue Hierarchie namens Produkthierarchie mit dem Symbol. Und wir haben zwei Dimensionen, Kategorie und Unterkategorie, Kategorie und Unterkategorie Wir vermissen die dritte Dimension. Lassen Sie uns den Produktnamen nehmen und ihn in der Hierarchie löschen. Jetzt haben wir ein Problem damit. Die Reihenfolge der Dimensionen innerhalb unserer Hierarchie ist falsch, weil die Dimensionskategorie die Ebene eins und die Unterkategorie die Ebene zwei sein sollte Wie können wir das beheben? Wählen Sie einfach die Kategorie aus und ziehen Sie sie per Drag & Drop über die Unterkategorie Lass uns das veröffentlichen. Das heißt , so änderst du die Reihenfolge der Kategorien. Und damit haben wir die Produkthierarchie. Okay, nehmen wir an, wir wollen nicht die gesamte Hierarchie entfernen, wir wollen nur ein Mitglied, eine Dimension aus der Hierarchie entfernen . Um das zu tun, nehmen wir an, wir wollen den Produktnamen entfernen. Wählen Sie es aus und ziehen Sie es einfach per Drag & Drop irgendwo hier in den leeren Bereich. Und damit ist der Produktname kein Mitglied der Hierarchie mehr. So können wir Dimensionen aus der Hierarchie entfernen. Aber ich möchte sie wieder in unsere Hierarchie aufnehmen, weil wir sie später benötigen. Also werde ich die Unterkategorie unter die Kategorie stellen, und wir nehmen den Produktnamen und platzieren ihn unter der Unterkategorie, und das war's Das sind also die beiden Methoden zum Erstellen von Hierarchien in Tableau, entweder durch Drop-Dominu oder durch schnelles Zusammenziehen der Dimensionen um eine Hierarchie zu Es ist wirklich einfach. In Ordnung, jetzt haben wir diese Hierarchie, die Struktur, wie wir sie aus unserer Sicht verwenden werden, es ist wirklich einfach. Wir wählen die gesamte Hierarchie aus und ziehen sie dann per Drag-and-Drop in die Ansicht. Hier beginnt die Hierarchie also auf der ersten Ebene für die Länder, und wir werden uns die Werte des Landes ansehen. Lassen Sie uns nun eine dieser Maßnahmen ergreifen. Wir nehmen die Verkäufe und ziehen sie per Drag & Drop auf die Spalten. Wenn Sie sich jetzt das Land genau ansehen, den Plu, den Haufen hier drüben, können Sie sehen, dass wir ein neues Schild haben, das Explosionsschild Dieses Schild weist darauf hin, dass wir in dieser Dimension tiefer gehen können Gehen wir jetzt und klicken auf das Explosionsschild. Wie Sie sehen können, dringen wir jetzt in unserer Hierarchie auf eine niedrigere Ebene vor. Jetzt sehen wir mehr Details zu den Verkäufen. Und wir befinden uns jetzt auf der Ebene der Stadt auf der nächsten Ebene. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt die Dimension Stadt. Unsere Zeilen haben wir nicht per Drag-and-Drop aus der Datenbank gezogen und an die Zeilen gestellt, die sie aus der Hierarchie erweitert haben. Auch hier hat die Stadt das Pluszeichen , das darauf hinweist, dass wir innerhalb der Stadt nachschauen können. Lassen Sie uns noch einmal tiefer gehen. Wie Sie jetzt sehen können, befinden wir uns an der Postleitzahl und wir können mehr Details zu den Verkäufen sehen. Wenn Sie jetzt die Postleitzahl überprüfen, gibt es kein Pluszeichen, wie die Stadt und das Land. Da wir uns in den Blättern befinden, befinden wir uns auf der niedrigsten Detailebene in unseren Daten. Damit sind wir durch unsere Hierarchie vom obersten Knoten bis zu den Blättern navigiert unsere Hierarchie vom obersten Knoten bis zu den Blättern Wie Sie sehen können, ist es wirklich einfach und sehr dynamisch. Nehmen wir nun an, wir befinden uns an den Blättern und wollen uns bis zur höchsten Ebene der Aggregationen bis zum obersten Knoten vordringen Es ist wirklich einfach, wenn du noch einmal die Stadt und die Länder überprüfst , die wir nicht mehr haben, das Pluszeichen haben wir das Minuszeichen Das Minuszeichen zeigt an, dass wir uns in der Hierarchie nach oben bewegen können. Schauen wir uns also an, was passieren kann , wenn Sie auf das Minuszeichen klicken. Wie ihr seht, bohren wir jetzt von den Blättern, von der Postleitzahl zurück in die Stadt. Und die Werte dieser Zellen sind jetzt stärker aggregiert. Und jetzt dasselbe: Wenn Sie von der Stadt zurück zum Land fahren wollen , klicken wir auf das Minuszeichen. Also lass uns das machen. Und damit sind wir auf die erste Ebene aufgestiegen, auf die höchste Aggregation in unserer Hierarchie Ordnung, bis jetzt haben wir in unserer Hierarchie nach oben und unten mithilfe der Zeilenregale in unserer Hierarchie nach oben und unten gedrillt und Sie wissen ja, das sind die Zeilen und Spalten Wir verwenden es, wenn Entwickler unsere Ansicht erstellen. Nun stellt sich die Frage, wie unsere Nutzer und das Publikum die Hierarchie durchdringen und durchdringen können. Weil die Hierarchie auch von den Benutzern schnell genutzt werden sollte , um sich die Details genauer anzusehen. Lassen Sie uns nun sehen, wie wir das machen können. Wenn wir zu der Ansicht hier drüben gehen und den Mauszeiger über das Land bewegen, können wir wieder ein Pluszeichen sehen Lass uns gehen und darauf klicken. Und wie Sie sehen können, gehen wir in unserer Hierarchie vom Land bis zur Stadt nach unten . Gehen wir nun näher ins Detail und schauen uns die Postleitzahl genauer an. Wir können über die Stadt fahren, und wie Sie sehen können, haben wir wieder das Plus-Zeichen. Klicke darauf Und damit gehen wir bis zur Postleitzahl vor. Genau auf diese Weise können die Benutzer die Ansicht weiter aufschlüsseln. Wenn wir nun zur höheren Ebene zurückkehren möchten , können wir dasselbe tun. Wir können das Minuszeichen hier drüben sehen. Klicke darauf und du gehst zurück in die Stadt. Und dann gehen wir auch aufs Land. Wir haben das Minus, wir klicken darauf. Und damit fahren wir zurück ins Land. Wie Sie anhand dieser Symbole sehen können, können wir durch unsere Hierarchie navigieren. Jetzt könntest du sagen, all deine Benutzer, weißt du was, das ist ein wirklich kleines Symbol und meinen Benutzern gefällt es nicht. Gibt es eine andere Möglichkeit, in der Ansicht nach oben und unten zu gehen? Nun ja, wenn Sie zu einem dieser Werte hier gehen und einen Klick darauf schreiben, können Sie in dieser Dropdownliste sehen, dass wir einen Drilldown haben. Wenn Sie darauf klicken, sehen wir uns die gleiche Stadt an. Wenn du einen Wert auswählst, egal welcher, lass uns hier rüber gehen und dann nochmal weiter nach unten gehen. Und damit sind wir bei der Postleitzahl. Wenn Sie etwas genauer untersuchen möchten, können Sie dasselbe tun, beliebige Werte können es radikal anpassen. Und hier haben wir den sozialen Drill Up. Und um zurück in das Land vorzudringen, zu irgendwelchen Werten im Land radikal zu gehen und alles aufzuschlüsseln Das sind also die beiden Möglichkeiten, wie man in der Ansicht Drilldown und Drilldown durchführen kann. Ordnung, Leute, bis jetzt haben wir unsere eigenen Hierarchien geschaffen , indem diese Dimensionen auf verschiedenen Ebenen zusammengefasst Aber in Tableau haben wir auch indirekte eingebettete Hierarchien im Datentyp Datum in Jedes Feld mit dem Datentyp Datum hat die folgende Hierarchie Es beginnt mit der höchsten Ebene mit dem Jahr, dann haben wir das Quartal, den Monat und dann die niedrigste Ebene, die Blätter. Wir haben die Tage. Diese vier Ebenen sind die Standardebenen in jedem Feld mit dem Datentyp Datum in unserem Datensatz. Jetzt haben wir einen anderen Datentyp, der ebenfalls gilt, eine eingebettete indirekte Hierarchie. Wir haben die Felder mit Datum und Uhrzeit. Hier haben wir Informationen über die Uhrzeit und wir haben sieben Stufen. Es beginnt genau wie das Datum, die höchste Stufe ist also das Jahr, dann der Viertelmonat und dann der Tag. Aber jetzt können wir uns mehr Details ansehen, da wir die Zeitinformationen haben. Das nächste Level werden die Stunden sein. Dann haben wir Minuten und Sekunden. An zweiter Stelle steht die niedrigste Detailebene. Das sind unsere Blätter hier. Wir haben zivile Hierarchieebenen. Datum, Datum und Uhrzeit. Sie haben eine eingebettete Hierarchie. Lassen Sie uns nun diese Hierarchien in Tableau aufdecken. Ordnung, jetzt gehen wir zu den Tabellenbestellungen über. Und hier haben wir zwei Termine. Egal welcher, beide werden genau dieselbe Hierarchie haben. Nehmen wir das Bestelldatum und ziehen es per Drag & Drop hierher auf die Rose. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt das Pluszeichen. Es zeigt an, dass es eine Hierarchie gibt. Und es beginnt auf der höchsten Ebene mit den Jahren. Lassen Sie uns nun eine Maßnahme ergreifen , um einige Daten zu sehen. Wir nehmen die Anzahl der Bestellungen und ordnen sie in die Spalten ein. Und ich möchte Israel die Etiketten zeigen. Lassen Sie uns einige Etiketten zeigen. Ordnung, jetzt gehen wir und entdecken die Hierarchie innerhalb des Datums. Wie Sie auf der linken Seite sehen können, sehen wir keine Informationen über die Hierarchie. Das bedeutet, dass sie wirklich in diesen Datentyp eingebettet ist. Gehen wir also zu den Jahren und klicken wir auf das Pluszeichen, um eine genauere Beschreibung vorzunehmen. Wie Sie in den nächsten Informationen sehen können haben wir die Quartalsinformationen. Jetzt sehen wir also die Gesamtzahl der Bestellungen pro Quartal. Jetzt können wir mehr Details über die Gesamtzahl sehen und uns dann den Tag genauer ansehen. Und jetzt befinden wir uns auf dem niedrigsten Stand des Tages. Wir können nicht weiter aufschlüsseln, zum Beispiel Stunden, Minuten und Sekunden, weil das Bestelldatum den Datentyp Datum hat. Wie Sie sehen, hat die Dimension Bestelldatum vier Ebenen: Jahre, Quartal, Monat und Tag. Es ist wirklich schön, es so in Tableau zu haben , weil es wirklich Standards sind. Ich habe mit anderen BI-Tools gearbeitet und dort müssen wir es selbst erstellen, was wirklich zeitaufwändig ist all diese Hierarchien zu erstellen Vor allem, wenn Sie hier in Tableau einen großen Datensatz haben , ist unser Leben einfacher Tableau hat sich für eine Hierarchie innerhalb jedes Datums entschieden. In Ordnung, Leute, noch etwas zu den Bögen. Sie organisieren und strukturieren Ihre Ansichten wirklich und machen sie für die Benutzer dynamischer beispielsweise festlegen , dass Verkäufe nach Ländern, nach Städten und nach PLZ und Sie keine Hierarchien verwenden, werden Sie am Ende drei Ansichten wie hier auf der linken Seite erstellen , das nimmt viel Platz in Anspruch Und außerdem ist es buchstäblich dynamisch. Aber besser als das, wir können eine Hierarchie zwischen diesen Dimensionen schaffen . Und wir können alles in einer Ansicht zusammenfassen. Und dann geben Sie den Endbenutzern die Möglichkeit, je nachdem, was sie benötigen, Drilldown- und Drill-Down durchzuführen. Wenn sie die Verkäufe nach Ländern aufgeschlüsselt haben wollen, haben wir sie bereits im obersten Knotenpunkt. Aber wenn sie die Verkäufe nach Städten wollen, müssen sie nur bis zur nächsten Ebene herunterfahren, und wir haben sie schon, Verkäufe nach Städten. Wenn jemand detaillierter gehen möchte , um zur Postleitzahl zu gelangen, kann er auch die Verkäufe nach Postleitzahlen aufschlüsseln. Wie Sie sehen können, verleiht es Ihrer Ansicht wirklich mehr Dynamik und wird für die Endbenutzer attraktiver sein für die Endbenutzer attraktiver wenn Sie es mit den Seiten des Aufzugs vergleichen. Jetzt sind wir dynamischer und interaktiver für die Endbenutzer. Außerdem erstellen Sie Listenansichten in Ihren Dashboards Das ist also wirklich großartig. Wenn Sie bis zum Land zurückkehren möchten, können wir einfach auf das Minuszeichen klicken. Hierarchien verleihen der Struktur eine dynamischere Struktur und organisieren Ihre Daten in den Ansichten In Ordnung, lassen Sie uns jetzt zusammenfassen. Hierarchien organisieren und strukturieren die Mitglieder der Dimensionen in einer logischen Baumstruktur Hierarchien sind nur für Dimensionen eine Besonderheit. Sie können keine Hierarchien zwischen Kennzahlen erstellen , die wir können, und Drill-ups durchführen, um durch unsere Hierarchie zu navigieren und so ein tieferes oder höheres Verständnis Ihrer Daten zu erlangen tieferes oder höheres Verständnis Ihrer Daten Insgesamt sind Hierarchien sehr wichtig, um Ihre Dateninterviews zu organisieren und zu strukturieren Und es bietet den Benutzern ein leistungsstarkes Tool, schnell und einfach in Ihren Daten navigieren und diese untersuchen, Erkenntnisse gewinnen und bessere Entscheidungen treffen können In Ordnung, das ist alles für Hierarchien in Tableau. Als Nächstes lernen wir , wie man die Mitglieder von Dimensionen mithilfe von Gruppen in Hierarchien gruppiert. 102. Udemy 8 2 Gruppen: Ordnung, Kay, bisher haben wir gelernt, wie man die Dimensionen in Hierarchien gruppiert , aber jetzt werden wir lernen, wie man die Werte, die Mitglieder der Dimension in Gruppen in Tableau gruppiert Mitglieder der Dimension in Gruppen in Tableau Dafür stehen uns drei Methoden zur Verfügung. Wir haben also die Gruppen, Cluster-Gruppen und Sets. Und jetzt beginnen wir mit der ersten, wie man die Mitglieder der Dimensionen mithilfe von Gruppen gruppiert. Aber jetzt wollen wir wie immer zuerst das Konzept dahinter verstehen und dann lernen, wie man es in Tableau erstellt. Also lass uns gehen. Also gut, wenn Sie sich jetzt unsere Daten ansehen, Sie manchmal Dimensionen finden , die verwendet werden könnten, um die Daten in der Tabelle zu kategorisieren oder zu gruppieren Wenn Sie sich beispielsweise unsere Produktdaten ansehen, werden Sie feststellen, dass die Kategorie verwendet werden kann, um die Daten zu gruppieren Sie können beispielsweise sehen, dass zwei Produkte der Kategorie Monitor und drei Produkte dem Zubehör zugewiesen sind. Dieses Feld könnte also verwendet werden, um die Daten zu gruppieren. Wenn Sie nun die Daten des Kunden überprüfen, können Sie einige Dimensionen finden , die zur Gruppierung der Daten verwendet werden könnten. Zum Beispiel das Land, die Stadt, die Postleitzahl. Diese Informationen können verwendet werden , um die Kunden zu gruppieren. All diese Dimensionen könnten verwendet werden, um unsere Daten zu gruppieren. Diese Gruppen oder Dimensionen stammen direkt aus den Datensätzen und wir haben bisher nichts erstellt Manchmal befinden wir uns möglicherweise in einer Situation, in der wir die Daten anders gruppieren möchten als die ursprünglichen Gruppen in den Datensätzen Hier haben wir zwei Möglichkeiten. Entweder kehren wir zu den ursprünglichen Datensätzen zurück und nehmen dort die Änderungen vor Ich erstelle eine Gruppe, oder wir können eine Gruppe direkt in Tableau erstellen , ohne zu den ursprünglichen Datensätzen zurückzukehren Zum Beispiel möchten wir eine neue Gruppe in den Produkten erstellen , und das wird die Produktklasse sein Hier haben wir eine weitere Gruppe und wir nennen, sagen wir zum Beispiel, die ersten drei sind die Klasse A, die letzten beiden sind die Klasse. Wir können diese zusätzliche Gruppe direkt erstellen. Tableau. Das Gleiche gilt für die Kunden. Wir möchten eine neue Gruppe hinzufügen. Wir wollen den Kontinent in Formationen hinzufügen. Wir können diese Gruppe hinzufügen. Für Deutschland wird es Europa sein. Für die USA wird Nordamerika sein. Und für den Rest wird es auch Frankreich, Deutschland und die USA sein. Europas. Alles, was Sie jetzt tun, ist unseren Daten neue Gruppen hinzuzufügen. Die Gruppen von Tableau kombinieren ähnliche verwandte Werte zu übergeordneten Kategorien, wodurch eine neue Dimension für Ihre Datenanalyse geschaffen werden kann . Sehen wir uns nun an, wie wir Gruppen in Tableau erstellen können. Und dafür gibt es zwei Methoden . Entweder durch Erstellen der Gruppen in den Daten in oder direkt in der Ansicht. Wir beginnen mit der ersten, bei der wir die Kontinentgruppe in den Daten erstellen werden. Um das zu tun, gehen wir zu den Kunden und auf der Grundlage der Werte aus dem Land werden wir hier die neue Gruppe erstellen. Es ist wichtig zu verstehen, dass wir Gruppen nur auf der Grundlage von Dimensionen erstellen können . Wir können keine Gruppen für die Maßnahmen bilden. Eine weitere Funktion, mit der wir die Maßnahmen gruppieren können , und wir nennen es Stifte. Aber was die Gruppen angeht, können wir nur zusätzlich zu den Dimensionen etwas erstellen. Und das neue Feld wird auch eine Dimension sein. Mal sehen, wie wir das machen können. Wählen Sie das Land mit der rechten Maustaste aus und klicken Sie darauf. Und dann gehen wir zum Erstellen. Und hier haben wir die Optionsgruppe. Lass uns das auswählen. Jetzt bekommen wir ein neues Fenster um die Gruppe zu erstellen. Wir werden zuerst den Feldnamen umbenennen, wir werden diesen Kontinent nennen Dann, in der Mitte von hier, listet Tableau für Sie die verschiedenen Werte innerhalb des Landes auf, alle möglichen Werte aus dem Datensatz Wir werden Frankreich, Deutschland und Italien zu Europa und die USA zu Nordamerika zusammenfassen Europa und die USA zu . Wie werden wir das machen? Wir werden diese Werte mehrfach auswählen, indem wir auf die Strg-Taste klicken. Frankreich, Deutschland und Italien. Sie sind eine Gruppe. Um sie zu gruppieren, wählen wir hier die Gruppe Sobald wir sie ausgewählt haben, Tableau, werden all diese Werte einer neuen Gruppe zugeordnet. Wir werden ihr den Namen Europa geben. Klicken wir auf Okay. Und damit haben wir jetzt eine neue Gruppe für diese drei Werte erstellt. Wie Sie sehen können, können wir diese Werte erweitern und reduzieren, um die Details zu sehen. Aber wir haben immer noch einen weiteren Wert innerhalb des Landes, der hier noch keiner Gruppe zugeordnet ist Was wir tun werden, wir werden es auswählen und dann auf die Gruppe klicken und wir werden es Nordamerika nennen Das ist jetzt innerhalb des Kontinents, wir haben zwei Werte, Europa Nordamerika, und sie beziehen sich auf die Mitglieder aus der Länderdimension. Nehmen wir nun an, Sie möchten eines dieser Mitglieder von einer Gruppe in eine andere verschieben . Wie können wir das machen? Es ist wirklich einfach per Drag-and-Drop. Nehmen wir zum Beispiel Deutschland, es hier in Nordamerika per Drag-and-Drop zu ziehen. Sie werden sehen, dass dieses Mitglied jetzt zur Gruppe Nordamerikas gehört , was falsch ist. Also werde ich es zurückstellen , das besagt, dass Sie auf diese Weise zwischen Gruppen wechseln. Hier haben wir Tablo. Eine andere Möglichkeit besteht darin, das Mitglied aus allen Gruppen zu entfernen Wählen wir dazu Deutschland aus und klicken Sie hier auf Gruppe. Sobald wir das getan haben, werden Sie sehen, dass der Wert für Deutschland keiner dieser Gruppen zugewiesen wird keiner dieser Gruppen zugewiesen wenn ich diese Dinge zusammenfasse. Sie werden sehen, dass Deutschland ein eigenständiger Wert ist. Normalerweise verwenden wir für alle Werte die Gruppe Andere. Somit konnten wir hier keiner unserer Gruppen etwas zuordnen. Tableau bietet uns eine schnelle Möglichkeit , diese Gruppe zu erstellen. Alles, was wir tun müssen, ist, auf den Wert für Deutschland zu klicken und dann hier auf Andere einbeziehen zu klicken. Stellen wir das so ein, wie Sie jetzt sehen können ist der Wert von Deutschland in der Gruppe Andere, und damit haben wir auf dem Kontinent drei Gruppen. Europa, Nordamerika und andere. Wenn Sie die Gruppen nun umbenennen möchten, können Sie auf die Gruppe klicken und dann hier auf Umbenennen klicken. Also werden wir es haben wie auf einem anderen Kontinent oder so, oder. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Gruppe und benennen Sie sie dann um. Das ist wirklich einfach. Was wir jetzt tun wollen, ist Deutschland zurück nach Europa zu bringen. Nun, wie Sie sehen können, ist die andere Gruppe verschwunden , weil sie kein Mitglied hat . Also das war's für den Moment. Wir haben unsere Gruppen gegründet. Lass uns auf Ok klicken. Wie Sie auf der linken Seite sehen können, haben wir jetzt ein neues Feld namens Kontinent. Und es handelt sich um eine diskrete Dimension einem speziellen Symbol. Der Datentyp weist darauf hin, dass es Der Datentyp weist darauf hin, dass diesem Feld um eine Gruppe in Tableau handelt. Wenn Sie eine Gruppe erstellen, die auf einem anderen Feld mit der geografischen Rolle basiert , zeigt Tableau sowohl die Symbole „Gruppe“ als auch „ geografische Rolle“ an. Weil die Gruppe normalerweise das folgende Symbol für die jeweilige Situation hat . Es werden beide Symbole, die geografische Rolle und die Gruppe, angezeigt . Ordnung, lassen Sie uns nun die Ansicht auf der Grundlage dieser neuen Dimension erstellen . Wir nehmen das Drachenkaninchen des Kontinents mit auf die Straße. Wie Sie sehen können, hat es zwei Werte. Wir werden auch die Verkäufe übernehmen. Und die Spalten, um mehr Details in der Ansicht zu sehen, nehmen wir eine andere Dimension oder wir nehmen die gesamte Hierarchie des Standorts. Ziehen wir es per Drag-and-Drop hierher auf die Rose. Wie Sie sehen können, gruppiert der Kontinent jetzt unsere Daten Europa für diese drei Werte, Nordamerika für die USA Wie wir in den Hierarchien gelernt haben, können wir bis zu den nächsten Werten vordringen. Und weißt du was? Diese neue Dimension, der Kontinent, hat ähnliche Informationen wie das Land und die Stadt und gehört zur Hierarchie. Jetzt ist es sinnvoll, es der Struktur unserer Standorthierarchie hinzuzufügen . Was wir also tun werden, ist, den Kontinent per Drag-and-Drop über dem Land abzulegen. Damit wird der Kontinent die erste Ebene und das Land die zweite Ebene sein. Wir können diese neue Gruppe als höchste Aggregationsebene in unserer Struktur Wir können bis zum Kontinent vordringen. Wie Sie sehen, können wir neue Gruppen direkt in Tableau erstellen neue Gruppen direkt in Tableau ohne zu den ursprünglichen Datensätzen zurückkehren und dort Änderungen vornehmen Ordnung, deshalb die erste Methode zum Erstellen von Gruppen in Tableau aus dem Data Bain. Die zweite Methode besteht darin, Gruppen direkt in der Ansicht zu erstellen Schauen wir uns an, wie wir das machen können. Wir werden ein neues Arbeitsblatt erstellen und zwei Maßnahmen ergreifen. Wir nehmen die Gewinne, lassen Sie uns sie hier in die Reihen aufteilen. Und wir werden auch die Verkäufe miteinbeziehen. Und jetzt wollen wir alle Kunden als Datenpunkte anzeigen. Um das zu tun, gehen wir zur Kunden-ID, ziehen sie per Drag & Drop und platzieren sie hier auf den Markierungen, auf den Details. Jetzt haben wir für jeden Kunden in unserem Datensatz einen Datenpunkt. Jetzt ist es unsere Aufgabe, die Leistung der Kunden zu gruppieren. Wenn Sie sich dazu entschließen, zum Data Paint zu gehen, um diese Gruppen zu erstellen und eine radikale Verbindung herzustellen, dann gehen wir zu den Gruppen, Sie werden eine lange Liste aller Kunden sehen. Und jetzt kann es wirklich mühsam sein, Gruppen auf der Grundlage dieser Werte zu erstellen kann es wirklich mühsam sein, Gruppen auf der Grundlage dieser Werte , da die Kunden-ID im Vergleich zum Land eine hohe Kardinalität aufweist im Vergleich zum Land eine hohe Kardinalität Anstatt das hier zu tun, werden wir es direkt in der Ansicht tun Um das zu tun, wählen wir zum Beispiel diese Kunden, diese Datenpunkte aus. Und wir werden ein neues Fenster bekommen. Wie Sie sehen können, teilt Tableau mit, dass acht Elemente ausgewählt wurden, und wir haben das Symbol der Gruppe. Wenn wir darauf klicken, erstellt Tableau neue Inhalte. Wenn Sie sich das Datenproblem hier auf der linken Seite ansehen, können Sie sehen, dass Tableau bereits eine Gruppe mit den ausgewählten Elementen erstellt hat . Und das Kolorieren hat es auch getan. So kannst du auch die Gruppe sehen. Hier in den Farben auf der rechten Seite haben wir die Legenden. Sie können also sehen, dass der ausgewählte Artikel blau und die anderen grau sind. Jetzt müssen wir die Sachen umbenennen. Zuallererst werde ich diese Gruppe umbenennen. Ich werde sie Kundengruppe nennen. Wie Sie sehen können, entspricht der Gruppenname der Liste aller Mitglieder. Da steht, okay, 9113035 und mehr. Das liegt daran, dass es für Tableau schwer zu verstehen ist, warum wir diese Kunden ausgewählt haben und wie der Gruppenname lautet Um die Gruppe umzubenennen, gehen wir auf der linken Seite zum Data Bain, klicken mit der rechten Maustaste darauf und gehen dann zu Bearbeiten. Wähle das aus Wie Sie hier sehen können, haben wir unsere Gruppe, die wir gerade ausgewählt haben, mit den acht Mitgliedern. Gehen wir also zum Gruppennamen, klicken wir mit der rechten Maustaste darauf, benennen ihn um und wir nennen ihn High Performer Dass diese Kunden im Vergleich zu allen anderen Kunden die höchste Leistung Wie Sie sehen können, hat Tableau alle anderen Kunden der Gruppe Andere zugeordnet. Klicken wir jetzt auf „Okay“. Und jetzt haben wir einen besseren Namen auf der rechten Seite. Und es macht Sinn, eine graue Farbe für andere zu haben. Ordnung, jetzt werden wir eine weitere Kundengruppe mit geringer Leistung schaffen . In Ordnung, um das zu tun, werden wir dasselbe tun, gehen wir in die Ansicht und wählen die Kunden mit einer schlechten Leistung aus. Sobald wir das getan haben, erscheint ein neues Fenster mit der Meldung, okay, neun Elemente, und wir wählen die Gruppe aus. Aber wenn Sie stattdessen die Maus wegbewegen, werden Sie sehen, dass das Fenster verschwindet. In diesem Fall gehen wir zu einem dieser Datenpunkte und klicken mit der rechten Maustaste darauf. Und dann haben wir hier die Option der Gruppe, wählen Sie diese aus. Was kann jetzt passieren? Tableau erstellt keine neue Gruppe im Datenbehälter, nimmt sie als neue Gruppe in die bereits bestehende Gruppe auf. Sie können hier auf der rechten Seite sehen, dass wir eine neue Gruppe mit der Farbe Orange haben . Und damit haben wir dem Kunden eine neue Gruppe hinzugefügt. Um sie umzubenennen, gehen wir in den Datenbehälter und bearbeiten die Gruppe. Lass uns jetzt dorthin gehen. Anstatt die Liste der Mitglieder zu haben, klicken wir darauf, benennen sie um und nennen sie Law Performers Klicken Sie auf Okay. Und jetzt haben wir eine nette Benennung für die Gruppen, wir können auch die Farben der Gruppe ändern. Für die geringe Leistung können wir zum Beispiel Rot verwenden. Für die hohe Leistung können wir Grün verwenden. Um das zu tun, gehen wir zu den Marken hier drüben zu den Farben. Klicke darauf. Dann wählen wir Edit Colors wie wir es sagen, für die hohe Leistung. Wählen wir also diesen Wert aus und weisen ihn Grün zu. Und wir wollen, dass bei niedriger Leistung Rot und bei der anderen Farbe Grau ist. Da das nicht unser Fokus ist, klicken wir auf Okay. Und wie Sie jetzt sehen können, haben die Datenpunkte neue Farben. Und noch ein Anwendungsfall für die Gruppen , in denen wir ihn als Filter verwenden. So geben wir den Benutzern die Möglichkeit, mit unseren Ansichten zu interagieren und bestimmte Gruppe zu konzentrieren. Um das zu tun, gehen wir jetzt zu unserer Datenbank, zur Gruppe, klicken mit der rechten Maustaste darauf und zeigen den Filter an. Jetzt haben wir die Gruppe als Filter. Und die Benutzer können zwischen den Gruppen klicken, um ihren Fokus darauf zu ändern, welchen Cluster sie analysieren können. Wenn sie beispielsweise nicht an all diesen großartigen Dingen interessiert sind und sie die hohe Leistung mit der niedrigen Leistung vergleichen möchten die hohe Leistung mit der niedrigen Leistung um das unterschiedliche Verhalten zwischen ihnen zu verstehen, können sie es einfach so entfernen. Ordnung, also so können Sie Gruppen in Tableau mit den beiden Methoden erstellen , entweder aus dem Daten-Bain, insbesondere, wenn Sie eine Dimension mit niedriger Kardinalität wie das Land haben niedriger Kardinalität wie Wenn Sie jedoch eine Dimension mit hoher Kardinalität haben, also die Kunden-ID, die Bestell-ID, dann können Sie Gruppen direkt aus der Ansicht heraus erstellen. Das ist eine sehr schnelle Methode, um die Werte bestimmten Gruppen zuzuweisen dann können Sie Gruppen direkt aus der Ansicht heraus erstellen. Das ist eine sehr schnelle Methode, um die Werte bestimmten Gruppen zuzuweisen . Wie Sie diese Funktion in Tableau sehen können, Gruppen eine wirklich großartige Möglichkeit B-Daten direkt in Tableau zu gruppieren , ohne zu den ursprünglichen Datensätzen zurückzukehren und die Gruppe dort zu erstellen In Ordnung, jetzt haben Sie die folgende Aufgabe für Sie. Gehen Sie zu den kleinen Datensätzen und erstellen Sie eine neue Gruppe namens Klassen, die auf dem Produktnamen Dimension basiert Die ersten drei Produkte gehören zur Klasse A und die letzten beiden Produkte gehören zur Klasse Sie können das Video sofort weiterleiten, um die Aufgabe zu erledigen, und es dann fortsetzen, sobald Sie fertig sind. In Ordnung, lassen Sie uns jetzt schnell diese Gruppe erstellen. Wir werden zuerst die Kardinalität des Produktnamens überprüfen Kardinalität des Produktnamens Ich werde es einfach hier in die Reihen ziehen und dort ablegen. Und wie Sie sehen können, haben wir nur fünf Werte. Das heißt, es hat eine geringe Kardinalität. Und wir können es direkt im Data Bain tun, indem wir mit der rechten Maustaste auf den Produktnamen klicken Und dann gehen wir zur Gruppe Create. Und jetzt nennen wir es, wir werden es Klassen nennen. Die ersten drei Mitglieder sind die Klasse und die letzten beiden Mitglieder sind die Klasse B, in der es heißt: Los geht's. Okay, jetzt können wir gehen und die Werte überprüfen. Ziehen wir es per Drag & Drop hierher vor den Produktnamen. Und wie Sie sehen können, gehören die drei Produkte Klasse A und die beiden Produkte hier zur Klasse A. Das ist wirklich einfach. In Ordnung, lassen Sie uns nun Gruppen in Tableau zusammenfassen verwandte ähnliche Werte übergeordneten Kategorien zusammenfassen Und Gruppen können nur auf der Grundlage von Dimensionen erstellt werden. Wir können keine Gruppen für Kennzahlen erstellen, und die Gruppe selbst wird eine diskrete Dimension sein. Gruppen in Tableau sind sehr nützlich, um Ihre Ansicht zu vereinfachen und das Verständnis Ihrer Daten zu erleichtern, indem sie die Datenpunkte in klare und relevante Kategorien gruppieren die Datenpunkte in klare und relevante Kategorien In Ordnung, Leute, das ist alles für die Gruppen in Tableau. Als Nächstes lernen wir eine sehr ähnliche Funktion die als Cluster-Gruppen bezeichnet wird. Wir können es verwenden, um Ihre Daten in verschiedene Gruppen zu clustern. 103. Udemy 8 3 Cluster-Gruppen: Ordnung, alle zusammen. Jetzt lernen wir eine andere Methode kennen, wie man die Mitglieder, die Werte von Dimensionen, in Gruppen gruppiert Und dieses Mal werden wir die Cluster-Gruppen in Tableau verwenden . Aber wie immer wollen wir zunächst das Konzept dahinter verstehen, damit wir lernen können, wie man es in Tableau erstellt. Also lass uns gehen. Ordnung, die Cluster-Gruppe ist also eine weitere Möglichkeit, Ihre Daten zu gruppieren. Sie wird für Daten-Clustering verwendet. Dabei handelt es sich um ein statistisches Verfahren, handelt es sich um ein statistisches Verfahren um ähnliche Datenpunkte zu gruppieren Beim Datenclustering verwenden wir unterschiedliche Algorithmen zur Berechnung Zum Beispiel haben wir den Algorithmus Manes und einen anderen Algorithmus, der als hierarchisches Clustering bezeichnet wird, und einen anderen , der als dichtebasiertes Clustering bezeichnet wird Und Tableau hat sich für den Mine-Algorithmus entschieden , da er wirklich einfach und leicht zu implementieren ist Der Mine-Algorithmus wird häufig beim Clustering von Daten verwendet. Lassen Sie mich Ihnen nun zeigen, wie der Kemanes-Algorithmus funktioniert. Nehmen wir an, dass wir in unserem Datensatz die folgenden Datenpunkte haben Zunächst müssen wir definieren wie viele Cluster wir erstellen möchten. In diesem Beispiel gehen wir drei Clustern aus, und danach wählt der Algorithmus drei Punkte und wir nennen sie Zentroide Dann kann er den Datenpunkten den nächstgelegenen Schwerpunkt für diesen Datenpunkt zuweisen den nächstgelegenen Schwerpunkt für diesen Datenpunkt Er wird zum grünen Cluster gehören Und dann geht es zum nächsten Datenpunkt und berechnet die Verbindung zwischen ihm und den drei Und dann kann es es dem nächstgelegenen Schwerpunkt zuordnen. Dafür wird es der rote Cluster sein. Der Algorithmus wird das für alle Datenpunkte tun und sie dem nächstgelegenen Schwerpunkt zuordnen. Am Ende werden wir drei Cluster haben , den grünen, den roten und den blauen Wie Sie sehen können, ist das wichtigste Mittel wirklich einfach und leicht zu implementieren. In Ordnung, um die Cluster zu verstehen, wollen wir uns nun der folgenden Aufgabe stellen. Die Aufgabe besteht darin, hochwertige Kunden zu identifizieren , indem sie auf der Grundlage ihrer Verkäufe gruppiert Und um herauszufinden, welche Kunden den meisten Umsatz erzielen und welche nicht In Ordnung, jetzt müssen wir uns auf der Arbeitsblattseite befinden, um die Cluster-Gruppe zu erstellen . Und dieses Mal können wir die Cluster im Analysebereich erstellen , und wir können es nicht im Datenbereich tun. Lassen Sie uns nun sehen, wie wir die Cluster erstellen können , und wir bleiben bei der Big-Data-Quelle. Da wir hier viele Datenpunkte benötigen. Wir brauchen zwei Maßnahmen. Wir brauchen den Gewinn. Also lasst uns das nachverfolgen und in den Reihen ablegen. Und wir werden die Verkäufe auch in die Kolumnen übertragen. Und damit haben wir zwei Achsen, den Umsatz und den Gewinn. Aber was uns jetzt in der Mitte fehlt, sind die Kundendaten. Jeder Kunde wird ein Punkt sein. Dafür nehmen wir die Kundennummer und ziehen sie per Drag-and-Drop hierher auf die Details auf den Markierungen. Ordnung, jetzt haben wir die Datenpunkte und jeder Punkt steht für einen Kunden. Um nun den Cluster zu erstellen, wechseln wir zum Analysebereich. Gehen wir also dorthin, und wenn Sie zu den Modellen gehen, finden Sie den Cluster. Es ist wirklich einfach. Wir ziehen es einfach per Drag-and-Drop auf die Namenscluster und hier haben wir ein sehr einfaches Fenster, in dem es heißt, dass die Variablen für die Cluster die Siegel und Gewinne sind. Und dann haben wir hier die Anzahl der Cluster. Standardmäßig wird es automatisch sein. Das bedeutet, dass Tableau anhand der Daten herausfinden wird, wie viele Cluster wir hier benötigen. Standardmäßig haben wir automatisch. Das bedeutet, dass Tableau herausfinden wird, wie viele Cluster es sinnvoll macht , aus diesen Datenpunkten zu erstellen. Wie Sie sehen können, hat Tableau den Cluster bereits erstellt, und es wurden drei Cluster erstellt. Aber wenn Sie sagen, wissen Sie was, wir wollen vier Cluster oder fünf Cluster, können Sie hier drüben und definieren, wie viele Cluster Sie benötigen. Wenn Sie fünf haben, lassen Sie mich sie einfach hierher verschieben, um zu sehen, was vor sich geht. Wir haben jetzt fünf Cluster. Wenn Sie zwei Cluster haben möchten, haben wir nur zwei Farben und so weiter. Also bleibe ich bei den drei Clustern. Es macht Sinn. Das ist es. In diesem Fenster gibt es kein Okay oder so. Also werden wir es einfach schließen, weil Tableau den Cluster sofort erstellen kann. In Ordnung, jetzt haben wir den Cluster. Die Frage ist, wo finde ich die Cluster-Gruppe? Nun, wenn Sie zu den Daten auf der linken Seite gehen, werden Sie hier keine Cluster-Gruppe finden da wir diese Informationen jetzt nur zu den Farben haben. Dieses Feld hier ist unser Cluster. Nun könnten wir diese Information, diese Cluster-Gruppe in den Daten, haben , um sie in verschiedenen Ansichten zu verwenden. Was wir also tun werden , können wir es einfach an eine beliebige Stelle in den Daten ziehen und dort ablegen. Jetzt können wir hier sehen, dass wir neue Felder haben und das Symbol zeigt an, dass es sich bei diesem Feld um eine Cluster-Gruppe handelt. Jetzt geben wir ihr einen Namen, Kundencluster. Ordnung, jetzt können wir diesen Cluster bei Bedarf in verschiedenen Ansichten wiederverwenden . Ordnung, jetzt ist der nächste Punkt , wie wir unseren Cluster bearbeiten können. Jetzt haben wir also drei Cluster. Wie wäre es, wenn wir es auf vier ändern wollen? Wie können wir das machen? rechten Maustaste, und hier haben wir die Möglichkeit Wir gehen zu den Markierungen hier drüben, klicken Sie mit der rechten Maustaste, und hier haben wir die Möglichkeit , sie zu bearbeiten. Wählen wir das also Wir bekommen wieder dasselbe Fenster, also um die Anzahl der Cluster zu ändern, machen wir das nicht bei der Datenflut, sondern bei den Markierungen. So bearbeiten Sie die Cluster. Wenn Sie nun wieder hierher gehen und rechten Maustaste auf die Cluster klicken, finden Sie eine weitere Option namens Cluster beschreiben. Hier finden wir also weitere Informationen zu unseren Clustern. Wählen wir das aus. Wie Sie hier sehen können, haben wir viele Informationen über unsere Cluster. Also haben wir zuerst die Eingabe für den Algorithmus oder für den Clustering-Algorithmus Die Variablen sind die Maße, die wir unserer Sicht verwenden, die Summe der ungefähren Werte, die Summe der Verkäufe, und die nächste Information ist der Detaillierungsgrad. Normalerweise haben wir hier die Dimensionen Wir verwenden. Jetzt die niedrigste Detailebene , die Kunden-ID. Da jeder Datenpunkt für einen Kunden steht, haben wir mehr Informationen über unsere Cluster. Die Anzahl der Cluster, die wir definieren, ist also drei, die Anzahl der Datenpunkte, die Anzahl der Kunden, wir haben 800 Kunden, und dann haben wir die Tabelle hier. Für jeden Cluster haben wir Informationen wie die Anzahl der Elemente oder die Anzahl der Datenpunkte innerhalb jedes Clusters. Im ersten Cluster haben wir rund 617 Kunden. Im zweiten Cluster haben wir 171, und Cluster drei ist der niedrigste Wir haben 12 Kunden. Die Zentroide jedes Clusters, die zentralen Punkte von Wenn Sie weitere Statistiken zu unseren Clustern benötigen, finden Sie diese in Describe Es hat wirklich Spaß gemacht, mit den Clustern zu arbeiten, und ich habe festgestellt, dass verschiedene Leute unterschiedliche Designs verwenden , um die Cluster zu präsentieren. Zum Beispiel ein Design, das ich fast überall sehe. Das ist, wenn du zu den Formen hier drüben gehst und dann den Feldkreis auswählst. Wenn Sie nun viele Datenpunkte haben, ist es interessant, die Überlappung zwischen diesen Punkten zu sehen, aber jetzt ist es wirklich schwierig, sie in dieser Ansicht zu erkennen Was ich also damit machen werde, ich werde mich auf diese Datenpunkte konzentrieren Lassen Sie uns diese Dinge auswählen. Und dann werden wir sagen, okay, nur behalten. Lass uns darauf klicken. Wir haben diese Punkte jetzt quasi vergrößert, um sie in bitterer Optik besser darzustellen, wenn sie sich überschneiden bitterer Optik besser darzustellen, wenn Was wir tun werden, wir werden zu den Farben übergehen und dann die Deckkraft reduzieren Lassen Sie uns es auf etwa 70% reduzieren . Ich denke, es sollte in Ordnung sein Und jetzt sieht unsere Visualisierung einfach sehr professionell aus und Sie können die Überlappung zwischen den Datenpunkten sehen die Überlappung zwischen den Datenpunkten In Ordnung, es gibt also ein anderes Design , um jedem Cluster eine Form zuzuweisen Also, bevor wir das tun, möchte ich noch einmal das große Ganze haben. Ich werde den Filter entfernen, also lassen Sie uns den Filter einfach von hier zu einem anderen Ort entfernen . Und damit sind wir zurück zur ursprünglichen Ansicht. Was wir also damit machen werden , wir werden den Cluster nehmen und ihn auf die Formen legen. Lassen Sie uns also den Cluster auf den Markierungen hier auf den Formen verfolgen und dort ablegen . Wie Sie sehen können, haben wir für jeden Cluster, den wir eine Form haben, das Plus, das Quadrat und den Kreis. Und wenn Sie verschiedene Formen zuweisen möchten, klicken Sie einfach auf die Formen. Und jetzt können wir hierher gehen und die Form des Clusters ändern. Nehmen wir an, statt Verlust für die Cluster drei haben wir X. Und klicken wir auf Okay. Und jetzt haben wir statt Fehler X. So entwerfe ich normalerweise die Cluster in Tableau. Okay, jetzt, nachdem wir die Cluster erstellt haben, ist es wirklich wichtig, die Ergebnisse der Cluster mit dem Unternehmen zu interpretieren die Ergebnisse der Cluster mit dem , so als ob wir in der einen Hand den roten Cluster haben , der sich auf die Kunden mit den hohen Gewinnen konzentriert die Kunden mit den hohen Gewinnen Auf der anderen Seite konzentrieren wir uns beim blauen Cluster auf die Kunden mit den niedrigen Gewinnen Sie Ihre Kunden auf der Grundlage von Umsatz und Gewinn gruppieren, können Sie Einblicke in Ihre Kunden Dies kann dem Unternehmen helfen, seine Marketingstrategie sehr effektiv auszurichten seine Marketingstrategie sehr effektiv Al, im Moment haben wir die folgende Aufgabe für dich. Die Aufgabe besteht darin, das meistverkaufte Produkt zu identifizieren, indem die Produkte auf der Grundlage der Menge und des Gewinns gruppiert mithilfe der großen Datenquelle fünf Cluster erstellt Sie können das Video sofort anhalten, um die Aufgabe zu erledigen, und es dann fortsetzen, wenn Sie fertig sind Ordnung, also lassen Sie uns jetzt den Cluster für die Produkte erstellen . Hier brauchen wir zwei Maßnahmen. Wir haben den Gewinn und die Menge. Lassen Sie uns zuerst die Gewinne haben. Wir können es hier in die Reihen ziehen und dort ablegen. Und dann nehmen wir die Mengen in den Spalten. Und jetzt brauchen wir die Dimension, um den Detaillierungsgrad, die Datenpunkte, zu definieren . Und hier können wir entweder die Produkt-ID oder den Produktnamen verwenden . Also werde ich mich jetzt für den Produktnamen entscheiden. Ziehen Sie es also per Drag & Drop auf die Details. Also gut, jetzt haben wir alles. Wir haben die Maßnahmen und die Dimension, und wir werden den Cluster erstellen. Wir gehen zum analytischen Spin über. Und dann nehmen wir den Cluster und ziehen ihn hierher. Und Tableau hat hier nur zwei Cluster erstellt, aber die Aufgabe sagt fünf Cluster, also gehen wir hier drüber und definieren fünf. Ordnung, das ist es also. Jetzt haben wir fünf Cluster für die Produkte. Lassen Sie uns dieses Clustering schließen. Der Produktbereich über die Menge und die Gewinne kann Ihnen helfen, Einblicke in das Produktportfolio zu gewinnen Und das Unternehmen kann es für viele Mitarbeiter nutzen. Zum Beispiel, um die Bestandsverwaltung zu optimieren und strategische Entscheidungen über Produktentwicklungen und Marketing zu treffen. Das ist wirklich unglaublich. In Ordnung, lassen Sie uns zusammenfassen. Die Cluster-Gruppe in Tableau ist eine statistische Methode , um ähnliche Datenpunkte in Clustern zusammenzufassen Der in Tableau verwendete Cluster-Algorithmus ist das wichtigste Mittel, das einfach zu implementieren und auch leicht zu verstehen ist. Clustering in Tableau ist eine der Hauptfunktionen und sehr leistungsfähig, da Tableau das einzige, das einzige I-Tool ist , das unendlich viele Datenpunkte grafisch darstellen kann unendlich viele Datenpunkte grafisch darstellen Weil andere BI-Tools wie Power BI die Anzahl der Datenpunkte, die Sie in der Visualisierung sehen können, immer gerne die Anzahl der Datenpunkte, die Sie in der einschränken kann es wirklich unmöglich machen Cluster in Power BI zu erstellen. Daten-Clustering in der Visualisierung ist ein sehr leistungsfähiges Tool für Datenanalysen und Erkennung von Datenunterschieden. Es hilft den Unternehmensorganisationen dabei, datengesteuert zu arbeiten, was bedeutet, dass sie anhand der Daten bessere Entscheidungen treffen können In Ordnung, das war es also für die Cluster-Gruppen. Und als Nächstes werden wir lernen , wie man die Werte einer Dimension mithilfe der Tableau-Sets in zwei Teilmengen aufteilt Dimension mithilfe der Tableau-Sets in zwei Teilmengen 104. Udemy 8 4 SETS: Hier erfahren Sie, wie Sie die Mitglieder, die Werte der Dimensionen in Gruppen gruppieren die Werte der Dimensionen in Gruppen gruppieren Zu der Zeit, in der wir die Sets in Tableau verwenden werden, sind sie wie üblich Clustern sehr ähnlich. Wir werden zuerst mit den Konzepten beginnen und dann lernen, wie man sie in Tableau erstellt. Also lass uns gehen. Also gut, nehmen wir jetzt an, dass wir die folgenden Datenpunkte in unserer Visualisierung haben . Wir können Datensätze verwenden, um diese Datenpunkte zu gruppieren. Mithilfe von Datensätzen können Sie Ihre Daten anhand bestimmter Kriterien oder einer Auswahl in zwei Datengruppen unterteilen bestimmter Kriterien oder einer Auswahl in zwei Datengruppen Die erste Gruppe, wir nennen sie die Gruppe. In dieser Gruppe finden Sie alle Datenpunkte, die in den Teilmengen der Daten enthalten sind Diese Datenpunkte sind die Mitglieder des Satzes. Und die andere Gruppe ist die Out-Gruppe. Diese Gruppe enthält alle Datenpunkte, die nicht in den Teilmengen der Daten enthalten sind Das bedeutet, dass die Datenpunkte in dieser Gruppe nicht zu den Mitgliedern der Gruppe gehören Die Datensätze in Tableau unterteilen unsere Daten in zwei Gruppen, die Eingangsgruppen und die Ausgangsgruppen. Wann benötigen wir Sets und warum ist das wichtig? Nun, wir können die Teilmenge der Daten verwenden, um die Analyse auf ein bestimmtes Szenario zu konzentrieren Und auch, um die Teilmenge mit den verbleibenden Daten zu vergleichen mit den verbleibenden Zum Beispiel können wir anhand der Verkäufe eine Teilmenge der zehn wichtigsten Kunden in unseren Datensätzen erstellen anhand der Verkäufe eine Teilmenge der zehn wichtigsten Kunden in unseren Datensätzen Und vergleichen Sie die Teilmengen mit ihren verbleibenden Kunden um ihr Verhalten zu verstehen und zu verstehen, was sie zu den Top Ten macht Es ist also eine wirklich tolle Funktion in Tableau, Ihre Daten zu verstehen und gezielte Analysen auf bestimmte Szenarien durchzuführen Analysen auf bestimmte Szenarien Und in Tableau haben wir verschiedene Möglichkeiten, die Sets zu erstellen. Die erste, die einen festen Satz erstellt, und zwar mithilfe einer manuellen Auswahl. Und die andere Möglichkeit besteht darin, ein dynamisches Set zu erstellen , das auf bestimmten Kriterien basiert. Hier haben wir zwei Möglichkeiten, das dynamische Set zu erstellen, entweder mithilfe von Bedingungen oder mithilfe der Rangfolge oben oder unten. Die letzte Methode zum Erstellen von Sets in Tableau besteht nun darin, zwei Sets zu kombinieren. Es kann neue kombinierte Sätze erstellen. Da wir Daten miteinander kombinieren , ist es wie bei den Verbindungen. Hier haben wir vier Optionen innere linke, rechte und vollständige Verknüpfung. Hier können neue kombinierte Sätze ausgegeben werden. Dies sind die verschiedenen Methoden um Gruppen in Tableau zu erstellen. Sehen wir uns kurz einige einfache Beispiele an, um diese Methoden zu verstehen. Ordnung, jetzt zurück zu unseren fünf Kunden, und jetzt werden wir verschiedene Sets mit unterschiedlichen Methoden erstellen . Wir werden mit dem ersten Satz beginnen. Es werden feste Sätze sein, die manuell ausgewählt werden. Hier werden wir manuell auswählen , welche Kunden sich innerhalb der Untergruppen befinden und welche Kunden außerhalb Hier weisen wir zwei Werte rein und raus zu. Wir sagen zum Beispiel, dass John im Set ist und setzen auch Aber es wird draußen sein, Martin, George und Maria werden außerhalb des Sets sein. Wie Sie sehen können, haben wir einfach manuell ausgewählt, welche Kunden in den Sets sind. Gehen wir also zum zweiten Set über, in dem wir ein dynamisches Set erstellen, bei dem die Bedingungen verwendet werden, bei denen der Umsatz über 400 liegt. Hier werden wir also nichts manuell auswählen. Wir werden nur die Regel für Tableau definieren. Und Tableau wird das automatisch für uns erledigen. Tableau kann alle Kunden hören und mit der Ein- und Ausweisung der Werte beginnen Die erste Kundin ist Maria, erfüllt die Bedingung nicht, also wird sie nicht im Set enthalten sein Als nächstes haben wir den zweiten Kunden, John. Er hat hohe Punktzahlen oder 900, er hat die Bedingung erfüllt, also ist er Mitglied der Gruppe. Das Gleiche gilt für George, 750, Martin auch, aber Peter hat keine Punktzahl, also erfüllt er die Bedingung nicht. Er wird es sein, aber Peter hat keine Punktzahl, also erfüllt er die Bedingung nicht. Peter ist draußen. Unter dieser Bedingung haben wir also drei Kunden rein und zwei draußen. Nun, was dynamische Sets so wichtig und effizient macht , sagen wir, in den nächsten Tagen haben sich diese Werte der Kunden geändert. Was passiert nach Ihren Verhältnisdaten in Tableau? Tableau berechnet die Bedingung neu und weist neue Werte zu , falls sich etwas ändert. Es ist also dynamisch und alles wird automatisch erledigt Gehen wir nun zum dritten über. Wir haben dynamische Gruppen und jetzt werden wir die beiden besten Kunden verwenden, was bedeutet, dass die beiden besten Ergebnisse innerhalb der Teilgruppen und die anderen außerhalb liegen werden Wenn Sie sich die Daten ansehen, können Sie sehen, dass Joan und George die höchsten Punktzahlen unter den Kunden erzielt haben Diese beiden Kunden werden dabei sein. Der Rest wird draußen sein. Auch hier ist alles dynamisch und automatisch Wir spezifizieren einfach die Regel und Tableau erledigt den Rest, okay? Okay. Das sind also die drei Methoden, um ein Set zu erstellen. Als Nächstes werden wir weiter fortgeschritten gehen und ein Set aus der Kombination von zwei Sätzen erstellen . Hier nehmen wir das folgende Beispiel, in dem wir ein neues kombiniertes Set erstellen indem wir Satz eins und Satz drei kombinieren. Hier ist es wirklich wichtig zu verstehen , dass die Berechnung dieser neuen kombinierten Mengen auf der Ausgabe von Satz eins und Satz drei basieren kann . Tableau überprüft nicht die Kunden der Tabelle, sondern nur die Ergebnisse der Datensätze. Und hier müssen wir die kombinierten Sets konfigurieren und wir haben vier Optionen. Es ist etwas Ähnliches wie die Gelenke, aber nicht genau wie die Gelenke. Lassen Sie uns diese Optionen nacheinander durchgehen. Die erste Option besagt, dass alle Mitglieder in beiden Sätzen enthalten sind. Das bedeutet, dass der Kunde Mitglied der kombinierten Gruppe ist, wenn der Kunde mindestens Mitglied einer dieser beiden Gruppen ist. Schauen wir uns also unsere Kunden an. Maria ist kein Mitglied in Satz eins und Satz drei, also wird sie auch nicht Mitglied der kombinierten Gruppe sein . Und der nächste Kunde, John, ist Mitglied beider Gruppen. Das ist also mehr als genug. Also wird er auch Mitglied der kombinierten Gruppe sein. Und George ist Mitglied eines der Sets, also wird er es auch sein. In Martin ist es wieder wie Maria. Er ist kein Mitglied von Satz eins und Satz drei, also wird er auch draußen sein. Dann ist der letzte Kunde besser, er ist Kunde einer dieser beiden Gruppen. Das wird reichen, um Mitglied der kombinierten Gruppen zu werden . Wie Sie bei dieser Option sehen können, reicht es der Kunde Mitglied einer der beiden Gruppen ist, um Teil der kombinierten Gruppe zu sein. In Ordnung, jetzt gehen wir zur nächsten Option über. In beiden Gruppen steht „Gemeinsames Mitglied“. Das heißt, um Mitglied der kombinierten Gruppen zu sein, sollte der Kunde Mitglied beider Gruppen sein. Es ist nicht wie bei der ersten Option. Es reicht aus, wenn der Kunde zu den Sets gehört. Der Kunde muss in beiden Gruppen sein. Schauen wir uns unsere Kunden an. Nochmals, Maria ist kein Mitglied beider Gruppen, also wird Maria nicht dabei sein. Aber als Nächstes haben wir den Kunden, John. Er ist Mitglied beider Gruppen. Das bedeutet, dass er die Anforderungen erfüllt hat, also auch Mitglied der kombinierten Gruppe sein muss. Wie Sie nun sehen können, erfüllt bei den anderen drei Kunden keiner von ihnen diese Anforderung, was bedeutet, dass keiner dieser Kunden zu unserer Gruppe gehören wird. Nun, diese Option ist sehr restriktiv. In Ordnung, also lass uns jetzt zum nächsten übergehen. Da wird Satz eins stehen, außer bei gemeinsamen Mitgliedern. Das heißt also, wir können alle Mitglieder aus der ersten Gruppe haben, aber sie sollten kein Mitglied der dritten Gruppe sein. Schauen wir uns also die Kunden an. Maria ist in beiden nicht Mitglied, also wird sie ausfallen. Und jetzt kommen wir zu John. John ist Mitglied der ersten Gruppe, aber er ist auch Mitglied der dritten Gruppe. Nun, dieses Mal wird John kein Mitglied dieser Gruppe sein , weil wir sagen, es sei denn, es handelt sich um gemeinsame Mitglieder. Das heißt also, dass John dieses Mal das nächste Mal draußen sein wird. George ist kein Mitglied von Set One, wird also automatisch draußen sein. Das Gleiche gilt für Martin. Er ist kein Mitglied von Set One. Aber wenn du jetzt Peter überprüfst, ist er der Einzige, der die Anforderungen erfüllt hat. Peter ist Mitglied der Gruppe Eins und nicht Mitglied der Gruppe Drei. Und genau das ist die Voraussetzung für diese Gruppe. Peter wird also ein Mitglied der Gruppe Drei sein. Und genau das ist die Voraussetzung für diese Option. Also wird nur Peter Mitglied dieser Gruppe sein. Also gut, jetzt gehen wir zum letzten über. Es ist genau das Gegenteil. Es heißt also Satz Drei, außer gemeinsame Mitglieder. Die Voraussetzung für die Kunden, Mitglied dieser kombinierten Gruppe zu sein, besteht also darin, Mitglied der Gruppe Drei zu sein, aber nicht Mitglied der Gruppe eins. In Ordnung, lassen Sie uns jetzt unsere Kunden überprüfen. Mir tut Maria wirklich leid. Sie ist Mitglied keiner dieser Gruppen. Wenn du Maria heißt, tut mir das wirklich leid. Das ist nicht beabsichtigt, aber jetzt ist es wirklich zu spät. Ich habe schon aufgenommen, das tut mir leid. Ich verspreche dir, dass ich beim nächsten Mal bessere Beispiele anführen werde. Aber vorerst ist Maria auch in dieser Gruppe draußen. Das Gleiche gilt hier für John. John ist Mitglied von Set Three, aber Joan ist auch Mitglied von Set One Er erfüllt also nicht die Anforderungen. John wird draußen sein Nun, wenn Sie sich die Kunden ansehen, ist George der einzige in Satz drei und nicht in Satz eins, also wird nur John in dieser Gruppe sein und die anderen beiden sind draußen. Okay, damit haben wir alle Szenarien, alle Methoden, die wir haben, die Tableau-Sets behandelt Methoden, die wir haben, die Tableau-Sets Ordnung, Leute, schauen wir uns jetzt an, wie wir Sets in Tableau erstellen können Wir können es auf der Arbeitsblattseite erstellen, wir können es nicht auf einer Datenquellenseite tun. Und wir können es entweder im Datenfach oder in der Ansicht tun. Jetzt werden wir verschiedene Sets mit unterschiedlichen Methoden erstellen . Aber zuerst erstellen wir die Ansicht. Wir benötigen also die Kunden-ID. Übrigens, anstatt es zu ziehen und abzulegen, können Sie auf das Feld doppelklicken, und es wird auch in den Zeilen stehen, die wir benötigen, der Vorname. Klicken Sie auf den Vornamen, und wir möchten auch die Ergebnisse haben. Ziehen Sie die Ergebnisse also per Drag-and-Drop ins ABC. Jetzt werden wir den festen Satz mithilfe der manuellen Auswahl erstellen . Um das zu tun, gehen wir zur Kunden-ID hier im Datenbehälter. Richtig, Sie klicken darauf und dann gehen wir zu Erstellen. Hier drüben haben wir Sets. Wie Sie sehen können, hat das Set das Symbol für Gelenke, aber es sind keine Gelenke. Es ist genauso einfach. Lass uns darauf klicken. Und jetzt haben wir ein neues Fenster. Mal sehen, was haben wir hier? Wir haben zuerst den Namen des Sets, nennen wir es Set eins und fertig. Jetzt haben wir hier drei Tabs, Allgemeinzustand und Tops. Wie Sie sehen können, handelt es sich dabei die verschiedenen Methoden zur Erstellung von Sets in Tableau. Die Registerkarte „Allgemein“ ist eigentlich die manuelle Auswahl, die Bedingung, wie Sie wissen, der dynamische Satz. Und auch der obere Teil ist ein dynamisches Set. Jetzt machen wir mit dem ersten. Wir beginnen mit der allgemeinen manuellen Auswahl. In der Mitte haben wir eine Liste aller Kunden in unseren Datensätzen Und wir müssen anfangen, manuell auszuwählen , welche Kunden rein und welche nicht In unserem Beispiel haben wir den Kunden zwei und den Kunden fünf ausgewählt , um die Mitglieder der Gruppe kennenzulernen. Und alles, was Sie nicht auswählen , gehört zur Gruppe. Das bedeutet, dass die Kunden 134 draußen sind. Lass uns jetzt gehen und auf Okay klicken. Lassen Sie uns jetzt sehen, was mit dem Data Bain passiert ist . Wir haben ein neues Feld Es wird eine diskrete Dimension haben und da es festgelegt ist, hat es das folgende Symbol. Wie gesagt, es ist wie das Symbol für Verknüpfungen. Sehen wir uns nun die Werte in diesem Feld an. Ziehen wir es per Drag-and-Drop hierher. Und jetzt, wie Sie sehen können, haben wir nur zwei Werte ausgegeben. Es ist wie der Datentyp Bullion. Wir haben auch hier Wahres und Falsches. In den Sätzen haben wir nur zwei Werte. Wir haben den Kunden zwei für den Satz und den Kunden fünf für den Satz ausgewählt . Das Risiko wird ausgeschlossen sein. So können wir mithilfe der manuellen Auswahl Sets in Tableau erstellen , und das wird behoben. Ordnung, jetzt werden wir also einen dynamischen Satz unter Verwendung von Bedingungen erstellen . Unser Beispiel waren Kunden mit einer Punktzahl von mehr als 400. Gehen wir wieder auf die linke Seite. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Kunden-ID, gehen Sie zu Erstellen und dann zu Set. Nennen wir es jetzt, Satz zwei und wir nennen es Bedingung. Da wir jetzt eine Bedingung erstellen, gehen wir hier zur Registerkarte Bedingung über. Jetzt legen wir für Tableau die Regel fest , nach der entschieden wird, welche Mitglieder rein und welche raus sind. Die Regel besagt, dass die Punktzahl höher als 400 ist. Definieren wir das zuerst. Wir müssen das nach Feldern auswählen. Unser Feld ist eine Punktzahl , die korrekt ist. Und dann ist die Operation hier nicht gleich, sie sollte höher als 400 sein. Also müssen wir den Wert hier angeben. Und das legt fest, wenn die Punktzahl höher als 400 ist, werden die Kunden dabei sein. Andernfalls kann es draußen sein. Gehen wir jetzt und klicken Sie auf Okay. Und wie Sie sehen können, haben wir im Datenbereich eine weitere Dimension namens Set Two, Doppelklick. Lassen Sie uns also die Werte überprüfen. Die Punktzahl hier drüben, 350, was draußen ist, 900 rein, 750 in 500 rein, und Null, sie ist raus. Wie Sie sehen, ist es wirklich einfach, das dynamische Set zu definieren, das wir haben, indem Sie nur eine Regel bereitstellen und Tableau den Rest erledigt. Wenn wir morgen andere Daten haben, wird sich das Sit-Mitglied ändern. Jetzt werden wir anhand des Rangs ein weiteres dynamisches Set erstellen . In unserem Beispiel waren die beiden besten Kunden dabei und der Rest wird draußen sein. Auch hier gehen wir zum Datenbereich. Klicken Sie auf die Kunden-ID, erstellen Sie die Sets und geben wir ihnen einen Namen. Also heißt es Platz drei und Rang. Also gehen wir jetzt zum dritten Tab hier oben. Gehen wir für dieses Beispiel dorthin. Wir werden die Punktzahl verwenden, um den Kunden zu bewerten, sodass die beiden höchsten Punktzahlen erreicht werden können. Um das zu tun, ist es wirklich einfach. Wir können es hier nach Feldern definieren. Hier in der Rangliste haben wir oben oder unten, wie Sie sehen können. Also bleiben wir bei der Spitze. Als Nächstes müssen wir definieren, was wir auswählen. Die zwei besten Kunden, die besten zehn bis fünf bis 20. Also hier müssen wir mit den beiden und nach dem Punktestand beginnen, also verwenden wir den Punktestand, alles ist korrekt. Und das war's, so definieren wir die Regel. Und Tableau wird den Rest erledigen. Es ist wirklich logisch, wenn Sie es einfach lesen. Die ersten beiden nach Punktestand. Ordnung, das ist alles. Gehen wir und wählen aus. Okay, nochmal, wie Sie sehen können, haben wir das Gerät hier drüben und die Daten können eine Verbindung herstellen. Lassen Sie uns jetzt die Daten überprüfen. Wie Sie sehen können, haben John und George die, deshalb sind sie drin und der Rest ist draußen. Wie Sie sehen, sind Sets in Tableau wirklich einfach. Ordnung, jetzt werden wir es etwas komplizierter machen und es etwas komplizierter machen kombinierte Sätze erstellen. Wir werden Satz eins mit Satz drei kombinieren. Um das zu tun, gehen wir wieder in den Datenbehälter, aber dieses Mal werden wir mit dem Set beginnen. Gehen wir zum ersten Satz und klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Verbinden. Und dann haben wir hier eine Option namens Kombinierte Sets erstellen. Lass uns darauf klicken. Wie Sie sehen können, haben wir hier ein neues Fenster für die kombinierten Sets. Geben wir ihm zunächst einen Namen. Es wird also auf vier gesetzt und kombiniert. Zuerst müssen wir die beiden Sets definieren, die wir haben. Hier ist der erste Satz, da wir damit angefangen haben. Und wenn Sie dann auf der rechten Seite darauf klicken, erhalten Sie eine Liste aller im Datenbehälter verfügbaren Sets . Wir haben also den Satz zwei und den Satz drei. Wir werden uns für das dritte Set entscheiden . Ordnung, damit haben wir definiert, welcher Satz kombiniert werden soll, aber jetzt müssen wir für Tableau definieren , wie die Daten kombiniert werden sollen. Hier haben wir vier Optionen. Die erste besteht aus allen Mitgliedern beider Gruppen. Der zweite enthält nur die gemeinsamen Mitglieder in beiden Sätzen. Und der nächste wird sich auf den ersten Satz konzentrieren, und der letzte wird sich auf den dritten Satz konzentrieren. In diesem Beispiel werden wir die gemeinsamen Mitglieder in beiden Sätzen verwenden. Gehen wir und wählen das aus. Und wie Sie hier zwischen den Sets sehen können, hat sich auch das Symbol geändert. In Ordnung, jetzt ist also alles bereit. Lass uns auf Okay klicken. Auch hier im Data Bain haben wir ein neues Feld, neue Dimension. Sehen wir uns die Ergebnisse an Ich gehe und doppelklicke darauf. Sehen wir uns jetzt die Ergebnisse an. Wir kombinieren den ersten Satz hier mit dem dritten Satz. Wenn du nach dem gemeinsamen Mitglied suchst, wird es nur der Kunde zwei sein, da er in der Gruppe eins und auch in der Gruppe drei ist . Wie Sie sehen können, haben wir nur ein Mitglied in der kombinierten Gruppe, und das ist der Kunde, John. Weil es der einzige gemeinsame Kunde zwischen den beiden Gruppen ist. Es ist wirklich nicht so schwer. Sie müssen nur ein wenig darauf achten , welche Kombinationsoption Sie verwenden. Ordnung Leute, bis jetzt haben wir gelernt, wie man die Sets mit verschiedenen Methoden aus der Datenbank erstellt die Sets mit verschiedenen Methoden aus der Datenbank Als Nächstes werden wir lernen, wie man die Sets direkt aus den Ansichten erstellt Ordnung, jetzt werden wir also eine neue Ansicht erstellen. Und es wird etwas Ähnliches wie die Cluster-Gruppe sein. Wir werden also die beiden Kennzahlen Gewinn und Umsatz haben . Also lasst uns gehen und sie auswählen. Doppelklicken Sie also auf die Gewinne und doppelklicken Sie auf die Verkäufe. Wir haben jetzt die beiden Achsen, was uns jetzt noch fehlt sind die Kunden. Um die Datenpunkte hinzuzufügen, gehen wir zur Kunden-ID und doppelklicken darauf. Jetzt haben wir unsere Ansicht und werden das Set direkt aus der Ansicht hier erstellen. Es ist den Gruppen, die wir auswählen werden, sehr ähnlich . Welcher Kunde wird Mitglied unserer Gruppe sein. In diesem Beispiel werden wir also die Kunden mit der besten Leistung auswählen. Alles, was Sie tun müssen, ist auf diese Weise auszuwählen. Gehen wir zu diesen Kunden. Und wieder haben wir dieses neue Fenster. Beim letzten Mal haben wir eine Gruppe erstellt, aber dieses Mal werden wir ein Set aus diesen Kunden zusammenstellen. Klicken Sie also auf Out und dann müssen wir dieses Curet-Set auswählen Also lass uns gehen und es auswählen. Jetzt haben wir also ein neues Fenster, und wie Sie sehen können, können wir keine Bedingungen oder einen dynamischen Satz definieren. Es wird uns eine Liste aller Kunden angezeigt , die wir in der Ansicht ausgewählt haben. Und das Einzige, was wir hier tun können, ist zu überprüfen, ob Sie alle Kunden richtig ausgewählt haben. Und wenn wir Fehler gemacht haben, können wir den Kunden entfernen. Geben wir ihm jetzt einen Namen, ich nenne ihn Set Customers High Performers. Das ist alles für den Moment Wir gehen und klicken auf Okay, also wählen wir das jetzt aus. Wie Sie sehen können, hat sich aus unserer Sicht noch nichts geändert. Wir haben jetzt ein neues Feld in der Datenzeile namens set. Also haben wir gerade ein neues Set direkt aus der Ansicht erstellt. Jetzt möchte ich dir schnell etwas zeigen. Wenn Sie eine Gruppe wie diese auswählen und sagen wir, das Fenster hier verschwindet. Was Sie tun können, Sie können zu jedem dieser Datenpunkte gehen und mit der rechten Maustaste darauf klicken. Und dann ist hier die letzte Option Set erstellen. Dies ist eine weitere Möglichkeit, ein Set direkt aus der Ansicht zu erstellen . In Ordnung, jetzt haben wir das Set. Und du fragst mich vielleicht, okay, was du damit machen kannst? Nun, wir können jetzt viele Dinge mit dem Set machen. Also können wir es zuerst in unserer Ansicht hervorheben. Um das zu tun, nehmen wir das Set aus dem Datenbereich und fügen es einfach schnell den Farben hinzu. Sehen Sie hier, welche Mitglieder dabei sind und welche Mitglieder draußen sind. Wie Sie sehen können, verwendet die Tabelle immer die Farbe Grau für die Mitglieder , die nicht in der Gruppe enthalten sind. Natürlich können Sie das ändern, indem Sie zu den Markierungen gehen. Wenn du also hier rüber gehst, dann gehen wir zu den Farben bearbeiten. Und Sie können hier die Farbe von innen und die Farbe von außen definieren . Aber für mich sind die Farben jetzt okay. Also lass uns auf Okay klicken. Damit heben Sie Teilmengen Ihrer Daten für die Endbenutzer Okay, die andere Verwendung der Datenmengen besteht aus unserer Sicht darin , dass wir, um uns auf bestimmte Teilmengen zu konzentrieren, derzeit alle Kunden ein- und auswärts zeigen, sodass wir die Daten nur für die Kunden filtern können, die Mitglied der Gruppe sind, nur für die Um das zu tun, gehen wir zu unserem Set. hier mit der rechten Maustaste klicken, finden Sie zwei Optionen. Wie Sie sehen können, haben wir standardmäßig die Option „In Out-Out“ angezeigt. Das heißt, wir zeigen alles. Aber jetzt haben wir eine weitere Option namens Mitglieder im Set anzeigen. Das heißt, wir werden die Daten filtern und nur die Mitglieder innerhalb unserer Gruppe, der Gruppe, anzeigen . Lass uns das auswählen und schauen, was passieren kann. Wie Sie jetzt sehen können, entfernt Tableau alle Kunden, die sich außerhalb der Gruppen befinden , und wir können in der Ansicht nur die Mitglieder der Gruppe sehen . Dies ist eine sehr schnelle Methode, um Ihre Daten zu filtern und einen Fokus und ein bestimmtes Szenario festzulegen. Aber jetzt könntest du sagen, weißt du was? Lassen Sie uns den Benutzern diese Option geben. Lassen wir das Publikum , in dem sich die Benutzer befinden, entscheiden, auf welche Untergruppe sie sich konzentrieren werden Dadurch wird Ihre Ansicht interaktiver und dynamischer wir das Set als Filter anbieten können Schauen wir uns also an, wie wir das machen können. Zuerst müssen wir alle Datenpunkte aus unserer Sicht anzeigen. Also werden wir den Pac wechseln, gehen wir zu unserem Set, klicken mit der rechten Maustaste darauf und wir gehen und wählen Aus dem Set einblenden, alles anzeigen. Also wählen Sie das aus. Als Nächstes können wir das Set als Filter anbieten. Gehen Sie also erneut zu unserem Set, klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und hier haben wir die Möglichkeit, und hier haben wir die Möglichkeit Filter anzuzeigen. Lass uns das auswählen. Wie Sie jetzt auf der rechten Seite sehen können, haben wir die beiden Optionen rein raus und alles. Jetzt haben wir also ein anderes Szenario. Wenn die Benutzer jetzt das ganze große Ganze sehen wollen, alle Kunden, werden sie den Filter so lassen, wie er ist. Aber wenn wir ein anderes Szenario haben , in dem sie sich auf die Untergruppe der Kunden mit der hohen Leistung konzentrieren wollen die Untergruppe der Kunden mit der hohen Leistung Alles, was sie tun müssen, ist das Aussuchen und Filtern Also lass uns das machen. Und wie Sie jetzt sehen können, konzentrieren wir uns auf die Teilmenge der Gruppe, also nur auf die Mitglieder in den Gruppen Und aus anderen Gründen möchten sich andere Benutzer auf die Gruppen konzentrieren , die sich außerhalb der Gruppen befinden Vielleicht um das Verhalten zu verstehen und so weiter. Also werden sie den Eingang abwählen und den Ausgang auswählen. Jetzt konzentrieren wir uns also auf die Gruppe, die sich außerhalb der Sets befindet Und noch einmal, wenn du das ganze große Ganze sehen willst, wählst du beide aus. Deshalb bevorzuge ich es wirklich, den Benutzern diese Option zu geben sie entscheiden können, welche Untergruppe sie auswählen und auf die sie sich konzentrieren werden, denn damit decken Sie viele Szenarien in nur einer Ansicht Ordnung, Leute, mit den Sets in Tableau können wir jetzt noch einen Schritt weiter gehen Wir werden den Benutzern die volle Dynamik geben und sie werden die Möglichkeit haben, zu definieren , welcher Kunde in der Gruppe enthalten sein soll. Denn bisher haben wir bei der Erstellung der Ansichten alles definiert, was wir definiert , welcher Kunde dabei sein wird und welcher Kunde draußen sein wird. Aber anstatt es neu zu definieren, werden wir den Optionen jetzt die volle Dynamik verleihen , indem wir das gesamte Set definieren Schauen wir uns also an, wie wir das machen können. Um das Set dynamisch und interaktiv zu gestalten, werden wir unserem Arbeitsblatt eine Aktion hinzufügen. Ich werde später vollständige Tutorials den Aktionen und der Interaktivität in Tableau widmen den Aktionen und der Interaktivität in Aber jetzt wollen wir einfach lernen, wie man eine Aktion für Sets hinzufügt. In Ordnung, um das zu tun, gehen wir zum Hauptmenü in Tableau, zum Arbeitsblatt. Wählen Sie also das und dann hier Aktionen in Tableau aus. Gehen wir da hin. Ich werde jetzt nicht ins Detail gehen alle Optionen erklären , die uns bei den Aktionen zur Verfügung stehen, denn hier haben wir viel mehr als Sets, wir haben eine Menge Dinge. Folgen Sie mir jetzt einfach, wir gehen hier zur Aktion Hinzufügen über. Und dann haben wir hier die Möglichkeit, eingestellte Werte zu ändern. Das bedeutet also, dass die Aktionen der Benutzer die Werte in unserem Set ändern werden. Gehen wir also und wählen das aus. Jetzt müssen wir einen Aktionsnamen angeben, also nennen wir ihn Aktionsänderungssets. Und jetzt können wir auswählen, in welchen Arbeitsblättern diese Aktion angewendet werden kann Wenn Sie jetzt hierher gehen, können Sie die Liste aller Blätter sehen , die wir in unserer gesamten Arbeit haben Jetzt möchte ich diese Aktion nur auf dieses Arbeitsblatt anwenden , also ist alles in Ordnung. Und jetzt definieren wir hier das Verhalten des Benutzers. Nun stellt sich also die Frage, wann die Aktion ausgelöst wird , entweder durch Bewegen der Maus oder durch Auswahl der Datenpunkte oder durch ein Drop-down-Menü Also bleibe ich bei der Standardeinstellung. Lassen wir den Benutzer auf diese Datenpunkte klicken. In Ordnung, jetzt definieren wir den Zielsatz. Welches Set wird sich ändern, sobald wir die Aktion durchgeführt haben? Schauen wir uns also an, was wir hier haben. Wie Sie sehen können, haben wir zwei Datenquellen. Im Tutorial haben wir in der kleinen Datenquelle drei Sätze erstellt . Und in der großen Datenquelle haben wir nur einen Satz erstellt. Sobald die Aktion ausgelöst wurde, sollten die Werte dieses Satzes geändert werden. Also lass uns das auswählen. Und jetzt kommen wir zum interessanten Teil. Aber zuerst Subcafe, okay, hier haben wir also zwei Arten von Aktionen mit der Maus Schauen wir uns also zunächst auf der linken Seite an, was passieren kann, wenn wir einen Datenpunkt auswählen Die erste Option heißt Werte dem Set zuweisen. Das bedeutet, dass aus dem, was Sie ausgewählt haben, ein völlig neuer Satz erstellt wird. Die zweite Option ist das Hinzufügen von Werten zum Set. Tabelle enthält also die alten Werte und alles, was Sie auswählen kann dem Satz hinzugefügt werden. Die letzte Option ist, dass alles, was Sie auswählen, hier aus dem Satz gelöscht wird. Es hängt wirklich davon ab, wie die Benutzer mit der Ansicht interagieren sollen . Entweder möchten Sie, dass sie ein komplett neues Set erstellen, also entscheiden Sie sich für die erste Option. Oder Sie möchten eine Gruppe neu definieren und möchten, dass sie sie erweitern , indem sie der Gruppe neue Mitglieder hinzufügen Sie entscheiden sich also für die zweite Option oder Sie möchten, dass die Benutzer anfangen, Mitglieder aus den bereits vorhandenen Gruppen zu entfernen Ich würde sagen, lassen Sie uns mit der zweiten Option fortfahren, bei der der Benutzer Mitglieder zu einer vordefinierten Gruppe hinzufügt. In Ordnung, das ist also für die linke Seite. Was kann passieren, wenn der Benutzer mit der Auswahl beginnt? Und was kann auf der rechten Seite passieren, wenn der Benutzer anfängt, sich von der Auswahl zu entfernen? Hier besteht die erste Option darin, die eingestellten Werte beizubehalten. Zweitens müssen alle Werte zu den Sätzen hinzugefügt werden. Das heißt, sobald der Benutzer anfängt, sich von der Auswahl zu entfernen , werden alle Mitglieder, der gesamte Kunde in der Gruppe sein, er wird innerhalb der Gruppe sein. Und der dritte ist genau das Gegenteil. Was wird passieren? Alle Datenpunkte werden außerhalb der Datensätze liegen. Ich denke also, dass beide extrem sind. Wir können es so lassen, wie es ist, festgelegte Werte beibehalten. Lassen Sie uns nun diese Optionen beibehalten und schauen wir uns an, was in der Ansicht passieren kann, sobald wir mit der Auswahl beginnen. Lassen Sie uns also mit okay weitermachen, also wie Sie hier sehen können, haben wir unsere neue Aktion. Lass uns auf Okay klicken. Gehen wir jetzt in die Ansicht und beginnen, Dinge auszuwählen. Aber vorher möchte ich die Form dieser Datenpunkte ändern, um sie übersichtlicher zu gestalten. Gehen wir also zu Formen und verwenden den Feldkreis. Also gut, jetzt wähle ich nichts aus. Wenn ich zum Beispiel meine Maus hierher bewege, werden Sie sehen, dass sich nichts ändert, aber die Aktion hier ist das Auswählen. Um also auf den Datenpunkt zu klicken, klicken wir darauf. Lass uns wegziehen. Jetzt können wir sehen, dass dieses Mitglied blau ist. Das heißt, es ist im Set enthalten, und alles, was ich auf diese Datenpunkte klicke , kann in unserem Set sein. Oder wir können zum Beispiel hierher gehen und all diese Dinge auf einmal auswählen. Alles, was ich jetzt auswähle, die Ansicht, wie Sie sie sehen, wird in unserem Set enthalten sein. Damit gehen wir voll dynamisch vor und geben dem Benutzer die Möglichkeit , zu definieren , welcher Kunde rein und welcher Kunde raus ist. Ordnung, damit haben wir alles über die Sets besprochen. Wie man es als feste Dynamik aus der Datenablage, aus der Ansicht erstellt , wie man Aktionen dazu hinzufügt, wie man es zu Filtern hinzufügt. Diese Funktion in Tableau ist wirklich großartig. In Ordnung, lassen Sie uns nun die Sets in Tableau zusammenfassen. Wir teilen Ihre Daten anhand bestimmter Kriterien oder einer Auswahl in zwei Gruppen Wir haben also die Teilmengen, sie werden alle Mitglieder innerhalb der Gruppen enthalten Und die Teilmengen werden alle Elemente enthalten, werden alle Elemente enthalten, die nicht in der Menge enthalten sind Die Gruppen sind eine sehr wichtige Funktion in Tableau, da sie es Ihren Benutzern ermöglichen , sich auf Teilmengen Ihrer Daten zu konzentrieren und diese mit den übrigen Daten zu vergleichen Und Gruppen sind eine hervorragende Möglichkeit, Ihren Ansichten Dynamik und Interaktivität zu verleihen, indem sie den Benutzern die Möglichkeit geben, zu definieren, auf welche Teilmenge sie sich konzentrieren werden In Ordnung, okay, das ist alles für die Sets in Tableau. Und als Nächstes werden wir lernen , wie man die Werte der Kennzahlen mithilfe von Stiften gruppiert der Kennzahlen mithilfe von Stiften gruppiert und wie man Histogramme in Tableau erstellt 105. Udemy 8 5 Bins: Ordnung Leute, bis jetzt haben wir verschiedene Methoden gelernt , wie man die Werte von Dimensionen in Gruppen gruppiert Aber jetzt werden wir lernen, wie man die Werte von Maßnahmen in Gruppen gruppiert. Und dafür können wir wie gewohnt die Stecknadeln in Tableau lernen. Lassen Sie uns zunächst das Konzept hinter den Pins verstehen, und dann können wir lernen, wie man es in Tableau erstellt. Lassen Sie uns alles richtig machen, Leute, bevor wir Dimensionen und Maße lernen, lernen wir die geheime Formel für die Erstellung neuer Ansichten kennen. Und das ist Maß für Dimension, wie Verkäufe nach Kategorien. Wir müssen die Sicht anhand von zwei Maßstäben aufbauen. Es wird also Maß für Maß sein, wie Gewinn nach Umsatz, Menge nach Gewinn und so weiter. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, eine dieser Kennzahlen in Stifte umzurechnen. Wir werden also den Gewinn durch den Verkauf der Stifte und die Menge durch die Gewinnstifte erzielen. Also, was sind Benz Pens? Teilen Sie die Daten in Gruppen von gleich großen Containern auf, was zu einer systematischen Verteilung der Daten führt. Und wir können diese Stifte verwenden, um Diagramme zu erstellen, die als Histogramme bezeichnet werden Histogramm klassifiziert Ihre Daten in verschiedene Stifte und zählt dann, wie viele Datenpunkte wir in jedem dieser Stifte haben In Histogrammen verwenden wir normalerweise das Teildiagramm, um die Daten zu visualisieren In Ordnung, lassen Sie uns nun ein einfaches Beispiel haben, um Stifte und Histogramme zu verstehen In Ordnung, jetzt haben wir die folgenden Daten. Wir haben zehn Kunden und mit ihren Punktzahlen sind die Punktzahlen wie Punkte , die die Kunden sammeln. Und jetzt wollen wir zählen, wie viele Kunden in einen bestimmten Punktebereich fallen. Zum Beispiel, wie viele Kunden haben wir im Bereich 0-303060 und Also müssen wir zuerst Stifte erstellen. Um Stifte zu erstellen, benötigen wir einige Informationen, z. B. was ist der höchste Wert in der Punktzahl? Es wird also der erste Kunde sein, der 63. Und was ist der niedrigste Wert in der Punktzahl? Es wird die Null sein. Der nächste Wert, den wir definieren müssen, ist die Größe des Pins. Zum Beispiel nehmen wir hier die Größe 30. Und jetzt haben wir alle Informationen, die wir benötigen, um die Pins zu erstellen. Vergiss nicht, dass sie gleich groß sind, was das bedeutet. Die ersten Pins, die wir haben, sind 0-30 Es beginnt mit dem niedrigsten Wert von Null und die Größe sollte 30 sein, deshalb haben wir den Bereich 0-30. Das ist unser erster Der nächste wird 30-60 sein. Wie Sie sehen können, ist die Größe wieder Wie Sie sehen können, ist die Größe Und jetzt geht der letzte Pin auf 60-90 Und damit fangen wir an, denn mit dem letzten Pin haben wir den höchsten Wert Damit haben wir aus der Messung Punktezahl und gleich große Stifte erstellt der Messung Punktezahl und gleich große Stifte Und jetzt, nachdem wir unsere Stifte erstellt haben, werden wir zählen, wie viele Kunden, wie viele Datenpunkte wir in jedem Stift haben? Ordnung, jetzt fangen wir an, die Kunden für jeden Stift zu zählen . Unser erster Stift fängt bei 0-30 an, also schauen wir mal, wie viele Kunden wir in diesem Bereich haben Der erste Kunde ist also draußen, ich werde ihn nicht zählen. Der zweite ist innerhalb der Reichweite, also haben wir einen Kunden, zwei Kunden, drei Kunden. Dieser Kunde ist außerhalb der Reichweite, genauso wie hier. Also hier haben wir den ersten Kunden, dieser Kunde ist draußen. Wir haben den Kunden Nummer fünf und das war's. Wir haben also fünf Kunden zwischen 030. Also gut, lass uns jetzt zum nächsten Pin übergehen. Wie viele Kunden haben wir mit einem Punktestand von 30-60 ? In Ordnung, also fangen wir jetzt an zu zählen und unsere Tabelle zu scannen Ich denke, all diese Werte sind weg. Wir haben diesen Kunden, der in diesem Bereich liegt. Dann haben wir die 45 und auch 55. Wir haben also vier Kunden mit einer Punktzahl von 30-60, also ist dies unser zweiter Pin Gehen wir jetzt zum letzten Stift über. Wir haben also den Bereich 60-90 Und jetzt zählen wir, wie viele Kunden wir in diesem Bereich haben Wir haben also zehn Kunden. Wir haben bereits neun, also glaube ich, dass wir nur einen haben , und das ist der Kunde Nummer eins. Und alle anderen Werte liegen nicht in diesem Bereich, also haben wir einen Kunden und das war's. Damit haben wir ein Histogramm für die Ergebnisse erstellt. Wir müssen nur die Stifte erstellen und zählen wie viele Datenpunkte sich in jedem dieser Stifte befinden, und wir nennen diese blauen Teile Stifte Und jeder Stift hat eine Größe. Nehmen wir nun an, wir möchten einen anderen Wert für die Größe des Stifts definieren . Und wir nehmen den Wert zehn. Was kann also passieren? Wir können mehr Stifte haben, also wird der erste 0-10 sein, der nächste ist zehn bis 2020 bis 30 und so weiter Es ist also sinnvoll, wenn Sie kleinere Größe für die Stifte definieren, Sie mehr Blöcke aus den Daten erhalten , anstatt drei Stifte zu haben Jetzt haben wir sieben Stifte, und wie Sie wissen, können wir nach der Erstellung der Stifte berechnen, wie viele Kunden wir in jedem dieser Stifte haben Wenn Sie anfangen zu zählen, erhalten Sie das folgende Histogramm Wie Sie sehen, bestimmen die niedrigsten und höchsten Werte in unseren Daten die Punktzahl die niedrigsten und höchsten Werte in sowie die Größe der Stifte Wie Sie sehen können, haben wir mithilfe der Stifte verschiedene Gruppen aus einer Kennzahl erstellt. Jetzt fragen Sie mich vielleicht, warum brauchen wir Histogramme? Warum sind sie wichtig? Nun, wenn Sie die Tabelle auf der linken Seite mit der Abbildung auf der rechten Seite im Histogramm vergleichen , können Sie schnell Trends und Muster in der Verteilung der Kunden erkennen Muster in der Verteilung der Kunden Sie können beispielsweise schnell erkennen, dass die meisten unserer Kunden eine Punktzahl von 0-30 haben Mithilfe dieser Art von Diagramm können Sie schnell erkennen, ob alles in Ordnung war oder ob Sie in bestimmten Bereichen verbessern müssen Definieren Sie neue Strategien und treffen Sie anhand der Daten bessere Entscheidungen Ordnung, lassen Sie uns nun sehen, wie wir Stifte und Histogramme in Tableau erstellen können Stifte und Histogramme in Tableau erstellen Und das können wir nur auf der Arbeitsblattseite tun. Wir können das nicht auf der Datenquellenseite tun. Und dafür gibt es zwei Möglichkeiten . Entweder erstellen wir Stifte im Datenbereich oder wir können Stifte in der Visualisierung erstellen. Fangen wir mit dem ersten an. Jetzt werden wir ein Histogramm für die Kundenwerte erstellen für die Kundenwerte Und wir bleiben bei der Big-Data-Quelle auf der linken Seite Wir gehen zum Datenbereich und benötigen den Punktestand. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf. Und dann gehen wir zu Create. Und hier haben wir die Möglichkeit, Pins zu verwenden. Lass uns gehen und darauf klicken. Jetzt haben wir hier ein neues Fenster , um die Pins zu erstellen. Beim ersten haben wir den Feldnamen. Wir werden es so lassen, wie es ist. der zweiten Option haben wir hier standardmäßig die Größe von Stiften . Tablo wird einer bestimmten mathematischen Gleichung folgen, Tablo wird einer bestimmten mathematischen Gleichung folgen Bei der zweiten Option haben wir hier standardmäßig die Größe von Stiften . Tablo wird einer bestimmten mathematischen Gleichung folgen, um die passende Stiftgröße zu finden Wenn Sie diesen Wert jedoch nicht möchten, können Sie ihn ändern Gehen wir zum Beispiel mit dem Wert 20 aus. Danach haben wir Informationen über den Wertebereich gefunden . Was sind also der Minimalwert und der Höchstwert, den wir in der Feldpunktzahl finden und was sind die Unterschiede zwischen ihnen? Im Moment ist das alles, was wir haben werden. Die Größe von Stiften beträgt 20. Lass uns zuschlagen, okay. Wenn Sie jetzt im Datenfach auf der linken Seite nachsehen, finden Sie ein neues Feld namens Score Pen. Es ist eine Dimension, weil sie unendlich viele Werte hat. Die Punktzahl wird natürlich als Maßstab bleiben. Lassen Sie uns die Werte in unserem neuen Feld überprüfen. Lassen Sie es uns also hier in den Zeilen ablegen. Wie Sie sehen können, haben wir die Stifte und die Größe jedes Stifts ist 20. Okay. Nun, soweit haben wir die Stifte aus der Partitur. Der nächste Schritt, um ein Histogramm zu erstellen , besteht darin, die Anzahl der Kunden zu Verwenden wir nun diese Kennzahl, die Kundenzahl, und ziehen sie per Drag & Drop hierher in die Ansicht Und dann muss ich zwischen ihnen wechseln, damit es wie ein Histogramm aussieht Damit haben wir unser Histogramm, aber wir sind noch nicht da Damit es wie ein echtes Histogramm aussieht, müssen die Stifte kontinuierlich Wenn Sie den Punktezeiger auf der linken Seite überprüfen, können Sie sehen, dass es sich um eine diskrete, blaue Farbe handelt Und jetzt werden wir es auf kontinuierlich umstellen. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und konvertieren Sie es in kontinuierlich. Und es ist immer noch diskret in der Ansicht, also müssen wir es auch hier konvertieren und die Ansicht als fortlaufend. Damit haben wir in Tableau ein Histogramm erstellt. Ich werde den letzten Schliff hinzufügen, indem ich die Werte für jeden Pin hinzufüge Also gehen wir zu den Beschriftungen, zeigen Markierung, Etikett an, und jetzt werde ich auch die Farbgebung in unserem Histogramm ändern die Farbgebung in unserem Histogramm Also nehme ich die Punktenadel und füge sie den Farben hinzu. Lass uns das machen. Wir sind immer noch nicht da. Ich möchte, dass die PIN mit der höchsten Kundenzahl dunkler ist. Um das zu tun, gehen wir zur Kundenfarbe und dann gehen wir hier rüber und kehren es um. Klicken Sie auf Okay. Jetzt bin ich glücklich. So präsentiere ich normalerweise die Histogramme im Projekt Sobald wir das Histogramm haben, müssen wir es besprechen, um die Daten zu verstehen Normalerweise suchen wir nach Gipfeln für Täler oder nach Ausreißern, die auffallen. Für Histogramme gibt es verschiedene Formen mit unterschiedlichen Interpretationen Die Form unseres Histogramms, die wir rechtsschief bezeichnet haben Nach rechts geneigt bedeutet, dass das Histogramm auf der linken Seite den höchsten Spitzenwert hat und die Frequenz der Daten dann abnimmt, je weiter Sie nach rechts gehen je weiter Sie Und auf der rechten Seite haben Sie die niedrigste Frequenz der Datenpunkte, was in diesem Beispiel natürlich gut ist Das heißt, wir haben viele neue Kunden , die noch keine Punkte gesammelt haben. Die Histogramme sind sehr nützlich, um die Verteilung Ihrer Kunden mit einem Klick zu sehen und schnell zu verstehen, ob es in Ihrem Unternehmen Probleme gibt oder ob Sie neue Trends entdecken Für dieses Beispiel haben wir nun entschieden, dass die Größe des Pins 20 ist Nehmen wir an, Sie möchten die Verteilung ändern und Sie möchten auch die Größe ändern. Um das zu tun, gehen wir zu unserem Feld, klicken mit der rechten Maustaste darauf und dann gehen wir zur Bearbeitung. Also lass uns das auswählen. Und hier können wir rübergehen und es auf zehn ändern. Lass uns auf Okay klicken. Und wie Sie sehen können, haben wir jetzt mehr Stifte und mehr Details zu unseren Daten. Jetzt fragen Sie mich vielleicht, ich möchte, dass es dynamischer ist und ich möchte den Benutzern die Möglichkeit geben definieren, wie viele Stifte wir haben. Und dafür können wir eine weitere Funktion namens Parameter verwenden , die im nächsten Tutorial enthalten sein wird. Ordnung, bis jetzt haben wir gelernt, wie man Stifte aus dem Datenbereich erstellt Es gibt eine andere Möglichkeit, Stifte und Histogramme in Tableau zu erstellen , die viel einfacher ist als die, die ich Ihnen gezeigt habe Das können wir direkt von der Visualisierung aus tun. Lass mich dir zeigen, was ich meine. Lassen Sie uns also ein neues Arbeitsblatt erstellen. Und nehmen wir an, ich möchte ein Histogramm aus den Verkäufen erstellen ein Histogramm aus den Verkäufen Um das zu tun, nehmen wir die Verkäufe und bringen sie auf die Straße Und dann gehen wir hier rüber in die Sendung mir. Und wir haben die Visualisierung von Tableau neu definiert , die als Histogramm bezeichnet wird Die Anforderung für diese Visualisierung ist also nur eine Kennzahl Sobald wir darauf klicken, werden Sie sehen, dass Tableau alles getan hat. Wenn Sie den Datenbereich auf der linken Seite überprüfen, haben wir bereits unsere Dimension als Verkaufsstift bezeichnet und die Rolle des kontinuierlichen Systems übernommen. Und natürlich schlägt Ihnen Tableau die Größe der Stifte vor. Sie können das natürlich ändern, aber wie Sie sehen, ist es wirklich einfach. Wenn wir nur eine Messung in der Ansicht vornehmen und in das Histogramm klicken, wird der Rest von Tableau aus erledigt Und genau das ist die Stärke von Tableau in der Visualisierung Ordnung, lassen Sie uns nun eine Zusammenfassung erstellen, mit der Sie Ihre Daten in gleich große Behälter aufteilen , was zu systematischen Verteilung der Daten führt. Und Stifte sind die Methode, Gruppen aus Kennzahlen zu bilden. Das bedeutet, dass wir Stifte nur aus den Maßen erstellen können. Wir können es nicht aus Dimensionen erstellen , weil Dimensionen bereits Stecknadeln sind. Und Stecknadeln selbst sind Dimensionen. Und es ist besser, sie in eine kontinuierliche Dimension umzuwandeln, um sie in Histogrammen zu verwenden Und eine Einschränkung in Tableau besteht darin, dass Sie keine Pins aus berechneten Feldern erstellen können Und der Hauptzweck von Stecknadeln und Histogrammen besteht darin, schnell Muster und Trends in der Verteilung Ihrer Daten zu erkennen Trends in der Verteilung Ihrer Daten Ordnung, Kay, das war's mit den Stecknadeln und Histogrammen, und damit den Stecknadeln und Histogrammen, haben wir alles darüber gelernt, wie unsere Daten in Tableau organisieren und anpassen können Und wir sind mit diesem Kapitel fertig. Als Nächstes lernen wir in Tableau, wie Sie Ihre Daten mithilfe verschiedener Techniken auf verschiedenen Ebenen filtern können. 106. Abschnitt 9 Filter: Filter in Tableau. Wir haben viele verschiedene Arten von Filtern für unterschiedliche Zwecke, z. B. zur Optimierung der Leistung oder auch für die Erkundung Ihrer Daten durch Ihre Benutzer . Deshalb ist es sehr wichtig, sie und die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen. Deshalb können wir zunächst damit beginnen, das Konzept hinter den verschiedenen Filtertypen in Tableau zu verstehen das Konzept hinter den . Und dann können wir die verschiedenen Methoden zur Erstellung all dieser Filter in Tableau kennenlernen . Im weiteren Verlauf können wir die vielen verschiedenen Optionen zum Anpassen der Filter in Tableau kennenlernen . Und am Ende werde ich Ihnen viele Tipps und Tricks zur Verwendung von Filtern in Tableau vorstellen Ihnen viele Tipps und Tricks Verwendung von Filtern in , die ich normalerweise in meinen Projekten befolge. Lassen Sie uns also mit dem ersten Thema beginnen , in dem wir das Konzept hinter den verschiedenen Filtertypen in Tableau verstehen können hinter den verschiedenen Filtertypen . Lass uns jetzt gehen. 107. Udemy 9 1 Filterkonzepte: Ordnung Leute, der beste Weg, die Hierarchie zu verstehen, ist ein Beispiel Wenn Sie sich unsere Daten ansehen, zum Beispiel die Kunden, können Sie feststellen, dass einige Dimensionen miteinander verwandt sind , da sie ähnliche Informationen enthalten. Zum Beispiel die Dimension Land, wir haben Werte wie Deutschland, USA und Frankreich. Und wir haben eine weitere Dimension Stadt, in der Sie die Städte in diesen Ländern finden können. Für Deutschland haben wir Berlin, Stuttgart. Und dann haben wir eine dritte Dimension, die Postleitzahl, in der Sie die Codes innerhalb dieser Städte finden können. Wie Sie sehen können, beschreiben diese drei Dimensionen allgemeine Informationen. Sie geben uns Informationen über den Standort des Benutzers, und wir können diese Dimensionen mithilfe der Hierarchie miteinander verknüpfen . In Hierarchien haben wir verschiedene Ebenen. Und wir beginnen mit dem obersten Knoten und nennen ihn den Wurzelknoten Dieser Knoten repräsentiert die höchste Aggregationsebene in unserer Hierarchie Und jetzt gehen wir zur nächsten Hierarchieebene über, wo wir das Land haben Auf dieser Ebene werden wir mehr Details zu unseren Daten sehen . Wo wir zum Beispiel die beiden Werte USA und Deutschland und die Verbindungen zwischen den Knoten haben, nennen wir das Zweige. Und jetzt gehen wir zur nächsten Ebene in unserer Hierarchie über. Wir haben die zweite Ebene hier in der Stadt. Wir werden mehr Details zu unseren Daten sehen. In den USA haben wir also Portland und Seattle. Und in Deutschland haben wir Stuttgart und Berlin. Und wieder haben wir die Verbindung zwischen dem übergeordneten Knoten und dem untergeordneten Knoten, der die Zweige verwendet. Und jetzt gehen wir zur letzten Ebene in der Hierarchie, wir haben die Postleitzahl. Und hier werden wir die Struktur weiter mit mehr Details aufteilen . Wir haben also die folgenden Bustal-Codes für jede Stadt. Da die Postleitzahl die letzte Ebene in unserer Hierarchie ist und diese Werte keine untergeordneten Elemente haben, bezeichnen wir diese Knoten als Blattknoten Die Blattknoten oder Blätter stellen die detaillierteste Ebene unserer Daten in dieser Hierarchie dar . Damit haben wir nun die vollständige Struktur unserer Hierarchie. Wie Sie sehen können, sieht es aus wie eine Baumstruktur. Der oberste Knoten, wir nennen ihn den Wurzelknoten, er repräsentiert die höchste Ebene der Details. Dann haben wir die Zwischenebenen, die über Zweige miteinander verbunden sind. Und die letzte Ebene, wir nennen sie Blattknoten, wo sie die unterste Detailebene darstellt. Wir haben den Wurzelknoten, er repräsentiert die höchste Ebene der Aggregationen. Dann haben wir Zwischenebenen die mit den Zweigen verbunden sind Und dann haben wir die Blätter, die Blattknoten. Sie stellen die niedrigste Detailebene in unseren Daten dar. Wie wir bereits gelernt haben, können wir viele Laboroperationen am Würfel durchführen. Wenn wir also unsere Daten einholen, können wir zwei sehr wichtige Operationen durchführen Drilldown und Drill-up Drilldown und Drill-up sind alles Operationen, sind alles Operationen die uns helfen werden, uns durch die Hierarchie zu navigieren , um ein tieferes oder höheres Verständnis der Daten zu erlangen tieferes oder höheres Verständnis der Daten Lassen Sie uns also zunächst verstehen, wie der Drilldown funktioniert. Nehmen wir an, wir arbeiten mit dem Vertrieb von Mejor zusammen. Wir beginnen auf dem obersten Knoten auf der höchsten Ebene. Auf der höchsten Ebene werden wir die Gesamtverkäufe in den gesamten Datensätzen haben die Gesamtverkäufe in den gesamten Datensätzen Zum Beispiel werden es 140 sein. Jetzt sind wir also auf der höchsten Ebene, auf dem Wurzelknoten. Und wenn Sie Drilldown verwenden, springen Sie zur nächsthöheren Ebene in der Hierarchie. Das bedeutet also, dass wir auf dieser Ebene mehr Details zu den Verkäufen sehen werden. Für die USA haben wir also 90 und für Deutschland haben wir 50. Und wenn Sie nun mehr Details zu Ihren Daten sehen möchten, können wir uns erneut bewerben und einen Drilldown durchführen, um zur nächsthöheren Ebene in der Struktur zu springen nächsthöheren Ebene in . Was wird also passieren? Wir gehen zur zweiten Ebene und hier wird der Verkauf zwischen Portland und Seattle aufgeteilt. Wir haben 40,50€ und für Deutschland werden wir 24 Wachmänner und 34 in Berlin haben Das bedeutet, dass wir mehr Details über unsere Verkäufe sehen. Und wenn Sie jetzt auf die unterste Ebene bis zu den Blättern gehen wollen , gehen wir von der Stadt bis zur Postleitzahl nach unten. Es wird also so aussehen. Das Portland wird zwischen diesen beiden Postleitzahlen aufgeteilt. Sagen wir, Seattle wird dasselbe sein , weil wir nur ein Kind haben. Das Gleiche gilt für Stuttgart, es wird 20 bleiben, und Berlin, wir haben zwei Postleitzahlen, also wird es wieder aufgeteilt. Wie Sie sehen können, verwenden wir Drilldown, um durch die Hierarchie zu navigieren , indem wir uns von höheren Detailebene zu einer niedrigeren Detailebene weiterleiten. Es ist, als würden wir den Baum erweitern, um mehr Details zu sehen und unsere Daten zu verstehen. Ordnung, jetzt werden wir über die zweite Alp-Operation sprechen , die Bohrung. Es ist genau das Gegenteil von Drilldown. Drill Up führt uns von unten nach oben, unten nach oben, von unten nach oben. So funktioniert das. Nehmen wir an , wir fangen mit den Blättern an und wir werden den Verkauf dieser Blätter durchführen. Und jetzt können wir einen Drill-up benutzen, um von der Postleitzahl in die Stadt zu gelangen. Zum Beispiel werden wir den Gesamtumsatz in Berlin haben , 30, weil das die Summe von zehn plus 20 ist. Und dann wird es in Utgard gleich bleiben, 20, Seattle 50 und Portland ebenfalls, um die Werte aus den Blättern zusammenzufassen Wir werden also den Wert 40 haben. Wie Sie sehen können, wird der Wert mit steigender Tendenz aggregierter werden Schauen wir uns an, dass wir in das Land springen wollen, damit wir wieder einen Drill-up verwenden können, um von der Stadt in die Länder zu gelangen In Deutschland können wir einen Gesamtumsatz von 50 haben. Für die USA können wir einen Gesamtumsatz von 90 haben. Jetzt können Sie erneut Drill-Up verwenden, um zum Stammknoten zu gelangen , wo Sie die höchste Aggregationsebene haben können die höchste Aggregationsebene haben Wir können also den Wert 140, den Gesamtumsatz, in unserem Datensatz Wie Sie sehen, können wir, wenn wir über eine Hierarchiestruktur verfügen, einen Drill-up- und einen Drilldown-Vorgang verwenden , um durch die Hierarchiestruktur zu navigieren. Hierarchien organisieren und strukturieren die Mitglieder der Dimensionen in einer logischen Baumstruktur , indem sie ähnliche Dimensionen gruppieren Hierarchien sind wirklich wichtig und verleihen Ihren Ansichten Dynamik Sie das Gesamtbild betrachten und die Daten auf höchster Ebene verstehen können die Daten auf höchster Ebene verstehen Und Sie können bis zu bestimmten Details vordringen, um detailliertere Wissensdaten zu erhalten In Ordnung, jetzt sind wir wieder bei Tableau. Lassen Sie uns verstehen, wie wir in Tableau Hierarchien erstellen können in Tableau Hierarchien erstellen Wir können Hierarchien nur auf der Arbeitsblattseite erstellen. Wir können es nicht auf der Datenquellenseite erstellen. Auf der Arbeitsblattseite können wir eine Hierarchie auf der Datenschmerzseite erstellen . Wenn Sie sich die Kundentabellen ansehen, können Sie feststellen, dass wir bereits eine Hierarchie haben. Und hier haben wir ein kleines Symbol, das anzeigt, dass wir eine Hierarchie haben, den Namen der Hierarchie namens Country City, und auf der linken Seite haben wir hier einen kleinen Pfeil. Wenn wir darauf klicken, kann die Hierarchie erweitert werden und wir können die Dimensionen innerhalb dieser Hierarchie sehen. Apropos Dimensionen, Hierarchien könnten verwendet werden, nur vier Dimensionen Sie können keine Hierarchie aus Kennzahlen erstellen. Und diese Hierarchie, die wir hier haben, wird automatisch von Tableau aus erstellt. Seitdem hat Tableau den Inhalt des Landes und der Stadt analysiert und automatisch erkannt, dass es eine Hierarchie zwischen ihnen gibt. Da wir jedoch lernen wollen, wie man eine Hierarchie erstellt, werden wir sie entfernen und eine ganz neue erstellen. Um nun eine Hierarchie zu entfernen, gehst du zum Hierarchienamen hier drüben und klickst mit der rechten Maustaste darauf. Und dann haben wir hier die Option Hierarchie entfernen. Hier müssen Sie verstehen , dass die Dimensionen innerhalb der Hierarchien nicht gelöscht werden, nur die Hierarchie selbst wird gelöscht Sie werden also keine Felder im logischen Baum verlieren. Die logische Hierarchie wird entfernt. Ordnung, jetzt wollen wir sehen, wie wir eine Hierarchie in Tableau erstellen können . Und wir werden die Standorthierarchie erstellen. Wir gehen zur linken Seite des Dateneingangs und wählen eine der Dimensionen aus. Es spielt keine Rolle, welche Sie auswählen, aber ich bevorzuge es, mit der höchsten Ebene der Hierarchie zu beginnen . In unserem Beispiel wird es das Land sein, das radikale Land auswählt . Klicken Sie darauf. Und dann haben wir hier etwas, das Hierarchie genannt wird. Und wir wählen „Hierarchie erstellen“. Lass uns dorthin gehen. Wir müssen ihm einen Namen geben, also nennen wir es Standorthierarchie. Dann er, wie Sie jetzt auf der linken Seite sehen können , haben wir das Symbol der Hierarchie. Darin haben wir nur eine Dimension, das Land. Jetzt haben wir in unserer Hierarchie auch die Stadt und die Postleitzahl. Wie können wir es also zu dieser Hierarchie hinzufügen? Wie wir lernen, hat die Hierarchie verschiedene Ebenen, und die Reihenfolge dieser Ebenen ist wirklich wichtig. Wir haben Land, Stadt und Postleitzahl. Um nun die Stadt hinzuzufügen, ziehen wir einfach die Stadt unter dem Land hierher und lassen sie los. Damit haben wir jetzt die Stadt in unserer Hierarchie. Nehmen wir uns auch die Postleitzahl. Also müssen wir es per Drag-and-Drop unter die Stadt ziehen. Lass uns veröffentlichen. Damit haben wir die Standorthierarchie mit den drei Dimensionen Land, Stadt und Postleitzahl erstellt die Standorthierarchie mit den drei Dimensionen Land, . Auch hier gilt: Wenn Sie die Details zu dieser Hierarchie ausblenden möchten , können wir sie hier zusammenklappen. Oder wenn Sie die Details sehen möchten, können wir die Hierarchie erweitern. Ordnung, das ist also eine Möglichkeit, mithilfe der Dropdownliste eine Hierarchie in Tableau zu erstellen . Die zweite Möglichkeit, eine Hierarchie zu erstellen, besteht darin, Dimensionen schnell per Drag-and-Drop zusammenzufügen. Wenn wir zum Beispiel zur Produkttabelle gehen, haben wir auch hier eine Hierarchie zwischen der Kategorie, Produktnamen und der Unterkategorie Unsere Hierarchie beginnt mit der Kategorie, dann mit der Unterkategorie, und die letzte, die Blätter, wird der Produktname sein Sehen wir uns nun an, wie wir die Hierarchie schnell per Drag & Drop erstellen können schnell per Drag & Drop Wir nehmen eine dieser Dimensionen, sagen wir, wir beginnen mit der Kategorie und ziehen sie per Drag & Drop in die Unterkategorie Ich bewege den Mauszeiger jetzt und wähle die Unterkategorie aus. Lass uns veröffentlichen. Sobald wir das getan haben, versteht Tableau , dass wir diese Dimensionen verbinden wollen. Also wird Tableau eine neue Hierarchie erstellen. Wir werden es die Produkthierarchie nennen. Und lass es uns machen, okay. Und jetzt wollen wir sehen. Auf der linken Seite haben wir eine neue Hierarchie namens Produkthierarchie mit dem Symbol. Und wir haben zwei Dimensionen, Kategorie und Unterkategorie, Kategorie und Unterkategorie Wir vermissen die dritte Dimension. Lassen Sie uns den Produktnamen nehmen und ihn in der Hierarchie löschen. Jetzt haben wir ein Problem damit. Die Reihenfolge der Dimensionen innerhalb unserer Hierarchie ist falsch, weil die Dimensionskategorie die Ebene eins und die Unterkategorie die Ebene zwei sein sollte Wie können wir das beheben? Wählen Sie einfach die Kategorie aus und ziehen Sie sie per Drag & Drop über die Unterkategorie Lass uns das veröffentlichen. Das heißt , so änderst du die Reihenfolge der Kategorien. Und damit haben wir die Produkthierarchie. Okay, nehmen wir an, wir wollen nicht die gesamte Hierarchie entfernen, wir wollen nur ein Mitglied, eine Dimension aus der Hierarchie entfernen . Um das zu tun, nehmen wir an, wir wollen den Produktnamen entfernen. Wählen Sie es aus und ziehen Sie es einfach per Drag & Drop irgendwo hier in den leeren Bereich. Und damit ist der Produktname kein Mitglied der Hierarchie mehr. So können wir Dimensionen aus der Hierarchie entfernen. Aber ich möchte sie wieder in unsere Hierarchie aufnehmen, weil wir sie später benötigen. Also werde ich die Unterkategorie unter die Kategorie stellen, und wir nehmen den Produktnamen und platzieren ihn unter der Unterkategorie, und das war's Das sind also die beiden Methoden zum Erstellen von Hierarchien in Tableau, entweder durch Drop-Dominu oder durch schnelles Zusammenziehen der Dimensionen um eine Hierarchie zu Es ist wirklich einfach. In Ordnung, jetzt haben wir diese Hierarchie, die Struktur, wie wir sie aus unserer Sicht verwenden werden, es ist wirklich einfach. Wir wählen die gesamte Hierarchie aus und ziehen sie dann per Drag-and-Drop in die Ansicht. Hier beginnt die Hierarchie also auf der ersten Ebene für die Länder, und wir werden uns die Werte des Landes ansehen. Lassen Sie uns nun eine dieser Maßnahmen ergreifen. Wir nehmen die Verkäufe und ziehen sie per Drag & Drop auf die Spalten. Wenn Sie sich jetzt das Land genau ansehen, den Plu, den Haufen hier drüben, können Sie sehen, dass wir ein neues Schild haben, das Explosionsschild Dieses Schild weist darauf hin, dass wir in dieser Dimension tiefer gehen können Gehen wir jetzt und klicken auf das Explosionsschild. Wie Sie sehen können, dringen wir jetzt in unserer Hierarchie auf eine niedrigere Ebene vor. Jetzt sehen wir mehr Details zu den Verkäufen. Und wir befinden uns jetzt auf der Ebene der Stadt auf der nächsten Ebene. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt die Dimension Stadt. Unsere Zeilen haben wir nicht per Drag-and-Drop aus der Datenbank gezogen und an die Zeilen gestellt, die sie aus der Hierarchie erweitert haben. Auch hier hat die Stadt das Pluszeichen , das darauf hinweist, dass wir innerhalb der Stadt nachschauen können. Lassen Sie uns noch einmal tiefer gehen. Wie Sie jetzt sehen können, befinden wir uns an der Postleitzahl und wir können mehr Details zu den Verkäufen sehen. Wenn Sie jetzt die Postleitzahl überprüfen, gibt es kein Pluszeichen, wie die Stadt und das Land. Da wir uns in den Blättern befinden, befinden wir uns auf der niedrigsten Detailebene in unseren Daten. Damit sind wir durch unsere Hierarchie vom obersten Knoten bis zu den Blättern navigiert unsere Hierarchie vom obersten Knoten bis zu den Blättern Wie Sie sehen können, ist es wirklich einfach und sehr dynamisch. Nehmen wir nun an, wir befinden uns an den Blättern und wollen uns bis zur höchsten Ebene der Aggregationen bis zum obersten Knoten vordringen Es ist wirklich einfach, wenn du noch einmal die Stadt und die Länder überprüfst , die wir nicht mehr haben, das Pluszeichen haben wir das Minuszeichen Das Minuszeichen zeigt an, dass wir uns in der Hierarchie nach oben bewegen können. Schauen wir uns also an, was passieren kann , wenn Sie auf das Minuszeichen klicken. Wie ihr seht, bohren wir jetzt von den Blättern, von der Postleitzahl zurück in die Stadt. Und die Werte dieser Zellen sind jetzt stärker aggregiert. Und jetzt dasselbe: Wenn Sie von der Stadt zurück zum Land fahren wollen , klicken wir auf das Minuszeichen. Also lass uns das machen. Und damit sind wir auf die erste Ebene aufgestiegen, auf die höchste Aggregation in unserer Hierarchie Ordnung, bis jetzt haben wir in unserer Hierarchie nach oben und unten mithilfe der Zeilenregale in unserer Hierarchie nach oben und unten gedrillt und Sie wissen ja, das sind die Zeilen und Spalten Wir verwenden es, wenn Entwickler unsere Ansicht erstellen. Nun stellt sich die Frage, wie unsere Nutzer und das Publikum die Hierarchie durchdringen und durchdringen können. Weil die Hierarchie auch von den Benutzern schnell genutzt werden sollte , um sich die Details genauer anzusehen. Lassen Sie uns nun sehen, wie wir das machen können. Wenn wir zu der Ansicht hier drüben gehen und den Mauszeiger über das Land bewegen, können wir wieder ein Pluszeichen sehen Lass uns gehen und darauf klicken. Und wie Sie sehen können, gehen wir in unserer Hierarchie vom Land bis zur Stadt nach unten . Gehen wir nun näher ins Detail und schauen uns die Postleitzahl genauer an. Wir können über die Stadt fahren, und wie Sie sehen können, haben wir wieder das Plus-Zeichen. Klicke darauf Und damit gehen wir bis zur Postleitzahl vor. Genau auf diese Weise können die Benutzer die Ansicht weiter aufschlüsseln. Wenn wir nun zur höheren Ebene zurückkehren möchten , können wir dasselbe tun. Wir können das Minuszeichen hier drüben sehen. Klicke darauf und du gehst zurück in die Stadt. Und dann gehen wir auch aufs Land. Wir haben das Minus, wir klicken darauf. Und damit fahren wir zurück ins Land. Wie Sie anhand dieser Symbole sehen können, können wir durch unsere Hierarchie navigieren. Jetzt könntest du sagen, all deine Benutzer, weißt du was, das ist ein wirklich kleines Symbol und meinen Benutzern gefällt es nicht. Gibt es eine andere Möglichkeit, in der Ansicht nach oben und unten zu gehen? Nun ja, wenn Sie zu einem dieser Werte hier gehen und einen Klick darauf schreiben, können Sie in dieser Dropdownliste sehen, dass wir einen Drilldown haben. Wenn Sie darauf klicken, sehen wir uns die gleiche Stadt an. Wenn du einen Wert auswählst, egal welcher, lass uns hier rüber gehen und dann nochmal weiter nach unten gehen. Und damit sind wir bei der Postleitzahl. Wenn Sie etwas genauer untersuchen möchten, können Sie dasselbe tun, beliebige Werte können es radikal anpassen. Und hier haben wir den sozialen Drill Up. Und um zurück in das Land vorzudringen, zu irgendwelchen Werten im Land radikal zu gehen und alles aufzuschlüsseln Das sind also die beiden Möglichkeiten, wie man in der Ansicht Drilldown und Drilldown durchführen kann. Ordnung, Leute, bis jetzt haben wir unsere eigenen Hierarchien geschaffen , indem diese Dimensionen auf verschiedenen Ebenen zusammengefasst Aber in Tableau haben wir auch indirekte eingebettete Hierarchien im Datentyp Datum in Jedes Feld mit dem Datentyp Datum hat die folgende Hierarchie Es beginnt mit der höchsten Ebene mit dem Jahr, dann haben wir das Quartal, den Monat und dann die niedrigste Ebene, die Blätter. Wir haben die Tage. Diese vier Ebenen sind die Standardebenen in jedem Feld mit dem Datentyp Datum in unserem Datensatz. Jetzt haben wir einen anderen Datentyp, der ebenfalls gilt, eine eingebettete indirekte Hierarchie. Wir haben die Felder mit Datum und Uhrzeit. Hier haben wir Informationen über die Uhrzeit und wir haben sieben Stufen. Es beginnt genau wie das Datum, die höchste Stufe ist also das Jahr, dann der Viertelmonat und dann der Tag. Aber jetzt können wir uns mehr Details ansehen, da wir die Zeitinformationen haben. Das nächste Level werden die Stunden sein. Dann haben wir Minuten und Sekunden. An zweiter Stelle steht die niedrigste Detailebene. Das sind unsere Blätter hier. Wir haben zivile Hierarchieebenen. Datum, Datum und Uhrzeit. Sie haben eine eingebettete Hierarchie. Lassen Sie uns nun diese Hierarchien in Tableau aufdecken. Ordnung, jetzt gehen wir zu den Tabellenbestellungen über. Und hier haben wir zwei Termine. Es spielt keine Rolle, welcher, beide werden genau dieselbe Hierarchie haben. Nehmen wir das Bestelldatum und ziehen es per Drag & Drop hierher auf die Rose. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt das Pluszeichen. Es zeigt an, dass es eine Hierarchie gibt. Und es beginnt auf der höchsten Ebene mit den Jahren. Lassen Sie uns nun eine Maßnahme ergreifen , um einige Daten zu sehen. Wir nehmen die Anzahl der Bestellungen und ordnen sie in die Spalten ein. Und ich möchte Israel die Etiketten zeigen. Lassen Sie uns einige Etiketten zeigen. Ordnung, jetzt gehen wir und entdecken die Hierarchie innerhalb des Datums. Wie Sie auf der linken Seite sehen können, sehen wir keine Informationen über die Hierarchie. Das bedeutet, dass sie wirklich in diesen Datentyp eingebettet ist. Gehen wir also zu den Jahren und klicken wir auf das Pluszeichen, um eine genauere Beschreibung vorzunehmen. Wie Sie in den nächsten Informationen sehen können haben wir die Quartalsinformationen. Jetzt sehen wir also die Gesamtzahl der Bestellungen pro Quartal. Jetzt können wir mehr Details über die Gesamtzahl sehen und uns dann den Tag genauer ansehen. Und jetzt befinden wir uns auf dem niedrigsten Stand des Tages. Wir können nicht weiter aufschlüsseln, zum Beispiel Stunden, Minuten und Sekunden, weil das Bestelldatum den Datentyp Datum hat. Wie Sie sehen, hat die Dimension Bestelldatum vier Ebenen: Jahre, Quartal, Monat und Tag. Es ist wirklich schön, es so in Tableau zu haben , weil es wirklich Standards sind. Ich habe mit anderen BI-Tools gearbeitet und dort müssen wir es selbst erstellen, was wirklich zeitaufwändig ist all diese Hierarchien zu erstellen Vor allem, wenn Sie hier in Tableau einen großen Datensatz haben , ist unser Leben einfacher Tableau hat sich für eine Hierarchie innerhalb jedes Datums entschieden. In Ordnung, Leute, noch etwas zu den Bögen. Sie organisieren und strukturieren Ihre Ansichten wirklich und machen sie für die Benutzer dynamischer beispielsweise festlegen , dass Verkäufe nach Ländern, nach Städten und nach PLZ und Sie keine Hierarchien verwenden, werden Sie am Ende drei Ansichten wie hier auf der linken Seite erstellen , das nimmt viel Platz in Anspruch Und außerdem ist es buchstäblich dynamisch. Aber besser als das, wir können eine Hierarchie zwischen diesen Dimensionen schaffen . Und wir können alles in einer Ansicht zusammenfassen. Und dann geben Sie den Endbenutzern die Möglichkeit, je nachdem, was sie benötigen, Drilldown- und Drill-Down durchzuführen. Wenn sie die Verkäufe nach Ländern aufgeschlüsselt haben wollen, haben wir sie bereits im obersten Knotenpunkt. Aber wenn sie die Verkäufe nach Städten wollen, müssen sie nur bis zur nächsten Ebene herunterfahren, und wir haben sie schon, Verkäufe nach Städten. Wenn jemand detaillierter gehen möchte , um zur Postleitzahl zu gelangen, kann er auch die Verkäufe nach Postleitzahlen aufschlüsseln. Wie Sie sehen können, verleiht es Ihrer Ansicht wirklich mehr Dynamik und wird für die Endbenutzer attraktiver sein für die Endbenutzer attraktiver wenn Sie es mit den Seiten des Aufzugs vergleichen. Jetzt sind wir dynamischer und interaktiver für die Endbenutzer. Außerdem erstellen Sie Listenansichten in Ihren Dashboards Das ist also wirklich großartig. Wenn Sie bis zum Land zurückkehren möchten, können wir einfach auf das Minuszeichen klicken. Hierarchien verleihen der Struktur eine dynamischere Struktur und organisieren Ihre Daten in den Ansichten In Ordnung, lassen Sie uns jetzt zusammenfassen. Hierarchien organisieren und strukturieren die Mitglieder der Dimensionen in einer logischen Baumstruktur Hierarchien sind nur für Dimensionen eine Besonderheit. Sie können keine Hierarchien zwischen Kennzahlen erstellen , die wir können, und Drill-ups durchführen, um durch unsere Hierarchie zu navigieren und so ein tieferes oder höheres Verständnis Ihrer Daten zu erlangen tieferes oder höheres Verständnis Ihrer Daten Insgesamt sind Hierarchien sehr wichtig, um Ihre Dateninterviews zu organisieren und zu strukturieren Und es bietet den Benutzern ein leistungsstarkes Tool, schnell und einfach in Ihren Daten navigieren und diese untersuchen, Erkenntnisse gewinnen und bessere Entscheidungen treffen können In Ordnung, das ist alles für Hierarchien in Tableau. Als Nächstes lernen wir , wie man die Mitglieder von Dimensionen mithilfe von Gruppen in Hierarchien gruppiert. 108. Udemy 9 2 Filter erstellen: Ordnung, jetzt haben wir die folgende Aufgabe bei der wir sensible Informationen verstecken müssen Nehmen wir zum Beispiel an, dass es den US-Daten in unserem Datensatz um sensible Informationen handelt und wir alle Kunden , die aus den USA kommen, verstecken müssen. Und jetzt werden wir uns ein Bild von den Kunden machen . Wir nehmen den Standort, das Land und nehmen dann, sagen wir, wir nehmen den Gewinn aus den Bestellungen mit. Ordnung, wie Sie im Arbeitsblatt sehen können, können wir jetzt alle Länder einschließlich der USA sehen. Jetzt werden wir diese sensiblen Informationen verstecken . Um das zu tun, gehen wir zur Datenquellenseite. Und dann können wir hier in der Ecke oben rechts Filter sehen und wir können einen neuen Filter hinzufügen. Also lass uns gehen und darauf klicken. Dann erhalten wir ein neues Fenster namens Datenquellenfilter bearbeiten. Es ist wirklich einfach hier. Wir gehen zu den Anzeigen und klicken darauf. Und dann erhalten wir eine Liste aller Felder, die in unserer Datenquelle verfügbar sind. Da wir die Kunden aus den USA einstellen müssen, benötigen wir das Feldland. Also lass uns das hier überprüfen. Dann klicken Sie auf Weiter. Und hier haben wir ein weiteres Fenster , um den Filter für das Land einzurichten. Wie Sie sehen können, haben wir hier alle Länder aufgelistet. Und jetzt können wir die Länder auswählen , die in unseren Datensätzen enthalten sein sollen Oder wir können hier rübergehen und auf Ausschließen klicken. Und wir werden die USA ausschließen. Das heißt, wir filtern alle Kunden heraus , deren Land den USA entspricht. Lass uns gehen und klicken Okay. Jetzt können wir hier eine kurze Information sehen. Der Filter basiert also auf dem Land und die Details besagen, dass wir die Werte Frankreich, Deutschland und Italien beibehalten . Das ist es also. Lass uns auf Okay klicken. Gehen wir jetzt und überprüfen die Daten in unseren Arbeitsblättern Wir kehren also zu unserer Ansicht zurück, und wie Sie sehen können, können wir keine Informationen über die USA finden Und das kann sich auch auf alle Arbeitsblätter auswirken , die dieser Datenquelle verbunden sind Wenn Sie also zum Beispiel hierher gehen und neue Arbeitsblätter erstellen, und wir nehmen die Länderinformationen und legen sie hier ab Sie können es auch hier noch einmal sehen. Wir haben nicht die USA, wir haben die Werte Frankreich, Deutschland und Italien. Und damit haben wir diese sensiblen Informationen geschützt , oder? Vielmehr gehen wir zu einem anderen Anwendungsfall über, dem die Datenquelle darin besteht, die Größe der Daten in Tableau zu reduzieren . Das ist sehr wichtig. Wenn Sie in Tableau eine schlechte Leistung erzielen, müssen Sie darüber nachdenken, wie die Datengröße in unseren Visualisierungen reduzieren Und der erste Schritt, um die Größe unserer Daten zu reduzieren, zu entscheiden, welche Felder wir verwenden werden, um unsere Daten zu filtern Ein sehr verbreitetes und übliches Feld ist, dass wir die Anzahl der Jahre in unserer Datenquelle reduzieren können . Lass uns eine Ansicht erstellen. Also werde ich einfach ein neues Arbeitsblatt erstellen. Lassen Sie uns die Bestelldaten in die Zeilen und die Gewinne in die Spalten aufnehmen. Und dann machen wir es als Teildiagramm und zeigen die Ergebnisse. Wie Sie sehen können, haben wir in unseren Daten Daten aus fünf Jahren. Dieses Feld ist wirklich ein guter Kandidat, um die Datenmenge zu reduzieren , und Sie müssen es mit Ihren Benutzern besprechen. Wir müssen uns also fragen, brauchen wir wirklich Daten für fünf Jahre in den Visualisierungen Reicht es, nur die letzten zwei oder drei Jahre zu haben ? Nehmen wir an, nach Gesprächen mit den Benutzern, sagen Sie es, die relevanten Daten für die Visualisierungen ab 2020 verfügbar Alles, was vorher war, ist für die Visualisierungen nicht mehr relevant Wir hätten gerne alles ab 2020. Um das zu tun, werden wir einen Datenquellenfilter erstellen. Gehen wir zurück zu unserer Datenquellenseite. Wir werden wieder hierher gehen. Gehen wir also zu den Änderungen. Und dann wählen wir das Feld aus, das wir erstellen werden, den Datenquellenfilter darüber, gehen zu Anzeigen, dann benötigen wir das Bestelldatum. Wir haben es hier drüben. Gehen wir und wählen es aus. Okay, da es ein Datum ist, frag uns auf Messen, in welchem Format du deinen Filter bauen möchtest. Da wir über die Jahre sprechen, interessieren uns die Jahre. Ich nehme einfach das Format Jahre und dann weiter. Damit erhalten wir jetzt eine Liste aller Jahre in unserer Datenquelle. Entweder du gehst und sagst, okay, ich möchte alles aufnehmen, was ab 2020 beginnt, und nicht die alten Jahre auswählen. Oder du wirst sagen, weißt du was, ich werde einfach die letzten zwei Jahre ausschließen, alles vor 2020, also bleibst du bei den Ausschlüssen und damit entfernen wir die alten Jahre Ich bevorzuge diesen hier, da wir sagen, dass wir Daten für 2023 in unserer Datenquelle Sie müssen nicht jedes Mal darauf klicken. Damit sagen wir, dass ab 2020 alle Daten relevant sind. Lass uns auf Ok klicken. Und damit können Sie in unseren Datenquellenfiltern sehen, dass wir einen neuen Filter eingeführt haben, der auf den Bestelldaten der Jahre basiert , und Sie können einige Details sehen. Es heißt, es gilt für 2020, 2020, 1.20 Uhr. Damit filtern wir jetzt die Datenquelle nach den Bestelldaten und dem Land Lass uns gehen, okay. Und wie Sie hier sehen können, haben wir jetzt zwei Filter in der Datenquelle. Gehen wir zurück zu unserem Ansichtsblatt sieben. Wir können sehen, dass wir nur die Daten ab 2020 haben. Alle, alle Daten werden nicht mehr in unseren Visualisierungen dargestellt Das ist wirklich eine großartige Möglichkeit, den Stress und die Größe der Daten, mit denen Tableau umgehen muss , zu reduzieren. Wir reduzieren den Umfang der Daten und werden auch eine hervorragende Leistung in Tableau erzielen und die Größe der Daten, mit denen Tableau umgehen muss , zu reduzieren. Wir reduzieren den Umfang der Daten und werden auch eine hervorragende Leistung in Auf diese Weise verwenden wir die Datenquellenfilter, um die Größe unserer Daten zu reduzieren und auch die sensiblen Informationen zu verbergen. Vergessen Sie dabei jedoch nicht, dass alle Arbeitsblätter, die mit dieser Datenquelle verbunden sind dieser Datenquelle verbunden mit diesen Filtern bearbeitet werden können Ordnung, jetzt werden wir lernen, wie man einen Kontextfilter in Tableau erstellt Nehmen wir an, wir haben die folgende Ansicht. Wir werden die Kategorie aus den Produkten und auch die Unterkategorie haben den Produkten und auch die Unterkategorie Und nehmen wir als Maßstab die Gewinne. Lassen Sie uns das hier übernehmen und auch die Farben ändern. Also werden wir es auch hier hinstellen. In dieser Ansicht haben wir nun alle Kategorien Möbel, Bürobedarf und Technologie. In dieser Ansicht möchten sich die Benutzer jedoch nur auf das Büromaterial konzentrieren. Und für diese spezielle Sichtweise sind alle anderen Kategorien unrelevante Affirmationen Sie wollen sich also rein gewinnorientiert auf den Bürobedarf konzentrieren den Bürobedarf Das heißt, wir wollen die Daten nach Kategorien filtern. Um das zu tun, gehen wir zu der Kategorie hier drüben, halten die Kontrolle und setzen sie auf die Filter. Und dann bekommen wir wieder dasselbe Fenster zum Filtern. Und hier können Sie die drei Werte sehen: Möbel, Büromaterial und Technologie. Für diese Ansicht wollen wir nur Büromaterial. Also was wir tun werden , wir können die anderen entfernen und das Büromaterial stehen lassen und dann auf „Okay“ klicken. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir alles entfernt und wir haben nur noch eine Kategorie, den Bürobedarf. Die Arbeit ist erledigt, oder? Wir haben also einen Teil des Bürobedarfs am Gewinn, und wir filtern die Daten. Die Antwort lautet ja, die Aufgabe ist erledigt. Wir nutzen jedoch nicht die volle Leistung von Tableau Sincere. Der Fokus liegt nur auf dem Bürobedarf, und wir konzentrieren uns dem Bürobedarf, und wir auf diese Teilmenge von Daten Wir könnten die gesamten Datensätze auf nur diese Kategorie reduzieren die gesamten Datensätze auf nur diese Kategorie Und damit können Sie in Tableau viel Leistung erzielen, da Sie sich nur auf Teilmengen konzentrieren und alle anderen Daten aus dieser Visualisierung entfernt werden In einem solchen Szenario können wir die Leistungsfähigkeit von Kontextfiltern nutzen Nun stellt sich die Frage, wie wir unseren Filter als Kontextfilter einrichten können. Wie Sie jetzt in den Filtern sehen können, haben wir unsere Kategorie, es ist Plupil. Und es ist genauso wie dieser Filtertyp, der als Dimensionsfilter bezeichnet wird Um es jetzt zum Kontextfilter hochzustufen. Wie wir bereits gelernt haben, haben wir eine bestimmte Reihenfolge der Filter, wir haben den Kontext, dann die Dimension. Alles, was wir tun müssen, ist eine radikale Verbindung herzustellen. Und hier haben wir die Möglichkeit, etwas zum Kontext hinzuzufügen. Sobald Sie dies getan haben, werden Sie feststellen, dass unser Filter jetzt die graue Pille enthält. Die grauen Pillen zeigen an, dass diesem Filter um einen Kontextfilter handelt. Jetzt werden Sie vielleicht feststellen, dass sich hier nichts geändert hat Wir haben genau dieselbe Ansicht, aber wir haben den Hintergrund in Tableau optimiert , wo wir Tumberal-Datensätze erstellt haben Und es gibt nur die Kategorie „Datenmaterial“, also ist es eine wirklich kleine Tabelle im Vergleich zur gesamten Datenquelle Ordnung, jetzt möchte ich Ihnen zeigen, wie Tableau die verschiedenen Filtertypen verarbeitet. Wie wir gelernt haben, ist die Reihenfolge der Filter wirklich wichtig. Das bedeutet, dass zuerst der Kontextfilter verarbeitet werden kann, dann der Dimensionsfilter Der Kontextfilter dominiert das Verhalten des Dimensionsfilters Ordnung, jetzt werden wir unserer Visualisierung einen Dimensionsfilter hinzufügen unserer Visualisierung einen Dimensionsfilter Dafür werden wir die Unterkategorie verwenden. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und klicken Sie hier auf Filter anzeigen. Wie Sie auf der rechten Seite sehen können, haben wir all die Werte, die im Büromaterial enthalten sind. In unserer ursprünglichen Datenquelle haben wir jedoch viel mehr Unterkategorien, als wir jetzt aus dieser Ansicht sehen Und genau das ist der Effekt des Kontextfilters auf diesen Dimensionsfilter Wir sehen nur die Werte in diesem Kontext. Ordnung, jetzt werden wir die Definition des Kontextfilters ändern und uns die Auswirkungen auf den Dimensionsfilter ansehen . Gehen wir noch einmal zu unserem Kontextfilter. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und bearbeiten Sie den Filter. Bringen wir es hier Seite an Seite zu unserem Dimensionsfilter. Wir haben nur diese Werte. Und wir haben hier auf dem Kontextfilter nur das Büro. Wenn wir jetzt auch die Technologie einbeziehen, wenden wir sie an und sehen, dass sich auf der rechten Seite der Wert ändert. Gehen wir dorthin. Wie Sie in den Unterkategorien der Dimensionsfilter auf der rechten Seite sehen können, haben wir jetzt mehr Werte als zuvor, weil wir die Technologiedaten in unseren Kontext in unsere Tumberal-Tabelle aufgenommen unseren Kontext in unsere Tumberal-Tabelle Wir können die Werte ändern . Wir lassen nur die Möbel prüfen, die rechte Seite auftragen. Und Sie können sehen, dass wir damit nur vier Unterkategorien haben vier Unterkategorien Sie können sehen, dass der Kontextfilter wirklich alle anderen Filter darunter dominiert Wenn Sie die Reihenfolge der Filter verstehen, können Sie verstehen, wie Tableau mit diesen verschiedenen Filtertypen arbeitet Also werde ich den Kontextfilter noch einmal auf den Bereich Büromaterial anwenden und noch etwas zum Kontextfilter sagen. Wie wir bereits gelernt haben, ist er flexibel. Das bedeutet, dass wir die Datengröße nur für ein Arbeitsblatt reduzieren können . Das heißt, wenn Sie zu anderen Arbeitsblättern gehen werden Sie hier keinen Kontextfilter finden Sie können für jedes Arbeitsblatt entscheiden , ob Sie die Datengröße reduzieren möchten oder nicht Im Gegensatz zum Datenquellenfilter, bei dem er sich auf die gesamte Arbeitsmappe auswirken kann, also jedes Arbeitsblatt, das mit dieser Datenquelle verbunden ist Mit dem Kontextfilter haben wir viel mehr Flexibilität Jetzt fragen Sie sich vielleicht, können wir den Kontextfilter verwenden , um vertrauliche Informationen zu verbergen? Nun, die Antwort lautet nein. Lass mich dir zeigen warum. Lassen Sie uns ein kurzes Beispiel haben. Nehmen wir noch einmal die Kunden. Und wir haben die Country City und nehmen wir auch die Gewinne mit. Wie Sie hier sehen können, haben wir keine Daten für die USA, weil wir die Filterdatenquelle haben. Nehmen wir nun an, dass die Daten in Deutschland jetzt sensibel sind und wir sie mithilfe des Kontextfilters schützen möchten . Lass uns das machen. Wir nehmen die Länder, die die Kontrolle haben, nehmen und es auf die Filter stellen und wir werden sagen, dass wir Deutschland ausschließen wollen. Also werde ich hier auf die Ausschlüsse klicken und dann auf Okay klicken Wie Sie jetzt in der Ansicht sehen können, haben wir keine Informationen über Deutschland und wir bewerben das Land anhand des Kontextfilters Klicken Sie also mit der rechten Maustaste darauf und fügen Sie es zum Kontext hinzu. Und jetzt könntest du sagen, okay, alles ist in Ordnung. Wir haben keine Informationen über Deutschland, also sind wir sicher. Nun, natürlich gibt es immer noch eine Möglichkeit , die deutschen Daten in der Ansicht zu sehen. Lassen Sie mich Ihnen zeigen, wie. Wenn du in die Stadt hier drüben gehst und sie uns als Filter zeigen lässt. Auf der rechten Seite finden Sie alle Städte aus Frankreich und Italien. Es gibt also keine Städte aus Deutschland oder den USA, aber hier haben wir eine Option für den Filter. Wenn du also zu diesem kleinen Pfeil hier drüben gehst, dann können wir hierher gehen und alle Werte aus der Datenbank sehen. Und wir können all diese Optionen später erklären, mach dir darüber keine Sorgen. Aber lass uns gehen und hier drüben klicken. Wie Sie jetzt sehen können, zeigt der Filter Daten über Deutschland an. Wir haben Berlin, wir haben Stuttgart. Das bedeutet, dass die Daten auf natürliche Weise geschützt sind. Das heißt, wir verstecken die sensiblen Daten aus der Ansicht, können aber trotzdem alle Werte aus dem Filter sehen. Verwenden Sie deshalb niemals den Kontextfilter , um Ihre sensiblen Daten oder vertraulichen Daten zu schützen. Denn selbst wenn wir die Daten nur in den Filtern sehen, werden die Daten nur in den Filtern sehen, Daten trotzdem offengelegt und die Daten sind nicht geschützt Das heißt, wenn Sie Ihre Daten schützen und die vertraulichen Informationen verbergen möchten , Sie nur Datenquellenfilter verwenden Ordnung, jetzt gehen wir zum nächsten Filter in unserer Kette über. Wir haben den Dimensionsfilter. haben wir bereits einige Dimensionsfilter erstellt Unserer Ansicht nach haben wir bereits einige Dimensionsfilter erstellt. Aber jetzt gehen wir ins Detail und sehen uns alle Optionen an, die wir haben. In Ordnung, jetzt gehen wir zu den Filtern in den Regalen. Und Sie können sehen, dass wir die Unterkategorie haben. Es ist eine diskrete Dimension, deshalb haben wir die Farbe Blau Und jetzt, um alle Optionen radikal zu sehen , klicken Sie auf Filter und bearbeiten Sie es. Und jetzt kennst du dieses Fenster schon. Lass es uns einfach hierher bringen, um den Effekt direkt in der Ansicht zu sehen. Also zuerst haben wir hier verschiedene Wasserhähne. Der erste wird sich mit der manuellen Auswahl befassen und der Rest wird ein dynamischer Filter sein Hier haben wir also vier Taps, allgemeine Wildcard-Bedingung und Top Die erste wird die manuelle Auswahl der Werte sein manuelle Auswahl der Werte Und der Rest wird so sein, als würdest du eine Regel definieren. Und der Filter wird hier dynamisch sein. Da er diskret ist, werden wir wie üblich die Liste aller möglichen Werte sehen , die wir sehen können. Und dann können Sie manuell Werte aus dieser Liste auswählen oder deren Auswahl aufheben Und wie Sie auf der rechten Seite sehen können, haben wir ausgeschlossen. Die Standardeinstellung in Tableau ist enthalten Das bedeutet, dass alles, was ich aus dieser Liste auswähle, in die Ansicht aufgenommen wird. Und alles, was ich nicht auswähle, wird aus der Ansicht ausgeschlossen , um das Gegenteil zu bewirken. Was wir tun können, ist, auf Ausschließen zu klicken. Und jetzt werden alle ausgewählten Werte durchgestrichen. Das bedeutet, dass sie aus der Ansicht ausgeschlossen sind und alles, was nicht ausgewählt ist , in die Ansicht aufgenommen wird. Also hier kommt es wirklich darauf an. Wenn Sie nur zwei Werte aus einer langen Liste ausschließen möchten, ist es sinnvoll, exclude zu verwenden. Wenn Sie jetzt Apply auswählen, können Sie in der Ansicht sehen, dass die verbleibenden Werte Application, Art und Benders sind Tableau hat all diese Werte ausgeschlossen, und Sie werden den gleichen Effekt erzielen, wenn Sie die Ausschlüsse auswählen Und wählen Sie nur die Anwendung Art and Benders aus. Und um unsere Auswahl zu entfernen, können wir alles von hier entfernen Wählen Sie also keine aus, und wir können unsere Auswahl erneut auf die Anwendung Art and Benders anwenden unsere Auswahl erneut auf die Anwendung Art and Und wie Sie sehen können, werden wir den gleichen Effekt erzielen. So arbeiten Sie also mit der manuellen Auswahl auf der ersten Registerkarte Allgemein. Aber jetzt gehen wir zum nächsten über. Und vorher möchte ich hier alles einbeziehen , damit wir den nächsten nicht beeinflussen. Also bewerben wir uns und dann gehen wir zu den Wildcards über. Hier können wir also mit der Wildcard arbeiten. Wenn Sie eine Dimension mit hoher Kardinalität haben, bedeutet das, dass Sie eine lange Liste aller möglichen Werte in der Dimension haben aller möglichen Werte in der Und wenn Sie alles manuell auswählen, wird es wirklich schmerzhaft sein Stattdessen können wir also die Regel definieren, wenn es eine Regel zu definieren gibt. Also hier haben wir so etwas wie ein Eingabefeld, wir können etwas schreiben wie zum Beispiel A. Also hier haben wir vier Optionen. Die erste ist enthält, das bedeutet, dass es irgendwo auf der Welt einen Charakter A gibt. Und dann die zweite Option, mit der wir beginnen , bedeutet, dass die Welt mit dem Charakter A beginnt Die nächste ist genau das Gegenteil, sie wird mit a enden. Dann haben wir die nächste, die genau übereinstimmt. Das heißt, das Wort sollte nur den Wert a enthalten. Fangen wir mit dem ersten an. Wenn das Wort irgendwo einen Wert enthält, bleibt es in der Visualisierung erhalten. Wie Sie nun sehen können, enthalten alle Wörter, Wörter ein Irgendwo. Die Anwendung haben wir hier am Anfang und in der Mitte. Kunst auch, am Anfang. Und hier haben wir es in der Mitte und so weiter. Lass uns den zweiten ausprobieren. Es heißt, wenn das Wort mit einem beginnt, bleibt es in der Ansicht. Also bewerben wir uns einfach. Wie Sie sehen können, haben wir nur zwei Wörter, die mit einem beginnen. Ordnung, also lassen Sie uns jetzt zur nächsten Option übergehen. Wir werden damit fertig sein. Aber statt A werden wir alle Wörter haben, mit denen endet, können in der Ansicht bleiben. Wenden wir das an. Wie Sie sehen können, enden all diese Wörter mit dem Zeichen. Nun, jetzt fragst du dich vielleicht, ist es ein K-sensitives Gerät? Nun, es ist nicht so, wenn Sie ein großes, wie Sie sehen, immer noch Tableau haben. Gehen Sie und wählen Sie diese Werte aus. Gehen wir jetzt zum letzten, er wird exakt übereinstimmen. Wenn Sie hierher gehen und Ok auswählen, werden Sie keine Daten sehen. Wenn du aber genau Labels hast und auf Anwenden klickst, bekommst du nur eine Unterkategorie Es, ist es ein Etikett? Aber wir benutzen es nicht. Normalerweise verwenden wir contains oder beginnen mit endwith. So funktioniert die weiße Karte. Lassen Sie uns alles löschen, damit die Daten, die wir haben , darin enthalten sind, und klicken Sie auf Anwenden. Gehen wir zum nächsten Schritt über. Wir haben in den vorherigen Materialien eine Bedingung mit den Parametern. Wir haben bereits mit den Bedingungen gearbeitet. Und ganz oben, was wir tun werden, wir werden eine Regel definieren. Und Tableau wird alle Werte überprüfen und alle Werte herausfiltern , die diese Bedingung nicht erfüllen. Wenn Sie also zum Beispiel unsere Ansicht überprüfen, haben wir einige Minuswerte und die Gewinne, und das wollen wir nicht sehen. Wir werden eine Regel definieren, nach der wir alle Gewinne sehen wollen , die höher als Null sind, nur die positiven Gewinne. Um das zu tun, wählen wir hier nach Feldtabelle aus. Ich werde Ihnen sofort die Kennzahl zeigen , die die Ansicht verwendet, sodass wir die Gewinnsumme verwenden, korrekt ist. Also gehen wir hier rüber und sehen die Summe des Gewinns höher als Null sein sollte. Bei uns haben wir eine Regel definiert und klicken auf Anwenden. Wie Sie sehen können, haben wir gerade die Unterkategorie entfernt , die diese Bedingung nicht erfüllt Das ist es, das ist wirklich einfach. Wir werden zum nächsten übergehen, aber der erste Buchstabe hat alles zurückgesetzt. Also wählen wir „Keine“. Und dann klicken wir auf Anwenden. Auf dieser Registerkarte können wir festlegen, ob wir die zehn besten oder fünf Produkte oder die niedrigsten oder die fünf schlechtesten Produkte sehen möchten die zehn besten oder fünf Produkte oder . Auch hier müssen wir die Regel vier in Tableau definieren. Und Tableau wird die Daten auf der Grundlage unserer Regel filtern . Hier haben wir zwei Möglichkeiten. Entweder haben wir die oberen Unterkategorien oder die unteren Unterkategorien Gehen wir hier nach Feld vor. Und dann haben wir hier, wie gesagt, zwei Optionen , oben und unten. Dann können wir definieren, ob es sich bei den Top Ten um die Top Five oder um Top-Parameter handelt. Wie wir hier bereits gelernt haben, werden wir bei dem gleichen Sinn bleiben, in dem wir den Gewinn verwenden und das ist es dann auch. Und jetzt können wir in der Ansicht sehen, dass Tableau unsere Ansicht auf der Grundlage unserer Regeln gefiltert hat . Jetzt haben wir also die fünf wichtigsten Unterkategorien. Ordnung, das ist es also. Das sind die verschiedenen Optionen zum Filtern der Dimensionen. Ich werde hier alles abwählen und dann gehen wir zur Mineralauswahl über und dann gehen wir zur Mineralauswahl Und dann es. Okay. die Regeln für die Benutzer neu zu definieren, werden wir die gesamte Dimension als Schnellfilter für den Endbenutzer anbieten als Schnellfilter für den Endbenutzer Und wie Sie wissen, gehen wir dazu zur Dimension, klicken mit der rechten Maustaste auf Rot und zeigen Sie den Filter Der Benutzer geht zum Schnellfilter auf der rechten Seite und beginnt mit der Auswahl der Werte , die seinen Anforderungen entsprechen. In Ordnung, also lass uns jetzt zum nächsten übergehen. Wir haben den Messfilter, wie wir in der Bestellkette gelernt unterhalb des Dimensionsfilters. Lassen Sie uns also einen Kennzahlfilter erstellen. In Ordnung, um einen Kennzahlfilter zu erstellen, gehen wir von der Summe der Gewinne aus. Lassen Sie uns kalt kontrollieren, ziehen und tropen wir zu den Filtern. Dann erhalten wir ein neues Fenster, in dem wir unseren Filter konfigurieren können Und da es sich um eine kontinuierliche Messung handelt, wird uns Tableau fragen, Sie die Originaldaten, alle Werte, filtern möchten , oder möchten Sie die Aggregationen und dann die Filter durchführen? Da es sich um eine Kennzahl handelt, haben wir die folgenden Aggregationen, wie Summe, Durchschnitt, Median usw. Oder wenn Sie nur die Originaldaten filtern möchten , wählen Sie alle Werte Aber da wir die Summe des Gewinns haben, würde ich gerne die Summenaggregation verwenden Wählen wir das aus und fahren dann mit Weiter fort. Jetzt erhalten wir ein neues Fenster in dem wir unsere Maßnahme konfigurieren können. Und hier haben wir vier Optionen. Wertebereich. Zumindest, höchstens und besonders. Da es sich bei unserer Kennzahl um eine kontinuierliche Messung handelt, kann Tableau als Bereich dargestellt werden. Sie hat einen Anfang und ein Ende. Es ist nicht wie bei den Dimensionen, bei denen wir eine Liste aller Werte aus der Datenquelle abrufen werden. Wir erhalten nur aggregierte Daten und können nur Start und Ende konfigurieren In der ersten Option können wir den Startpunkt des Bereichs und auch den Endpunkt des Bereichs konfigurieren den Startpunkt des Bereichs und auch den Endpunkt des Bereichs Sie können beide steuern. Im nächsten Fall können wir nur einen von ihnen kontrollieren, nur den Anfang. Hier können wir angeben, welcher Mindestwert in den Visualisierungen zulässig ist Der nächste wird genau das Gegenteil sein. Höchstens. Wir können den Endpunkt des Bereichs definieren. Was ist der höchste Wert , der in den Visualisierungen zulässig ist Auch hier der Wertebereich, in dem wir den Start und das Ende angeben können den Start und das Ende angeben Wir können nur den Startpunkt angeben. Und wir können höchstens den Endpunkt unseres Bereichs angeben . Dann geht es beim letzten, dem Speziellen, um die Nullwerte. Hier haben wir drei Optionen, Nullwerte. Wenn Sie nur die Nullwerte aus diesem Filter sehen möchten, Nullwerte, bedeutet das, dass Sie keine Nullen in unseren Daten oder allen Werten sehen möchten keine Nullen in unseren Daten oder allen Sie erlauben beide. Standardmäßig verwenden wir also weiterhin alle Werte. Ich bleibe dabei und möchte sowohl das Ende als auch den Beginn unserer kontinuierlichen Maßnahmen konfigurieren . Wie Sie sehen können, ist es wirklich einfach. Lass uns gehen und zuschlagen, okay. Und damit können Sie sehen, dass wir einen neuen Filter in unseren Filtern haben und er hat natürlich die grüne Farbe. Ordnung, also gehen wir zuerst zu unserem Hauptfilter und zeigen ihn als Schnellfilter an. Also radikal verbinden und Filter anzeigen. Und jetzt können wir den Bereich auf der rechten Seite sehen. Machen wir es einfach ein bisschen größer, um die Reichweite zu sehen. Wie Sie sehen können, haben wir zwar Start und Ende, aber das gilt nicht für die gesamte Bar hier. Tabelle möchte Ihnen zeigen, dass wir nicht alle Werte anzeigen. Wir zeigen nur den Bereich der Teilmenge. Was kann nun passieren, wenn wir das Ende nach rechts und das Ende nach links nehmen nach rechts und das Ende nach links Bei der Aussicht kann nichts passieren. Wir können genau die gleichen Daten haben, aber hier können wir in unserem Sortiment sehen, es verschiedene Farben gibt. Der helle Teil kann darauf hinweisen , dass in der Ansicht nichts passieren kann, wenn Sie die Werte hier ändern . Wie Sie sehen können. Wenn ich es einfach hierher verschiebe, wird die Ansicht nicht gefiltert. Wenn ich nun anfange, den Anfang innerhalb der dunklen Bereiche zu verschieben, können Sie sehen, dass wir jetzt einen Effekt auf die Ansicht haben. Die dunkle Farbe im Slider steht für die relevanten Werte und der helle Teil für die unrelevanten Werte Ordnung, Leute, jetzt werden wir über den letzten Filtertyp in Tableau sprechen , den Tabellenberechnungsfilter Er ist das Ende der Kette. Und Sie können sehen, dass jeder Filtertyp Auswirkungen auf diesen Typ haben wird. Ordnung, jetzt wollen wir lernen, wie man einen Tabellenberechnungsfilter erstellt. Und wie die Glieder vermuten lassen, handelt es sich um eine Berechnung. Und wir werden jetzt einen ganzen Abschnitt darüber haben , wie man Berechnungen in Tableau erstellt. Sie sich keine Gedanken über die Einzelheiten der Erstellung von Berechnungen in Tableau, folgen Sie mir jetzt einfach bei den einzelnen Schritten. Ordnung, jetzt gehen wir zu unserem Maß in den Markierungen über, fahren radikal fort und dann haben wir hier die Möglichkeit, schnelle Tabellenberechnungen durchzuführen Und dann haben wir eine Liste aller Berechnungen, die wir durchführen können, auf dem Tisch Und jetzt nehmen wir den Prozentsatz der Gesamtsumme. Also lass uns das auswählen. Und jetzt können wir ein kleines Symbol neben der Kennzahl sehen, darauf hinweist, dass es sich um eine Tabellenberechnung handelt. Halten Sie also die Taste gedrückt und ziehen Sie sie per Drag-and-Drop auf die Filterfreigabe. Da es sich hier um ein kontinuierliches Feld handelt, müssen wir es als Bereich mit solistischem Koks definieren Und jetzt können wir in den Filtern zwei Kennzahlen für dasselbe Feld sehen zwei Kennzahlen für dasselbe Der erste ohne Dreieckssymbol bedeutet, dass es sich um einen Messfilter handelt. Und das zweite mit einem Dreieckssymbol. Es bedeutet, dass es sich um einen Tabellenberechnungsfilter handelt. Was können wir damit machen? Wir können es den Benutzern anbieten, damit wir unregelmäßig darauf klicken und den Filter anzeigen können Wir können ihn jetzt als Schnellfilter auf der rechten Seite sehen und der Benutzer kann den Filter verwenden Das ist alles über den Tabellenberechnungsfilter. Ordnung, wir haben also die verschiedenen Filtertypen in Tableau kennengelernt und gelernt , wie sich die Reihenfolge der Filter in der Kette gegenseitig beeinflussen kann. In Ordnung, lassen Sie uns jetzt eine kurze Zusammenfassung haben. Wir können mit dem Extraktfilter oben beginnen. Wir können ihn nur für die Extraktverbindungen verwenden und wir können ihn in der öffentlichen Version von Tableau nicht finden . Machen Sie sich darüber keine Sorgen. Er ist dem Datenquellenfilter sehr ähnlich. Und als Nächstes werden wir den Datenquellenfilter haben. Um ihn zu erstellen, gehen wir zur Datenquellenseite. Hier in unserem Beispiel haben wir zwei Datenquellenfilter erstellt. Der erste besteht darin, die sensiblen Informationen des Landes USA zu verbergen . Und die zweite, um die Gesamtgröße unserer Datensätze zu reduzieren die Gesamtgröße unserer Datensätze Und vergessen Sie nicht, dass sich der Datenquellenfilter auf die gesamte Arbeitsmappe auswirken kann Alle Arbeitsblätter, die mit dieser Datenquelle verbunden sind . Als Nächstes können wir sie alle auf der Arbeitsblattseite erstellen . Also lass uns da rüber gehen. Hier kann man also sehr schön sehen , wie die verschiedenen Filtertypen in den Filterregalen sortiert sind. Beim ersten haben wir den Kontextfilter. Der graue Pillen-Kontextfilter kann nur für diese Ansicht eine Teilmenge von Daten oder eine Timbraltabelle erstellen nur für diese Ansicht eine Teilmenge von Daten oder eine Timbraltabelle Es ist nur lokal für diese Ansicht verfügbar. Vergessen Sie jedoch nicht, keinen Kontextfilter zu verwenden , um vertrauliche Informationen zu verbergen oder zu schützen. Da besteht die Möglichkeit, die Werte in den Filtern anzuzeigen. Die nächsten drei Filter bieten wir normalerweise den Endbenutzern an, um die Visualisierungen in einzelne Teile zu schneiden Die Benutzer könnten ihn also verwenden, um eine Teilmenge von Daten für die Fokusanalyse zu spezifizieren eine Teilmenge von Daten für die Fokusanalyse zu Als Nächstes haben wir den Dimensionsfilter, wie die Unterkategorie. Danach haben wir den Messfilter. Und als letztes in der Kette haben wir den Tabellenberechnungsfilter. Und da diese verschiedenen Filtertypen eine logische Reihenfolge haben, wäre es auch schön, diese Reihenfolge in den Schnellfiltern auf der rechten Seite zu haben. Es ist also sinnvoll, den Dimensionsfilter ganz oben zu haben. Dann nehmen wir den Kennzahlfilter als nächsten und den letzten als Tabellenberechnungsfilter. In Ordnung, das ist also alles. Am Anfang könnte es verwirrend sein. Aber jetzt, nachdem Sie die Funktionsweise von Tableau und die logische Reihenfolge der Filter verstanden haben, wird in den Visualisierungen alles Sinn ergeben Ordnung, wir haben also gelernt, wie man verschiedene Arten von Filtern in Tableau erstellt Und als Nächstes werden wir lernen, wie man Filter auf mehrere Arbeitsblätter in Tableau 109. Udemy 9 3 Filter anpassen: Ordnung, jetzt werden wir darüber sprechen , wie man dieselben Filter in verschiedenen Arbeitsblättern anwendet dieselben Filter in verschiedenen Arbeitsblättern Denn wenn Sie verschiedene Ansichten erstellen, haben Sie am Ende in jeder Ansicht genau dieselben Filter Und es wird zeitaufwändig sein, wenn Sie jedes Arbeitsblatt durchgehen und genau dieselben Filter hinzufügen Stattdessen können wir dieselben Filter gemeinsam nutzen , um sie auf verschiedene Arbeitsblätter anzuwenden Und in Tab haben wir vier verschiedene Optionen. Zu diesem Zweck können wir diese Optionen in den Filtern finden, sodass es egal ist, welche Sie auswählen können. Lassen Sie uns mit dem Kontextfilter weitermachen, zum Beispiel Radical connects. Und hier haben wir die Möglichkeit , uns auf Arbeitsblätter zu bewerben. Und hier können Sie die vier Optionen standardmäßig sehen. Tablo wird es nur bei diesem Arbeitsblatt belassen. Das heißt, nur lokal für diese Ansicht. Hier sehen wir weitere Optionen, z. B. alle verwenden verwandte Datenquellen, alle verwenden diese Datenquelle und ausgewählte Arbeitsblätter Bevor wir diese Optionen zuerst ausprobieren, wollen wir uns mit diesen vier Optionen vertraut Ordnung, jetzt haben wir ein sehr einfaches Beispiel In Ordnung, jetzt haben wir ein sehr einfaches Beispiel, um zu verstehen, wie man Filter anwendet. Wir haben zwei Datenquellen, DS eins und DS zwei, und wir haben verschiedene Arbeitsblätter, die diesen Datenquellen verbunden sind Wir haben das erste Blatt nur mit der ersten Datenquelle verbunden , und das zweite Blatt ist durch Datenverschmelzung sowohl mit DS eins als auch mit DS zwei verbunden. Und das dritte Blatt ist nur mit DS zwei verbunden. Nehmen wir nun an, wir sind bei Blatt eins und dort haben wir einen Filter erstellt. Lassen Sie uns nun lernen, wie Sie diesen Filter mit diesen Sods in verschiedenen Arbeitsblättern anwenden können Ordnung, die erste Option, wir haben nur diese Arbeitsblätter, bedeutet, dass dieser Filter nur lokal für das erste Blatt verfügbar sein wird lokal für das erste Blatt verfügbar Wir werden ihn weder auf Blatt zwei noch auf Blatt drei finden zwei noch auf Blatt drei Diese Option ist auch eine Standardoption in Tableau. Jedes Mal, wenn Sie einen neuen Filter in Tableau erstellen, wird nur diese Option verwendet. Dieses Arbeitsblatt wird nur in dem Arbeitsblatt verfügbar sein, das wir erstellt haben. Die nächste Option haben wir in Tableau alle diese Datenquelle verwenden. Zum Beispiel verwendet das erste Blatt das DS-Blatt. Das bedeutet, dass der Filter auf alle Arbeitsblätter angewendet werden kann , die mit der Datenquelle verbunden sind In diesem Beispiel haben wir das erste Blatt, weil es mit DS 1 verbunden ist, und auch das zweite Blatt, das ebenfalls mit der ersten Datenquelle verbunden ist Aber das dritte Blatt ist nicht mit der ersten Datenquelle verbunden, es ist nur mit den beiden verbunden. Das bedeutet, dass dieser Filter nicht in Blatt drei zu finden ist. Das heißt, wir teilen den Filter jetzt in allen Arbeitsblättern, die dieselbe Datenquelle verwenden Gehen wir zum nächsten über. Wir haben alle verwandte Datenquellen verwendet. Wenn Sie diese Option verwenden, werden Sie Ihren Filter fast in allen Arbeitsblättern in Ihrer Arbeitsmappe finden fast in allen Arbeitsblättern in Ihrer Arbeitsmappe Also werden wir diesen Filter in Blatt eins finden, wir werden ihn in Blatt zwei und auch in Blatt drei finden zwei und auch in Blatt Das heißt, wenn Sie diese Option verwenden, verteilen wir unseren Filter automatisch auf fast alle Arbeitsblätter Gehen wir zum letzten, und es ist interessant, ausgewählten Arbeitsblättern Das heißt, wir können manuell auswählen, welche Arbeitsblätter meinen Filter enthalten können Ich könnte zum Beispiel sagen, dass ich meinen Filter im ersten Blatt und auch im dritten Blatt sehen möchte, ohne dass eine Regel Wie Sie sehen können, haben wir hier mehr Kontrolle darüber, wo unser Filter angewendet werden kann. Die letzten beiden verwenden alle die Datenquelle oder alle verwenden eine verwandte Datenquelle. Es gibt quasi eine Regel, und Tableau kann unsere Filter automatisch in den Arbeitsblättern meiner Projekte Ich neige dazu, ausgewählte Arbeitsblätter häufiger zu verwenden als die anderen, weil ich die Kontrolle darüber haben möchte, wo und in welchen Arbeitsblättern meine Filter erscheinen sollen Das ist alles über das Konzept dieser vier Optionen. wir nun zu Tableau zurück und probieren Sie Optionspaket mit unseren Filtern aus. Wir gehen zur Kategorie über, wir bleiben beim Kontextfilter, stellen radikale Verbindungen her und gehen zu den Arbeitsblättern über, radikale Verbindungen her und gehen die auf die Arbeitsblätter angewendet werden Und Sie können sehen, dass es sich bei der ausgewählten Option nur um diese Arbeitsblätter handelt Dies ist eine Standardeinstellung, was bedeutet, dass dieser Kontextfilter nur in diesen Berichten zu finden ist nur in diesen Berichten zu finden Wenn wir zu den anderen Berichten gehen, werden wir ihn nicht finden. Um das zu ändern, gehen wir noch einmal zum Kontextfilter radikal Con Versuchen wir es jetzt alle mit dieser Datenquelle. Lass uns jetzt darauf klicken. Wenn Sie sich unseren Filter ansehen, finden wir ein kleines Symbol, das darauf hinweist, dass dieser Filter in verschiedenen Arbeitsblättern verwendet wird in verschiedenen Arbeitsblättern verwendet , die dieselbe Datenquelle verwenden In dieser Ansicht verwenden wir die Big-Data-Quelle. Wie Sie sehen können, haben wir es als primäre Datenquelle. Jedes Arbeitsblatt, jede Ansicht verwendet diese Datenquelle. Dieser Filter kann darauf angewendet werden. Gehen wir hier zu den verschiedenen Ansichten. Also werden wir zu diesem wechseln. Sie können sehen, dass wir den Kontextfilter und auch den ersten haben , da beide die Big-Data-Quelle verwenden und der Filter automatisch darauf angewendet wird. Aber jetzt erstellen wir eine neue Ansicht, in wir eine andere Datenquelle verwenden. Wechseln wir zur kleinen Datenquelle. Lass uns alles nehmen. Nehmen wir den Vornamen. Wie Sie sehen können, bleibt der Filter leer, da die Big-Data-Quelle in dieser Ansicht nicht verwendet wird. Aber jetzt schauen wir uns die Big-Data-Quelle an und schauen uns an, welche Tabelle dafür geeignet ist. Lassen Sie uns den Vornamen entfernen, zurück zur Big-Data-Quelle wechseln und ebenfalls, nehmen wir den Nachnamen. Wenn ich diese Daten in dieser Ansicht lösche, können Sie sehen, dass die Tabelle mir automatisch den Kontextfilter anzeigt, weil er in allen Arbeitsblättern verwendet werden muss Das heißt, die Big-Data-Quelle verwenden. Was wirklich nützlich ist, wenn wir verschiedene Arbeitsblätter haben , die beispielsweise denselben Kontext verwenden , die beispielsweise denselben Kontext Anstatt immer wieder denselben Filter zu erstellen, können wir ihn in einem Arbeitsblatt erstellen und ihn dann auf alle Blätter verteilen , die dieselbe Datenquelle verwenden Okay, das ist alles für diese Option. Gehen wir zurück zu unserem Kontextfilter und versuchen wir etwas anderes. Wechseln wir zu „Auf alle anwenden“, die verwandte Datenquellen verwenden. Versuchen wir es mit diesem. Klicken Sie darauf, jetzt können Sie sehen, dass wir ein neues Symbol von Tableau bekommen haben. Zeigt an, dass dieser Filter auf alle Arbeitsblätter mit zugehöriger Datenquelle angewendet wird Lassen Sie uns nun überprüfen, was mit den anderen Blättern passieren kann , wenn Sie diese Option verwenden Wir werden diesen Filter jetzt fast überall in den ersten Blättern finden . Sie können sehen, dass wir dieselben Daten verwenden. Es wird so sein. Wir haben den Kontextfilter auf die Ansicht angewendet. Im zweiten Blatt werden wir wieder denselben Kontext sehen , da wir dieselbe Datenquelle verwenden. Lassen Sie uns jetzt ein neues Blatt erstellen, in dem wir die kleine Datenquelle verwenden werden. Wir verwenden eine andere Datenquelle. Klicken Sie darauf und nehmen wir zum Beispiel den Vornamen für die Ansicht. Wie wir in den Filtern sehen können, haben wir jetzt unseren Kontextfilter. Obwohl wir eine andere Datenquelle verwenden, verwenden wir nicht die große Datenquelle. Aber Tableau bringt diesen Filter hierher, weil wir diese Option verwenden. Aber wie Sie sehen können, ist er rot. Was passiert hier auf dem Filter? Wenn Sie mit der Maus darüber fahren, heißt es, dass Datenquellen, die logische Tabellen enthalten, nicht als sekundäre Datenquelle für die Datenverschmelzung verwendet werden können als sekundäre Datenquelle für die Datenverschmelzung verwendet werden Da diese Filter aus einer anderen Datenquelle stammen, aus der Big-Data-Quelle, muss Tableau eine Datenmischung zwischen ihnen vornehmen , um sie zu verbinden Es funktioniert nicht, wenn Sie in der sekundären Datenquelle ein logisches Datenmodell haben , wie Sie es in unserer großen Datenquelle kennen Wenn Sie zu dieser Seite hier wechseln , haben wir ein Datenmodell. Wir haben ein logisches Modell, bei dem wir die Kunden mit den Bestellungen usw. verbunden haben. Tableau mag es nicht als sekundäre Datenquelle mit einem Datenmodell, es wird nicht funktionieren, aber wenn Sie nur eine Tabelle haben oder wenn Sie mehrere Joints auf der physischen Ebene haben , wird das funktionieren. Wenn Sie noch einmal zurückgehen, bleibt es rot, solange die sekundäre Datenquelle über ein logisches Datenmodell verfügt. Aber wenn Sie eine Tabelle haben, wird alles in Ordnung sein. Sie werden diesen Fehler nicht bekommen. Ordnung, mit dieser Option wird unser Filter angezeigt, sobald Sie sehen können, ob Sie dieselbe oder eine andere Datenquelle verwenden , ob Sie dieselbe oder eine andere Datenquelle sobald Sie sehen können, ob Sie dieselbe oder eine andere Datenquelle verwenden . Lassen Sie uns jetzt die letzte Option überprüfen. Gehen wir zurück zu unserer Ansicht hier drüben. Gehen Sie zum Kontextfilter und klicken Sie darauf, Auf Arbeitsblätter anwenden Und jetzt gehen wir zu den ausgewählten Arbeitsblättern. Lass uns darauf klicken Ordnung, jetzt haben wir eine sehr einfache Tabelle, in der wir eine Liste aller Arbeitsblätter sowie Beschreibungen, Datenquellen und einige Details haben eine Liste aller Arbeitsblätter sowie Beschreibungen, Datenquellen und einige Details Jetzt können wir manuell auswählen , welche Arbeitsblätter unseren Filter enthalten können Wie Sie sehen können, haben wir so, dass alles ausgewählt ist , weil wir die Option verwandter Datenquellen verwenden Das will ich nicht. Ich wähle alles aus und fange von vorne an. Ich möchte, dass mein Filter der erste ist. Der zweite. Und dieser hier ist wie eine Note, weil wir gerade in den Arbeitsblättern sind Es ist sowieso ausgewählt. Und andere, ich lasse es ausgewählt. Das ist alles. Lass uns gehen und Ok wählen. Wenn Sie den Filter nun erneut überprüfen, finden wir ein neues Symbol, das darauf hinweist, dass dieser Filter jetzt in verschiedenen Arbeitsblättern verwendet wird , die wir manuell ausgewählt Schauen wir uns den ersten Bericht an. Wir können unseren Kontextfilter finden. Der zweite ist der gleiche, der dritte sowieso, weil wir hier diesen Kontextfilter erstellt haben . Aber wenn Sie jetzt zu den verschiedenen Arbeitsblättern gehen, werden Sie diesen Kontextfilter nicht finden Wie ich bereits sagte, verwende ich diese Option häufig in meinen Projekten, um die Kontrolle zu haben, in welchen Arbeitsblättern ich meine Filter sehen möchte Im Allgemeinen sind diese Optionen eine großartige Möglichkeit, Ihre Filter in verschiedenen Arbeitsblättern gemeinsam zu nutzen und das Problem zu lösen dieselben Filter immer wieder erstellen Ordnung, Leute, jetzt werden wir darüber sprechen, wie wir unsere Schnellfilter anpassen können Aber zuerst wollen wir die Schnellfilter verstehen. Jeder Filter, den Sie in der Ansicht, in den Visualisierungen präsentieren , damit der Endbenutzer mit der Ansicht interagieren kann Wird als Schnellfilter angesehen. Beispielsweise sind all diese Filter auf der rechten Seite der Ansicht Schnellfilter. Wir haben die Unterkategorie, die Summe der Gewinne Diese Sachen sind Schnellfilter. Die Benutzer können damit beginnen, die Werte in diesen Schnellfiltern auszuwählen in diesen Schnellfiltern , um mit den Visualisierungen zu interagieren Um diese Schnellfilter anzupassen, gehen wir nun zu diesem kleinen Pfeil und klicken darauf Hier erhalten wir eine lange Liste mit vielen Optionen zum Anpassen unseres Schnellfilters, und sie sind es auch. In zwei Gruppen. In der ersten Gruppe geht es darum, den Schnellfilter anzupassen. Bei den nächsten Optionen geht es um die Filtermodi, die wir hier haben, und um viele Optionen, welche Werte dargestellt werden können. Im Schnellfilter haben wir nur relevante Werte, alle Werte im Kontext, alle Werte in der Datenbank. Jetzt werden wir uns auf diese Gruppen von Optionen konzentrieren , aber zuerst müssen wir die Konzepte verstehen, die ihnen zugrunde liegen. Ordnung, wie wir bereits gelernt haben, haben wir eine Datenquelle und ein Arbeitsblatt. Im Arbeitsblatt haben wir einen Kontextfilter und Visualisierungen der Daten, die von der Datenquelle an den Kontextfilter gesendet werden von der Datenquelle an den Kontextfilter gesendet Die Indivisualisierung wird die Kontextdaten abfragen und das Ergebnis wird an die Visualisierung zurückgesendet Jetzt können wir in der Ansicht einen Filter erstellen Nun stellt sich die Frage, welche Daten in diesem Filter dargestellt werden sollen. Hier haben wir viele Möglichkeiten. Die erste ist, dass wir die Werte aus der Datenbank abrufen werden, alle Werte in der Datenbank. Damit werden die Werte direkt aus der Datenquelle abgefragt Damit überspringen wir alles im Arbeitsblatt. Wir überspringen die Daten im Kontextfilter und auch in den Spielt es eine Rolle, was wir in den Arbeitsblättern tun? Die Werte können direkt aus der Datenquelle stammen. In Ordnung, das ist für die erste Option. Wenn wir Datenbank sagen , meinen wir die Datenquelleninformationen. Bei der nächsten Option haben wir alle Werte im Kontext. Diesmal werden die Werte im Filter direkt aus dem Kontextfilter stammen. Wie wir bereits erfahren haben, kann der Kontextfilter eine Tumberal-Ansicht oder Timbal-Daten in den Arbeitsblättern generieren eine Tumberal-Ansicht oder Timbal-Daten in Hier werden die Werte direkt aus dem Kontextfilter stammen und alles, was innerhalb der Ansicht getan werden kann, wird in den Werten im Filter nicht berücksichtigt Damit überspringen wir die Visualisierungsebene. Wir beziehen die Daten direkt aus dem Kontextfilter und nicht aus den Daten In Ordnung, das ist alles für diese Option. Beim nächsten wird es nur um relevante Werte gehen. Die Werte für den Filter können jetzt direkt aus der Ansicht, aus den Visualisierungen, stammen direkt aus der Ansicht, aus den Visualisierungen, Das heißt, jede Interaktion , die wir in der Ansicht durchführen, jede Filterung kann sich direkt auf die Werte auswirken , die in unserem Filter dargestellt werden Wie Sie sehen können, sind diese Optionen sehr hilfreich. Und mit Tableau haben wir jetzt die Kontrolle darüber , wie Daten in unseren Schnellfiltern dargestellt werden können. Denn wie Sie in Tableau sehen können, haben wir verschiedene Ebenen und verschiedene Phasen, und die Teilmengen und die Größe der Daten können sich voneinander unterscheiden Normalerweise ist die Größe der Daten in der Datenquelle viel größer als der Kontextfilter Damit definieren und kontrollieren Sie , welche Daten in meinem Filter dargestellt werden. In Ordnung, jetzt zurück zur Übersicht. Nun, um diese Optionen zu üben, was ich tun werde, werden wir neue Schnellfilter zur Übersicht bringen. Nehmen wir die Landratte, klicken sie an, zeigen den Filter an und wir werden uns auch die Stadt ansehen. Lass uns da rüber gehen. Wir können die Reihenfolge hier ändern. Wir bringen also zuerst das Land, dann die Stadt und die Unterkategorie Ich werde diese Maßnahmen aus den Filtern entfernen. Also lassen Sie uns sie einfach entfernen. Und damit haben wir diese Filter. Jetzt werden wir nachschauen, welche Optionen wir in der Schnellfilterstadt haben . Gehe zum Pfeil. Wie Sie sehen können, umfasst der aktuelle Wert alle Werte in der Hierarchie, und das liegt daran, dass die Stadt Teil der Standorthierarchie ist. Aber jetzt werden wir es so ändern, nur relevante Werte angezeigt werden. Lass uns das machen. Jetzt. Wenn Sie sich die Werte in den Städten ansehen, können wir fast alle Werte aus der Datenquelle finden. Also hat sich noch nichts geändert. Aber während wir jetzt anfangen, mit unseren Ansichten zu interagieren, reagieren die Werte in der Stadt auf unsere Entscheidungen. Gehen wir zum Beispiel in das Land hier drüben und fangen an , einige Länder zu entfernen Wir werden Frankreich, Deutschland und die USA abwählen. Wie Sie sehen können, richten sich die Werte innerhalb der Stadt nach unserer Auswahl Es ist, als ob diese beiden Schnellfilter miteinander verbunden sind Genau das macht die Option nur relevante Werte zu verwenden, mit unserem Schnellfilter. Genau das ist der Zweck dieser Option. Nur relevante Werte, alles, was wir in der Ansicht tun, die Werte in diesem Schnellfilter können aktualisiert und mit der aktuellen Auswahl aktualisiert natürlich, wenn wir Was passiert natürlich, wenn wir Italien abwählen Die Filterstadt wird komplett leer sein, genau wie in unserer Ansicht Sie reagiert auf unsere Interaktion. Jetzt werden wir es auf eine andere Option umstellen. Gehen wir hier mit dem Pfeil rüber. Und jetzt werden wir genau das Gegenteil ändern , alle Werte in der Datenbank Lass uns darauf klicken. Was wird jetzt passieren? Tableau wird zur Datenquelle gehen und alle Informationen über die Stadt abrufen und sie auf den Filter setzen, unabhängig davon, was wir in der Ansicht ausgewählt haben oder ob wir einen Kontextfilter haben und so weiter. Jetzt haben wir also eine Liste aller Werte in der Stadt, die in unserer Datenquelle verfügbar sind. Sie wird nicht aktualisiert oder aktualisiert wenn wir auf unsere Ansicht klicken oder mit ihr interagieren Zum Beispiel, wenn ich weitere Städte hinzufüge oder andere Filter ändere Zum Beispiel entferne ich alle Unterkategorien. Sie können sehen, dass es statisch ist In der Stadt wird sich nichts ändern, weil Sie zur Datenquelle gehen und alle Daten von dort abrufen Und das ist wirklich praktisch, um die Leistung von Tableau zu optimieren und die Ressourcen zu reduzieren , die in diesen Schnellfiltern verwendet werden. Lass uns jetzt etwas anderes überprüfen. Wir werden alle Werte im Kontext auswählen . Lass uns darauf klicken. Das bedeutet, dass die Werte innerhalb der Städte nur auf den Kontextfilter reagieren. Da unser Kontextfilter auf der Kategorie basiert, müssen wir ihn in die Ansicht übernehmen , um die Werte zu ändern. Gehen wir zur Kategorie Radikal, klicken sie an und zeigen Sie den Filter an. Jetzt haben wir unseren Kontextfilter auf der rechten Seite. Alle anderen Filter sind dimensionale Filter. Jetzt können die Werte aus der Stadt nur mit der Kategorie interagieren, nicht mit dem Land und der Unterkategorie. Lassen Sie uns das jetzt versuchen Wenn ich zum Beispiel in das Land gehe, entferne ich alle Werte. Sie können sehen, dass die Werte in der Ansicht verschwunden sind, weil wir keine Daten auswählen, aber die Werte in der Stadt sind immer noch da. Gehen wir und wählen alles aus. Das Gleiche gilt für die Unterkategorie. Wenn ich alles aus der Unterkategorie entferne, siehst du, dass die Stadt nicht reagiert Es ist immer noch statisch, weil es vom Kontextfilter stammt Bringen wir jetzt alles zurück. Aber wenn ich jetzt zur Kategorie gehe, zu unserem Kontextfilter, und lass uns Büromaterial entfernen. Sobald ich es entfernt habe, können Sie sehen, wie die Stadt jetzt auf unsere Ansicht reagiert Wir haben also keine Werte, weil wir nichts aus der Kategorie auswählen Hier kannst du sehen, dass es eine ähnliche Verbindung nur zum Kontextfilter gibt, aber nicht zum anderen Filter. Genau das kann passieren, wenn man die Stadt vom Kontextfilter abhängig macht. Ordnung, damit haben wir die drei Hauptoptionen kennengelernt In Ordnung, damit haben wir die drei Hauptoptionen kennengelernt, um zu kontrollieren, welche Werte in unseren Schnellfiltern angezeigt werden . Aber als wir mit der Stadt angefangen haben, haben wir gesehen, dass es eine weitere Option gibt, alle Werte in der Hierarchie heißt. Es war die Standardoption, gehen wir und wählen sie aus. Sobald wir das getan haben, verbinden wir mit dem, was wir jetzt tun , Dimensionen, die sich in derselben Hierarchie befinden. Wenn Sie unser Daten-Bain überprüfen, haben wir eine Hierarchie, die wir zuvor erstellt Es ist die Standorthierarchie, und darin haben wir vier Dimensionen Wir haben den Kontinent, Land, die Stadt und die Postleitzahlen. Nun, all diese vier Dimensionen, wenn wir sie als Schnellfilter verwenden, werden sie miteinander verbunden. Schauen wir uns das Beispiel an. Jetzt haben wir die Stadt und das Land in derselben Hierarchie, und sie sind in der Kategorie miteinander verbunden. Es ist unser Kontextfilter, er ist leer, aber die Stadt zeigt immer noch Werte an. Das bedeutet, dass die Stadt jetzt nicht mehr mit dem Kontextfilter oder einem anderen Filter verbunden ist und sich nicht in derselben Hierarchie Wenn ich Werte in der Kategorie auswähle, siehst du, dass sich in der Stadt nichts ändert Auch wenn ich alles entferne, kann die Stadt einmal reagieren und anfangen, Werte aus derselben Hierarchie abzuwählen oder auszuwählen Werte aus derselben Wenn ich Frankreich, Deutschland und die USA entferne , können Sie sehen, dass wir jetzt nur die Städte aus Italien haben Sie sind quasi miteinander verbunden. Aber hier haben wir etwas Besonderes an den Hierarchien, denn wie wir gelernt haben, haben wir Dimensionsebenen Das Land ist höher als die Stadt. Die Dimensionen der niedrigeren Ebene keinen Einfluss auf die Dimensionen der höheren Ebene. Nur eine Dimension auf höherer Ebene kann sich auf die Dimension niedrigerer Ebene auswirken. Was ich damit meine, lass uns aufs Land gehen. Wählen Sie alle Werte aus. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt hier in den Städten alle Werte. Aber wenn ich von hier aus irgendwelche Werte auswähle, kannst du sehen, dass das Land nicht reagiert, weil es eine höhere Dimension Selbst wenn ich alles abwähle, habe ich immer noch die vier Länder Das heißt, da die Stadt niedriger liegt als das Land, hat das keine Auswirkungen auf das Land Aber wenn wir jetzt ein höheres Niveau als das Land , also den Kontinent, einführen, wollen wir sehen, was passieren wird. Wir werden auf den Kontinent gehen, radikal verbinden und Filter einblenden, ich werde ihn jetzt einfach hierher bringen ich anfange, Dinge auf dem Kontinent abzuwählen, wie Sie sehen können, werden die Werte im Land von meiner Auswahl beeinflusst Aufgrund der Hierarchie ist der Inhalt höher als der des Landes Wie Sie sehen, kann das also passieren, wenn wir alle Werte in der Hierarchie haben. Ihr müsst auf die Ebenen der Dimensionen achten , und diese Dimensionen werden miteinander verbunden sein. Damit haben wir all die Optionen abgedeckt , die wir verwenden könnten um die Werte in unseren Schnellfiltern zu kontrollieren. Okay, jetzt werden wir über eine andere Gruppe von Optionen sprechen , die wir verwenden könnten , um unsere Schnellfilter anzupassen. Wir haben die Filtermodi, wir haben eine Einzelwertliste, Einzelwert, einen Dropdown-Slider, eine benutzerdefinierte Liste und so weiter Um das zu lernen, werden wir uns das folgende Beispiel ansehen, was wir tun werden Wir werden gehen und unsere Filter aufräumen. Ich werde das Land, die Stadt und den Kontinent entfernen . Und wir werden die Unterkategorie und die Kategorie haben. Und wir werden auch den Produktnamen als Filter mitbringen den Produktnamen als Filter Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und lassen Sie uns den Filter anzeigen. Jetzt haben wir die Schnellfilter. Auf der rechten Seite haben wir den Produktnamen. Ich werde es einfach hierher bringen, damit es wie unsere Hierarchie aussieht. Es begann mit der Kategorie, Unterkategorie und dem Produktnamen Lassen Sie uns hier alle Werte zeigen. Und für den Produktnamen. Ich werde die Modi auf Dropdown oder eine Liste ändern. Ordnung, also fangen wir jetzt mit dem ersten Schnellfilter der Kategorie an und probieren diese Modi aus. Wir gehen zum Pfeil, und wie Sie sehen können, handelt es sich standardmäßig um eine Liste mit mehreren Werten. Wie Sie sehen können, haben wir die Liste hier wieder als einzelnen Wert, wir haben dieselbe Option, eine als einzelner Wert und die andere als mehrere Werte. Das Gleiche gilt für das Dropdown. Wir haben einen einzelnen Wert und ein Dropdownmenü mit mehreren Werten ausgewählt Lass uns diese Sachen ausprobieren. Wir gehen zur Liste der Einzelwerte. Und wie Sie jetzt die visuelle Darstellung des Filters sehen können, die Änderung zu Radiobuttonsow, da ich diese Werte innerhalb der Kategorie auswähle , wie Sie sehen können, haben wir nur einen Wert, wie der Name schon sagt, es ist nur Das bedeutet also, dass wir irgendwelche Einschränkungen vornehmen. Es ist nur ein Wert zulässig. Wenn Sie jedoch mehrere Werte als Liste haben möchten, werden wir sie wieder in eine Liste mit mehreren Werten ändern . Hier können Sie natürlich ohne Einschränkungen verschiedene Werte und Kategorien auswählen . Hier geht es um die Modusliste, Einzelwert oder Drop-down-Liste Okay, jetzt lass uns andere Modi ausprobieren. Diesmal nehmen wir einen einzelnen Wert, Dropdown. Lass uns zu diesem wechseln. Und wie Sie anhand der Drop-down-Liste sehen können, werden Sie nicht alle Werte sofort in der Ansicht finden Sie müssen hier auf das Drop-down-Menü klicken. Und dann können Sie die Werte auswählen, einzelne Werte. Auch hier können wir nur einen Wert auswählen. Wir können nicht mehrere Werte auswählen. Ich kann jeweils eine Kategorie auswählen. Und wie Sie sehen können, funktioniert es. Lassen Sie uns jetzt zu mehreren Werten wechseln. Herunterfallen. Wir werden hier wieder dasselbe haben. Wir haben ein Drop-down-Menü. Aber innerhalb des Menüs können wir mehrere Werte auswählen. Das war's für das Dropdown. In Ordnung, jetzt gehen wir zu einem anderen Filtermodus über. Wir haben den Einzelwert-Schieberegler. Wählen wir das aus. Und damit kannst du einen Slider haben. Wir können ihn nach links und rechts verschieben , um unterschiedliche Werte zu haben, aber für eine Dimension mit Zeichenkettenwerten ist es nicht wirklich interessant . Wir können es für Zahlen oder Datumsangaben verwenden. Da es nicht wirklich schön ist , einen Schieberegler für Werte zu haben, ist es besser, das Drop-down-Menü oder eine Liste für Zeichenkettenwerte zu verwenden . Das ist also für die Schieberegler. Ich benutze es selten in den Projekten. Lassen Sie uns jetzt zu einem anderen übergehen. Wir haben die benutzerdefinierte Liste, aber ich werde sie nicht in der Kategorie verwenden. Lassen Sie uns den Produktnamen wählen und eine benutzerdefinierte Liste verwenden. Klicken Sie darauf. Wie Sie jetzt sehen können, hat der Produktname keine Werte. Wir können nichts sehen. Wir haben nur ein Suchfeld. Jetzt können wir also nach einem Wert suchen. Suchen wir zum Beispiel nach Apple. Und dann drücken Sie Enter. Sie sehen jetzt eine Liste aller Produkte, die den Namen Apple enthalten. Es ist also so, als würde man in diesem Feld suchen. Also, wenn Sie hierher gehen und anfangen können , die Werte auszuwählen, die Sie im Filter haben möchten. Wenn ich hier auf diese Felder klicke, sehe ich eine Liste aller Werte, die ich auswähle. Damit haben wir unsere Liste mit dem Suchfeld erstellt, aber hier sehen wir aufgrund der Kategorien keine Daten . Also werde ich es einfach wieder vom Schieberegler auf die Liste mit mehreren Werten umschalten . Ich werde alles auswählen. Und jetzt können wir sehen, dass wir nur Telefone der Unterkategorie auswählen, weil wir hier Apple ausgewählt haben Mit dieser Art von Liste können die Kunden ihre eigene Liste auswählen Also können wir hier mehr Sachen wie Samsung hinzufügen. Also lass uns suchen. Ich werde diese Produkte ebenfalls zur Liste hinzufügen. Und damit verbiegen wir die Liste oder fügen weitere Produkte hinzu. Wenn Sie alles löschen möchten, können wir hier rübergehen und die Liste löschen. Das ist wirklich eine nette Art, nach einem bestimmten Wert zu suchen, besonders wenn der Produktname viele Werte enthält. Lassen Sie uns jetzt die letzte Option ausprobieren , die wir in den Filtermodi haben Wir haben die Platzhalter. Gehen wir und wählen das aus. Jetzt können wir sehen , dass wir wieder ein Suchfeld haben , in das wir einen Wert eingeben können. Aber jetzt suchen wir einem bestimmten Muster in unseren Daten. Um Ihnen zu zeigen, wie das funktioniert. Unserer Meinung nach werden wir auch den Produktnamen bekommen. Jetzt suchen wir nach bestimmten Musterbeispiel. Ich möchte nach allen Produkten suchen , die mit dem Buchstaben A beginnen. Um das zu tun, werden wir hier nach dem A weitermachen hier nach dem A Es spielt keine Rolle , welches Zeichen danach kommt. Deshalb werden wir den Charakter Stern verwenden. Lass uns damit weitermachen. Und dann drücken Sie Enter. Wir können am Produktnamen sehen, dass Tableau die Daten nach unserem Muster, unserem Suchmuster, gefiltert hat . Wir können hier alle Produkte sehen , die mit dem Zeichen A beginnen. Schauen wir uns ein weiteres Beispiel an. Nehmen wir an, wir wollen mit PP beginnen, dann ist es egal, welcher Charakter folgt, wir werden den Stern haben. Lass uns reingehen. Wir haben hier nur vier Produkte , die diesem Muster folgen, und es ist das Wort oder. Wir können nach den letzten Zeichen suchen. Nehmen wir an, es sollte damit enden, anstatt den Anfang am Ende zu haben, werden wir den Stern am Anfang haben. Wir haben einen Stern, dann drücken wir die Eingabetaste. All diese Produkte enden mit dem Charakter. Wenn ich es einfach mal hier drüben möchte , einige davon sind wirklich lange Namen, ihr könnt zum Beispiel hier Bücherregale sehen. Es endet mit all diesen Produkten und endet mit dem Charakter. So funktioniert dieser Modus. Die Platzhalter können wir verwenden, um nach bestimmten Mustern in unseren Daten zu suchen. Auch das ist wirklich hilfreich. Wenn wir eine Dimension mit vielen Werten haben, können wir die Suche verwenden. Um die spezifischen Daten zu finden, die wir benötigen. Damit haben wir alle verschiedenen Modi behandelt , die wir in dieser Kategorie haben , um unsere Schnellfilter anzupassen. Ordnung, jetzt gehen wir zu einer anderen Reihe von Optionen über , um unsere Schnellfilter anzupassen. In jedem Schnellfilter haben wir viele Informationen. Zum Beispiel haben wir dieses zusätzliche Unterteil namens All, oder wir haben einen Titel. Oder wir können nach einem bestimmten Wert suchen oder wir können Dinge zurücksetzen und so weiter. So können wir all diese Informationen in Tableau anpassen. Gehen wir noch einmal hierher. Und dann können wir zum Anpassen gehen. Und jetzt können wir sehen, dass all diese Optionen alle Werte anzeigen. Dies ist genau der erste Wert, den wir auswählen können. Deaktiviert. Wir können nur die Werte aus der Dimension, aus dem Filter haben, aber manchmal ist es wirklich nett zum Beispiel hier in der Unterkategorie Wenn du zum Beispiel hier in der Unterkategorie viele Werte abwählen möchtest, kannst du einfach gehen und alle auswählen, du entfernst die gesamte Auswahl und dann wählst du bestimmte Dinge aus Damit können wir die Werte sehr schnell auswählen . Gehen wir zum nächsten über. Wir haben dieses kleine Suchsymbol. Wenn Sie hier hinübergehen, können Sie zum Beispiel nach Art Enter suchen . Dann erhalten Sie den Wert innerhalb dieser Dimension, wenn Sie ihn verstecken und den Benutzern zuordnen möchten . Aus irgendeinem Grund kannst du hier rüber gehen und es anpassen und dann deaktivieren. Sobald Sie es deaktiviert haben, können Sie sehen, dass das kleine Symbol verschwunden ist, aber ich denke, es schadet nicht, es in jedem Schnellfilter zu haben Lass es uns wieder aktivieren. Wie Sie bei diesen Optionen sehen können, passen wir unseren Schnellfilter Lassen Sie uns eine andere Option überprüfen. Lass uns zum Anpassen gehen. Und hier ist es wirklich interessant, dass die Show das Muster anwendet. Lass uns das auswählen. Und sobald Sie es getan haben, erhalten Sie zwei neue Muster, stornieren und anwenden. Ich wähle jetzt in meinem Filter aus, wie Sie sehen können, ändert sich nichts an der Ansicht. Das heißt, es wird keine Abfrage an die Datenquelle oder den Kontextfilter gesendet , um die Daten abzurufen. ändert sich nichts, solange ich nicht hier auf Anwenden klicke. Sobald ich auf Anwenden klicke, sendet der Filter eine Anfrage an das Tableau und die Tabelle beantwortet sie mit Daten. Das ist wirklich praktisch, wenn Sie viele Werte auswählen. Jedes Mal, wenn Sie einen Wert auswählen, führt Tableau die Berechnungen durch, vielleicht ist das sinnvoll. Lassen Sie mich zunächst alles auswählen und dann die Berechnungen durchführen. Wenn Sie diese Option nicht aktivieren, wie in der Kategorie, wir jedes Mal, wenn wir den Filter auswählen und auswählen , den Tableau zu unserer Interaktion damit hat, generieren wir jedes Mal, wenn wir den Filter auswählen und auswählen, den Tableau zu unserer Interaktion damit hat, eine Menge Berechnungen in Tableau, während wir herumklicken. Aber hier, wo wir die Werte auswählen, ändert sich nichts, bis wir uns entscheiden, zu sagen: Okay, ich bin fertig. Gehen Sie jetzt und führen Sie die Berechnungen durch. Das ist wiederum eine wirklich nette Methode, um die unnötigen Berechnungen in Tableau zu reduzieren. Ordnung, was wir in unseren Schnellfiltern sonst noch anpassen können , ist der Titel. So können wir entscheiden, ob Sie einen Titel anzeigen möchten oder nicht, oder Sie können entweder den Titelnamen selbst anzeigen. Wenn du hier rübergehst, sagst du okay, statt einer Unterkategorie werde ich ein Minus dazwischen haben und aus irgendeinem Grund alles klein machen Lass uns auf „Okay“ klicken. Wie Sie jetzt sehen können, hat sich der Titel geändert, aber der Name des Datensatzes hat sich nicht geändert Wenn Sie also zur Unterkategorie wechseln, bleibt der Name unverändert Wir haben gerade den Filternamen umbenannt. Ordnung, also haben wir jetzt fast alles darüber behandelt , wie unsere Schnellfilter in Tableau anpassen können. Ordnung, wir haben also gelernt, Filter auf mehrere Arbeitsblätter in Tableau anzuwenden Filter auf mehrere Arbeitsblätter in Und als Nächstes werde ich Ihnen meine wichtigsten Tipps und Tricks vorstellen , die ich normalerweise in meinen Projekten verwende, sobald ich anfange, Filter in Tableau zu verwenden 110. Udemy 9 4 Tipps & Tricks: Jetzt zeige ich Ihnen die bewährten Methoden Tableau-Filter, die ich normalerweise in meinen Projekten befolge. Lass uns gehen. Der erste Schritt, den ich für Sie habe , ist die Verwendung dieser Filter. Der Extraktfilter, der Datenquellenfilter und der Kontextfilter. Ich habe viele Projekte gesehen, bei denen Entwickler sie wirklich vergessen oder ignorieren, weil es sich nicht um wirklich wichtige Individualisierungen handelt, aber sie sind sehr wichtig für die Leistungsoptimierung in Tableau Mein Rat an dieser Stelle ist, dass Sie immer mit den Endbenutzern darüber diskutieren, ob Sie einen dieser Filter, für mit den Endbenutzern darüber diskutieren den Sie Individualisierungen haben, zuerst als Extraktfilter bewerben sollten Wenn es kein Extraktfilter sein kann, dann der Datenquellenfilter und die letzte Möglichkeit, die Leistung zu optimieren, besteht darin, ihn als Kontextfilter Denn manchmal braucht man bei der Individualisierung wirklich nicht alle Daten, die man nicht braucht Wie zum Beispiel zehn Jahre Datenindividualisierungen. Versuchen Sie, das mit den Benutzern zu besprechen und zu sagen, vielleicht sollten wir nur Daten aus zwei Jahren in die Visualisierungen einfließen lassen Daten aus zwei Jahren in die Visualisierungen einfließen Und dann können Sie bei Ihrer Arbeit einen Extraktfilter oder einen Datenquellenfilter verwenden einen Extraktfilter oder einen Datenquellenfilter Ihrer Arbeit einen Extraktfilter oder einen Datenquellenfilter Dies kann einen großen Einfluss auf die Gesamtleistung in Tableau haben. Vergessen oder ignorieren Sie diese drei Filter nicht. Der zweite Filtertipp , den ich für Sie habe, bezieht sich auf die Optimierung der Leistung in Tableau. Vermeiden Sie also, in Ihren Schnellfiltern nur relevante Werte zu verwenden. Wenn wir zum Beispiel hier zur Unterkategorie gehen, können wir sehen, dass sie derzeit nur auf relevante Werte eingestellt ist nur auf relevante Werte eingestellt verwenden Was kann passieren, wenn Sie diese Option für all Ihre Schnellfilter Die Leistung in Tableau wird sehr schlecht sein und alles wird sehr langsam sein. Wir können es also auf etwas anderes umstellen z. B. auf alle Werte in der Datenbank oder im Kontext. Wir können das ändern. Damit reduzieren Sie Belastung des Speichers und der Ressourcen in Tableau, aber lassen Sie uns verstehen, warum. Ordnung, lassen Sie uns nun verstehen, was in Tableau passieren kann, wenn Sie Ihre Filter für alle Werte in der Datenbank oder im Kontext verwenden. Es ist dasselbe, sobald die Zuschauer oder ihre Benutzer die Berichte starten. Wenn Sie nur eine Abfrage an die Datenquelle senden Abfrage an die Datenquelle und die Datenquelle mit den Ergebnissen antwortet. Das bedeutet, dass wir nur eine erste Abfrage haben , wenn der Benutzer die Ansicht startet. Aber auf der anderen Seite, was kann passieren, wenn Sie nur relevante Werte verwenden ? Die Ansicht wird weiterhin Abfragen für Abfragen an die Datenquelle senden , um immer ein Update und eine Aktualisierung der Ansicht zu erhalten . Das bedeutet, dass die Ansicht weiterhin mehrere Abfragen für jede Benutzerinteraktion sendet , was sich erheblich auf die Leistung in Tableau auswirken kann. Denn jedes Mal, wenn der Benutzer auf etwas klickt oder mit der Ansicht interagiert, sendet die Ansicht weiterhin Anfragen an die Datenquelle, um ein Update über die Interaktion zu erhalten. Das kann eine Menge Ressourcen und Speicher in Tableau beanspruchen. Und das wird alles verlangsamen, weil jeder Benutzer auf etwas in der Ansicht klickt oder die Ansicht interagiert, weiterhin Anfragen an die Datenquelle gesendet werden , was viel Speicher und Ressourcen von Tableau beansprucht viel Speicher und Ressourcen von Tableau Und es wird alles verlangsamen. Seien Sie vorsichtig mit Ihren Schnellfiltern Wenn Sie alles nur für relevante Werte verwenden, kann es zu langsamen Ergebnissen kommen. Wenn die Benutzer unter einer schlechten Leistung in Tableau leiden , sollten vielleicht darüber nachdenken, all diese Filter auf alle Werte im Kontext oder in der Datenbank umzustellen . Ich habe noch einen weiteren Filtertipp zur Optimierung der Leistung in Tableau Vermeiden Sie die Verwendung von Dimensionen mit hoher Kardonalität als Schnellfilter Diese Dimensionen könnten sich auf die Leistung in Tableau auswirken Aber lassen Sie uns zunächst verstehen, was Kardinalität ist. Cady ist die Anzahl der unterschiedlichen Werte im Feld. In unserer Datenbank haben wir zum Beispiel die Kunden-ID. Wir haben rund 800 Kundennummern und wir haben viele Produktnamen, diese beiden Felder als Bereiche mit hoher Kardinalität angesehen werden Auf der anderen Seite haben wir noch andere Dimensionen, zum Beispiel die Kategorie Wir haben nur drei Werte die Länder in unserer Datenbank, wir haben nur vier Länder, die Unterkategorie auch Wir haben nur 17 Unterkategorien, man diese Dimensionen als solche betrachtet Und wenn Sie sie verwenden, wird die Leistung in Ordnung sein Wenn Sie jedoch anfangen, diese Abmessungen mit hoher Trittfrequenz zu verwenden , könnte die Leistung auf Pads zurückzuführen sein Hier empfiehlt es sich, die Verwendung einer hohen Kardinalität zu vermeiden In Ordnung, zurück zu unseren Schnellfiltern. Unserer Ansicht nach gibt es, wie Sie der Kategorie und der Unterkategorie entnehmen können , Dimensionen mit geringer Kadalität Es ist in Ordnung, es bei der Ansicht zu belassen, aber der Produktname hat viele Werte Es sind Dimensionen mit hoher Kadalität. Es lohnt sich wirklich, mit den Nutzern darüber zu sprechen , ob sie wirklich einen solchen Filter in der Ansicht benötigen Wenn Sie herausfinden, dass niemand ihn benötigt, entfernen Sie ihn einfach aus der Ansicht, nur um bei Tableau eine gute Leistung zu erzielen. Gehen wir nun zum nächsten Filtertipp über. Nehmen wir an, die Benutzer möchten wirklich den Produktnamen oder die Kunden-ID sehen, jede Dimension mit hoher Kardinalität In der Ansicht hier lautet der Tipp, die Filtermodi zu ändern Anstatt eine Dropdownliste oder eine Liste zu haben, können wir für Dimensionen mit hoher Kardinalität ein Wildmatch verwenden für Dimensionen mit hoher Kardinalität Warum es eine schlechte Sache in Tableau oder schlecht für die Leistung ist, eine Liste aller Produkte oder Kunden in der Ansicht in der Wir müssen jedes Mal zur Datenquelle oder zur Datenbank gehen und eine eindeutige Liste aller Kunden oder aller Produkte erstellen eine eindeutige Liste aller Kunden oder aller Kunden oder aller , die in der Ansicht dargestellt werden sollen. Anstatt eine Liste zu haben, könnten wir sie in Wildcard Match ändern Und wie Sie sehen, bereitet Tableau nichts vor. Wir haben also keine Werte, die in der Ansicht dargestellt werden sollen, sondern nur, wenn die Kunden anfangen, mit dem Schnellfilter zu interagieren. Danach geht Tableau zur Datenbank und bringt die relevanten Werte. Damit vermeiden wir den Verbrauch vieler Ressourcen und unnötiger Berechnungen in Tableau. Wenn Sie eine Dimension mit hoher Kardonalität haben, vermeiden Sie es entweder, sie zu verwenden, oder wenn Sie sie verwenden möchten, verwenden Sie einfach Wild Card Match In Ordnung, also lass uns zum nächsten Ort gehen. Beim Üben in Tableau geht es auch darum, die Leistung in Tableau zu optimieren. Beginnen Sie also damit, das Anwenden-Patum in Ihren Schnellfiltern zu verwenden das Anwenden-Patum in Ihren Schnellfiltern Denn wenn Sie es nicht verwenden, lassen Sie mich Ihnen zeigen, was jedes Mal passieren kann Ich wähle immer noch etwas aus. Es ist wie eine Abfrage, die an die Datenquelle gesendet wird. Dies ist eine Abfrage, zweite Abfrage, dritte Abfrage, vierte Abfrage usw. Jedes Mal, wenn ich auf meine Filter klicke, werden viele Abfragen an die Datenquelle generiert , was viel Leistung beansprucht. Anstatt einen solchen Filter zu haben, können wir, wie wir es zuvor gelernt haben, den unteren Bereich anpassen und hinzufügen Wir können hier drüber gehen und dann Applypatom anpassen und anzeigen Wenn ich jetzt im Filter auf diese Werte klicke, wird keine Abfrage an die Datenquelle generiert Wir verwenden keine Ressourcen in Tableau. Und wenn ich mit der Auswahl der benötigten Elemente fertig bin, klicke ich auf OK oder verwende, was passieren kann Eine Abfrage wird an die Datenquelle gesendet , um das Ergebnis in der Ansicht anzuzeigen. Damit reduzieren wir die Anzahl der Abfragen, die unsere Visualisierungen in Tableau generieren, was sich wirklich positiv auf die Leistung auswirkt Meine Empfehlung hier: Wenn Sie einen Filter wie die Unterkategorie oder eine Dimension mit hoher Kardinalität haben , bei der Sie eine Liste verwenden, verwenden Sie applypaom Da die Benutzer nicht nur einen Wert auswählen, sie normalerweise mehrere Werte aus und können sie dann am Aber bei einem Filter wie der Kategorie haben wir nur drei Werte, funktioniert es nicht, Apply Bottom zu verwenden, es sind nur drei, also generiert der Benutzer das Maximum , also generiert er drei Abfragen. Es ist in Ordnung, bei den Abmessungen mit sehr geringer Kardinalität keinen flachen Boden zu verwenden Abmessungen mit sehr geringer Kardinalität Bei hoher Kardinalität oder mittlerer Kardinalität, wie bei einer Unterkategorie, sollten Sie einen Bly Bottom verwenden Okay, der nächste Filtertyp, den wir haben, bezieht sich ebenfalls auf das Performance-Diagramm, also vermeiden Sie die Verwendung von Ausschließen und schließen Sie immer ein, wenn es möglich ist Ausschließen und schließen Sie immer Wenn Sie also zum Beispiel zur Unterkategorie wechseln, haben wir hier die Möglichkeit oder Exclude zu verwenden , wenn Sie Ausschlusswerte verwenden Die Abfragen, die in Tableau generiert werden, sind komplexer als Include-Abfragen Komplexer bedeutet mehr Ressourcen und kann den Bericht oder die Ansicht in Tableau verlangsamen. Vermeiden Sie die Verwendung von Ausschließen, wenn es möglich ist Deshalb werde ich es wieder auf Include umstellen , was die bessere Leistung bietet. In Ordnung, also lass uns zum nächsten übergehen. Und ich verspreche Ihnen, dies ist der letzte über die Leistung, die darin besteht, die Anzahl der Schnellfilter in Ihrer Ansicht zu minimieren. Diese Schnellfilter werden nicht nur den Platz in der Ansicht beanspruchen , sondern auch viele Abfragen generieren. Eine Menge Stress wird die gesamte Leistung in Tableau beeinträchtigen. Vermeiden Sie es, viele Schnellfilter zu verwenden, und besprechen Sie jedes Mal, wenn sie neue Filter benötigen, mit den Benutzern. Ob es wirklich notwendig ist, es in die Ansicht zu stellen, weil ich viele Jets gesehen habe, die die Benutzer immer haben wollen. Viele Filter versuchen , sie zu diskutieren. Und nicht immer einen neuen Schnellfilter in Tableau zu integrieren, weil Sie am Ende eine wirklich schlechte Leistung in der Ansicht haben werden, und niemand wird sich über schlechte Reaktionszeiten in den Visualisierungen freuen schlechte Reaktionszeiten in den Visualisierungen Versuchen Sie, die Anzahl der Schnellfilter in Tableau so gering wie möglich zu halten , damit alle zufrieden sind Lassen Sie uns nun mehr Filter in unsere Ansicht integrieren. Wir gehen zum Beispiel, ich wähle das Bestelldatum aus, ich werde es als Filter anzeigen. Nehmen wir die Standortinformationen, auch das Land, vielleicht die Stadt. Jetzt müssen wir anfangen, diese Informationen zu sortieren. Normalerweise beginne ich in meinen Projekten mit dem ersten Filter dem Datums- oder Uhrzeitaspekt, den wir in der Visualisierung haben. Hier haben wir nur das Bestelldatum. Wir ziehen es per Drag & Drop nach oben weil die Benutzer anfangen können, darüber nachzudenken, welches Datum, welches Jahr ich in meinen Visualisierungen sehen möchte Sie werden sich immer zuerst konzentrieren. Zum Zeitpunkt- und Datumsaspekt. Danach haben wir zwei Arten von Informationen oder zwei Hierarchien. In den Schnellfiltern haben wir hier die Standortinformationen, wir haben die Stadt und das Land Dann haben wir hier unten auch die Informationen zum Produkt. Die, unsere Hierarchie hier, wir dürfen sie nicht miteinander vermischen. Trennen Sie sie zuerst, beginnen Sie mit dem Thema, zum Beispiel dem Standort. Zuerst werden wir über die Stadt und das Land sprechen. Dann werden wir hier über die Produktinformationen sprechen , ebenso wie über die logische Reihenfolge in unserer Hierarchie. Unsere Hierarchie beginnt zum Beispiel damit, dass das Land eine höhere Ebene hat als die Stadt. Beginnen Sie immer mit der höheren Ebene und wechseln Sie dann zur niedrigeren Ebene. Hier sollten wir zum Beispiel das Land und die Spitze angeben, und dann sollte die Stadt darunter liegen. Wenn wir zum Beispiel die Postleitzahl nehmen sie ebenfalls im Filter haben, sollte die Postleitzahl unter der Stadt stehen. Wie Sie im Schnellfilter sehen können, bauen wir die logische Reihenfolge der Ebenen in der Hierarchie neu Ebenen in der Hierarchie Das Gleiche gilt für das Produkt. Wir haben zuerst die Kategorie, die Unterkategorie, dann den Produktnamen Hier ist alles in Ordnung damit. Fügen Sie den Benutzer hinzu, beginnen Sie mit dem Filtern der Daten Sie beginnen von oben nach unten. Es gibt eine logische Reihenfolge des Feldes, die wirklich Sinn macht. Ordnung, gehen wir zum nächsten Filtertipp über, dass wir alle Werte in Dimensionen mit sehr niedriger Kardinalität Was ich damit meine, schauen wir uns zum Beispiel das Land an Das Land hat nur vier Werte. Und es macht wirklich keinen Sinn, alle zu verwenden , weil es nur drei Werte oder vier Werte sind. Und die Benutzer können diese Werte auswählen , ohne jetzt alle auszuwählen oder die Auswahl aufzuheben. All diese Dimensionen haben eine wirklich geringe Kardinalität. Und wir können diese Option entfernen. Gehen wir zum benutzerdefinierten und entfernen wir es mit uns. Wir haben mehr Speicherplatz , den wir den Benutzern zeigen und diese Option benötigt normalerweise viel Platz. Ordnung, also lasst uns zum nächsten gehen, die Stadt, und lasst uns die Werte überprüfen. Wie Sie sehen können, haben wir viele Werte und hier ist es sinnvoll, sie so zu lassen, wie sie sind. Wir werden alle Werte belassen, auch die Postleitzahl. Es ist quasi eine relativ hohe Kardonalität, wir lassen sie, die Kategorie, Wir haben nur drei Werte. Es macht wirklich keinen Sinn, die alten Werte zu verwenden, also werde ich sie auch von hier entfernen. Und damit haben wir jetzt mehr Platz. Dafür haben wir keinen Platz verschwendet. Die Unterkategorie hier, lassen Sie uns sie ein bisschen vergrößern. Und du kannst sehen, ja, viele Werte und es ist sinnvoll, alle Unterkategorien auszuwählen oder die Auswahl zu alle Unterkategorien auszuwählen oder die Auswahl Also werde ich es dafür belassen. Das heißt, wir ändern das einfach für die Kategorie und das Land ist wirklich eine Dimension mit sehr geringer Kadonalität Ordnung, jetzt kommen wir zum letzten Filtertipp, den für Sie habe und den ich normalerweise in meinen Projekten verwende geht es sowohl um das Design als auch um das Locum-Gefühl Hier werden wir die geeigneten Filtermodi in den Schnellfiltern verwenden in den Schnellfiltern Mal sehen, was ich damit meine. Zuerst beginnen wir mit den Bestelldaten oder mit dem Datum, das wir haben. Unserer Ansicht nach neige ich dazu, hier eher ein kontinuierliches Feld zu verwenden , anstatt eine Liste mit unterschiedlichen Werten. Was ich damit meine, ich gehe hier normalerweise auf das Jahr der Bestellung ein, Daten verbinden sich radikal und rechne es in fortlaufend um. Damit können wir einen Bereich zwischen zwei Werten haben , was auch weniger Platz in Tableau haben kann. Lass uns jetzt wechseln. Wie Sie vielleicht schon bemerkt haben, sind das Bestelldatum und der Schnellfilter verschwunden, weil wir die Rolle von diskret auf kontinuierlich geändert haben. Lass es uns noch einmal zeigen. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir den Schnellfilter, sehr minimal ist und nicht viel Platz beansprucht. Das ist wirklich nett als Anfang, einen Bereich zwischen zwei Werten für das Datum zu haben. Gehen wir zum nächsten über. Wir haben das Land. Das Land hat Dimensionen mit sehr geringer Kardinalität. Und hier neige ich dazu, immer eine Liste mit mehreren Werten zu verwenden , damit alles korrekt ist Lassen Sie uns überprüfen, ob es sich um mehrere Werte handelt. Eine Liste. Ich lasse es so wie es ist. Das nächste, wir haben die Stadt hier, wir haben hier viele Werte. Wir können nur etwa drei Werte aus dem gesamten Filter sehen. Es macht keinen Sinn, es als Liste mit mehreren Werten zu haben. Stattdessen wollte ich sagen, dass dies eine Dimension mit mittlerer Kardinalität ist, wir werden dafür immer ein Drop-down-Menü verwenden Ich behalte immer diesen einzigen Wert bei. Es ist wie Einschränkung, das hat keine Bedeutung. Wir werden uns für das Drop-down-Menü mit mehreren Werten entscheiden . Wie Sie sehen können, haben wir einen Mindestabstand. Wir haben nur etwa einen Wert, den wir sehen können. Wenn die Benutzer also die Städte auswählen möchten, der Benutzer die Werte aus , die er benötigt, und dann die Schränke Es ist wirklich minimal und nimmt nicht viel Platz ein. Beim nächsten haben wir auch die Postleitzahl. Hier haben wir dieselbe Situationsdimension mit einer mittleren Kadonalität, wir haben so ziemlich viele Werte, also werden wir es nicht bei einer Liste belassen Wir können es als Dropdown-Nu haben. Wie Sie sehen können, ist die Größe im Vergleich zur Stadt wirklich groß. Individualisierung. Wir werden auch hier drüben gehen und es auf mehrere Werte ändern. Herunterfallen. Die nächste ist die Kategorie. Es ist genau das Land, nur drei Werte, sehr geringe Kadonalität Wir lassen es so wie es ist. Ich denke für die Unterkategorie. Sie wissen bereits, dass es eine mittlere Kadonalität hat. Wir gehen hier rüber und machen es zu einem Dropdown. Jetzt gehen wir zum letzten über, wir haben bereits darüber gesprochen. Der Produktname ist riesig und hat viele Werte. Die beste Vorgehensweise besteht darin, für diesen Wert eine Wildcard-Übereinstimmung zu verwenden. Nehmen wir zum Beispiel einen anderen. Nehmen wir die Vornamen. Ich zeige den Filter hier drüben und wir werden ihn einfach herunterfahren. Der letzte Penis. Der Produktname ist ebenfalls ein riesiger Filter. Es hat hier viele Werte, eine Dimension mit hoher Kaderalität Wir werden die Modi genau wie beim Produktnamen auf Wild Card Match umschalten genau wie beim Produktnamen auf Wild Card Match Wie Sie sehen können, haben wir jetzt eine Menge Filter, was nicht wirklich gut für die Leistung ist. Aber wir haben beim Ändern der Filtermodi viel Platz gespart . Damit haben wir auf der rechten Seite wirklich nette Schnellfilter, die nicht viele Leerzeichen beanspruchen. Damit habe ich alle Tipps und Tricks oder Best Practices behandelt, die ich normalerweise in Tableau-Projekten verwende , wenn ich Filter verwende. In Ordnung. Damit kennen Sie die Best Practices, die ich normalerweise befolge, wenn ich anfange, Filter in Tableau zu erstellen. Und als Nächstes lernen wir die verschiedenen Möglichkeiten , wie wir unsere Daten in Tableau sortieren können. 111. Udemy 9 5 Sortieren: Ordnung, jetzt lernen wir, wie Sie Ihre Daten in Tableau sortieren Viele Leute denken, dass das Sortieren von Daten in Tableau nicht richtig funktioniert, was nicht wirklich richtig ist. Deshalb werden wir jetzt diese Verwirrung beseitigen und verstehen, wie das Sortieren in Tableau funktioniert. Lass uns gehen, okay, jetzt wollen wir verstehen, was Sortieren ist. Es ist sehr einfach. Beim Sortieren werden Ihre Daten in einer bestimmten Reihenfolge angeordnet. Und hier haben wir zwei Möglichkeiten. Entweder können wir es in aufsteigender Reihenfolge sortieren. Hier können wir Ihre Daten in aufsteigender Reihenfolge anordnen. Das heißt, wir beginnen mit dem niedrigsten Wert, und wenn wir nach unten gehen, werden wir den höchsten Wert haben. Nehmen wir zum Beispiel die Bestell-ID. Wir können es in aufsteigender Reihenfolge sortieren. Dann können die Werte so sein, 123456, die Werte steigen, wenn wir fallen Oder wenn wir zum Beispiel den Vornamen haben , haben wir Zeichen Es wird von A bis Z sortiert Wir haben zum Beispiel Here und Dwight und am Ende Pm Die zweite Option besteht darin, Ihre Daten in absteigender Reihenfolge zu sortieren Ihre Daten in absteigender Reihenfolge Hier können wir Ihre Daten in absteigender Reihenfolge anordnen. Das heißt, wir beginnen immer mit dem großen Wert. Wenn wir uns nach unten bewegen, gehen wir zum niedrigsten Wert über. Zum Beispiel hier wieder die Bestellnummer Wir beginnen mit dem höchsten Wert. In diesem Beispiel wird es der 654 sein. Wenn ich nach unten gehe , erhalte ich den niedrigsten Wert. Das Gleiche gilt für den Vornamen. Es wird das Gegenteil von alphabetischer Ordnung sein. Wir werden mit Pam beginnen, Michael James, bis wir am Ende haben, und wie Sie sehen können, ist es Wir haben nur zwei Möglichkeiten, entweder die Daten in aufsteigender oder in absteigender Reihenfolge zu sortieren oder in absteigender Reihenfolge zu Lassen Sie uns nun in Tableau herausfinden , wie wir das tun können Ordnung, lassen Sie uns jetzt eine weitere Ansicht von Grund auf neu erstellen . Wir bleiben beim Großen, also nehmen wir, wie üblich, die Unterkategorie in den Reihen Und wir werden als Maßstab die Verkäufe heranziehen. Lass es uns in die Spalten schreiben. Lass uns die Zahlen zeigen. Ich werde es zu den Etiketten und auch zu den Farben bringen. Dann können wir auch das Land in den Kolumnen haben. Gehen wir zu den Kunden. Innerhalb der Hierarchie haben wir unser Land und lassen es uns hier drüben platzieren. Okay, das ist vorerst unsere Ansicht. Es gibt zwei Möglichkeiten, dies in Tableau zu tun, entweder direkt in den Visualisierungen und wir nennen es Schnellsortierung , oder wir können es tun , während wir als Entwickler die Ansicht erstellen Wir beginnen mit der ersten , bei der wir anhand der Visualisierungen lernen können, wie man mithilfe der Schnellsortierung sortiert Das werden die Benutzer normalerweise sehen und tun. Okay, für die Schnellsortierung in Tableau gibt es drei Stellen, an denen Sie Ihre Daten direkt in den Visualisierungen sortieren können Ihre Daten direkt in den Visualisierungen Die erste Möglichkeit besteht darin, die Daten aus der Kopfzeile zu sortieren , indem Sie mit der Maus auf den Namen der Hier können Sie sehen , dass wir ein kleines Symbol haben , um Ihre Daten zu sortieren Wir können es hier verwenden, um die Header-Informationen zu sortieren. Oder zweitens können wir zur Achse hier drüben gehen. Und Sie können auch sehen, dass es ein kleines Symbol zum Sortieren der Daten gibt. Das dritte auf dem letzten, wenn Sie zu den Feldbeschriftungen gehen, wenn Sie zu irgendwelchen Werten hier in der Kopfzeile gehen, können Sie sehen, dass wir ein kleines Symbol zum Sortieren der Daten haben. Das sind die drei Stellen , an denen Sie die Daten sortieren können. In Tableau funktioniert die Sortierung mit drei Klicks. Mit dem ersten Klick werden die Daten sortiert, mit dem zweiten werden die Daten sortiert, mit dem dritten Klick werden die Daten so, wie sie sortiert sind, aus der Datenquelle abgerufen Ordnung, standardmäßig werden die Daten als Datenquelle sortiert Wenn Ihre Datenquelle aufsteigend sortiert ist, können wir das Gleiche in der Ansicht tun Standardmäßig erzwingen wir in unserer Ansicht keine Sortierung, sondern wir übernehmen sie aus der Datenquelle Wie Sie sehen können, ist es bereits in aufsteigender Spaltung sortiert , weil wir das aus der Datenquelle gemacht haben Wenn Sie nun zum Beispiel zur Kopfzeile gehen, klicken wir auf dieses Symbol und schauen, was passieren kann Wie Sie sehen können, ist in der Ansicht nichts passiert , da sie genau der Datenquelle entspricht. Wir haben es in aufsteigender Spaltung. Das war der erste Klick, den wir gemacht haben. Wir haben die Daten jetzt aufsteigend sortiert. Sie können hier sehen, dass wir ein kleines Symbol haben, das darauf hinweist, dass diese Dimension in der Ansicht jetzt aufsteigend sortiert ist in der Ansicht jetzt aufsteigend sortiert Gehen wir noch einmal hierher und klicken erneut. Mal sehen, was passiert, wenn ich darauf klicke. Jetzt werden die Daten auch in absteigender Reihenfolge sortiert Hier werden wir ein anderes Symbol haben. Wir haben die Tische und dann endet es mit dem Zubehör. Jetzt geht es abwärts. Jetzt gehen wir zurück und setzen alles wieder auf die ausgemachten Datenquellenmodelle Was wir tun werden, wir werden das dritte Mal klicken. Wenn ich erneut hier drüben klicke, wird das Symbol aus der Dimension entfernt und die Daten werden genauso sortiert wie die Datenquelle. So funktioniert das Sortieren von Tableau. Sie haben drei Klicks, den ersten aufsteigend, den zweiten absteigend und den letzten, wir setzen ihn auf die Standardeinstellung zurück Datenquelle. In Ordnung, jetzt gehen wir zur zweiten Stelle, an der wir unsere Daten in der Ansicht sortieren können, und das ist die Achse. Wenn Sie zur Achse hier drüben gehen, können wir feststellen, dass das kleine Symbol hier genau das Gegenteil ist. Mit dem ersten Klick können die Daten in absteigender Reihenfolge sortiert werden. Mit dem zweiten Klick können die Daten in aufsteigender Reihenfolge sortiert werden. Und der dritte wird es wie jetzt auf den Standard zurücksetzen, versuchen wir das Wir werden auf den ersten klicken, wie Sie jetzt sehen können, dass die Daten und die Zeilen in absteigender Reihenfolge sortiert sind Wir beginnen mit den höchsten Umsätzen. Wenn wir nach unten gehen, werden wir zu den niedrigsten Umsätzen übergehen. In Ordnung. Jetzt klicken wir auf den zweiten. Los geht's, wir sortieren die Daten jetzt in aufsteigender Reihenfolge. Wir beginnen also mit den niedrigsten Verkäufen und enden mit den höchsten Siegeln Und mit dem dritten Klick kann es ohne Reihenfolge auf die Standardeinstellung zurückgesetzt werden. Klicken wir darauf und wir sind wieder am Anfang, wo die Daten überhaupt nicht sortiert sind. Wie Sie also an der Kopfzeile und der Achse sehen können, sortieren wir die Zeilen, nur die Zeilen werden sortiert. Wir sortieren die Spalten nicht. Frankreich, Deutschland, Italien und USA können an derselben Position bleiben. Wir sortieren die Spalten nicht. Um die Spalten zu sortieren, gehen wir nun zur dritten Stelle, zur Feldbeschriftung. Wir gehen zu einem dieser Werte, egal auf welchen wir klicken. Auf dem Stuhl können Sie beispielsweise dieses kleine Symbol hier sehen. Wieder das Gleiche wie Axis. Die erste sortiert die Spalten in absteigender Reihenfolge, die zweite aufsteigend und die dritte nach der Wie jetzt, lass uns gehen und hier auf dieses Symbol klicken . Jetzt sind die Daten in absteigender Reihenfolge sortiert. Das heißt, die erste Spalte zu der wir gehen, hat den höchsten Umsatz, und die nächste, in die wir gehen, hat den niedrigsten Und wenn wir uns nach rechts bewegen, erhalten wir den niedrigsten Wert. sortieren wir die Spalten Wie Sie sehen können, sortieren wir die Spalten in absteigender Reihenfolge Auch bei den Spalten haben wir dieses Symbol hier, das darauf hinweist, dass die Spalten sortiert sind Jetzt in der Ansicht. Wenn wir jetzt erneut darauf klicken, werden wir es aufsteigend sortieren, wobei wir mit dem niedrigsten Wert beginnen können , der ersten Spalte wir uns nach rechts bewegen, werden wir auch den letzten mit dem höchsten Wert haben auch den letzten mit dem höchsten Wert Hier sehen wir das Symbol , auf dem die Daten aufsteigend sortiert sind . Wie Sie wissen, werden wir beim letzten Klick zur Standardeinstellung zurückkehren, die Daten sind überhaupt nicht sortiert Ordnung, hier dreht sich alles um Schnellsortierungen in Tableau. Es ist wirklich einfach, wenn Sie erst einmal verstanden haben, wo die Daten sortiert werden müssen und wie Sie herumklicken können , um die Daten auf unterschiedliche Weise zu sortieren, viele Leute verwirrt darüber. Aber es ist wirklich einfach. Nehmen wir an, wir haben das folgende Szenario, in dem Sie sagen, wissen Sie was, ich möchte den Benutzern nicht diese Möglichkeit bieten , die Daten zu sortieren. Ich werde alles in der Ansicht sortieren und dem Benutzer wird der Bericht nur als I angezeigt In Ordnung, um die Sortieroption für die Benutzer zu deaktivieren, gehen wir zum Hauptmenü. Und dann gehen wir zu den Arbeitsblättern. Und dann haben wir hier Show Sort Control als Standard-Tablet es zu aktivieren, was wirklich Sinn macht Lassen Sie uns es jetzt deaktivieren und sehen, was passieren kann. Wenn Sie jetzt zu den Visualisierungen gehen, werden Sie feststellen, dass wir keine Symbole mehr haben , um die Daten zu sortieren Wenn ich hier zu den Verkäufen gehe oder in die Unterkategorie gehe oder wo auch immer , haben wir keine Optionen, um die Daten zu sortieren Diese Möglichkeit wird für die Nutzer komplett verschwinden Damit haben wir die Optionen für die Benutzer, die Daten in den Visualisierungen zu sortieren, vollständig entfernt für die Benutzer, die Daten in den Visualisierungen zu sortieren Um ehrlich zu sein, war ich noch nie in einer Situation, in der ich diese Option für die Benutzer entfernen musste Es macht wirklich alles statisch. Und das ist genau das Gegenteil von dem, was wir wollen. Wir wollen unsere Dashboards und Berichte für die Benutzer immer dynamisch und interaktiv gestalten Berichte für die Benutzer immer dynamisch und interaktiv Ich finde es immer sehr schlecht, nur statische Berichte zu erstellen , ohne dass sie dynamisch sind Es sei denn, die Benutzer fragen genau danach, um zu sagen , okay, ich möchte die Daten nicht sortieren, sie so statisch wie möglich machen. Sie können diese Option deaktivieren. Im Moment gehe ich zu den Arbeitsblättern. Ich werde einfach die Set-Steuerung anzeigen und sie wieder aktivieren, wenn wir wieder zum Verkauf gehen Sie können sehen, dass wir wieder diese kleinen Symbole zum Sortieren haben . In Ordnung, y. Es geht nur darum, wie man die Daten direkt aus den Ansichten sortiert , aus der Sicht des Benutzers. Ordnung, jetzt gehen wir zur zweiten Gruppe über , in der wir lernen werden, wie die Daten sortiert werden, während Sie die Ansicht erstellen. Dazu gibt es zwei Möglichkeiten, dies zu tun, entweder über die Werkzeugleiste oder über die Dimension selbst. Wenn Sie nun zur Werkzeugleiste wechseln, haben wir hier zwei Optionen Aufsteigend und Absteigend sortieren Um diese Dimensionen zu sortieren, können Sie beispielsweise auf das Land klicken . Jetzt sortieren wir die Spalten Und dann klicken Sie hier, Aufsteigend. Wie Sie sehen können, sortieren wir jetzt die Daten für die Spalten aufsteigend Wenn Sie die Unterkategorie, die Rollen, sortieren möchten, können wir hier klicken und dann auf aufsteigend oder absteigend klicken absteigend Wie Sie vielleicht schon bemerkt haben, sortieren wir die Daten immer nach der Maßnahme, nach den Umsätzen Wenn Sie es am meisten übertreiben, heißt es, die Unterkategorie absteigend nach den Verkäufen zu sortieren Unterkategorie absteigend nach den Wir haben hier keine Möglichkeit, die Daten nach dem Header zu sortieren Es ist nur nach Maßen sortiert. Ordnung, es geht darum, wie man die Daten aus der Werkzeugleiste sortiert. Die zweite Methode besteht darin, die Daten direkt in der Dimension zu sortieren . Gehen wir zum Beispiel zur Unterkategorie und klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf Und wie Sie sehen können, haben wir hier zwei Optionen zur Sortierung. Wir haben klar, sortiert und sortiert. Löschen Sie die Sortierung und setzen Sie alles auf die Standardwerte zurück. Lass uns das machen, um von vorne anzufangen, also werde ich einfach alles für die Unterkategorie löschen und dann mit der rechten Maustaste darauf klicken Und lass uns zum Sortieren gehen. Damit bekommen wir ein neues Fenster. Sagt, wir sortieren jetzt die Unterkategorie Dimension. Ich werde es einfach auf die linke Seite verschieben, um zu sehen, wie die Tabelle auf meine Auswahl reagiert Okay, was haben wir? Hier drüben gibt es zwei Abschnitte. Im ersten geht es darum , wie man die Daten sortiert, die Sortiermethoden. Bei der zweiten geht es um die Sortierreihenfolge, aufsteigend und absteigend Mal sehen, welche Optionen haben wir? Wir haben fünf Optionen. Die Reihenfolge der Datenquellen, alphabetisch gefülltes Handbuch, und stattdessen beginnen wir mit der ersten, der Datenreihenfolge . Hier haben wir es als aufsteigend dargestellt Wir sortieren die Werte in unserer Kopfzeile, der Unterkategorie, aufsteigend, in alphabetischer Reihenfolge Wir können es rückgängig machen, indem wir in absteigender Reihenfolge vorgehen. Wie Sie sehen können, ändern sich die Werte. Wenn wir jetzt alles zurücksetzen möchten, können wir hier rübergehen und auf Löschen klicken , um zu den Standardeinstellungen zu gelangen. Das war's für die Reihenfolge der Datenquellen. Gehen wir zum nächsten über. Wir werden genau den gleichen Effekt haben , weil wir ihn auch in alphabetischer Reihenfolge haben . Lass uns hier rüber gehen Wie Sie sehen können, wird sich nichts ändern, weil wir es beim Absteigen haben Gehen wir in alphabetischer Reihenfolge zum aufsteigenden und zum Hedron-Schalter über Genau der gleiche Effekt. In Ordnung, jetzt gehen wir zum dritten über. Wir gehen aufs Feld. Wir können die Daten nach einem beliebigen Feld aus der gesamten Datenquelle sortieren . Das Feld muss nicht einmal in der Ansicht sein, aber das macht natürlich keinen Sinn. Standardmäßig wählt Tableau den Umsatz aus, weil wir nur über eine Kennzahl verfügen. In der Ansicht ist das sinnvoll und die Daten sind aufsteigend sortiert Wenn Sie möchten, können Sie die Daten jedoch nach der Anzahl der Kunden in jeder Kategorie oder Unterkategorie sortieren der Kunden in jeder Kategorie oder Unterkategorie Wir können hier die Kunden-ID auswählen und die Funktion kann die Gesamtzahl der Kunden in jeder Kategorie zählen der Kunden in jeder Kategorie Jetzt sind diese Kategorien aufsteigend sortiert, abhängig von oder basierend auf der Gesamtzahl der Kunden Wir haben die Möglichkeit, die Daten nach einem beliebigen Feld aus der Datenquelle zu sortieren die Daten nach einem beliebigen Feld aus der Datenquelle Aber es macht natürlich keinen Sinn, die Daten so zu sortieren, weil das die Kunden verwirren wird und sie nicht verstehen, warum diese Kategorien so sortiert sind , ohne eine ähnliche Beschreibung in ihrem Bericht Das ist alles für diese Methode, das Pi-Feld sortieren. Lass uns zum nächsten übergehen. Wir haben ein Sort-Pi-Handbuch und hier haben Sie die Freiheit, die Reihenfolge der Dimension festzulegen. Zum Beispiel können wir diese Maschinen hierher bringen. Wenn ich es nach unten bewege, können Sie sehen, dass sich auch die Reihenfolge in der Ansicht ändert. Ich kann die Dimension nach Belieben sortieren. Es ist wirklich einfach hier. Wir haben keine Regeln, wir haben kein Auf - oder Absteigen Wir haben die völlige Freiheit, die Werte innerhalb jeder Dimension zu sortieren Das war's für diese Option, lassen Sie uns zur nächsten übergehen. Und der letzte, wir haben den verschachtelten. Um nun zu verstehen, wie die verschachtelte Sortierung in Tableau funktioniert, müssen wir mit mehreren Dimensionen arbeiten Der beste Weg besteht darin , eine Hierarchie zu erstellen. Lassen Sie uns nun eine weitere Ansicht erstellen. Ich werde einfach gehen und diese hier schließen. Lassen Sie uns den Kontinent zur Rose bringen und lassen Sie uns die Gewinne auch in die Kolumnen tragen . Wie üblich werden wir die Beschriftungen unserer Daten anzeigen. Wenn ihr jetzt auf den Kontinent geht und euch radikal verbindet, lasst uns zu der Sorte übergehen . Nehmen wir an, wir sortieren die Daten absteigend nach der Datenquelle Wie Sie sehen können, sortieren wir jetzt nur den Kontinent. Wenn wir uns das Land genauer ansehen, können Sie sehen, dass nur der Kontinent sortiert ist, das Land jedoch nicht. Wenn Sie also in die Stadt gehen, können Sie sehen, dass die Stadt auch nicht nach der ersten Dimension sortiert ist, sondern sortiert ist. Aber jetzt können wir stattdessen die verschachtelte Sortierung verwenden, um alle Dimensionen innerhalb der Hierarchie automatisch zu sortieren innerhalb der Hierarchie automatisch Gehen wir und entfernen diese Sachen. Also werde ich einfach zum Kontinent zurückkehren, oder wir nennen es Drill-Up, Rechtsklick. Gehen wir zu Sort. Dann gehen wir ins Nested. Jetzt sagen wir, okay, aufsteigend. Und wir werden die Kennzahl, die aggregierte Summe des Gewinns, verwenden, um die Daten zu sortieren Gehen wir jetzt und schließen es. Und damit haben wir die verschachtelte Sorte. Wie Sie sehen können, ist der Kontinent sortiert. Aber wenn ich mir das Land genauer ansehe, schauen wir uns an, ob das Land auch sortiert ist. Wenn Sie sich nun die Daten genauer ansehen, können Sie feststellen, dass die USA das einzige Land auf diesem Kontinent sind. Wir können hier also nichts sehen. Aber Sie können sehen, dass die Länder in Europa sortiert sind, aufsteigend, es beginnt mit dem niedrigsten Wert aus Italien, dann Frankreich, dann Deutschland Sie können sehen, dass das Land innerhalb dieses Kontinents ebenfalls nach den verschachtelten Sortierungen sortiert ist Wie Sie sehen können, werden die Länder der einzelnen Kontinente getrennt von den Ländern der anderen Kontinente sortiert der anderen Kontinente So funktioniert die verschachtelte Sortierung. Gehen wir und setzen den Gewinn auch einfach auf die Farben. Gehen wir jetzt in der Hierarchie nach unten und suchen uns die Stadt heraus. Wir werden mehr Daten haben und es wird klarer sein, wie Sie sehen können. Jetzt ist die Stadt auch sortiert und jetzt sortieren wir die Städte in einem Land. Hier in den USA gibt es zum Beispiel den niedrigsten Umsatz und den höchsten Umsatz in Portland. Wir sortieren die Städte nach dem Land. Das ist also ein Abschnitt. Der nächste Abschnitt ist Italien. Der nächste ist Deutschland. Also wird jedes Land getrennt von anderen Ländern sortiert. Damit haben wir gelernt, dass diese Methode funktioniert, wenn wir mehrere Dimensionen haben , und sie wird perfekt funktionieren, wenn wir Arch haben Unserer Ansicht nach wird alles Sinn machen und die Sortierung wird für die Benutzer sehr logisch sein , da ich zum Beispiel zum Bostl-Code heruntergehe zum Beispiel zum Bostl-Code oder ich aus meiner Sicht zurück, oder ich aus meiner Sicht zurück, alles wird auf sehr logische Weise sortiert Ordnung, Leute. Damit haben wir alles behandelt, wie man die Daten in unseren Ansichten aus der Sicht des Benutzers sortiert , wie man die Daten sortiert, während wir die Ansichten erstellen. Und ich denke, es ist wirklich einfach und nicht so kompliziert. Ordnung, es geht also nur darum, wie wir unsere Daten in Tableau sortieren. Und wir haben diesen Abschnitt abgeschlossen. Im nächsten Abschnitt werden wir mehr über Tableau-Parameter erfahren , um unseren Visualisierungen Dynamik zu verleihen 112. Udemy 10 1 Intro: Ordnung, alle zusammen. Also werden wir jetzt über die Parameter sprechen. Parameter sind in Tableau wegweisend , und das liegt daran, dass dies meiner Meinung nach ist Parameter sind die beste Funktion , die Tableau eingeführt hat Weil Parameter in Tableau Ihre Visualisierungen auf eine einzigartige Weise sehr dynamisch, interaktiv und flexibel machen können Ihre Visualisierungen auf eine einzigartige Weise sehr dynamisch, interaktiv und flexibel , die Sie in keinem anderen Tool finden In Ordnung, was sind nun Parameter? Parameter sind wie Variablen in Programmiersprachen, die es dem Benutzer ermöglichen, einen konstanten Wert in Berechnungen, Filtern, einer Referenzlinie usw. zu ersetzen einen konstanten Wert in Berechnungen, . Okay, was das wirklich bedeutet Wenn Sie eine Ansicht für Ihre Benutzer erstellen, treffen Sie bereits eine Menge Entscheidungen. Definieren Sie viele Werte , die statisch bleiben können, und die Benutzer dürfen nur Ihre Ansichten lesen. So könnten Sie beispielsweise die folgende Berechnung in Tableau erstellen, in der Sie einen Schwellenwert für Ihren KPI definieren Sie sagen also, wenn der Gesamtumsatz weniger als 400 beträgt, wird der KBI rot angezeigt Andernfalls wird es grün angezeigt. Hier ist der Wert des Schwellenwerts 400 statisch und kann von den Benutzern nicht geändert werden. Die Zuschauer können nur vom Entwickler aus geändert werden. Aber jetzt befinden Sie sich möglicherweise in einer Situation, in der Sie zwei Anforderungen von zwei verschiedenen Benutzern haben , die unterschiedliche Schwellenwerte definieren Hier führen Sie also am Ende zwei Berechnungen für zwei Kunden durch und erstellen auch zwei Ansichten Aber anstatt das jetzt zu tun, können wir die Macht der Parameter nutzen. Hier können wir also den Wert 400 durch einen Parameter ersetzen und dann den Parameter als Eingabefeld für die Benutzer in der Ansicht anbieten . Und jetzt können die Benutzer den Parameter verwenden , um den benötigten Wert zu definieren, da Verwendung eines Parameters das Verhalten Ihrer Ansicht abhängig vom Wert des Parameters ändern muss . Dadurch sind Ihre Ansichten dynamisch und bereit für alle Anforderungen. Und es gibt unendlich viele Möglichkeiten, Parameter in Tableau zu verwenden. Und in diesem Tutorial werde ich Ihnen sechs verschiedene Anwendungsfälle zeigen. Im ersten Anwendungsfall geht es um die Verwendung von Parametern und Berechnungen. Im zweiten Anwendungsfall geht es um die Referenzlinien, dritten um deren Verwendung im Filter. Und wir haben einen weiteren sehr speziellen Anwendungsfall dem es darum geht, in einer Ansicht sehr dynamisch zwischen Dimensionen und Kennzahlen zu wechseln in einer Ansicht sehr dynamisch zwischen Dimensionen und Kennzahlen , und einen anderen Anwendungsfall mit Titeln und Text. Und der letzte Anwendungsfall, wie man Parameter in Stiften verwendet. In Ordnung Leute, das war also eine kurze Einführung in Parameter. Als Nächstes lernen wir, wie man dynamische Berechnungen mit Parametern erstellt dynamische Berechnungen mit Parametern 113. Udemy 10 2 Calc: Ordnung, Leute, fangen wir jetzt mit dem ersten Anwendungsfall an, wie man Parameter in Berechnungen verwendet Lassen Sie uns jetzt also eine Art KBI erstellen , um die Gewinne nach Unterkategorien zu verfolgen Okay, jetzt bleiben wir bei der Big-Data-Quelle und gehen zu den Produkten, um die Unterkategorie zu Und dann brauchen wir die großen Gewinne. Also gehen wir zu den Bestellungen und wir werden die Gewinne hier drüben abholen. Okay, jetzt werden wir auch die Beschriftungen auf der Ansicht zeigen . Und jetzt können wir einen Schwellenwert oder BI haben, wo wir sagen, wenn der Gewinn weniger als 10.000 beträgt , dann wird er rot sein. Alles, was höher als 10.000 ist, wird grün sein. Um nun die Logik und die Farben in der Ansicht zu erstellen , müssen wir Berechnungen erstellen. Sie sich keine Gedanken darüber, wie Sie Berechnungen in Tableau erstellen, denn dafür werden wir einen eigenen Abschnitt haben. Um nun die Berechnung zu erstellen, gehen wir radikal im leeren Bereich zum Datenbereich radikal im leeren Bereich zum und wählen dann Berechnetes Feld erstellen. Lass uns dorthin gehen. Und jetzt nennen wir es QBI-Farben. Jetzt werden wir hier den Ausdruck über unsere Logik schreiben den Ausdruck über unsere Logik Da steht, wenn wir welche brauchen und dann haben wir die Gewinne. Wir sagten, wenn es weniger als 1.000 K ist, kann es rot sein. Also schreiben wir den Wert rot, andernfalls wird er grün sein. Lassen Sie uns das damit beenden. Wir haben unsere Logik für die Farben in unserer Ansicht, und wie Sie hier in unseren Berechnungen sehen können, haben wir eine Konstante. Es sind die Zehn K. Lass uns das erstellen. Also werden wir auf „Okay“ klicken. Und hier auf der linken Seite können Sie unsere Dimension sehen. Wir werden es nehmen und es auf die Farben auftragen. Gehen wir nun hinein und weisen die Werte für die Farben Grün zu. Es wird grün und rot sein. Es wird rot sein. Lass uns auf „Okay“ klicken. Jetzt können wir den Benutzern diesen Bericht geben, damit sie ihn sich ansehen und mit ihm interagieren können. Aber wie Sie jetzt sehen, sind die Berechnungen des KPI wirklich statisch und sie können nicht angepasst werden Um den Benutzern nun die Möglichkeit zu geben , zu definieren, was rot und was grün ist, müssen wir Parameter verwenden Um nun Parameter in Tableau zu erstellen , gibt es zwei Möglichkeiten, dies zu tun. Entweder gehen Sie zum Datenbereich und erstellen Ihre Parameter, oder Sie haben sie an der Stelle erstellt, an der Sie sie benötigen. Wenn Sie beispielsweise einen Filter erstellen, innerhalb der Erstellung des Filters können wir innerhalb der Erstellung des Filters Parameter erstellen. Sehen wir uns nun zunächst an, wie wir Parameter im Datenbereich erstellen können . In den Datenbereichen gibt es zwei Möglichkeiten, Parameter zu erstellen. Entweder gehst du zum leeren Bereich, Tic, klickst darauf, dann kannst du hier Parameter erstellen sehen oder die andere Option ist, dass du zum Kopf des Datenfensters gehst und hier einen kleinen Pfeil hast Wenn Sie darauf klicken, sehen Sie genau das gleiche Drop-down-Menü. Und hier haben wir die Möglichkeit, Parameter zu erstellen . Lass uns das auswählen. Und jetzt haben wir das Fenster zum Erstellen von Parametern. Als Erstes müssen wir ihm einen Namen geben. Wir werden es Choose Threshold nennen . Als Nächstes müssen wir den Datentyp des Parameters definieren. Und wenn wir hier rübergehen, können Sie eine Liste aller Datentypen sehen. Aber hier kennst du sie alle. Aber Table entschied sich für Float und Integer anstelle von Zahl, Loch und Zahl, Dezimal. Aber im Moment sind sie genau die gleichen. Wir werden uns für die ganzen Zahlen entscheiden . Wir wollen keine Dezimalzahlen im KPI haben. Sobald Sie das getan haben , können wir hier das Anzeigeformat definieren . Für jeden Datentyp gibt es unterschiedliche Formate zur Darstellung der Werte Wie Sie sehen können, haben wir automatische Zahlenstandards, Prozentsätze , Währungen und benutzerdefinierte Werte. Ich bleibe bei der Automatik. Und dann müssen Sie im nächsten den Standardwert definieren , der in der Eingabe angezeigt werden soll. Also hier würde ich sagen, dass es die 10.000 sein werden und das können die Benutzer natürlich ändern. Danach haben Sie verschiedene Optionen, um einzuschränken, was die Benutzer auswählen können. Die Standardoption hier ist also alles. Das bedeutet, dass Sie den Benutzern erlauben, einen beliebigen Wert einzugeben, aber natürlich haben wir den Datentyp auf Ganzzahlen beschränkt Das bedeutet, dass die Benutzer keine Zeichen in das Eingabefeld eingeben Oder Sie definieren für den Benutzer eine Liste erlaubter Werte. Hier kannst du also zum Beispiel fünf verschiedene Werte zulassen, vielleicht um sicherzugehen fünf verschiedene Werte zulassen, vielleicht um sicherzugehen , dass in der Ansicht nichts schief geht. Hier machen Sie den Parameter also restriktiver. Die Liste ist also so etwas wie diskret, Sie erlauben eine Liste von unterschiedlichen Werten. Und der nächste ist so etwas wie die Stifte, Sie definieren den Anfang und das Ende des Bereichs und dann definieren Sie die Schritte zwischen diesen beiden Werten. Also werde ich es vorerst offen lassen, damit die Benutzer auswählen können, was sie wollen. Ordnung, jetzt gehen wir und klicken auf Ok, um den Parameter zu erstellen . Wenn Sie jetzt das Datenfeld auf der linken Seite überprüfen, lassen Sie mich diese Tabellen einfach minimieren Sie können sehen, dass der Parameter immer am Ende des Datenbereichs erstellt wird immer am Ende des Datenbereichs erstellt Es gibt also quasi ein Trennzeichen zwischen Ihren Daten und den Parametern, und das liegt daran, dass die Parameter unabhängig von Ihrer Datenquelle sind . Es besteht also keine Abhängigkeit zwischen den Parametern und Ihrem Datensatz. Es ist völlig unabhängig und nur etwas Besonderes für die Arbeitsmappe Okay, jetzt haben wir den Parameter, wie wir ihn den Benutzern zeigen Um das zu tun, ist es wirklich einfach. Gehen Sie zum Parameter, klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf, und dann haben wir die Möglichkeit Parameter in der Ansicht anzuzeigen. Lass uns das auswählen. Und jetzt können Sie die Parametereingabe auf der rechten Seite der Ansicht sehen. Hier können wir den Wert von zehn K als Standard sehen. Gehen wir jetzt und ändern den Wert. Wir werden es ungefähr 500 haben. Sie können sehen, dass sich aus unserer Sicht nichts geändert hat. Es ist also egal, was du hier gibst. Sie sehen, dass sich die Ansicht nicht ändert. Das heißt, wir müssen es jetzt irgendwie mit der Ansicht verbinden. Und um das zu tun, gehen wir in die Berechnungen ein und ersetzen den konstanten Wert durch den Parameter. Mal sehen, wie wir das machen können. Wir gehen zu unserer Berechnung, den QBI-Farben Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und gehen wir dann zu Bearbeiten. Also müssen wir jetzt hierher gehen und diesen Wert ersetzen. Ich werde ihn entfernen und jetzt geben wir den Namen des Parameters ein. Wie Sie Tableu sehen können, schlagen Sie uns hier vor und klicken Sie darauf. Dass alle Werte, die der Benutzer für diesen Parameter angeben wird, direkt in dieser Berechnung verwendet werden . Lass uns das ausprobieren. Kann auf Okay klicken. Wie Sie sehen können, hat sich in der Ansicht bereits etwas geändert, aber lassen Sie uns mit den Werten spielen. Statt fünf K werden wir etwa 20 K haben. Das ist okay. Und damit habe ich gerade den Schwellenwert für diesen KPI geändert. Also wird jetzt alles unter 20 K rot sein, alles, was höher ist, wird grün sein Nehmen wir einen anderen Wert wie 50 K. Und wie Sie sehen können, ist der Schwellenwert jetzt sehr hoch. Wir haben nur zwei Werte. Es ist grün und wie Sie sehen können, ist es sehr dynamisch. Und Sie geben den Benutzern die Möglichkeit, den KPI nach ihren Wünschen zu definieren und anzupassen Damit decken Sie viele Anforderungen in nur einer Anforderungen in nur einer Ich liebe diese Funktion in Tableau einfach. In Ordnung, das ist alles für die dynamischen Berechnungen. Als Nächstes werden wir lernen, wie man Parameter verwendet , um dynamische Referenzlinien zu erstellen. 114. Udemy 10 3 Ref: Ordnung, jetzt schauen wir uns einen anderen Anwendungsfall der Parameter an Wir können Parameter in der Referenzlinie verwenden, sodass wir in unserer Ansicht eine Referenzlinie anzeigen können die angibt, was der Schwellenwert ist Es macht nur klarer, wo der Schnitt zwischen Rot und Grün ist. Und hier können wir unseren bereits vorhandenen Parameter verwenden, also den Schwellenwert in der Referenzlinie. Lassen Sie mich Ihnen schnell zeigen, wie wir das machen können. Gehen wir jetzt zum Analysebereich. Und dann haben wir hier die Möglichkeit hier eine Referenzlinie zu erstellen. Also lass uns gehen und uns doppelt verbinden. Und jetzt haben wir ein neues Fenster, um die Referenzlinie zu konfigurieren Es gibt viele Optionen, aber jetzt können wir uns auf die Parameter konzentrieren. Was hier wirklich wichtig ist, ist der Wert der Referenzlinie. Lassen Sie uns nun die Option überprüfen, wie wir hier sehen können, da Sie sehen können, wie Tableau hier die Metrik vorschlägt. Die zweite Möglichkeit besteht darin, einen neuen Parameter zu erstellen. Der dritte besteht darin, den bereits vorhandenen Parameter auszuwählen . Wie Sie sehen, können wir neue Parameter genau dort erstellen , wo wir sie benötigen. Aber im Moment ist es wirklich sinnvoll, denselben Parameter in der Referenzlinie zu verwenden . Gehen wir und wählen das aus. Wie Sie jetzt auf der rechten Seite sehen können, haben wir in unserer Ansicht bereits eine Referenzlinie und die Bezeichnung Schwellenwert auswählen. Anstatt die Beschriftungen anzuzeigen, können wir die Werte des Parameters anzeigen. Um das zu tun, gehen wir zu den Beschriftungen und können diese beiden Werte ändern. Lass uns das auswählen. Und das war's vorerst. Lass uns gehen und auf Ok klicken. Wie Sie sehen können, zeigen wir jetzt den Schwellenwert als Referenzlinie an. Und wenn wir den Wert der 50 K ändern, zwei, sagen wir zehn k, los geht's. Wie Sie jetzt sehen, kann der Benutzer mit seiner Eingabe in den Parameter alles in der Ansicht steuern . Sie ändern die Berechnungen ebenso wie die Referenzlinie. Es ist wirklich cool und professionell, diese Dynamik in Ihren Berichten zu haben So können Sie den Wert des Parameters innerhalb der Referenzlinie verwenden . In Ordnung, das ist alles für die dynamischen Referenzlinien. Als Nächstes werden wir lernen, wie man Parameter in Filtern verwendet. 115. Udemy 10 4 Filter: Ordnung, jetzt gehen wir zum nächsten Anwendungsfall über, bei dem wir die Parameter in Filtern verwenden Und wir können auch lernen, Parameter genau dort zu erstellen , wo wir sie benötigen. Jetzt werden wir einen Bericht erstellen , in dem wir die zehn besten Produkte in unserem Datensatz zeigen werden. Um das zu tun, bleiben wir bei der Spitzendatenquelle. Und gehen wir zu den Produkten und wir nehmen den Produktnamen automatisch öffentlich Jetzt haben wir eine Liste unserer Produkte und was wir brauchen, ist ein Maß Wir gehen zu den Bestellungen und wir nehmen die Verkäufe, ziehen sie wie gewohnt hierher. Lass uns Etiketten haben und ich werde es sortieren. Absteigend. Jetzt wollen wir nur die zehn besten Produkte zeigen Dazu nehmen wir den Produktnamen in den Filtern, sodass wir ihn von hier aus ziehen können, indem wir die Strg-Taste gedrückt halten und ihn dann auf den Filtern ablegen. Jetzt wollen wir in den Filtern hier die zehn besten Produkte anzeigen. Um das zu tun, gehen wir nach oben. Und jetzt werden wir die Regel definieren . Alles ist in Ordnung. Hier können Sie die Top Ten nach Verkäufen sehen. Wie Sie jetzt sehen können, definieren wir eine Regel. In dieser Regel ist es wie bei den Berechnungen, wir haben eine Konstante. Die Konstante in dieser Regel ist die Zehn. Jetzt befinden Sie sich möglicherweise in derselben Situation , in der ein Benutzer nach zehn besten Produkten und ein anderer Benutzer nach den 20 besten Produkten fragt. Anstatt zwei verschiedene Filter und zwei verschiedene Ansichten zu erstellen, können wir jetzt bei derselben Ansicht bleiben und Parameter verwenden. Und dann geben Sie den Endbenutzern die Möglichkeit ihre Liste zu definieren. Jetzt müssen wir also den Wert von zehn in einen Parameter ändern. Also lass uns hier drüben klicken. Und hier haben wir immer die drei Optionen. Entweder der Wert, den Sie eingeben, oder Sie können einen Parameter erstellen oder einen bereits vorhandenen Parameter verwenden. Jetzt wollen wir einen neuen Parameter für diese Ansicht erstellen, und wie Sie sehen können, ist dies die zweite Methode zum Erstellen von Parametern. Wir werden nicht zur Datenbank gehen, wir sie genau dort erstellen, wo wir sie benötigen Gehen wir und klicken auf Neuen Parameter erstellen. Jetzt haben wir hier wieder dasselbe Fenster , in dem wir einen Parameter erstellen werden. Wir werden es Choose Top Products nennen. Jetzt stellen Sie vielleicht fest, dass Sie den Datentyp nicht ändern können da Sie hier einen Parameter innerhalb des Filters für die Verkäufe erstellen . Und der Umsatz ist Maß und Zahl. Aber auch hier können Sie das Anzeigeformat und den aktuellen Wert anpassen und auch, welche Werte Sie zulassen können, egal ob alles oder ein Bereich. Lassen Sie uns jetzt den Bereich ausprobieren. Das Minimum wird eins sein, das Maximum wird 50 sein. Und wir werden eine Schrittgröße von fünf haben. Ordnung, das ist also alles. Klicken wir auf Okay. Lassen Sie uns jetzt noch einmal die Regel überprüfen. Wir haben Tube dann unseren Parameter nach Umsatz. Das bedeutet, dass wir keinen konstanten Wert haben und den Parameter verwenden. Lass uns gehen und okay drücken. Wie Sie jetzt sehen können, zeigt der Bericht die zehn besten Produkte, da der Standardwert des Parameters zehn ist. Und wenn Sie auf der linken Seite nachschauen, haben wir einen neuen Parameter namens Choose Top Products. Großartig. Jetzt besteht der nächste Schritt darin, die Parameter für die Benutzer richtig anzuzeigen und Parameter anzeigen zu sagen. In Ordnung, also lasst uns jetzt unseren Parameter überprüfen. Jetzt zeigt es 11. Ich dachte, ich hätte zehn gegeben. Also lass es uns noch einmal bearbeiten. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und dann los geht's. In Ordnung, weil wir uns an diesen Werten orientieren. Also, wie Sie sehen können, ist es wie mit Stiften, es fängt bei 1611 an und so weiter, weil die Größe fünf ist Also werden wir das auf Null ändern, und dann, wie Sie sehen können, haben wir hier wieder zehn. Klicken wir auf Okay. Ordnung, jetzt verspreche ich Ihnen, dass wir die Top Ten haben, denn wenn Sie den Wert hier auf dem Parameter überprüfen , sind es zehn. In Ordnung, jetzt ist das etwas anderes. Anstatt Eingabefelder hier zu haben, haben wir quasi einen Bereichsschieberegler. Der Benutzer kann die Folien ändern. Sie können sehen, dass unser Filter reagiert hat und jetzt die Top 20 anzeigt , oder die Benutzer könnten diese Pfeile verwenden , um den Schritt zu ändern. Und wie Sie sehen können, ändern sich mit der Umstellung auf andere Werte auch die Augen des Filters. Das bedeutet, dass Sie Parameter und Filter auf diese Weise verwenden können. Wie Sie sehen, ist Ihre Ansicht sehr dynamisch und Sie lassen die Benutzer anpassen, was sie möchten. In Ordnung, Leute, das ist alles für die dynamischen Filter. Als Nächstes werden wir einen sehr interessanten Anwendungsfall der Parameter kennenlernen , wie wir dynamisch zwischen Dimensionen und zwischen Kennzahlen wechseln können . 116. Udemy 10 5 Swap: Ordnung, Leute, jetzt kommen wir zum wichtigsten Anwendungsfall in Sachen Parameter Sie können diesen Anwendungsfall fast in jedem Tabellenprojekt sehen. Der Anwendungsfall besteht darin, Parameter zu verwenden zwischen Dimensionen und Kennzahlen zu wechseln. Lassen Sie uns nun zunächst lernen, wie Sie Parameter verwenden , um in einer Ansicht zwischen Dimensionen zu wechseln. Nehmen wir an, Sie erstellen ein Dashboard über die Verkäufe und erhalten Ansichten wie Verkäufe nach Ländern oder Verkäufe nach Kategorien. Das bedeutet, dass Sie zwei Ansichten mit derselben Metrik, aber unterschiedlichen Dimensionen erstellen . Anstatt zwei Ansichten haben wir jetzt nur noch eine Ansicht für die Benutzer. Und sie werden entscheiden , welche Dimension sie in der Ansicht verwenden werden. Um das zu tun, müssen wir nun die Macht der Parameter nutzen. In Ordnung, also lass uns jetzt unsere Ansicht erstellen. Wir haben die Verkäufe, also nehmen wir die Verkäufe auf den Säulen. Und dann brauchen wir die Länder. Wir werden es den Kunden wegnehmen. Dann haben wir hier das Land und die Reihen, großartig. Und wie immer werden wir die Etiketten zeigen. Jetzt wollen wir die Dimension Land als Variable, als Parameter verwenden. Das bedeutet also, dass wir in derselben Ansicht irgendwie zwischen den Dimensionen, zwischen Land und Kategorie, wechseln müssen zwischen den Dimensionen, zwischen Land und Kategorie, wechseln . Das heißt, statt der Dimension Land wollen wir quasi eine dynamische Dimension mit unterschiedlichen Werten haben . Als Erstes müssen wir nun einen Parameter erstellen, mit dem der Benutzer auswählen , welche Dimension in der Ansicht angezeigt werden soll. Also hier werden wir einen Parameter aus dem Datenbereich erstellen . Klicken Sie hier und erstellen Sie dann hier einen Parameter. Das Hauptaugenmerk dieses Parameters liegt auf Auswahl, welche Dimension in der Ansicht dargestellt werden kann. Geben wir ihm zunächst einen Namen, wir nennen ihn Choose Dimension. Und jetzt ist die Frage, was sind die Werte in diesem Parameter? Es wird der Name der Dimension sein. Es werden also Werte wie Land und Kategorie sein. Sie sind also Zeichenketten, also wird der Datentyp hier eine Zeichenfolge sein. Gehen wir und wählen das aus. Und wie Sie sehen können, Tableudd das Format deaktiviert Wir können kein Format für die Zeichenfolge wählen , es ist wie ein Freitext Als Nächstes müssen wir den aktuellen Wert definieren, und hier haben wir standardmäßig die Dimension Land. Gehen wir also und geben den Wert für Land ein. Ordnung, da der Datentyp eine Zeichenfolge ist, können wir keinen Bereich daraus erstellen Also hier haben wir nur zwei Möglichkeiten. Entweder haben wir es als Freitext, als Eingabefeld. Und in diesem Szenario ist es wirklich sinnvoll, eine vordefinierte Liste für die Benutzer zu haben, da die Benutzer Ihre Datenquelle nicht sehen und sie keine Ahnung haben , welche Dimensionen wir dafür haben. Wenn wir uns für den Freitext entscheiden, wird das wirklich verwirrend sein und niemand wird die richtige Dimension dafür finden. In diesem Szenario müssen wir den Benutzern wirklich eine vordefinierte Liste zur Verfügung stellen, und dann werden sie den Wert auswählen , der zu ihnen passt. In diesem Beispiel werden wir nur zwei Dimensionen anbieten. Es ist das Land und die Kategorie. Gehen wir und fügen diese Werte hinzu. Wir werden also das Land haben und der nächste Wert wird die Kategorie sein. Und natürlich können Sie weitere Dimensionen wie die Stadt, den Produktnamen usw. hinzufügen . Jetzt bleiben wir bei dem Beispiel. Und das war's. Also lass uns auf Okay klicken, großartig. Wenn Sie nun den Datenaufwand überprüfen, haben wir einen neuen Parameter namens Choose Dimension. Hier können Sie schnell sehen, welchen Datentyp wir für jeden Parameter haben? Der nächste Schritt besteht nun darin , den Parameter für die radikale Verbindung der Endbenutzer anzuzeigen . Lass uns den Parameter anzeigen. In Ordnung, jetzt überprüfen wir unseren Parameter. Auf der rechten Seite haben wir eine Liste. Es macht Sinn. Wir haben einen Listenparameter erstellt und am Ende werden wir eine Liste für die Benutzer haben. Und darin haben wir nur zwei Werte, Land und Kategorie. Wenn Sie nun zwischen diesen beiden Werten wechseln, wird sich an der Ansicht nichts ändern, da dieser Parameter noch nicht mit unserer Ansicht verbunden ist. Ordnung, jetzt werden wir also unsere dynamische Dimension erstellen und unsere dynamische Dimension erstellen und sie in der Ansicht statt im Land verwenden. Das heißt, wir müssen hier ein neues Feld erstellen, um das radikal zu machen und ein berechnetes Feld zu erstellen. Lass uns jetzt dorthin gehen. Nennen wir es dynamische Dimension. Wir werden hier den Fall verwenden , machen Sie sich darüber keine Gedanken. Ich werde alles im Abschnitt Berechnungen erklären . Die Syntax beginnt mit Groß - und Kleinschreibung und dann müssen wir den Feldnamen angeben. In dieser Situation geben wir den Parameter ein, unseren hier genannten Parameter. Wie Sie beim Schreiben sehen können schlägt uns Tableau Dinge vor. Unser Feld wählt Dimension. Als Nächstes spezifizieren wir eine Aktion für jedes Szenario, für jeden Wert. Lassen Sie uns eine neue Zeile erstellen und genau dann, wenn der erste Wert das Land sein wird, müssen Sie hier wirklich vorsichtig sein, um es genau so zu schreiben , wie wir es in den Parameter geschrieben haben. Es wurde im Parameter groß geschrieben und sollte auch hier großgeschrieben werden, sonst funktioniert es nicht Was kann nun passieren, wenn der Wert Land ist? Dann müssen wir die Aktion spezifizieren. Was kann passieren, wenn die Benutzer ein Land wählen? Die Dimension Land sollte verwendet werden. Lass uns hier drüben schreiben, Country. Und wie Sie sehen können, deutet das, während ich schreibe, darauf hin, dass wir die Dimension Land brauchen. Sie können es an dem Symbol hier sehen , also wählen wir es aus. Ordnung, jetzt gehen wir zum nächsten Szenario über, dem der Benutzer den Wert der Kategorie auswählt. Es ist genau das gleiche Zeug, das wir hier schreiben können. Wenn der Wert Kategorie ist, was kann dann passieren? Die Dimensionskategorie sollte verwendet werden. Fangen wir hier an. Kategorie. Und wie Sie sehen können, haben wir hier die Dimensionskategorie vorgeschlagen. Wählen wir sie aus, die besagt, dass dies die Szenarien sind, die mit dem Parameter passieren könnten , und wir müssen den Fall Win so beenden. Wie Sie in dieser Berechnung sehen können, stellen wir lediglich eine Zuordnung zwischen den Werten der Parameter und den Dimensionen her. Lass uns gehen und auf Okay klicken. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir auf der linken Seite eine neue Dimension , die dynamische Dimension. Es ist ein berechnetes Feld, und jetzt werden wir unsere statische Dimension, das Land, entfernen . Und stattdessen werden wir unsere neue dynamische Dimension hinzufügen. Ordnung, also lass uns jetzt gehen und mit der ethischen Arbeit überprüfen. Wie Sie sehen können, ist der Wert jetzt Kategorie und in der Ansicht sehen wir die Kategorien , was wirklich gut ist. Ordnung, also lassen Sie uns jetzt den Wert des Parameters auf Land ändern . Wie Sie sehen können, hat sich die Dimension in der Ansicht geändert. Jetzt haben wir also Land statt Kategorie. Wie Sie sehen können, sind die Parameter wirklich leistungsstark und Sie arbeiten in Ihrer Ansicht voll dynamisch Die Benutzer können den Detaillierungsgrad in der Ansicht definieren , indem sie die Dimension ändern. Stellen Sie sich also vor, Sie erstellen jetzt Dashboard mit Verkäufen und haben zehn Dimensionen. Hier haben Sie nur eine Ansicht anstelle von zehn Berichten. In Ordnung, das gilt also für diesen Anwendungsfall. So wechseln wir mithilfe von Parametern zwischen Dimensionen. In Ordnung, jetzt haben Sie also die folgende Tableau-Aufgabe. Die Aufgabe besagt, eine dynamische Kennzahl unter Verwendung von Parametern zwischen den drei Kennzahlen Umsatz und Menge zu erstellen unter Verwendung von Parametern zwischen den drei Kennzahlen . In derselben Ansicht. Sie können das Video jetzt anhalten, um die Aufgabe zu erledigen, und dann weitermachen, sobald Sie fertig sind. In Ordnung, lass mich dir jetzt zeigen, wie du das machen kannst. Wir haben genau die gleichen Stufen wie die Dimensionen, die wir haben. Erstens, um den Parameter zu erstellen und zweitens, um die Logik im berechneten Feld zu erstellen . Fangen wir mit dem ersten an. Um die Parameter zu erstellen, gehen wir zum Datenbereich. Klicken Sie hier und klicken Sie auf Parameter erstellen Wir nennen ihn Chose Measure. Und hier müssen wir über die Werte der Parameter nachdenken . Es wird also der Name der Kennzahlen sein, was bedeutet, dass der Datentyp eine Zeichenfolge sein wird. Und hier müssen wir den Standardwert definieren. Hier haben wir drei Werte: Umsatz, Gewinn und Menge. Und wir werden den Standardwert als Umsatz haben. Auch hier zu den Werten, die die Nutzer nicht über Ihre Datenquelle wissen, sie kennen den genauen Namen Ihrer Kennzahlen nicht. Sie müssen also eine vordefinierte Liste für sie erstellen . Lass uns hier rüber gehen. Wir haben drei Werte, also haben wir den ersten Umsatz, den zweiten einen Gewinn und der dritte die Menge. Das ist es. Lass uns gehen und okay drücken. Wie Sie auf der linken Seite sehen können haben wir unseren neuen Parameter. Und der nächste Schritt besteht darin, die Parameter für die Endbenutzer anzuzeigen . Sie dazu mit der rechten Maustaste darauf und zeigen Sie den Parameter an. Lassen Sie uns unseren Parameter überprüfen. Hier können Sie sehen, dass es mit den Verkäufen beginnt. Da dies unser Standard ist, können Sie zwischen diesen Werten wechseln, aber wie Sie sehen können, ändert sich an der Ansicht nichts, die Ansicht zeigt immer noch die Verkäufe. Der nächste Schritt besteht nun darin, das berechnete Feld zu erstellen. Um das zu tun, gehen wir hier radikal zum Datenbereich und wählen dann Berechnetes Feld erstellen aus. Wir werden es dynamische Messung nennen. Auch hier können wir denselben Syntaxfall verwenden, dann den Namen des Parameters, also wählen Sie. Wir werden die Kennzahl auswählen. Jetzt werden wir die Szenarien definieren , in denen der Wert Umsatz ist. Dann wird die Aktion darin bestehen, die Kennzahl „ Umsatz“ auszuwählen, den Umsatz zu schreiben und die Kennzahl auszuwählen. In Ordnung, neue Zeile. Und wir werden jetzt gehen und den nächsten Wert zuordnen. Das wird der Gewinn sein, dann die Kennzahl Gewinn. Gewinn. Und lass uns gehen und die Maßnahme auswählen. In Ordnung, also ordnen wir das zu. Wir werden jetzt den letzten Wert zuordnen. Wir haben also die Menge. Wenn der Benutzer diesen Wert im Parameter auswählt, wird auch das Mengenmaß ausgewählt. Lass uns damit weitermachen. Das war's, das sind unsere drei Szenarien die wir am Ende haben werden. Wie Sie nun sehen können, ist unsere Berechnung gültig. Und lass uns gehen und auf Okay klicken. Wenn Sie die Daten Bain überprüfen, haben wir neues berechnetes Feld namens dynamisches Maß Was wir nun tun können, ist, unsere statische Kennzahl zu entfernen und sie durch die dynamische Kennzahl zu ersetzen Ordnung, jetzt gehen wir und ändern die Werte in den Parametern. Fangen wir mit den Verkäufen an. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt die Verkaufswerte. Wenn Sie es auf Gewinn umstellen, können Sie sehen, dass sich die Achse und die Werte in der Ansicht auf die neue Kennzahl ändern. Aber jetzt gehen wir zur letzten, zur Menge, und wie Sie sehen können, haben wir keine Daten. Nun, wenn Sie so etwas haben, dann haben wir entweder ein Problem mit den Berechnungen oder mit den Parametern. Lass uns herausfinden, wo der Fehler ist. Gehen wir noch einmal zur Berechnung, korrigieren sie radikal und gehen wir dann zu Bearbeiten. Und hier müssen wir die Werte vergleichen. Wie Sie sehen können, haben wir hier Menge und wir haben die Dimension Menge. Alles ist wie korrekt, aber wie Sie sehen können, ist der Wert hier im Parameter Menge. Hier habe ich also einen Tippfehler, und das bedeutet, dass wir für Tableau kein Szenario für diesen Wert definiert haben Um das zu korrigieren, gehen wir zu dem Parameter auf der linken Seite, korrigieren das Ganze, dann gehen wir zu Bearbeitungen, und dann gehen wir zu unserer Liste und ändern diesen Wert, also stellen Sie eine doppelte Verbindung her und schreiben Sie Menge. Das ist es also. Lass uns gehen, okay. Und wie Sie jetzt sehen können, haben wir Daten für die Menge, also ist es wirklich wichtig, genau dieselben Werte aus den Parametern in der Berechnung zu haben genau dieselben Werte aus den . Wie Sie sehen können, ist es sehr sensibel. Damit haben wir eine dynamische Dimension und ein dynamisches Maß, und wir können je nach Wunsch des Benutzers zwischen diesen Mitarbeitern wechseln . Ordnung, so können Sie also Parameter verwenden , um zwischen Kennzahlen zu wechseln. In gewisser Hinsicht ist es einfach großartig. Ordnung Leute, das ist also alles darüber, wie man mithilfe von Parametern zwischen Dimensionen und zwischen Maßen wechselt. Als Nächstes werden wir lernen, wie man Parameter in Titeln und Texten verwendet. 117. Udemy 10 6 Text: Ordnung, jetzt können wir schnell zum nächsten Anwendungsfall übergehen , bei dem wir dynamische Titel mithilfe von Parametern erstellen können Wenn Sie sich nun unser vorheriges Beispiel ansehen, haben wir ein Problem. Sie sehen, wir haben den Titel Verkäufe nach Ländern. Aber die Ansicht zeigt die Kategorien nach Gewinnen, weil wir hier die Kategorie nach Gewinnen gewählt haben. Und jetzt ist der Titel falsch und irreführend. Um dieses Problem zu lösen, können wir Parameter verwenden, um diesen statischen Titel in einen dynamischen Titel umzuwandeln diesen statischen Titel in einen dynamischen Titel umzuwandeln . Mal sehen, wie wir das machen können. Gehen wir also zum Titel. Und jetzt haben wir ein neues Fenster , um den Titel anzupassen. Jetzt wird die Regel standardmäßig der Blattname sein. Das bedeutet, dass der Name, den Sie dem Arbeitsblatt geben , der Titel Ihrer Ansicht sein wird. In diesem Beispiel nenne ich dieses Arbeitsblatt Verkäufe nach Ländern. Und wir haben es genauso wie einen Titel. Aber jetzt müssen wir diese Regel ändern , damit sie nach Dimensionen gemessen wird. Lassen Sie mich Ihnen zeigen, wie das geht. Lassen Sie uns diese Regel einfach streichen und das erste Wort in unserer Namenskonvention wird das Maß sein. Um nun den Parameter einzufügen, gehen wir hier zum Einfügen über. Dann haben Sie eine Liste mit verschiedenen Tabellenfunktionen. Und wir haben hier einen Abschnitt für alle Parameter. Hier benötigen wir den Parameter für die Maßnahmen, klicken wir darauf. Und jetzt wird das nächste Wort in unserer Namenskonvention Leerzeichen sein . Durch den Weltraum. Wie Sie sehen können, haben Sie keine Hintergrundfarbe, da sie statisch ist und der Parameter grau ist , um anzuzeigen, dass es sich um einen dynamischen Wert handelt. Und dann wird das letzte Wort unseres Titels die Parameterdimension sein. Gehen wir und fügen das ein. Klicken Sie auf dieselbe Weise auf Einfügen. Und unser Parameter wird hier drüben sein. Der Parameter hat die Dimension ausgewählt. Lass uns darauf klicken. Das erste Wort zeigt den Wert des Parameters Measure an. Dann haben wir, bis dahin haben wir den Wert aus der Parameterdimension. Lass uns gehen und auf Okay klicken. Wie Sie jetzt sehen können, hat sich der Titel unserer Ansicht wirklich geändert. Jetzt haben wir es also, richtig. Gewinn nach Kategorien. Jetzt werden wir wie gewohnt mit den Werten der Parameter spielen . Jetzt haben wir die Dimension Land. Und Sie sehen jetzt, dass wir Gewinne pro Land haben , das Gleiche gilt für die Maßnahme. Wir können gehen und die Menge auswählen. Wir haben die Menge nach Ländern. Wie Sie sehen können, ist es wirklich unglaublich. Und Sie können zu allem Parameter hinzufügen und Sie werden in Tableau wirklich tolle Ansichten haben. Lassen Sie uns schnell ein anderes Beispiel haben. Wir können dasselbe in den Parametern und Filtern tun, und hier können wir auch einen dynamischen Titel erstellen. Doppelklicken wir auf den Titel. Lassen Sie uns diese Teile entfernen, wir nennen es Top. Und dann wird der Wert aus dem Parameter stammen, also wird es die Top 30 bis 40 sein und so weiter. Also werden wir den Parameter, den Sie verwenden, in den Filter einfügen . Es werden also die Choose Top Products sein. Und dann können wir das Wort Produkte hinzufügen. Das ist es also. Lass uns auf Okay klicken. Und wie Sie sehen können, haben wir jetzt den Titel Top 30 Products, weil der Wert im Parameter 30 ist. Und wenn Sie die Werte in den Parametern ändern, können Sie sehen, dass sich auch der Titel entsprechend ändert. Ich liebe Parameter in Tableau einfach. In Ordnung. Okay. Damit haben wir gelernt, Parameter in Text und Titeln zu verwenden. Und als nächstes wird es der letzte Anwendungsfall der Parameter sein. Wir werden lernen, dynamische Pillen in Histogrammen zu erstellen. 118. Udemy 10 7 Bins: Ordnung, jetzt gehen wir zum letzten Anwendungsfall Wir können Parameter in Stiften verwenden. Im letzten Tutorial haben wir Stifte und ein Histogramm mit den Punktzahlen der Kunden erstellt und entschieden, dass der Stift eine Größe von zehn Lassen Sie uns diese Ansicht schnell neu erstellen. Es ist wirklich einfach. Nehmen wir also die Punktzahlen und fügen sie in die Spalten ein, und dann können wir die Anzahl der Kunden nehmen und sie in die Zeilen eintragen. Wir haben ein Histogramm und jeder dieser Stifte hat eine Größe von zehn Auch hier haben wir einen konstanten Wert in unserer Sicht. Lass uns loslegen und es dynamisch machen. Gehen wir also zu unserer Partitur über. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und machen Sie es dann. Hier können Sie sehen, dass der Stift zehn ist, das haben wir definiert. Aber jetzt werden wir stattdessen einen Parameter erstellen, mit dem wir darauf klicken Und wieder haben wir hier die Möglichkeit einen neuen Parameter zu erstellen Wählen Sie das aus, jetzt nennen wir es Wählen Sie die Größe von Penso Auch hier hat sich Tableau für den Datentyp entschieden Er sollte auf den Ergebnissen basieren, und hier haben wir den Standardwert zehn Damit bin ich einverstanden. Jetzt müssen wir entscheiden, welche Werte zulässig sind. Entweder alle Werte oder eine Liste oder ein Bereich. Hier empfehle ich, diesen Bereich zu verwenden, denn wenn man sich den Parameterbereich anschaut, sah er auch wirklich wie kleine Stifte aus. Es ist sinnvoll, den Bereich für die Benutzer zu definieren. Hier haben wir das Minimum von fünf, das Maximum von 25, und die Schrittgröße kann fünf sein. Damit bin ich einverstanden. Ich lasse es so wie es ist. Also lass uns gehen und auf Ok klicken. Und jetzt können Sie sehen, dass wir, anstatt die Größe von Stiften zehn zu haben, einen Parameter haben. Gehen wir und klicken Sie auf Ok. Wie Sie sehen können, hat sich an unserem Histogramm nichts geändert , da wir zuvor die Größe zehn hatten und der Standardwert im Parameter ebenfalls zehn ist Lass uns zuerst alles testen, was wir haben, um den Parameter anzuzeigen Also radikal verbinden und Parameter anzeigen. Jetzt haben wir auf der rechten Seite zehn. Und wenn wir uns nur zwischen diesen beiden Werten bewegen, können Sie sehen, dass sich auch unser Histogramm entsprechend ändert Und damit können die Kunden das Histogramm hier nach ihren Wünschen anpassen Vergiss immer nicht, einen dynamischen Titel zu erstellen , denn das ist wirklich cool Gehen wir und doppelklicken wie gewohnt darauf. Wir werden das von hier entfernen und es Histogramm nennen Das ist also der statische Teil, der Histogramm-Score. Und jetzt werden wir die Größe der Stifte hinzufügen. Also werden wir Einsätze in der Größe von Stiften haben und dann werden wir sie schließen. Das ist es. Damit haben wir einen dynamischen Namen. Jetzt können Sie sehen, dass der ausgewählte Wert aus dem Parameter jetzt im Titel angezeigt wird. Wenn der Benutzer die Größe der Stifte ändert, ändert sich , wie Sie sehen, auch der Titel entsprechend. Das macht wirklich viel Spaß, mit Tableau zu arbeiten. In Ordnung, lassen Sie uns nun zusammenfassen. Ich denke, Parameter sind die beste Funktion, die wir in Tableau haben Parameter sind wie Variablen , die es den Benutzern ermöglichen, den konstanten Wert in der Referenzlinie für Berechnungen, Filter usw. zu ersetzen den konstanten Wert in . Und noch etwas Einzigartiges an den Parametern ist, dass sie unabhängig von Ihrem Datensatz, von Ihrer Datenquelle sind . Und der Hauptzweck von Parametern besteht darin, Ihre Visualisierungen interaktiver, flexibler und dynamischer zu gestalten flexibler und Und geben Sie verschiedenen Benutzern die Möglichkeit, die Visualisierungen an unterschiedliche Arten und Anforderungen anzupassen , ohne mehrere Versionen derselben Visualisierungen erstellen zu müssen mehrere Versionen Ich liebe Parameter einfach. Ordnung, okay, damit wir alles über die Parameter gelernt haben und wie wir unsere Ansichten dynamisieren können. Im nächsten Abschnitt werden wir weitere Techniken zur Interaktivität in Tableau kennenlernen weitere Techniken zur Interaktivität in Tableau und uns auf die Aktionen von Tableau konzentrieren 119. Udemy 11 1 Aktionskonzept: Tableau-Aktionen. Sie sind eine wirklich großartige Funktion in Tableau, mit der Sie Ihren Dashboards mehr Interaktivität und Dynamik verleihen können , wodurch Ihre Dashboards sehr modern und interaktiv werden sehr modern Außerdem können die Benutzer damit Datenbeschleunigungen mithilfe Ihrer Dashboards durchführen Wie immer müssen wir also zunächst das Konzept hinter den Tableau-Aktionen verstehen das Konzept hinter den Tableau-Aktionen Dann werden wir in Tableau üben. Also lass uns gehen. Also gut Leute, jetzt können wir mit der ersten Frage beginnen. Was ist Aktion? Nun, Handeln ist eine Statusänderung. Das bedeutet, dass sich der Status eines Objekts aufgrund eines bestimmten Ereignisses oder Auslösers von A zu B ändern kann. Und das Objekt in Tableau werden die Visualisierungen sein Der Ausgangspunkt, den wir in Tableau nennen , sind Quellblätter Und die Aktion wird durch die Benutzerinteraktivität ausgelöst durch die Benutzerinteraktivität Wie normalerweise die Benutzer mit der Maus mit unseren Ansichten interagieren mit unseren Ansichten Entweder indem Sie mit der Maus über die Daten fahren oder indem Sie die Daten auswählen oder darauf klicken Und die letzte Option ist die Verwendung des Menüs. Bisher haben wir für Tableau das Quellblatt für den Ausgangspunkt definiert . Die zweite Sache, die wir für Tableau definieren, ist, was die Aktion auslösen kann. Und das Letzte, was Sie für Tableau definieren müssen, ist, was passieren kann, sobald die Aktion ausgelöst wird. Und hier haben wir sechs verschiedene Optionen oder Aktionen. Die erste lautet „ Gehe zur URL“. Das bedeutet, dass Tableau von Tableau zu einer externen Website springen kann . Das bedeutet also, dass das Ziel hier sein wird, eine Website, nicht Tableau oder keine Visualisierungen Die zweite Möglichkeit besteht darin, zu springen oder zu anderen Arbeitsblättern oder zu einem anderen Dashboard zu wechseln Hier wechseln wir also von einem Arbeitsblatt zum anderen. Weiter zum dritten. Wir haben die Filteraktion. Was das bedeutet, die Aktionen , die Sie an den Quellblättern ausführen. Es wird sich auf die Filterung in den Zielblättern auswirken. Alles, was Sie auf den Quellblättern anklicken, wirkt sich auf den Filter in den Zielblättern aus. Und dann haben wir noch eine weitere Aktion, die als Highlights bezeichnet wird. Auch hier haben wir Zielblätter. Und dieses Mal wirkt sich jede Aktion, die Sie auf den Quellblättern ausführen, aus und wird im Zielblatt hervorgehoben, ohne dass die Daten gefiltert werden im Zielblatt hervorgehoben, ohne dass die . Das heißt, gehen Sie zu Blattfilter und Highlights. Sie müssen immer das Quellblatt und die Zielblätter angeben . Und dann haben wir zwei weitere Aktionen, bei denen sich das auf die Werte von etwas auswirken wird . Hier haben wir den festgelegten Wert geändert. Alles, was Sie auf den Quellblättern tun, wirkt sich also auf die Elemente oder die Werte der Zielsätze aus. Dadurch wird das Set sehr dynamisch und interaktiv. Der letzte, den wir haben, hat die Parameterwerte geändert. Auch hier wirkt sich jede Interaktion, die Sie in den Quellblättern durchführen , die Sie in den Quellblättern durchführen , auf die Werte der Parameter aus, die wir haben. Nun alle Optionen, die Sie als Konsequenz für die Aktion definieren können . Wie Sie sehen können, ist es wirklich einfach. Wir müssen die Quellblätter definieren, wir müssen den Auslöser definieren und dann können wir definieren, was passieren kann , wenn die Aktion ausgelöst wird. Ordnung, das war also eine kurze Einführung in die Tableau-Aktionen. Als Nächstes beginnen wir mit der ersten Art von Aktionen, die zur URL führen. 120. Udemy 11 2 URL: Ordnung Leute, in Tab können wir Aktionen entweder auf der Arbeitsblattseite oder auf der Dashboard-Seite erstellen der Arbeitsblattseite oder auf der Dashboard-Seite Um das zu tun, gehen wir zum Hauptmenü. Hier finden wir die Option Arbeitsblätter. Also lass uns dorthin gehen. Und dann haben wir hier die Möglichkeit von Aktionen, um neue Aktionen zu erstellen. Oder wir können zu den Dashboards gehen. Außerdem haben wir hier die gleichen Optionsaktionen. Aber da wir jetzt auf der Arbeitsblattseite sind , wird sie benotet Jetzt werden wir lernen, wie man Aktionen auf der Arbeitsblattseite erstellt Aktionen auf der Arbeitsblattseite Und wir können mit der GT-URL beginnen. Gehen wir also zurück zum Arbeitsblatt und zum Hauptmenü. Dann lass uns gehen und auf die Aktionen klicken. Damit bekommen wir das erste Fenster. Am Anfang werden wir also eine leere Tabelle sehen , weil wir noch keine Aktionen erstellt haben. Sobald Sie jedoch mit der Erstellung von Aktionen beginnen, erhalten Sie eine Liste aller Aktionen, die Sie in der Arbeitsmappe oder in den Blättern haben in der Arbeitsmappe oder in den Blättern Um nun eine neue Aktion zu erstellen, gehen wir hier drüber und fügen eine Aktion Dann gehen wir zur URL. Wählen wir also Punkt aus. Und hier erhalten wir ein neues Fenster in dem wir unsere Aktion einrichten können. In unserem Beispiel wollen wir von Tableau zur externen Webseite zu Wikipedia springen . Wir müssen ihr zuerst einen Namen geben. Den Namen der Aktion, die es sein wird, erfahren Sie mehr darüber. wir dann lernen, müssen wir für Tableau drei Dinge spezifizieren . Zunächst müssen wir für Tableau die Quellblätter definieren, den Ausgangspunkt unserer Aktion. Dann können wir für Tableau angeben , was unsere Aktion auslösen kann. Und dann müssen wir am Ende das Ziel angeben. Fangen wir mit dem ersten an. Wir müssen angeben , welches Arbeitsblatt diese Aktion enthalten soll. Hier müssen wir zuerst auswählen, welche Datenquelle. Es wird die große Datenquelle sein. Und wir werden sofort das aktuelle Arbeitsblatt auswählen , die Quelle Sales Inside. Das ist alles für die Quellblätter. Dann müssen wir für Tableau angeben was unsere Aktion auslösen kann. Hier haben wir drei Optionen, entweder mit der Maus über die Auswahl oder per Menü Lassen wir es zunächst als Menü stehen. Dann müssen wir für Tableau definieren, was die URL-Ziele in unserem Beispiel sind. Wir müssen hier zum Beispiel die Wikipedia-Seite angeben . Hier haben wir zwei Möglichkeiten. Entweder können wir einen neuen Tab erstellen, oder wir können ein neues Fenster erstellen. Das ist alles. Es ist wirklich einfach, alles was Sie tun müssen ist den Startpunkt zu spezifizieren, was unsere Aktion auslösen kann und was passieren kann, wenn es ausgelöst wird. Los geht's und los geht's. Okay. Und damit können Sie sehen, dass wir jetzt eine Aktion in dieser Tabelle haben. Lass uns gehen und nochmal auf Okay klicken. Und lass es uns testen. Bisher hat sich an unseren Visualisierungen nichts geändert. Wie Sie sehen können, haben wir die Unterkategorien nach Verkäufen sortiert. Aber sobald der Benutzer zum Beispiel auf die Markierungen klickt , gehen wir zu den Stühlen hier drüben. Wir werden hier einen neuen Link sehen. Da steht, geh zu mehr Details Und das sind genau die Aktionen, die du hier definiert hast, die Interaktion der Nutzer. Sie müssen zu den Marken gehen. Sie müssen auf die Marke klicken und dann zum Menü gehen. Sobald Sie auf den Link in der Tabelle klicken, gelangen Sie zu einer Wiki-BD-Seite. So funktioniert es. Lass uns jetzt verschiedene Auslöser ausprobieren. Also werde ich das einfach schließen. Gehen wir zurück zu den Arbeitsblättern und dann zu den Aktionen Gehen wir zu unserer Aktion hier drüben und bearbeiten sie. Anstatt jetzt zu verwenden, hätte ich lieber Select. Lassen Sie uns sehen, wie sich das auswirkt. Lass uns auf „Okay“ klicken. Und dann nochmal. Okay. Jetzt wird der Auslöser für die Aktion die Auswahl, das Klicken auf die Markierungen sein . Sobald ich irgendwo drüben geklickt habe, gehen wir zum Speicher. Ich gehe und klicke auf die Markierung. Wir gehen und springen zu Wikipedia. Wie Sie hier sehen können, ist es ein bisschen sensibler. Sobald Sie auf die Markierungen klicken, werden Sie zur URL springen. Hier haben wir kein Menü, in dem wir einen Link haben. Wir werden sofort zum Link springen. Gehen wir und versuchen es mit dem Hover. Es wird extremer werden, also lasst uns wieder zu den Aktionen übergehen, zu unserer Aktion Und dann lass uns zum Hover gehen. Und hier muss man vorsichtig sein , wenn man mit der Maus schwebt, weil man eine Menge Webseiten erstellt . Lass uns gehen und es Okay. Nun, ganz vorsichtig, sobald ich mit der Maus über den Papiertisch fahre, gehe ich und springe zu wikiBD Ich habe auf nichts geklickt, ich fahre einfach mit der Maus darüber. Wie Sie jetzt sehen können, reagiert die Aktion sehr empfindlich auf die Interaktionen des Benutzers. Bewegen Sie den Mauszeiger einfach über die Marks-Tabelle und führen Sie die Aktion aus. Mit dem Menü haben die Benutzer die Möglichkeit zu überlegen, ob sie die Aktion ausführen oder zur URL wechseln möchten oder nicht Bei der Auswahl ist es aggressiver, da die Benutzer an den Markierungen auswählen können, dass sie sofort zu etwas anderem springen können. Beim Hover ist es schon sehr aggressiv, allein durch die Art und Weise, wie die Maus über die Markierungen schwebt, kann die Aktion ausgelöst werden Lassen Sie uns nun zu dem Schluss kommen und sehr vorsichtig sein, wo Sie die Maus bewegen denn sobald Sie auf eine Markierung treffen, wird die Tabelle geöffnet und eine neue Webseite geöffnet Gehen wir also zurück zu unseren Arbeitsblättern und dann zu den Aktionen Lassen Sie uns es entfernen, weil es wirklich keinen Sinn macht , mit der Maus zu einer URL zu fahren Der beste Weg, das zu tun, ist, zum Menü zu gehen. Ordnung, da wir jetzt mit den URLs arbeiten, können wir der URL eine Menge Dinge wie Werte, Filter und Parameter hinzufügen URL eine Menge Dinge wie Werte, Filter und Parameter um etwas dynamischer zu machen. Ich möchte zum Beispiel, dass die Benutzer davon abhängen, welche Unterkategorie sie auswählen Sie werden nach weiteren Beschreibungen zu dieser Unterkategorie suchen weiteren Beschreibungen zu , wie wir das machen können Zuerst gehen wir zu der URL hier drüben und wir können Wiki hinzufügen Dann müssen wir den Wert der Unterkategorie hinzufügen. Um das zu tun, gehen wir hier zum Insert. Dann erhalten wir eine Liste aller Felder, die wir in unserer Datenquelle haben. Wir suchen nach der Unterkategorie und wir können sie hier finden. Gehen wir und wählen die Unterkategorie aus. Wie Sie sehen können, ist es innerhalb unserer URL quasi dynamisch. Jetzt möchte ich auch den Namen des Links dynamischer machen . Lass uns es nennen. Lesen Sie mehr darüber. Dann müssen wir die Unterkategorie hinzufügen , um sie dynamischer zu gestalten Wir haben auch hier eine Beilage. Und wir werden nach der Unterkategorie suchen , die wir hier haben. Das heißt, wir haben einen dynamischen Namen für den Link und auch einen dynamischen Link Lass uns gehen und auf Okay klicken. Und versuch das nochmal. Okay, lass uns zum Beispiel zu den Tischen hier drüben gehen. Klicken Sie auf die Markierung und Sie können sehen, dass wir hier den folgenden Link haben. Es heißt, lesen Sie mehr über Tabellen. Es wird also der Wert aus der Unterkategorie gelesen , die wir gerade auswählen Lass uns darauf klicken. Und hier springen wir sofort zur Wikipedia-Seite, die die Tabellen beschreibt. Lass uns etwas anderes ausprobieren. Gehen wir zum Lager hier drüben. Wie Sie sehen können, ist der Name des Links sehr dynamisch. Wir haben mehr über Speicher gelesen, und wenn Sie hier nachschauen, erhalten Sie weitere Informationen zum Speicher. Das ist also wirklich unglaublich. Um unseren Visualisierungen mehr Kontext und mehr Informationen hinzuzufügen mehr Informationen hinzuzufügen und sie interaktiver zu gestalten, ist das jetzt alles für die Aktion „Gehe zur URL Ordnung, das ist alles für die erste Art von Aktionen, die zur URL führen Und als Nächstes werden wir lernen, wie man Aktionen verwendet , um von einem Blatt zum anderen zu springen. 121. Udemy 11 3 Blatt: Ordnung Leute, Nick. Wir werden lernen, wie man Aktionen benutzt um von einem Arbeitsblatt zum anderen zu springen. In diesem Beispiel haben wir die Quelle oder den Ausgangspunkt, die Verkaufserkenntnisse. Und das Ziel werden die Gewinnerkenntnisse sein. Jetzt möchten wir also Maßnahmen ergreifen, um vom Umsatz zum Gewinn überzugehen. Um das zu tun, gehen wir zu den Arbeitsblättern im In Dann gehen wir zu den Aktionen über. Und wir werden eine neue Aktion erstellen. Dieses Mal holen wir uns zwei Laken. Gehen wir also und wählen Punkte aus. Und hier haben wir unser neues Fenster , um die Aktion einzurichten. Es ist der eingerichteten URL sehr ähnlich. Zuerst müssen wir ihr einen Namen geben, wir werden sie Go to Profit Insights nennen. Und dann haben wir hier die drei Dinge. Die Quelle, was die Aktion auslösen wird und das Ziel. Die Quelle werden die Verkaufserkenntnisse sein. Und dieses Mal wird es auch so sein. Gehen wir zum Menü und wählen Sie Punkte aus. Und dann müssen wir das Zielblatt angeben. Es müssen die Profit Insights sein. Gehen wir und wählen Punkte aus. Wir haben unsere Einrichtung. Lass uns gehen und zuschlagen. Okay, das ist alles. Dann, wie Sie sehen können, haben wir eine neue Aktion in unserer Tabelle. Gehen wir und klicken auch auf Okay. Gehen wir jetzt und testen es. Gehen wir zu einer dieser Marken. Gehen wir zu den Maschinen. Und dann bekommen wir unser Menü. Wir haben jetzt zwei Links. Der erste sagt, geh zu den Profit Insights oder lies mehr über die Maschinen. Dieser wird uns also von Tableau zu einer externen Webseite führen. der ersten können wir zu einem anderen Arbeitsblatt in Tableau wechseln . Klicken wir also auf Go to Profit Insights. Wie Sie nun sehen können, hat Tableau die Aktion ausgeführt, nachdem wir darauf geklickt haben und zu einem anderen Arbeitsblatt gesprungen Jetzt sind wir bei den Profit Insights. In Ordnung, das ist es also. Wie Sie sehen können, ist es wirklich einfach. Wir müssen nur die Quellblätter und die Zielblätter angeben und angeben, was die Aktion auslösen kann. In Ordnung, das ist also alles für den Typ. Ich bin zu den Blättern gekommen und als Nächstes werden wir die Aktionsfilter lernen und auch, wie man Schnellaktionen benutzt. 122. Udemy 11 4 Filter: Ordnung Leute, wenn wir zu einer anderen Art von Aktionen übergehen, haben wir die Filteraktion Was kann hier passieren , dass alles, was Sie in den Quellblättern auswählen , in den Zielblättern relevant sein wird? Das heißt, im Zielblatt werden wir nur die Daten sehen, nur die Informationen, die Sie in den Quellblättern ausgewählt haben. Schauen wir uns also an, wie das funktioniert. Wir bleiben bei den gleichen Beispielen, wo wir ein Arbeitsblatt über den Verkauf haben , das wird unsere Quelle sein Und wir haben noch ein Arbeitsblatt über die Gewinne. Es wird unser Ziel sein. Fangen wir mit der Quelle an. Gehen wir zu den Menü-Arbeitsblättern. Gehen wir zu und fügen wir eine neue Aktion hinzu. Der erste wird der Filter sein. Gehen wir hier zum Filter. Wir erhalten wieder ein neues Fenster , um unsere Filteraktion einzurichten. Es wird den vorherigen sehr ähnlich sein, aber hier haben wir ein bisschen mehr Optionen. Zuerst müssen wir ihm einen Namen geben, wir werden es Filter Profit Insights Here nennen. Wie üblich müssen wir die Quellblätter definieren. Es werden die Verkaufserkenntnisse sein. Ich will nicht alle Laken haben. Und dann sind die Auslöser, sagen wir, das wird diesmal die Auswahl sein. Dann müssen wir die Zielblätter definieren. Das werden unsere Gewinnergebnisse hier drüben sein. Der Filter Hier in den Filteraktionen haben wir mehr Optionen für die Interaktivitäten Wir müssen für Tableau definieren, was passieren kann wenn die Benutzer die Auswahl der Daten aufheben, sobald sie die Auswahl gelöscht Hier haben wir also drei Optionen. Gefilterte Werte beibehalten, alle Werte anzeigen , alle Werte ausschließen. verstehen Diese Interaktivität lässt sich am besten anhand eines Beispiels Jetzt bleiben wir also bei der Standardeinstellung behalten gefilterte Werte Lass uns gehen und okay drücken. Damit haben wir unsere neue Aktion hier drüben. Drücken wir nochmal auf Okay. Und probiere die Aktion aus. Der beste Weg , um zu verstehen, wie diese Filteraktion funktioniert, besteht darin, beide Arbeitsblätter in Dashboards zusammenzufassen beide Arbeitsblätter in Dashboards Lassen Sie uns also neue Dashboards erstellen. Und holen wir uns die Quelle und auch das Ziel. Darunter werde ich einfach die Legende hier drüben entfernen. Lassen Sie uns jetzt hier wieder anfangen , mit den Berichten zu interagieren. Sobald wir etwas aus der Quelle ausgewählt haben, wirkt sich das beispielsweise auf die Daten auf den Zielen aus. Gehen wir und wählen zum Beispiel diese Unterkategorien aus. Wie Sie sehen können, kann sich meine Interaktion mit der Quelle auf das Ziel auswirken Jetzt können wir nur die Unterkategorien sehen , die ich in den Quellblättern ausgewählt habe Dadurch wird der Benutzer das Gefühl haben, dass alles miteinander verbunden ist Alles, was miteinander interagiert, ist lebendig. Alles, was ich in diesen Arbeitsblättern auswähle, hat Auswirkungen auf das nächste hier. Bei dieser Art von Aktion verwenden wir meistens die Auswahl statt das Menü Es ist wirklich sinnvoll , etwas in den Dashboards auszuwählen und im nächsten Dashboard sofort Interaktionen zu haben im nächsten Dashboard sofort Interaktionen Wie Sie sehen können, ist es wirklich einfach, oder? Also, jetzt möchte ich, dass du eine andere Art von Interaktivität verstehst eine andere Art von Interaktivität verstehst Was kann passieren, wenn ich meine Auswahl deaktiviere oder wenn ich meine Auswahl lösche, wir die Option „Gefilterte Werte anzeigen “ ausgewählt haben Sobald ich also, zum Beispiel hier, auf das leere Feld hier drüben klicke, um die Auswahl aufzuheben , wird sich nichts ändern Damit haben wir die gefilterten Werte beibehalten und genau das haben wir in unserer Aktion angegeben Aber wenn du jetzt sagst, weißt du was, wenn ich Dinge in der Quelle abwähle, möchte ich, dass auch alle Werte von den Zielen abgewählt Um das zu tun, kehren wir zu unserer Aktion zurück und bearbeiten unsere Filteraktion Wenn die Benutzer nun ihre Auswahl löschen oder die Auswahl aufheben, möchten wir alle Werte für die Zielblätter anzeigen Lassen Sie uns das also so umschalten. Klicken Sie erneut auf OK. Okay. Und lass uns das versuchen. Zum Beispiel werde ich gehen und nur den Speicher auswählen. Und wie Sie sehen können, haben wir nur den Speicher. Und sobald ich meine Auswahl gelöscht habe, sobald ich etwas in der Quelle ausgewählt habe, können Sie sehen , dass alle Werte wieder in den Zielblättern In diesem Szenario ist es sinnvoller, diese Optionen zu verwenden Wenn ich nichts aus einer Quelle auswähle, sollte in den Zielen nichts gefiltert werden. Lassen Sie uns jetzt die letzte Option überprüfen. Gehen wir zu den Arbeitsblattaktionen und zu den Filtern. Gehen wir und schließen alle Werte aus. Wählen wir das aus. Lass uns versuchen, was jetzt passieren kann. Am Anfang ist nichts passiert. Wir sehen alle Daten aus beiden Blättern. Lassen Sie uns nun zum Beispiel diese Unterkategorien auswählen zum Beispiel diese Unterkategorien Wie üblich werden wir alle Datenfilter in den Zielblättern abrufen Datenfilter in den Zielblättern Aber jetzt, wenn ich die Auswahl deaktiviere, wird alles in den Zielblättern verschwinden Das bedeutet, dass das Zielblatt die Daten nur anzeigt , wenn ich etwas in den Quellblättern auswähle Das bedeutet also, dass hier nichts relevant ist, solange ich nichts in den Quellblättern auswähle. Und sobald ich anfange, etwas in den Quellblättern auszuwählen , werden die Daten angezeigt. Andernfalls zeige ich nichts an, wenn ich es jetzt auswähle. Eine weitere Sache, die ich über die Filteraktionen zeigen möchte . Wenn Sie hier zu den Zielblättern gehen, können Sie sehen, dass wir keine Daten haben. Und Tableau kann darauf hinweisen, dass es eine Aktion gibt , der die Daten in diesen Arbeitsblättern gefiltert Und Sie können im Namen des Filters sehen, wir das Wort Aktion Tableau haben, um anzuzeigen, dass dieser Filter wirklich von den Aktionen der Benutzer abhängt , also von jedem Wert, der von den Benutzern ausgewählt wird Das wird sich auf diesen Filter auswirken. Wenn Sie zum Beispiel hineingehen und den Filter bearbeiten, können Sie sehen, dass nichts ausgewählt ist. Und das liegt daran, dass wir bei unseren Interaktionen hier in den Dashboards nichts ausgewählt Sobald ich zum Beispiel diese Werte ausgewählt habe, können Sie zum Zielblatt zurückkehren und sehen, dass diese Werte auch in den Arbeitsblättern ausgewählt Und wenn Sie in den Filter gehen, können Sie sehen, dass diese Werte auch im Filter ausgewählt sind Alles, was mit der Aktion und dem Filter beginnt, stammt aus einem Aktionsfilter. Und die darin enthaltenen Werte können abhängig von den Interaktionen, die Sie durchgeführt haben, definiert werden. Ordnung, wir haben also alles für die Filteraktionen in Tableau behandelt . Ordnung, Leute, jetzt möchte ich Ihnen mithilfe der Dashboards schnelle Aktionen in Tableau zeigen mithilfe der Dashboards schnelle Aktionen in Tableau Nehmen wir zum Beispiel an , wir haben den Umsatz und den Gewinn und sie sind nicht Es gibt keine Aktionen zwischen ihnen. Aber jetzt kann ich einen Filter erstellen. Aktionen zwischen ihnen sehr schnell. Wenn ihr zum Beispiel hier zu den Verkäufen geht, findet ihr ein kleines Icon für die Filter. Da steht „Als Filter verwenden“. Wenn du darauf klickst, kannst du sehen, dass es jetzt gefüllt ist. Und wenn ich jetzt in den Verkäufen auf irgendwas klicke, können die Gewinne gefiltert werden, wie Sie sehen können. Wenn Sie jetzt im Handumdrehen zum Dashboard und zu den Aktionen gehen , können Sie sehen, dass Tableau automatisch neue Aktionen erstellt Es hat normalerweise den Namen generated. Wir haben hier einen Filter generiert. Dieser wird automatisch oder schnell erstellt , wenn wir auf dieses kleine Symbol hier in den Dashboards geklickt haben auf dieses kleine Symbol hier in den Dashboards Und natürlich kannst du hier rüber gehen und die Optionen ändern, wenn du Select nicht haben möchtest, du kannst es in das Menü verschieben, um mit dem Mauszeiger darüber zu fahren und Und natürlich können Sie dasselbe für die Gewinneinblicke tun dasselbe für die Gewinneinblicke Also lass uns gehen und alles schließen. Gehen wir zu Profit Insights und wir können sagen, okay, der Gewinn wird auch die Verkäufe filtern. Also lass uns darauf klicken. Und jetzt wählen wir alles aus. Und alles, was ich im Gewinn auswähle, wird auch die Siegel filtern. Das ist wirklich nett und schnell , um Aktionen in Tableau zu erstellen. Dies gilt jedoch nur für den Typ Filteraktion. In Ordnung, das ist alles für die Aktionsfilter. Nick, du wirst eine andere Art von Aktionen lernen. Wir haben die Höhepunkte. 123. Udemy 11 5 Highlight: Ordnung Leute, jetzt werden wir über eine andere Art von Aktionen sprechen . Wir haben das Highlight. Das Highlight ist den Filtern sehr ähnlich denen der Benutzer mit den Quellblättern interagieren wird . Im Zielblatt werden wir uns auf eine Teilmenge der Daten konzentrieren , die wir aus der Quelle ausgewählt haben Der Hauptunterschied besteht jedoch darin, dass die unrelevanten Daten nicht herausgefiltert werden Alle Daten werden die Zielblätter sein, aber nur das, was wir auswählen, wird in den Zielblättern hervorgehoben Und der beste Weg, um die Aktion zum Hervorheben zu verstehen , ist ein Dashboard mit zwei Arbeitsblättern Lassen Sie uns jetzt eine Highlight-Aktion erstellen. Wie üblich gehen wir hier zum Hauptmenü, aber dieses Mal gehen wir zum Dashboard. Gehen wir dann zu den Aktionen und fügen wir eine neue Aktion hinzu. Wir gehen hier rüber, fügen eine Aktion hinzu und dann wählen wir diesmal das Highlight aus. Wie üblich müssen wir die Quell-, Trigger- und Zielblätter definieren . Gehen wir und geben ihm einen Namen. Es wird Highlight, Profit Insight heißen. Dann werden die Quellen unsere Verkäufe sein. Ich werde den Gewinn einfach von hier abziehen. Und der beste Weg, um zu arbeiten oder ein Highlight auszulösen, ist, mit dem Mauszeiger darüber zu Ich führe diese Aktion einfach beim Hover aus. Und dann wird das Ziel unser innerer Gewinn sein. Also werde ich einfach die internen Verkaufszahlen entfernen. Dann haben wir einige Optionen, um zu definieren , welches Feld in die Interaktion aufgenommen werden soll. Standardmäßig sind es alle Felder oder Datum und Uhrzeit Dann die letzte Option, die Sie ausgewählt haben, Feld, sodass Sie angeben können, welches Feld in die Aktion aufgenommen werden soll. Ich bleibe bei der Standardeinstellung für alle Felder. Damit haben wir also alles. Lass uns gehen und okay. Und damit haben wir auch unsere Action. Stellen wir wieder Okay ein. Lassen Sie uns jetzt die Aktion testen. Gehen wir zu den Quellblättern. Der Auslöser wird das Bewegen der Maus sein. jetzt mit der Maus auf diesen Informationen schweben, können Sie sehen, dass Tableau in den Zielblättern reagiert und sich auf die Daten konzentriert, als ob ich mit der Maus darüber schwebte Wenn ich mit der Maus auf dem Speicherblatt bleibe, können Sie sehen, dass sich Tableau auf den Speicher im Zielblatt konzentriert Und Sie haben einen Textmarker mit gelber Farbe. Wie du sehen kannst, ist es wirklich nett, oder? Es verleiht Ihren Ansichten mehr Interaktivität und Dynamik, wenn die Benutzer interagieren Arbeitsblätter und andere Arbeitsblätter werden hervorgehoben. Es ist wirklich nett. Jetzt könntest du sagen, weißt du was? Ich möchte bei den Gewinnergebnissen den gleichen Effekt haben wie eine Maus, die auf diesen Daten schwebt Ich hätte gerne Höhepunkte in der Quelle, in den Verkaufsergebnissen Beide Berichte oder Arbeitsblätter können sich gegenseitig hervorheben Um das zu tun, ist es wirklich einfach. Gehen wir wieder zum Hauptmenü, zu den Dashboards, Aktionen. Gehen wir zur Highlight-Aktion. Und dann lassen Sie uns alles in den Quellblättern und auch alles in den Zielblättern aufnehmen den Quellblättern und auch . Damit können sich all diese Arbeitsblätter gegenseitig hervorheben Lass uns gehen und zuschlagen. Okay. Und dann nochmal. Okay, und lass uns nachschauen. Wie Sie nun sehen können, wenn Sie mit der Maus auf den Profit Insights schweben, werden die Verkäufe das Highlight sein und umgekehrt. ich mit den Verkäufen weitermache, können Sie sehen, dass der Schwerpunkt auf den Gewinnen liegen wird Sie jetzt mit der Maus darüber fahren, werden beide Arbeitsblätter hervorgehoben . In Ordnung Ganz allgemein zu den Highlights in Tableau: Es gibt verschiedene Optionen, mit denen wir Markierungen hinzufügen oder die Hervorhebungsoption steuern können . Wenn Sie beispielsweise hier zum Schnellmenü gehen, können Sie sehen, dass wir eine Option zum Bearbeiten der Markierungen haben . Wenn Sie hierher gehen, können Sie sehen , dass wir die Highlights deaktivieren können. Wir können es aktivieren, wir können definieren , welche Felder in den Highlights enthalten sein sollen. Wenn ich zum Beispiel hierher gehe und sage, okay, deaktivierte Arbeitsmappe hebt hervor, was passieren kann , dass die Markierungsaktion deaktiviert wird Um sie zu aktivieren, gehen wir hier wieder zur Schnellaktion über und aktivieren die Arbeitsmappen-Highlights, wie Sie sehen können Jetzt kann ich diese Dinge in Tableau hervorheben. Wir können den Arbeitsblättern oder den Dashboards Markierungen hinzufügen, wenn Sie zu den Hauptanalysen gehen Und dann haben wir hier Textmarker. Wenn Sie hierher gehen, haben wir die Unterkategorie. Da dies die einzige Dimension ist, die wir in den Dashboards oder auf diesen Arbeitsblättern haben, klicken wir Wenn Sie jetzt die rechte Seite nehmen, schneiden wir so etwas wie einen Aber es ist nicht wirklich ein Filter, es ist Textmarker. Wenn Sie hier auf dieses Feld klicken, erhalten Sie eine Liste aller unterschiedlichen Werte in der Unterkategorie Was Sie nun tun können, Sie können einfach mit der Maus über diese Informationen fahren und wie Sie sehen können, wird das Dashboard hervorgehoben Dies ist eine weitere Möglichkeit, die Aktionshighlights in Ihren Dashboards oder Arbeitsblättern auszulösen die Aktionshighlights in Ihren Dashboards oder Arbeitsblättern indem Sie den Highlighter auf der rechten Seite hinzufügen Wenn ich zum Beispiel einfach darauf klicke, bleibt es oft hervorgehoben, seit wir diesen Wert hier ausgewählt haben Und wenn Sie alles wieder normal machen möchten , können Sie hier rübergehen, auf das X klicken und den Wert entfernen. Damit haben wir alles ohne Highlights zurückbekommen. In Ordnung, Leute, es geht also nur um Höhepunkte. Aktionen in Tableau. In Ordnung, hier dreht sich also alles um die Aktionshighlights. Und als Nächstes werden wir lernen, wie man Aktionen verwendet, um die Offsets der Mitglieder zu ändern 124. Udemy 11 6 SET: Besetzung. Wenn wir zu einer anderen Art von Aktionen übergehen, haben wir die Sets Wie wir bereits zuvor gelernt haben, kann es in den Sätzen Ihre Daten in zwei Gruppen aufteilen, die Gruppe und die Out-Gruppe. Derjenige, der das Dashboard erstellt, ordnet nun die Arbeitsblätter an und garantiert, welche Mitglieder aufgenommen werden und welche Mitglieder draußen sein werden Aber um Ihre Grafiken interaktiv zu gestalten , können wir den Benutzern diese Optionen geben damit sie definieren können , welche Mitglieder aufgenommen und welche Mitglieder draußen sein werden Um das zu erreichen, werden wir Aktionssets erstellen Lassen Sie uns also zuerst eine Ansicht und die Sets erstellen. Um das zu tun, werden wir bei der Big-Data-Quelle bleiben. Lassen Sie uns den Umsatz in die Spalten bringen, den Gewinn in die Zeilen hier in der Mitte. Wir holen uns die Kundennummer, die wir haben, Datenpunkte, aber wir haben immer noch keine Datensätze. Aber lassen Sie uns zuerst diese Punkte etwas weiter vertiefen , um die Mitglieder zu verstehen. Und dann werde ich einfach gehen und auch die Form ändern , sodass es sich um Feldkreise handelt, die sich festlegen. Lass uns jetzt gehen und Sets erstellen. Um das zu tun, wähle ich einfach die Kunden oben rechts aus. Und dann gehen wir hier rüber und dann sagen wir Sets erstellen. In Ordnung, ich lasse es einfach so wie es ist. Und damit haben wir dem Datenproblem eine neue Dimension für die Sets gegeben. Jetzt werden wir es als Farben zu unserer Ansicht hinzufügen . Also lass uns gehen und es zu den Farben hier drüben verschieben. Also, wie Sie sehen können, wird das Blau das N sein und die Outs werden graue Outs sein. Ich werde nur diese Farben ändern. Gehen wir also zu den Farben über und dann werden, sagen wir, Grün und draußen Rot sein. Gehen wir und klicken auf Anwenden und okay. Und wie Sie jetzt sehen können, entscheidet derjenige, der diese Ansicht erstellt , darüber, welche Mitglieder rein und welche raus sind. Aber jetzt lass uns gehen und den Benutzern diese Optionen geben. Um das zu tun, werden wir ein Aktionsset erstellen. Wie üblich gehen wir zum Hauptmenü zu den Arbeitsblättern Gehen wir zu Aktionen und fügen wir eine neue Aktion hinzu. Dieses Mal werden wir Change-Set-Werte verwenden. Gehen wir rein. Und hier haben wir die üblichen Sachen. Wir haben die Quelle, was die Aktion auslösen kann und das Ziel. Ändern wir einfach den Namen, legen die Kundennummer fest und dann definieren wir die Quellblätter. Es werden die Aktionssätze sein, die wir haben und dann müssen wir die Aktion definieren. Ich werde es einfach bei Select belassen. Das Ziel wird das gesetzte Ziel sein. Um das zu tun, müssen wir hier klicken. Und dann bekommen wir hier alle Sets, die wir in unserer Datenquelle haben. In diesem Beispiel haben wir nur einen Satz, große Datenquelle. Wir haben es hier drüben, Kunden-ID-Sets. Lass uns gehen und darauf klicken. Und jetzt haben wir hier mehr Optionen zu den Sets. Die linke ist, was mit dem Set passieren kann, sobald die Benutzer anfangen zu interagieren oder Datenpunkte auszuwählen. Auf der rechten Seite haben wir Optionen darüber, was passieren kann, wenn die Benutzer die Auswahl aufheben, wenn der Benutzer Dinge in den Visualisierungen abwählt Jetzt wissen wir, dass Santos Optionen hat, wir müssen mit diesen Werten herumspielen Auf der rechten Seite würde ich einfach sagen, dass Sie die festgelegten Werte beibehalten. Wenn ich etwas in der Ansicht auswähle, kann nichts passieren. In dieser linken Gruppe haben wir nun Werte zum Setzen zugewiesen, Werte zum Set hinzugefügt und Werte zu Sätzen entfernt. Wir können mit dem ersten beginnen. Sobald die Aktion ausgelöst wurde, können wir Sätzen Werte zuweisen. Was bedeutet das, wenn Sie sich für diese Tabelle entscheiden , welche Tabelle ist dann geeignet? Wenn Sie die Gruppe leeren, und alles, was Sie auswählen, werden die Mitglieder der Gruppe angezeigt. Mal sehen, was das bedeutet. Lass uns zuschlagen, okay. Und dann wieder, wieder okay. Hier müssen wir auswählen, um die Aktion auszulösen. Wie Sie sehen können, haben wir diese Mitglieder innerhalb der Gruppe. Nehmen wir nun an, dass ich diese vier Mitglieder hier auswählen möchte . Was kann passieren, wenn ich mit der Auswahl dieser Mitglieder beginne? Nur die Mitglieder, die in der Gruppe sein werden können sehen, dass diese Punkte jetzt nicht mehr verfügbar sind. Das bedeutet, dass Tableau alles entfernt und von vorne anfängt. Und alles, was Sie auswählen, wird das einzige Mitglied der Gruppe sein. Das war's für diese Option. Die Auswahl wird die Mitglieder der Gruppe definieren. Lass uns gehen und es auf die zweite Option ändern. Gehen wir zu unserer Aktion über, der Änderung der Kunden-ID. Gehen wir nun zu diesem über. Es heißt, füge Werte zu Sets hinzu, was diesmal passieren kann. Tableau wird vorher nicht vergessen , welche Mitglieder der Gruppe angehört haben. Jetzt fügen wir den Gruppen nur noch neue Mitglieder hinzu. Mal sehen, wie das funktioniert. Lass uns gehen und wieder. Ok, jetzt haben wir diese vier Mitglieder in der Gruppe. Und nehmen wir an, ich möchte zwei neue Mitglieder hinzufügen . Nehmen wir an, ich möchte diese beiden Mitglieder hier hinzufügen, also gehen wir und wählen sie aus. Damit können Sie sehen, dass wir diese Mitglieder immer noch dabei haben. Wir haben gerade zwei neue Mitglieder hinzugefügt . Es ist wirklich einfach, oder? Gehen wir und versuchen es mit dem letzten. Gehen wir zur Aktion und auch zur Kundenänderungs-ID. In diesem Fall können wir sagen, Werte aus Sätzen entfernen . Was kann nun passieren? Es kann genauso sein wie das Hinzufügen neuer Mitglieder zu den Gruppen, aber dieses Mal werden alle Mitglieder, die Sie auswählen, aus den Gruppen entfernt. Lass uns das ausprobieren. Gehen wir und klicken auf Okay. Und wieder. Okay, nehmen wir an, ich möchte dieses Mitglied aus der Gruppe entfernen und es in die Out-Gruppe verschieben. Um das zu tun, wählen wir es einfach aus und klicken darauf. Wie du jetzt sehen kannst, ist es ein Thread und es ist nicht mehr in der Gruppe. Das ist es. Es geht also darum, was passieren kann, wenn wir die Aktion auslösen. Aber jetzt wollen wir lernen, was passieren kann wenn wir mit der Auswahl der Aktion beginnen. Gehen wir zu den Aktionen hier drüben und kehren wir zu unserer festgelegten Aktion zurück. Auf der rechten Seite haben wir hier drei Optionen. Behalten Sie die eingestellten Werte bei. Fügt alle Werte hinzu, die gesetzt werden sollen. Alle Werte aus den Sätzen entfernen. Bisher haben wir immer mit den Keep-Set-Werten gearbeitet. Das heißt, wenn Sie die Auswahl löschen, passiert nichts Die Mitglieder, die Sie mit Ihrer Auswahl definiert haben , bleiben in der Gruppe Aber die anderen beiden werden Ihre Definitionen zerstören. Nehmen wir an, dass alle Werte zu Sätzen hinzugefügt werden. Wenn Sie die Auswahl aufheben, werden der Gruppe alle Werte hinzugefügt der Gruppe alle Werte hinzugefügt Diese Option bedeutet also, dass , wenn Sie die Auswahl aufheben , alles genau umgekehrt ist Wir haben alle Werte aus den Sets entfernt Wenn du also alles abwählst, wird alles gelöscht, also lass uns diesen auswählen Füge alle Werte zu den Sätzen hinzu und probiere das richtig aus. Wir haben diese fünf Mitglieder in der Gruppe und die Rate ist abgelaufen. Und ich interagiere gerne mit unseren Berichten. Und ich wähle diesen Punkt aus, um ihn aus der Gruppe zu entfernen. jetzt passieren, wenn ich meine Auswahl deaktiviere oder lösche Was kann jetzt passieren, wenn ich meine Auswahl deaktiviere oder lösche, dass alle Mitglieder in der Gruppe sind Und die andere Option kann genau das Gegenteil sein. Wenn ich die Auswahl deaktiviere, wird alles gelesen und veröffentlicht Ordnung. Okay, das ist alles für die festgelegten Aktionen. Wie Sie sehen können, ist es eine wirklich nette Funktion , mit der Sie den Benutzern die Freiheit geben können den Benutzern die Freiheit zu wählen, welches Mitglied Mitglied sein wird, welches Mitglied draußen sein wird damit sie Fokusanalysen durchführen können, anstatt dass wir derjenige sind, der die Dashboards erstellt Es verleiht Ihren Ansichten also wirklich mehr Dynamik und mehr Interaktivität Ordnung, das ist alles über die Aktionssätze und als Nächstes lernen wir den letzten Typ kennen, wie man Aktionen verwendet, um die Werte der Parameter zu ändern. 125. Udemy 11 7 Parameter: Ordnung Leute, jetzt kommen wir zur letzten Art von Aktionen Wir haben die Parameter. Auch hier können wir Aktionen verwenden, um die Werte der Parameter zu ändern. Lassen Sie uns nun ein Beispiel haben, um zu verstehen, wie das funktioniert. Lassen Sie uns jetzt den Umsatz pro Monat ermitteln. Also lass uns die Verkäufe hier drüben abholen. Und lass uns das Bestelldatum in die Spalten eintragen. Ich ändere es einfach auf die Monate hier drüben und lass uns die Etiketten hinzufügen. Was ich nun in dieser Ansicht erstellen möchte, da ich Daten aus der Ansicht auswähle, möchte ich den Gesamtumsatz meiner Auswahl ermitteln. ob ich einen Punkt oder eine andere Punktegruppe auswähle, möchte ich den Gesamtumsatz meiner Auswahl erhalten. Dazu erstellen wir nun ein weiteres Arbeitsblatt , in erstellen wir nun ein weiteres Arbeitsblatt dem wir den Gesamtumsatz unserer Auswahl anzeigen möchten. Lassen Sie uns ein weiteres Arbeitsblatt erstellen. Als erstes müssen wir also einen neuen Parameter erstellen. Gehen wir zur Datenfarbe, zum leeren Bereich hier drüben, klicken wir mit der rechten Maustaste darauf. Und dann Parameter erstellen. Geben wir ihm einen Namen. Es wird der Gesamtumsatz sein. Innerhalb dieses Bereichs können wir den Gesamtumsatz unserer Auswahl haben den Gesamtumsatz unserer Auswahl Wir können den Datentyp fließen lassen, das Anzeigeformat. Stellen wir es auf einen Währungsstandard um und der aktuelle Wert kann, sagen wir, Null statt Eins sein. Das ist alles. Lass uns gehen und Ok drücken. Der Show-Parameter radikal verbinden, derzeit ist er Null und unserer Ansicht nach nichts. Jetzt hätte ich hier gerne einen Satz , in dem der Gesamtumsatz steht. Und dann können wir den Wert des Parameters haben. Um das zu tun, müssen wir ein neues berechnetes Feld erstellen. Lassen Sie uns hier mit diesem Pfeil ein neues berechnetes Feld erstellen. Um das zu tun, gehen wir einfach zu unserem Parameter aus den Daten, Pain, und ziehen ihn per Drag-and-Drop in unsere Berechnungen. Warum machen wir das? Da wir Parameter nicht direkt in unseren Aggregationen oder in unserer Ansicht verwenden können, müssen wir immer ein neues berechnetes Feld erstellen und darin den Wert aus dem Parameter haben . Das ist alles Lass uns gehen und auf Okay klicken. Jetzt haben wir auf der linken Seite ein neues berechnetes Feld, unsere neue Kennzahl. Gehen wir und fügen es hier in den Text ein. Und standardmäßig können wir es als Summe haben. der Benutzer verschiedene Punkte auswählt, erhalten wir die Summe all unserer Auswahlen. Diese Aggregation ist korrekt. Aber jetzt haben wir hier in der Ansicht nur Null, aber ich hätte gerne einen Satz, Gesamtumsatz, dann den Wert Um das zu tun, gehen wir zum Text hier drüben und dann zu den drei Punkten. Und jetzt haben wir ein neues Fenster, in dem wir den Text anpassen werden. Wir werden Gesamtumsatz sagen. Dann haben wir den Wert unseres neuen berechneten Feldes. Aber lass uns einfach alles größer machen. Gesamtumsatz, lass es uns auf 20 erhöhen. Und der Parameter oder die berechneten Felder werden ebenfalls 20 sein. Und ich würde es gerne mutiger machen. Das ist alles. Klicken Sie auf Okay. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt den Gesamtumsatz und der Wert ist Null, was sich aus dem Parameter ergibt. Lassen Sie uns nun diesen Wert beispielsweise auf 100 ändern. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir einen Gesamtumsatz von 100. Und jetzt möchte ich auch das Format der Gesamtverkäufe ändern . Gehen wir zu unserem berechneten Feld, Rad. Klicken Sie darauf und gehen wir dann zu Formaten. Und dann haben wir hier auf der linken Seite Zahlen. Wenn Sie auf diese Optionen klicken, können wir zu den Währungsstandards wechseln. Dann lass uns in die Vereinigten Staaten ziehen. Es wird irgendwo hier drüben sein , in den Vereinigten Staaten von Amerika. Und damit haben wir die Dollarzeichen. Ordnung Leute, der nächste Schritt ist, dass ich alles in einem Dashboard zusammenführen möchte, also beide Arbeitsblätter Lass uns loslegen und neue Dashboards erstellen . Lassen Sie uns den Gesamtumsatz ermitteln, und dann werden wir die Umsätze pro Monat ermitteln Lassen Sie mich es einfach etwas größer machen und den Titel aus dem Gesamtumsatz entfernen. Wie Sie nun sehen können, ergibt sich der Gesamtverkaufswert aus dem Parameter. Bisher ist alles zwischen diesen beiden Arbeitsblättern unterbrochen Was ich hier auswähle, wird nicht im Parameter widergespiegelt Jetzt kommt die Magie. Ich möchte den Wert der Parameter in Abhängigkeit von meinen oder meinen Interaktionen aus dieser Ansicht ändern der Parameter in Abhängigkeit von meinen oder meinen . Um das wie gewohnt zu tun, gehen wir zum Hauptmenü hier zu den Dashboards Dann gehen wir zu den Aktionen. Und dann fügen wir eine neue Aktion hinzu und wählen diese Option. Ändern Sie die Parameterwerte. Gehen wir hinein. Also hier haben wir das übliche Zeug, die Quelle, den Auslöser und die Ziele. Ändern wir den Namen, Gesamtumsatz. Definieren wir die Quelle. Es werden die Verkäufe pro Monat sein. Lassen Sie uns einfach das siebte Blatt von hier entfernen. Blatt sieben ist der Gesamtumsatz. Und dann wird die Aktion die Auswahl sein. Also möchte ich die Aktion auswählen und auslösen. Und dann müssen wir hier unseren Parameter finden. Wir haben nur einen, also den Gesamtumsatz, wählen wir das auf der rechten Seite aus. Was passiert, wenn wir unsere Auswahl gelöscht haben Also würde ich gerne sagen, okay, setzen wir es auf Null, wenn die Benutzer nichts auswählen Ordnung, jetzt müssen wir als letztes für Tableau definieren, welches Feld die Werte der Parameter durch den Umsatz steuern soll . Je nach Monat haben wir unterschiedliche Informationen, wie Sie hier sehen können. Wir haben den Monat und wir haben die Summe der Verkäufe. Natürlich wird die Summe der Verkäufe die Werte der Parameter bestimmen. Gehen wir also und wählen diesen Wert hier aus. Und die Aggregation wird die Summe sein, da wir den Gesamtumsatz ermitteln Damit ist vorerst alles geklärt Lass uns auf Ok klicken. Dann nochmal Ok. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir den Wert 100, der aus den Parametern stammt. Aber wenn ich zum Beispiel die Datenpunkte hier auswähle, können Sie sehen, dass der Gesamtumsatz aus meiner Auswahl, den 64.000, stammt . Wenn ich nun all diese Werte aus der Ansicht auswähle, fasst Tableau all diese Verkäufe aus meiner Auswahl zusammen und füge sie in den Somit haben wir eine Verbindung zwischen den Parametern und unseren Aktionen in der Ansicht, was Ihren Dashboards eine Menge Dynamik und Interaktivität verleiht Interaktivität In Ordnung Leute, das ist alles für die Parameteraktionen. Es ist eine wirklich nette Funktion in Tableau. In Ordnung, das ist alles für die Aktionstypen. Und als Nächstes werde ich mit Ihnen meine Tipps zu den Aktionsauslösern teilen . 126. Udemy 11 8 Auslöser: Ordnung, Leute. Jetzt möchte ich Ihnen schnelle Tipps geben wann Sie welche Art von Aktionsauslösern verwenden sollten. Wenn Sie beispielsweise von Ihren Arbeitsblättern zu anderen Arbeitsblättern springen oder zu einer externen Website wechseln möchten , ist es besser, den Benutzern die Optionen zur Auswahl dieser Option über das Menü zur Zeigen Sie zunächst das Menü an. Teilen Sie die Benutzer auf, sehen Sie sich den Link Wenn die Benutzer dann dorthin gehen möchten, wählen sie den Link aus und klicken darauf Es ist immer besser , als sie mit einer Auswahl zu überraschen , wenn die Benutzer etwas auswählen möchten, als ob sie plötzlich woanders hingehen Es ist wirklich nicht nett. Nimm das Menü. Wenn Sie zur URL gehen oder zu gehen wenn Sie die Filteraktion verwenden, verwenden Sie am besten Select. Es ist quasi interaktiver, sobald ein Benutzer anfängt, aus mehr Arbeitsblättern auszuwählen Das andere Arbeitsblatt wird Filter sein. Normalerweise wähle ich Select, wenn ich die verwendeten Filteraktionen und die verwendete Tabelle sowie eine Standardtabelle verwende. Wenn Sie eine Schnellaktion für eine Filteraktion verwenden, ich normalerweise Select. Für die letzte Option, die Highlights, empfehle ich Ihnen wirklich , mit dem Mauszeiger zu fahren Da sich die Benutzer am häufigsten innerhalb eines Arbeitsblatts bewegen, dem anderen Arbeitsblatt Es ist wirklich nett und eher modern. Seien Sie wirklich vorsichtig, wann und wie Sie welche Aktionen auslösen, damit Ihre Benutzer nicht überrascht werden, wenn sie woanders hinspringen. Wenn Sie beispielsweise „ Gehe zu RL“ und Tabellen verwenden, seien Sie vorsichtig, sprechen Sie mit Ihren Benutzern darüber, wie sie es gerne sehen würden, und treffen Sie dann vielleicht gemeinsam mit den Benutzern eine Entscheidung über die Interaktivität und die Aktionen . In Ordnung? Okay, das ist für mich alles über Aktionen in Tableau. Ordnung, das ist alles für die Tipps zu den Aktionsauslösern. Damit haben wir den Abschnitt, die Tableau-Aktionen, abgeschlossen . Und im nächsten Abschnitt werden wir uns einem sehr wichtigen Thema in Tableau befassen, den Tableau-Berechnungen. Wir können dort lernen, wie man die Daten in Tableau manipuliert, und wir werden viele Tableau-Funktionen erlernen. 127. Section12-Berechnungen: Tabellenberechnungen. Wir werden jetzt über 60 verschiedene Funktionen in Tableau behandeln, um Ihre Daten zu manipulieren. Sie werden nicht nur verstehen , wie Sie all diese Tableau-Funktionen verwenden, sondern auch das Konzept dahinter verstehen. Verwenden Sie sehr einfache Skizzen und Beispiele damit Sie verstehen, wie diese Tableau-Funktionen funktionieren Da einige dieser Berechnungen sehr kompliziert sind, werden wir zunächst die Grundlagen von Tabellenberechnungen behandeln die Grundlagen von Tabellenberechnungen Anschließend können wir uns mit den am häufigsten verwendeten Funktionen in den vier Kategorien befassen den am häufigsten verwendeten Funktionen in den vier Kategorien Berechnungen auf Zeilenebene, Aggregatberechnungen, LOD-Ausdrücke und Tabellenberechnungen Lassen Sie uns zunächst eine Einführung in die Grundlagen der Tableau-Berechnungen geben. Also lass uns jetzt gehen. 128. Udemy 1 1 calc intro: Jeder. Jetzt werden wir über die berechneten Felder in Tableau sprechen. Und wir werden mit der ersten Frage beginnen. Warum brauchen wir überhaupt berechnete Felder? Wie wir bereits gelernt haben, gehen wir beim Erstellen unserer Visualisierungen immer zur Datenfarbe, zur Datenquelle und nehmen die Felder, die wir sehen, in der Ansicht auf Stellen wir uns nun vor , Sie befinden sich in einem Szenario, in dem Sie zusätzliche Informationen benötigen, Informationen, die in unserer Datenquelle nicht verfügbar sind Oder Sie möchten diese Informationen manipulieren und in neue Informationen, in neue Felder umwandeln . Oder nehmen wir an, dass wir in unseren Ansichten eine sehr komplexe Logik aufbauen . Für all diese Szenarien können wir neue berechnete Felder in Tableau erstellen neue berechnete Felder in , die in unserer Datenquelle platziert werden. Berechnete Felder in Tableau sind benutzerdefinierte Felder, die mithilfe von Formeln oder Ausdrücken erstellt werden . Es gibt also zusätzliche Felder, die Sie auf der Grundlage der ursprünglichen Felder in der Datenquelle erstellen können auf der Grundlage der ursprünglichen Felder in der Datenquelle erstellen . In Ordnung, alle zusammen. Nun kommen wir zur nächsten Frage, wie man neue berechnete Felder in Tableau erstellt. Es gibt fünf Methoden zum Erstellen berechneter Felder. Vier davon sind global. Das heißt, sobald Sie das berechnete Feld erstellt haben, erscheint es in der Datenquelle, in den Daten. Es ist schwierig, es in anderen Arbeitsblättern oder in einer Arbeitsmappe zu verwenden anderen Arbeitsblättern oder in , die mit der Datenquelle verbunden ist Und wir haben eine lokale Methode, um ein berechnetes Feld nur aus einer Ansicht zu erstellen Und wir nennen das schnelle Berechnungen. Lassen Sie uns nun diese fünf Methoden untersuchen. Die erste Möglichkeit, ein neues berechnetes Feld zu erstellen , besteht darin, zum Datenpin auf der linken Seite zu wechseln. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den weißen Bereich, klicken Sie mit der rechten Maustaste hier. Und die erste Option ist berechnetes Feld erstellen. Sobald wir hierher gehen, erhalten wir ein neues Fenster, in das wir unseren Ausdruck schreiben können. Das ist es, das ist der erste Weg. Lass uns zum nächsten übergehen. Ich werde das einfach schließen. Wenn du hierher gehst, haben wir einen kleinen Pfeil in der Nähe der Suche. Wenn du darauf klickst, erhalten wir genau dieselbe Liste. Wie Sie sehen können, besteht die erste Option darin, ein berechnetes Feld zu erstellen. Die dritte Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, zu einem dieser Felder in unserer Datenquelle zu wechseln . Nehmen wir an, wir gehen zu den Adressen, schreiben einen Klick darauf und dann haben wir hier die Option Erstellen. Und der erste heißt Berechnetes Feld erstellen. Sobald Sie dort sind, erhalten wir genau das gleiche Fenster, aber dieses Mal werden wir den Feldnamen im Ausdruck vorbereiten, weil wir hier speziell zur Adresse gegangen sind und von dort aus ein neues berechnetes Feld erstellen . Lassen Sie uns das schließen und ich werde Ihnen die ersten Methoden zeigen , um ein berechnetes Feld zu erstellen. Wir gehen zu den Analysen im Menü hier drüben, klicken Sie darauf. Und hier haben wir die Option Berechnetes Feld erstellen. Sobald wir darauf klicken, erhalten wir wieder dasselbe Fenster. sind schnell die vier Methoden um ein neues berechnetes Feld zu erstellen. Sie erhalten immer das gleiche Ergebnis, nur wenn Sie zu dem Feld gehen und von dort aus ein berechnetes Feld erstellen, finden Sie den Feldnamen im Ausdruck. Lassen Sie uns das jetzt meine erste Berechnung nennen. Und ich werde hier einfach alles Mögliche innerhalb des Ausdrucks angeben . Geben wir einfach eins ein. Lass uns gehen und zuschlagen. Okay. Jetzt können wir in der Datenbank sehen, dass Tableau ein neues Feld für uns erstellt hat Es ist wie ein Feld, wie alle anderen Felder , die wir in der Datenbank in unserer Datenquelle haben Es hat auch einen Datentyp. Es ist ein kontinuierliches Maß, weil ich dort eins eingebe, es ist also wie eine Zahl. Sie können es genauso behandeln wie jedes andere Feld, aber um zu verstehen, welche Felder berechnet werden und welche Felder original sind, können Sie auf dem Symbol hier sehen, es hat das Gleichheitszeichen. Das heißt, wenn Sie in einem Feld das Gleichheitszeichen neben dem Datentypsymbol sehen , bedeutet das, dass es sich bei diesem Feld um ein berechnetes Feld handelt. Es ist kein Originalfeld, das aus der Datenquelle stammt. Jemand hat dieses berechnete Feld erstellt und dieses berechnete Feld erstellt und es basiert auf den Originaldaten. Auf diese Weise können Sie schnell erkennen, bei welchen Feldern es sich um Originaldaten handelt, die aus den Quellsystemen stammen, und bei welchen Feldern es sich um berechnete Felder handelt , die von den Benutzern erstellt wurden. Damit haben wir unser erstes berechnetes Feld erstellt. Und es ist ein globales Feld. Das heißt, wenn Sie zu einem anderen Arbeitsblatt wechseln, gehen wir zum Beispiel zu einem neuen. Wir können unser berechnetes Feld wieder finden. Fahren wir nun mit der nächsten Methode fort, bei der wir ein lokales berechnetes Feld erstellen nur für eine Ansicht relevant ist. Um das zu tun, werden wir etwas Fettes in der Ansicht haben. Nehmen wir zum Beispiel den Vornamen des Kunden und fügen ihn in die Zeilen ein. Um ein schnell berechnetes Feld lokal zu erstellen, gehen wir nun in das Feld hinein, in die Dimension. Und das können wir mit einem Doppelklick tun. Sobald Sie das getan haben, können Sie sehen, dass wir jetzt etwas in dieses Feld schreiben dürfen . Und wir schreiben jetzt das berechnete Feld. Nehmen wir an, wir haben jetzt Großbuchstaben des Vornamens und ich möchte ihn manipulieren und in Großbuchstaben umwandeln Ich würde gerne alles in Großbuchstaben sehen. Um das zu tun, haben wir in der Tabelle die Funktion upper. Jetzt schreibe ich den Funktionsnamen und er wird den von mir erstellten Vornamen transformieren, das berechnete Feld innerhalb des Vornamens. Sobald Sie nach draußen gehen, klicken Sie irgendwo draußen oder klicken Sie jetzt, wir können das Ergebnis sehen, diese Funktion hat sich geändert. Der erste Fall ist , dass wir eine schnelle Transformation durchgeführt haben, schnelle Berechnungen innerhalb der Ansicht. Wenn Sie aus der Datenflut erneut den Vornamen heraussuchen, können Sie sehen, dass sich nichts geändert hat. Wir haben nichts an der Datenquelle geändert, wir haben sie nur schnell für diese Ansicht geändert. Auf diese Weise können Sie schnell ein neues berechnetes Feld in der Ansicht erstellen , ohne die Datenquelle zu beeinträchtigen. Und es wird in dieser Ansicht nur lokal verfügbar sein. Nehmen wir nun an, dass diese Transformation hier interessant ist und ich sie an anderer Stelle in anderen Ansichten wiederverwenden möchte . Um es nun in unserer Datenquelle verfügbar zu machen , was wir tun können, können wir dieses Feld aus den Visualisierungen übernehmen und es einfach in die Datenquelle einfügen Lassen Sie uns damit veröffentlichen, wie Sie sehen können. Fügen Sie das neue Feld zu den Kunden hinzu und wir wissen, dass es sich um ein berechnetes Feld handelt, indem wir den Datentyp überprüfen. Sie können sehen, dass wir das Gleichheitszeichen Tableau haben. Bieten Sie uns hier an, es umzubenennen. Ich möchte es so lassen, wie es ist, und wenn Sie es betreten, um die Berechnung zu bearbeiten, müssen Sie die Berechnung radikal verbinden und bearbeiten. Und wieder schneiden wir das Fenster aus, in dem wir die Berechnung konfigurieren können. Ordnung, Kay , also habe ich Ihnen alle Methoden gezeigt , wie Sie neue berechnete Felder in Tableau erstellen können. Ordnung, im nächsten Schritt lernen wir die grundlegenden Optionen kennen, die wir im berechneten Fenster haben . Gehen wir zu unserem berechneten Feld, meiner ersten Berechnung. Lassen Sie uns zuerst den Wert in der Ansicht anzeigen. Ziehen wir es in den Text hier drüben, und wie Sie sehen können, haben wir den Wert Nummer eins. Lassen Sie uns das berechnete Feld bearbeiten damit das Fenster eine radikale Verbindung herstellt. Und lass uns zur Bearbeitung gehen. Und was haben wir hier? Zuerst haben wir den Namen des berechneten Feldes, und wir nannten es, in diesem Beispiel, meine erste Berechnung. Aber natürlich können Sie zum Datenbereich oder zur Datenquelle wechseln und sie direkt von dort aus umbenennen, oder Sie können dies innerhalb des berechneten Fensters tun Okay, als nächste Information haben wir den Namen der Datenquelle, in der wir das berechnete Feld erstellen. In diesem Beispiel haben wir das berechnete Feld in der kleinen Datenquelle erstellt . Das ist wirklich wichtig, wenn Sie mehrere Datenquellen haben und viele berechnete Felder erstellen. Es ist wirklich nett zu wissen, wo ich jetzt dieses berechnete Feld erstelle, also ist es nett und f Gehen wir nun zum wichtigsten Abschnitt in diesem Fenster über , diesem weißen Bereich , in den Sie Ihren Ausdruck schreiben können , um das berechnete Feld zu definieren. Derzeit haben wir einen, aber wir können verschiedene Dinge verwenden. Wir können die Feldnamen, Parameter, Funktionen usw. verwenden. Zum Beispiel haben wir beim letzten Mal die obere Funktion für den Vornamen erstellt . Damit habe ich definiert, was in diesem berechneten Feld gemacht werden soll. Das ist mein Ausdruck. Sie sich jetzt keine Gedanken über die Syntaxen ich in die Ausdrücke schreibe, denn in den nächsten Tutorials werden wir alles über die Syntaxen und über verschiedene Funktionen in Tableau lernen über verschiedene Funktionen in Machen Sie sich darüber jetzt keine Sorgen. Die nächste Information, die wir haben ist, dass die Information der Berechnung gültig ist. Hier gibt uns Tableau eine kurze Information darüber, ob der Ausdruck, den ich gerade geschrieben habe, aktuell gültig oder ungültig ist, ich die Berechnung korrekt geschrieben habe. Deshalb haben wir bei Tableau alles in Ordnung. Aber jetzt machen wir etwas falsch. Jetzt erhalten wir eine rote Meldung von Tableau dass die Berechnung Fehler enthält. Und hier haben wir einen kleinen Pfeil. Wenn du hierher gehst, wirst du die Nachricht sehen. Darin steht, dass Tableau hier eine schließende Klammer erwartet. Tableau, zeig uns eine kurze Nachricht, um zu erfahren, was in unserer Berechnung falsch ist Wenn ich die Klammer hinzufüge, können Sie sehen, dass die Wir haben kurze Informationen von Tableau. Weiter zu den nächsten Informationen, die wir haben. In diesem heißt es eine Abhängigkeit und ein kleiner Pfeil. Lass uns darauf klicken und sehen, was wir hier haben. Es heißt, Änderungen an dieser Berechnung könnten sich auf die folgenden Blätter auswirken, Blatt Nummer eins hier Tableau warnt uns davor. Alles, was Sie an dem Ausdruck in dieser Berechnung ändern , könnte sich auf Blatt Nummer eins auswirken. Und das liegt daran, dass wir dieses berechnete Feld in der Ansicht im ersten Blatt verwenden. Dies sind sehr wichtige Informationen, insbesondere wenn Sie verschiedene Arbeitsblätter haben und dasselbe berechnete Feld in verschiedenen Arbeitsblättern verwenden Und das passiert häufig, vor allem, wenn Sie sich auf den Inhalt einer Ansicht konzentrieren und das berechnete Feld hier ändern Es ist wie eine Erinnerung, eine Warnung von Tableau sagt Ihnen, in Ordnung, wenn Sie diese Änderung vornehmen, können Sie die folgenden Arbeitsblätter hier beeinflussen die folgenden Arbeitsblätter hier Ich empfehle Ihnen, immer die Abhängigkeiten zu überprüfen um sicherzustellen, dass die Änderungen, die Sie derzeit am berechneten Feld vornehmen, auch für die anderen Blätter relevant Ordnung, also wenn wir weitermachen, haben wir zwei einfache Grundregeln, die zutreffen, und okay, ich muss nicht darüber sprechen, denke ich Dann haben wir hier einen kleinen Pfeil, und das ist sehr wichtig Also lass uns gehen und darauf klicken. Was haben wir hier? Und diese Erweiterung ist eine Dokumentation oder ein Katalog aller Funktionen , die wir in Tableau haben Suchen wir zum Beispiel nach der Funktion upper, die wir in diesem Beispiel verwenden, suchen wir nach upper, und jetzt können wir auf der rechten Seite die Dokumentation dieser Funktion sehen der rechten Seite die Dokumentation dieser Funktion Hier haben wir also drei Informationen von Tableau. Die erste ist die Syntax der Funktion. Die Syntax besagt also, dass es mit dem oberen Schlüsselwort beginnt. Es akzeptiert nur Felder und der Datentyp sollte eine Zeichenfolge sein. In der nächsten Information haben wir eine kurze Beschreibung der Funktion, es heißt also, dass sie eine Textzeichenfolge in alle Großbuchstaben umwandeln wird . Die dritte Information, wir haben hier ein Anwendungsbeispiel. Es heißt, okay, wenn Sie einen Großbuchstaben für das Wertprodukt haben , alles in Kleinbuchstaben, die Ausgabe, das Ergebnis wird ein Produkt in Großbuchstaben sein. Hier haben wir eine nette kurze Kurzbeschreibung aller Funktionen, die wir in Tableau haben. Das ist sehr nützlich, besonders während Sie die Berechnungen schreiben , denn es macht keinen Sinn, sich alles zu merken, oder? Ich neige auch dazu, immer zu überprüfen, ob ich die richtige Syntax oder sogar die richtige Like-Funktion verwende Ich überprüfe immer die Beispiele und sage, okay, das ist das, was ich brauche. Und noch etwas, das Sie in diesem Fenster sehen können, diesem Drop-down-Menü. Und hier haben wir verschiedene Gruppen von Funktionen in Tableau, zum Beispiel haben wir hier die Gruppe der Zeichenkettenfunktionen. Wenn Sie sie aufrufen, erhalten Sie eine Liste aller Funktionen, die die Zeichenkettenfelder manipulieren werden . Also haben wir hier am Ende, wie Sie sehen können, die obere Funktion, die wir in unserer Berechnung verwenden. Ordnung, Kay, damit haben wir alle Optionen behandelt, die Sie im Fenster der berechneten Felder sehen können. Ordnung, das war also eine Einführung berechnete Felder in Tableau, und als Nächstes lernen wir die grundlegenden Komponenten von Tableau-Berechnungen kennen. 129. Udemy 1 2 calc-Komponenten: Leute, wenn wir weitermachen, werden wir über die grundlegenden Komponenten von Berechnungen in Tableau sprechen . Das bedeutet, welche Art von Informationen wir in die Ausdrücke, in die Berechnungen einfügen können . Das erste, was wir der Berechnung hinzufügen können , ist der Kommentar. Kommentare sind für Sie und die anderen sehr nützlich , um einen Kontext oder eine kurze Beschreibung zu haben Kontext oder eine kurze Beschreibung zu haben warum Sie die Berechnung durchführen. Um zum Beispiel Kommentare zu diesem Code hinzuzufügen, können wir am Anfang weitermachen und haben die beiden Schrägstriche Dann können wir alles schreiben. Alles, was nach den beiden Schrägstrichen folgt, wird bei der Berechnung nicht ausgeführt Zum Beispiel können wir hier eine Berechnung schreiben, um den Vornamen in Großbuchstaben zu ändern Alles, was ich hier schreibe, wird nicht ausgeführt und auch nicht von Tableau aus überprüft. Ich empfehle wirklich, immer Kommentare für Sie hinzuzufügen , wenn Sie diese Berechnung später aufrufen. Sie verstehen, warum Sie diesen Ausdruck schreiben. Ordnung, weiter zu den zweiten Informationen , die wir in die Berechnungen einfügen können, das sind die Felder aus der Datenquelle. Also das sind die orangen Farben. Wir haben ihn hier, den Vornamen. Aber lassen Sie uns einfach alles entfernen und ganz von vorne anfangen. Wenn Sie also ein neues Feld in diesem Formelfeld hinzufügen möchten , können Sie damit beginnen, den Feldnamen zu schreiben. Während ich gerade schreibe, kann Tableau hier eine Liste mit Vorschlägen erstellen, Tableau hat drei Dinge definiert. Die erste ist eine Funktion. Wie Sie sehen können, gibt es ein kleines Symbol, wie ein F. Dies weist darauf hin, dass es sich um eine Funktion handelt. Oder die zweite Information, da steht der Vorname, und daneben befindet sich ein Datentypsymbol. Dieses Datentypsymbol kann darauf hinweisen, dass es sich um einen Feldnamen handelt. Die dritte Information ist ebenfalls der Vorname mit dem Symbol. Das heißt also, es ist gefüllt. Aber hier schreibt Tableau es, das ist aus der Big-Data-Quelle, weil diese beiden Felder genau hier den gleichen Namen haben. Tableau zeigt uns, dass dieses Feld aus einer anderen Datenquelle stammt. Das erste stammt aus derselben Datenquelle. Deshalb muss Tableau nicht sagen, okay, es stammt aus einer kleinen Datenquelle, weil es aus der aktuellen Datenquelle stammt. Da die zweite jedoch aus einer anderen Datenquelle stammt, weist Tableau darauf hin, dass es sich ein anderes Feld als eine andere Datenquelle handelt. Da wir nun den Vornamen aus der aktuellen Datenquelle haben wollen , können wir diesen hier auswählen. Und damit haben wir ein Feld in unsere Berechnungen eingefügt , und wie Sie sehen können, hat es die orange Farbe Eine andere Möglichkeit, Felder zu unseren Berechnungen hinzuzufügen, ist per Drag & Nehmen wir an, ich möchte auch den Nachnamen erhalten Also kann ich hier zum Nachnamen gehen, ihn per Drag-and-Drop in die Berechnung ziehen und so sehen wir, dass wir unser zweites Feld bekommen haben und es wieder die orange Farbe hat. Und natürlich können die Felder , die wir zu Berechnungen hinzufügen , beliebige Felder sein. Gehen wir und fügen die Siegel hinzu. Die Siegel sind ein Maß, also gehen wir zu den Bestellungen, den Verkäufen, wir können einfach per Drag-and-Drop zu den Berechnungen übergehen. Wie Sie sehen können, gibt es in Tableau auch Messungen innerhalb der Berechnungen, und sie können auch dieselbe Farbe haben , nämlich die Farbe Orange. Ordnung, weiter zur nächsten und sehr wichtigen Komponente, wir haben die Tableau-Funktionen. Tableau-Funktionen sind in Operatoren integriert , die verwendet werden könnten, um den Inhalt eines Felds zu manipulieren , zu transformieren und zu ändern . Zum Beispiel, was wir mit den Verkäufen machen können. Wir können den Gesamtumsatz in unseren Daten berechnen. Um das zu tun, können wir die Funktion Summe vor dem Außendienst verwenden , wir können mit der Summe beginnen und dann die offenen Auszubildenden haben und dann schließen, wie wir sehen können, diese Komponente, diese Funktionen in Tableau, haben immer die Farbe hellblau Was kann nun passieren? In der Tabelle werden alle Werte zusammengefasst, die in den Umsätzen enthalten sind und als Ergebnis dargestellt werden Gehen wir zum Heizen. Oder wir bekommen hier eine Fehlermeldung, weil wir die Berechnung geändert haben. Also lass uns gehen und es entfernen. Lassen Sie uns das nochmal in den Text aufnehmen, sodass wir die Gesamtsumme der Verkäufe in unseren Daten haben. Gehen wir nun zurück zu unserem berechneten Feld und sehen uns die nächste Komponente an. Wir haben die logischen Ausdrücke. Wir können die logischen Ausdrücke verwenden, um zu überprüfen, ob eine Bedingung wahr oder falsch ist. Und sie haben auch die Farbe einer Plakette. Nehmen wir zum Beispiel an, wir möchten die Berechnung erstellen , bei der wir die Summe der Verkäufe überprüfen. Wenn es höher als 1.000 ist , wollen wir das Hoch am Ende sehen. Lass mich dir zeigen, wie wir das machen können. Wir werden die Aussage verwenden, sie wird mit dem Schlüsselwort beginnen. Wie Sie sehen können, ist es schwarz weil es ein logischer Ausdruck ist. Wenn die Summe der Verkäufe höher als 1.000 ist, können wir der Betreiber höher als 1.000 ist , was passiert dann? Wir werden den Wert hoch haben. Dann beenden wir den logischen Ausdruck. Wir können hier überprüfen, ob die Berechnung hier gültig ist. Dann haben wir unsere logischen Ausdrücke und fertig, mach dir keine Gedanken über die Syntax. Wir werden in den nächsten Tutorials Schritt für Schritt anhand sehr einfacher Beispiele alles lernen den nächsten Tutorials Schritt für Schritt . Ordnung, jetzt gehen wir zur letzten Komponente über, die wir zu unseren Berechnungen hinzufügen können. Wir haben die Peter-Parameter, dynamische Felder, die wir zu Visualisierungen hinzufügen können, um alles in den Ansichten oder Berechnungen dynamisch zu gestalten den Ansichten oder Berechnungen Auch dafür wird es später ein eigenes Tutorial geben. Aber jetzt wollen wir sehen, wir können der Berechnung ein Parameterfeld hinzufügen. Zuerst müssen wir schnell einen Parameter erstellen. Um das zu tun, werde ich einfach unsere Berechnung hier schließen. Und dann können wir zum Pfeil und zum Datenbereich gehen. Dann können wir den Parameter Create darauf klicken lassen. Hier bekommen wir das Fenster. Um die Parameter zu konfigurieren, rufen wir es an und wählen eine Nummer aus. Das ist es. Lass es uns schließen und okay sagen. Jetzt haben wir auf der linken Seite einen neuen Parameter. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und zeigen Sie den Parameter, den wir haben , auf der rechten Seite und ein Eingabefeld an, in dem wir einen Wert hinzufügen können. Zum Beispiel haben wir es jetzt als Eins, wir können etwa 1.000 hinzufügen Jetzt kann in der Ansicht nichts passieren weil wir nichts haben. Aber wir werden diesen Parameter in die Berechnung einfügen . Gehen wir zurück zu unserer Berechnung, meiner ersten Berechnung, klicken wir mit der rechten Maustaste darauf und gehen Sie dann zu Bearbeiten. Was wir nun tun werden, anstatt 1.000 zu haben, werden wir den Wert aus dem Parameter abrufen , den wir wie ein dynamisches berechnetes Feld erstellen, sodass der Benutzer diesen Wert kontrollieren wird. Gehen wir und entfernen die 1.000. Und wir werden anfangen den Namen des Parameters wie jedes andere Feld zu schreiben, also wird er ausgewählt und wir bekommen ihn hier, also klicken Sie darauf. Und damit haben wir unseren Parameter in die Berechnung aufgenommen . Und wie Sie sehen können, haben die Parameter in Tableau die Farbe Lila. Das war's mit der letzten Komponente. Und damit haben wir alle verschiedenen Komponenten behandelt , die in Berechnungen verwendet werden. Lassen Sie uns jetzt die Ausgabe ausprobieren. Ich gehe und drücke okay. Dann werde ich diesen entfernen, er ist rot. Lassen Sie uns die Produkte auf den Punkt bringen. Als Nächstes holen wir uns unser neues berechnetes Feld. Diesmal wird es Dimension sein, weil die Ausgabe des berechneten Felds ein Zeichenkettenwert sein wird. Lassen Sie uns die Ergebnisse überprüfen. Und wie Sie hier sehen können, haben wir zwei Produkte mit einem hohen Wert, der Rest wird Null sein. Lassen Sie uns nun die Verkäufe überprüfen, um zu verstehen, warum diese Werte hoch sind. Und das liegt an unserer Berechnung. Bei einem Wert über 1.000 können wir den Wert erhöhen. Alles, was darunter liegt, wird Null sein. Und mit dem Parameter kontrollieren die Benutzer die Berechnung. wenn ich hier rübergehe und sage, okay, statt 1.000 nehmen wir 500. Damit haben wir auch die anderen Produkte aufgenommen. Somit haben jetzt alle Produkte den hohen Wert im berechneten Feld, sodass wir neue Informationen für unsere Visualisierungen generiert haben neue Informationen für unsere Visualisierungen generiert Ordnung, Leute, lassen Sie uns nun schnell die Komponenten der Berechnungen in diesem Beispiel zusammenfassen die Komponenten der Berechnungen in Zuerst können wir den Kommentar sehen. Dieser Kommentar wird uns helfen, den Zweck der Berechnung zu dokumentieren den Zweck der Berechnung und sie wird nicht ausgeführt, sie wird auch in grauer Farbe Die nächste Komponente, wir haben das Feld. also jedes Feld in unserer Datenquelle, egal ob es sich um eine Dimension oder eine Kennzahl handelt, Wir können also jedes Feld in unserer Datenquelle, egal ob es sich um eine Dimension oder eine Kennzahl handelt, wie dieses zu unserer Berechnung hinzufügen. Wir haben die Verkäufe und sie haben die orange Farbe. Die nächste Komponente, wir haben die Funktionen. Sie sind die eingebauten Operatoren, um unsere Daten zu manipulieren, und sie haben die blaue Farbe. Die nächste Komponente, wir haben die Operatoren. In diesem Beispiel haben wir zwei Operatoren, das Plus, den arithmetischen Und wie beim Vergleichsoperator ist es der höhere Wert, als sie die schwarze Farbe haben werden Die nächste Komponente kann es auch sein. Mit der schwarzen Farbe haben wir die Buchstabenausdrücke. Das sind statische Werte, die wir in unsere Berechnungen einfügen können. Es könnte eine Zahl wie hier die Zehn sein oder es könnte eine Zeichenfolge wie hier die Hohe sein. Und er vergisst nicht , die doppelten oder einfachen Oto-Zeichen hinzuzufügen , damit die Tabelle versteht, dass es sich um einen Wert handelt nicht gefüllt ist oder um einen Parameter oder Funktion oder etwas anderes, und wir können auch Datumswerte hinzufügen. In Ordnung, weiter zur nächsten Komponente. Wir haben die logischen Ausdrücke, die wir haben, wenn dann, und sie können uns helfen, die Bedingungen in Tableau zu bewerten und dann zu entscheiden, ob sie wahr oder falsch sind. Und die letzte Komponente , die wir in den Berechnungen haben, sind die Parameter. Sie sind die dynamischen Felder, die wir in Berechnungen verwenden können. Ordnung, das ist also alles über die Komponenten von Berechnungen. Alles klar? Damit haben wir die wichtigsten Grundkomponenten der Tableau-Berechnungen kennengelernt . Und als Nächstes werden wir lernen , wie man eine Berechnung in eine andere verschachtelt. 130. Udemy 1 3 verschachtelt calc: Ich werde also über die verschachtelten Berechnungen in Tableau sprechen verschachtelten Berechnungen in In Tableau können Sie Berechnungen verschachteln, indem Sie das Ergebnis einer Berechnung als Eingabe für eine andere Berechnung Und das liegt daran, dass Sie sich manchmal in einer Situation befinden, in der wir komplizierte Berechnungen mit unterschiedlichen Schritten haben. Für jeden Schritt können wir eine Berechnung durchführen. Wenn Sie diese Schritte implementieren, werden Sie am Ende mehrere Berechnungen haben , die ineinander verschachtelt sind die ineinander verschachtelt Lassen Sie mich Ihnen nun ein Beispiel zeigen. Ordnung, jetzt werden wir ein neues berechnetes Feld erstellen, um die Werte des Feldes Land so zu manipulieren , dass sie ein bestimmtes Format haben. In diesem Beispiel nehmen wir den Vornamen der Kunden und auch die Länder. Jetzt werden wir ein neues Feld für das Land mit einem anderen Format erstellen . Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen. Und dann beginnen wir mit der ersten Berechnung, bei der wir alle Buchstaben des Feldes Land mit Großbuchstaben erstellen können alle Buchstaben des Feldes Land mit Großbuchstaben erstellen , also werden wir die Funktion Großbuchstaben verwenden Und dann manipulieren wir das Feld Land, also fangen wir an, Land zu schreiben Und hier ist es, unser Feld das für die erste Berechnung festgelegt wird. Lass uns gehen und auf Ok klicken, diese Registerkarte. Ich gehe los und erstelle ein neues berechnetes Feld, neue Dimension in unserer Datenquelle. Gehen wir also und überprüfen die Werte. Wie Sie sehen können, sind alle Würfe, alle Länder in Großbuchstaben geschrieben Ordnung, jetzt fahren wir mit dem nächsten Schritt der Transformation fort, in dem wir nur die ersten drei Zeichen der einzelnen Werte in diesem neuen berechneten Feld anzeigen möchten nur die ersten drei Zeichen der einzelnen Werte in diesem neuen berechneten Feld Um das zu tun, kehren wir zu unserem berechneten Feld zurück und bearbeiten es. Dieses Mal werden wir die Funktion links verwenden. Sie können im Katalog suchen, um die Syntax der linken Funktion so zu sehen , wie Sie sie sehen können, mit Ausnahme von zwei Feldern. Das erste ist die Zeichenfolge, die wir bearbeiten möchten, und dann haben wir die Anzahl der Zeichen, die wir anzeigen möchten. Lassen Sie mich Ihnen jetzt Schritt für Schritt zeigen, wie wir das machen können. Lass uns zuerst zu einer neuen Zeile übergehen. Also werden wir gegangen sein und dann braucht es zwei Argumente. Das Feld, das wir manipulieren wollen, und die Anzahl der Zeichen. Das Feld, das wir manipulieren wollen, wird das Ergebnis der oberen Funktion sein. Es wird dieser hier sein. Also werde ich es einfach ausschneiden und hier einfügen. Damit haben wir das erste Argument. Das zweite Argument wird die Anzahl der Zeichen sein , die wir anzeigen möchten. Es werden drei Zeichen sein, deshalb können wir drei angeben. So können wir Funktionen in Tableau auflisten. Die erste Funktion, die ausgeführt wird, befindet sich in der oberen Funktion. Sie wird zuerst ausgeführt. Und dann wird das Ergebnis dieser Funktion als Eingabe für die externe Funktion verwendet , für die Funktion Lift. Das heißt, wir werden zuerst alle Werte innerhalb des Landes in Großbuchstaben schreiben. Dann werden wir die Lift-Funktion ausführen, bei der wir nur die ersten drei Zeichen anzeigen werden. Gehen wir jetzt los und lassen Sie uns die Ergebnisse überprüfen. Damit können Sie sehen, dass wir jetzt nur noch drei Werte innerhalb der Werte des Landes haben innerhalb der Werte des Landes Auch hier wird zuerst die interne Funktion ausgeführt, dann die Funktion außerhalb. Damit können Sie dieses berechnete Feld weiter auf weitere Funktionen erweitern . Nehmen wir zum Beispiel an, im dritten Schritt wollen wir die Länge der Zeichen berechnen. Um das zu tun, können wir die Link-Funktion verwenden. Wir werden es als Stärke hinzufügen, und dann kann die Eingabe des Feldes die Ausgabe dieser beiden Funktionen sein. Wie Sie sehen, ist es sehr einfach Funktionen in Tableau zu verschachteln. Lassen Sie uns eine Bluse machen und die Ergebnisse überprüfen. Wie Sie überall sehen können, haben wir die Links von dreien. Auch hier gilt, dass die Reihenfolge der Ausführung genau die sein wird, die sich tief in der oberen Funktion befindet, dann die linke Funktion. Dann ist die Längenfunktion die letzte, die berechnet wird. Das ist es. Dies ist eine Methode, um verschachtelte Berechnungen in Tableau zu erstellen, aber es gibt noch eine andere Methode, wie das geht Dabei wird mithilfe des ersten berechneten Felds ein zweites berechnetes Feld erstellt mithilfe des ersten berechneten Felds ein zweites berechnetes Feld Lass mich dir zeigen, was ich meine. Wir können gehen und den hier schließen. Und lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir werden es zweites berechnetes Feld nennen. Was wir darin tun werden, ist, die Ausgabe des ersten berechneten Feldes zu verwenden. In diesem Beispiel ist es das Land U. Dies ist unser erstes berechnetes Feld. Und dann werden wir es mit zwei multiplizieren. Zum Beispiel wird auch hier die Reihenfolge der Berechnung an erster Stelle stehen Tableau muss das erste berechnete Feld berechnen, das obere linke Feld und den Link berechnen, und am Ende wird es dann hierher kommen und es mit zwei multiplizieren Gehen wir und klicken Sie auf Okay. Und damit haben wir ein neues berechnetes Feld. Lass es uns verfolgen und in der Ansicht ablegen. Wie Sie sehen können, wird es den Wert Sechs haben, Fenster I verwende die erste Isolde und Fenster I verwende den zweiten Modus In Ordnung? Also werde ich dir zeigen, wie ich normalerweise darüber entscheide. Gehen wir zu unserer ersten Berechnung. Und wie Sie sehen können, macht es keinen Sinn, diese Zwischenschritte, wenn es sich nicht um wichtige Schritte handelt, wie Sie sie nicht in anderen Visualisierungen verwenden möchten, für jeden Zwischenschritt in Ihrem Bereich, in Ihrer Datenquelle, etwas zu erstellen , dann kann die Datenquelle explodieren Und Sie werden eine Menge Felder haben, die in dieser Situation nicht erforderlich sind Ich werde all diese Zwischenschritte in einer Berechnung zusammenfassen. Ein anderes Szenario, in dem Sie eine sehr komplexe Berechnung haben , bei dem der Code sehr umfangreich sein wird und es wirklich schwierig ist, alles in einer Berechnung zu verwalten. Ich versuche, es in Schritte aufzuteilen und jeder Schritt wird ungefähr ein Feld in der Datenquelle haben . Das letzte Szenario, in dem diese Zwischenschritte für etwas anderes, für verschiedene Visualisierungen oder vielleicht auch für andere Berechnungen wirklich wichtig für verschiedene Visualisierungen oder vielleicht auch für andere Um mich nicht zu wiederholen und immer wieder dieselben Berechnungen durchzuführen, erstelle ich für jeden Zwischenschritt nur dann ein eigenes berechnetes Feld , wenn sie wichtig sind Ordnung, Leute, das war's für die verschachtelten Berechnungen, das war eine Einführung in Berechnungen in Tableau Sie sind wirklich wichtig, um hochwertige Visualisierungen zu erstellen. Im nächsten Video werden wir mehr und mehr über Berechnungen in Tableau erfahren und mehr über Berechnungen in Ordnung, damit haben wir gelernt, wie man verschachtelte Berechnungen in Tableau durchführt Und als Nächstes gebe ich Ihnen eine Einführung in die vier Arten von Tableau-Berechnungen Wir haben die Berechnungen auf Zeilenebene, Aggregat-, Tabellen- und LOD-Berechnungen 131. Udemy 1 4 calc-Typen: Tableau haben wir viele verschiedene Funktionen , die wir innerhalb der Berechnungen verwenden können, und in Tableau können wir sie in vier verschiedene Berechnungstypen einteilen In diesem Tutorial werden wir über sie sprechen. Aber zuerst können wir ein sehr einfaches Beispiel haben , um zu verstehen, wie sie funktionieren und wie sie miteinander interagieren. Also lass uns gehen. Okay, nehmen wir an , Sie haben die folgende Produkttabelle in unserer Datenquelle, in der wir Informationen wie Produktpreise, Mengen usw. haben . Diese Daten sind die Originaldaten , die wir in der Datenquelle finden können. Nehmen wir nun an, wir benötigen ein neues Feld in unserer Datenquelle, um die Umsatzdaten anzuzeigen. Dazu können wir einfach ein neues berechnetes Feld erstellen, in dem die Preise mit den Mengen multipliziert werden. Damit wird Tableau nun ein neues Feld in unserer Datenquelle erstellen , um das Ergebnis der Berechnungen darin zu speichern . Tabelle wird Zeile für Zeile angezeigt, indem die Preise mit der Menge multipliziert Für die erste Zeile wird zum Beispiel 20 mit zwei multipliziert Und Tableau wird es in dem neuen Feld speichern. Dann kann Table zur nächsten Zeile springen und genau das Gleiche tun Wie Sie sehen, verarbeitet Tableau jede Zeile einzeln und unabhängig voneinander. Wenn die Berechnungen in einer Zeile ausgeführt werden, uns die Informationen in den anderen Zeilen egal . Tableau kann sich jeweils nur auf eine Zeile konzentrieren. Diese Art von Berechnungen nennen wir Berechnungen auf Zeilenebene Und der Detaillierungsgrad, den wir hier haben, ist der niedrigste Detaillierungsgrad, den wir aus der Datenquelle haben. Es ist sehr wichtig zu verstehen, dass diese Art von Berechnungen die einzige Art ist , bei der nicht auch die Zeilen der Datenquelle aggregiert werden . Der einzige Typ, der die Ergebnisse in der Datenquelle speichern kann . Das bedeutet, dass die Tabelle das Ergebnis dieser Berechnungen nicht jedes Mal berechnet , wenn Sie sie in den Visualisierungen verwenden Es kann also neu berechnet und in der Datenquelle gespeichert werden. Die Berechnung wird nicht im Handumdrehen durchgeführt. In Ordnung, jetzt gehen wir zu den Visualisierungen über. Nehmen wir an, ich möchte den Gesamtumsatz jedes Produkts anzeigen den Gesamtumsatz jedes Produkts Dafür können wir die Funktion sum verwenden, um die Werte des Umsatzes zusammenzufassen Und wir können das Dimension-Produkt zur Ansicht hinzufügen. Und Tableau wird hier nur drei Zeilen in der Ansicht anzeigen. Eine Zeile für jeden Produktwert. Das heißt, wir werden P1p2 und P drei haben. Diesmal beginnt Tableau nun mit der Zusammenfassung und Aggregation der Zeilen in der Datenquelle Das wird auf der Ebene der Dimension sein. Zum Beispiel wird Tableau mit dem ersten Produkt beginnen, und Table wird die ersten beiden Zeilen aus der Datenquelle zusammenfassen Wir haben 40 plus 60 Tablo direkt am Ausgang, 100 direkt in der Visualisierung Dann gehst du zur nächsten Zeile über. Wir haben die P zwei hier. Wir haben nur eine Zeile in der Datenquelle. Und die Zusammenfassung davon wird 20 für das Produkt sein 20 für Drei, die drei, wir haben hier drei Zeilen in der Datenquelle Die Zusammenfassung von 40 plus 25 plus 15. Die Tabelle wird die Antwort 80 bei den Visualisierungen haben. Wie Sie sehen können, verarbeitet die Tabelle diesmal nicht die Zeilen der Datenquelle einzeln und einzeln Stattdessen wird Tablo eine Zusammenfassung machen. Gruppieren Sie die Zeilen der Datenquelle auf der Visualisierungsebene Diese Art von Berechnungen nennen wir Aggregatberechnungen und sie werden spontan berechnet . Das bedeutet, dass das Ergebnis dieser Funktionen dieser Berechnungen nicht zusätzlich in der Datenquelle gespeichert wird . Und jetzt ist es sehr wichtig , den Detaillierungsgrad dieser neuen Tabelle zu verstehen , die wir haben. In der Ansicht hat sie eine niedrigere Detailebene als Datenquelle, und derjenige, der den Detaillierungsgrad steuert , ist die Dimension, die wir in der Ansicht haben. Die Dimension, die wir in der Ansicht verwenden, steuert den Detaillierungsgrad der Aggregatberechnungen. Und aus diesem Grund haben wir eine andere Art von Berechnungen. Aus diesem Grund nehmen wir an , wir haben ein anderes Szenario, in dem Sie sagen, wissen Sie was, ich würde gerne den Detaillierungsgrad kontrollieren. Ich möchte, dass meine Berechnungen den Gesamtumsatz jeder Kategorie zeigen . Hier können wir verschiedene Funktionen wie die feste Funktion verwenden , sodass wir eine feste Kategorie haben und dann einen Teil ihres Umsatzes angeben können , den wir Tableau mitteilen. Okay, finde den Gesamtumsatz heraus. Aber dieses Mal wird es repariert. Es wird mit der Dimensionskategorie verbunden . Lassen Sie mich Ihnen zeigen , was passieren kann. Tableau wird gehen und nachschauen. Okay, was ist die Kategorie von Pay One? Es ist die Kategorie A. Nun die nächste Frage. Wie hoch ist der Gesamtumsatz der Kategorie A? Hier kann Tableau 40 plus 60 plus 20 zusammenfassen und das Ergebnis wird 120 sein Hier zeigt Tableau nicht den Gesamtumsatz des Produkts an, zahlen Sie eins , sondern stattdessen den Gesamtumsatz der Kategorie A. Das Gleiche kann beim nächsten Produkt passieren Wir müssen zwei bezahlen. Es gehört derselben Kategorie an, zwei A. Der Gesamtumsatz der Kategorie A beträgt wiederum 120. Und dann das letzte Produkt, zahlen Sie drei. Es gehört zu einer anderen Kategorie, diesmal zu einer Kategorie. Und der Gesamtumsatz davon wird 40 plus 25 plus 15 sein. Der Gesamtumsatz für die Kategorie kann 80 betragen. Wer kontrolliert nun die Aggregationen? Es ist nicht mehr die Dimension , die wir in der Ansicht haben, sondern es wird die Dimension sein, die wir in den Berechnungen angeben, dieser Typ Kationen, wir nennen es LOD-Ausdrücke. Ausdrücke zum Detaillierungsgrad hier. Das Gleiche, wie bei den Aggregationen. Es wird spontan passieren. In der Datenquelle wird nichts gespeichert. Ordnung, jetzt fahren wir mit dem letzten Berechnungstyp fort , den wir in Tableau haben. Nehmen wir an, dass ich, nachdem ich das Ergebnis in der Ansicht erhalten habe, den Rang der Produkte anhand der Daten berechnen möchte Produkte anhand der , die in der Ansicht angezeigt werden. Dazu können wir den Funktionsrang der Umsatzübersicht verwenden . Was passieren kann, ist dieser Zeitplan der die Datenquelle nicht abfragt. Stattdessen kann Tableau die Visualisierung selbst abfragen. Es ist, als würden wir die Aggregation auf der Grundlage des Werts aggregieren , der in der Ansicht angezeigt wird. Wir können feststellen, dass das Produkt eins zahlt eins den Rang eins hat, die zwei den Rang drei hat, P drei den Rang zwei hat Diese Art von Berechnungen nennen wir stabile Und im Gegensatz zu allen anderen Typen basiert es auf dem Kontext und den Daten, die der Ansicht angezeigt werden, und es wird nicht direkt die Datenquelle abgefragt. Es wird auch im laufenden Betrieb berechnet. Das bedeutet, dass das Ergebnis nicht in der Datenquelle gespeichert Wenn Sie über den Detaillierungsgrad sprechen, hängt das auch von der Visualisierung ab. Dies kann von der Größe der Produkte abhängen. Ordnung, Leute, sodass wir jetzt einen Überblick über die vier verschiedenen Berechnungsarten in Tableau haben. Und wir können sehen, wie Tableau die Berechnungen berechnen und die Daten am Ende in den Ergebnissen präsentieren kann . Ordnung, jetzt beginnen wir mit der ersten Art von Berechnungen. Wir haben die Berechnungen auf Zeilenebene. Und hier haben wir viele Funktionen dieser Kategorie, wenn Sie sie mit den anderen Typen vergleichen. Hier haben wir also die Zahlenfunktionen, Zeichenfolge, Datum und logische Funktionen. Es gibt viele Funktionen, aber wir werden sie alle in den nächsten Tutorials behandeln. Lassen Sie uns nun in Tableau einige dieser Berechnungen ausprobieren. Okay, jetzt zurück zu Tableau, wir gehen zur kleinen Datenquelle und dann zu den Bestellungen. Wie Sie sehen können, haben wir hier die Menge und auch den Stückpreis. Jetzt werden wir den Umsatz berechnen, wobei wir die Menge mit dem Stückpreis multiplizieren werden. Dazu werden wir ein neues berechnetes Feld in der Datenquelle erstellen , und das wird vom Berechnungstyp auf Zeilenebene sein. Lassen Sie uns loslegen und neue berechnete Felder erstellen. Wir gehen radikal im leeren Bereich zum Datenbereich . Erstellen Sie berechnete Felder und geben wir ihnen den Namen Umsatz. Und dann lautet die Formel dafür Menge multipliziert mit dem Stückpreis Jetzt fragen Sie mich vielleicht, wo ich in Tableau all die Funktionen finde , die sich auf Typberechnungen auf Zeilenebene beziehen auf Typberechnungen auf Zeilenebene Nun, dafür gibt es keinen bestimmten Ort, aber dafür gibt es gewisse Orientierungen Wenn Sie also in der Dokumentation hier drüben nach diesen Gruppen suchen, werden Sie nicht direkt die Typen der Berechnungen finden, sondern Sie werden einige Gruppen finden , die diesen Typen ähnlich sind Wenn Sie zum Beispiel hier sehen können, haben wir Tabellenberechnungen. Wenn Sie hineingehen, finden Sie alle Funktionen, die wir in diesem Typ verwenden könnten. Und dann haben wir eine weitere Gruppe namens Aggregate. Und hier finden Sie nicht nur die Aggregatberechnungen, sondern auch die LOD-Ausdrücke Der letzte, der letzte Typ, die Berechnungen auf Zeilenebene sind eigentlich der Rest Alle anderen Datentypkonvertierungen wie Zahlen, Zeichenketten, all diese Dinge sind Berechnungen auf Zeilenebene. In Ordnung, also jetzt zurück zu unseren Berechnungen. Lass uns rüber gehen und okay drücken. Und damit können Sie sehen , dass Tablo sofort ein neues Feld in unserem Datenbereich erstellt hat ein neues Feld in unserem Datenbereich erstellt Wie ich Ihnen bereits sagte, wenn Sie Berechnungen auf Zeilenebene verwenden, kann Tablo die Vorberechnungen durchführen und die Ergebnisse sofort im Da speichern Lass uns das überprüfen. Entweder können Sie zur Datenquellenseite gehen oder wir können zu diesem kleinen Symbol hier gehen, Daten anzeigen steht. Lass uns reingehen und die Ergebnisse überprüfen. Hier müssen wir zu den Bestellungen wechseln. Scrollen wir jetzt nach rechts. Sie können sehen, dass wir das Originalfeld haben, wir haben die Menge und auch den Stückpreis. Aber wir haben auch unser neues berechnetes Feld, das wie jedes andere Feld ist , das wir in der Datenquelle haben. Wir haben die Einnahmen hier drüben. Und wie Sie sehen können, hat Tablo sofort alle Ergebnisse dieses berechneten Felds in der Datenquelle gestohlen alle Ergebnisse dieses berechneten Felds in der , obwohl wir in den Visualisierungen noch nichts erstellt haben. Das heißt, Tablo bereitet sich in der Datenquelle für Sie vor und wir können das Hier haben wir zum Beispiel die Menge eins, den Einzelpreis 215 . Wir werden den gleichen Kurs nehmen. Und hier werden die Dinge mit zwei multipliziert. Wie Sie sehen können, multiplizieren wir jetzt die Menge mit dem Stückpreis Und jetzt können wir sehr deutlich sehen, dass die Berechnungen auf Zeilenebene einzeln und unabhängig voneinander berechnet und durchgeführt werden auf Zeilenebene einzeln und unabhängig voneinander berechnet und durchgeführt einzeln und unabhängig voneinander berechnet und Die Informationen, die wir in den anderen Zeilen haben, haben also keinen Einfluss auf die Berechnungen der ersten Zeile. Also gut, Leute, das war's. So funktionieren die Berechnungen auf Zeilenebene in Tableau. Okay, jetzt gehen wir zur nächsten Art von Berechnungen über. Wir haben die aggregierten Berechnungen. Und hier haben wir nur wenige Berechnungen. Wenn Sie die Berechnungen mit den Berechnungen auf Zeilenebene vergleichen, haben wir das Maximum im Durchschnitt, die Anzahl, Anzahl eindeutig und wieder das Attribut. All dies kann im Detail und in Extrakursionen behandelt werden, aber jetzt werden wir in Tableau einige davon ausprobieren Ordnung, alle zusammen. Jetzt werden wir eine Ansicht erstellen in der wir den Gesamtumsatz nach Produkten haben Um das zu tun, holen wir uns den Produktnamen aus der kleinen Datenquelle und fügen ihn in die Ansicht ein. Jetzt ist es wirklich wichtig , die Konzepte zu verstehen. Jetzt ist der Broaduct-Name die Dimension, die den Detaillierungsgrad der Visualisierungen definieren kann Detaillierungsgrad der Visualisierungen definieren Das bedeutet, dass wir in dieser Ansicht fünf Zeilen haben und dies vollständig durch den Produktnamen gesteuert wird vollständig durch den Produktnamen gesteuert Jetzt möchte ich, dass du verstehst, wie du auswählst , welche Art von Berechnungen wir verwenden Um diese Frage zu beantworten, beginnen wir immer mit der ersten Frage. Müssen wir die Daten seit der Aufgabe „ Umsatz“ aggregieren ? Das heißt, es gibt quasi eine Aggregation und Zusammenfassungen Nun, das heißt, wir können die Berechnungen auf Zeilenebene nicht verwenden, dann müssen wir die anderen Typen verwenden Für Aggregationen bleiben uns dann die drei Typen übrig. Die nächste Frage lautet nun Haben wir alle Daten in der Ansicht Nun, wie Sie in unserer Tabelle sehen können, haben wir nur die dimensionalen Informationen. Wir haben nichts über die Einnahmen. Das heißt nein, wir haben nicht alle Daten in der Ansicht. Das bedeutet, dass wir keinen Tabellenberechnungstyp verwenden werden, da die Tabellenberechnungstypen immer von der Ansicht abhängen. Wenn Sie die Daten nicht in der Ansicht haben, können Sie keine Tabellenberechnungen verwenden. Dass uns zwei Optionen bleiben . Entweder können wir die aggregierten Berechnungen oder die LOD verwenden. Nun, die letzte Frage, die Sie stellen können, , ob der Detaillierungsgrad, den wir in der Ansicht haben , meine Anforderungen erfüllen kann Nun, in diesem Beispiel ja, weil wir den Gesamtumsatz nach Produkten haben wollen. Wir sprechen also über die Produkte und die Dimension, die wir in der Ansicht haben, entspricht genau dem Detaillierungsgrad. Das bedeutet, dass wir bei der Berechnungsebene bleiben können , die wir in der Ansicht haben , und wir müssen keine LOD-Ausdrücke verwenden Wenn Sie diesen drei einfachen Fragen folgen, können Sie leicht erkennen, welche Art von Berechnungen Sie zur Lösung Ihrer Aufgabe benötigen In diesem Beispiel können es sich um aggregierte Berechnungen handeln. Mal sehen, wie wir das machen können. Da die Aggregatberechnungen die Standardmethoden in Tableau sind, zu erstellen, um beliebige Daten oder Kennzahlen zu aggregieren wird es wirklich einfach sein, sie zu erstellen, um beliebige Daten oder Kennzahlen zu aggregieren. Alles, was wir brauchen, ist ihr Umsatz, also ziehen Sie ihn einfach hierher und legen Sie ihn dort oben auf diese Zahlen. Und da Tableau sofort aggregierte Berechnungen erstellen wird , können wir uns das hier ansehen. Die Summe ihrer Einnahmen. liegt daran, dass dies die Standardmethode für die Aggregation von Daten ist. Die Tabelle bezieht sich auf jedes Produkt in den Daten und beginnt mit der Aggregation aller Einnahmen, die sich auf diese Produkte beziehen Im nächsten Schritt, den ich normalerweise mache, gehe ich und validiere einige Beispiele Ich wähle einige dieser Produkte aus und fange an, die Werte zusammenzufassen, um zu überprüfen, ob der Wert, den ich in den Visualisierungen sehe, korrekt ist Lassen Sie uns ein neues Blatt erstellen Und hier wollen wir auf die niedrigste Ebene gehen. Um das zu tun, nehmen wir die Bestell-ID, die Ansicht. Nehmen wir jetzt den Produktnamen. Wir können auch die Kategorien verwenden. Dann lassen Sie uns ihre Einnahmen nehmen und sie auf die APC hier drüben übertragen. Machen wir es etwas größer, um die Namen zu sehen , und dann können wir die Produktnamen sortieren Jetzt können wir also jedes dieser Produkte. Um die Antworten zu überprüfen, nehmen wir den LG Fol HD-Monitor Wie Sie sehen, sollte die Gesamtsumme mehr als 3.000 betragen . Kehren wir zu unseren Aggregationen zurück und überprüfen Sie das LG Fol Sie können sehen, dass es über 3.000 liegt Das bedeutet , dass alles in Ordnung ist Und damit haben wir den Gesamtumsatz nach Produkten berechnet. Und das haben wir natürlich schnell gemacht, indem wir das Feld per Drag-and-Drop in die Ansicht gezogen haben. Wenn Sie es jedoch als berechnetes Feld verwenden möchten , um es später in verschiedenen Blättern erneut zu verwenden, können wir ein neues berechnetes Feld erstellen. Nennen wir es Gesamtumsatz. Und dann werden wir dieselbe Syntax haben, die Summe der Einnahmen. Dieses Mal werden wir die verschachtelten Berechnungen verwenden. Wir haben es also bereits in einem anderen berechneten Feld. Lass uns gehen und darauf klicken. Und da Berechnung gültig ist, klicken wir auf Okay. Und damit haben wir ein neues Maß für unseren Datenaufwand bekommen. Wenn Sie es also austauschen, erhalten Sie genaue Ergebnisse. Wie Sie im Ergebnis sehen können, hat sich also nichts geändert. Der einzige Vorteil für Sie besteht darin, es in verschiedenen Blättern und auch in verschiedenen Arbeitsmappen wiederverwenden und auch in verschiedenen Arbeitsmappen Ordnung, Leute, das ist alles für die aggregierten Berechnungen in Tableau Ordnung, Leute, bei der dritten Art von Berechnungen in Tableau haben wir die LOD-Berechnungen oder die Detailgenauigkeitsausdrücke und hier haben wir nur drei Tableau-Funktionen Wir haben die Optionen „ Einschließen“ und „Ausschließen“ festgelegt. Lassen Sie uns nun in Tableau eine dieser Funktionen erstellen. Ordnung, jetzt haben wir die folgende Aufgabe, bei der wir den Gesamtumsatz anzeigen wollen , aber dieselbe Ansicht verwenden. Also werden wir bei den gleichen Informationen bleiben. Wir werden den Produktnamen haben, wir werden den Gesamtumsatz nach Produkten haben. Aber ich möchte den Gesamtumsatz nach Kategorien nebeneinander sehen . Lassen Sie uns die drei Fragen noch einmal durchgehen. Die erste Frage lautet: Führen wir Aggregationen durch? Nun ja, das bedeutet, dass wir keine Berechnungen auf Rollenebene verwenden können Dann ist die nächste Frage: Reichen die Daten, die wir in der Ansicht haben, aus? Nun, es ist nicht hier. Es ist nicht der Gesamtumsatz nach Kategorien, sondern nach Produkten. Nun, das bedeutet, dass wir die Tabellenberechnungen nicht verwenden können. Jetzt kommen wir zur letzten Frage. Wird mich der Detaillierungsgrad in der Ansicht bei der Lösung der Aufgabe unterstützen? Nun, die Antwort lautet nein. Das liegt daran, dass die Detailebene in der Ansicht jetzt durch den Produktnamen definiert ist und dass sie eine höhere Detailebene hat eine höhere Detailebene als die Kategorie, die wir haben wollen, den Gesamtumsatz pro Kategorie. Der Detaillierungsgrad , den wir in der Ansicht haben , wird mich nicht unterstützen. Deshalb kann ich hier keine aggregierten Berechnungen verwenden. Und ich muss LOD-Ausdrücke verwenden. Wie Sie sehen können, sehr einfache Fragen. Und das bringt Sie genau zur richtigen Art von Berechnungen in Tableau. Und jetzt könnten Sie Gewichtsraten sagen. Ich kann die Kategorieinformationen zur Ansicht hinzufügen und habe dann den Detaillierungsgrad der Kategorie. Nun, das wird nicht funktionieren und das liegt daran, dass der allgemeine Act-Name einen höheren Detaillierungsgrad hat. Lassen Sie mich Ihnen zeigen, was passieren kann , wenn Sie die Kategorie mitbringen. Also lass uns gehen und uns die Kategorie auf der rechten Seite von unserer holen . Hier können Sie sehen, dass sich nichts ändern wird. Das sind wir immer noch. Die fünf Zeilen, und das liegt am Produktnamen. Selbst wenn Sie es hier nach links verschieben, haben wir hier keine zwei Reihen. Wir haben hier fünf Reihen. Wenn Sie die Details hier überprüfen können, haben wir fünf Punkte. Deshalb wird sich auch dann nichts ändern, wenn Sie die Kategorie hinzufügen. Wir sind immer noch beim Detaillierungsgrad des Produkts. Lassen Sie uns nun ein neues berechnetes Feld erstellen um die LOD-Ausdrücke oder -Berechnungen zu verwenden Gehen wir zur linken Seite und erstellen ein neues berechnetes Feld Wir können es Gesamtumsatz nach Kategorie und Syntax nennen Sie sich darüber keine Gedanken, wir werden es in einem separaten Tutorial darüber lernen . Es wird also die folgende Syntax korrigiert haben. Dann müssen wir die Dimension angeben, die den Detaillierungsgrad der Ergebnisse steuern wird . Es wird die Kategorie sein. Und was wir dann tun, die Einnahmen zusammenfassen, müssen wir hier die Summe der Einnahmen hinzufügen Und dann müssen wir es schließen, das besagt, dass die Berechnung gültig ist und alles in Ordnung ist Lass uns gehen und auf Okay klicken. Wie üblich werden wir hier ein neues berechnetes Feld in unseren Daten eingeben. Holen wir uns das Ergebnis. Und ziehen wir es hierher, um die Daten zu sehen. Wir können für jede Zeile den Gesamtumsatz nach Kategorie sehen . Bei der ersten Variante handelt es sich um den Gesamtumsatz nach Zubehör. Der zweite ist derselbe , weil er zur selben Kategorie gehört. Die dritte ist gleich, aber die vierte, wie Sie sehen können, gehört zu einer anderen Kategorie und deshalb werden wir unterschiedliche Zahlen bekommen. Das ist es. Aus diesem Grund benötigen wir LOD-Berechnungen in Tableau. Jetzt gehen wir zur letzten Art von Berechnungen über , die wir haben, den Tabellenberechnungen Und hier haben wir auch einige Berechnungen. Wir haben also das laufende Fenster an erster Stelle, letzte Indexsuche und so weiter. Auch hier können wir ein spezielles Tutorial für diese Dinge haben , aber jetzt wollen wir eines davon ausprobieren. Ordnung, alle zusammen, jetzt gehen wir zur letzten Aufgabe für diese Ansicht Wir wollen die laufende Summe der Einnahmen nach Produkten anzeigen . Hier werden wir noch einmal die drei Fragen stellen. Aggregieren wir? Nun ja, da wir die laufende Summe der Einnahmen haben, können wir die Berechnungen auf Zeilenebene nicht verwenden Die nächste Frage ist, reichen die Daten, die wir in den Visualisierungen haben , aus, um diese Aufgabe zu lösen? Nun ja, das liegt daran, dass wir den Gesamtumsatz nach Produkten und Ansicht haben den Gesamtumsatz nach Produkten und Ansicht Auf der Grundlage dieser Informationen können wir die Gesamtsumme der Einnahmen pro Produkt ermitteln. Wir haben also eigentlich alles im Blick, um die Aufgaben zu lösen. Und deshalb werden wir die Typtabellenberechnungen verwenden . Und wir werden uns nicht mit der dritten Frage beschäftigen, ob es sich um aggregierte Berechnungen oder LOD handelt, weil es sich um Tabellenberechnungen handelt Lassen Sie uns also ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir werden es Running Total Revenue nennen. Die Syntax dafür ist ebenfalls sehr einfach. Wir beginnen mit dem Laufen, dann müssen wir auswählen , welcher Aggregationstyp die Summe sein soll Und dann müssen wir angeben, welche Daten innerhalb der Tabellenberechnungen berechnet werden sollen Und hier haben wir nur zwei Informationen, also entweder verwenden wir den Gesamtumsatz oder den Gesamtumsatz nach Kategorien, die LOD, aber wir sprechen über den Gesamtumsatz nach Produkten, deshalb können wir ihn hier einbeziehen Das wird die Summe der Einnahmen sein, und das war's, und die Berechnung ist gültig Also lass uns gehen und auf Okay klicken. Und wir werden unsere Maßnahme ergreifen und sie auch auf die Ansicht bringen, um die Ergebnisse zu überprüfen, die wir sehr gut sehen können. Sie berechnen die Summe der Einnahmen. Es ist sehr einfach. Beginnen wir mit dem ersten Wert aus dem Gesamtumsatz. Dann kann der nächste Wert auf dem vorherigen Wert zuzüglich des Gesamtumsatzes basieren . Diese beiden Werte werden miteinander addiert , um diesen Wert zu erhalten. Dann der nächste ist derselbe, der vorherige Wert zuzüglich des aktuellen Gesamtumsatzes. Wie Sie sehen können, haben wir hier nichts. Deshalb erhalten wir den gleichen Wert. Wie Sie sehen können, erhöhen wir die Gesamtzahl der Einnahmen, da wir rückläufig sind. Nun ist es sehr wichtig zu verstehen , dass die Tabellenberechnungen sehr empfindlich auf die Daten reagieren, die in der Ansicht angezeigt werden. jeder Änderung an dieser Struktur erhalten wir unterschiedliche Zahlen am Ausgang. Das gilt nicht für das Aggregat oder das L. Lassen Sie mich Ihnen zeigen, was ich meine. Lassen Sie uns zum Beispiel einfach die Art der Daten im Produktnamen ändern . Gehen wir hier rüber und machen es absteigend. Sie können zum Beispiel sehen, dass die Werte bei den Aggregatberechnungen oder der LOD identisch sind Es wird nur die Sortierung ändern. Aber die Werte in den Tabellenberechnungen haben sich komplett geändert, weil wir jetzt eine andere Sortierung haben und Tableau die laufende Summe auf der Grundlage der Ansicht neu berechnen Das bedeutet, dass jegliche Interaktionen in den Visualisierungen Funktionen der Tabellenberechnungen beeinflussen können Sie basieren vollständig auf der Ansicht. Das war's für Hier geht es um die Tabellenberechnungen in Tableau. Ordnung, Leute, jetzt werden wir über Berechnungen dieser verschiedenen Berechnungstypen sprechen dieser verschiedenen Berechnungstypen , die wir in Tableau haben Nehmen wir nun an, wir haben die folgenden Berechnungen, und sie sind den hier aufgelisteten Berechnungen sehr ähnlich Wir haben verschiedene Typen. Wir haben den Rang für die Tabellenberechnungen, wir haben die Summe als aggregierte Berechnungen und wir haben den Mengenmultiplikator mit dem Preis Bei Berechnungen auf Zeilenebene müssen immer zuerst die Berechnungen auf Zeilenebene ausgeführt werden immer zuerst die Berechnungen auf Zeilenebene Der erste wird der Mengenmultiplikator mit dem Preis sein Mengenmultiplikator mit dem Preis Der zweite Typ , der in Tableau ausgeführt werden soll, sind dann die Aggregatberechnungen Es wird die Summenfunktion in Tableau sein. Und die letzte Art von Berechnungen, die in Tableau ausgeführt werden , wird die Rangfunktion sein, die Tabellenberechnungen, wiederum zuerst die Berechnungen auf Zeilenebene, dann die Aggregatberechnungen und immer die letzte, die Tabellenberechnungen. Okay, lassen Sie uns jetzt kurz zusammenfassen , wie Sie den richtigen Berechnungstyp auswählen Hier haben wir drei Fragen. Wir haben mit dem ersten angefangen. Haben Sie die aggregierten Daten? Falls nein, verwenden Sie die Berechnungen auf Zeilenebene. Wir befinden uns auf Zeilenebene. Falls ja, dann springen wir zur nächsten Frage. Sind alle benötigten Daten bereits in den Visualisierungen verfügbar Falls ja, können wir die Tabellenberechnungen verwenden. Wenn nein, dann haben wir hier. Die dritte Frage ist , ob der Detaillierungsgrad in den Visualisierungen der Frage oder den Anforderungen entspricht der Frage oder den Anforderungen Falls ja, können wir die aggregierten Berechnungen verwenden. Falls nein, können wir die LOD-Ausdrücke oder -Berechnungen verwenden die LOD-Ausdrücke oder . Wenn Sie meiner dritten Entscheidung folgen, können Sie einfach eine Antwort darauf finden Ordnung, ist das, dass Sie jetzt einen Überblick über die verschiedenen Arten von Berechnungen haben die verschiedenen Arten von Berechnungen , die wir in Tableau haben Als Nächstes werden wir uns eingehend mit den einzelnen Typen und mit den Berechnungen auf Rollenebene beginnen. Hier werden wir viele Funktionen in Tableau behandeln , die sehr wichtig sind, wie Datenmanipulationen und Transformationen, und auch neue Informationen generieren , die Sie für Ihre Visualisierungen benötigen 132. Udemy 2 Number: Jetzt beginnen wir mit der ersten Art von Berechnungen, den Berechnungen auf Zeilenebene Und in diesem Tutorial werden wir uns den Zahlenfunktionen in Tableau befassen. Der Hauptzweck der Zahlenfunktionen in Tableau besteht also darin numerische Werte zu manipulieren und zu transformieren. Wir können sie also für jedes Feld mit dem Datentyp Zahl verwenden . Und der wichtigste Anwendungsfall für die Zahlenfunktionen ist die Vereinfachung der Zahlen. Hier haben wir drei Funktionen. Wir haben die Decke, den Boden und die Runde , um die Zahlen wie gewohnt auf eine ähnliche Form zu runden. Lassen Sie uns zunächst das Konzept verstehen, das ihnen zugrunde liegt, und dann können wir in Tableau üben. Lass uns gehen. In Ordnung, nehmen wir jetzt an, dass wir das folgende Szenario haben. Wir haben eine Ansicht aus den Unterkategorien und der Summe der Verkäufe erstellt Unterkategorien und der Summe der Verkäufe Wenn Sie sich nun diese Zahlen ansehen, können Sie feststellen, dass es sich um können Sie feststellen, dass es sich große Zahlen mit vielen Brüchen und vielen Details handelt Wir haben hier drei Dezimalzahlen. Diese Details werden es wirklich schwierig machen , diese Zahlen in der Ansicht zu lesen Stattdessen können wir diese Zahlen runden, um das Lesen zu erleichtern, und die kleinen Details ausblenden , die hier unnötig sind. Wenn Sie den Umsatz nehmen, den gerundeten Umsatz, können Sie sehen, dass wir jetzt kleinere Zahlen haben. Wir haben all diese Brüche, all diese Dezimalzahlen gerundet all diese Dezimalzahlen kannst du sehen, wenn du die Rechte mit der Linken vergleichst , es ist einfacher, sie rechts zu lesen Lassen Sie uns nun lernen, wie das funktioniert. Jede Dezimalzahl, wie zum Beispiel 1.4, hat immer zwei ganzzahlige Nachbarn. Stellen Sie sich das so vor, als hätten wir ein Zimmer, es hat eine Decke und einen Boden. In diesem Beispiel hat der 1.4 eine Decke von zwei und den Boden von einem. Hier befinden wir uns vielleicht in einer Situation, in der ich mich nicht mit diesen Details, mit diesen Bruchteilen befassen möchte diesen Details, mit diesen Bruchteilen Ich hätte hier gerne eine ganze Zahl zwei oder eins. Genau. Wir haben zwei Möglichkeiten. Entweder wir verschieben es an die Decke auf die höhere Zahl, oder wir verschieben es auf den Boden, auf die niedrigere Zahl. Wenn Sie sich dafür entscheiden, die Funktionsnummer für die Obergrenze zu verwenden, werden es zwei sein. Was wir hier tun, ist, dass wir die Zahl auf den höheren Wert der Obergrenze aufrunden den höheren Wert der Obergrenze oder sie auf den Boden verschieben Das heißt, wir runden die Zahl ab die Bodenfunktion rundet die Zahl 1,4 auf eins ab Jetzt könnten Sie sagen, wissen Sie was, ich möchte nicht entscheiden, ob es bis zur Decke oder zum Boden geht bis zur Decke oder zum Boden Ich hätte gerne, dass es automatisch abläuft. Es sollte zur nächsten Ganzzahl gehen, und hier können wir die Rundungsfunktion verwenden. Lassen Sie uns das folgende Beispiel nehmen. Nehmen wir an, wir sind bei 1.3. Wenn Sie round verwenden, gehen wir zum nächsten Nachbarn. Der nächste Nachbar wird einer sein. In der Runde wird der Wert auf eins erhöht. Aber jetzt nehmen wir einen anderen Wert, 1.7 Hier ist der nächste Nachbar nicht das Stockwerk. Es ist die Decke. Es ist eher zwei. Wenn Sie die Rundungsfunktion verwenden, wird sie in zwei umgewandelt. Nehmen wir nun an, dass unser Wert genau in der Mitte von 1,5 liegt . Was kann mit dem Wert passieren , wenn ich rund verwende, weil er genau den gleichen Abstand zur Decke und zum Boden hat hier genau den gleichen Abstand zur Decke und zum Boden hat. Was passieren kann, ist, dass zur Decke aufgerundet wird. Wir brauchen nur einen Wert, 1,5, die Runde davon ergibt zwei. Wie Sie sehen können, funktionieren diese drei Funktionen auf diese Weise. Wir denken nur daran wie ein Zimmer. Sie haben eine Decke und einen Boden. In Ordnung, lassen Sie uns jetzt die drei Funktionen vergleichen. Wir fangen mit der Decke an. Die Obergrenze rundet die Zahlen auf. Die Syntax in Tablo wird so aussehen. Obergrenze und sie akzeptiert nur ein Argument, die ursprüngliche Zahl. Beispiel: Die Obergrenze von 1,2 wird zwei sein, die Obergrenze von 1,8 wird zwei sein. Die Obergrenze von 1,5 kann auch zwei sein, wir gehen immer zur höheren Zahl über. Gehen wir zum nächsten über. Es wird genau das Gegenteil sein, der Boden wird die Zahlen auf einen niedrigeren Wert abrunden. Die Syntax hier ist Floor it, außer dass es auch nur eine Zahl gibt. Die Beispiele sind: Floor 1.2 kann 11,8 sein, kann 1.1 sein, 0.5 kann auch eins sein Wir gehen immer zur niedrigeren Zahl. Gehen wir jetzt zum letzten. Wir runden die Zahlen auf die nächste Ganzzahl ab. Die Syntax dafür wird ein bisschen anders sein. Wir haben eine runde Zahl, dann die ursprüngliche Zahl, dann haben wir hier eine Dezimalzahl, das ist natürlich optional. Hier können wir auch entscheiden, ob wir zum Beispiel eine Dezimalzahl, zwei Dezimalzahlen sehen zum Beispiel eine Dezimalzahl, zwei Dezimalzahlen Und wenn Sie es leer lassen, wird es auf eine ganze Zahl gerundet Gehen wir nun zu den Beispielen für dieselben Zahlen. Wenn du 1.2 abrundest, wird es zu Boden gehen. Wenn wir die Zahl 1,8 erreichen, wird die Decke am nächsten sein, sie wird zu den beiden gehen. Wenn wir 1,5 genau in der Mitte abrunden, wird sie bis zur Decke aufgerundet, wir haben also eine Zwei. Das ist es. So funktionieren die drei Funktionen. Gehen wir jetzt zurück zu Tableau und fangen wir an. In Ordnung, Leute, zurück zu Tableau. Lassen Sie uns das jetzt erstellen. Wir werden die Bestellungen zusammen mit den Verkäufen anzeigen. Wir werden bei der kleinen Datenquelle bleiben. Nehmen wir die Bestell-ID, fügen sie in die Zeilen ein und lassen uns die Umsätze in der Ansicht zusammenfassen. Wie Sie sehen können, gibt es bei den Verkäufen keine Bruchteile. Und das liegt nicht daran, dass die Zahlen gerundet sind, sondern nur daran, dass das Format anders ist Um die tatsächlichen Werte anzuzeigen, müssen wir das Format ändern. Um das zu tun, gehen wir zu den Hauptverkäufen von hier, klicken mit der rechten Maustaste darauf und gehen zum Format. Dann gehen wir auf die linke Seite. Wir haben hier Zahlen. Klicken wir auf dieses Menü und gehen wir zu Sobald Sie das getan haben, können Sie sehen, dass wir die Rohdaten so haben, wie wir sie in der Datenquelle haben. Jetzt wollen wir diese Zahlen runden , damit sie sich in der Ansicht ähnlich lesen lassen. Um das zu erreichen, haben wir die drei Funktionen und können mit der Decke beginnen. Lassen Sie uns das hier schließen und ein neues berechnetes Feld erstellen. Klicken Sie mit der rechten Maustaste hier in den weißen Bereich. Berechnetes Feld erstellen. Wir werden es Sales Ceiling nennen. Die Syntax ist wirklich einfach, also beginnt sie mit der Obergrenze, Ord, und dann müssen wir darin unser Feld haben, Die Zahl, Unser Feld ist der Umsatz, und wie Sie sehen können, sind die Berechnungen gültig. Lass es uns machen, okay. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt das Feld, das neue berechnete Feld in der Datenquelle. Bringen wir es zur Ansicht. Gehen wir und ziehen es hierher. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt unser neues Feld. Lassen Sie es mich nur ein bisschen größer machen und all diese Werte sind gerundet. Nehmen wir den ersten Wert. Wir haben 215, 88. Beim Aufrunden gehen wir zum nächsthöheren Wert über, der 216 ist Alles ist in Ordnung. Lass uns das hier überprüfen. Wir haben also 56, 11. Während wir aufrunden, gehen wir zur nächsten Ganzzahl über, die 57 ist Alles ist in Ordnung und die Deckenfunktionen funktionieren jetzt. Alles klar. Als Nächstes müssen wir genau das Gegenteil tun. Wir werden die Zahlen bis zum Boden abrunden. Wir werden ein neues berechnetes Feld erstellen und es Sales Floor nennen. Das ist auch sehr einfach. Das Schlüsselwort ist Floor. Und unser Wert wird der Umsatz sein. Das sind also die Berechnungen, die bewertet werden. Klicken wir auf Okay. Und unser neues Feld befindet sich bereits in unserer Datenquelle. Schnappen wir es uns zur Ansicht. Der erste Wert war 215, 88. Da wir auf die darunter liegende Ganzzahl abrunden, wird es 215 sein Dieser Wert hier drüben, wir haben 56, Komma 11. wir zur Etage gehen, werden es 56 sein, also ist alles in Ordnung Und wie Sie sehen können, ist es genau das Gegenteil von der Decke. Ordnung, als Nächstes werden wir die Zahlen automatisch an den nächsten Nachbarn weitergeben. Mit Hilfe der Runde erstellen wir das dritte berechnete Feld, wir nennen es Verkaufsrunde. Die Funktionen sind wirklich einfach. Es beginnt mit der Runde und akzeptiert zwei Argumente. Das erste ist ein Muss, es wird unsere Verkaufszahl sein, und das zweite wird optional sein , falls wir hier über die Anzahl der Dezimalstellen entscheiden wollen über die Anzahl der Dezimalstellen entscheiden , wir wollen es nicht verwenden, wir werden es als Standard belassen Wir brauchen keine Dezimalzahlen oder Brüche, also lassen wir es so , Umsatz und das war's Wie Sie sehen können, ist die Berechnung gültig und wir werden jetzt auch unser drittes berechnetes Feld verwenden Daten geht, nehmen wir sie einfach in die Ansicht und überprüfen die Werte. Jetzt der erste Wert, 215, 88. Es ist nahe an der Decke, deshalb wird es in der Runde auf 216 steigen. Beim nächsten hatten wir 56, 11. Es ist wirklich in Bodennähe. Deshalb benötigen Tableau oder die runde Funktion 256. Wie Sie sehen können, ist alles in Ordnung und die Zahlen bewegen sich zum nächsten Nachbarn. Okay, nehmen wir an, wir wollen die Els in unserer Ansicht sehen, aber mit nur einer Dezimalstelle, nicht mit zwei Dezimalstellen wie hier in unserem Um das zu erreichen , können wir diese Zahlen mit der Rundungsfunktion auf nur eine Dezimalzahl runden Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen. Nennen wir es Verkaufsrunden eins. Und wir werden auch dieselben Keyword-Runden verwenden. Die Zahl wird Umsatz sein. Und dann definieren wir, wie viele Dezimalstellen wir wollen? In diesem Beispiel wollen wir nur eine Dezimalzahl, also geben wir hier Das ist es. Wie Sie sehen können, ist die Berechnung gültig. Lass uns auf Ok klicken. Und hier haben wir unser neues Feld Bringen wir es zur Ansicht. Und jetzt könntest du sagen, weißt du was, nichts hat sich geändert. Wir haben immer noch alles auf eine ganze Zahl gerundet , es gibt keine Dezimalzahlen Nun, das ist ungefähr das Format. Gehen wir und ändern das. Wir gehen hier rüber, klicken mit der rechten Maustaste darauf und dann gehen wir hier zum Formatieren über. Wir werden es auf den Standard bringen. Sobald wir das getan haben, haben wir, wie Sie jetzt sehen können , nur noch einen Dezimalwert. Wir haben keine zwei Dezimalwerte wie die Siegel, wie das Originalfeld in unserer Datenquelle. Aber jetzt könntest du sagen, okay, vielleicht hat auch die Runde Dezimalzahlen Schauen wir uns also die Formate an. Wir gehen hier zur Runde und klicken dann auf Formate. Und wenn wir jetzt den Standard einführen, ändert sich, wie Sie sehen, nichts. Das heißt, wir haben nicht wirklich keine Dezimalzahlen, wir haben nur eine ganze Zahl Also gut, jetzt fragst du mich vielleicht, wann verwende ich Decke und wann verwende ich Boden? Nun, dafür gibt es keine Regel. Es hängt wirklich vom Anwendungsfall und von der Anforderung ab. Wenn ich zum Beispiel ein Dashboard für die Budgetierung erstelle, um ein Budget zu fad, würde ich mich immer die Obergrenze halten, um sicherzustellen, dass ich nichts vergesse und am Ende nicht zu wenig Budget habe am Ende nicht zu wenig Budget In diesem Anwendungsfall verwende ich in der Regel immer die Decke und nie den Boden- oder Rundrahmen Das hängt wirklich von den Anforderungen im Anwendungsfall ab. Wie Sie sehen können, machen diese drei Funktionen die Visualisierungen wirklich lesbarer und einfacher . In Ordnung, alle zusammen. Bisher haben wir gelernt, die Zahlen in Tableau mithilfe der drei Zahlenfunktionen „ Decke“, „Boden“ und „Rund“ zu vereinfachen in Tableau mithilfe der drei Zahlenfunktionen „ Decke“, . Und das war's für die erste Gruppe, die Anzahl der Funktionen. Als Nächstes können wir die Zeichenkettenfunktionen in Tableau lernen. 133. Udemy 3 1 Case ändern: Jetzt konzentrieren wir uns auf die zweite Gruppe von Funktionen in Tableau Unter den Berechnungen auf Zeilenebene der Kategorie befinden sich die Zeichenkettenfunktionen. Der Hauptzweck der Zeichenkettenfunktionen in Tableau besteht darin, die Textwerte, also jedes Feld in unserem Datensatz mit dem Datentyp Zeichenfolge, zu manipulieren und zu transformieren . Es gibt viele Anwendungsfälle und Gründe für die Verwendung von Zeichenkettenfunktionen in Tableau. Wir können es beispielsweise verwenden, um unsere Daten zu bereinigen und unseren Text auf Standardfälle umzustellen. Zum Beispiel können wir die Groß- und Kleinschreibung entweder auf Kleinschreibung oder ändern. Und auch beim nächsten Anwendungsfall geht es darum, unsere Daten in Tableau zu bereinigen , indem alle unerwünschten Leerzeichen entfernt werden. Hier haben wir drei Funktionen Links-Trimmen, Rechts-Trimmen und Trimmen. Wenn wir zur nächsten Gruppe oder zum nächsten Anwendungsfall übergehen, haben wir hier drei Funktionen, um eine bestimmte Teilzeichenfolge aus einem Text zu extrahieren Wir haben links, rechts und gemacht. Der nächste Anwendungsfall ist die Suche nach bestimmten Mustern. Hier haben wir fünf Funktionen Start with width, contains, find und find in. Dann haben wir einen weiteren Anwendungsfall für die Zeichenkettenfunktionen, um Daten in Tableau zu kombinieren und aufzuteilen. Hier haben wir den Concat-Operator und auch die Split-Funktion Der letzte Anwendungsfall besteht darin, eine bestimmte Teilzeichenfolge, eine andere Teilzeichenfolge zu ersetzen bestimmte Teilzeichenfolge, eine andere Teilzeichenfolge Also hier haben wir die Funktion ersetzt. Wie Sie sehen können, haben wir viele Zeichenkettenfunktionen und Tools, um die Textwerte in der Tabelle zu manipulieren, zu transformieren und zu bereinigen. Jetzt beginnen wir mit dem ersten Anwendungsfall über die Zeichenkettenfunktionen. Wie wir unsere Daten bereinigen und unseren Text mithilfe der beiden Funktionen Lower und er auf Standardgröße bringen . Aber wie immer müssen wir zuerst das Konzept verstehen, bevor wir mit dem Üben in der Tabelle beginnen. Lass uns gehen. Gut, lassen Sie uns jetzt das folgende Datenqualitätsproblem aus unserer Sicht überprüfen . Wenn Sie sich die Dimension Produkte hier ansehen , haben wir drei Werte für das Wort. Wir haben dreimal die Tastatur in der Ansicht, was wirklich falsch ist. Und das liegt daran, dass die Datenqualität aus dem Quellsystem, aus dem wir die Daten beziehen , einfach gering ist. Das passiert, wenn Sie viele Leute haben, die in den Spitzenprojekten arbeiten , und Sie haben viele Produkte. Sie können also unterschiedliche Namen für dieselben Produkte eingeben . Hier haben wir ein Fallproblem mit dem Produktnamen. Und was ich normalerweise bei meinen Projekten mache, ist, ich die Quellsysteme kontaktiere und ihnen von den Datenqualitätsproblemen erzähle , die sie haben. Aber manchmal kann es lange dauern, bis sie das Problem beheben. Individualisierung, wir können gehen und diese Dinge reparieren und aufräumen In Tableau haben wir viele Tools und Funktionen, Dimensionen zu manipulieren und zu bereinigen Zum Beispiel können wir die oberen oder unteren Funktionen verwenden unteren Funktionen , um Standards für die Werte festzulegen. Wenn Sie die untere verwenden, haben wir die folgenden Ergebnisse. In diesem Beispiel können wir nur drei Produkte in den Visualisierungen haben , und obwohl drei Werte für die Menge in nur einer Zeile aggregiert werden , ist das wirklich richtig Wenn Sie nun die erste Ansicht mit der zweiten Ansicht vergleichen, können Sie feststellen, dass wir die Datenqualität bei den einzelnen Visualisierungen verbessert haben . Schauen wir uns also an, wie diese beiden Funktionen funktionieren Sehen wir uns nun das folgende Beispiel mit dem Namen des Kunden an Die Namen könnten so geschrieben werden, das erste Zeichen des Vornamens und des Nachnamens wird groß geschrieben, oder alles in Großbuchstaben oder umgekehrt Wenn wir alles in Kleinbuchstaben haben, können Sie sehen, dass wir den Namen des Kunden in verschiedenen Fällen schreiben können Namen des Kunden in verschiedenen Fällen In Tableau müssen wir diese Namen jetzt eingeben. Standards, wir haben zwei Möglichkeiten, das zu tun. Entweder wir schreiben alles klein oder wir schreiben Groß- und Kleinschreibung. , wenn Sie sich für den Namen des Kunden in Großbuchstaben entscheiden Was kann passieren, wenn Sie sich für den Namen des Kunden in Großbuchstaben entscheiden? Der erste Kunde kann komplett in Großbuchstaben umgewandelt werden . Der zweite Kunde ist bereits ein Großbuchstabe. Es kann nichts passieren, es wird so bleiben. der dritten Variante handelt es sich um Kleinbuchstaben, sodass sie in Großbuchstaben umgewandelt werden kann. Aber wenn Sie jetzt den kleineren Namen für die Kunden verwenden möchten , kann genau das passieren. Der erste, der erste Kunde kann in Kleinbuchstaben umgewandelt werden. der zweite kann von Groß- in Kleinbuchstaben umgewandelt werden . Beim dritten kann nichts passieren, weil es bereits ein Kleinbuchstabe ist. Wie Sie mit dieser Funktion sehen können, zwingen wir, dass die Namen entweder groß oder klein geschrieben werden. Deshalb bringen wir Standards in die Visualisierungen. Jetzt werden wir diese beiden Funktionen miteinander vergleichen diese beiden Funktionen Wir beginnen mit dem Oberteil. Es wird die Zeichen in zwei Großbuchstaben umwandeln. Die Syntax in Tableau wird wie folgt aussehen. Sie beginnt mit dem Schlüsselwort upper. Es akzeptiert nur ein Feld, die Zeichenfolge. Die Ausgabe kann auch eine Zeichenfolge sein. Wenn wir zum Beispiel den Großbuchstaben Maria nehmen, wird das erste Zeichen groß geschrieben, die Ausgabe kann die Zeichenfolge Maria in Großbuchstaben sein Gehen wir jetzt zur unteren Ebene. Es wird genau das Gegenteil sein. Also wird es die Zeichen in Kleinbuchstaben umwandeln. Die Syntax kann ähnlich sein wie, hier haben wir weniger als ein Feld, die Zeichenfolge. Die Ausgabe kann auch Zeichenfolge sein. Das Beispiel hier ist niedriger. Maria, Maria kann in der Ausgabe auch kleingeschrieben werden. Diese beiden Funktionen sind einfach und benutzerfreundlich, aber dennoch sehr wichtig. Ich neige dazu, sie in meinen Projekten häufig zu verwenden , um die Daten zu bereinigen. Gehen wir jetzt zurück zu Tableau und starten. Ordnung, für diese beiden Funktionen habe ich eine zusätzliche Datei mit der geringen Datenqualität in den Produktnamen vorbereitet . Um diese Datei zu verbinden, müssen wir eine neue Datenquelle erstellen. Gehen wir zur Datenquellenseite hier drüben. Und dann werden wir eine neue Datenquelle erstellen. Dann gehen wir zur Textdatei. Sie finden es in dem kleinen Ordner. Wir haben hier eine CSV-Datei mit dem Titel Products Low Quality. Lass uns gehen und es verbinden. Es ist nur eine Tabelle, und wenn Sie sich das Datenraster hier ansehen, können Sie sehen, dass wir Probleme mit dem Produkt haben. Sie können sehen, dass wir hier eine Tastatur in Großbuchstaben haben. Tastatur in Kleinbuchstaben oder mit dem ersten Großbuchstaben von Carter Gehen wir jetzt zurück zu unserem Blatt und beginnen von dort aus auch die Daten zu überprüfen Gehen wir nun zur Datenbank und stellen Sie sicher, dass wir die neue Datenquelle auswählen. Wir haben hier ein Produkt. Hier haben wir das Fallproblem, also bringen wir es in die Ansicht und überprüfen die Werte. Wie Sie sehen können, können wir etwa fünf Produkte finden, aber in Wirklichkeit haben wir hier nur drei. Wir haben die Tastatur dreimal, den Monitor und die Maus. Wir sollten nur drei Tastatur, Monitor und Maus haben. Wir haben ein Problem mit der Datenqualität bei den Produktnamen. Tableau unterscheidet zwischen Groß- und Kleinschreibung, sodass die Daten genau so dargestellt werden können , wie sie aus dem Quellsystem stammen. Nehmen wir die Menge und fügen sie in die Spalten ein. Und wie Sie sehen können, werden diese drei Werte nicht zusammengezählt Da Tableau davon ausgeht, dass es sich um drei verschiedene Werte handelt, zeigen wir die Werte hier in den Beschriftungen an Lassen Sie uns das auch mit der Farbe besprechen. Jetzt werden wir die Daten mit der unteren Funktion bereinigen . Um das zu tun, müssen wir ein neues berechnetes Feld erstellen. Gehen wir hier zum Data Pain. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den leeren Bereich, Berechnetes Feld erstellen. Wir werden es Products Lower nennen. Es beginnt mit dem Schlüsselwort lower und akzeptiert nur einen Wert, die Zeichenfolge. Also werden wir die Produkte eins haben und das war's. Wie Sie sehen können, hat die Berechnung Wert und das Ergebnis wird eine Zeichenfolge sein, das Produkt. Lass uns gehen und zuschlagen, okay. Schauen wir uns das Datenproblem an, haben wir hier unsere neue Dimension, das berechnete Feld. Bringen wir es in die Ansicht und die Zeilen, um mit dem Vergleich der Werte zu beginnen. Der erste ist, wie Sie sehen können, ein Großbuchstabe. Die Ausgabe wird ein Kleinbuchstabe der Tastatur sein. Der nächste ist bereits Kleinbuchstaben geschrieben, nichts wird sich ändern. Der dritte Wert entspricht vollständig den Originaldaten, aber die Ausgabe ist in Kleinbuchstaben geschrieben. Wie Sie sehen können, haben wir hier alle Namen in Kleinbuchstaben. Wenn Sie jetzt das Produkt hier entfernen, können Sie sehen, dass wir am Ende nur drei Werte haben können. Nur drei Produkte , was richtig ist. Damit haben wir die Daten mit Kleinbuchstaben bereinigt . Gehen wir jetzt und bereinigen die Daten. Diesmal können wir mit der oberen Funktion dasselbe tun. Wir werden ein neues berechnetes Feld erstellen. Nennen wir es Produkte der Oberklasse. Wir werden hier die Funktion Upper verwenden. Und es akzeptiert nur ein Feld, unsere Produkte, Produkte eins. Und das war's, die Berechnung ist gültig. Lass uns auf Okay klicken. Wenn Sie jetzt in der Datenablage nachsehen, haben wir ein neues berechnetes Feld, eine neue Dimension. Bringen wir es in die Ansicht und beginnen, die Werte zu vergleichen. Ich kann auch das Originalfeld verwenden, das erste wird großgeschrieben, wie Sie sehen können, die Ausgabe kann in Großbuchstaben geschrieben werden Das zweite ist ebenfalls komplett klein geschrieben , komplett in Großbuchstaben Der dritte, nichts wird sich ändern. Da Sie jetzt alle Werte in Großbuchstaben sehen können, werde ich jetzt die anderen entfernen , um die Endergebnisse zu sehen. Wie Sie sehen können, haben wir nur drei Produkte und die Visualisierung ist wirklich korrekt. Und damit haben wir die Datenqualität anhand von korrigiert. Ordnung, jetzt fragen Sie mich vielleicht, sollte ich in meinen Ansichten Klein - oder Großbuchstaben verwenden? Nun, wenn Sie einen IT-Experten wie mich fragen , werde ich so antworten. Das kommt darauf an, es hängt von den Feldern ab, die Sie in den Ansichten verwenden. Sehen wir uns das folgende Beispiel an. Hier haben wir zwei Ansichten. Die linke mit dem Kleinbuchstaben und dem Produktnamen. Und der zweite ist mit Großbuchstaben. Wenn Sie sich jetzt diese beiden Ansichten ansehen , was denken Sie? Ist es einfacher zu lesen? Wenn Sie einen normalen Text oder einen langen Text wie den Namen des Produkts, den Namen des Kunden usw. haben. Es ist immer besser , Kleinbuchstaben zu verwenden. Die Kleinbuchstaben sind einfacher zu lesen als die Großbuchstaben. Die Großschreibung wird ebenfalls mehr Platz beanspruchen. Es ist aggressiver und es ist wirklich schwer zu lesen. Für das Szenario würde ich Ihnen also empfehlen, die Kleinschreibung zu verwenden. Im modernen Design neigen sie dazu, Kleinbuchstaben zu verwenden, da dies der und dem Erscheinungsbild der Visualisierungen ein eleganteres und minimalistischeres Website und dem Erscheinungsbild der Visualisierungen ein eleganteres und minimalistischeres Aussehen verleiht Die Kleinschreibung ist also einfacher zu lesen. Es ist moderner. Wenn man es mit der Großschreibung vergleicht, ist es schwer zu lesen und es ist, als würde jemand schreien Nehmen wir jetzt ein anderes Beispiel. Wir haben hier eine Aggregation für die Länderabkürzung. Hier haben wir es also sowohl in Klein - als auch in Großbuchstaben Wenn Sie sie dieses Mal miteinander vergleichen, können Sie feststellen, dass es vielleicht besser ist , Großbuchstaben zu verwenden. Und das liegt daran, dass die Abkürzung, da sie sehr kurz ist, maximal drei Zeichen lang Es ist wirklich schwer, Ind-Visualisierungen zu sehen. Sie sind wirklich klein. Wenn wir es wie große Buchstaben haben, ist es einfacher, es mit den Abkürzungen zu lesen Ich neige immer dazu, Großbuchstaben zu verwenden. Die Abkürzungen, wenn sie in Großbuchstaben geschrieben sind, können sie Maßstäbe setzen und sie können Fehlinterpretationen der Daten vermeiden Wenn du hier auf die rechte Seite schaust, kannst du es sofort verstehen Okay, hier sprechen wir über Länder. Aber wenn Sie auf der linken Seite sind, könnten Sie verwirrt sein. Sprechen wir zum Beispiel über die USA oder das Wort uns? Das Gleiche gilt für Italien. Ist es so, dass wir es in Sätzen im Pronomen verwenden , oder ist es hier wie die Abkürzung für Italien Wenn Sie es in Kleinbuchstaben schreiben, könnten Sie zu Missverständnissen und falschen Abkürzungen führen Abkürzungen Ich neige immer dazu, Großbuchstaben zu verwenden. Bei Kurznamen ist es übersichtlicher und leichter zu lesen. Deshalb kommt die Antwort von der IT darauf an, es kommt auf den Anwendungsfall, die Anforderungen usw. an. Manchmal entscheiden wir uns also für das Niedrigere, manchmal für das Obere. Aber zu 90% verwende ich Kleinbuchstaben für die Namen und so weiter, aber nur für die Abkürzungen. Ich entscheide mich für das Oberteil Damit haben Sie zumindest einige Orientierungen in Ihrer Visualisierung Ordnung, es geht also nur darum, wie die Daten bereinigen können, indem In Ordnung, es geht also nur darum, wie wir die Daten bereinigen können, indem wir unseren Text mithilfe der beiden Funktionen Groß- und Kleinschreibung in die Standardgröße der beiden Funktionen Groß- und Kleinschreibung in die Als Nächstes können Sie anfangen, über die drei Funktionen zu sprechen Linker Rand, rechter Rand und Trimm. 134. Udemy 3 2 Remove: Ordnung, jetzt werden wir über eine weitere Zeichenkettenfunktion in Tableau sprechen , mit der unsere Daten bereinigt werden, indem mithilfe der drei Funktionen Linker Rand, rechter Rand und Kürzen unerwünschte Leerzeichen Linker Rand, rechter Rand und Kürzen Und natürlich müssen wir wie immer zuerst das Konzept verstehen, das ihnen zugrunde liegt, und dann können wir in Tableau üben. Also lass uns gehen. Also gut, jetzt haben wir das folgende Szenario, in dem wir unserer Meinung nach wieder eine schlechte Datenqualität haben . Wenn Sie sich die Produkte ansehen, können wir feststellen, dass wir das Vierfache der Tastatur haben. Was ist also los? Wir haben hier kein Problem mit Groß- und Kleinschreibung, da sie alle im ersten Zeichen groß geschrieben werden, es gibt also keine Groß- oder Kleinschreibung Alles ist in Ordnung. Warum hat Tablo nicht all diese Werte in einer Zeile, in einem Produkt zusammengefasst Weil wir hier nur drei Produkte haben. Also, was ist hier los? Was ist passiert? Nun, wir haben die Schmutzstellen im Produktnamen. Auf der Tastatur gibt es quasi unerwünschte Leerzeichen. Es ist wirklich schwer, einzelne Personen zu erkennen. Das kann man sehen. Als ob alles gut aussieht, oder? Aber es gibt Leerzeichen in der Tastatur und wir müssen sie entfernen. Um die Daten zu bereinigen und diese verschmutzten Stellen zu entfernen, können wir nun die Daten zu bereinigen und diese verschmutzten Stellen zu entfernen, eine der drei Funktionen links, rechts, trimmen oder zuschneiden verwenden . Und wenn Sie diese Funktionen auf den Produktnamen anwenden, erhalten wir ein Ergebnis wie dieses. Nur drei Produkte und alles wird gut. Lassen Sie uns verstehen , wie diese Funktionen funktionieren. Sehen wir uns die folgenden einfachen Beispiele an. Nehmen wir an, wir haben das Wort Monitor, aber auf der linken Seite haben wir einen Leerraum. Um es zu entfernen, können wir die Tableau-Funktion verwenden. Lift, Trim, Lift, Trim, Gna, entfernt alle unerwünschten Leerzeichen von der linken Seite des Wortes. Jetzt haben wir vielleicht die umgekehrte Situation, wo wir den Monitor haben, aber auf der rechten Seite gibt es einen weißen Bereich. Um diese Leerzeichen zu entfernen, können wir die Funktion in Tableau verwenden. Rechter Schnitt, rechter Schnitt. Ich werde alle Leerzeichen von der rechten Seite des Wortes entfernen . Wenn wir zum dritten Szenario übergehen, haben wir dasselbe Wort Monitor, diesmal jedoch auf der linken Seite. Und auf der rechten Seite gibt es weiße Räume. Um diese Leerzeichen zu entfernen, können wir entweder die beiden Funktionen Lift Trim und Right Rim verwenden, oder wir können die dritte Funktion, Trimmen, verwenden, wenn Sie die Trim-Funktion in Tableau verwenden. In diesem Szenario werden alle weißen Räume von der linken Seite und auch alle weißen Bereiche von der rechten Seite entfernt. Ordnung, jetzt werden wir schnell diese drei Funktionen vergleichen. Die Liftverkleidung wird alle führenden Zwischenräume entfernen. Die rechte Verkleidung kann alle nachfolgenden Leerzeichen entfernen, und die Verkleidung kann beide entfernen. Die führenden und nachfolgenden Leerzeichen und die Syntaxen in Tableau sind Also haben wir hier zum Beispiel das Schlüsselwort left trim. Dann akzeptiert es nur ein Zeichenkettenfeld, die Ausgabe wird ein Zeichenkettenwert sein. Nehmen wir zum Beispiel an, wir wollen trim aufheben, dieser Wert, wir haben Narea auf der linken Seite, wir haben einen Leerraum Und wenn Sie auf der rechten Seite eine Liftleiste verwenden, können nur die führenden Leerzeichen entfernt Es kann also einfach den Raum aus dem Aufzug entfernen und den Bereich verlassen, wir auf der rechten Seite haben, weil es nur das Trimmen des Aufzugs ist. Gehen wir zum nächsten Es ist genau das Gegenteil, aber die Syntax ist fast dieselbe. Wir haben also das Recht, es zu kürzen, mit Ausnahme der Feldzeichenfolge, die Ausgabe wird ebenfalls ein Zeichenkettenwert sein. Wenn wir bei demselben Beispiel bleiben, wird nur das abschließende Leerzeichen entfernt Das Leerzeichen auf der linken Seite bleibt in diesem Beispiel erhalten. Gehen wir nun zum letzten über. Ich glaube, du hast es schon. Wir werden hier nur die Verkleidung verwenden. Kein Lift oder Rechts. Also beide. Und es außer einem Zeichenkettenfeld. Die Ausgabe wird ein Zeichenkettenwert sein. Und das Beispiel wird das Folgende sein. Maria mit den linken und rechten Leerzeichen, was kann passieren? Wir werden den Aufzugsraum entfernen und auch den rechten Raum. Diese Funktionen sind wirklich einfach zu bedienen und sehr wichtig, um Ihre Datenqualität und Individualisierungen zu verbessern Ihre Datenqualität und Individualisierungen Gehen wir zurück zu Tableau und fangen wir an zu üben. Okay, stellen Sie zunächst sicher, dass Sie die richtige Datenquelle auswählen , damit wir bei der niedrigen Qualität der Produkte bleiben können bei der niedrigen Qualität der Produkte bleiben seit ich die Beispiele vorbereitet habe. Und jetzt machen wir mit dem zweiten Produkt weiter Ziehen Sie es einfach hierher in der Ansicht und bewegen Sie es mit der Maus. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt vier Produkte für die Tastatur. Jetzt ist es wirklich schwer zu erkennen, wo sich diese weißen Räume befinden. Bei den ersten beiden kann man sehen, dass sie etwas nach rechts verschoben sind, aber bei den zweiten beiden Tastaturen sind wir uns nicht sicher, ob sie wie auf der rechten Seite ein Leerraum sind oder nicht Die Situation kann sehr schlimm sein, wenn wir zu verschiedenen Visualisierungen wechseln Nehmen wir die Menge und jetzt ist es im Balkendiagramm fast unmöglich zu erkennen, es im Balkendiagramm fast unmöglich zu erkennen ob es irgendwelche Leerzeichen gibt Wenn ich in meinen Projekten mit dieser Situation konfrontiert werde, fange ich zuerst an zu zählen wie viele Zeichen ich in jedem Produkt habe. Ich berechne die Länge jedes Wortes. Um das zu tun, können wir ein neues berechnetes Feld erstellen. Lassen Sie uns ein neues erstellen, und wir werden es Produktlänge nennen. Das Schlüsselwort für die Kunst zur Berechnung der Links ist LEN. Das legt fest. Dann akzeptiert es nur ein Feld, Zeichenkettenfeld, und die Ausgabe wird eine Zahl sein. Unser Feld wird das Produkt sein, um sicherzustellen, das richtige ausgewählt wird , und das legt fest, dass die Berechnung gültig ist. Lassen Sie uns auf Okay klicken, da die Ausgabe eine Zahl sein wird. Tableau wird dann loslegen und eine kontinuierliche Kennzahl erstellen. Also werde ich einfach die Menge aus der Ansicht entfernen und unser neues berechnetes Feld in die Ansicht übernehmen. Der Link des ersten hat neun, was bedeutet, dass wir nur einen Leerraum haben. Der zweite hat zwei Leerzeichen. Der dritte ist richtig. Der erste hat ebenfalls ein Leerzeichen. Mit der Link-Funktion können wir leicht erkennen, ob unsere Wörter schmutzige Leerzeichen enthalten. Um diese Probleme zu beheben und zu beheben, werden wir nun die Trimmfunktionen verwenden. Lassen Sie uns mit dem Lift-Trimm beginnen und dann ein neues berechnetes Feld erstellen . Gehen wir und machen das. Wir werden es Produkte mit linker Ausführung nennen. Und wir werden mit der Syntax left trim beginnen, und sie akzeptiert nur ein Zeichenkettenfeld. Wird das Produkt sein. Um sicherzustellen, dass Sie das richtige Produkt auswählen , ist diese Berechnung gültig. Lass uns gehen und auf Okay klicken. Jetzt stellen wir fest, dass die Tabelle eine neue Dimension erzeugt hat , weil die Ausgabe eine Zeichenfolge ist. Gehen wir und platzieren es hier in der Ansicht. Was kann nun mit den Werten in den Produkten passieren? Alle Leerzeichen auf der linken Seite werden entfernt oder gekürzt Aber auch hier ist es wirklich schwer, anhand der Ansicht zu erkennen , ob alles in Ordnung ist Also gehen wir noch einmal und berechnen die Länge des neuen Feldes. Gehen wir und ändern die Berechnungen in unserem berechneten Feld. Anstatt das Broadct Two zu verwenden, können wir es entfernen und die neue Dimension einfügen Klicken wir auf Okay. In Ordnung. Also lass uns jetzt das Ergebnis überprüfen. Wie Sie sehen können, haben wir einige Werte auf den ersten Wert festgelegt . Wir haben es als acht. Beim zweiten haben wir noch Platz. Der dritte ist sowieso richtig. Die dritte ist ebenfalls falsch. Wie Sie sehen können, ist die Situation jetzt ein bisschen besser. Aber wir haben immer noch Leerzeichen. Das heißt, wir haben Leerzeichen auf der rechten Seite. Um das zu beheben , schneiden wir von der rechten Seite aus. Kehren wir zu unseren Berechnungen zurück, dem linken Trimm. Lassen Sie uns ihn bearbeiten und den rechten Rand hinzufügen. Also gehen wir hier drüber, wir werden verschachtelte Berechnungen durchführen, nach rechts trimmen, und wir wollen die Ergebnisse der linken Trimmung Gehen wir und schlagen zu. Okay, aber vielleicht ändere ich den Namen in Trim. Lass uns zuschlagen. Okay, was kann also mit den Werten in den Produkten passieren? Wir schneiden alles von links und auch von rechts ab, wie Sie sehen können Jetzt ist auch die Länge korrekt. All diese Werte haben Links von acht. Um auch das zu testen, werden wir das Produkt zwei aus der Ansicht entfernen , die wir hier haben, nur drei Werte. Natürlich macht der Link hier keinen Sinn, da wir die Links aller Produkte in den Bestellungen zusammenfassen aller Produkte in den Bestellungen Anstatt es als Maß zu verwenden, können wir es vielleicht in Abmessungen umrechnen, haben keine Berechnungen Ich werde es einfach von hier entfernen und einfach die Produktlänge hinzufügen. Wie Sie sehen können, ist alles in Ordnung. Für dieses Szenario haben wir jetzt natürlich eine einfachere Lösung. Wir können einfach eine Trimmung verwenden, anstatt die linke und rechte Trimmung in einer Berechnung zu verwenden. Lass uns das machen. Wir kehren zu unserer Berechnung zurück und bearbeiten sie. Also werden wir einfach alles entfernen. Wir werden das Schlüsselwort trim verwenden und dann akzeptiert es nur ein Feld, das Produkt zwei, und wie Sie sehen können, ist die Berechnung gültig. Klicken wir auf Okay. Wie Sie sehen, wird sich an der Ansicht nichts ändern. Wir werden genau die gleichen Ergebnisse erzielen. Damit haben wir die Werte in den Produkten bereinigt, indem wir alle verschmutzten oder unerwünschten Stellen entfernt haben. Ordnung, ich möchte Ihnen eine weitere Methode zeigen der Sie feststellen können, ob Ihre Daten aufgrund unerwünschter Leerzeichen gleichwertig sind. Das ist besonders dann der Fall, wenn Sie eine große Datenquelle haben. Wenn Sie viele Werte haben, ist es wirklich schwierig, diese Daten zu erkennen , wenn Sie die Link-Funktion verwenden. Ich werde Ihnen jetzt zeigen, wie ich das normalerweise mache wenn ich eine Quelle habe, was ich normalerweise mache, wenn ich einen Verdacht auf ein Feld habe , bei dem ich glaube, dass die Benutzer die Werte manuell eingeben, in die ich gehe und den eindeutigen Wert in diesem Feld zählen. Lassen Sie mich Ihnen jetzt zeigen, wie ich das normalerweise mache. Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen, und wir werden es Produkte Anzahl D nennen . Die Syntax dafür lautet count. Dann das Wort D, wir zählen den eindeutigen Wert in unseren Produkten. Das Feld wird Produkt zwei sein. Die Ausgabe dafür wird eine Zahl sein. Die Berechnung ist gültig. Lass uns gehen und zuschlagen, okay. Wie Sie auf der linken Seite sehen können, haben wir eine neue kontinuierliche Messung. Es wird zählen, wie viele unterschiedliche Werte wir in unseren Produkten haben. Sehen wir uns die Ergebnisse an. Ich werde einfach alles aus der Ansicht entfernen. Ich werde das zählen und es in den Text schreiben. Die Ergebnisse zeigen nun, dass ich sechs verschiedene Produkte in meiner Datenquelle habe , aber ich habe diesbezüglich einen Verdacht Was ich nun tun werde, ist, die Werte in den Produkten zu kürzen , und meine Erwartung wird wie folgt sein Wenn die Zahl gleich bleibt, haben wir keine Leerzeichen, aber wenn die Zahl kleiner wird, dann haben wir unerwünschte Leerzeichen innerhalb der Produkte Fangen wir an, das zu testen. Wir werden zu unserer Berechnung übergehen und anfangen, unsere Trims hinzuzufügen Wir beginnen immer mit der linken oder rechten Trimmung. Warum? Wir gehen nicht sofort zum denn wenn Sie Trimmen über, denn wenn Sie alles von links und rechts kürzen, kann das, hat eine schlechte Leistung in Tableau, weil es Ressourcen benötigt Wenn Sie nur nach oben oder nur nach rechts trimmen, wird es für Tableau einfacher sein, dies zu tun Wenn Sie jedoch immer sofort zum Trimmen übergehen, kann dies zu einer schlechten Leistung führen Deshalb fange ich immer mit der Liftverkleidung an. Gehen wir also zur Liftverkleidung und überprüfen die Ergebnisse. Also werde ich es einfach hier zum Produkt hinzufügen. Damit schneiden wir zuerst die Produkte zwei nach oben und zählen dann, wie viele unterschiedliche Werte wir in dieser Datenbank sehen Die Berechnung ist gültig, legen wir los. Okay. Okay, jetzt haben wir also 6-4 Produkte umgezogen Das ist alarmierend für mich, das heißt, da sind Leerzeichen am Anfang Der nächste Schritt, was ich normalerweise mache, ist zu testen ob es dafür richtige Leerzeichen auf der rechten Seite gibt Entweder füge ich ein Recht zum Kürzen hinzu oder ich verwende einfach das Trimmrecht. Wenn wir nun die richtige Verkleidung und die Trimmung hinzufügen und die Zahl gleich bleibt, Vier, bedeutet das, dass wir nur ein Problem mit den Aufzugsräumen haben . Aber wenn die Zahl kleiner wird, bedeutet das, dass wir auch richtige Leerzeichen haben. Was wir nun tun können, ist, dass wir wieder zu unserer Kennzahl übergehen und die Berechnung bearbeiten. Und statt linksbündig zu schneiden, werde ich jetzt auch eine Trimmung verwenden, um die richtigen Leerzeichen zu testen . Gehen wir und schlagen zu. Okay. Wie Sie sehen, sind wir 4-3 gegangen. Das heißt, wir haben auch rechte Leerzeichen, nicht nur links, sondern auch rechts Die Gesamtzahl der Produkte stieg also auf 6-4 auf drei. So mache ich es normalerweise, um zu entscheiden, ob ich nur die Liftverkleidung oder die rechte Felge oder beide verwenden werde, anstatt die Sofortverkleidung zu verwenden Ich habe viele Projekte gesehen, und viele Entwickler neigen dazu , damit zu überreagieren Wenn sie einen Zeichenkettenwert sehen, schneiden sie ihn sofort ab , nur um ein korrektes Ergebnis zu Fügen Sie eine Tableau-Visualisierung hinzu. Aber glauben Sie, wenn Sie das immer tun, werden Sie schlechte Reaktionen in Tableau haben und Sie können schlechte Leistung haben. Nehmen Sie sich wenig Zeit, um zu untersuchen ob es wirklich notwendig ist oder nicht. Ordnung, es geht also nur darum, wie wir unsere Daten bereinigen können, indem wir mithilfe der drei Funktionen Lift Trim, Right, Rim und Trim unerwünschte Leerzeichen entfernen. Als Nächstes werden wir über eine weitere Gruppe sprechen, den Aufzug, rechts und Mitte. 135. Udemy 3 3 Extrakt: Jetzt werden wir uns mit einer weiteren Gruppe von Zeichenkettenfunktionen in Tableau befassen , um eine bestimmte Teilzeichenfolge aus dem Text zu extrahieren , indem wir wie gewohnt die drei Funktionen links, rechts und Mitte Lassen Sie uns das Konzept verstehen , das wir in Tableau anwenden können Lasst uns alle in Ordnung gehen. In realen Szenarien und realen Projekten sind die Daten, die aus den Quellsystemen stammen, normalerweise viel komplizierter als die Daten, die Sie in Beispielen, Tutorials, Kursen usw. finden können , weil die Prozesse und realen Projekte viel komplizierter sind. Das Beispiel, das wir hier sehen können könnte der Name Broaduct in Ihren Hier können Sie sehen, dass wir viele Informationen in nur einem Zum Beispiel haben wir die Canon, das könnte der Produktname sein. Beim nächsten haben wir die Produkt-ID. Und der dritte ist der Produktcode. All diese Informationen finden wir vielleicht unter dem Produktnamen. In nur einem Bereich Individualisierung könnten wir nur an einer Information interessiert sein , nicht an der ganzen Sache Wir könnten am Canon, dem Produktnamen, interessiert sein. Oder wir brauchen nur die ID 789. Oder wir wollen, dass es sich bei dem Code nur um Individualisierungen handelt. Wir benötigen Tableau, eine solche Funktion oder Tools , um diese Informationen zu extrahieren Und teilen Sie das eine Feld in Tab in drei Felder auf. Es gibt viele Funktionen und Möglichkeiten, um dieses Ziel zu erreichen. Eine davon besteht darin, die Funktionen links, rechts und Mitte zu verwenden, um dieses Feld in mehrere Felder zu unterteilen. Wir werden jetzt mit dem ersten beginnen. Lasst uns den Aufzug verstehen. Das Erste, was Sie verstehen müssen, ist, dass jedes Zeichen in unserer Zeichenfolge eine Positionsnummer hat. Zum Beispiel haben wir das C, es hat die Position eins, die 23 und so weiter, bis wir das letzte Zeichen, fünf, erreichen , es hat die Position 14. Wir zählen von links bis wir nach rechts gehen. In diesem Beispiel sind wir nur an den Produktnamen interessiert, also werden wir uns auf diesen konzentrieren. Und wie Sie sehen können, endet es mit der Position fünf. Die Syntax in Tableau, um den Lift durchzuführen, lautet wie folgt. Es beginnt mit der linken Seite. Dann braucht es zwei Argumente. Das erste ist das Feld selbst, die Zeichenfolge selbst. Dann die Anzahl der Zeichen , die wir in der Ausgabe behalten wollen. Das Ergebnis wird ein Zeichenkettenwert sein. Zum Beispiel nehmen wir links, dann werden unser Wert und die Anzahl der Zeichen fünf sein. Wir behalten fünf Zeichen von der linken Seite. Mal sehen, wie das funktionieren wird. Wir fangen an, von links zu zählen und bewegen uns dann nach rechts. Das Startzeichen ist, wir fangen an, 12345 zu zählen Das ist genau die Anzahl der Zeichen und wir nehmen hier einen Schnitt Alles nach den fünf oder nach n wird entfernt. Und wir behalten hier nur fünf Zeichen. Wir können die Ausgabe von Canon haben. In diesem Beispiel schneiden wir alle Werte nach dem Zeichen mit der Nummer fünf ab. Ordnung, also so funktioniert die Lift-Funktion in Tableau. Fahren wir mit der nächsten Funktion fort. Es ist genau das Gegenteil. Wir werden die richtige Funktion haben. Nehmen wir an, der Produktname interessiert uns nicht mehr . Wir möchten den Produktcode, die letzten vier Zeichen unserer Zeichenfolge, haben und extrahieren . Wenn Sie nun erwägen, die richtige Funktion zu verwenden , was kann passieren? Die Positionsnummer der Zeichen kann genau das Gegenteil sein. Wir fangen an, von der rechten Seite zu zählen , während wir uns nach links bewegen. Der erste Charakter wird der fünfte Charakter sein. Das zweite, R, das dritte und letzte Zeichen, Nummer 14, wird das C sein. Jetzt wollen wir auf den Produktcode konzentrieren und uns auf den Produktcode konzentrieren und die richtige Funktion verwenden. Die Syntax für die richtige Funktion ist der Lift sehr ähnlich, sie beginnt mit dem richtigen Schlüsselwort, dann brauchen wir unser Feld, das Zeichenkettenfeld. Dann ist die Anzahl der Zeichen nach außen auch ein Zeichenkettenwert Dieses Mal wird es ein Beispiel wie dieses sein . Es wird unsere Saite stimmen. Dann ist die Anzahl der Zeichen, die wir von der rechten Seite behalten wollen, für. Mal sehen, wie das funktionieren kann. Die richtige Funktion fängt an, von der rechten Seite zu zählen und wir fahren mit dem Aufzug fort. Von hier aus fangen wir an zu zählen, 1234. Und das war's. Hier machen wir einen Schnitt. Alle Zeichen nach der Position Nummer vier werden ignoriert und sind nicht Teil der Ergebnisse. Am Ende bekommst du nur vier Zeichen von der rechten Seite. E R fünf. So funktionieren die richtigen Funktionen in Tableau. Wir beginnen von der rechten Seite zu zählen und verwenden nur, wie hier zum Beispiel, vier Zeichen. In Ordnung, jetzt gehen wir zum dritten über. Wir haben die Mid-Funktion. Ordnung, jetzt wollen wir die letzte Information extrahieren , die wir in unserer Zeichenfolge haben, die Produkt-ID, die in der Mitte. Wir sind also nicht am ersten Teil des Produktnamens oder am letzten Teil des Codes interessiert . Wir wollen genau diese Information in der Mitte haben. Wenn Sie Mid verwenden, zählen wir von links nach rechts, genau wie bei der Links-Funktion. Das erste Zeichen wird das C sein, das letzte Zeichen wird die Fünf sein. Die Syntax in Tableau unterscheidet sich geringfügig von links oder rechts, also beginnen wir mit der Mitte. Dann haben wir drei Argumente. Der erste ist wie üblich der Zeichenkettenwert, den wir manipulieren wollen. Der nächste hier ist neu. Wir können den Startpunkt definieren, an dem wir anfangen können zu zählen , wie viele Charaktere verlassen werden. Dann haben wir hier die Länge, sie ist wie die Anzahl der Zeichen, aber dieses Mal ist sie optional. Wenn Sie es verlassen, werden wir alles nach dem Startpunkt berücksichtigen. Oder wenn Sie es angeben, haben wir genau die gleiche Anzahl von Zeichen, die Sie definiert die Ausgabe wird auch hier sein, der Zeichenkettenwert. Nehmen wir hier ein Beispiel. Wir können die Mitte und dann unseren Wert haben. Wir wollen bei sieben anfangen zu zählen und wir wollen nur drei Zeichen in der Ausgabe behalten. Schauen wir uns nun an, wie das funktionieren kann. Die Startposition, um die Zahl zu zählen, ist die Position Nummer sieben. Wir beginnen mit diesem Wert und zählen drei Zeichen, 123 und schneiden ab. Was wir jetzt tun, wir schneiden zwei Dinge ab, die Startposition und die Position. Das bedeutet, dass alle Zeichen vor dem Startpunkt ignoriert werden nicht in den Ergebnissen erscheinen, genauso wie alle Zeichen nach dem letzten Zeichen beim Schnitt ignoriert werden, die Ausgabe 789 sein wird Damit haben wir Informationen in der Mitte unserer Zeichenfolge extrahiert Informationen in der Mitte unserer Zeichenfolge So funktioniert die Mid-Funktion, wie Sie bei diesen drei Funktionen sehen können. Mit diesen drei Tools in Tableau können wir alles aus unserer Zeichenfolge herausschneiden und neue Daten generieren. Gehen wir zu Tableau und fangen wir an zu üben. Es gibt viele Anwendungsfälle für diese drei Funktionen. Fangen wir zum Beispiel an, mit der URL zu arbeiten. Die URL hat normalerweise eine Struktur und wir möchten einen Teil der Informationen innerhalb der URL in unseren Datenquellen extrahieren Teil der Informationen innerhalb der URL in unseren Datenquellen Wir haben eine URL in den Bildern. Wenn Sie zur kleinen Datenquelle gehen, gehen Sie zu den Produkten, und hier haben wir das Produktbild. Ziehen wir es auf die Zeilen und überprüfen wir die Struktur. Die Standard-URL beginnt normalerweise mit dem Protokoll. Dann haben wir eine Domain und am Ende haben wir so etwas wie eine Datei oder so. Unsere Dateien hier sind alle Bilder so wie wir es im Image Droow üben Die erste Aufgabe besteht darin, nur die Protokolle aus unserer URL zu extrahieren nur die Protokolle aus unserer URL Jetzt befinden sich die Tools von der linken Seite. Ich glaube, ihr wisst schon , dass wir die Liftfunktion verwenden wollen , damit wir zählen können, wie viele Charaktere wir noch übrig haben wollen. Wir brauchen fünf Zeichen. Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen. Da wir ein neues Feld benötigen, nennen wir es URL und dann haben wir dieses Protokoll. Es fängt so an, links und dann braucht es zwei Argumente. Die Daten, die wir brauchen , sind breit gefächert, wir haben sie hier und wir wollen fünf Zeichen kürzen. Wir können hier fünf angeben. Wie Sie sehen können, ist die Berechnung gültig. Lass uns das ausprobieren. Wir gehen und klicken auf Ok. Und wie Sie auf der linken Seite sehen können, haben wir unsere neue Dimension, unser neues berechnetes Feld. Gehen wir und bringen es zur Ansicht. Ziehen Sie es per Drag-and-Drop auf die Straße daneben. Und wie Sie jetzt sehen können, haben wir ein neues Feld in unserer Datenquelle, in dem wir die Protokollinformationen aus unserer URL haben . Also alles funktioniert gut, und so arbeiten wir mit der linken Funktion. Gehen wir zum nächsten Anwendungsfall, in dem wir die Dateierweiterungen in unserer URL extrahieren möchten . Wir wollen diesen Teil am Ende der URL abrufen , da wir über die rechte Seite sprechen. Was wir jetzt tun werden, wir werden hier die richtige Funktion verwenden. Wir müssen etwa drei Zeichen extrahieren. Gehen wir und erstellen das berechnete Feld. Also werden wir gehen und ein neues erstellen. Wir werden es URL-Dateierweiterung nennen. Es fängt mit dem Schlüsselwort an, oder? Und dann braucht es noch zwei Argumente um unser Feld mit dem Produktbild zu versehen. Und wie viele Charaktere wir wollen. Wir wollen drei, komm schon drei. Damit können Sie sehen, dass das berechnete Feld gültig ist. Lass uns gehen und Ok drücken. Und wie üblich haben wir ein neues berechnetes Feld, eine neue Dimension in unserer Datenquelle. Um uns mit den Dateierweiterungen zu befassen, überprüfen wir die Werte, um festzustellen, ob alles in Ordnung ist. Und wie Sie sehen können, erhalten wir alle Dateierweiterungen aus der URL. Wie Sie sehen können, ist es wirklich einfach. Und wir sind dabei, neue Informationen und neue Felder zu generieren , die wir in unserer Analyse verwenden könnten. Und sie basieren auf den Originaldaten , die wir aus den Datenquellen erhalten. Ordnung, jetzt gehen wir zur nächsten Aufgabe über, bei der wir die URLs vom Domainnamen aus abrufen wollen URLs vom Domainnamen aus ohne die Protokolle zu haben. Wir wollen alles behalten, was hinter den doppelten Schrägstrichen in der Zeichenfolge steht Dieses Mal verwenden wir die Tabellenfunktion de. Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir werden es breit gefächert nennen. Hier können wir mit einem Schlüsselwort mid beginnen. Es braucht drei Argumente. Das erste kann, wie üblich, das Bild der breiten Öffentlichkeit sein. Wann fangen wir dann an zu schneiden? Hier müssen wir die Nummer 12345789 angeben, wir fangen an, ab neun zu schneiden Die letzte ist optional. Ich werde danach einfach alles stehen lassen Wir werden nichts von der rechten Seite schneiden. Das ist es. Die Berechnung ist gültig, sie ist okay. Wie üblich erhalten wir eine neue Dimension, ein neues berechnetes Feld und unsere, die wir in den Analysatoren verwenden können Gehen wir und holen es uns und legen es in die Reihen, um die Werte zu überprüfen Wie Sie sehen können, beginnen wir mit dem Domainnamen und das Protokoll wird gekürzt Der ganze Wert wird der Rest sein. Als Nächstes haben wir die folgende Aufgabe für Sie. Ordnung, die Aufgabe besteht also darin, die letzten vier Ziffern der Telefonnummern von den Kunden zu extrahieren die letzten vier Ziffern der . Um zu den Adressen zu gehen und nur den Straßennamen zu extrahieren. So können wir den Code und das Wort Straße entfernen. Jetzt können Sie das Video weitergeben , um die Aufgabe abzuschließen. Und wenn Sie fertig sind, können Sie alles fortsetzen. Ich denke, es ist wirklich einfach. Gehen wir zur kleinen Datenquelle. Wir gehen zu den Kunden und schnappen uns das Telefon, um die Aussicht zu genießen. Jetzt wollen wir die letzten vier Zeichen extrahieren , über die wir sprechen. Die rechte Seite, richtig, wir werden die richtige Funktion verwenden. Gehen wir und erstellen ein neues berechnetes Feld. Wir werden es Telefonvorwahl nennen. Und wir können die rechte Funktion verwenden , um von links zu schneiden. Von rechts. Entschuldigung, der Zeichenkettenwert ist Telefon. Wir wollen vier Ziffern herausschneiden, also haben wir die Anzahl der Zeichen, die wir haben werden. Jetzt ist die Berechnung gültig. Lassen Sie es uns in Ordnung bringen und zu den Ergebnissen übergehen, wie Sie sehen können. Damit ist es wirklich einfach. Wir haben die letzten vier Ziffern von der Telefonnummer. Ordnung, jetzt gehen wir los und lösen die nächste Aufgabe. Wir brauchen nur die Straßennamen von der Adresse. Wie Sie hier sehen können, haben wir den Code und dann das Wort Straße. Und dann haben wir den Straßennamen. Wir wollen nur diese Information. Da wir hier mit dem Schneiden beginnen wollen, verwenden wir die Funktion Mid, um den Startpunkt des Schnitts zu definieren. Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir werden es Address Stretch nennen, also werden wir die Funktion mid verwenden. Der erste Wert kann die Feldadresse sein, dann kann der Startpunkt neun sein. Den Rest lassen wir so wie es ist. Das ist es also. Bewerben wir uns und überprüfen wir die Werte. Ziehen Sie die Ansicht per Drag-and-Drop in die Ansicht, wie Sie sehen können. Damit haben wir nur die Straßen von der Adresse. Wir haben es geschnitten. Im ersten Teil lösen Sie die Aufgabe mit acht statt neun. Das liegt daran, dass du vergessen hast , den Leerraum zu zählen. Wenn ich es einfach entferne und acht verwende, erhalte ich vielleicht genau die gleichen Ergebnisse. Aber wir haben Leerzeichen, was nicht wirklich gut ist. Das Leerzeichen zählt, es sollten neun sein. Das besagt, dass das wirklich einfach ist. So können Sie Informationen in Tableau extrahieren. In Ordnung, das ist alles über diesen Anwendungsfall. So extrahieren Sie mithilfe der drei Funktionen links, rechts und Mitte eine bestimmte Teilzeichenfolge aus dem Text . Als Nächstes können wir über eine Reihe von Funktionen zur Suche nach bestimmten Mustern in Tableau sprechen Funktionen zur Suche nach bestimmten Mustern in Tableau 136. Udemy 3 4 Suche: Leute, jetzt kommen wir zum nächsten Anwendungsfall, in dem wir lernen werden, wie wir mithilfe von berechneten Feldern nach bestimmten Mustern in unserem Text suchen mithilfe von berechneten Feldern nach bestimmten Mustern in unserem Text Und hier haben wir fünf Funktionen, wir haben, beginnen mit, enden mit enthält, find und find th wie üblich. Zuerst müssen wir das Konzept dahinter verstehen. Dann werden wir in Tableau üben. Lass uns gehen. In Ordnung, alle zusammen. Die Suchfunktionen in Tableau werden in zwei Gruppen aufgeteilt. In der ersten geben wir zurück, ob die Teilzeichenfolge existiert oder nicht In unserem Text hier haben wir drei Funktionen. Wir haben den Anfang mit, das Ende mit und den Inhalt. Die Ausgabe dieser drei Funktionen wird immer entweder wahr oder falsch sein . Wir haben zum Beispiel eine Pullion, wir haben die Funktion contains, wir haben unsere Zeichenfolge und wir suchen hier nach Bindestrichen Die Ausgabe wird entweder wahr oder falsch sein, in diesem Beispiel wird sie wahr sein, da wir sie zweimal hier haben Und dann haben wir eine zweite Gruppe von Funktionen , mit denen die Position der Zeichenfolge zurückgegeben werden kann. Hier haben wir zwei Funktionen, find und find in der Ausgabe wird die Positionsnummer sein. Also werden wir Zahlen aus diesen beiden Funktionen herausholen. Wenn wir zum Beispiel die Funktion find für dieselbe Zeichenfolge nehmen und hier nach dem Bindestrich suchen, erhalten wir die Ausgabe von sechs. Wir erhalten also nicht wahr oder falsch, wir ermitteln die Position der Teilzeichenfolge Und das Beispiel kann das erste sein. Es hat die Position Nummer sechs. Wie Sie sehen können, könnten beide verwendet werden, um nach einer bestimmten Sache in unserem Text zu suchen, aber sie beantworten unterschiedliche Fragen. Die erste Gruppe kann die Frage beantworten ob die Teilzeichenfolge in meinem Text existiert, ja oder nein, wahr oder falsch Aber die zweite Gruppe kann meine Frage beantworten , wo ich meine Teilzeichenfolge finde Also hier bekommen wir die Positionsnummer der Suche Konzentrieren wir uns nun auf die ersten Funktionsgruppen, auf die wir uns konzentrieren werden. Beginne mit, mit und enthält. Okay, jetzt fangen wir mit dem ersten an. Nehmen wir an, wir haben den folgenden Text, Monitor, LG, vier k. Die Syntax in der Tabelle wird sehr einfach sein. Es beginnt mit dem Schlüsselwort start with und akzeptiert zwei Argumente. Das erste wird das Zeichenkettenfeld sein. Es ist der Text, in dem wir suchen wollen. Beim zweiten haben wir die Teilzeichenfolge, hier können wir angeben, wonach wir suchen Die Ausgabe, wie wir gelernt haben, wird entweder wahr oder falsch sein Es ist Epuli. Nehmen wir ein Beispiel Wir haben mit unserem Text angefangen und suchen nach dem Wort Monitor. Mal sehen, wie das funktionieren kann. Es ist wirklich einfach. Wir beginnen von links zu suchen und bewegen uns nach rechts. Die Startposition für die Suche wird ein Zeichen sein. Jetzt kann Tableau beginnen, den Monitor hier in unserem Text ab M abzugleichen. Und wie Sie hier sehen können, stimmt der erste Teil unseres Textes mit der Teilzeichenfolge überein, nach hier in unserem Text ab M abzugleichen. Und wie Sie hier sehen können, stimmt der erste Teil unseres Textes mit der Teilzeichenfolge überein der Sie nach unserem Text suchen Beginnen Sie mit Monitor, was richtig ist. Aus diesem Grund kann Tableau zurückkehren. Es ist wahr. Okay. Jetzt nehmen wir noch einen. Hier fragen wir, beginnt unser Text mit der Teilzeichenfolge LG Wenn Sie unser Wort überprüfen, wenn Sie von links nach rechts suchen, beginnt unser Text natürlich wenn Sie von links nach rechts suchen, beginnt nicht mit LG Tableau findet keine Übereinstimmung und wird mit einem Falsch antworten. Das ist es. Das ist einfach richtig. Wir stellen nur eine Frage. Wir stellen Tableau also etwas und Tableau kann entweder mit Ja oder Nein antworten. Okay, jetzt fahren wir mit der nächsten Funktion fort. Wir haben die Ziele damit, es ist genau das Gegenteil. In Ordnung, wir werden mit demselben Beispiel arbeiten. Und die Syntax in Tableau ist sehr ähnlich. Hier. Es beginnt mit den Enden hier akzeptiert es auch das Argument, das Zeichenkettenfeld, in dem wir suchen werden. Und mit der Teilzeichenfolge hier können wir angeben, wonach wir suchen Die Ausgabe wird ebenfalls wahr und falsch sein. Fangen wir also mit dem ersten Beispiel an. Wir fragen hier, endet unser Text hier mit vier K, kann Tableau von der rechten Seite aus mit der Suche beginnen und sich nach links bewegen. Hier endet unser Text mit vier K. Also ja, die letzten beiden Zeichen sind vier K. Deshalb kann Tableau mit Ja antworten , das ist alles. Die Ausgabe, das Ergebnis kann wahr sein. Lass uns noch eine Frage stellen. Endet unser Text mit LG? Nun, wenn Sie den Text hier überprüfen, endet er nicht mit LG. Lg ist in der Mitte, also sind die letzten beiden Zeichen nicht LG. Aus diesem Grund kann Tableau antworten, dass es falsch war. Die Antwort lautet also nein. Also, wie Sie sehen können, ist es wirklich einfach. Wir stellen nur Fragen und Tableau antwortet entweder mit Ja oder Nein. Gehen wir zum nächsten über. Wir haben den Inhalt. Okay, jetzt arbeiten wir mit demselben Beispiel und die Syntax ist den anderen beiden sehr ähnlich. Hier beginnt es mit dem Inhalt und akzeptiert zwei Dinge. Beim ersten müssen wir den Text angeben, nach dem Sie darin suchen, und beim nächsten müssen wir angeben, wonach Sie suchen. Die Ausgabe wird ebenfalls als wahr oder falsch ausgegeben. Ja oder nein. Okay, lassen Sie uns Tableau nun die folgende Frage stellen. Enthält unser das Wort Monitor? Was die Tabelle tun wird , ist , dass sie überall suchen wird. Es wird weder am Anfang noch am Ende gesucht. Es wird überall suchen. Und wenn das Wort irgendwo in unserer Texttabelle gefunden werden sollte , war es wahr, mit Ja zu antworten. Enthält unser Text das Wort Monitor? Wie Sie sehen können, ist es wahr. Die Tabelle kann ja zurückgeben. Stellen wir jetzt eine weitere Frage. Enthält unser Text das Wort LG? Nun, wenn du hier suchst, kannst du es in der Mitte finden. Deshalb kann Table auch antworten. Zieh dich zurück. Ja, unser Text enthält das Wort LG. Okay. Lassen Sie uns weitermachen und die folgende Frage stellen. Enthält unser Text die Teilzeichenfolge vier? Wenn Sie sich den Text hier ansehen, haben wir die vier, wir haben das G, aber sie sind nicht zusammen Deshalb kann Table antworten. Nein, wir haben das Wort vier nicht in unserem Text. Wie Sie nun sehen können, unterliegt die Funktion contains keiner Einschränkung. Sie wird überall suchen. Es ist nicht wie mit beginnen und enden mit. Die Teilzeichenfolge sollte nicht am Anfang und am Ende stehen, wenn die Teilzeichenfolge irgendwo existiert Ja, es ist wahr. Wenn nicht, dann ist es falsch. Das heißt also, es geht um die drei Funktionen. Gehen wir jetzt zu Tableau und fangen wir an zu üben. Ordnung, Leute, jetzt fragt ihr mich vielleicht, was sind die Anwendungsfälle für diese drei Funktionen? Nun, ich verwende sie in zwei Szenarien. Der erste Anwendungsfall, wenn ich neue Daten erkunde. Der zweite Anwendungsfall ist, wenn ich den Benutzern neue Filter anbiete . Okay, fangen wir jetzt mit dem ersten an, der Erkundung der Daten. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie mit einem Projekt noch nicht vertraut sind oder wenn Sie eine neue Datenquelle haben. Der erste Schritt besteht also normalerweise darin, die Daten zu untersuchen und den Inhalt der Datenquelle zu überlagern. Wenn Sie sich also in dieser Situation befinden, haben Sie möglicherweise viele Fragen zu den Daten. Sie haben also diese drei Funktionen, diese drei Tools, um die neuen Daten, die Ihnen zur Verfügung stehen, zu untersuchen. Okay, dann schauen wir uns die Produkte in unserer großen Datenquelle an. Wir haben dort viele Produkte und ich würde gerne den Inhalt meiner Datenquelle verstehen. Lassen Sie uns also den Produktnamen in die Zeilen übernehmen. Und wie Sie sehen können, sagt Tableau , okay, es gibt eine Menge Mitglieder. Ich empfehle, nur 1.000 zu haben , aber ich würde gerne alles sehen. Also sage ich, füge alle Mitglieder zur Ansicht hinzu. Und wie Sie jetzt sehen können, haben wir viele Produkte in unserer Datenquelle. Und ich würde gerne den Umfang meiner Projekte verstehen. Was sind also die Inhalte dieser Produkte? Ich würde gerne wissen, ob wir Apple-Produkte in unserer Datenquelle haben . Also werden wir ein neues berechnetes Feld erstellen , um das zu beantworten. Wir werden also sagen, dass Produkte bei Apple beginnen, das setzt. Wir werden die Funktion verwenden, indem wir damit beginnen . Brauche zwei Argumente. Der erste wird der Text sein , in dem wir suchen werden. Das ist unser Produktname. Wir suchen im Produktnamen. Was wir jetzt suchen, ist das Wort Apfel. Ich werde es so schreiben, alles ist in Ordnung. Sie können sehen, dass die Berechnung gültig ist. Klicken wir auf Okay. Wie Sie auf der linken Seite sehen können, haben wir eine Dimension mit dem Datentyp Pullion, weil wir Ja“ oder „Nein“, „Wahr“ und „Falsch“ haben Gehen wir zu den Zeilen und überprüfen wir die Ergebnisse. Sie können hier sehen, dass wir viele Fehler haben. Ich werde es sortieren, um die Wahrheit zu sehen. Wir können hier sehen, dass wir vier Produkte haben, bei denen der Produktname mit den anderen beginnt. Beginnt nicht mit Apple, wie Sie sehen können. Jetzt haben wir ein bisschen mehr Einblicke in unsere Daten. Gehen wir und stellen die Folgefrage. Enthält der Produktname irgendwo das Wort Apple? Nicht nur am Anfang oder irgendwo am Ende. Um die Frage zu stellen, werden wir ein weiteres berechnetes Feld erstellen. Wir werden es Produkte nennen, die Apple enthalten. Wir werden die Funktion verwenden, die es enthält. Brauche zwei Argumente. Die Zeichenfolge, in der wir suchen, wird unser Produktname sein. Wonach wir suchen, ist Apple. Das ist es, und die Berechnung ist gültig. Lass uns fertig sein. Okay. Auch hier haben wir eine Dimension namens Produkte. Der Datentyp wahr und falsch. Also zieh, lass es uns verfolgen und hier zeichnen. Aber zuerst mache ich es ein bisschen größer, um die Kopfzeile des Feldes zu sehen. Wie Sie sehen können, ist der erste enthält, der zweite ist Start mit, lassen Sie uns ihn nach enthält sortieren. Wie Sie sehen können, haben wir etwa sieben Produkte, bei denen der Produktname das Wort Apfel enthält . Lassen Sie uns nun das Ergebnis überprüfen. Wie Sie sehen können, haben wir das erste Wort hier, das Wort Apfel. Der zweite ist hier drüben und der dritte auch hier drüben. Und der Rest, diese Wortprodukte, sie beginnen alle mit dem Wort Apfel. Wie Sie sehen können, enthält das Funktionen. Wir werden mehr Ergebnisse als das erzielen. Beginnt mit. Ordnung, wie Sie sehen können, erfahren wir mehr über die Produkte in unserer Datenquelle. Wir haben sieben Produkte der Firma Apple. Lassen Sie uns die Folgefrage stellen: Endet der Produktname mit dem Wort Apple? Um das zu tun, können wir erneut ein neues berechnetes Feld, nennen wir es Produkte, erstellen ein neues berechnetes Feld, , das mit Apple endet. Also werden wir diese Zeit nutzen. Die Funktion endet wieder damit, dass wir hier den Produktnamen haben und nach den Produkten suchen. Somit enden die Produkte mit dem Wort Apple. Die Berechnung ist gültig. Auch hier haben wir einen Pullin. Ziehen wir es per Drag-and-Drop in die Ansicht, um die Ergebnisse zu überprüfen. Lassen Sie uns jetzt die Ergebnisse überprüfen. Ich werde es nur ein bisschen breiter machen, um es zu sehen. Okay, das ist das Ende , lass uns das klären. Während ich sortiere, haben wir keine wahren Werte, alle Werte sind falsch. Und das bedeutet, dass wir keine Produkte haben. Es endet mit dem Wort Apfel. Verstehen wir , dass das Wort Apfel nur am Anfang des Produktnamens oder in der Mitte steht? Wie Sie sehen können, sind diese drei Funktionen wirklich großartig, um unsere Daten zu verstehen. Lassen Sie uns jetzt die Folgefrage stellen. Enthält der Produktname irgendwo das Wort Samsung? Hier sind wir auf der Suche nach den Produkten der Firma Samsung. Um das zu tun, glaube ich, wissen Sie es bereits. Wir werden ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir werden es Produkte nennen, die Samsung enthalten. Wir werden die Funktion enthält verwenden und innerhalb des Feldnamens Broduct Name suchen Diesmal suchen wir nach dem Wort Samsung. Wie Sie sehen können, ist die Berechnung gültig. Lass uns gehen und drücken, lass es uns zur Ansicht bringen. Jetzt mache ich es einfach ein bisschen größer, um zu sehen, wovon wir hier sprechen. Es geht um das Samsung. Gehen wir und sortieren die Ergebnisse. Wow, wir können sehen, dass wir viele Produkte von der Firma Samsung haben . Wir haben also mehr Produkte von Samsung als von Apple in unserer Datenquelle. Lassen Sie uns die Ergebnisse noch einmal überprüfen. Also hier haben wir es hier drüben, Samsung. Samsung hier drüben. Dann haben wir viele Produkte, bei denen es hier in der Mitte wieder mit dem Wort Samsung beginnt , aber nie mit den Samsung-Wörtern endet. Okay Leute, es gibt noch eine weitere Funktion, die ich normalerweise in den Berechnungen verwende , wenn ich die Daten suche oder erkunde. Und das sind die Funktionen Groß- und Kleinschreibung , die wir zuvor gelernt haben. Das liegt daran, dass Tableau bei der Suche zwischen Groß- und Kleinschreibung unterscheidet. Wir müssen darauf achten, wie wir den Suchbegriff bewerten. Um dieses Problem jetzt zu lösen, werden wir die Case-Funktionen verwenden. Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel zeigen. Jetzt können wir die Frage stellen, enthält der Produktname irgendwo das Wort Plakette? Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen. Wie üblich werden wir es Produktplakette nennen. Und dieses Mal werden wir alles verwenden , was die Zeichenfolge und den Produktnamen enthält, und wir suchen nach dem Wort Plakette. Das ist es. Machen wir uns auf den Weg. Okay, wir haben es als neue Dimension. Lassen Sie uns das Ergebnis überprüfen. Wie immer werde ich es nur etwas breiter machen, um die Ergebnisse zu sehen. Jetzt haben wir eine Menge Falsches und wir haben eine Menge Wahres. Es gibt viele Produkte , die das Wort tragen, wie Sie hier sehen können. Wir haben hier, wir haben auch hier drüben das Wort Schwarz am Ende und so weiter. Es gibt also viele Produkte mit dem Wort Schwarz. Hier wird nur das Zeichen B großgeschrieben . Lassen Sie uns die Groß - und Kleinschreibung im Suchbegriff ändern Also gehen wir es essen. Die Berechnungen werden jetzt statt des ersten Zeichens groß geschrieben, es wird klein geschrieben, alles in Kleinbuchstaben es wird klein geschrieben, alles in Gehen wir und klicken auf Anwenden. Wie Sie in den Ergebnissen sehen können, haben wir jetzt nur ein Produkt mit dem Wort Schwarz. Da es sich um Kleinbuchstaben handelt, reagiert Tableau sehr empfindlich auf die Groß- und Kleinschreibung innerhalb des Suchbegriffs. Wenn wir alles ändern, zum Beispiel Schwarz in Großbuchstaben, lassen Sie uns suchen. Wie Sie sehen können, sind alle Produkte , die wir haben, jetzt falsch. Wir haben keine Produkte, die das Wort Großbuchstaben enthalten. Tableau reagiert sehr sensibel die Groß- und Kleinschreibung in Ihrem Suchbegriff. Um das Problem zu beheben , müssen Sie nicht jedes Mal die Groß- und Kleinschreibung des Suchbegriffs ändern , also Kleinbuchstaben, Großbuchstaben usw. Wir gehen zum Produktnamen und zwingen ihn, Groß- oder Kleinbuchstaben zu die Groß- oder Kleinschreibung verwenden, gehen wir hier drüber und fügen zum Beispiel die Kleinschreibung hinzu Sie können den oberen Teil verwenden, wenn Sie möchten. Wir werden dieselben Ergebnisse erzielen. Damit zwingen wir zuerst, dass der Produktname niedriger ist, und dann können wir nach dem Wort Schwarz suchen. Damit decke ich alle Szenarien in meiner Datenquelle ab. Gehen wir und klicken auf Okay, damit erhalte ich alle Produkte , die das Wort Schwarz enthalten. Es ist egal, ob es sich um Klein- oder Großbuchstaben handelt. Wir werden alles holen. Damit bin ich mir sicher, dass die Zeichenfolge das Wort Plakette enthält und wir nichts übersehen. Deshalb beziehe ich die Groß- und Kleinschreibung in die Berechnungen ein, bevor ich mit der Suche beginne. Das war's also für den Fall auf den ersten Blick. So verwende ich diese drei Funktionen normalerweise, um den Inhalt meiner neuen Datenquelle zu erkunden und zu lernen Gehen wir nun zum zweiten Anwendungsfall, dem wir diese drei Funktionen verwenden in dem wir diese drei Funktionen verwenden werden, um den Benutzern neue Filter anzubieten. Lassen Sie uns zum Beispiel einen Filter für die Unternehmen erstellen , die im Produktnamen enthalten sind. Lassen Sie uns also ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir werden es Unternehmen nennen. Und dieses Mal wird es etwas komplizierter als zuvor, aber wir werden es Schritt für Schritt machen. Also suchen wir zuerst nach der Firma Apple. Also werden wir den Produktnamen und den Suchbegriff für Apple aus der unteren Kaste enthalten Produktnamen und den Suchbegriff für Apple aus der unteren Kaste Aber wir müssen auch den Produktnamen ganz unten den Produktnamen ganz unten Und wir werden es so haben. Das ist der erste. Ich werde es einfach kopieren und für das nächste Unternehmen einfügen, wir werden Samsung haben und dann werden wir Microsoft haben. Wir suchen nach diesen drei Unternehmen, und das sind Sets. Jetzt werden wir also diese drei Unternehmen haben. Aber wie Sie wissen, ist die Ausgabe der Container immer wahr und falsch. Aber ich hätte gerne einen Wert in meinem Filter namens Samsung, Apple und Microsoft. Um das zu tun, werden wir die Anweisungen der logischen Operationen F L verwenden . Mach dir darüber keine Sorgen. Wir können später ein spezielles Tutorial dafür haben , aber wir müssen es jetzt verwenden. Im Folgenden werden wir es verwenden, um diese Bedingungen zu bewerten. Es beginnt damit der erste den Produktnamen Apple enthält. Was kann dann passieren? Ich würde gerne den Wert Apple sehen. Wenn es dann nicht stimmt, fahren Sie mit dem nächsten fort, L F. Dann werden wir diesen Zustand bewerten, er ist wahr, dann wird es Samsung sein. Wenn es falsch ist, werden wir natürlich ein anderes LSF verwenden. Wir werden diesen auswerten. Und dann wird das Ergebnis, falls es wahr ist, Microsoft sein. Wenn keine dieser Bedingungen erfüllt wird, nehmen wir das L, sagen wir Unbekannt. Das ist es. Wir werden es beenden. Machen Sie sich keine Gedanken mehr über die Logiken, über die wir sprechen Damit erhalte ich Werte, ich werde diese drei Werte anstelle von wahr und falsch erhalten anstelle von wahr und falsch Und wir bewerten diese Bedingungen. Wir gehen und zuschlagen, okay. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir also neue Dimensionen. Der Datentyp ist nicht Pollen, nicht wahr und falsch. Und das liegt daran, dass die Ausgabe der Berechnung jetzt Zeichenkettenwerte sein wird. Lass uns das als Filter zeigen. Und jetzt können wir diese Werte haben, wie Sie sehen können, Apple, Microsoft, Samsung und Unknown. Ich werde es auch zur Ansicht hinzufügen, um die Ergebnisse zu sehen. Gehen wir und holen es uns hier drüben. Jetzt können die Benutzer anfangen die Daten nach Unternehmen zu filtern. Lassen Sie uns alles entfernen und mit Apple beginnen. Damit bekommen wir alle Produkte, denen das Wort Apple steht, oder wir haben Microsoft. Jetzt können wir es also sehen. Diese Produkte stammen von Microsoft. Das Gleiche gilt für Samsung. Damit filtern wir nach den Unternehmen und verwenden dafür den Produktnamen als Grundlage. Ich denke, das Unbekannte wird eine Menge unbekannter Werte sein. Sie können Schritt für Schritt weitere Unternehmen zu unseren Filtern hinzufügen. Aber jetzt zeige ich dir nur ein Beispiel dafür. Das ist genau die Stärke der berechneten Felder in Tableau. Wir haben neue Informationen eingeführt, die auf den Funktionen basieren Das ist alles für diesen Anwendungsfall. So erstellen Sie Filter, die auf diesen drei Funktionen basieren. Ordnung, jetzt konzentrieren wir uns auf die zweite Gruppe von Suchfunktionen in Tableau. Wir haben die beiden Funktionen finden und finden. Hier beantworten wir die Frage, wo finde ich meinen Suchbegriff? Wir suchen nach der Positionsnummer des Suchbegriffs. Diesmal werden wir nicht wahr, sondern falsch, wir erhalten die Positionsnummer. Lasst uns verstehen, warum wir das brauchen? Okay, lassen Sie uns jetzt schnell die Unterschiede zwischen find und find n verstehen . Nun, in find geben wir die Positionsnummer des ersten Vorkommens in der Suche n-ten zurück, wir geben die Positionsnummer eines bestimmten Vorkommens zurück eines bestimmten Vorkommens Nehmen wir zum Beispiel an , wir wollen nach der Positionsnummer des Bindestrichs in dieser Zeichenfolge suchen der Positionsnummer des Bindestrichs in dieser Zeichenfolge Die Ergebnisse werden sechs sein, weil das erste Vorkommen an dieser Position sein wird . Andererseits können wir die Funktion find n für denselben Text verwenden und für dasselbe suchen wir nach dem, aber wir fragen jetzt nach der Position des zweiten Vorkommens. Das erste Vorkommen wird also ignoriert. Wir werden die Position des zweiten Vorkommens ermitteln und das wird zehn sein. Das sind die Hauptunterschiede zwischen diesen beiden Funktionen. In find suchen wir immer nach dem ersten Vorkommen, aber in find eh können wir angeben, nach welchem Vorkommen wir suchen. Gehen wir näher auf die Funktion Find ein. In Ordnung, jetzt können wir dieses Beispiel haben. Und wie Sie wissen , hat jedes Zeichen in der Zeichenfolge eine Position. C hat Ablagerungsnummer eins und das Zeichen fünf hat Ablagerungsnummer 14. Die Syntax für Find in Tableau ist ebenfalls sehr einfach. Es beginnt mit dem Schlüsselwort find, und hier haben wir drei Argumente. Der letzte ist optional. Eine Zeichenfolge ist dann die darin enthaltene Suche. Die Teilzeichenfolge ist das, wonach wir hier suchen. Die Startposition der Suche ist, wie Sie sagten, optional Das Äußere wird eine Zahl sein. Nehmen wir zum Beispiel an, wir möchten die Position des Strichs in diesem Text wissen die Position des Strichs in diesem Text Wie das funktioniert, ist wirklich einfach. Es beginnt auf der linken Seite. Da wir nichts für die Startposition angegeben haben, wird immer nichts für die Startposition angegeben haben, mit dem ersten Zeichen begonnen. Tableau kann mit der Suche beginnen. Okay, im ersten Zeichen finden wir es nicht. Den Strich finden wir an der Position Nummer sechs, den äußeren an der Position Nummer sechs. Okay, lassen Sie uns nun ein weiteres Beispiel nehmen, bei dem wir die Startposition für die Suche nach Tableau angeben können die Startposition für die Suche nach Tableau angeben Wir werden wieder dasselbe haben, aber wir werden dieses Mal sagen , fangen wir bei Position Nummer sieben an, okay? Was kann also passieren? Wir werden von hier aus mit der Suche beginnen. Und Tableau wird von links nach rechts beginnen, also werden wir es hier an Position zehn finden . Das Ergebnis wird an der Ausgabe zehn statt an sechs angezeigt, weil wir von dieser Position aus mit der Suche beginnen. In Ordnung, das ist alles für die Funktion find. Gehen wir zum nächsten über, wir müssen es finden. Und wir werden mit derselben Beispielsyntax arbeiten, die ein bisschen anders sein wird. Es beginnt mit einem Schlüsselwort, das den Zeichenkettenwert definiert, wo wir darin suchen werden, wir werden spezifizieren, wonach wir suchen. Aber dieses Mal werden wir das Vorkommen spezifizieren. Hier müssen wir Tableau mitteilen, welchem Ereignis wir interessiert sind. Nehmen wir ein Beispiel. Wir haben die folgende Frage. Finden Sie die Positionsnummer des Gedankenstrichs innerhalb der Zeichenfolge, aber uns interessiert das zweite Vorkommen, wie das funktionieren wird. Wir werden anfangen, von links nach rechts zu suchen. Wie hier üblich können wir die Startposition der Suche nicht angeben. Wir haben diese Option hier nicht. Es kann immer mit dem ersten beginnen. Da wir von links nach rechts suchen, kommt dieses Zeichen zum ersten Mal vor. Wir haben es an Position Nummer sechs. Ausgabe wird nicht die Position Nummer sechs sein , weil wir Tableau mitgeteilt haben, dass wir am zweiten und nicht am ersten Ereignis interessiert sind . Tableau wird weiter nach dem Bindestrich in der Zeichenfolge suchen, also werden wir ihn an Position zehn finden. Hier kommt der Gedankenstrich zum zweiten Mal in unserem Text vor. Das ist genau das , wonach Sie suchen. Die Ausgabe wird die Position Nummer zehn sein. Das heißt, so funktioniert diese Funktion. Wir können in der Funktion find nach einem bestimmten Vorkommen suchen. Wir werden immer das erste Vorkommen bekommen, aber dort können wir angeben, wo wir mit der Suche beginnen sollen. Gehen wir jetzt zu Tableau und fangen wir an zu üben. Ordnung, jetzt haben wir das folgende Beispiel. Wir werden mit der kleinen Datenquelle beginnen. Gehen wir zu den Kunden. Und ich hätte gerne ihren Vornamen und auch die Telefone. Jetzt besteht die Aufgabe darin, die Landesvorwahl aus dem Telefon zu extrahieren und sie in ein zusätzliches Feld einzufügen , damit wir an diesen Informationen interessiert sind , plus 33 plus eins, plus 49 und so weiter. Also wie zuvor können wir die Funktion Lift verwenden, um die Informationen von der linken Seite im Text zu extrahieren . Lass uns das erstellen. Wir werden ein neues berechnetes Feld erstellen, nennen wir es Ländervorwahlen für Telefone. Und wir werden die Funktionslifte verwenden. Wir müssen die Zeichenfolge angeben, also wird es das Telefon sein. Und als Nächstes müssen wir die Anzahl der Zeichen angeben, die wir extrahieren wollen, und genau angeben, wo das Problem liegt. Manchmal sind es drei Zeichen und manchmal zwei Zeichen. Lass uns zum Beispiel mit drei gehen. Lass uns fertig sein. Okay, wir haben es hier drüben. Neue Dimension. Bringen wir es einfach hier zur Ansicht, wir können genau das Problem finden, oder? Der erste ist in Ordnung, der dritte auch, in Ordnung. Aber für diese Länder funktioniert es nicht. Wir haben den Strich drin, was nicht wirklich korrekt ist. Um das zu beheben, werden wir nun die Magie der Funktion Find verwenden. Wenn du hier nachschaust, wollen wir immer die Zahlen, bevor der Bindestrich stimmt. Wir können nach der Positionsnummer des Strichs suchen. Und dann können wir es in die linke Funktion aufnehmen . Lass mich dir zeigen, was ich meine. Wir werden ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir werden es Phone Find Dash nennen. Also gehen wir jetzt los und finden die Positionsnummer des Armaturenbretts. Wie wir gelernt haben, fange mit Finden an. Wir müssen angeben, wo wir suchen werden. Also suchen wir in Telefonen, wonach wir suchen, richtig, wir werden den Bindestrich hier haben und das war's. Die Startposition interessiert uns nicht, also können wir mit dem ersten Charakter beginnen. Das ist es. Wie Sie sehen können, ist die Berechnung gültig. Lassen Sie uns das einstellen, okay, da die Ausgabe eine Zahl sein wird, werden wir sie als kontinuierliche Messgröße erhalten. Ziehen wir es hierher und sehen uns die Ergebnisse an. Die Positionsnummer des Strichs im ersten Telefon ist vier. Die zweite 13, dann 443. Alles ist in Ordnung. Nun der nächste Schritt, was wir tun werden, wir nehmen die beiden Berechnungen, die linke, und finden in einer Berechnung heraus, dass ich die Syntax von den Telefonen kopiere. Gut, lassen Sie uns das einfach von hier kopieren und zur ersten Berechnung über die Landesvorwahl zurückkehren . Lass uns hier rüber gehen und es jetzt bearbeiten. Anstatt die drei statisch zu haben, werden wir sie mit der Fine-Funktion als Variable verwenden. Fügen wir es einfach hier hinzu. Wie wird Tablo nun diese Berechnung ausführen? Es beginnt mit der ersten Funktion, find, es wird zuerst die Positionsnummer des Strichs in den Telefonen finden die Positionsnummer des Strichs in den Telefonen Und danach gehen wir zu der Funktion links draußen. Wir werden jetzt alles streichen, diese Positionsnummer. Ordnung. Gehen wir jetzt und überprüfen die Ergebnisse an der Zeichenfolge. Wie Sie sehen können, sind wir fast da. Wir haben plus 49 Strich plus einen Strich plus 33 Strich. Die Striche sind überall, und das liegt daran, dass wir alles abschneiden, was hinter der Strichposition liegt Das heißt, wir sind immer einen Schritt weiter als nötig, um das Problem zu beheben Es ist wirklich einfach. Wir werden zu unserer Berechnung zurückkehren. Ja, wir bekommen hier die Positionsnummer, was richtig ist, aber wir wollen einen Schritt zurückgehen. Um das zu tun, machen wir minus eins, um einen Schritt zurück zu gehen. Lass uns okay sein. In Ordnung, damit bekommen wir genau das, was wir wollen, oder? Plus 33 plus eins plus 49. Und damit werden wir in der verbleibenden Funktion dynamischer werden. Wir verwenden eine definierte Funktion. Damit können wir sehen, wie wir diese Funktionen in einer Berechnung zusammenführen können diese Funktionen in einer Berechnung zusammenführen , um so großartige Ziele zu erreichen. Ordnung, jetzt probieren wir die zweite Funktion aus , die wir definiert haben, nenthow Nehmen wir an, wir wollen die Positionsnummer des Strichs ermitteln. Aber beim zweiten Mal wollen wir ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir beginnen mit dem Schlüsselwort Fined nth. Es braucht drei Argumente. Der erste wird der Text sein, in dem wir suchen können. Es wird das Telefon sein. Dann suchen wir nach dem Armaturenbrett. Und dann beim dritten werden wir spezifizieren, an welchem Ereignis wir interessiert sind. Wir sind an dem zweiten interessiert. Das war's, die Berechnung ist gültig. Lass uns auf Okay klicken. Da es sich bei der Ausgabe um eine Zahl handelt, erhalten wir ein neues kontinuierliches Maß. Bringen wir es auf die Ansicht hier drüben. Lassen Sie uns jetzt die Ergebnisse für das erste Telefon überprüfen. Das zweite Vorkommen des Strichs wird sich an der Position Nummer acht befinden, was korrekt ist. Und wie Sie sehen können, ist der Fund die Nummer vier, weil das erste Vorkommen an der Position Nummer vier für das zweite in der Zahl Sieben sein wird, was auch richtig ist. Lassen Sie uns jetzt anfangen, diese Vorkommen zu ändern. Gehen wir und bearbeiten es noch einmal. Ich hätte jetzt gerne das dritte Exemplar. Wie Sie sehen können, haben wir hier ein drittes Rennen. Ändern wir es auf drei und bewerben uns einfach. Sie können jetzt sehen, dass wir die Position 12 für den letzten Gedankenstrich in der Telefonnummer , die wir erhalten, erhalten. Das dritte Vorkommen, der Bindestrich in unserem Text. Aber wenn wir es jetzt auf eins umstellen, was kann passieren? Wir werden genau das gleiche Ergebnis wie find bekommen, weil find immer das erste Vorkommen bringen kann. Also hier sagen wir, dass ich an dem ersten Vorkommen interessiert bin , okay. Okay, das war's für diese beiden Funktionen, finden und finden. Sie sind wirklich nützlich, um die Positionsnummer einer bestimmten Teilzeichenfolge zu ermitteln, und ich verwende sie normalerweise in einer anderen Berechnung, also unterstützen sie quasi eine andere Funktion Ordnung, wir haben also gelernt, mithilfe von Tableau-Berechnungen nach bestimmten Mustern in unserem Text in Tableau zu suchen bestimmten Mustern in unserem Text in mithilfe von Tableau-Berechnungen nach bestimmten Mustern in unserem Text in Tableau Als Nächstes können Sie über eine andere Gruppe sprechen sich mit der Kombination und Aufteilung der Daten in Tableau befasst. 137. Udemy 3 5 Combine Split: Jetzt lernen wir, wie Sie den Text in Tableau mithilfe des Verkettungsoperators, der Plus- und der Split-Funktion kombinieren und aufteilen und Aber wie immer wollen wir das Konzept dahinter verstehen, dann können wir in Tableau üben . Lass uns gehen. Ordnung, jetzt werden wir über die Verkettung in Tableau sprechen . Es ist sehr einfach. Wir verwenden dafür den Plus-Operator , um mehrere Texte zu einem Text zusammenzufassen. In unserer Datenbank könnten wir zum Beispiel das folgende Szenario haben, in dem wir den Vor- und Nachnamen mithilfe verschiedener Felder voneinander trennen Wir möchten zum Beispiel nur ein Feld mit dem vollständigen Namen haben . Dazu können wir den Plus-Operator verwenden, um den Vornamen Michael mit dem Nachnamen Scott zu kombinieren . Und am Ende erhalten wir den vollen Namen Michael Scott. Aber wenn Sie jetzt den vollständigen Namen überprüfen, möchten wir in der Ausgabe immer eine Trennung zwischen dem Vornamen und dem Nachnamen haben . Innerhalb des vollständigen Namens verwenden wir normalerweise Leerzeichen zwischen ihnen. Wir können das Gleiche tun. Wir werden nur einen Plus-Operator hinzufügen. Wir haben Michael Space, Scott. Zwischen Michael und Space werden wir den Plus-Operator haben. Und zwischen Leerzeichen und Nachname werden wir auch einen weiteren Plus-Operator haben. Das Ergebnis wird Michael Space Scott sein. Wie Sie mit dem Plus-Operator sehen können, können wir alles strukturieren, was wir wollen, indem mehrere Zeichenkettenwerte mit dem Plus kombinieren. Das ist es. Das ist wirklich einfach. Gehen wir zurück zu Tableau und fangen wir an zu üben. Ordnung, jetzt gehen wir zu der kleinen Datenquelle hier drüben und gehen zu unseren Kunden. Wir möchten den Vornamen und den Nachnamen in der Ansicht haben . Und wie Sie sehen können, sind diese Informationen in zwei verschiedene Felder aufgeteilt. Die Aufgabe besteht nun darin, nur ein Feld für den Kundennamen, den vollständigen Namen, zu erstellen nur ein Feld für den Kundennamen, , anstatt zwei zu haben. Um das zu tun, werden wir wie üblich neue berechnete Felder erstellen . Wir werden es den vollen Namen nennen. Jetzt brauchen wir den ersten Teil, den Vornamen. Und danach werden wir den Plus-Operator haben. Dann wollen wir ein Trennzeichen zwischen ihnen als leeres Leerzeichen haben , also werden wir es so haben. Und dann plus Operator, der letzte Teil wird der Nachname sein. Nehmen wir den Nachnamen und setzen ihn hier drüben ein. Das ist es. Es ist wichtig, dass die Berechnung gültig ist, damit alles in Ordnung ist. Lass uns zuschlagen, okay. Wie Sie in der Datenbank sehen können, haben wir jetzt ein neues berechnetes Feld, eine neue Dimension namens vollständiger Name. Lassen Sie uns die Werte überprüfen Wir ziehen es hier auf der Rose rüber. Und wie Sie jetzt sehen können, haben wir einen sehr schönen vollen Namen, George Pips, John Steel und so weiter Im Moment ist es ganz einfach, wenn Sie Ihre Meinung ändern, möchten Sie einen Bindestrich zwischen diesen Namen haben Was wir machen werden, wir werden es bearbeiten und dann , statt den weißen Raum hier in der Mitte zu haben, werden wir den Bindestrich haben, das war's. Lass uns auf Anwenden klicken. Und jetzt können wir im vollständigen Namen sehen, dass der Vorname und der Nachname durch getrennt sind. Es ist also wirklich einfach. Lassen Sie uns jetzt eine schnelle Aufgabe übernehmen. Die Aufgabe besteht darin, die Kategorie und das Produkt anhand der folgenden Regel zu kombinieren . Wie üblich können Sie das Video weitergeben, um die Aufgaben zu erledigen, und wenn Sie fertig sind, können Sie es fortsetzen. In Ordnung, also lass uns jetzt die Lösung überprüfen. Es ist sehr einfach. Wir werden zum Produkt gehen. Sehen wir uns zuerst die Rohdaten an. Wir haben also die Kategorie und den Produktnamen. Und jetzt werden wir ein neues berechnetes Feld erstellen . Wir werden es den vollständigen Produktnamen nennen. Die Regel beginnt mit einer Kategorie, dann haben wir einen R-Plus-Operator. Danach kann das Trennzeichen der Doppelpunkt sein. Aber nach dem Doppelpunkt haben wir ein Leerzeichen. Ich werde es einfach hier drüben hinzufügen und wir werden den Produktnamen haben. Lassen Sie uns die Ergebnisse überprüfen. Die Berechnung ist gültig, okay? Und hier haben wir unsere neue Dimension. wir es einfach per Drag & Drop hierher und überprüfen die Ergebnisse. Ich werde es nur ein bisschen größer machen, damit wir die Ergebnisse auch von hier und hier sehen können. Wie Sie sehen können, beginnt unser Produktname jetzt mit dem Doppelpunkt für die Kategorie, dann mit dem Produktnamen und fertig. So können wir mit den Konkretinern in Tableau arbeiten. Im Moment ist es sehr einfach wir werden genau das Gegenteil lernen Also werden wir jetzt lernen, wie man ein Feld mithilfe von Split in mehrere Felder aufteilt. Ordnung, jetzt werden wir über die Split-Funktion in Tableau sprechen . Es ist eine sehr wichtige Funktion, und viele Leute sind verwirrt, aber ich denke, sie ist einfach. Schauen wir uns also dieses Beispiel an. Wir haben hier ein Feld mit vielen Informationen. Wir haben hier also den Produktnamen, die Produkt-ID und den Produktcode, alles in einem Feld. In vielen Situationen, bei der Analyse von Individualisierungen, möchte ich diese Informationen in drei Felder aufteilen Informationen in drei Anstatt ein Feld zu haben, hätte ich es gerne in drei Feldern Um das zu tun, können wir die Split-Funktion verwenden. Und bevor wir das lernen, können wir das mit der linken, der rechten und der Mitte machen. Aber die Split-Funktion ist einfacher. In einer solchen Situation möchten wir dieses Feld in den Produktnamen, die Produkt-ID und den Produktcode aufteilen dieses Feld in den Produktnamen, . In Tableau haben wir die folgende Syntax. Um dies zu tun, haben wir aufgeteilt und es werden drei Argumente benötigt. Die erste ist die Zeichenfolge, die Texte, wir wollen sie aufteilen. Lassen Sie uns nun die Syntax in Tableau überprüfen. Es beginnt mit dem Schlüsselwort split und benötigt drei Argumente. Das erste wird die Zeichenfolge oder das Feld sein , das wir teilen möchten. Das zweite wird das Delimeter sein. Dann der letzte die Token-Nummer, der äußere Wert wird ein Zeichenkettenwert sein Nehmen wir nun ein Beispiel. Ich möchte diesen Text teilen und das Trennzeichen wird der Bindestrich sein Ich hätte gerne das Token Nummer eins hier. Tableau benötigt von Ihnen zwei Informationen, das Trennzeichen und die Token-Nummer Das Trennzeichen ist das Trennzeichen zwischen Wörtern. Zum Beispiel haben wir ein Trennzeichen zwischen Canon und der ID mit dem Bindestrich Und wir haben ein weiteres Trennzeichen zwischen der ID und dem Code. Diese Striche sind das Trennzeichen , das meinen Text teilt. Tableau möchte von Ihnen erfahren, wie die Wörter getrennt sind Gehen wir nun zu den nächsten Informationen über, die benötigt werden, auch hier der Token-Nummer. Tableau möchte wissen , an welchem Teil der Informationen Sie interessiert sind. Ist es der erste Teil? Der zweite Teil oder der letzte Teil? Hier haben wir quasi eine ID oder Token für jede Information . Also hat der erste den Token Nummer eins. Beim zweiten haben wir Token Nummer zwei und beim letzten ist es Token Nummer drei. In diesem Beispiel haben wir gesagt ich an dem Token Nummer eins interessiert bin, das heißt, ich bin am Produktnamen interessiert. Die Ausgabe kann natürlich sein, wenn Sie an der Produkt-ID in der Mitte interessiert sind, könnten wir sagen, okay, ich bin an dem Token Nummer zwei interessiert. Wenn Sie es so angeben, erhalten Sie die Produkt-ID. Und wenn Sie natürlich an dem letzten, dem Produktcode, interessiert sind , können Sie das Token Nummer drei angeben , um den Produktcode zu erhalten. Wie Sie sehen, es wirklich einfach, wenn Sie es einmal verstanden haben. Wir brauchen nur zwei Informationen. Was ist der Unterschied zwischen Wörtern und welcher Token-Nummer sind Sie interessiert? Gehen wir jetzt zurück zu Tableau und fangen üben. In Ordnung, alle zusammen. Es gibt also drei Möglichkeiten, wie Sie Ihre Daten in Tableau aufteilen können. Die erste Möglichkeit besteht darin, ein neues berechnetes Feld zu erstellen. Die zweite Methode ist automatisch aufgeteilt. Die dritte ist eine benutzerdefinierte Aufteilung. Wir beginnen also mit der ersten Frage, wie Sie Ihre Daten mithilfe eines neuen berechneten Felds aufteilen können. Wir nehmen das folgende Beispiel. Wir werden bei der kleinen Datenquelle bleiben. Gehen wir zu den Kunden und holen uns die Telefone da drüben. Und die Telefonnummern haben eine Struktur, also haben wir eine Landesvorwahl, Ortsvorwahl und die Telefonnummer selbst. Jetzt möchten wir diese drei Informationen in drei neue Felder aufteilen . Okay, schauen wir uns an, wie wir das machen können. Wir werden wie gewohnt vorgehen und ein neues berechnetes Feld für den ersten Teil für die Landesvorwahl des Telefons erstellen ein neues berechnetes Feld für den ersten Teil für . Wir beginnen also mit dem Split-Schlüsselwort und es werden drei Argumente benötigt. Die erste wird die Zeichenfolge sein , die wir manipulieren wollen, also wird es die Telefonnummer sein. Ich werde es so hinzufügen. Dann das Dileter. Das Dilometer hier ist der Strich. Wie Sie sehen können, werden diese Dinge mit dem Strich geteilt Also lass es uns einfach hier drüben hinzufügen. Dann benötigt Tableau von mir eine Token-Nummer. Das erste wird also das Token Nummer eins sein , dann 234. Wir haben also vier Abschnitte und wir sind an der ersten Token-Nummer interessiert. Also den ersten, lassen Sie uns einen hinzufügen und das war's. Wie Sie sehen können, ist die Berechnung gültig. Lass uns gehen und auf Okay klicken. Jetzt können wir sehen , dass wir in unserem Daten-Bain in der Datenquelle unser neues Feld haben, die Landesvorwahl Gehen wir und holen es uns zur Ansicht und überprüfen das Ergebnis. Und damit extrahieren wir das erste Token, den ersten Teil des Telefons Und damit haben wir unsere Landesvorwahl, alles ist perfekt Im nächsten Schritt möchten wir nun die Vorwahl, das Token Nummer zwei, extrahieren. Jetzt werden wir also ein neues berechnetes Feld erstellen . Aber zuerst würde ich gerne den alten Code nehmen, weil wir nur die Token-Nummer anpassen wollen die Token-Nummer anpassen , weil alles andere gleich bleiben kann. Lass uns einen neuen erstellen. Wir werden es Telefonvorwahlen nennen. Und dann werden wir unseren Code hier drüben eingeben. Das gleiche Zeug wird das Telefon bleiben und auch der Strich als Trennzeichen. Dann wollen wir nur das Token Nummer zwei ändern. Wir sprechen also über den zweiten Teil. Also lass uns auf Okay klicken und die Ergebnisse überprüfen, die wir hier haben, unser neues Feld, also verfolge es und lege es in der Ansicht ab, und wie du jetzt sehen kannst, bekommen wir, und wie du jetzt sehen kannst, bekommen wir, wir teilen ja, den zweiten Teil Also wir haben hier 555 und auch hier drüben. Damit haben wir den dritten Teil von unserem Handy bekommen. Wir haben jetzt die Landesvorwahl und auch die Ortsvorwahl. Und jetzt haben wir als Nächstes die folgende Aufgabe für Sie. Erstellen Sie ein neues Feld in der Datenquelle um die Telefonnummer zu extrahieren, teilweise ohne das Land und die Ortsvorwahlen. Jetzt können Sie das Video weitergeben, um die Aufgabe abzuschließen, und wenn Sie fertig sind, können Sie sie fortsetzen. Ordnung, jetzt werden wir also ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir werden es Telefonnummer nennen. Wir können dasselbe Skript haben, wir haben Split Phone, aber dieses Mal sind wir sowohl an Token Drei als auch an Token Vier interessiert . Wie wir das in Tableau machen können. Wir können jeweils nur ein Token hinzufügen. Um das zu tun, werden wir das auf drei ändern. Da wir beide Informationen in einem Feld benötigen, können wir den Plus-Operator verwenden. Was werden wir hier machen? Und dann können wir den gleichen Code hier drüben hinzufügen, aber dieses Mal für das Token Nummer vier. Wir bekommen beide Tokens in einem Feld. Nehmen wir an, die Berechnung ist gültig. Okay, und wie immer haben wir ein neues Feld in unserer Datenquelle. Lassen Sie uns das Ergebnis hier überprüfen. Wir können sehen, dass wir jetzt die Telefonnummern haben. Wie Sie sehen können, ist die erste 1234567, und wir haben sie auch Hier haben wir auch dieselbe Telefonnummer, aber Sie könnten sagen, wissen Sie was, uns fehlen die Bindestriche Also können wir sie in unser berechnetes Feld eintragen. Also lass uns gehen und es bearbeiten. Und wir können einfach einen neuen Operator hinzufügen und dazwischen haben wir den richtigen Bindestrich. Wie Sie sehen können, ist die Berechnung gültig. Lass uns gehen und auf Okay klicken. Und damit haben wir genau die gleiche Struktur vom Telefon bekommen. Das war's mit den ersten Methoden und der Aufteilung Ihrer Daten mithilfe eines neuen berechneten Felds. Sie können anhand eines Felds sehen, dass wir drei neue Felder extrahiert haben . Gehen wir nun zur zweiten Methode über, bei der wir die Daten mithilfe der automatischen Aufteilung aufteilen können . In Ordnung, also jetzt, ja, wir können das machen. Wir bleiben bei der kleinen Datenquelle, diesmal brauchen wir die URL. Nehmen wir also das Produktbild von hier und ziehen es per Drag & Drop in die Ansicht. Und wir wissen, dass die URL viele Informationen enthält. Und wir können den Splitter auch verwenden, um die Daten aufzuteilen. Anstatt diese berechneten Felder manuell zu erstellen, gibt es in Tableau eine wirklich nette Funktion , mit der wir die Daten automatisch aufteilen können Um das zu tun, gehen wir zu unserem Bereich, der Produktname eine radikale Verbindung herstellt. Und hier haben wir die Möglichkeit der Transformation. Wir manipulieren die Daten. Und hier haben wir zwei Optionen, die Aufteilung und die benutzerdefinierte Aufteilung Die Aufteilung ist der automatische Weg. Wow. Wir haben jetzt viele neue Felder in unserer Datenquelle, und das liegt daran, dass Tableau die Daten automatisch aufteilt und wir den Inhalt der Daten verstanden haben . Sie können es also hier sehen. Die Produktbilddomäne, dann das Fragmentpfad-Abfrageschema. All diese Informationen sind Teil der Struktur einer URL. Lassen Sie uns jetzt diese Informationen überprüfen. Wir nehmen zum Beispiel die Domain. Verfolgen Sie es in der Ansicht und wie Sie sehen können, sollten Sie es richtig auf dem Tablett platzieren, oder? Wir haben jetzt nur noch die Domaininformationen von der gesamten URL bekommen, was wirklich nett ist. Wir können auch das Schema hier übernehmen, und wir haben die Protokolle von Anfang an. Wie Sie sehen, hat Tableau das wirklich richtig verstanden. einige dieser Felder werden leer sein, Ich glaube, einige dieser Felder werden leer sein, weil wir sie nicht als Teil unserer URL mit Tableau haben . Ich habe die automatische Aufteilung vorgenommen und wenn wir erfahren möchten, wie Tableau sie aufgeteilt hat, können Sie sie auch in diesem Feld bekämpfen, da es sich um ein Elcltd-Feld handelt Sehen wir uns an, wie Tableau die Domäne radikal aufgeteilt hat . Doppelklicken Sie darauf . wie wir hier sehen können, verwendet Tableau zwei Splits, um die Domäneninformationen zu erhalten Die erste Aufteilung ist diese. Tableau trennt das Protokoll von der gesamten URL ab. Das Trennzeichen wird der Doppelpunkt und die beiden Schrägstriche Und wir nehmen die sprechenden beiden. Also bekommen wir den zweiten Teil. Sobald wir den zweiten Teil haben, kann das ganz einfach sein. Wie Sie sehen können, ist das Trennzeichen der Schrägstrich. Wir wollen jetzt mit dem Schrägstrich teilen. Und wir würden gerne nur den ersten Teil bekommen. Es ist wirklich einfach. Du kannst es selbst ausprobieren. Das ist es. Klicken wir auf Okay mit dem Tableau. In einigen Fällen ist es nicht in allen Fällen intelligent genug, Ihre Daten automatisch in neue Felder aufzuteilen. Das war's für diese Methode, die automatische Aufteilung. Als Nächstes werden wir uns das Maßgeschneiderte ansehen, okay? Also bleiben wir bei der kleinen Datenquelle und gehen zu den Kunden. Nochmals. Hier wollen wir die Telefone mithilfe der benutzerdefinierten Aufteilung aufteilen Bringen wir sie in die Ansicht. Und um dann die Aufteilung anzupassen, gehen wir zum Datenbereich auf dem Feld, das wir bearbeiten und radikal verbinden möchten. Und dann haben wir hier die Übertragung bevor wir die automatische Aufteilung haben. Diesmal interessieren wir uns für die benutzerdefinierte Aufteilung Gehen wir hinein und dann erhalten wir ein neues Fenster, in dem wir die Aufteilung anpassen können. Und es ist wie bei den Berechnungen, die Syntax, die Tableau von uns benötigt, zwei Informationen. Erstens das Trennzeichen, zweitens, was genau willst du, um die Token-Nummern zu bekommen? Das erste, das Trennzeichen oder das Trennzeichen, in diesem Beispiel geht es um p den Gedankenstrich All diese Informationen werden mit den Bindestrichen geteilt Gehen wir und geben einen Gedankenstrich ein. Die zweite Information, wir haben die folgenden Optionen, also aufgeteilt, und hier haben wir drei Optionen. Willst du den ersten Teil, den letzten Teil oder alles? Und hier kommt es darauf an, was du willst. Wenn Sie alles, was Sie für jede Information benötigen, in neue Felder aufteilen möchten , entscheiden Sie sich für die Option Alle. Nehmen wir nun an, dass Sie nur an zwei Informationen interessiert sind , der Landesvorwahl und der Ortsvorwahl. Im übrigen sind Sie nicht daran interessiert , es in der Datenquelle zu haben. Um die ersten beiden Teile zu bekommen, gehen wir hier rüber und wählen zuerst aus. Und hier kannst du zwei erläutern. Wir sind also an den ersten beiden Spalten interessiert, an den ersten beiden Informationen von der linken Seite Aber nehmen wir an, dass Sie an den letzten beiden Teilen interessiert sind , also möchten Sie ein Feld für die letzten beiden Informationen erhalten . Was Sie also tun werden, Sie werden hier rübergehen und als Letztes auswählen. Und wählen Sie auch zwei aus, sodass Sie für Tableau angeben Was genau möchten Sie als Ergebnis erhalten? Wie viele Felder waren es von Anfang an? Vom Ende oder so? In diesem Beispiel bin ich daran interessiert, alles zu bekommen. Also werden wir uns für die Option Alle entscheiden. Und das ist alles. Lass uns gehen und okay drücken. Sobald wir das getan haben, wird Tableau eine Menge neuer Felder erstellen. Tableau hat es also geschafft, die Telefonnummer in vier Teile aufzuteilen. Lassen Sie uns also diese Informationen überprüfen. Ziehen Sie es per Drag & Drop hierher in die Zeilen, wie Sie sehen können. Der erste Teil wird die Landesvorwahl sein, der zweite die Ortsvorwahl. Und dann hat Tableau diese beiden Informationen in zwei Felder aufgeteilt . Hier ist es nicht wie bei der zweiten Misthode, bei der wir blindlings automatisch alles aufteilen Hier spezifizieren wir für Tableau einige Regeln, und dann kann Tableau die Daten auch automatisch aufteilen, um eine bessere Qualität in den Feldern zu erzielen Und wenn Sie daran interessiert sind, wie Tableau die Aufteilung vorgenommen hat, können wir natürlich wie Tableau die Aufteilung vorgenommen hat, jederzeit zur Datenbank gehen. All diese Informationen sind berechnete Felder, und wir können sie durchgehen und den Code überprüfen. Also können wir hier rübergehen und es machen und wie Sie sehen können, ist das Dilometer der Strich und Tableau verwendet es als erstes Zeichen, um den Ländercode zu Ordnung, das heißt, das sind die drei Methoden wie Sie die Daten in Ihrer Datenquelle aufteilen Sie sind wirklich nützlich, um neue Informationen zu generieren und diese komplexen Strukturen innerhalb der ursprünglichen Datenquelle in eine neue Struktur für die Analyse-Individualisierungen aufzuteilen diese komplexen Strukturen innerhalb der ursprünglichen Datenquelle in neue Struktur für die Analyse-Individualisierungen Ordnung, das war's So kombinieren und teilen Sie Text in Tableau Als Nächstes werden wir über die letzte Zeichenkettenfunktion in Tableau sprechen , das Ersetzen. 138. Udemy 3 6 Ersetzen: Jetzt werden wir uns mit dem Anwendungsfall Klasse für die String-Funktion befassen Wie man eine bestimmte Teilzeichenfolge durch eine andere Teilzeichenfolge ersetzt , indem man die ersetzte Funktion wie gewohnt Lassen Sie uns das dahinterstehende Konzept verstehen und dann in Tableau üben Los geht's, okay, die ersetzte Funktion in Tableau. Es ist sehr einfach. Es wird eine Teilzeichenfolge durch eine andere ersetzen Zum Beispiel werden wir die folgende Adresse haben, und wie Sie in der Mitte sehen können haben wir die Abkürzung die Straße T. Ich hätte gerne einen normalen Wortlaut anstelle der Ich hätte gerne das komplette Wort Straße. Das können wir mit der ersetzten Funktion in Tableau tun. Schauen wir uns die Syntax in Tableau an. Es beginnt mit dem Wort Blake und benötigt drei Argumente Das erste wird die Zeichenfolge sein, der Originaltext, den Sie manipulieren möchten Die zweite ist die Teilzeichenfolge, die Sie ersetzen möchten Der dritte ist der Ersatz. Es ist wirklich klar, dass dies die neue Teilzeichenfolge sein wird, das neue Wort hier, die Ausgabe wird ebenso sein wie Zeichenkettenwert, um diese Aufgabe zu lösen In diesem Beispiel werden wir replace und dann unseren Text verwenden Dann wird das alte T sein, die Abkürzung. Das ist die alte Teilzeichenfolge und die neue wird das Straßenwort sein. Wie das funktionieren kann. Tableau muss zuerst nach der Teilzeichenfolge suchen , die wir ersetzen möchten Es wird den gesamten Text durchsuchen, um die Teilzeichenfolge zu finden In diesem Beispiel werden wir es natürlich hier in der Mitte finden Im nächsten Schritt wird Tableau anfangen, dieses Wort durch das Ersatzwort Tableau zu ersetzen. Ich nehme die SD-Punkte und kann sie an den Enden durch das komplette Wort off street ersetzen . Wir nehmen die Louis Street in Paris. Wie Sie sehen können, ist es wirklich einfach. ersetzen wir den alten Wert Am Ende ersetzen wir den alten Wert durch einen neuen Wert. Die Zeichenfolge wird so aussehen. Wir werden also eine komplette Straße anstelle von ST-Punkten haben . Nun stellt sich natürlich die Frage, was in der Ausgabe und den Ergebnissen passieren kann , wenn wir nichts finden? Zum Beispiel haben wir diese Adresse, Paris. Wir suchen nach den ST-Punkten, aber wir haben sie hier nicht im Text. Tableau kann den Originaltext zurückgeben ohne etwas zu ändern. Nichts kann passieren. Das ist es. Das ist wirklich einfach, oder? Wir kehren zu Tableau zurück, um die ersetzte Funktion zu üben. Okay, jetzt werden wir mit der kleinen Datenquelle üben. Gehen wir zu den Kunden und wir können die Telefonnummer wieder für die Kunden manipulieren. Wie Sie jetzt sehen können, beginnt die Struktur in der Telefonnummer immer mit dem Plus für das Präfix, für das Auslandsgespräch. Jetzt haben wir also die Anforderung, das Plus durch 00 als Präfix zu ersetzen . Um das zu tun , werden wir nun die ersetzte Funktion in Tableau verwenden . Um den Wechsel, den Ersatz, durchzuführen, erstellen wir ein neues berechnetes Feld. Wir werden es Telefonersatz nennen. Fangen wir mit dem Schlüsselwort replace an. Wir brauchen jetzt das Feld, das wir manipulieren wollen. Es wird die Telefonnummer sein, also haben wir sie hier. Und jetzt müssen wir für Tableau die Teilzeichenfolge den alten Wert angeben Tableau die Teilzeichenfolge den alten Wert Der alte Wert ist das Pluszeichen. Und jetzt müssen wir für Tableau den Ersatz angeben, den neuen Wert, der neue Wert wird 00 sein. Das ist es. Für Tableau ist die Berechnung gültig. Gehen wir und klicken damit auf Okay. Wie üblich haben wir ein neues berechnetes Feld in unserem Datenbereich erstellt. Gehen wir und überprüfen die Ergebnisse. Ziehen Sie also die Rose per Drag & Drop und jetzt können wir das Ergebnis sehen. Anstatt das Pluszeichen zu haben, haben wir überall 00. Und damit haben wir die Anforderung erfüllt. Und jetzt könnten wir eine weitere Anforderung bekommen , wo sie sagen, weißt du was, ich will diese Minuspunkte nicht in der Telefonnummer haben, also wäre es nett, sie zu entfernen Jetzt, um das zu tun, werden wir dasselbe tun Wir werden die ersetzte Funktion verwenden. Der alte Wert wird der Bindestrich sein und der neue Wert wird nichts sein. Mal sehen, wie wir das machen können. Lassen Sie uns jetzt unsere berechneten Felder bearbeiten. Wir wollen nur eine neue ersetzte Funktion hinzufügen. Also lass uns hier drüben weiterarbeiten, bis es egal ist , ob wir zuerst das Plus oder den Bindestrich ersetzen wollen. Um das jetzt zu tun, mache ich das normalerweise so, wenn ich nisted mache, ersetze ich das, was wir ersetzen, die Telefonnummer Anstatt das Armaturenbrett zu haben, werden wir nichts haben Wir ersetzen den alten Wertstrich durch nichts. Nun, um es aufzulisten, möchte ich diesen Teil, den ersten, nehmen und ihn anstelle des Telefons einsetzen. Damit haben wir Berechnungen aufgelistet. Zuerst werden wir das Pluszeichen ersetzen. Zweitens werden wir das Strichzeichen ersetzen. Gehen wir zur ersten Zeile, und nachdem wir gesagt haben, dass die Berechnung gültig ist, klicken wir auf Okay. Und wie Sie jetzt in den Ergebnissen sehen können, haben wir keine Bindestriche oder Pluszeichen, also haben wir eine ganze Zahl ohne Sonderzeichen , womit die zweite Anforderung gelöst wurde Es ist einfach, oder? Es ist nicht so schwer. Und mit der Ersetzungsfunktion können wir viele Dinge tun. Es ist eine großartige Funktion, die Zeichenkettenwerte in Tableau zu verwenden. Nun haben wir für Sie die folgende Aufgabe in der Big-Data-Quelle, im Produktnamen. Wir möchten den Hash simple durch eine Zahl als Abkürzung ersetzen . Und jetzt können wir das Video bearbeiten , um die Aufgabe zu erledigen. Und wenn Sie fertig sind, können Sie es fortsetzen. Ordnung, also gehen wir jetzt zur Big-Data-Quelle über. Und wir werden zu den Produkten gehen. Und wir brauchen den Produktnamen. Ziehen wir es in die Ansicht und überprüfen wir alle Werte. Jetzt werden wir es etwas größer machen, um mehr Werte in den Daten zu sehen. Wir haben einige Hashes wie zum Beispiel am Anfang und wollen sie in unserem Punkt durch ersetzen Um das zu tun, werden wir ein neues berechnetes Feld erstellen Gehen wir hier drüben auf den Pfeil und erstellen ein neues berechnetes Feld. Wir können es Produkte ersetzen nennen. Wir beginnen also mit den Ersatzschlüsselwörtern. Und dann brauchen wir die Zeichenfolge , die wir manipulieren wollen. Es wird der Produktname sein. Als Nächstes wollen wir den alten Wert, es ist der Hash. Und dann wird der Ersatz in unserem Fall die Zahl als Abkürzung sein . Das ist es also. Wie Sie sehen können, ist die Berechnung gültig. Lass uns gehen und auf Okay klicken. Wir haben also eine neue Dimension, neues berechnetes Feld in unserem Datenbereich. Lassen Sie uns versuchen, in der Ansicht etwas beizutragen und die Werte zu überprüfen. Und wir sehen hier statt dem Hash die Abkürzung der Zahl. Damit haben wir gelernt, dass die Ersetzungsfunktion sehr einfach und in vielen Anwendungsfällen auch sehr wichtig ist. Ich benutze sie oft, wenn ich die Daten bereinigen möchte. Manchmal bekommen wir also die Qualität der Werbung aus den Quellen und es gibt eine Menge ähnlicher Sonderzeichen, die ich verwenden und immer wieder ersetzen kann , um die Daten zu bereinigen und diese Sonderzeichen durch etwas Sinnvolleres in der Visualisierung zu entfernen diese Sonderzeichen durch . Wie in diesem Beispiel ersetzen wir diese Sonderzeichen durch aussagekräftigere Zeichen , oder ich verwende sie auch häufig, um das Format von etwas zu ändern. Also haben wir hier zum Beispiel die Telefonnummern. Und wir ändern das Format von Bindestrichen zu etwas anderem, zum Beispiel ohne Bindestriche Und statt dem Plus haben wir auch die 00. Damit räumen wir hier also nicht auf. Das Telefon, wir ändern das Format und die Art und Weise, wie wir die Telefone in den Visualisierungen präsentieren Auf der linken Seite haben wir das Plus und den Strich. Auf der rechten Seite haben wir sie nicht. Normalerweise verwenden wir die ersetzte Funktion um die Struktur, das Format eines Feldes zu ändern . Es ist einfach ein fantastisches und sehr wichtiges Tool in Tableau. Ordnung, alle zusammen. Also das ist alles für die ersetzte Funktion. Damit haben wir alle Anwendungsfälle der String-Funktionen abgedeckt . Wir haben rund 16 Zeichenkettenfunktionen zur Manipulation, Transformation und Bereinigung der Tix-Werte in Tableau kennengelernt . Als Nächstes werden wir zu einer anderen Gruppe von Funktionen in Tableau springen , den Datumsfunktionen. 139. Tableau | Extrahiere Dateparts: DATENAME, DATEPART, DATETRUNC, DAY: Jetzt werden wir über die dritte Gruppe von Funktionen in der Kategorie Berechnungen auf Zeilenebene sprechen , die Datumsfunktionen , die Datumsfunktionen Es gibt drei Anwendungsfälle für die Datumsfunktionen in Tableau. Der erste besteht darin, einen bestimmten Datumsteil aus unserem Datum zu extrahieren , wie Tag, Jahr und Monat. Dafür haben wir in Tableau sechs verschiedene Funktionen. Der Datumsteil, Datum, Name, Datum, Stamm, Monat, Jahr. Der zweite Anwendungsfall besteht darin, Datumswerte in unserer Datenquelle zu addieren und zu subtrahieren Hier haben wir also zwei Funktionen: Datum, Hinzufügen und Datum Der letzte Anwendungsfall besteht darin, das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit zu finden und abzurufen. Und hier haben wir zwei Funktionen, heute und jetzt, diese Datumsfunktionen werden uns ein Tool an die Hand geben , mit dem wir die Datumswerte in Tableau bearbeiten und transformieren Wir beginnen jetzt mit dem ersten Anwendungsfall, bei dem es darum geht, mithilfe dieser Funktionen bestimmte Teile aus den Daten zu extrahieren . Wie immer ist es wirklich wichtig, das Konzept dahinter zu verstehen, damit wir in Tableau üben können. Also lass uns gehen. Ordnung, alle zusammen. In Tableau gibt es also zwei Möglichkeiten, Felder mit dem Datentyp Datum zu manipulieren und zu transformieren. Die erste Möglichkeit besteht darin, dies global in der Datenquelle für alle Arbeitsblätter, alle Arbeitsmappen Die andere Möglichkeit besteht darin, dies nur lokal in einem Arbeitsblatt zu tun, nur in einer Ansicht für das erste Wenn Sie das Datum manipulieren und es erneut in verschiedenen Arbeitsblättern verwenden möchten , können wir mithilfe der Datumsfunktionen neue berechnete Felder erstellen mithilfe Aber jetzt, auf der anderen Seite, wenn diese Transformation nicht so wichtig ist, möchten Sie sie nicht wiederverwenden, Sie möchten sie nicht in anderen Arbeitsblättern verwenden. Sie benötigen es nur einmal in einer Ansicht. Anstatt ein neues berechnetes Feld in der Datenquelle zu erstellen neues berechnetes Feld in und die Datumsfunktionen zu verwenden, könnten wir einfach das Datumsformat direkt in der Ansicht ändern, was einfacher und schneller ist als das Erstellen neuer berechneter Felder. Wie Sie sehen, gibt es zwei Methoden, um die Daten in Tableau zu manipulieren und zu transformieren , entweder mithilfe der Datumsfunktionen oder durch Ändern des Datumsformats. Wenn Sie mich nun fragen, welche Methode ich verwenden soll, müssen Sie immer die folgende Frage stellen. Wird die Transformation in verschiedenen Arbeitsblättern benötigt Dann ja, erstellen Sie mit der Datumsfunktion ein neues berechnetes Feld Wenn die Transformation jedoch nur für eine Ansicht benötigt wird, müssen Sie das Datumsformat direkt in der Visualisierung ändern . Jetzt konzentrieren wir uns auf die Datumsfunktionen, da wir über die Berechnungen sprechen und am Ende werden wir über die Datumsformate sprechen. In Tableau haben wir also eine ganze Reihe von Datumsfunktionen, die alle dasselbe Ziel verfolgen, nämlich Datumsteile aus bestimmten Feldern zu extrahieren, und wir können sie verwenden, um eine solche Ansicht zu generieren. Wie wir hier sehen können, haben wir die Jahre, wir haben die Monate, die Quartale, all diese Informationen stammen nur aus einem Feld, dem Bestelldatum Und wir können auf all den neuen Informationen aufbauen , die wir extrahiert haben Viele Analysen und Erkenntnisse über unsere Daten, wie die, die wir hier sehen, die T-Map. Lassen Sie uns nun zunächst diese Funktionen verstehen und dann zu Tableau zurückkehren. Ordnung, okay, jetzt werden wir über die erste Datumsfunktion in Tableau sprechen . Der Datumsteil. Wir können ihn verwenden, um eine Information aus unseren Datumsfeldern zu extrahieren . So haben wir zum Beispiel das folgende Datum, das aus einem Jahr, einem Monat und einem Tag strukturiert ist. Wir können den Datumsteil verwenden, um eine Information zu extrahieren, wie zum Beispiel das Jahr. Wenn Sie das Jahr extrahieren, wird die Ausgabe 2025 sein Aber wenn Sie die Monate extrahieren, erhalten wir den 8. August Wenn du den Tag extrahierst, bekommen wir hier 20. Es ist sehr wichtig zu verstehen, dass, wenn Sie den Datumsteil verwenden, die Ausgabe in Zahlen erfolgt. Das Jahr wird in Zahlen sein. Der Monat wird nicht August sein, er wird es sein, es wird acht sein. Das Gleiche gilt für den Tag, also bekommst du 20 als Zahl. Sehen wir uns die Syntax in Tableau an, sie ist sehr einfach. Fangen wir mit dem Datumsteil an. Das Tableau benötigt von Ihnen zwei Informationen. Im Datumsteil hier kann Tableau Sie fragen, an welcher Information Sie interessiert sind. Sie hätten gerne das Jahr, Monat, den Tag usw. Der zweite Teil, das zweite Argument, wird das Datumsfeld sein, das wir manipulieren wollen. Die Ausgabe, das Ergebnis dieser Funktion kann eine Zahl sein. Nehmen wir nun ein Beispiel. Wir werden an einem Date teilnehmen. Jetzt sind wir an den Informationen des Tages interessiert. Wir möchten die Tagesinformationen extrahieren. Dann wird unser Datum so aussehen, die Ausgabe wird 20 sein. Wenn wir die Monate wollen, dann müssen wir einen Monat angeben, den Datumsteil. Und wenn wir es an diesen Daten machen, bekommen wir die Monate acht, dasselbe gilt, wenn Sie das Jahr haben wollen. Also hier geben wir zu Beginn das Jahr an, dann unser Datum, die Ausgabe kann 2025 sein. Das gilt also für den Datumsteil. Dies ist eine Methode zum Extrahieren eines Datumsteils aus einem bestimmten Datum. Gehen wir zum nächsten über. Wir haben den Namen des Datums. Nehmen wir an, die Syntax in Tableau ist genau dieselbe. Beginnen wir mit dem Datumsnamen als Schlüsselwort. Dann benötigt Tableau von Ihnen zwei Informationen, welchem Teil des Datums Sie interessiert sind, und geben mir das Feld, das Sie bearbeiten möchten. Aber dieses Mal kann die Ausgabe ein Zeichenkettenwert sein . Nehmen wir ein Beispiel. Nehmen wir an, wir interessieren uns das Jahr als Teil unseres Datums. Die Leistung kann also wieder 2025 sein. Aber der Wert wird im Datentyp Zeichenfolge enthalten sein. Aber dieses Mal, wenn du sagst, du weißt was mich interessiert, der Monat. Also geben Sie diesmal einen Monat als Datumsteil an. Tablo kann mit August statt mit acht antworten , weil die Ausgabe hier eine Zeichenfolge ist Sie erhalten also den Namen des Monats als Ausgabe Und jetzt der nächste, wenn Sie sagen, dass mich der Tag interessiert, wenn Sie im Datumsteil einen Tag statt eines Monats angeben , erhalten Sie auch eine 20, aber als Zeichenkettenwert Das war's also für den Datumsnamen. Es ist dem Datumsteil sehr ähnlich, oder? Der einzige Unterschied besteht jedoch , dass Sie dort eine Zahl erhalten, aber mit dem Datumsnamen erhalten Sie einen Zeichenkettenwert. Dies ist eine weitere Methode zum Extrahieren der Datumsteile aus einem Datum. Gehen wir nun zu einem anderen Satz von Funktionen über , die ebenfalls verwendet werden können, um dasselbe Ziel zu erreichen, nämlich Datumsteile aus einem Datum zu extrahieren. Diesmal haben wir drei Schnellfunktionen, um schnell den Datumsteil aus einem Datum zu extrahieren . Sie sind meine Favoriten. Ich neige dazu, sie im Vergleich zu den anderen beiden immer zu verwenden , weil sie wirklich einfach zu schreiben sind. Die Syntax von Tableau wird so aussehen. Die erste Funktion akzeptiert nur ein Argument, ein Datum. Das Gleiche gilt für den Monat. Und für das Jahr wird der Output eine Zahl sein. Es ist wie die Funktion für den Datumsteil. Wenn ich zum Beispiel an dem Tag interessiert bin , kann ich das so machen. Ich benutze die Funktion Day. Dann das Datum, das wir manipulieren wollen, dann wird die Ausgabe 20 sein, wie Sie sehen können, verglichen mit den anderen. Es ist wirklich schnell zu erstellen. Genau hier müssen wir für Tableau in der Syntax nicht den Datumsteil angeben, da der Funktionsname Tag heißt . Das Gleiche gilt für den Monat. Wenn mich nur der Monat interessiert, kann ich einfach die Funktion Monat verwenden, um den August oder die Acht für den letzten Monat zu extrahieren. Wenn mich das Jahr interessiert, kann ich die Funktion Jahr verwenden. Wie du siehst, sind sie wirklich einfach und schnell zu erstellen. Wenn Sie es mit den anderen beiden vergleichen, sind sie, wie Sie sehen, wirklich einfach. Lass uns mit dem nächsten weitermachen. Das wird etwas anders sein als alle anderen. Wir haben den Dattelkoffer. Okay, ein paar Fakten zu dieser Funktion. Es ist ein bisschen kompliziert. Viele Leute wissen nichts davon, aber ich neige dazu, es oft zu benutzen. Es ist eine sehr nützliche Funktion, aber sie ist nicht so berühmt. Stellen Sie sich die Rundungsfunktion des Datumsstammes in Zahlen Wenn Sie viele Details in einem Datum haben, können Sie das Datum auf eine bestimmte Ebene runden Das heißt, wenn wir das folgende Datum und die folgende Uhrzeit haben, haben wir hier quasi eine Hierarchie, oder? Wir haben ein Jahr, einen Monat, Tag, eine Stunde, eine Minute und eine Sekunde. Wir sehen in diesen Daten viele Informationen Manchmal interessieren Sie sich nicht für viele Details wie Sekunden, Minuten und Stunden. Sie möchten nur auf Monatsebene sehen. Was wir tun können, wir können den Datumsstamm verwenden , um diese Zahlen zu runden. Schauen wir uns zunächst die Syntaxierung von Tableau an. Es ist den anderen sehr ähnlich, es sieht aus wie dieser Dattelkoffer Dann spezifizieren Sie den Datumsteil und dann das Datum, an dem Sie die Ausgabe manipulieren möchten . Diesmal wird es keine Zahl oder eine Zeichenfolge sein, sondern Datum und Uhrzeit, okay? Diese Funktion lässt sich am besten anhand einiger Beispiele verstehen . Nehmen wir an, wir haben als Datum einen Teil eines Tages angegeben und dann haben wir unsere Uhrzeit und Tag hier drüben. Was kann dann passieren? Was Sie Tableau sagen, ist die Uhrzeit, die Informationen sind für mich sehr detailliert und ich bin nur daran interessiert, diese Information auf Tagesebene zu sehen . Ich bin also nur an den Tagesinformationen interessiert. Mich interessiert nicht die Uhrzeit, was in der Ausgabe passieren kann , wenn diese Tabelle dieselben Informationen zurückgibt, aber diesmal wird sie alles auf die gleiche Zeit zurücksetzen. Sie können also sehen, dass wir alle Informationen über das Jahr, den Monat und den Tag beibehalten alle Informationen über das Jahr, den , aber alles, was unter dem Tag liegt, wird auf Null zurückgesetzt Wie ich schon sagte, es ist wie das Runden von Zahlen, oder? Sie runden die Informationen auf eine bestimmte Ebene ab. Gehen wir nun zur nächsten Ebene über, wo Sie sagen, Sie wissen, was mich auf Monatsebene interessiert, Sie geben das Datum für einen Teil eines Monats an, dann haben wir hier dieselben Informationen Was Sie zu Tableau sagen, ist, dass mich die Details des Tages nicht interessieren. Ich möchte meine Informationen auf Monatsebene sehen , die wir zum 1. August 2025 erhalten werden. Jetzt gehen wir noch einen Schritt weiter und sagen, dass wir nur auf Jahresebene interessiert sind. Wenn Sie also beim Datum angeben , was passieren kann, sagen Sie Tableau, dass ich an nichts anderem interessiert bin, mich interessiert nur das Jahr. Ich glaube, du hast es schon verstanden. Was kann passieren? Alles kann zurückgesetzt werden. Alles, was unter dem Jahr liegt, also der Monat, der Tag, die Uhrzeit, kann im Laufe des Jahres auf eins zurückgesetzt werden als auf Null zu Laufe des Jahres auf eins zurückgesetzt werden als auf Null Und wir können nur den Wert 2025 haben. Das war's also für diese Funktion. Bei vielen Berechnungen ist es sehr nützlich den Date-Trunk zu verwenden. Lassen Sie uns nun all diese Funktionen nebeneinander vergleichen . Wir haben hier als Rose den Datumsteil, also haben wir Jahr, Quartal, Monat, Tag und so weiter. Und dann haben wir hier in den Spalten diese verschiedenen Funktionen. Ich füge hier die Funktionen Tag, Monat und Jahr nicht ein, weil sie dem Datumsteil sehr ähnlich sind. Das Erste, was Sie verstehen müssen, ist, dass die Ausgabe des Datumsteils eine Zahl sein wird, ein Datumsname. Ausgabe wird die Zeichenfolge Datum sein, Stammausgabe wird Datum und Uhrzeit sein. Und wir können mit demselben Beispiel arbeiten. Wir haben also die folgenden Informationen zu Datum und Uhrzeit. Sehen wir uns nun die Ausgabe dieser Funktionen und dieser verschiedenen Ebenen im Datumsteil an. Beginnen wir nun mit der ersten Ebene, dem Jahr. Wenn du sagst, ich hätte gerne das Datum als Teil dieser Information, bekommst du. 2025. Das Gleiche gilt für das Datum und die Uhrzeit, aber dieses Mal für den Datumsstamm. Sie werden alles auf einen Wert unter das Jahr zurücksetzen, sodass Sie den 1. Januar 2025 erhalten. Gehen wir also zum nächsten Level über. Wir haben das Quartal, das Datum Teil eines Quartals dieses Datums. Es werden drei sein. Das Gleiche gilt für den Namen des Datums, es werden drei sein. Aber dieses Mal ist es interessant, oder? Weil wir bei Datum und Uhrzeit normalerweise keine Quartalsinformationen haben. Diesmal wird es also auf den ersten Monat des Quartals zurückgesetzt . Es wird der Monat Nummer sieben sein. Gehen wir also zum nächsten über. Wir sind auf Monatsebene Wenn Sie also den Datumsteil verwenden, erhalten Sie acht. Wenn Sie den Datumsnamen verwenden, erhalten Sie den vollständigen Namen des Monats August. Und wenn Sie den Datumsstamm verwenden, setzen Sie alles zurück, was unter dem Monat liegt, und Sie erhalten den ersten Augusttag. zum Datum übergehen, erhalten Sie, wenn Sie den Datumsteil verwenden, eine Zahl 20, den Datumsnamen, und Sie erhalten einen Zeichenkettenwert 20. Und dieses Mal setzen Sie am Datumsstamm die ganze Wenn wir zum nächsten übergehen, haben wir eine Alternative für den Tag und hier erhalten wir den Wochentag, die Anzahl der Tage innerhalb einer Hier holen wir uns die Zahl vier aus dem Datumsteil, weil es Mittwoch ist. Wenn Sie also den Datumsnamen verwenden, erhalten Sie den vollständigen Namen des Tages Mittwoch. Und für den Datumsstamm wird sich nichts ändern. Wir werden auch nur die Zeit neu einstellen. Wenn Sie nun Details eingeben die Stunde für den Datumsteil und die Uhrzeit extrahieren , erhalten Sie neun. Und wie Sie sehen können, setzen wir jetzt nur die Minute und die Sekunde zurück, weil Sie daran nicht interessiert sind Wenn wir zur nächsten Minute übergehen, haben wir 45 im Teilnamen, und hier sind wir, wir setzen nur die Sekunden zurück Wie Sie sehen können, sind nur Sekunden Nullen. Gehen wir nun zur untersten Ebene in der Hierarchie über. Wir haben die zweite, also werden wir 21, 21 bekommen. Und die Ausgabe wird genau derselbe Wert in der Eingabe sein. Damit Sie mit diesen drei Funktionen das Gesamtbild sehen können und wissen, was die Hauptunterschiede zwischen ihnen sind und was Sie erwarten können, wenn Sie sie verwenden. wir nun zu Tableau zurück und fangen wir an, diese Funktionen zu üben. Okay, jetzt gehen wir zu unserer Quelle. Gehen wir zu den Bestellungen. Und wir werden das Bestelldatum manipulieren. Gehen wir zur Registerkarte „Ansicht“ und konvertieren es sofort in ein Jahr Wir sehen nicht die Originaldaten, sondern nur das Jahr neben dem Bestelldatum. Weil Table auch Visualisierungen machen möchte. Und natürlich ist es sinnvoll, Jahre statt aller Daten in unserer Datenquelle zu haben statt aller Daten in unserer Datenquelle Aber um jetzt alle Daten wie in unserer Datenquelle anzuzeigen , gehen wir hier rüber und schalten wieder auf das genaue Datum um. Lassen Sie uns darauf klicken und die Tabelle wird es in ein kontinuierliches Format umwandeln, aber ich würde gerne alle Werte sehen. Wir werden es auf diskret umstellen. Wie Sie jetzt sehen können, erhalten wir alle Werte genau wie im Quellsystem. Wir haben Daten aus rund fünf Jahren. Jetzt werden wir üben , indem wir den Datumsteil extrahieren Wir werden mit dem Jahr beginnen, also lassen Sie uns diese Jahre extrahieren Wir werden ein neues berechnetes Feld erstellen. Nennen wir es Bestelldatum, Jahr. Hier haben wir also viele Möglichkeiten, diese Informationen zu erhalten . Wir können den Datumsteil, den Datumsnamen, den Datumsstamm oder sogar die Jahresfunktion verwenden den Datumsnamen, den Datumsstamm . Ordnung, jetzt fangen wir mit dem Datumsteil an. Und wie Sie es sehen können, bis auf zwei Argumente, aber das dritte ist optional Sie können hier definieren, was der Wochenanfang ist, aber ich lasse es normalerweise leer. Der Datumsteil, den wir jetzt extrahieren wollen, ist das Jahr. Dann ist das Datum, das wir manipulieren wollen , das Bestelldatum, und da Sie sehen, dass die Berechnung gültig ist, klicken wir auf Okay. Da wir erfahren, dass die Ausgabe des Datumsteils eine Zahl sein wird , wird Tablo eine neue Kontinuitätskennzahl erstellen Aber ich würde mir wünschen, dass die Individualisierungen ihre unterschiedlichen Werte der Jahre erkennen Ich werde es jetzt in eine Dimension umwandeln, wie Sie sehen können, es springt zu den Dimensionen und wir haben es jetzt als Lassen Sie uns die Ansicht aufrufen und die Ergebnisse überprüfen. Wie wir jetzt sehen können, haben wir alle Jahre exportiert, extrahiert aus den Bestelldaten. Lass uns jetzt die anderen Methoden ausprobieren. Lassen Sie uns den Datenteil durch einen Datumsnamen ersetzen. Hier. Es ist sehr wichtig zu verstehen , dass sich der Datentyp ändern wird. Hier haben wir es als Zahl. Wenn wir es auf einen Datennamen umstellen, können wir es als Zeichenfolge abrufen. Gehen wir und ändern unsere Berechnung. Statt Datumsteilen verwende ich den Namen des Datums. Klicken wir auf Anwenden. Und wie Sie sehen können, wechselt der Datentyp sofort zum Zeichenkettenwert. Aber in der Ansicht werden wir genau das gleiche Ergebnis erzielen, oder? Es wird sich nichts ändern, nur der Datentyp. Jetzt gehen wir zur einfachsten über. Am schnellsten ist es, die Jahresfunktion anstelle des Ganzen zu verwenden die Jahresfunktion anstelle des Ganzen Hier können wir ein Jahr schreiben und müssen den Datumsteil nicht angeben Deshalb bekommen wir eine Fehlermeldung. Wir brauchen nur unser Datum. Das wollen wir ändern. Lass uns auch auf Anwenden klicken. der Ansicht wird sich nichts ändern, aber das Datenband wird auf Nummer umgestellt, weil die Ausgabe dieser Funktionen eine Zahl ist. Jetzt fragst du mich vielleicht, okay, welches sollte ich verwenden? Ich empfehle dir natürlich, immer den schnellen zu verwenden. Wichtiger ist jedoch der Datentyp. Der Datentyp Nummer ist immer schneller als der Datentyp Zeichenfolge. Der Datentyp Zeichenfolge ist der schlechteste. Es ist der langsamste Datentyp von allen anderen. Wir versuchen immer, den Datentyp Zeichenfolge in den Visualisierungen zu vermeiden , um in unseren Ansichten keine schlechte Leistung zu in unseren Ansichten keine schlechte Leistung Wenn Sie über diese drei Funktionen nachdenken, würde ich diesen Datumsnamen immer vermeiden Jetzt bleiben uns zwei Funktionen übrig , Datumsteil und die Schnellfunktion. Ich würde mich immer für die schnelle entscheiden, oder? Weil es einfacher zu schreiben ist. Ich würde es vorziehen, in dieser Situation ein Jahr oder ein Datum zu haben, so wie ich es in der Ansicht zeige. Aber natürlich möchten Sie in vielen Situationen beispielsweise den Tagesnamen oder den Monatsnamen anzeigen . Es hängt wirklich von der Anforderung ab, aber ob Sie es vermeiden können. Verwenden Sie keinen Datumsnamen. Das sind also meine Empfehlungen an Sie und das, was ich normalerweise mache. Lassen Sie uns das jetzt schließen und einen weiteren Teil aus dem Datum extrahieren. Wir werden das Quartal haben. Also auch hier haben wir die drei Optionen und alle drei liefern die gleichen Informationen. Also würde ich ein neues berechnetes Feld erstellen, nennen wir es Quartal des Bestelldatums. Und dieses Mal werde ich auch die schnellen Daten für ein Viertelquartal verwenden . Damit es wirklich einfach ist, oder? Lass es uns machen. Okay, und jetzt haben wir wieder eine neue kontinuierliche Messung. Ich möchte wirklich, dass Tableau hier sofort eine Dimension erstellt. Also werde ich es erneut in Dimension umwandeln , weil ich es in der Ansicht als Dimension verwende. Lassen Sie uns die Ergebnisse überprüfen und wir können sehen, dass wir jetzt die Quartalszahl haben , die korrekt ist. Ordnung, also lass uns jetzt gehen und weitere Informationen aus unserem Datum extrahieren. Wir werden uns den Monat holen. Lassen Sie uns erneut ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir werden es Bestelldaten nennen. Diesmal können wir eine Monatsfunktion und unser Feld Bestelldatum verwenden . Es ist sehr einfach, oder? Also lass uns gehen und zuschlagen, okay. Und wir werden es wieder in Dimension umwandeln und es in die Ansicht bringen. Damit extrahieren wir die Monatsinformationen aus dem Bestelldatum. Alles sieht gut aus Hier haben wir September, August und das war's. Und hier befinden wir uns normalerweise in einer Situation , in der die Benutzer die Monate als vollständigen Namen sehen möchten . Anstatt die Monatsnummer zu haben, hätten wir gerne den Monatsnamen, dem ich wirklich zustimme, weil es einfacher ist den Monatsnamen zu lesen als die Zahl. Um ihn jetzt zu ändern, können wir die Funktion für den Datumsnamen verwenden. Also lass uns gehen und unsere Berechnung ändern. Also lass es uns jetzt essen, statt in einem Monat, ich kann es einfach entfernen. Lassen Sie uns dann den Namen des Datums haben, der Teil wird Monat sein. Und dann haben wir unsere Bestelldaten. Dann lass uns auf Okay klicken. Und jetzt natürlich, was passiert ist. Wir haben den Datentyp und auch die Werte in diesem Feld geändert . Also bekommen wir jetzt den vollständigen Namen des Monats. Wir haben also Januar, Februar und so weiter. Also das ist es. So können wir die verschiedenen Datumsteile aus unserem ursprünglichen Feld, dem Datum, extrahieren die verschiedenen Datumsteile . Die Frage ist, wie wir diese neuen Informationen in unseren Ansichten verwenden können. Ordnung, jetzt werden wir eine Ansicht aus drei Informationen, Kategorie, Bestellung, Datum und Umsatz, erstellen aus drei Informationen, Kategorie, Bestellung, Datum und Umsatz, und dabei eine Heatmap oder eine hervorgehobene Tabelle verwenden. Jetzt möchte ich als Erstes das Bestelldatum entfernen. Das sind viele Details, wir brauchen sie nicht in der Ansicht. Dann werden wir die Zeilen für das Jahr haben. Ich werde es belassen, aber ich werde das Quartal in die Kolumnen aufnehmen und auch den Monat. Und was jetzt natürlich fehlt, ist diese Lücken durch eine Maßnahme zu schließen. Unser Maßstab werden die Verkäufe sein. Ziehen und reiben wir es hierher. Um es nun in eine Heatmap umzuwandeln, müssen wir es als Farben hinzufügen. Nehmen wir noch einmal den Umsatz und ordnen ihn den Farben zu, oder Sie können die Steuerung gedrückt halten und sie auf die Farben ziehen. Wir werden dieselben Ergebnisse erzielen. Jetzt sind wir fast da. Ich hätte gerne statt Text Quadrate , um die Heatmap zu bekommen. Damit haben wir eine Heatmap. Wir können die Farben ändern, wenn du willst. Gehen wir also zu Farben, Farben bearbeiten. Und ich hätte es gerne in Blau. Es ist okay. Damit haben wir unsere Heatmap mit nur einem Feld erstellt , dem Bestelldatum. Wir haben also die Jahre ab dem Bestelldatum, wir haben die Monate ab dem Bestelldatum und wie beim Quartal. Wie Sie sehen können, sind die Teile, die wir aus den Daten extrahieren , wirklich nützlich, um Visualisierungen zu erstellen Jetzt können wir dieser Ansicht den letzten Schliff geben, indem wir Abkürzungen aus dem Monatsnamen vornehmen Wie Sie hier sehen können, ist der Februar für die Robbe hier sehr groß, also können wir ihn kürzer machen Um das zu tun, können wir die Liftfunktion verwenden. Gehen wir also zu unserem berechneten Feld und bearbeiten es. Und jetzt, bevor wir links hinzufügen. Und dann werden wir am Ende drei hinzufügen. Ich möchte also aus jedem Monat nur drei Charaktere haben. Lass uns gehen und zuschlagen. Okay, perfekt. Jetzt haben wir Abkürzungen für jeden Monat und die Ansicht sieht professioneller aus Es gibt nichts , was wir hinzufügen müssen, ich verspreche es bei letzterem Es ist die Kategorie, wir haben sie vergessen. Gehen wir also zu den Kategorien und ziehen sie einfach vor das Jahr. Damit haben wir diese Kategorien wirklich gut zusammengestellt, und wir können darin sehen, wie sich diese Kategorien im Laufe der Zeit entwickeln. Damit haben wir eine wirklich schöne Heatmap bekommen, all diese Informationen aus dem Datum. Jetzt haben wir in unserer Datenquelle viele neue Informationen über das Bestelldatum, wo wir sie wie fast überall verwenden können. Jetzt haben wir einen weiteren sehr häufigen Anwendungsfall für diese neuen Informationen, bei dem wir diese Datumsteile als Filter verwenden können. Lass mich dir zeigen, was ich meine. Lassen Sie uns noch einmal zu unseren Bestellungen übergehen. Und wir gehen zur Monatsübersicht und zeigen es als Filter an Das Gleiche werden wir für das Jahr tun, radikal darauf achten und es auch als Filter anzeigen Jetzt können wir diese Informationen auf der linken Seite sehen, und die logische Reihenfolge ist sehr wichtig. Erst ein Jahr, dann ein Monat. Da der Monat viele Werte hat , wechseln wir zu einem Drop-down-Menü mit mehreren Werten Mithilfe dieser Filter können die Benutzer nun den Umfang für diese Ansicht festlegen , indem sie die Werte des Jahres ändern Und auch für den Monat. Dies ist ein sehr häufiger Anwendungsfall für die Datumsteile in Tableau. Das war's für diese Funktionen. Gehen wir nun zum letzten Wir haben den Datenstamm. Okay, um die Wirkung des Date-Trunks zu sehen, gehen wir zur Big-Data-Quelle und holen uns alle anderen Daten. Zur Ansicht würde ich gerne das genaue Datum sehen. Lassen Sie uns auf genaue Daten umstellen. Und ich bin zu Discrete gekommen , um mir die Werte anzusehen. Ordnung, also als Nächstes werden wir auch die Verkäufe zur Ansicht bringen . Damit können Sie sehen, dass wir all die Informationen sehen, die wir auf der Seite haben. Und wir haben jetzt viele Details. Nehmen wir an, die Tage interessieren mich nicht. Ich würde gerne ein Datum für jeden Monat sehen. Wir hätten dieses Datum gerne auf Monatsebene. Um das zu tun, werden wir ein neues berechnetes Feld erstellen und ein neues berechnetes Feld erstellen und den Datumsstamm verwenden. Gehen wir und machen das. Wir nennen es Bestelldatum. Dann kann die Syntax wie dieser Date-Trunk lauten und sie akzeptiert zwei Argumente. Der erste Teil wird der Datumsteil sein. Welches Level wir in der Ansicht sehen wollen , wir wollen den Monat haben. Geben wir hier den Monat dann das Datum, das wir manipulieren möchten Das ist das Bestelldatum , das festgelegt wird und die Berechnung ist gültig. Lass uns gehen und auf Okay klicken. Und auf der linken Seite haben wir eine neue Dimension mit dem Datentyp Datum und Uhrzeit. Was wir jetzt tun werden, wir werden das Bestelldatum durch dieses neue Feld ersetzen. Leg es einfach darauf. Auch hier müssen wir dasselbe tun, mit der rechten Maustaste darauf klicken, auf genaue Daten umschalten und dann wieder auf die diskreten Daten. Jetzt haben wir ein neues Datumsfeld, in dem alles auf Monatsebene immer den ersten des Monats Wir haben also den 1. Januar, 1. Februar und so weiter. Wie Sie jetzt sehen können, ist die Liste kurz, oder? Weil wir jetzt eine Zeile für jeden Monat haben. Vorher hatten wir eine Zeile für jeden Tag. Jetzt interessieren mich diese Nullen in der Ansicht nicht mehr, ich würde sie gerne loswerden. Um das zu tun, können wir den Lass uns gehen zu unserem Date-Trunk ändern und ihn von Datum und Uhrzeit auf Datum umstellen . Gehen wir und machen das. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir ein Datumsfeld und die ganze Zeit ist weg. Nehmen wir an, ich hätte gerne nur ein Datum auf Jahresebene. Die Tage und der Monat sind mir egal. Ich hätte gerne eine Zeile für jedes Jahr. Um das zu tun, bearbeiten wir jetzt unser berechnetes Feld, Assembly, wir werden den Wert von Monat zu Jahr ändern . Das war's. Gehen wir und klicken auf Anwenden. Und Sie werden hier sehen , dass wir jetzt eine Zeile für jedes Jahr haben . Jetzt haben wir also ein Feld, das immer auf Jahresebene ist. Und wir haben ungefähr fünf Jahre, wie Sie anhand des Datums-Stammes sehen können, können wir die Ebene des Datumsfeldes kontrollieren. Nehmen wir an, wir wollen es heute ändern. Wir werden heute das Jahr wechseln. Und damit werden wir jetzt alle Details erfahren. Wir haben eine Zeile für jedes Datum und damit haben wir viele Details. Wir sind wieder da wie beim ursprünglichen Feld Bestelldatum. So arbeiten wir also mit dem Datumsstamm in Tableau. Okay, es gibt also eine andere Möglichkeit, die Wirkung des Datumskreuzes zu visualisieren. Also lass mich dir zeigen, wie es geht. Lass uns zuerst das Ding hier schließen. Und dann werden wir den Trunk für das Bestelldatum auf ein kontinuierliches Feld umstellen . Also lass uns das machen. Gehen wir jetzt und drehen alles um. Wir werden also das Bestelldatum in den Spalten und die Summe der Verkäufe in den Zeilen haben . Und anstatt Strom zu haben, sollten wir eine Leitung haben. Jetzt haben wir in den Visualisierungen viele Markierungen Wenn Sie mit der Maus über diese Informationen fahren, können Sie sehen, dass wir für jeden Tag eine Markierung haben Und das liegt daran, dass wir im Bestelldatum definiert haben , dass wir uns auf Tagesebene befinden. Und Sie können hier an den Details sehen, wir haben in dieser einen Ansicht rund 1.800 Mark Wenn Sie nun sagen, das sind viele Details, wechseln wir zum Monat Gehen wir zu unserem berechneten Feld, bearbeiten es und verschieben es einfach nach oben, anstatt nach Tag, dann haben wir einen Monat. Gehen wir und klicken auf Anwenden. Lassen Sie mich das einfach von hier aus schließen und die Ansicht überprüfen, die wir haben. Jetzt sind wir für jeden Monat eine Mark auf Monatsniveau, und die Noten sind total reduziert nur 60 statt auf Tausende von Mark. Damit sehen wir nicht viele Details in der Ansicht, wir haben nur eine Markierung für einen Monat. Das ist die Stärke des Dattelkoffers. Nehmen wir an, wir wollen zu den Jahren übergehen, und ich glaube, du weißt schon wie viele Mark wir bekommen werden. Wir werden nur fünf Punkte pro Punkt bekommen, jede Note kann für ein Jahr stehen. Das ist die Macht der Datumskammer, um Ihre Sicht zu kontrollieren und zu kontrollieren, über welche Details wir sprechen. In Ordnung, das war's also für diese Funktionen. Sie sind wirklich großartig, um bestimmte Teile aus einem Datum zu extrahieren. Und wie Sie sehen können, sind sie für die Visualisierungen wirklich nützlich Jetzt haben wir viele berechnete Felder verwendet. Wie Sie auf der linken Seite sehen können, haben wir weltweit viele neue Daten in unserer Datenquelle. Das heißt, wenn ich zu anderen Arbeitsblättern oder sogar zu einer anderen Arbeitsmappe gehe , die mit meiner Datenquelle verbunden ist, sehe ich genau die Felder, die ich mit dem berechneten Feld erstellt habe Und ich kann sofort damit beginnen, sie wieder in meiner Visualisierung zu verwenden spart viel Zeit durch Formatierung und so weiter. So extrahieren Sie die Datenteile mithilfe berechneter Felder so, dass sie global sind. Als Nächstes werden wir darüber sprechen , wie man das schnell und lokal für nur eine Ansicht macht, indem man das Feld formatiert. Okay, jetzt fangen wir von vorne an, wir gehen zu unserer großen Datenquelle. Gehen wir zu den Bestellungen und holen das ursprüngliche Feld mit dem Bestelldatum in die Spalten. Und noch einmal, lassen Sie uns die Zellen zu den Zeilen bringen. Wie Sie sehen, gibt es in Tableau immer ein Jahr. Und das liegt daran, dass es zu Beginn nur kleine Datenmengen visualisieren möchte . Und dann entscheidest du , was du hier brauchst? Wir können das Bestelldatum direkt in der Ansicht bearbeiten Bestelldatum direkt in der Ansicht indem wir das Format ändern, anstatt berechnete Felder zu erstellen. Um das Datum zu formatieren, klicken wir nun auf die Dimension selbst. Also klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf. Und jetzt haben wir hier zwei wichtige Abschnitte. Der erste Abschnitt ist ein diskreter Abschnitt, in dem die Funktion Datumsteil verwendet wird, und der andere Abschnitt ist ein kontinuierlicher Abschnitt, in dem der Datumsstamm verwendet wird und er immer auf der rechten Seite ist. Wie Sie sehen können, haben wir diese grauen Beispiele, um Ihnen zu zeigen, welches Format in den Visualisierungen dargestellt werden soll Zum Beispiel gibt es keinen Unterschied zwischen diesem Jahr und diesem Jahr, aber hier haben wir das zweite Quartal, aber hier haben wir das Quartal plus das Sie können also in der Ansicht sehen, welche Formate Tableau in der Präsentation verwenden wird. Lassen Sie uns nun die Unterschiede zwischen diesem und diesem Monat überprüfen . Fangen wir mit dem ersten an. Lass uns auf Monat klicken. Wie Sie nun sehen können, bedeuten unsere Feldstatus-Hinweise , dass es diskret ist und wir diese Werte haben, Januar, Februar, März usw. Wir haben es als Text. Wenn Sie wissen möchten, wie Tableau das erstellt hat, können Sie hier auf den Monat klicken, auf Verbinden doppelklicken und Sie können sehen welches Format Tableau verwendet, Datum, Teilmonat und dann die anderen Daten. So können Sie die Syntax sehen, die Tableau verwendet, um Ihre Ansicht schnell zu formatieren. Gehen wir nun zum nächsten. Wir können den Monat als fortlaufendes Feld verwenden, rechten Maustaste klicken, erneut verbinden, und jetzt können wir den Monat plus das Jahr haben. Gehen wir und klicken Sie auf Jetzt sehen Sie, dass unser Feld fortlaufend ist. Wenn Sie darauf doppelklicken, können Sie sehen, dass Tableau den Date-Trunk verwendet. Jetzt sehen wir die Jahre auf der Achse und jede Markierung, jeder Punkt dieser Mitarbeiter entspricht einem Monat. Wie Sie sehen können, ist es sehr einfach. Wir klicken uns nur um und ändern das gesamte Format unserer Daten. Was ich normalerweise mache, ich verschiedene Formate auswähle, bis ich von dem richtigen Format überzeugt bin , das meine Daten darstellen kann. Und es gibt auch viele verschiedene Formate. Also lass es mich dir zeigen. Lass uns zum Bestelldatum gehen. Wie Sie sehen können, haben wir, ja, ein Jahr, einen Viertelmonat, aber hier haben wir die Möglichkeit, mehr zu wählen. Sie können sehen, dass wir eine Wochennummer und einen Wochentag haben , und Sie erhalten mehr Optionen, wenn Sie zur Benutzerdefinierung wechseln. Hier erhalten Sie nun eine Liste aller möglichen Formate , die wir verwenden können um die Struktur unserer Daten zu ändern. Das Gleiche gilt natürlich für den Fortgang. Wenn du also nochmal hingehst, kannst du sehen, dass wir hier auch mehr haben, also klickst du auf Benutzerdefiniert und kannst auch die verschiedenen Formate ändern. Natürlich bleibt jede Entscheidung, die Sie jetzt in der Ansicht treffen, nur in dieser Ansicht. Wenn Sie zu anderen Arbeitsblättern wechseln, werden Sie das, was Sie bereits formatiert haben, nicht finden Dies ist der einzige Nachteil , wenn Sie viele Entscheidungen in einem Blatt treffen und diese dann Entscheidungen in einem Blatt treffen und diese dann nicht in den nächsten Blättern haben werden Es gibt auch mehr Optionen zum Formatieren der Felder. Gehen wir zum Beispiel zu dem anderen Datum, klicken wir mit der rechten Maustaste darauf und wählen wir diesen Monat als vollständigen Namen. Dann werde ich einfach diese Spalten mit den Zeilen vertauschen . Jetzt können wir sehen, dass wir in der Kopfzeile den vollständigen Namen des Monats haben. Aber wir können das Format dieser Header ändern, indem wir einfach mit der rechten Maustaste darauf klicken und dieser Header ändern, indem wir einfach mit der rechten Maustaste darauf klicken dann zum Formatieren gehen. Und dann können wir auf der linken Seite das Anzeigeformat der Kopfzeile ändern Zum Beispiel an diesem oder an den Terminen. Wenn du darauf klickst, bekommst du verschiedene Optionen wie hier, zum Beispiel Abkürzungen. Sobald Sie darauf klicken, können Sie sehen, dass wir jetzt eine Abkürzung für den Monatsnamen haben eine Abkürzung für den Monatsnamen Oder wir können den ersten Buchstaben jedes Monats bekommen, wenn wir wollen. Wirklich, um es klein zu machen, damit wir hier rübergehen und es auf den ersten Monat ändern können. Damit bekommen wir den ersten Charakter eines jeden Monats. Natürlich gelten diese Formate nicht nur für den Monat. Nehmen wir zum Beispiel den Wochentag, wir gehen hier drüber stellen ihn dann auf Wochentag um. Wir haben hier den vollständigen Text des Tages, um ihn zu Abkürzungen zu machen Wir werden wieder auf die linke Seite gehen und ihn auf Abkürzung umstellen Und damit bekommen wir Abkürzung für den Wochentag Wie Sie sehen können, wenn Sie einfach herumklicken, werden wir die Werte der Daten in unserer Datenquelle ändern und manipulieren der Daten in unserer Datenquelle etwas 140. Tableau | Daten hinzufügen und subtrahieren: DATEDIFF, DATEADD: Jetzt werden wir lernen, wie man in Tableau Daten addiert und subtrahiert, indem wir die beiden Funktionen Datum hinzufügen und Datum f verwenden. Aber wie immer wollen wir das Konzept verstehen Ordnung, jetzt werden wir über die Funktion Datum und Anzeige sprechen über die Funktion Datum und Anzeige Wir können sie verwenden, um mathematische Operationen an unserem Datumsfeld durchzuführen . Zum Beispiel können wir unseren Daten drei Tage hinzufügen, oder wir können beispielsweise zwei Monate von unseren Daten entfernt sein. Wir können unser Datum manipulieren, indem wir bestimmte Intervalle zu unseren Daten hinzufügen oder von ihnen subtrahieren Sehen wir uns nun die Syntax in Tableau an und nehmen wir einige Beispiele, um sie zu verstehen Es beginnt mit der Datumsanzeige als Schlüsselwort und benötigt drei Argumente. Erstens das, an dessen Manipulation wir interessiert sind. Das Intervall entspricht der Anzahl der Tage, Anzahl der Monate, die Sie hinzufügen möchten. Dann haben wir das Datumsfeld selbst , dessen Ausgabe wir ändern möchten. Das Ergebnis wird ein Datumsfeld sein. Nehmen wir zum Beispiel an, wir möchten unserem Datum drei Jahre hinzufügen. Wir geben als Datum Teile von Jahren an, dann wird das Intervall drei sein. Und dann unser Datum, was wird passieren? Tableau wird unserem Datumsfeld drei Jahre hinzufügen, und wir dieser Information drei Jahre hinzu, das Jahr und der Rest, die Monate und der Tag werden so bleiben, wie sie Lassen Sie uns weitermachen. Nehmen wir an, wir wollen drei Monate statt drei Jahre hinzufügen. Also was wir tun werden, wir können im Datumsteil einen Monat angeben, dann drei als Intervall, dann auch unser Datum. Also , was wird passieren? Wir werden nur diese Reformation ändern. Also statt August werden wir November haben, in dem wir nur den Monat ändern Das Risiko wird so bleiben, wie es jetzt ist. Wir können zum letzten übergehen, zum Tag. Wir möchten drei Tage hinzufügen. Ich glaube, du hast es schon. Was kann also passieren? Wir werden drei Tage hinzufügen, also werden wir 23 statt 20 haben , und das hat sich nur auf Tagesebene geändert, das Risiko bleibt gleich. Damit können Sie sehen, dass wir verschiedenen Datumsteilen in unserem Datumsfeld unterschiedliche Intervalle hinzufügen können verschiedenen Datumsteilen in unserem Datumsfeld unterschiedliche Intervalle . Und in unseren Beispielen haben wir mit positiven Zahlen gearbeitet, aber in Tableau können wir auch die negativen Zahlen verwenden , sodass wir Intervalle vom Datum abziehen Nehmen wir also ein Beispiel. Nehmen wir an, wir möchten drei Jahre von unserem Datum abziehen Also haben wir hier das Intervall als negative Drei minus Drei Und die Leistung, die wir haben werden, statt des Jahres 2025, werden wir 2022 bekommen. Natürlich können wir das auch an dem Tag machen. Also möchten wir drei Tage von unserem Datum abziehen. Also statt Tag 20 werden wir 17 haben. Wie Sie sehen, können wir das Datum addieren verwenden , um neue Intervalle hinzuzufügen, aber auch, um Intervalle zu subtrahieren. Das ist eine sehr wichtige Funktion in Tableau, Das ist eine sehr wichtige Funktion in um Dinge miteinander zu vergleichen So wie wir dieses Jahr mit dem nächsten Jahr vergleichen können. Also fügen wir unserem Feld ein Jahr hinzu , sodass wir zwei Felder bekommen, das Feld mit dem aktuellen Jahr und das Feld mit dem nächsten Jahr. Das werden wir in den nächsten Beispielen sehen. Das war's also für das Datum hinzufügen. Lass uns zum Datum übergehen. Die Datumsvergleichsfunktion in Tableau hat eine sehr einfache Aufgabe , nämlich zwei verschiedene Daten zu subtrahieren Nehmen wir zum Beispiel an , wir haben zwei Daten, das Bestelldatum und das Versanddatum, in unserer Datenquelle Nehmen wir an, Sie haben an diesem Datum, 2025 im November, etwas bestellt und Ihre Bestellung am nächsten Tag im Februar erhalten. Wenn ich Sie jetzt frage, wie lange es gedauert hat, Ihre Produkte zu Ihnen nach Hause zu liefern, werden Sie diese beiden Daten abziehen um mir die Nummer zu geben Genau das macht der Datumsunterschied in Tableau. Die Syntax wird also so aussehen. Datumsunterschied. Dann haben wir drei Informationen, welches Datum des Teils Sie abziehen möchten Dann haben wir das Startdatum, in diesem Beispiel das Bestelldatum, und dann das Enddatum, das Versanddatum Die Ausgabe wird immer eine Zahl sein, wie üblich, wir werden Beispiele haben , um das zu verstehen. Hier werden wir also Tableau fragen , wie viele Jahre es gedauert hat, dieses Produkt zu liefern und zu versenden. Hier sind wir also daran interessiert wie viele Jahre wir an dem Jahresteil interessiert sind , dann ist das Startdatum das Bestelldatum und das Enddatum das Versanddatum. Wenn Sie das in Tableau tun, erhalten Sie eines. Der Versand des Produkts dauerte also ein Jahr . Wir sprechen hier also von einem Jahr, Sie werden einen bekommen. Gehen wir jetzt zum nächsten Level. Nehmen wir an, wie viele Monate der Versand dauert. Hier geben wir also als Datum einen Teil eines Monats an. Wir haben auch die gleichen Informationen für das Start- und das Enddatum. Und dieses Mal bekommst du drei Monate. Die Antwort wird also lauten, dass es drei Monate gedauert hat , das Produkt an die Kunden zu versenden. Ordnung. Die nächste Frage wird sein, wie viele Tage es dauert, das Produkt an die Kunden zu versenden. Und dieses Mal werden es 68 sein. Jetzt sprechen wir also auf Tagesebene. Das Ergebnis wird also sein, dass es 68 Tage gedauert hat , das Produkt vom Bestelldatum bis zum Versanddatum zu versenden . In dieser Situation ist es also sinnvoll, das Datum zu verwenden, da wir immer wissen möchten, wie viele Tage genau es gedauert hat, das Produkt an die Kunden zu versenden. Denn wenn Sie etwa ein Jahr Zeit haben, werden Sie denken, dass es das ganze Jahr gedauert hat , die Sendung zu versenden. Das ist es. So funktioniert diese Funktion. Es ist sehr einfach und sehr nützlich in den Visualisierungen. wir nun zu Tableau zurück und beginnen, diese beiden Funktionen zu üben Ordnung, jetzt schauen wir uns an wie wir das in Tableau erstellen können. Wir können bei der Spitzendatenquelle bleiben. Gehen wir zu den Bestellungen und wir können das Bestelldatum manipulieren. Lass es uns hier drüben zur Ansicht bringen und wir zeigen dir das genaue Datum. Also werden wir es auf das genaue Datum umstellen , um alle Details zu sehen. Und ich würde es gerne so diskret haben, dass alle Werte in unserer Datenquelle angezeigt alle Werte in werden. Jetzt ist es wirklich einfach. Nehmen wir an, ich möchte mein Bestelldatum um ein Jahr verlängern. Um das zu tun, erstellen wir ein neues berechnetes Feld, also nennen wir es Bestelldatum plus ein Jahr. Wir verwenden die Funktion date, fügen sie hinzu und benötigen drei Argumente. Der Datumsteil, wir fügen ein Jahr hinzu. Der Datumsteil wird ein Jahr sein, das Intervall wird eins sein. Und das Datum, das manipuliert werden sollte ist das Bestelldatum. Es ist sehr einfach Wie Sie sehen können, war das die Berechnung gültig. Setzen wir uns hin und überprüfen wir die Ergebnisse. Wie Sie sehen können, haben wir in unserer Datenquelle ein neues Feld mit dem Datentyp Datum und Uhrzeit. Lassen Sie uns die Ergebnisse überprüfen. Wir werden es zur Ansicht mitnehmen, aber ich würde auch gerne die Details sehen. Ich würde gerne das genaue Datum sehen. Auch hier müssen wir es auf diskret umstellen , um die Ergebnisse zu sehen. Lassen Sie uns es auf diskret umstellen. Wie Sie sehen können, haben wir ein Datum und eine Uhrzeit. Wenn Sie die Uhrzeit loswerden möchten, können wir sie auf das Datum übertragen. Um das zu tun, gehen wir zu unserem Data Pain, das ist unser Fachgebiet. Klicken Sie auf das Symbol des Datentyps und wechseln Sie von Datum und Uhrzeit zu Datum. Lass uns das machen. Und wie Sie sehen können, ist die Zeit jetzt verschwunden. An den Ergebnissen sehen wir, dass alles plus ein Jahr ist. Wir haben hier 2018 als Ergebnis, 2019. Wir können andere Termine überprüfen. Wenn wir das absteigend sortieren, können wir sehen, dass wir den Wert 22 haben und hier haben wir ihn als 2023 Das ist es. So können wir ein neues Feld mit plus einem Jahr erstellen. Fügen wir einen Monat hinzu. Lassen Sie uns jetzt unser neues berechnetes Feld bearbeiten. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Bearbeiten und lassen Sie uns den Namen von Jahr zu Monat ändern. Jetzt können wir statt des Datums in einem Jahr auch einen Monat angeben. Es ist sehr einfach zu wechseln. Und wenn Sie Jetzt bewerben auswählen, können wir sehen, dass wir den Daten einen Monat hinzufügen. Wenn ich es wieder nach dem alten sortiere, können Sie hier sehen, dass wir Januar haben und jetzt haben wir es als Februar. Wir können dasselbe tun, wenn Sie heute wechseln. Wenn Sie nur einen Tag hinzufügen möchten, bewerben wir uns und fügen die Ergebnisse hinzu. Sie können sehen, dass wir überall und einen Tag hinzufügen. Natürlich können wir zu den Intervallen negative Zahlen hinzufügen. Nehmen wir an, wir hätten gerne einen Tag minus. Bewerben wir uns und überprüfen wir die Ergebnisse. Wie wir an den Ergebnissen im neuen berechneten Feld sehen können, liegt es immer einen Tag hinter dem ursprünglichen Feld der Bestelldaten. So können wir mit den hinzugefügten Datumsangaben arbeiten. Es ist sehr einfach. In Ordnung, jetzt werden wir eine neue Ansicht erstellen, um die durchschnittlichen Liefertage pro Unterkategorie zu analysieren Das ist wirklich wichtig für die Bestandsverwaltung, Optimierung von Betriebsabläufen, die Zuweisung von Ressourcen und so weiter Das können wir also mit dem Date-Tableau erstellen. Aber zuerst bringen wir viele Daten in die Ansicht, um zu verstehen, wie das funktioniert. Wir bleiben bei einer großen Datenquelle. Gehen wir zu den Bestellungen. Und hier brauchen wir unsere beiden Termine. Das erste ist das Bestelldatum und das zweite das Versanddatum. Fügen wir auch die Bestell-ID auf der Vorderseite hinzu. Ja, wir haben alles getan, um die Ergebnisse wie gewohnt zu sehen. Tableau, zeig es als Jahr. Wir würden gerne alle Details sehen. Deshalb werden wir es auf ein genaues Datum umrechnen . Beim ersten Mal machen wir es mit dem exakten Datum. Es kann ein bisschen lange dauern , weil wir viele Daten haben und wir sie jetzt kontinuierlich haben. Ich würde gerne alle unterschiedlichen Werte sehen. Lassen Sie uns es in diskret umwandeln und dasselbe für das Versanddatum tun. Wir werden es auch auf exakte Daten umrechnen und dann auf diskrete Daten, wir werden es auf diskret umstellen Ordnung, jetzt haben wir alle Informationen, die wir benötigen Wir haben für jede Bestellung eine Zeile. Jetzt werden wir unser neues berechnetes Feld erstellen , um die Unterschiede zwischen dem Bestelldatum und dem Versanddatum zu die Unterschiede zwischen dem Bestelldatum und dem Versanddatum ermitteln. Lass uns das machen. Wir werden ein neues berechnetes Feld mit der Bezeichnung Versandtage erstellen . Und wir werden die Funktion dated verwenden und sie benötigt drei Argumente. Der erste ist der Datumsteil hier. Da wir von Tagen bis zum Versand sprechen, interessieren uns natürlich die Tage, wie viele Tage es gedauert hat, bis der Versand bei den Benutzern erfolgt ist. Also können wir den Tag hier eintragen. Das Startdatum wird natürlich das Bestelldatum sein. Und das Datum wird das Versanddatum sein. Wir haben es so und lassen Sie uns die Validierung überprüfen. Die Berechnung ist gültig, alles ist in Ordnung. Lass uns gehen und okay drücken. Und da das Ergebnis eine Zahl sein wird Tableau als kontinuierliches Maß erstellt hat, nehmen wir sie, stellen sie uns vor und überprüfen die Ergebnisse. Nehmen wir zum Beispiel diese Reihenfolge. Der Kunde hat am 7. Dezember bestellt und nach vier Tagen hat der Kunde die Lieferung erhalten. Damit können Sie sehen, dass die Unterschiede zwischen diesen beiden Tagen vier Tage sind, alles sieht gut aus. Nehmen wir einen anderen Wert. Vielleicht ein paar aktuelle Bestellungen, also werde ich das sortieren. Ausgehend vom Bestelldatum, wie Sie hier sehen können, haben die Kunden am letzten Tag des Jahres 2022 eine Bestellung Und hat der Kunde nach 24 Tagen die Lieferungen erhalten Wir können hier sehen, dass der Versand 24 Tage dauert. So funktioniert das Datum. Jetzt werden wir unser Bild erstellen. Wir möchten die durchschnittliche Versanddauer der Paare in Tagen anzeigen. Jetzt wollen wir all diese Details loswerden. Wir brauchen sie nicht, wir brauchen nur unser Maß. Jetzt brauchen wir die Unterkategorie, das Produkt. Und hol dir die Unterkategorie hier drüben. Und dann nehmen wir unser Maß und setzen es auf die Säulen Aber jetzt haben wir es als Summe. Wir hätten es gerne als Durchschnitt. Klicken Sie auf die Kennzahl und gehen Sie dann zur Maßsumme Und hier haben wir den Durchschnitt. Lass es uns darauf umstellen. Jetzt werden wir weitere Informationen hinzufügen. Lassen Sie uns ein Etikett hinzufügen. Und lassen Sie uns auch die Farben ändern. Lassen Sie uns die durchschnittlichen Tage für die Schiffskontrolle berechnen und das dann auf die Farben übertragen. Da es eine schlechte Sache ist, werden wir die Farben auf Rot umstellen. Gehen wir zu den Farben hier drüben. Es färbt jetzt statt Automatisch, wir werden es auf Rot umstellen. In Ordnung, klicken wir auf Okay. Und dann werden wir die Liste so sortieren. Gehen wir jetzt und überprüfen die Daten. Wie Sie sehen können, ist dies die schlechteste Unterkategorie, die wir in unseren Daten haben Ja, die Lieferung an die Kunden dauert im Vergleich zu den anderen Unterkategorien länger Kunden dauert im Vergleich zu den anderen Unterkategorien Jetzt stellt sich also die Frage, dass wir Daten aus fünf Jahren in unserer Datenquelle haben Daten aus fünf Jahren in unserer Datenquelle War es immer so, dass die Kopierer am schlechtesten waren oder hat sich mit der Zeit etwas geändert Um die Jahre zu vergleichen, können wir nun die Jahre zur Ansicht hinzufügen , um diese Informationen zu vergleichen Wir haben das Jahr schon vom letzten Mal vorbereitet. Wir haben also die Reihenfolge, das Datum, das Jahr. Bringen wir es einfach zur Ansicht, zu den Spalten. Wenn Sie jetzt die Daten überprüfen, ist das sehr interessant. Wenn Sie sich wieder auf die Cobyers konzentrieren, können Sie feststellen, dass die Leistung in den Jahren 2018 und 2019 wirklich gut war Obwohl es 2019 eine der besten Leistungen war, wird es hellrot, aber 2020 hat sich etwas geändert Ab 2020 können Sie sehen, dass es immer dunkelrot ist. Es gibt Veränderungen, vielleicht bei den Ressourcen oder bei der Inventarverwaltung. Wir können sehen, dass dies im Vergleich zu den anderen Unterkategorien eine der schlechtesten Leistungen ist im Vergleich zu den anderen Unterkategorien eine der schlechtesten Leistungen zu den anderen Unterkategorien eine der Damit kannst du auch die Jahre miteinander vergleichen, um zu verstehen, ob es schon immer so war oder ob sich etwas geändert hat Wie Sie sehen, können wir mithilfe der Visualisierungen, der Farbgebung und der Funktionen, die wir in Tableau zur Bearbeitung der Daten haben, diese Trends in unseren Daten aufdecken. Vielleicht ist es wirklich schwierig, es anhand der Rohdaten zu finden es anhand der Rohdaten Aber wenn Sie alles mit Farben und alles, was in den Visualisierungen enthalten ist, zusammenbringen , wird es wirklich einfach sein, es zu erkennen Das ist also genau die Macht der Vaskulationen bei diesen Funktionen. Also gut, alle zusammen Bei uns haben wir also gelernt, wie man in Tableau Daten addiert und subtrahiert Als Nächstes werden wir heute und jetzt über zwei Funktionen sprechen heute und jetzt über zwei Funktionen 141. Tableau | HEUTE UND JETZT: werden wir uns mit zwei coolen Funktionen Heute werden wir uns mit zwei coolen Funktionen in Tableau vertraut machen. Lassen Sie uns nun loslegen, um die aktuellen Daten oder das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit abzurufen. Ordnung, Leute, einer der bekanntesten Anwendungsfälle der Funktion „Heute“ in Tableau besteht darin, so etwas zu erstellen. Sie können Individualisierungen zum aktuellen Datum in der Ansicht hervorheben zum aktuellen Datum in der So können wir hier wie ein Trennzeichen in den Visualisierungen das aktuelle Datum von heute sehen den Visualisierungen das aktuelle Datum von heute Und damit können Sie die Aufmerksamkeit der Benutzer auf sich ziehen , indem Sie einen dieser Teile hervorheben Lassen Sie uns jetzt schnell verstehen , was heute funktioniert. In Ordnung, also wir haben diese beiden Funktionen heute und jetzt. Sie sind die einfachsten und einfachsten Funktionen in Tableau, mit denen nichts manipuliert oder transformiert werden kann. Es steckt kein Konzept dahinter. Sie liefern Ihnen lediglich die aktuellen Datums- und Uhrzeitinformationen während Sie sie ausführen. So haben wir zum Beispiel den ersten, heute kein Argument erforderlich ist. Wie Sie sehen können, ist es sehr einfach. Die Ausgabe kann ein Datum sein. Sie erhalten also die aktuellen Datumsinformationen. Jetzt sind wir es, da ich Ende 2023 aufnehme, aber wenn du auch noch die Zeitinformation haben möchtest auch noch die Zeitinformation musst du jetzt kein Argument darin ausführen. Sie erhalten Datum und Uhrzeit. Also, während ich aufnehme, ist es 18:00 Uhr, 10 Minuten und 40 Sekunden. Es geht also um die beiden Funktionen. Gehen wir zurück zu Tableau und fangen wir an zu üben. Wann verwenden Sie sie? In Ordnung, jetzt werden wir sehen, wie wir die Funktion „ Heute“ in unserer Visualisierung verwenden können . Als Erstes müssen Sie also das berechnete Feld erstellen. Also lass uns gehen und ein neues erstellen. Und wir rufen es heute auf, dann brauchen wir auch die Funktion, die heute aufgerufen wurde. Wie Sie sehen können, ist es sehr einfach. Wir müssen nichts weiter hinzufügen. Und das ist übrigens immer die erste Berechnung, die ich immer in jeder neuen Datenquelle erstelle ohne die Anforderung zu kennen oder so. Ich gehe einfach hin und erstelle diese, weil ich mir sicher bin , dass ich am Ende diese Funktion verwende. Es ist also wirklich eines der ersten Dinge, die ich normalerweise für jede neue Datenquelle mache. Lass uns gehen und zuschlagen, okay. Alles ist in Ordnung. Wie Sie sehen können, haben wir es auf der linken Seite als neue Dimension mit dem Datentyp Datum. Lassen Sie uns die aktuellen Informationen überprüfen, damit wir sie in die Ansichtstabelle übernehmen und in ein Jahr umrechnen können. Ich muss also immer auf exaktes Datum und dann auf diskret umschalten , um den Wert zu sehen. Und wie Sie sehen können, sind wir am Ende meines Jahres 2023 angelangt. Jetzt ist es also sehr interessant, in welchem Jahr Sie sich das Video ansehen und mir in diesen Schritten folgen, okay, so können Sie also die Heute-Funktion in Tableau erstellen . Jetzt verwenden wir sie in einer Referenzzeile, in einer Ansicht, um Ihnen zu zeigen, wie leistungsfähig diese Funktion ist, und wir können eine Ansicht über die Anzahl der Bestellungen über das Versanddatum hinweg erstellen . Lass uns loslegen und es erstellen. Ich werde das heute von hier entfernen. Und dann können wir das Versanddatum aus den Bestellungen, der Spalte, hinzufügen . Dann nehmen wir die Anzahl der Bestellungen, die Bestellungen zählen. Lassen Sie uns das jetzt in die Reihen aufteilen. Anstatt die Jahre hätte ich gerne Monate. Ich werde jetzt ein schnelles Format machen. Lass uns aufs Feld gehen und dann werden wir uns diesen einen Monat aussuchen. Klicken wir darauf und der Visualisierungstyp wird ebenfalls angezeigt. Gut. Lassen Sie uns jetzt eine neue Referenzlinie erstellen. Um das zu tun, gehen wir zu der Achse hier drüben und klicken mit der rechten Maustaste darauf. Und dann haben wir hier die Option einer Referenzlinie. Das Wichtigste, was angepasst ist der Wert der Referenzlinie. Ich hätte gerne den Wert von heute als Referenzlinie, um die aktuellen Informationen, das aktuelle Datum, anzuzeigen . Aber wenn wir zu den Werten hier gehen, werden Sie sehen, dass ich entweder einen neuen Parameter erstellen oder nur das Aufnahmedatum verwenden kann. Und das liegt daran, dass unser neues Feld heute noch nicht im visuellen Bereich ist, also müssen wir es dem Bild hinzufügen, um das zu tun. Wir können das zuerst schließen. Dann nehmen wir das heute und ziehen es per Drag & Drop in die Details. Aber wir sind noch nicht da, weil Tableau es auf ein Jahr umgerechnet hat, und ich hätte gerne das genaue Datum von heute in der Referenzzeile. Um das zu tun, werden wir es in ein genaues Datum umwandeln , eine radikale Verbindung herstellen und wir haben hier die Option Exakte Daten. Dies ist die Voraussetzung, um es in die Referenzzeile einzufügen. Gehen wir und fügen die Referenzlinie erneut hinzu. Und wir gehen zu den Werten. Lassen Sie uns überprüfen, ja, wir haben den Wert für heute, wählen wir ihn aus. Und dann drück. Okay, jetzt haben wir hier auf der rechten Seite eine sehr nette Referenzzeile die den aktuellen Tag anzeigt. Aber es gibt immer noch ein Problem, oder? Weil sich alle Daten hinter der Referenzlinie befinden, weil die Daten ein bisschen alt sind. Um es interessanter zu machen, werde ich das Versanddatum um zwei Jahre verlängern, damit das Bild besser aussieht. Zu diesem Zweck werden wir, wie wir bereits gelernt haben, ein neues berechnetes Feld erstellen. Nennen wir es Versanddatum. Plus zwei Jahre. Hier können wir ein Datum hinzufügen. Fügen Sie zuerst hinzu, wir benötigen den Datumsteil. Also sagen wir plus zwei Jahre. Wir sprechen von Jahren. Das Intervall wird zwei sein und das Datum wird das Versanddatum sein. Ordnung, damit sind wir fertig, die Berechnung ist gültig. Lass uns auf Okay klicken. Also haben wir es jetzt auf der linken Seite. Und was wir tun werden, wir können ihn durch den alten Wert ersetzen. Lassen Sie uns einfach das Chipping Date entfernen und das neue auf die Rose setzen Wir werden die gleichen Schritte machen, also werden wir es wieder auf Monat umrechnen . Lass uns das jetzt machen. Wie Sie sehen können, haben wir Werte für 2024. 2025. Fügen wir noch einmal die Referenzlinie hinzu. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Achse. Fügen Sie eine Referenzlinie hinzu. Gehen wir zu den Werten. Wählen wir es heute aus. Jetzt haben wir einen sehr schönen Schnitt in unserer Grafik zwischen unseren Daten, der Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft zeigt . Jetzt können wir ein paar Anpassungen hinzufügen , damit es besser aussieht Wie Sie sehen können, haben wir hier zum Beispiel ein Etikett für die Referenzlinie. Da steht mindestens Heute möchte ich sofort den Wert des aktuellen Datums anzeigen . Klicken Sie dazu mit der rechten Maustaste auf die Zeile und gehen Sie dann zu Bearbeiten. Dann ändere hier die Bezeichnung statt der Berechnung Lass es uns auf den Wert ändern. Damit erhalten wir, wie Sie auf der rechten Seite sehen können, sofort den aktuellen Wert von heute. Im nächsten Schritt möchte ich der Referenzlinie etwas Farbe hinzufügen . Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Referenzlinie und gehen wir zum Formatieren. Dann haben wir hier drei Informationen zum Anpassen. Die erste ist die Linie selbst. Füllen Sie dann oben aus, das heißt, alle Informationen auf der rechten Seite. Füllen Sie unten alle Informationen auf der linken Seite aus. Fangen wir zum Beispiel mit der Zeile an. Ich hätte gerne einen Punkt und würde auch das Gegenteil lesen. Ich werde es einfach bis zu den 100 schaffen. Jetzt wird der nächste Wert die Füllung oben sein. Ich möchte es mit Grün hervorheben. Lass uns hier die Farbe Grün wählen. Und dann kann das nächste das Kissen sein. Man kann es weiß lassen oder grau machen , um zu zeigen, dass das Geschichte ist. Damit kann das Bild , wie Sie sehen, professioneller aussehen. Wir heben also die Zukunft hervor, und die Geschichte ist wie eine Auszeit. Also das ist es. Mit einer kleinen Funktion in Tableau, wie der Today-Funktion, können Sie fantastische Dashboards und Grafiken für Ihre Benutzer erstellen und Grafiken für Ihre Benutzer Und dies ist einer der häufigsten Anwendungsfälle der Today-Funktion in Tableau , um die Daten hervorzuheben. Okay, alle zusammen. Also das war's für heute und jetzt funktioniert es. Damit haben wir alle Anwendungsfälle für die Datumsfunktionen in Tableau kennengelernt . Wir haben rund zehn Funktionen in Tableau behandelt. Als Nächstes springen wir zur nächsten Gruppe, in der wir etwas über die Nullfunktionen lernen können. 142. Tableau | NULL-Funktionen: ZN, IFNULL, ISNULL: Jetzt konzentrieren wir uns auf eine weitere Gruppe von Funktionen in der Kategorie Berechnungen auf Zeilenebene, die Nullfunktionen Der Hauptzweck der Nullfunktionen in Tableau besteht darin, die fehlenden Werte in unseren Daten zu verarbeiten und zu manipulieren. den Nullen können wir fehlende Werte wie überall in Text, Daten und Zahlen haben überall in Text, Daten und Zahlen Jedes Feld in unserer Datenquelle kann fehlende Werte enthalten Warum mit den fehlenden Werten umgehen? Der Umgang mit den Nullen ist ein sehr wichtiger Schritt in der Analyse Und das liegt an zwei Dingen. Erstens die Berechnungsgenauigkeit. Nullwerte können sich auf die Berechnungen und die Aggregationen in den Ergebnissen auswirken die Berechnungen und die Aggregationen in den Ergebnissen Nullwerte in unseren Daten, und wir ignorieren sie, wir tun nichts dagegen Was kann passieren? Wir können falsche Berechnungen und fehlerhafte Ergebnisse haben. Der zweite Grund besteht darin, die Datenqualität zu verbessern und Vollständigkeit zu erreichen. Die Identifizierung der Datenlücken, die bei der Dateneingabe falsch sind und Probleme bei der Datenerfassung auftreten, kann die allgemeine Datenqualität unserer Daten verbessern und auch die Vollständigkeit der Datenvisualisierungen Aus diesem Grund sind die Null-Funktionen in Tableau sehr wichtig, um wie gewohnt eine genaue und korrekte Analyse genaue und korrekte Analyse in den Datenvisualisierungen zu gewährleisten. Lassen Sie uns das Konzept verstehen, dann Lass uns gehen, lass uns diese drei Funktionen verstehen. Zen Null ist Null um unsere fehlenden Werte wie gewohnt zu behandeln. Wir werden das Beispiel verwenden, weil es der beste Weg ist, diese Funktionen zu verstehen. Ordnung, jetzt werden wir also vier Kunden und deren Verkäufe haben . Wie Sie sehen können, fehlt nur bei Maria ein Wert im Umsatz. Wir haben hier eine Null. Um mit dieser Null umzugehen, haben wir die erste Funktion in Tableau, die für Null-Nullen steht Sie kann die Nullwerte durch Null ersetzen. Es ist sehr einfach. Wenn Sie jetzt die Zen-Funktion für den Verkauf verwenden. Für den ersten Wert werden wir nichts ändern, oder? Wir werden genau den gleichen Wert bekommen, aber für den nächsten. Da es eine Null ist, wird sie automatisch durch Null ersetzt. Bei den nächsten beiden Kunden werden wir genaue Werte erhalten, da es sich nicht um Nullen handelt Wie Sie sehen können, ist das ganz einfach, wir ersetzen nur die Nullwerte durch eine Das ist also eine sehr schnelle Möglichkeit, die Nullen zu ersetzen. Aber hier ist das Problem, dass wir keine Kontrolle darüber haben, was wir ersetzen Hier können wir also nichts anderes spezifizieren. Wir werden immer eine Null bekommen. Um unseren Wert nicht anzugeben, können wir die zweite Funktion verwenden , die wir in Tableau haben. Wenn es Null ist, kann es den Nullwert durch einen bestimmten Wert von uns ersetzen . Wenn Sie diese Funktion im Vertrieb verwenden, kann sie die folgende Syntax haben. Sie benötigt zwei Argumente. Der Wert, den wir manipulieren möchten, und der Wert, den wir angeben. In diesem Beispiel werde ich ihn als Null angeben. Es macht keinen Sinn, weil wir es verwenden können , sondern nur, um Ihnen zu zeigen, dass wir dieselben Ergebnisse erzielen werden, sodass Sie hierher gehen und alles hinzufügen können , was Sie wollen. Für den ersten Kunden werden wir also genau die gleichen Ergebnisse erzielen. Für den zweiten Kunden werden wir wieder Null bekommen, weil wir angeben, dass wir die Kontrolle darüber haben. Und dann werden wir für die letzten beiden Kunden genaue Ergebnisse erhalten. Und hier ist die Ausgabe eine Zahl, weil das Feld, das wir manipulieren wollen, eine Zahl ist. Aber nehmen wir an, wir nehmen ein anderes Feld, das eine Zeichenfolge ist. Die Ausgabe , die hier genauso gut sein wird wie eine Zeichenfolge, ist genau der Unterschied zwischen z in und ob nal z in nur Zahlen akzeptiert, aber das Iphnal akzeptiert jedes Feld aus Ihrer Datenquelle Nehmen wir zum Beispiel an, wir haben die Länder, für die John in dem Land keinen Wert hat Gleiche gilt für Martin. Das haben wir nur für Maria und George. Informationen innerhalb des Feldes Land. Hier. Wir können das Z nicht in der Funktion verwenden, weil es keine Zahl ist, es ist eine Zeichenfolge. Um diese Werte zu manipulieren oder die Nullwerte zu ersetzen, werden wir das Ip Nal verwenden. Die Syntax wird so aussehen. Wenn kein Land angegeben ist, haben wir die Abkürzung für nicht zutreffend. Die Ausgabe hier wird ein Zeichenkettenwert für die ersten Kunden sein. Wir werden die Null durch die nächste ersetzen , es bleibt gleich, weil es nichts zu ersetzen gibt. Die dritte werden wir auch bekommen, nicht zutreffend, und für die letzte werden wir Frankreich bekommen, also gibt es nichts zu ändern. Das sind genau die Unterschiede zwischen der Null-Funktion und der Z-in-Funktion in Tableau. Jetzt gehen wir zur letzten Funktion über, die Null ist. Manchmal befinden wir uns möglicherweise in einer Situation, in der wir überprüfen möchten , ob das Feld Nullwerte hat oder nicht. Wir wollen also noch keine Aktionen ausführen, wir überprüfen nur, ob die Null in Tableau den Wert true zurückgibt, die Null in Tableau den Wert true zurückgibt wenn der Wert Null ist und andernfalls fällt. Das heißt, wenn es keinen Wert gibt, wenn wir einen fehlenden Wert haben, können wir den Wert „Wahr“ erhalten. Wenn es einen Wert gibt, erhalten wir den Wert „Falsch“. Die Ausgabe dieser Funktion wird also mit dem Datentyp Bullion mit nur zwei Werten erfolgen , entweder wahr oder falsch Schauen wir uns also das Beispiel oder die Syntax in Tableau an. Es wird nur ein Argument akzeptieren, das Land, und das war's. Also die Frage für den ersten Kunden, ist es eine Null? Ja, sie ist Null, deshalb werden wir für den nächsten Kunden die Wahrheit herausfinden. Ist es eine Null im Land? Wir werden es wissen, also werden wir uns irren. Das Gleiche gilt für den dritten, wir werden wahr werden. Und das letzte werden wir falsch machen, weil wir einen Wert im Land haben. Das war's also für das ist Null. Wir haben also drei Funktionen, drei Tools, um die Nullwerte in unseren Feldern zu manipulieren oder zu überprüfen. Und sie sind wirklich nützlich , um die Qualität und Vollständigkeit Ihrer Visualisierungen zu verbessern und Vollständigkeit Ihrer . Also lass uns jetzt gehen. Blas und fange an, sie zu üben. Diesmal werden wir uns der kleinen Datenquelle zuwenden. Lassen Sie uns die Bestellinformationen überprüfen. Also nehmen wir die Bestellnummer und diesmal den Gewinn. Ziehen Sie die Gewinne per Drag-and-Drop auf das ABC, um die Werte zu sehen. Wenn Sie nun unsere Daten überprüfen, können Sie feststellen, dass die Reihenfolge 7 keine Gewinninformationen enthält. Und auch bei der Bestellung zehn fehlen keine Daten, wir haben hier keine fehlenden Daten, wir haben Nullen Lassen Sie uns jetzt etwas dagegen tun und das Problem beheben. Anstatt Null zu haben, müssen wir Null haben. Hier haben wir zwei Funktionen dafür. Fangen wir mit der ersten an, den Null-Nullen. Jetzt werden wir das Problem beheben und ein neues berechnetes Feld erstellen ein neues berechnetes Feld In der Syntax werden wir es Profit nennen. Fangen Sie mit der Funktion an und sie benötigt nur ein Argument. Das Feld, das wir reparieren müssen, wird der Gewinn sein. Damit ändern wir alle Nullwerte auf Null. Auch hier haben wir in dieser Fraktion keine Kontrolle darüber, den Wert auf einen anderen Wert zu ändern. Es wird immer Null sein, die Berechnung ist gültig, alles ist nett. Lass uns auf Okay klicken. Und wie üblich werden wir eine neue Kennzahl bekommen, da der Output auch die Gewinninformationen sein wird. Ziehen Sie diese neuen Informationen per Drag-and-Drop auf die wenigen, und jetzt können wir anhand der Ergebnisse sehen, dass all diese Werte gleich bleiben. Nur wir manipulieren die Nullen. Wir ersetzen die Nullen auch hier durch Null. Für die Udo-Zahl zehn haben wir Null, jetzt haben wir eine Null. Es ist eine schnelle Lösung. Ordnung, jetzt könnten wir sagen, wissen Sie was, warum wir all diese Anstrengungen unternehmen, um diese fehlenden Werte durch Null zu ersetzen. Also, was ist die große Sache? Ich könnte es einfach auf Null belassen und die Benutzer könnten es akzeptieren. Warum machen wir das? Nun, es wird nicht nur die Grafik besser, sondern auch fehlende Werte führen zu falschen und ungenauen Aggregationen Lass mich dir zeigen, was ich meine. Lassen Sie uns einfach die Bestellnummer entfernen. Jetzt kannst du sagen, okay, wir haben die gleichen Zahlen, richtig? Wir haben dieselbe Aggregation. Also ist alles korrekt und in Ordnung. Nun, nicht genau. Das ist nur für die Summe. Lassen Sie uns jetzt beide auf den Durchschnitt umstellen. Wir gehen hier rüber und stellen es auf Durchschnitt um, und wir werden dasselbe für den korrigierten Wert tun. Jetzt mache ich einfach die Überschriften breiter, um die Werte zu sehen Wie Sie jetzt sehen können, erhalten wir unterschiedliche Werte mit der Z-in-Funktion Wir haben einen anderen Durchschnitt als die Originaldaten erhalten. Und das liegt daran, dass wir in diesem Durchschnitt die Bestellungen mit den fehlenden Werten mit dem Z nicht zählen . Wir zählen jetzt die Bestellungen mit den fehlenden Werten. Das bedeutet, die fehlenden Werte durch Nullen zu ersetzen. Wir werden genaue Ergebnisse beim Durchschnitt der Aggregationen im Vergleich zu den alten Genau aus diesem Grund ersetzen wir die fehlenden Werte durch Nullen, insbesondere bei Aggregationen und ersetzen wir die fehlenden Werte durch Nullen, insbesondere bei Aggregationen In Ordnung, deshalb machen wir es. Lass uns jetzt eine andere Funktion ausprobieren. Wir können das Nal verwenden, um die Nullwerte durch Nullen zu ersetzen Und jetzt werde ich einfach die Bestell-ID zur Ansicht bringen, um alle Bestellungen zu sehen Lass uns das neue berechnete Feld erstellen. Und wir werden es Profit If Null nennen. Und die Centax beginnt mit if null. Und es braucht zwei Informationen. Das erste wird das Feld sein , das wir manipulieren wollen, also wird es der Gewinn sein. Auch hier müssen wir für die nächsten Informationen angeben, welcher Wert die Null ersetzen kann. In diesem Beispiel bleiben wir bei der Null. Die Berechnung ist gültig. Klicken wir auf Okay und schon haben wir wieder unser neues berechnetes Feld. Lassen Sie uns es in die Ansicht bringen und die Ergebnisse überprüfen. Wie Sie sehen können, ist es identisch mit dem Z n für die Bestellnummer sieben. Statt Null haben wir Null. Das Gleiche gilt für die Zehn, die wir auch Null bekommen haben. Wenn wir es in dieser Situation durch Nullen ersetzen wollen, würde ich das Z n nehmen da es einfach schneller ist, es zu schreiben Gehen wir nun zum nächsten Szenario über. Wir wollen die Nullen durch den Wert eins ersetzen. Diesmal können wir das z n nicht verwenden weil wir es automatisch auf Null umrechnen können Wir bleiben bei der Null. Gehen wir und bearbeiten unsere Berechnung statt Null. Hier können wir eine angeben. Lass uns gehen und okay drücken. Jetzt können wir sehen, dass wir statt Null den Wert Eins haben. Statt Null haben wir eins. Das ist der Vorteil des Enal. Wir können kontrollieren, welcher Wert der Ersatz für die Null sein soll. Okay, der nächste Vorteil des E Nal ist, dass wir nicht nur Zahlenwerte ersetzen können , sondern auch jeden anderen Datentyp. Nehmen wir ein Beispiel. Wir gehen zu den Kunden und lassen uns die Kunden-E-Mail zur Ansicht bringen. Wie Sie hier sehen können, haben wir einige Nullen. Wir haben nicht alle E-Mails von allen Kunden. Aber jetzt besteht die Aufgabe darin, diese Nullen durch keine zu ersetzen. Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen um diese Werte zu ersetzen Nennen wir es Kunden-E-Mail. Wenn Null und die Syntax wiederum Null ist, akzeptiert sie zwei Argumente. Das Feld, das wir manipulieren wollen, wird die Kunden-E-Mail sein, dieses hier drüben. Welchen Wert werden wir verwenden , um die Nullen zu ersetzen Es wird das Unbekannte sein. Das war's, die Berechnung ist gültig, also können wir alle Nullen durch diesen die Berechnung ist gültig, Wert ersetzen Lass uns gehen und zuschlagen, okay. Wir haben hier wieder eine neue Dimension in unserer Datenquelle. Nehmen wir es in die Ansicht und überprüfen die Werte. Wenn Sie nun einfach diese beiden Spalten vergleichen, können Sie anstelle von Null sehen, wir hier Unknown genauso erhalten und die dritte hier drüben. Und die anderen sind nicht betroffen , weil wir einen Wert innerhalb des Feldes haben. Wie Sie sehen können, ist es eine wirklich nette und schnelle Möglichkeit, diese schlechten Nullen in der Ansicht zu ersetzen Das ist alles für den Nal. Lassen Sie uns nun überprüfen, ob der letzte, den wir haben, Null ist. Die Null ersetzt die Werte durch nichts. Es dient nur dazu, zu überprüfen, ob es eine Null gibt oder nicht. Nehmen wir an, wir wollen überprüfen, ob wir im Feld Gewinn Nullen haben Um das zu tun, werden wir erneut ein neues berechnetes Feld erstellen ein neues berechnetes Nennen wir es Gewinn ist Null, und die Syntax dafür ist sehr einfach, ist Null und sie akzeptiert nur ein Argument. Es wird das Feld sein , das wir überprüfen wollen. Also überprüfen wir das Gewinnfeld. Die Berechnung ist gültig und das war's. Es ist wirklich einfach. Wir prüfen, ob dieses Feld irgendwelche Nullen enthält. Die Ausgabe kann entweder wahr oder falsch sein. Es wird ein Pullion sein. Machen wir uns auf den Weg, okay? Und wie Sie auf der linken Seite sehen können, haben wir ein neues Feld mit dem Datentyp Pullion weil wir nur wahr und falsch haben Lass es uns ziehen und auf die Ansicht hier drüben platzieren. Und hier können wir schnell erkennen, dass all diese Befehle falsch sind, weil wir einen Wert im Propheten haben, aber hier haben wir eine Null, deshalb werden wir wahr. Und auch hier haben wir wieder die Wahrheit, dass wir sofort überprüfen können , ob wir Nullen in unseren Daten haben oder Gehen wir also los und zeigen es als Filter an. Das mache ich normalerweise, wenn ich sehe, dass sie wahr sind. Ich bin daran interessiert, diese Werte zu sehen , damit ich sehen kann, alles klar, wir haben zwei Bestellungen, bei denen wir Nullen innerhalb des Werts Gewinn haben Das ist eine sehr schnelle Methode, um zu überprüfen, ob wir irgendwelche Probleme haben, irgendwelche Nullen in unseren Feldern , um zu planen, was wir dagegen tun können Aber hier in der kleinen Datenquelle ist es wirklich einfach, einzelne Bestellungen zu erkennen wie alle Bestellungen, wir haben nur zehn Aber stellen Sie sich vor, Sie haben Tausende oder Millionen von Bestellungen in Ihrer Datenperson. Es kann wirklich schwer zu erkennen sein. Nehmen wir ein Beispiel aus der Big-Data-Quelle, wir gehen hier drüber. Nehmen Sie auch noch einmal die Bestellnummer. Lassen Sie uns nachschauen, diesmal zieht es der Verkauf einfach hin und her. Wie Sie sehen können, ist es in der Ansicht jetzt wirklich schwierig zu überprüfen ob wir Nullen haben Stattdessen können wir eine Überprüfung durchführen. Wir werden ein neues berechnetes Feld erstellen. Nennen wir es „Umsatz ist Null“. Wir können die Funktion ist Null verwenden. Dieses Mal wird das Feld Verkauf sein. Wir überprüfen die Verkäufe. Lass uns gehen und, und jetzt werden wir dieses Feld als Filter anzeigen. Jetzt können wir im Filter sofort sehen, dass nur ein Wert fällt, also nicht wahr, das heißt, wir haben keine Nullen in unseren Daten Das ist also eine sehr schnelle Überprüfung unserer Daten, um zu sehen, ob es Nullen gibt Anstatt einfach nach unten zu scrollen und alle Bestellungen zu überprüfen, benötigen wir deshalb die Damit haben wir alle drei Funktionen behandelt, die die Null stehlen und verarbeiten Dies ist sehr wichtig, um die Qualität Ihrer Visualisierungen zu verbessern und genaue Daten in die Ordnung, damit haben wir alles über den Umgang mit dem fehlenden Wert, den Nullen, in Tableau behandelt über den Umgang mit dem fehlenden Wert, den Nullen, den Nullen Als Nächstes werden wir zu einer anderen Gruppe von Funktionen übergehen , den logischen Funktionen 143. Tableau | Logische Funktionen: IF, ELSE, ELSEIF, IIF, CASEIF: Jetzt werden wir über die letzte Gruppe von Funktionen unter der Kategorie Berechnungen auf Zeilenebene in Tableau sprechen unter der Kategorie Berechnungen auf Zeilenebene in Tableau Wir haben Der Hauptzweck der logischen Funktionen in Tableau besteht darin, logische Entscheidungen auf der Grundlage von Bedingungen zu treffen. Hier haben wir zwei Anwendungsfälle. Die erste Gruppe sind die bedingten Operationen. Hier haben wir LF, Case Win und so weiter. Das Hauptaugenmerk liegt hier darauf, bedingte Logiken zu erstellen und Entscheidungen auf der Grundlage dieser Bedingungen zu treffen , um die Daten zu manipulieren Und die zweite Gruppe sind die logischen Operatoren. Hier haben wir drei Operatoren und, und der Hauptzweck dieser Gruppe besteht darin, mehrere Bedingungen in Tableau zu bewerten und zu kombinieren. Konzentrieren wir uns nun auf die erste Gruppe, die bedingten Operationen. Und wie immer müssen wir zuerst das Konzept dahinter verstehen, dann können wir in Tableau üben. Lass uns gehen. In Ordnung, alle zusammen. Also, jetzt machen wir D und tauchen in diese logischen Funktionen ein, in diese logischen Funktionen um zu verstehen, wie sie funktionieren und wie sie ausgeführt werden. Und jetzt beginnen wir mit der symbolistischen Form der Aussage, wo wir nur eine Bedingung haben In diesem Beispiel lautet die Bedingung: Wenn der Umsatz höher als 1.000 ist, Wenn der Umsatz höher als 1.000 ist wollen wir den Wert hoch haben, andernfalls passiert das Sehen wir uns nun die Flussdiagramme an, wie dies ausgeführt werden soll. Wir beginnen zunächst mit der Überprüfung des Zustands. Hier haben wir immer zwei Möglichkeiten, entweder falsch oder wahr Wenn die Bedingung erfüllt ist, wenn der Umsatz höher als 1.000 ist, dann gehen wir diesen Weg, bei dem wir den Wert hoch haben werden. Wenn es wahr ist, werden wir den Wert erhöhen. Und dann endet alles auf dem anderen Weg. Wenn der Umsatz nicht höher als 1.000 ist, dann ist es falsch, dann werden wir allem entkommen. Das bedeutet, dass nichts passieren kann. Sehen wir uns das folgende Beispiel an. Nehmen wir an, der Umsatz hat den Wert 1.200. Nun überprüfen wir zunächst, ob der Umsatz höher als 1.000 ist . Nun ja, das stimmt Was kann passieren? Wir können das High ausführen und es ist vorbei. Und wenn Sie sich die Grafik hier ansehen, wir zuerst die Frage, der Umsatz höher als 1.000 ist. Die Antwort wird wahr sein. Also schlagen wir den grünen Weg ein, diesen, auf dem wir das Hoch erreichen können. Nehmen wir ein anderes Beispiel , bei dem der Umsatz 700 entspricht. Also fangen wir hier wieder von vorne an. Wir stellen die Frage, ob der Umsatz höher als 1.000 ist . Diesmal ist es nicht wahr, also erfüllt es nicht die Bedingung. Und wir werden den Pfad auf der rechten Seite nehmen. Was kann passieren? Nichts kann passieren. Der hohe Wert wird nicht ausgeführt. Und in der Ausgabe erhalten wir den Wert Null, weil nichts ausgeführt werden kann. Es ist wirklich einfach, oder? Du stellst immer die Frage, die mit Ja oder Nein beantwortet werden könnte , wahr und falsch. Ihr habt immer zwei Pfade, jede Bedingung. Dies ist die einfachste Form der Aussage. Gehen wir zur nächsten Ebene über, wo wir FL-Kontoauszüge haben werden. Jetzt bleiben wir bei der gleichen Bedingung. Wenn sie erfüllt ist, werden wir den Wert erhöhen. Aber nehmen wir an, wenn es dieses Mal nicht erfüllt ist, ist es falsch. Ich würde gerne einen Wert anstelle von Null bekommen. Hier können wir das Schlüsselwort L hinzufügen. Was wir tun werden, dass wir zwischen F und end und L eine Anweisung hinzufügen , um zu sagen, okay, wenn es nicht erfüllt ist, gib mir den Wert low. Schauen wir uns das Flussdiagramm an, wie es aussehen wird. Wir beginnen zunächst mit der Überprüfung des Zustands. Wenn der erste Pfad wahr ist, haben wir den Wert high. Aber wenn es diesmal nicht stimmt, würde ich, anstatt sofort zum Ende zu springen, anstatt sofort zum Ende zu springen, gerne das L verwenden . Das bedeutet also, dass die Ausgabe der FL-Anweisungen immer ein Wert sein wird, entweder hoch oder niedrig. Wir werden niemals eine Null bekommen. Nehmen wir ein Beispiel. Nehmen wir an, der Umsatz liegt 1.200. Es wird unsere Bedingung erfüllen, also werden wir den Wert erhöhen und das Programm kann auch auf der rechten Seite enden Das Gleiche. Was kann passieren? Wir werden den Zustand überprüfen und der Sinn ist wahr. Wir werden den Wert hoch setzen und das Programm endet, die Ausgabe wird den Wert hoch haben. Hier ist es wie beim letzten. Aber jetzt, wenn der Umsatz 700 beträgt, ist die Bedingung nicht erfüllt Und anstatt sofort zum Ende zu springen, wird es zur S L-Anweisung springen Lassen Sie uns nun einen anderen Wert überprüfen, bei dem der Umsatz 700 entspricht Die Bedingung wird nicht erfüllt sein. Es kann also scheitern, weil der Umsatz nicht höher als 1.000 ist . Was kann also diesmal passieren? Wir werden die L-Anweisung ausführen. Wir werden nicht sofort zum Ende springen, also gehen wir zu den Ls und dann können wir die Ls ausführen. In der Tabelle haben wir die Bedingung überprüft und sind den richtigen Weg eingeschlagen, haben wir die Bedingung überprüft und sind den wo sie falsch ist. Jetzt, wo wir bei der L-Aussage sind, ist es hier nicht mehr wie beim F. Wir werden keine Bedingung haben. Wir haben nur einen Weg. So können wir das Low ausführen und das Programm kann beendet werden. Was kann also passieren? Wir werden einfach den Wert senken und fertig. Die Ausgabe kann also ein niedriger Wert sein , anstatt Nullen zu haben L wird also immer ausgeführt , wenn die Bedingungen nicht erfüllt sind Das war's mit den L-Anweisungen, es ist sehr einfach. Jetzt gehen wir zur nächsten Ebene über, wo wir unseren Aussagen mehrere Bedingungen hinzufügen wollen . Ordnung, jetzt werden wir über die LSF-Aussagen sprechen über die LSF-Aussagen Wir können es verwenden, um unseren Aussagen mehrere Bedingungen hinzuzufügen unseren Aussagen mehrere Bedingungen hinzuzufügen Bisher haben wir in den vorherigen Beispielen nur mit einer Bedingung gearbeitet. Wir erkundigen uns bei ihr, der Umsatz liegt bei über 1.000 und wenn wir die FL-Kontoauszüge verwenden, werden wir entweder hoch oder niedrig sein. Nehmen wir an, wir möchten eine weitere Bedingung in unsere Kontoauszüge aufnehmen, um den Wert „Mittel“ zu erhalten. Jetzt möchten wir genau nach der F-Anweisung eine neue Bedingung zwischen F und Ls hinzufügen . Aber jetzt können wir F nicht wieder als Schlüsselwort verwenden. Anstatt etwas nach dem F hinzuzufügen, können wir anfangen, die LSF-Anweisungen zu verwenden Fügt weitere Bedingungen hinzu. Zum Beispiel können wir dazwischen die folgende Bedingung hinzufügen. Es heißt LF. Der Umsatz ist höher als 500, dann können wir das Wertmedium herausholen. Das bedeutet, dass wir in den ganzen Aussagen nur eine und nur eine andere haben können, aber wir können mehrere LF dazwischen haben , wenn wir mehrere Bedingungen hinzufügen wollen. Lassen Sie uns nun sehen, wie der Arbeitsablauf aussehen wird. Wir beginnen wie gewohnt mit der ersten Bedingung in den Aussagen. Wenn es wahr ist, was kann passieren? Wir können den Wert erhöhen und alles kann enden. Wenn diese Bedingung in der ersten Phase nicht erfüllt ist, springen wir zu einer anderen Bedingung im LSF Hier haben wir eine weitere Bedingung, mit der wir überprüfen können , ob der Umsatz über 500 liegt Und hier haben wir wieder zwei Auswege. Entweder es wird wahr sein, oder es kann erfüllt werden, was kann also passieren? Wir nehmen das Wertmedium und dann endet es. Und die andere, wenn die Bedingung ebenfalls nicht erfüllt ist, dann werden wir die L-Anweisungen ausführen. Wie üblich hat die L-Anweisung keine Bedingung. Sie führt einfach den Wert aus und endet. Sehen wir uns ein paar Beispiele an , um zu verstehen, wie das funktioniert. Der erste Wert wird sein, dass der Umsatz 1.200 entspricht . Wir überprüfen gerade den F-Zustand Wie Sie sehen können, wird sie erfüllt werden. Wir werden den Wert erhöhen und das war's. Also , was wird passieren? Wir werden einfach alles bis zum Ende überspringen, wenn wir den Arbeitsablauf überprüfen. Also werden wir die erste Bedingung überprüfen und dann diesen Pass annehmen. Alles andere wird ignoriert und ausgeführt. Wir werden einfach den Wert am Ausgang hoch setzen. Okay, nehmen wir jetzt einen anderen Wert, der Umsatz entspricht 700 Also sind wir bei der ersten Bedingung. Es wird scheitern, also werden wir nicht den hohen Wert erreichen. Stattdessen fahren wir mit der nächsten LF-Anweisung fort. Wir sind jetzt also auf dem richtigen Weg. Der wahre Pfad kann deaktiviert werden. Also haben wir hier nochmal einen Scheck. Also überprüfen wir, sind die Verkäufe höher als 500? Nun, dieses Mal wird es erfüllt werden . Was kann also passieren? Wir nehmen das Wertmedium und dann wird das Programm übersprungen. Damit sind wir also an dem Pfad angelangt , an dem wir das Wertmedium als Ausgabe erhalten. Das bedeutet also wieder, dass die L-Anweisung nicht ausgeführt wird. Ordnung, weiter zum nächsten Beispiel , wo der Umsatz 350 entspricht. Auch hier sind wir bei der ersten Prüfung, 350 ist nicht höher als 1.000, deshalb wird das fehlschlagen. Dann springen wir zum nächsten, um zu prüfen, ob er diese Bedingung erfüllt. Und die Verkäufe hier auch, nicht höher als 500. Das kann also auch scheitern. Also, da jetzt beide scheitern, was kann passieren? Wir gehen zur Standardeinstellung über. Der Standardwert ist der Ls, also wird er zu den Ls springen und wir werden den niedrigen Wert aus unseren Anweisungen herausholen den niedrigen Wert aus und dieser wird ausgeführt. Schauen wir uns die rechte Seite des Workflows an. Wie Sie sehen können, sind wir die erste Bedingung, dass es fehlgeschlagen ist. Wir gehen zur zweiten über, sie ist ebenfalls gescheitert. Dann gehen wir zur letzten Option , die wir haben, zu den L-Anweisungen. Wir werden den Wert niedrig bekommen. Das ist alles über die LSF-Erklärung. Wenn Sie eine dritte Bedingung haben, können Sie sie einfach nach dem LSF oder davor hinzufügen Damit können Sie Ihren Aussagen mehrere Bedingungen hinzufügen Ihren Aussagen mehrere Bedingungen hinzufügen Und es ist sehr wichtig, den logischen Workflow hinter diesen Anweisungen zu verstehen, um diese Funktionen zu verstehen. Alles, was Sie hier tun, ist, dass wir verschiedene Bedingungen bewerten. Und auf der Grundlage der Bewertungen werden wir in der Ausgabe unterschiedliche Werte erhalten. In diesem Beispiel haben wir drei mögliche Werte: hoch, mittel und niedrig. Ordnung, die Case-Win-Anweisung, die der Aussage hier sehr ähnlich ist. Wir werden auch mehrere logische Bedingungen auswerten . Und auf der Grundlage unserer Bewertung werden wir einen Ausgabewert erhalten. Nehmen wir ein Beispiel, um die Syntax zu verstehen. Es beginnt immer mit Groß- und Kleinschreibung, dann mit dem Feld, das wir auswerten wollen. Jetzt werden wir die Werte innerhalb des Landes auswerten . Die erste Bedingung wird so sein . Wir können schreiben, gewinnen. Wenn der Wert dann Deutschland innerhalb des Landes ist, dann ist das Ergebnis das E. Hier versuchen wir, wie bei der Ausgabe Abkürzungen für die Länder zu wie bei der Ausgabe Abkürzungen für die Länder Jetzt machen wir uns auf den Weg und stellen eine weitere Bedingung für einen anderen Wert Innerhalb dieser Dimension können wir den Wert Frankreichs bewerten. Wenn er Frankreich entspricht, kann R sein. Dann fahren wir mit der nächsten Bedingung fort und können den US-Wert innerhalb dieser Dimension auswerten. Wenn er diesem Wert entspricht, sollte die Ausgabe US sein. Wie Sie sehen können, verwenden wir den Fall, wenn wir die Elemente oder die Werte einer Dimension auswerten . Hier sind wir hier. Unter diesen Bedingungen evaluieren wir ein Szenario. Was kann passieren, wenn der Wert des Landes Deutschland ist und so weiter. Bisher haben wir drei Bedingungen. Wenn Sie fertig sind und einen Standardwert haben möchten , wenn keine dieser Bedingungen erfüllt ist. wenn der Wert des Landes diese drei Bedingungen nicht Was kann passieren, wenn der Wert des Landes diese drei Bedingungen nicht erfüllt? Wir werden die L-Anweisungen ausführen und am Ende werden wir auch die Anweisungen ausführen und fertig sein. Wie Sie sehen können, ist es wirklich einfach zu lesen und auch leicht zu schreiben. Ordnung, jetzt schauen wir uns ein Beispiel an, um zu verstehen, wie die Ausführung durchgeführt werden kann. Nehmen wir an, wir haben den deutschen Wert innerhalb des Landes. Da der Code nun ausgeführt werden kann, können wir von oben nach unten beginnen. Das heißt, wir können zuerst den ersten auswerten, er wird in Deutschland sein. Dann DE, da die Werte übereinstimmen, erhalten wir am Ausgang den Wert DE. Und der Code wird alles andere überspringen, also werden wir Frankreich, USA usw. nicht überprüfen. Der Code wird also bis zum Ende gehen und als Ausgabe erhalten wir DE. Es ist der FL-Anweisung sehr ähnlich, oder? Nehmen wir also ein anderes Beispiel , bei dem wir Frankreich im Land haben. Hier fangen wir wieder an, uns von oben nach unten zu bewegen. Die erste Bedingung kann überprüft werden. In Deutschland. Dann DE, diesmal haben wir kein Match. Hier haben wir Frankreich und hier Deutschland. Es wird scheitern. Wir werden uns irren. Das heißt, was kann passieren? Wir springen zur nächsten Bedingung , um den nächsten Wert hier zu überprüfen und auszuwerten . Wir werden noch einmal überprüfen, ob der Wert Frankreich und dann FR ist . Diesmal haben wir einen Treffer, also werden wir ihn wahr machen. Und damit überspringt die Anwendung die anderen Bedingungen bis zum Ende. Das heißt, im Ergebnis werden wir FR sehen. Gehen wir nun zum letzten Beispiel über, in dem wir den Wert Spanien im Land auswerten können . Was wird wieder passieren? Von oben nach unten. Diesmal wird keine dieser Bedingungen erfüllt sein, von der ersten an. Wir werden zur zweiten springen, weil sie auch von der zweiten zur dritten gefallen ist. Falsch bedeutet, dass wir das L ausführen werden. L kann ausgeführt werden , wenn in der Ausgabe nicht alle Bedingungen erfüllt sind , erhalten wir, dass die NA nicht zutrifft. Es ist den FL-Anweisungen sehr ähnlich. Jetzt werden wir all diese Dinge Seite an Seite vergleichen . Jetzt werden wir drei Funktionen, F-Anweisungen, vergleichen. Ich, im Fall Zwilling. Ich weiß, dass wir nicht über die IIF gesprochen haben, aber jetzt werden wir die Syntax überprüfen, um die Unterschiede zwischen ihr und der F-Anweisung zu verstehen ihr und der F-Anweisung Fangen wir hier mit der ersten an, der Syntax. Wir haben mehrere Bedingungen. Wir haben zwei Bedingungen. Wir haben einen Umsatz von mehr als 1.000 dann einen hohen LF-Umsatz von mehr als 500, dann einen mittleren und einen niedrigen Verkaufspreis Damit bewerten wir mehrere Bedingungen in einer einzigen Aussage. Gehen wir nun zum nächsten über. Wir haben das IIF IIF ist den FL-Aussagen sehr ähnlich. Wir werden dieselbe Ausgabe erhalten, aber wir schreiben sie in einer anderen und einfacheren Syntax Schauen wir uns die Syntax an. Wie Sie sehen können, ist es sehr klein. Es beginnt mit dem IIF, dann mit der Erkrankung selbst Also die Verkäufe sind höher als 1.000. Hier haben wir zwei Ergebnisse, unabhängig davon, ob es falsch oder wahr Bei der ersten geht es um das Wahre. Wenn die Bedingung erfüllt ist, erhalten wir einen hohen Wert. Wenn die Bedingung jedoch nicht erfüllt ist, erhalten wir den niedrigen Wert. Hier werden wir schreiben, was passieren kann, wenn es falsch ist. Und hier werden wir schreiben, was passieren kann, wenn es wahr ist, wenn wir es mit den FL-Aussagen vergleichen. Einfacher zu schreiben und auch kürzer hier haben wir keine ähnlichen Keywords wie ls oder am Ende haben wir nicht das Schlüsselwort end. Es ist wirklich kurz und schnell zu erstellen. Aber natürlich können wir nur eine Bedingung bewerten. Jetzt können wir den Fall gewinnen, wie wir es zuvor gelernt haben. Es kann die Werte, die Elemente einer Dimension, auswerten . Hier werden wir das Land bewerten. Dann haben wir mehrere Bedingungen. Wenn keine von ihnen erfüllt ist, gehen wir zu den L-Aussagen über und dann haben wir ein Ende. Lassen Sie uns nun die Hauptunterschiede zwischen ihnen lernen. Bei der ersten geht es darum, ob mehrere Bedingungen unterstützt werden. Wie Sie in den FL-Aussagen sehen können, können wir nach Belieben viele Bedingungen hinzufügen. Es unterstützt mehrere Bedingungen. Das IIF unterstützt nur eine Bedingung, wobei auch die angegebene Bedingung unterstützt wird Gehen wir nun zum nächsten über. Wir werden darüber sprechen, ob es mehrere Felder unterstützen wird. Die FL-Anweisungen können mehrere Felder unterstützen, sodass wir in der Bedingung nicht nur die Verkäufe, sondern auch etwas anderes wie das Land haben können nicht nur die Verkäufe, sondern . Die FL-Anweisungen unterstützen mehrere Felder. Das Gleiche gilt für das IIF. Es unterstützt auch mehrere Felder. Im Fall Win unterstützt es jedoch nur eine Dimension. In diesem Fall können wir bei Wiedereinstellungen im selben Fall nicht mehrere Dimensionen auswerten Wiedereinstellungen im selben Fall nicht mehrere Dimensionen Hier sprechen wir nur über das Land. Wir können diesen Aussagen keine weiteren Felder hinzufügen. Hier haben wir im Vergleich zu den anderen beiden eine Einschränkung bei der Wiedereinstellung Lassen Sie uns nun über die Unterstützung der Datentypen sprechen. Die FL-Anweisungen und das IIF, beide unterstützen sie und was den Datentyp angeht, deshalb habe ich hier gesagt, dass es hier mehrere Felder auswerten kann . Wir könnten jedes Datenfeld, das Sie in Ihrer Datenquelle haben, mit einer Dimension messen jedes Datenfeld, das Sie in Ihrer Datenquelle haben, Es könnte unter diesen Bedingungen ausgewertet werden. Aber der Fall, wenn wir hier eine andere Einschränkung haben. Wir können nur Zeichenkettenwerte auswerten, nur Dimensionen. Hier können wir zum Beispiel nicht den Umsatz oder den Gewinn oder eine Menge, irgendein Maß auswerten . Wir können es nicht innerhalb von Fällen verwenden, wenn Anweisungen vorliegen, es sollte genau eine Zeichenfolge sein. Wir können zum Beispiel nicht einmal ein Datum verwenden. Das Bestelldatum hier, das Feld sollte ein Zeichenkettenwert sein. Lassen Sie uns nun den Hauptvorteil jeder Methode überprüfen. Die erste ist, wie Sie sehen können, dass wir keine Einschränkungen haben. Das IIF hier, der Vorteil ist man einfach und schnell schreiben kann, falls man gewinnt Auch hier haben wir den Vorteil einfach zu schreiben und zu lesen Wenn Sie sich die Fallbeilagen und die FL'sAssments ansehen, können Sie sehen, dass der Fall gewonnen die FL'sAssments ansehen, können Sie sehen, dass der Es ist wie organisiert, es ist leicht zu lesen. Es ist wie ein Makel im Vergleich zu den FLs. Hier haben wir viele verschiedene Keywords und es ist nicht so einfach wie der Fall Win hier. Meine Empfehlung für Sie ist, wenn Sie nur eine Bedingung mit der Ausgabe von zwei Werten auswerten, dann verwenden Sie immer IIF Es ist sehr schnell zu erstellen. Aber wenn Sie jetzt mehrere Bedingungen haben und diese bewerten möchten, dann denken Sie über den Fall nach, ob Sie gewonnen haben. Ist es wie ein Datentyp „Zeichenfolge“? Evaluieren Sie nur ein Feld? Wenn das der Fall ist, verwenden Sie Case Win. Es ist einfacher zu lesen und auch zu schreiben. Aber wenn Sie über Felder sprechen und nicht nur Werte verkleinern, dann müssen Sie zu den FL-Anweisungen übergehen Beginnen Sie immer mit dem IIF, dann gewinnt der Fall, und wenn Sie keine andere Option haben, fahren Sie mit den FL-Anweisungen Alles klar, das ist also alles über diese Sods. Wir gehen jetzt los und üben in Tableau. In Ordnung. Gehen wir zur kleinen Datenquelle. Wir werden zu unseren Kunden gehen. Holen wir uns den Vornamen der Ansicht und die Länderinformationen. Jetzt besteht die Aufgabe darin, Länderabkürzungen zu erstellen. Abkürzungen zu den ursprünglichen Werten , die wir im Land haben Um das zu tun, können wir die FL-Statements verwenden und das werden wir Schritt für Schritt tun. Lassen Sie uns zuerst ein neues berechnetes Feld erstellen. Nennen wir es Land , wenn wir jetzt das Schlüsselwort if verwenden. Danach müssen wir unseren Zustand spezifizieren. Die erste Bedingung wird sein, wenn das Land Deutschland entspricht, dann wird die Abkürzung DE sein Lass uns das schaffen. Wenn das Feld Land dem Wert von Deutschland entspricht, achten Sie darauf, es genau so zu schreiben, wie wir groß geschrieben haben, da Tableau hier zwischen Groß- und Kleinschreibung unterscheidet Was passiert nun, wenn das Land Deutschland entspricht? Wir möchten in der Ausgabe das Wort D, E sehen . Wenn es wahr ist, bekommen wir das E. Wenn es nicht wahr ist, dann versuchen wir es mit dem ersten, das wir einfach verlassen Wir haben keine L-Anweisung oder eine andere Bedingung , dass dies die einfachste Form der Aussage ist. Wir gehen und zuschlagen, okay. Jetzt werden wir wie gewohnt eine diskrete Dimension in der Datenquelle erhalten eine diskrete Dimension in , und zwar mit dem Datentyp Zeichenfolge. Da es sich bei der Ausgabe um eine Zeichenfolge handelt, haben wir die Abkürzungen. Lassen Sie uns unsere Ansicht per Drag-and-Drop verschieben, um die Werte zu sehen. Ordnung, lassen Sie uns jetzt die Werte für den ersten Kunden überprüfen die Werte für den ersten Kunden Sie können sehen, dass der Wert nicht Deutschland entspricht. Es erfüllt die Anforderungen nicht. Wir werden Null bekommen. Das Gleiche gilt für John aus den USA, der die Anforderungen nicht erfüllt. Wir werden auch Null bekommen. Bei den nächsten beiden Kunden sehen Sie, dass sie die Anforderungen und ihre Bedingungen erfüllen dass sie die Anforderungen und ihre Bedingungen . Deshalb erhalten wir für beide den Wert DE. Für den letzten Kunden, Peter, können Sie sehen, dass der Wert die Bedingung nicht erfüllt. Wir müssen Null bekommen. Wie Sie sehen können, erhalten wir nur einen Wert, andernfalls ist er Null. In Ordnung Leute, jetzt lasst uns zum nächsten Schritt gehen. Und ich würde diese Nullen gerne loswerden. Ich möchte einen echten Wert in den Visualisierungen sehen . Wenn die Bedingung nicht erfüllt ist, möchte ich, dass der Wert in A nicht zutrifft Um das zu tun, müssen wir nun die L-Anweisungen in unserer Berechnung verwenden die L-Anweisungen in unserer Berechnung Gehen wir nun zu unserem Feld, und anstatt die Formel in diesem Feld zu ändern , möchte ich sie duplizieren und eine neue erstellen Lassen Sie uns es duplizieren und dann das neue bearbeiten. Ich nenne es einfach L. Jetzt haben wir wieder die gleiche Bedingung, wenn das Land dem Deutschen entspricht, kannst du es bekommen, sonst überspringen wir nicht Andernfalls können wir die Aussagen des L hinzufügen. Es wird immer vor dem Ende sein. Danach fügen wir keine Bedingung hinzu, wir müssen nur den Wert hinzufügen, den Wert, falls die Bedingung nicht gültig ist, um nicht zutreffend zu sein. Das ist es. Das heißt, wenn es wahr ist, dass wir das bekommen werden, was nicht zutrifft, dann werden wir das Unzutreffende bekommen. Gehen wir und klicken auf Okay. Und wir werden auch die Werte in der Ansicht überprüfen . Machen Sie es einfach ein bisschen größer , um diese Informationen zu sehen. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt anstelle von Nullen einen Wert, der wirklich besser für die Visualisierungen und auch für die Benutzererfahrung ist, wenn wirklich besser für die Visualisierungen und auch für die Benutzererfahrung ist und auch für die Benutzererfahrung Wert anstelle von Nullen hat Nullen sind in den Ansichten immer hässlich. Und damit werden wir kontrollieren, welcher Wert den Endbenutzern geboten werden kann , wenn die Bedingungen nicht erfüllt werden Also, wie ich bereits empfohlen habe, wenn Sie nur eine Bedingung haben bei der nur zwei Werte ausgegeben werden, dann ist es am besten, IIF zu verwenden Lass uns gehen und es erstellen. Wir werden ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir werden es Country IF nennen, schauen wir uns die Syntax an. Also fangen wir hier mit dem Schlüsselwort IIF an. Wie Sie sehen können, benötigt es drei Argumente. Der Test, das wird die Bedingung sein. Was kann passieren, wenn die Bedingung erfüllt ist? Also müssen wir es im zweiten Argument, dem dritten, spezifizieren . Was kann passieren, wenn die Bedingung nicht erfüllt ist? Voraussetzung ist, dass Land gleich Deutschland ist. Das ist die Bedingung. Was kann passieren, wenn das wahr ist? Dann machen wir weiter, dann ist der nächste Schritt, zu definieren, was passiert wenn die Bedingung nicht erfüllt ist. Das Land ist nicht Deutschland. Wie Sie sehen können, wird es sehr schnell und sehr schnell gehen, einen solchen Zustand zu schaffen. Und verglichen mit den Ls und so weiter. Das ist also der schnellste Weg , um eine solche Bedingung zu erstellen Lassen Sie uns auf OK klicken und die Ergebnisse überprüfen Damit werden wir wieder eine neue Dimension erreichen. Ziehen wir es per Drag-and-Drop hierher die Ansicht, um die Ergebnisse zu überprüfen. Ich werde es nur ein bisschen groß machen. Wie du sehen kannst. Wir werden das genaue Ergebnis in Form von L-Angaben erhalten, also erfüllen die ersten beiden Länder die Bedingung nicht. Wir werden den Text bekommen, zwei Kunden, sie sind aus Deutschland, wir werden das E bekommen, und der letzte Kunde ist nicht aus Deutschland, den wir bekommen. Das ist der Zauber des IIF Nicht viele Leute benutzen es tatsächlich. Es wird nicht so häufig verwendet, aber es ist eine sehr gute Möglichkeit schnell Bedingungen in Tableau zu erstellen. Ich kann Ihnen nur empfehlen, es zu verwenden. Ordnung Leute, jetzt gehen wir zu dem einen weiteren Schritt über, wo wir eine weitere Bedingung hinzufügen werden . Also haben wir nicht nur einen. Wir können mehrere Bedingungen haben. Deshalb können wir das IIF nicht verwenden. Wir müssen zu den FL-Statements zurückkehren. Schauen wir uns also an, wie wir es erstellen können. Ich werde es noch einmal duplizieren, eines dieser Felder. Gehen wir also hin und machen das. Und dann lass uns gehen und es bearbeiten. Ich nenne es Aussagen. Wir bleiben bei den gleichen Informationen, die richtig sind, beim ersten überprüfen wir Deutschland, also das ist die erste Bedingung und L wird A sein. Jetzt werden wir gehen und eine neue Linie zwischen F und L hinzufügen . Und wir werden eine neue Bedingung hinzufügen, indem das Schlüsselwort LF used hinzufügen. Wie die Aussagen können wir auch unsere Bedingung schreiben. Wenn das Land diesmal, sagen wir, Frankreich entspricht , was kann dann passieren? Wir können die Abkürzung haben. Das war's. Wir haben unsere zweite Bedingung hinzugefügt. Wie üblich beginnen wir die Ausführung von oben nach unten. Die erste zu prüfende Bedingung ist, ob, ob das Land Deutschland entspricht Wenn es nicht korrekt ist, kann es zu dem springen. Gehen wir los, um die Ergebnisse zu überprüfen. Gehen wir also los und nehmen es von der Datennadel und legen es in der Ansicht ab. Jetzt können wir sehen, dass es einen Kunden mit neuen Daten gibt. Wie Sie sehen können, George aus Frankreich, haben wir die Abkürzung für FR bekommen, und das liegt daran, dass das Land Frankreich entspricht. Und damit erfüllen wir die zweite Bedingung. Die USA für John und Bitter, sie erfüllen immer noch keine dieser Bedingungen. Es wird immer aus den Übeln heraus ausgeführt und Maria und Martin können ab der ersten Bedingung ausgeführt werden, wobei die Antwort DE sein wird. Das ist es also. Jetzt fügen wir den letzten Schritt hinzu, in dem wir die dritte Bedingung für das Land USA hinzufügen können. Weil wir immer noch diejenigen bekommen, die für diese beiden Kunden nicht gelten. Ich werde dieses Mal zum selben Feld gehen, ich werde es nicht duplizieren, also lass uns gehen und es bearbeiten. Und wir müssen nur eine weitere Bedingung hinzufügen, oder? Also werde ich diese Sachen einfach kopieren und dann als nächste Bedingung wird es auch sein, LSF-Land, das diesmal den USA entspricht Was kann dann passieren, wenn diese Bedingung erfüllt ist? Wir werden uns die Abkürzung US holen. Sie können also sehen, dass es sehr einfach ist, eine weitere Bedingung und das LSF hinzuzufügen Lass uns okay sein. Jetzt können wir in den Ergebnissen sehen, dass all diese Kunden, die aus den USA kommen, jetzt die US-Abkürzung haben. Und damit haben wir alles mit Bedingungen abgedeckt . Und keiner dieser Kunden kann vom L aus exekutiert werden. Also haben wir die NA nirgends in der Ausgabe , was wirklich nett ist. Und jetzt können wir in der Ansicht sehr gut sehen, wie wir mit der einfachsten Form der Anweisung angefangen haben und am Ende die vollständige Form der F-Anweisungen haben. Als Nächstes werden wir dieselbe Aufgabe lösen, diesmal jedoch mit den Win-Anweisungen. Ordnung, also lass uns jetzt loslegen und neue berechnete Felder erstellen . Wir nennen es Country Win, dann die Syntax. Fangen wir mit der Groß- und Kleinschreibung an, dann müssen wir das Feld spezifizieren, das wir auswerten wollen. Es wird das Land sein. Sobald wir das getan haben, beginnen wir jetzt damit, unseren Zustand zu definieren. Die erste Bedingung wird der deutsche Wert sein. , wenn der Wert Deutschland entspricht Was kann dann passieren Wir werden die Abkürzung DE haben. Das ist es. Die nächste Bedingung wird sein wenn Land gleich Frankreich ist, dann wird die Abkürzung F, R sein . Und wir gehen zur letzten Bedingung über, wenn das Land gleich USA ist, dann wird der Wert US sein Das ist alles. Sie sehen, wie schnell wir mit dem Fall Win drei Bedingungen definiert haben. Es ist sehr logisch und momentan auch sehr einfach zu erstellen. Wenn keine dieser Bedingungen erfüllt ist, nehmen wir die Nichtzutreffende und wir müssen sie beenden. Das ist es. Wie Sie sehen können, ist die Berechnung gültig und sie ist wirklich einfach zu lesen, da Sie Recht haben. Es ist also alles wie strukturiert. Ich verwende sehr gerne Case-Win-Statements und vergleiche sie mit denen der FL. Das ist es also. Lass uns jetzt gehen und auf Okay klicken, um die Ergebnisse zu überprüfen. Und jetzt haben wir, wie üblich, eine neue Dimension aus dem berechneten Feld. Fügen wir sie in die Ansicht ein, um die Ergebnisse zu überprüfen. Wie Sie sehen können, werden wir dieselben Ergebnisse erzielen. Aber in dieser Situation, für diese Aufgabe, empfehle ich Ihnen, den Fall Win zu verwenden, da Sie sehen, dass es sehr einfach ist, ihn zu schreiben und auch später anzupassen oder bei Bedarf weitere Bedingungen hinzuzufügen. Damit haben wir gelernt, all diese logischen Operationen zu verwenden all diese logischen Operationen um neue logische Bedingungen zu schaffen. Ordnung, alle zusammen, also werde ich Ihnen einen sehr häufigen Anwendungsfall zeigen , den Sie vielleicht in vielen Projekten finden , bei denen Sie die Farben der QB-Augen unter Berücksichtigung der ökologischen Bedingungen kreieren die Farben der QB-Augen unter Berücksichtigung der ökologischen Bedingungen Gehen wir zur Big-Data-Quelle und wir benötigen die Unterkategorie von den Produkten, wie üblich, bis hin zu den Zeilen Und dann brauchen wir die Verkäufe aus den Bestellungen. Lass es uns auf die Säulen legen. Und dann werden wir es sortieren, wir werden die Labels hinzufügen. Und jetzt brauchen wir Farbe für dieses KBI. Lassen Sie uns unsere neuen berechneten Felder erstellen. Wir können KBI-Farben nennen. Und die Logik kann wie folgt sein. Wenn die Summe der Verkäufe höher als 200 Ks ist, würde ich gerne die grüne Farbe sehen. Alles zwischen 200 K und 100 K wird orange sein . Und alles unter 100 K wird rot sein. Jetzt müssen wir uns also für die Methode entscheiden , die wir für unsere Berechnung verwenden möchten. Ich empfehle Ihnen, immer mit dem IIFoW zu beginnen. In der Logik haben wir mehrere Bedingungen, wir können sie nicht verwenden Es ist nur geeignet, wenn wir nur eine Bedingung haben. Iif ist weg. Im nächsten werden wir über den Fall sprechen, der gewonnen Da die Bedingungen jedoch auf der Summe der Verkäufe basieren , handelt es sich um eine Ganzzahl. Wir können den Fall Win nicht verwenden, da Case Wind nur Zeichenkettenwerte akzeptieren kann. diese Weise bleiben uns auch nur die FL-Anweisungen übrig. Aus diesem Grund werden wir es in dieser Berechnung auf der Grundlage der FLs erstellen. Lass uns das machen. Wir können den Kontext hier mit dem F beginnen, und dann müssen wir unsere erste Bedingung angeben. Alles, was höher als 200 K ist, sollte grün sein. Jetzt sprechen wir also über den Außendienst. Aber in der Summe, weil Individualisierungen haben, haben wir die Summe der Verkäufe beträgt Was kann dann passieren, wenn die Summe der Verkäufe mehr als 200.000 Wir können die Farbe Grün haben. Das war's also für die erste Bedingung. Jetzt müssen wir die Bedingung für die Orange angeben. Alles zwischen 200 K und 100 K sollte orange sein. Lassen Sie uns also das L noch einmal angeben, wir haben dasselbe Feld, die Summe der Verkäufe ist höher als 100.000, dann wird es orange sein. Also jetzt könntest du sagen, weißt du was, unter der Bedingung, dass du einfach sagst, dass es zwei Grenzen hat, richtig? Höher als 1.000 und niedriger als 2000. Nun, die erste Grenze, wir haben sie schon, wobei die erste Bedingung überprüft wurde. Wenn es höher als 200 K ist, wird es grün. Und das kann alles sein, was überprüft werden muss. In diesem Fall wird es weniger als 200 sein. Deshalb habe ich hier nur die untere Grenze angegeben. Das war's für die Orange. Das letzte ist, wenn die Summe der Verkäufe unter 100.000 liegt, was kann passieren? Wir werden rot. Geben wir an, dass wir einen weiteren LF haben werden, Summe der Verkäufe und weniger als 100 K. also die Summe der Verkäufe und weniger als 100 K. Dann ist es Rot , dass wir die dritte Bedingung, die dritte Farbe, abgedeckt haben . Und wir haben alles abgedeckt. Wir haben alle möglichen Werte abgedeckt , die passieren könnten. Deshalb macht es keinen Sinn, L-Aussagen zu machen. Wir können es einfach beenden. Lassen Sie uns jetzt überprüfen, alles ist in Ordnung. Jetzt haben wir einen Fehler. Ich glaube, ich habe es hier verpasst, es zu schließen. Lass es uns jetzt noch einmal überprüfen. Die Berechnung ist gültig. Das ist es. Wir haben drei Bedingungen für drei Farben. Lass uns gehen und Ok drücken. In Ordnung, jetzt haben wir unsere Dimension hier drüben. Wir werden es zum Ausmalen verwenden, oder? Lass es uns nachverfolgen und auf den Farben hier drüben platzieren. Wie Sie jetzt sehen können, spalten unsere Farben unsere Sicht. Boulevardzeitung Verstanden, fast richtig. Wir haben also ein Orange, Rot, aber dieses ist nicht blau. Lass uns gehen und es ändern. Dann gehen wir zu den Farben über. Idiotische Farben. Statt Grün als Blau werden wir es jetzt als echtes Grün haben Lass uns gehen und Ok drücken. Damit wir die Farben unseres KPI haben. Wie Sie sehen können, sind all diese Unterkategorien mit Verkäufen höher als 200 K. Sie sind alle grün Und jetzt können Sie alles zwischen 200.000 und 100.000 sehen, dass sie alle orange sind und alles, was darunter liegt, rot ist Wie wir also sehen können, können wir mit diesen logischen Bedingungen viel erreichen. Wir können es verwenden, um die Farbgebung in Tableau zu erstellen. Wir können es verwenden, um neue Informationen wie im Land zu erstellen , Abkürzungen, die man unbedingt verstehen muss Ordnung, bis jetzt haben wir gelernt, wie man bedingte Logiken in Tableau erstellt und wie wir sie auswerten, um unsere Daten auf der Grundlage der Entscheidungen zu manipulieren Als Nächstes werden wir anfangen, über die logischen Operatoren und oder nicht zu sprechen die logischen Operatoren und oder nicht 144. Tableau | Logische Operatoren: AND, OR, NOT: Jetzt lernen wir, wie man mehrere Bedingungen in Tableau mit den logischen Operatoren kombiniert und auswertet , und dann lernen wir den Operator kennen. Lassen Sie uns das Konzept verstehen, dann können wir es üben. Gehen wir jetzt. Fangen wir mit dem Operator und oder an. Nehmen wir das folgende Szenario. Nehmen wir an, wir haben eine Bedingung, bei der wir prüfen, ob der Umsatz höher als 100 ist. Und eine zweite Bedingung , bei der wir prüfen, ob es sich bei dem Land um Deutschland handelt. Wenn Sie nun beide Bedingungen bewerten möchten, sollten Sie diese beiden Bedingungen so kombinieren , dass sie zusammenarbeiten. Wir können hier das Ende oder den Operator dazwischen verwenden. Wir können diese beiden Operatoren verwenden, um die Bedingung A mit der Bedingung B zu kombinieren. Und die Ausgabe kann genauso gut sein wie üblich Epullion, wahr und falsch, unsere beiden Operatoren oder es gibt logische Operatoren , die verwendet werden, um mehrere Bedingungen zu kombinieren Nehmen wir nun an, dass wir sie in FL-Anweisungen verwenden Mal sehen, wie die Syntax aussehen kann. Fangen wir mit dem Endoperator an. Wie Sie sehen können, haben wir hier die F-Statements. Dann haben wir unsere beiden Bedingungen und dazwischen haben wir den Endoperator. Die Bedingung kann beide in einer Aussage kombinieren. Wenn der Umsatz höher als 1.000 ist und ein Land gleich Deutschland ist, dann werden wir den Wert hoch ansetzen. Wenn es wahr ist, sonst wird es enden und wir werden Null bekommen. Das Gleiche gilt für den Erzbetreiber. Wir sagen hier, wenn der Umsatz höher als 1.000 ist oder das Land Deutschland entspricht, dann werden wir den Wert erhöhen. Wie Sie sehen können, ist es wirklich einfach. Schauen wir uns ein Beispiel an, um zu verstehen, was die Unterschiede zwischen und Re sind. Jetzt haben wir in unserer Tabelle vier Kunden mit ihren Verkaufsinformationen und den Ländern. Die erste Bedingung wird also prüfen ob der Umsatz höher als ein K ist Lassen Sie uns nun die ersten Kunden überprüfen wir kontaktieren werden, weil der Umsatz höher als 1.000 ist , und die letzten beiden werden falsch sein, weil sie unter 1.000 liegen. Das sind also die Informationen aus der ersten Bedingung. Dann die zweite Bedingung, die wir haben, wir werden prüfen, ob das Land Deutschland entspricht. Der erste Kunde kommt also aus Deutschland, deshalb ist es wahr. Der zweite ist es nicht, wir haben ihn falsch. Dann ist der nächste wahr für Deutschland und der letzte falsch. Wie Sie sehen können, werten wir jetzt zunächst die Tabelle aus, um das Ergebnis für jede einzelne Bedingung zu erhalten. Aber jetzt können wir diese beiden Bedingungen kombinieren , um neue Ergebnisse zu erzielen. Wenn Sie jetzt also den Operator end verwenden, kann er nur dann true zurückgeben, wenn beide Bedingungen wahr und andernfalls falsch sind. Lassen Sie uns nun diese beiden Bedingungen mit dem Endoperator kombinieren . Lassen Sie uns überprüfen, ob der erste Kunde, den wir haben , die Bedingung wahr ist, Bedingung P ist ebenfalls wahr. Wir erfüllen also die Anforderung, es für den ersten Kunden fertig zu stellen, und wir werden das Ergebnis für den nächsten Kunden, Maria, zutreffen lassen . Wir haben in der Bedingung A „wahr“, aber in der Bedingung „B , sodass sie die Anforderung nicht erfüllt. Beide müssen wahr sein, um sie zu erfüllen sie die Anforderung nicht erfüllt. Beide müssen wahr sein, um . Deshalb wird sie falsch sein. Für den nächsten, Martin, wird es genauso sein. Also die Bedingung A ist falsch, B ist wahr, beide sollten wahr sein. Deshalb werden wir die letzte sowieso falsch machen. Beide sind falsch, also werden wir falsch werden. Wie Sie sehen können, ist der Endoperator sehr restriktiv. Beide Bedingungen müssen erfüllt sein, um wahr zu werden. Andernfalls erhalten Sie sofort eine Falschmeldung. So funktioniert der Endoperator . Lass uns zum nächsten gehen. Wir haben den Operator, oder der Operator kann true zurückgeben wenn mindestens eine Bedingung wahr ist. Andernfalls wird es falsch sein. Das heißt, wir benötigen mindestens einen Wahrheitswert, um in der Ausgabe durchzukommen. Schauen wir uns das Beispiel noch einmal an. Für den ersten Kunden erfüllen wir die Anforderung. Wir haben mehr als einen. Beide sind wahr. werden wir in der Ausgabe wahr werden. Der nächste Wert ist wahr bei der Bedingung A. Falsch bei der Bedingung B. Zumindest haben wir eine, also erfüllen wir die Anforderungen. Es wird auch wahr sein, das dritte ist dasselbe, also haben wir mindestens eine Wahrheit und die Bedingung B. Deshalb werden wir für Martin annehmen, dass sie wahr ist. Aber für den letzten Kunden, George, sind beide falsch. Wir brauchen mindestens ein Wahres, um wahr zu werden. Deshalb wird die Ausgabe falsch sein. Wie Sie sehen können, ist der Operator weniger restriktiv als die Ends. Wir benötigen mindestens ein Wahr , um am Ausgang wahr zu werden. So funktionieren die Operatoren end und O in Tableau, um mehrere Bedingungen zu kombinieren. Eine weitere Sache, die Sie auch hier beachten sollten , ist , dass wir, wenn Sie end und O verwenden, das Endergebnis der Bedingung auswerten. Wir werten die Tabelle selbst nicht aus. Wir bewerten die Ergebnisse, die wir von der erhalten haben. Wir werden über den dritten Operator sprechen, den Irren-Operator. Nehmen wir also ein Beispiel. Wir werden die folgende Tabelle haben. Und wir haben unsere Bedingung, bei der der Umsatz über 1.000 liegt, also werden wir den Operator Nut nicht verwenden um zwei Bedingungen miteinander zu kombinieren, wie mit dem Ende oder dem Operator. Aber dieses Mal werden wir die Ergebnisse der Bedingung rückgängig machen . Der Nussoperator ist ein umgekehrter logischer Operator. Er gibt true zurück, wenn das Ergebnis der Bedingung falsch ist. Und es wird falsch zurückgegeben, wenn die Bedingung wahr ist. Wenn du ihm sagst, dass er nach rechts gehen soll, wird er nach links gehen. Wenn du ihm sagst, er soll nach links gehen, geht er nach rechts. Es wird also genau das Gegenteil bewirken. Also schauen wir mal, was passiert, wenn wir diese Bedingung nicht angeben. Wenn Sie den Nut-Operator für den ersten Kunden verwenden, erhalten Sie False, weil der Wert wahr ist. Das Gleiche gilt für den zweiten Kunden, Sie erhalten „Falsch“. Bei den nächsten beiden Kunden erhalten Sie jedoch den Wert „Wahr“, da die Ausgabe dieser Bedingung falsch ist, wie Sie im Ergebnis sehen können. Wir werden die Wahrheit verdrehen. Wir werden genau das Gegenteil herausfinden, wenn Sie es verwenden, also wird es in der Berechnung in Tableau so aussehen . Auch hier haben wir unsere F-Anweisung, unsere Bedingung, aber kurz vor der Bedingung werden wir Nüsse hinzufügen. Und damit machst du alles rückgängig. Nun, was Sie hier in diesem Zustand sagen, wenn der Umsatz nicht höher als 1.000 ist , dann werden wir den Wert niedrig halten Das bedeutet also, dass alles, 1.000 oder kleiner als 1.000 ist, niedrig sein wird. Wir machen die Ergebnisse rückgängig. Das war's, so funktioniert der Nut-Operator. wir nun zu Tableau zurück und üben wir diese drei Operatoren. Ordnung, jetzt gehen wir zu unserer Big-Data-Quelle. Schauen wir uns die Informationen der Kunden an. Wir werden also auch die Kundennummer, den Vornamen, das Land und die Ergebnisse abrufen . Aber ich möchte die diskreten Werte der Ergebnisse zeigen . Lass es uns auf diskret umstellen. Und dann brauchen wir eine Maßnahme. Gehen wir zu den Bestellungen und holen uns die Verkäufe, legen wir es auf die Caums, wie Sie sehen können Jetzt haben wir für jeden Kunden den Gesamtumsatz , den er bestellt hat Jetzt besteht die Aufgabe darin, nicht alle Verkäufe aller Kunden anzuzeigen. Wir wollen uns auf eine bestimmte Kundengruppe konzentrieren. Jetzt wollen wir die Verkäufe nur für Kunden anzeigen , die aus Deutschland kommen und deren Punktzahl höher als 50 ist. Damit haben wir zwei Bedingungen und wir können das Ende oder den Operator verwenden, um sie zu kombinieren. Wie üblich werden wir unser neues berechnetes Feld erstellen und unser neues berechnetes Feld es Vertrieb nennen. Wir werden mit den F-Anweisungen beginnen. Jetzt müssen wir unsere Bedingungen aufschreiben. Die erste Bedingung ist also, dass das Land Deutschland ebenbürtig sein sollte. Das Länderfeld, das wir hier haben, muss Deutschland entsprechen. Nun, da wir sehen Ende der Aufgabe erreicht ist , wird diese Aufgabe auch hier sein. Und um die Bedingung mit der zweiten Bedingung zu verbinden, sollte die Punktzahl höher als 50 sein, die Feldpunktzahl sollte höher als 50 sein. Jetzt haben wir unsere beiden Bedingungen. Beide sind mit dem Ameisenoperator verbunden. Nun, wenn beide wahr sind, was kann passieren? Wir können den Wert des Umsatzes aufzeigen. Als Nächstes sagen wir dann Umsatz, und andernfalls wird der Wert Null gesetzt. Wir werden die Aussagen beenden, sodass wir sehen können , dass die Berechnung gültig ist, alles ist in Ordnung. Also lass uns versuchen, was passieren kann. Gehen wir und klicken auf „ Okay“. Jetzt haben wir unser neues Feld in den Daten auf der linken Seite. Es wird eine kontinuierliche Messung sein, Es wird eine kontinuierliche Messung sein weil das Ergebnis Verkäufe sein werden. Jetzt werden wir die Werte überprüfen. Aber zuerst möchte ich diese Par-Diagramme loswerden. Ich werde den Umsatz einfach auf die Details verlagern und es dann wieder in die Ansicht hier im APC verschieben Jetzt haben wir also diese Werte. Lassen Sie uns unsere neuen Verkäufe mit dem Endbetreiber besprechen und sie ebenfalls anzeigen. Machen wir es einfach ein bisschen größer, um die Überschriften zu sehen In Ordnung, jetzt schauen wir uns die Kunden an. Nehmen wir den Kunden Nummer zwei, Sie können sehen, dass das Land gleich Deutschland ist, also haben wir die erste Wahrheit und auch die Punktzahl, höher als 50. Wir haben also eine weitere Wahrheit. Damit werden wir die Ausgabe auf wahr setzen. Deshalb sehen wir den Wert der Verkäufe am Output. Gehen wir zum nächsten über. Wir haben den Kunden Nummer drei. Sie können sehen, dass das Land nicht Deutschland ist , also haben wir hier Frankreich. Die erste Bedingung wird also falsch sein. Sofort wird die Ausgabe falsch sein , weil beide wahr sein sollten. Aber wir können den zweiten Wert überprüfen, Sie können auch die Punktzahl sehen, nicht höher als 50. Beide scheitern. Und die Ausgabe kann auch fehlschlagen. Deshalb bekommen wir Et, wir bekommen nicht die Verkäufe. In Ordnung, jetzt gehen wir zu einem anderen Kunden, Nummer 23. Sie können sehen, dass die Kunden aus Deutschland kommen. Die erste Bedingung ist erfüllt. Wir haben unseren ersten Treffer, aber der Wert ist nicht höher als 50. Die zweite Bedingung ist fehlgeschlagen. Deshalb haben wir keine Ergebnisse erzielt. Wie Sie sehen können, ist der Endoperator sehr restriktiv. Alles sollte wahr sein, um die Ergebnisse zu erzielen. Das ist es. So funktioniert der Endoperator . Gehen wir zum nächsten über. Wir möchten die Verkäufe nur für Kunden anzeigen , die aus Deutschland kommen oder deren Punktzahl höher als 50 ist. Die Logik ist sehr einfach, oder? Aber hier müssen wir den Operator ändern, der angibt, wie wir diese beiden Bedingungen kombinieren. Wir werden dasselbe haben. Deshalb gehe ich zum Vertrieb und lass es uns duplizieren, und dann bearbeiten wir es. Wir werden den Namen in Or ändern, und wir haben die gleichen Bedingungen wenn das Land Deutschland entspricht, aber dieses Mal oder die Punktzahl höher als 50 ist, deshalb werde ich hier rübergehen und es in den Operator Or ändern Nun möchte ich etwas erwähnen, dass diese logischen Funktionen der englischen Sprache sehr ähnlich sind der englischen Sprache sehr ähnlich Wenn Sie diesen Code gerade lesen, ist es, als würden Sie einen Satz auf Englisch sagen. Was Sie hier also tun, ist , wenn das Land gleich Deutschland ist oder die Punktzahl höher als 50 ist, dann zeigen Sie die Verkäufe an. Das ist es. Siehst du, es ist, als würde man den englischen Satz in einen Code übersetzen den englischen Satz in einen Code Und es ist wirklich einfach zu schreiben und zu lesen, also ist es wirklich logisch Lassen Sie uns jetzt unsere Berechnung packen. Sie können sehen, dass es gültig ist. Lass uns gehen und Ok drücken. sofort können wir in der Ansicht sehen, dass wir mehr Werte als das Ende bekommen , weil das Ende sehr restriktiv ist. Gehen wir jetzt und schauen uns einige Kunden an. Sie können sehen, dass das erste, das wir haben, das Land, das nicht mit Deutschland vergleichbar ist, aus Frankreich stammt. Die erste Bedingung ist gescheitert, also hoffen wir auf die nächste. Aber die Punktzahl ist höher als 50, was bedeutet, dass dieser Kunde die Anforderung erfüllen wird. Es reicht, wenn nur ein einziger wahr ist. Deshalb lassen wir den Umsatz und den Output vom nächsten Kunden abwickeln. Beide Bedingungen kommen aus Deutschland, mehr als 50. Deshalb haben wir den Vertrieb wie den Endbetreiber. Aber beim dritten Kunden ist, wie Sie sehen können, die erste Bedingung gescheitert, weil Frankreich und die zweite ebenfalls gescheitert ist, weil die Punktzahl nicht höher als 50 ist. Deshalb sind beide gescheitert und wir haben keine Ergebnisse. Wir müssen zumindest an den Ausgängen etwas herausholen müssen. Das war's also, so funktioniert der Operator. Ordnung, jetzt haben wir die folgende Aufgabe für Sie, die Verkäufe nur für Kunden anzuzeigen , die entweder aus Deutschland oder Frankreich kommen. Sie können das Video jetzt springen lassen , um die Aufgabe abzuschließen, und wenn Sie fertig sind, können Sie sie fortsetzen Okay, schauen wir uns an, wie wir das machen können. Wir können ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir können es Vertriebsland nennen. Und wir werden mit den Aussagen beginnen. Dann haben wir die beiden Bedingungen. Der Kunde sollte entweder aus Deutschland oder Frankreich kommen. Das erste wird das Land sein, das Deutschland entspricht, und der Betreiber wird sein oder der Kunde könnte entweder aus Deutschland oder Frankreich kommen, Land, das Frankreich entspricht. Was kann passieren, wenn eine dieser Bedingungen erfüllt ist? Wir werden den Verkauf haben, dann den Verkauf und das war's. Lasst uns das beenden. Wie Sie sehen können, sehr einfach. Lass uns gehen und zuschlagen, okay. Wie üblich werden wir die Werte überprüfen. wir es per Drag & Drop hierher in die Ansicht, wir haben es hier in der Mitte. Machen wir es einfach ein bisschen größer und schauen uns die Kunden an. Jetzt überprüfen wir nur ein Feld, aber unter zwei Bedingungen. Entweder das Land, Frankreich oder Deutschland. Der erste Kunde, den wir sehen können, kommt aus Frankreich. Wir werden den Wert ermitteln. Auch beim zweiten werden wir den Verkaufswert ermitteln. Frankreich, USA. Wir werden keinen Wert erhalten , weil es nicht Teil der Bedingung ist. Wie Sie jetzt sehen können, kommen die Verkäufe aller Kunden entweder aus Frankreich oder Deutschland. Okay, jetzt werde ich dir schnell etwas zeigen. Gehen wir zurück zu unserem berechneten Feld Vertriebsland und bearbeiten es. Anstatt den Operator zu haben oder wir werden ihn jetzt verwenden, sagen wir, dass der Kunde aus Deutschland und gleichzeitig aus Frankreich kommen sollte . Es klingt komisch, oder? Also lass uns gehen und es versuchen. Lass uns auf Okay klicken und die Ergebnisse überprüfen. Sie können sehen, dass das Vertriebsland komplett leer ist Wir sehen also keine Werte, weil in unserer Situation der Kunde nur aus einem Land kommen sollte. Wir können diese Bedingung logischerweise nicht haben. Aus Datensicht ist dies nicht möglich In Ordnung Leute, was haben wir am Ende gelernt? Gehen wir weiter zum Irren-Operator. Okay, jetzt haben wir die folgende Aufgabe. Zeige die Verkäufe aller Kunden , die nicht aus Deutschland kommen. Wenn der Kunde aus anderen Ländern kommt, werden wir uns die Verkäufe und die Aussicht ansehen. Aber wenn der Kunde aus Deutschland kommt, sollte es Null sein. Ordnung, also lass uns jetzt gehen und ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir werden es Vertrieb Deutschland nennen. Und wir werden auch die F-Statements haben. Jetzt haben wir zwei Möglichkeiten, das zu tun. Die erste Option und die lange, bei der wir für jeden Wert innerhalb des Landes eine Bedingung erstellen werden. Neben Deutschland werden wir so etwas wie dieses Land machen, das den USA ebenbürtig ist. Und dann werden wir sagen Oder Land ist gleich, zum Beispiel Italien Und dann für das nächste, oder Land ist gleich Frankreich Wie Sie sehen können, erstelle ich für jeden Wert aus dieser Dimension Land eine Bedingung . Wenn Sie eine lange Liste von Ländern haben, werden Sie am Ende natürlich auch viele Bedingungen stellen . Was kann passieren, wenn ein neues Land in Ihre Datenquelle aufgenommen wird? Was kann passieren? Sie können jederzeit zur Berechnung gehen und sie als Bedingung hinzufügen. In dieser Option schließen wir alle Werte ein, die wir in der Ansicht sehen möchten Es gibt jedoch eine bessere Möglichkeit, dies zu tun, indem wir nur Deutschland ausschließen. Gehen wir und entfernen alles von hier. Wir werden sagen, ob das Land Deutschland ebenbürtig ist, und dieses Mal vor der Bedingung. Wir werden den Operator hier hinzufügen. Wir werden alles rückgängig machen. wenn die Kunden nicht aus Deutschland kommen Was kann passieren, wenn die Kunden nicht aus Deutschland kommen? Wir zeigen die Verkäufe, dann die Verkäufe und das war's. Wie Sie sehen können, ist es sehr kurz und einfach. Wir schließen nur einen Wert aus. Wir müssen nicht alle Werte addieren. Wir müssen uns keine Gedanken darüber machen, ob die Datenquelle einen neuen Länderwert enthält. Alles, was nicht Deutschland ist, wir werden die Verkäufe zeigen. Gehen wir und überprüfen die Werte. Ich gehe und drücke okay. Jetzt erhalten wir wie gewohnt ein neues berechnetes Feld in unserer Datenquelle. Ziehen wir einen Beitrag in die Ansicht, um die Werte zu überprüfen. Mach den Kopf einfach ein bisschen größer, um es lesen zu können. Dann scrolle nach oben und schon kommen die ersten Kunden aus Frankreich. Wir werden die Verkaufsinformationen einholen. Den nächsten aus Deutschland haben wir jetzt hier, wir haben auch den Kunden, fünf aus Deutschland, sechs auch aus Deutschland. Wir haben keine Verkaufsinformationen. Wir können also sehen, dass alle Kunden, die nicht aus Deutschland kommen , auch in diesem Bereich Verkäufe getätigt haben. Wir können das überprüfen, indem wir die Länder sortieren und es ist so und all diese Werte aus Frankreich sortiert, wir werden immer Verkaufsinformationen erhalten. Und wenn wir nach Deutschland gehen, sehen Sie, dass alle Kunden aus Deutschland keine Verkaufsinformationen in diesem Feld haben. Sie sagen, wir werden die Werte wieder bekommen. Wie Sie sehen können, ist es wirklich einfach zu bedienen und sehr nützlich, Filter und so weiter zu erstellen. Und auch, um sich auf eine bestimmte Kundengruppe zu konzentrieren. Unserer Meinung nach geht es dabei um die drei Betreiber. Sie sind wirklich nett zu benutzen. Ordnung, alle zusammen. Das ist alles für die logischen Operatoren. Damit haben wir alle acht logischen Funktionen in Tableau behandelt . sind wirklich wichtige Funktionen, da sie uns helfen werden, datengestützte Entscheidungen in der Analyse zu treffen. Damit haben wir die letzte Gruppe von Funktionen in der Kategorie Berechnungen auf Zeilenebene behandelt . Wir haben rund 40 Tableau-Funktionen gelernt. Und als Nächstes werden wir uns den Aggregatberechnungen in Tableau befassen. 145. Tableau | Aggregierte Funktionen: SUM, AVG; COUNT, COUNTD, MAX, MIN: Ordnung, jetzt werden wir über die zweite Art von Berechnungen sprechen , die wir in Tableau haben, die Aggregatberechnungen Und ich habe die Funktionen in zwei Gruppen aufgeteilt. Die erste Gruppe aggregiert die Kennzahlen in unserer Datenquelle, sodass wir die Summe, die durchschnittliche Anzahl usw. haben. Und die zweite Gruppe, in der wir die Dimensionen unserer Datenquelle aggregieren können . Und hier haben wir nur eine Funktion. Wir haben die Attribute. Jetzt konzentrieren wir uns auf die erste Gruppe, also darauf, wie die Kennzahlen in Tableau aggregiert werden. Ordnung, die erste Frage ist also, was sind Aggregatberechnungen in Tableau? Wenn Sie diese Berechnungen verwenden, aggregieren Sie die Zeilen der Datenquelle stellen das Ergebnis auf die Visualisierungsebene der Details. Das bedeutet, dass die Dimension, die Sie in der Ansicht verwenden , die Granularität der Kennzahl steuert Lassen Sie uns ein kurzes Beispiel haben. Um das zu verstehen, nehmen wir an, dass wir die Bestelltabelle in unserer Datenquelle haben . Wir möchten den Gesamtumsatz nach Produkten ermitteln. In diesem Beispiel ist der Umsatz eine Kennzahl und das Produkt die Dimension. Um den Gesamtumsatz zu ermitteln, können wir die Funktion Sum in Tableau verwenden. Sieh so aus. Wir können die Summe der Verkäufe in der Ansicht verwenden. Wir können eine Dimension haben, die Produkte. Es ist diejenige, die den Detaillierungsgrad in der Ansicht steuert . Und dann haben wir das Ergebnis der Funktion sum. Wir werden hier die Ergebnisse der Aggregationen platzieren. Gehen wir nun zu dieser Tabelle und gruppieren die Zeilen der Bestellungen nach den Produkten Wie Sie sehen können, basiert die erste Gruppe auf der Produktnummer eins. Dann haben wir die zweite Gruppe für die Produktnummer 23.4 Wie Sie sehen können, die Bestellungen jetzt in Gruppen unterteilt Auf der Visualisierungsebene werden wir genau nur eine Zeile für jede Gruppe haben Das bedeutet, dass wir für das erste Produkt nur eine Zeile haben können. Und dann geht die Tabelle los und fasst alle Verkäufe innerhalb dieser Gruppe Am Ende des Ergebnisses können wir den Wert 40 haben Wie Sie sehen können, gruppieren die Aggregatberechnungen die Zeilen aus der Datenquelle und werden in der Ausgabe der Visualisierungen als eine Zeile dargestellt , die dann zur nächsten Gruppe übergeht Für die beiden können wir nur eine Zeile haben und die Zusammenfassung der Verkäufe wird Und das Gleiche wird für das Produkt drei passieren, wir werden hier zwei Zeilen haben und die Zusammenfassung dieser Zeilen wird 45 sein Und für P 4 haben wir auch eine Reihe von Visualisierungen mit einem Gesamtumsatz von nur 15. Wie Sie sehen können, werden bei der Gesamtberechnung die Zeilen der Datenquelle gruppiert und als ein Wert in den Und der Detaillierungsgrad hängt von der Dimension ab , die in der Ansicht verwendet wird Aus diesem Grund sagen wir, dass bei aggregierten Berechnungen die Daten auf die Detailebene der Visualisierung gebracht werden. Und es ist nicht wie bei den Funktionen in den Berechnungen auf Zeilenebene , bei denen wir jeden Wert in derselben Zeile berechnet haben jeden Wert in derselben Zeile berechnet Wir wollen also, dass die Anzahl der Zeilen genau so bleibt wie zuvor So funktionieren die Aggregatberechnungen also. Und wir haben nicht nur eine Funktion. Wir haben hier mehrere Funktionen. Bei der ersten haben wir also die Summe, die wir gerade gelernt haben. Es kann die Gesamtsumme aller Werte in einem Feld zurückgeben. Und dann haben wir noch einen, den Durchschnitt. Es wird den Durchschnitt aller Werte zurückgeben . Dann haben wir die Zählung. Es wird die Anzahl der Werte in einem Feld zählen. Dann haben wir eine weitere sehr ähnliche Funktion namens count D. Dieses Mal zählen wir die Anzahl der eindeutigen Zeilen innerhalb eines Felds. Dann haben wir das Maximum und das Minimum. Es kann den Maximalwert oder den Minimalwert innerhalb eines Feldes zurückgeben . Wenn Sie nun die Syntax dieser Aggregatfunktionen überprüfen, wird es am einfachsten sein. Wenn Sie es mit anderen Funktionen vergleichen, folgen sie alle demselben Muster, sodass sie immer mit dem Namen der Funktionen beginnen. Zum Beispiel die Summe, der Durchschnitt, die Anzahl usw. Und alle akzeptieren nur ein Feld. Wie Sie sehen können, haben wir also die Summe der Verkäufe, den Durchschnitt der Verkäufe usw. Wir haben also nur ein Argument, und es ist sehr einfach. Lassen Sie uns jetzt in Tableau anfangen diese Aggregatfunktionen zu üben. Okay, also zurück zu unserer kleinen Datenquelle. Gehen wir zu den Produkten, und wie üblich bekommen wir die Kategorie und auch den Produktnamen. Nun werden diese beiden Dimensionen den Detaillierungsgrad definieren und der Produktname wird derjenige sein , der die Steuerung ausübt. Hier haben wir also die fünf Produkte in unserer Datenquelle. Um nun aggregierte Berechnungen in Tableau zu erstellen , gibt es zwei Möglichkeiten. Sie werden es tun Lokal, direkt nur für diese Ansicht oder global, indem Sie ein neues berechnetes Feld erstellen, das dann für alle anderen Arbeitsblätter verfügbar sein wird Schauen wir uns nun die ersten Methoden an, mit denen wir eine schnelle aggregierte Berechnung erstellen Wir werden zu den Bestellungen gehen und wir werden die Verkäufe übernehmen Ziehen Sie es einfach per Drag-and-Drop hierher in die Ansicht. Wie Sie vielleicht schon bemerkt haben, versucht Tableau immer, die Daten in den Visualisierungen zu aggregieren, und dafür wird Tableau die aggregierten Funktionen verwenden Wie Sie sehen können, haben wir die Verkäufe, aber davor haben wir die Summe der Das bedeutet, dass Tableau die Funktion sum verwendet, um Daten in der Ansicht zu aggregieren. Und das sind die Standardmethoden von Tableau, um die Daten zu aggregieren. Das bedeutet, dass in Tableau der Standardberechnungstyp verwendet werden kann. Bei der Kennzahl handelt es sich um die aggregierten Berechnungen. Und die Standardfunktion , die immer verwendet wird, ist die Summe. Um nun die Funktion zu ändern , die in den Aggregationen verwendet wird, können wir hier zu der Kennzahl gehen und mit der rechten Maustaste darauf klicken Und hier sehen wir, dass unser Feld eine Kennzahl ist. Und wenn wir die Summenfunktion verwenden, um das zu ändern, gehen wir zur Kennzahl und wir finden hier eine Liste aller verschiedenen Aggregatfunktionen , die wir in Tableau haben. Wir haben die Summe, den Durchschnitt, die Anzahl, Anzahl, die Unterscheidung, das Minimum, das Maximum und so weiter. Jetzt können wir zum Beispiel hierher gehen und es in den Durchschnitt ändern. Jetzt haben wir statt der Summe der Verkäufe den Durchschnitt der Verkäufe. Und wenn wir die Leistung hinzufügen, können wir die Durchschnittswerte ermitteln. Wie Sie sehen können, ist es sehr einfach. Mit nur einem Klick ändern wir die Aggregationsfunktion. Außerdem sind nicht viele Konfigurationen erforderlich, wie wir sie später in der Tabelle sehen werden , zum Beispiel Berechnungen oder die LOD-Ausdrücke Dieser ist also wirklich einfach. Wenn Sie die Funktion ändern möchten, gehen Sie einfach radikal zu dem Maß über, das darauf steht. Und dann hast du hier eine Liste aller Funktionen, die du konfigurieren kannst. Und natürlich hat alles, was ich jetzt aus diesen Funktionen auswähle keine Auswirkungen auf andere Blätter und hat keinen Einfluss auf unsere Datenquelle. Hier haben wir immer noch die Verkäufe. Wir haben kein Feld, das als durchschnittlicher Umsatz bezeichnet wird, sodass es für diese Visualisierung nur lokal verfügbar sein kann . Das bringt uns zur zweiten Methode, mit der wir eine aggregierte Funktion erstellen können, die global für alle anderen Arbeitsblätter oder Arbeitsmappen verfügbar ist alle anderen Arbeitsblätter oder Arbeitsmappen , die mit der Datenquelle verbunden sind Ordnung, nehmen wir nun an, dass ich ein zusätzliches Feld in meiner Datenquelle haben möchte , um die Summe der Verkäufe zu ermitteln Um das zu tun, werden wir ein neues berechnetes Feld erstellen. Es ist wirklich einfach. Wir werden es Total Sales nennen. Um dann die Aggregatfunktionen in Tableau zu sehen, können wir uns die Dokumentation hier ansehen . Gehen wir zu Alle Und dann wählen wir Aggregat. Und damit finden Sie alle Aggregatfunktionen in Tableau. Darin finden Sie auch die LOD-Ausdrücke, die wir hier haben, den Fix Include und so weiter Finden Sie den Gesamtumsatz. Wir werden die Funktion Summe haben und wie Sie sehen können, benötigt sie einen Ausdruck. Es werden die Verkäufe sein. Es wird nur ein Feld sein. Wir werden die Verkäufe haben. Und das ist alles. Wie Sie sehen können, wird die Berechnung bewertet. Lass uns gehen und zuschlagen, okay. Und damit haben wir ein neues kontinuierliches Maß in unserer Datenquelle. Aber hier, der Unterschied zwischen aggregierten Berechnungen und Berechnungen auf Zeilenebene, diese Berechnungen werden spontan durchgeführt, wobei die Berechnung auf Zeilenebene die Daten in der Datenquelle speichert Das heißt, wenn Sie die Datenquellendaten überprüfen oder wenn Sie sich die Daten von hier aus ansehen, können Sie feststellen, dass uns keine Informationen über den Gesamtumsatz vorliegen Wenn Sie nun die Daten durchsuchen, haben wir kein zusätzliches Feld mit der Bezeichnung Gesamtumsatz. Weil diese Informationen nicht aus Tableau neu berechnet und in der Datenquelle gespeichert werden Dies kann spontan geschehen, wenn Sie das Feld zur Visualisierung bringen Das bedeutet, dass Tableau die Aggregatberechnungen nicht sofort ausführt , während Sie sie erstellen , und das Ergebnis dann in die Datenquelle einfügt. Tableau erledigt das im Handumdrehen. Das liegt daran, dass Tableau nicht weiß , welchen Detaillierungsgrad Sie für die Visualisierungen benötigen Wie Sie wissen, verfügt die Datenquelle über den Detaillierungsgrad. Aus diesem Grund kann nur ein Berechnungstyp, die Berechnungen auf Zeilenebene, die Berechnungen auf Zeilenebene, vorab ausgeführt und in der Datenquelle gespeichert werden, und der Rest kann im laufenden Betrieb bleiben. Das bedeutet, dass unser neues berechnetes Feld, das die Aggregatfunktionen verwendet , keine Daten in der Datenquelle speichert. Die Daten werden berechnet. Sobald Sie es in die Ansicht ziehen und dort ablegen, bleibt es leer, solange Sie es nicht verwenden. Lass uns das hier schließen. wir es per Drag-and-Drop in die Ansicht, um die Ergebnisse zu überprüfen. In dieser Ansicht haben wir nun den Gesamtumsatz für die Produkte ermittelt, da der Produktname den Detaillierungsgrad bestimmt. Nehmen wir an, Sie möchten den Gesamtumsatz nach Kategorien aufgeschlüsselt haben . In dieser Ansicht müssen Sie den Produktnamen entfernen. Um das zu tun, werden wir den Produktnamen aus der Ansicht entfernen. Und damit haben wir den Gesamtumsatz für jede Kategorie erhalten. Das bedeutet, dass die Gesamtberechnungen oder die Granularität der Maßnahmen vom Detaillierungsgrad der Visualisierungen abhängen werden Detaillierungsgrad der Visualisierungen Die Dimension kann alles kontrollieren . werden den Detaillierungsgrad kontrollieren , den wir in der Ansicht sehen. Schauen wir uns nun an , wie Tableau diese Zahlen in die Ansicht gebracht hat. Okay, in der Datenquelle haben wir also 15 Bestellungen. Und in den Visualisierungen haben wir gesagt, okay, wir hätten gerne die Kategorie Tableau abgeschafft und die Kategorie zu den Visualisierungen hinzugefügt Und da drinnen gibt es quasi zwei Werte. Also holen wir uns das Zubehör und die Monitore. Also werden wir damit nur zwei Reihen haben. Dann können wir den Umsatz haben, den Gesamtumsatz. Tableau wird die Verkäufe für jede Kategorie zusammenfassen . Wie Sie sehen können, wird Tableau die Bestellungen in zwei Gruppen aufteilen. Eine mit der Kategorie Zubehör und die andere mit dem Monitor. Um nun den Gesamtumsatz der Zubehörtabelle zu ermitteln, gehen wir einfach vor, alle diese Verkaufswerte zu aggregieren und das Ergebnis auszugeben. Die erste Tabelle wird ungefähr 2377 für die nächste Gruppentabelle haben und kann dasselbe tun Ich gehe für all die Bestellungen unter der Kategorie, Überwachen und los und aggregieren all die Werte , die wir erhalten werden , etwa 4.129 Wie Sie sehen können, kann die Tabelle die Zeilen nach der Dimension aufteilen , die in den Visualisierungen in diesem Beispiel verwendet wird den Visualisierungen Es wird nach Kategorien geordnet sein, es wird es in zwei Gruppen aufteilen Und dann können Sie die Aggregatfunktionen anwenden. Lass uns zum nächsten übergehen. Wir möchten den durchschnittlichen Umsatz für jede Kategorie ermitteln. Um das zu tun, erstellen wir ein neues berechnetes Feld, wir Durchschnittsverkäufe nennen werden. Die Funktion ist sehr einfach. Es ist der AVG, der Durchschnitt. Dann können wir unseren Außendienst haben und das erledigt, es ist ziemlich einfach. Lass uns gehen und Ok drücken. Und wie üblich erhalten wir ein neues leeres Feld in der Datenquelle, aber sobald wir es in die Ansicht ziehen und mit der Maus verschieben, wird die Berechnung durchgeführt. Lass uns das machen. Wir können den durchschnittlichen Umsatz für jede Kategorie ermitteln. Wie Tableau die Berechnungen durchgeführt hat, ist sehr einfach. Tabelle werden die Zeilen innerhalb der anderen wieder in zwei Gruppen aufgeteilt . Die erste Gruppe für das Zubehör, also geht es los und. All diese Werte in den Verkäufen. Und dann wird es durch die Gesamtzahl der Bestellungen in dieser Kategorie geteilt . Hier haben wir ungefähr acht Bestellungen. Der endgültige Wert wird bei etwa 297 liegen. Das Gleiche wird für die zweite Gruppentabelle passieren , wir werden all diese Werte addieren und dann durch sieben teilen, dann durch sieben teilen weil wir nur sieben Bestellungen für den Monitor haben und als Ergebnis 590 erhalten werden. Wir können wieder sehen , dass diese Dimensionskategorie darüber entscheidet, wie die Berechnung durchgeführt werden kann und auch, wie die Daten aufgeteilt werden. Das ist alles für die Durchschnittsfunktion. Lass uns zum nächsten übergehen. Wir haben die Zählung. , wir möchten die Bestellungen für jede Kategorie finden. Um das zu tun, können wir erneut ein neues berechnetes Feld erstellen, und wir werden es Anzahl der Bestellungen nennen. Die Funktion ist wirklich einfach, also verwenden wir die Zählungen, und darin brauchen wir nur ein Feld. Dieses Mal werden wir die Bestell-IDs zählen. Um das zu tun, verwenden wir die Bestell-ID und das war's. Wir zählen, wie viele Bestell-IDs wir in unserer Datenquelle haben. Die Berechnung ist gültig, los geht's und drück. Okay. Wie üblich werden wir eine kontinuierliche Messung in unserer Datenquelle erhalten. Lassen Sie uns das in der Ansicht ablegen und die Ergebnisse überprüfen. Wir können sehen, dass wir im Zubehör acht Bestellungen erhalten haben, und auf dem Monitor haben wir sieben Bestellungen erhalten. Schauen wir uns nun an, wie Table das macht. Es ist sehr einfach. Auch hier sind unsere Daten aufgeteilt in und Tableau fängt an, einfach die Zeilen zu zählen Wie viele Reihen haben wir also im Zubehör? Es werden acht Reihen sein. Wir haben hier acht Bestellungen. Und wenn Sie die Zeilen auf dem Monitor zählen, erhalten Sie auch sieben Befehle. Mit der Zählfunktion zählen wir einfach die Zeilen. Das heißt, beim Zubehör haben wir acht Reihen und auf dem Monitor sieben Bestellungen. Es gibt noch eine weitere Besonderheit an der Zählung. Nehmen wir an, das ist in unseren Daten, wir haben Nullen Nehmen wir an, wir haben keine Bestellnummer. Es ist leer, es ist Null. Also, was kann hier passieren? Tableau wird es nicht zählen. In diesem Beispiel zählt Tableau also nur sechs statt sieben, wir erhalten sechs. Und das wird sich auch auf die vorherige Funktion auswirken, den Durchschnitt, wie wir zuvor gelernt haben. Es wird all diese Werte addieren und dann kann es durch die Anzahl der Bestellungen geteilt werden. Nehmen wir also an, dass wir dieses Mal hier eine Null haben. Tableau wird es nicht durch sieben teilen. Tableau wird es durch sechs teilen. Und hier noch einmal eine Erinnerung daran, dass wir mit den Nullen in unseren Daten umgehen müssen , während wir lernen, bevor wir das Z-Ende oder das Nal-Finale usw. verwenden das Z-Ende oder das Nal-Finale usw. Wenn wir es also durch sechs teilen, kann das etwas anderes sein, als es durch sieben zu teilen , was richtiger ist, tut mir leid, wir haben Sind sechs Ordnungen, das heißt, achten Sie darauf, ob Sie das Gefühl haben, dass Sie die Aggregate zusätzlich berechnen, unabhängig davon, ob es Nullen hat Denn wenn wir hier eine Null haben, erhalten wir ungenaue Ergebnisse Wir haben nicht sechs Befehle, wir haben sieben Befehle im Monitor In Ordnung, das ist alles für diese Funktion, die Zählung. Ordnung, jetzt gehen wir zu einer sehr ähnlichen Funktion in Tableau über, der Anzahl D. Sie gibt die Anzahl der eindeutigen oder unterschiedlichen Werte innerhalb eines Felds zurück . Es klingt sehr ähnlich wie die Zählungen, aber hier haben wir einen Unterschied zwischen ihnen, bei dem wir nur die unterschiedlichen Werte zählen. Lassen Sie uns ein Beispiel nehmen , um den Unterschied zu verstehen. Wir möchten jetzt die Anzahl der Produkte in jeder Kategorie anzeigen . Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen. Nennen wir es Anzahl der Produkte. Dieses Mal beginne ich zunächst mit der Anzahl der Funktionen, um Ihnen die Unterschiede zwischen ihnen aufzuzeigen. Und wir werden das Feld Produkt-ID verwenden. Gehen wir und wählen das aus. Und dann, okay nochmal, wir haben ein neues berechnetes Feld. Lass es uns bei den Ergebnissen zeigen. Und wir können sehen, dass die Ergebnisse der Anzahl der Bestellungen hier sehr ähnlich sind. Auch hier haben wir acht Produkte für das Zubehör und sieben Produkte für den Monitor. Was ist jetzt hier passiert? Nun, wenn Sie die Daten in der Bestellung überprüfen, haben wir nur zwei Produkte mit dem Zubehör und auch nur zwei Produkte für den Monitor bekommen. Warum wir Ta und Civil haben. Und das liegt daran, dass Tableau die Anzahl der Zeilen zählen wird, ob es sich dabei um die Anzahl der Zeilen zählen wird, Duplikate handelt oder nicht, es spielt keine Rolle Also wird Tableau gehen und zählen. Okay, hier haben wir acht Zeilen, das heißt, wir haben acht Produkte. Deshalb können wir die Zählfunktion für diese Aufgabe nicht verwenden . Wir müssen ein anderes Ding verwenden, wo wir die Zählung D verwenden werden. Lassen Sie uns das ändern. Ich gehe zu den berechneten Feldern. Es wird einfach ein D nach der Zählung hinzugefügt , um die nächste Funktion zu verwenden. Wir haben also die Produkt-ID gezählt. Lass uns gehen und auf Okay klicken. Und wie Sie im Ergebnis sehen können, haben wir jetzt zwei für das Zubehör und zwei für den Monitor. Schauen wir uns also an, wie Tableau hier funktionieren wird. Tableau kann die unterschiedlichen oder eindeutigen Werte innerhalb des Felds zählen oder eindeutigen Werte innerhalb des Felds Dieses Mal wird Tableau auf den Inhalt des Felds achten , also wird es anfangen zu zählen Okay, hier haben wir die USP-Maus. Das ist einer. Dann haben wir beim nächsten die gleichen Informationen. Tableau wird sie überhaupt nicht zählen. Das Gleiche gilt für die dritte, dann für die vierte Bestellung, wir haben ein neues Produkt. Hier haben wir also einen neuen Wert, die Logiktastatur. Also hier haben wir zwei, dann fahren wir mit den gleichen Sachen fort. Also hier haben wir die gleichen Werte. Tableau wird sie am Ende nicht zählen. Tableau hat hier zwei eindeutige Werte gezählt. Hier haben wir zwei Produkte für das Zubehör Deshalb wird Tableau bei der Ausgabe zwei Produkte einsetzen Die nächste Kategorie, also fangen wir gleich an, wir haben den LG Full-HD-Monitor Dies ist ein Produkt, das zweite ist dasselbe. Der Wert zählt es nicht, dann wird zum dritten Wert übergegangen. Wie Sie sehen können, sind es neue Produkte, neuer Wert. Es wird also zwei zählen. Und der Rest zählt nichts, weil er auch die Tabelle dupliziert und die Anzahl der eindeutigen Werte innerhalb des Feldes Deshalb werden wir auch hier zwei haben , was genauer ist Wir haben nur zwei Produkte für das Zubehör und nur zwei Produkte für den Monitor. Das ist der Unterschied zwischen zählen und zählen D. Count geht einfach blindlings hin und zählt, wie viele Rollen haben wir in jeder Kategorie Aber Zählung D wird gehen und den Inhalt überprüfen, und es werden nur die eindeutigen und unterschiedlichen Werte gezählt eindeutigen und unterschiedlichen Werte In Ordnung, jetzt gehen wir zu den letzten beiden über. Wir haben das Maximum und das Minimum. Das sind sehr einfache Funktionen in Tableau. Der Maximalwert kann den höchsten Wert innerhalb eines Feldes ermitteln , und Männer können den niedrigsten Wert innerhalb eines Feldes ermitteln. Lass uns nachschauen, wie es funktionieren kann. Nehmen wir also an, wir möchten die höchsten Umsätze für jede Kategorie anzeigen . Um das zu tun, werden wir ein neues berechnetes Feld erstellen. Nennen wir es „Höchster Umsatz“. Und dann können wir die Max-Funktion verwenden und wir haben die Verkäufe. Es ist sehr einfach, es braucht immer ein Feld, das gesetzt ist. Klicken wir auf Okay und überprüfen wir die Ergebnisse. Schauen wir uns das mal an, damit wir sehen können das Zubehör 525 am meisten verkauft wurde und der Monitor mit 1691 am meisten verkauft Schauen wir uns also an, wie das funktioniert. Wie üblich sind unsere Daten in zwei Gruppen aufgeteilt. Wir beginnen mit der ersten Gruppe, also wird die Tabelle alle diese Werte überprüfen. Was sind die höchsten Werte innerhalb dieser Verkäufe? Es wird die Tabelle 525 sein , die es als Ergebnis präsentieren wird. Dann gehen wir zur zweiten Gruppe über. Tabelle nimmt also all diese Werte und vergleicht sie miteinander, um den höchsten Wert zu finden. Und es wird diese Reihenfolge Nummer zwei sein die den höchsten Umsatz innerhalb unserer Daten für diese Kategorie darstellt. Überwachen Sie das. funktioniert die Max-Funktion in Tableau. Gehen wir zum nächsten Schritt über, um die niedrigsten Umsätze für jede Kategorie zu ermitteln. Wir werden die gleichen Sachen machen. Wir werden ein neues berechnetes Feld haben, niedrigste Umsätze. Dieses Mal können wir die Funktion verwenden und dann unser Feld Umsatz, das festlegt, auf OK klicken . Lassen Sie uns es auch als Ergebnis präsentieren, um es zu vergleichen. Wir können also feststellen, dass der niedrigste Umsatz im Bereich Zubehör bei 56 liegt. Und auch der niedrigste Wert für den Monitor liegt bei 40. Das Gleiche, Tableau. Ich gehe und überprüfe all diese Werte für die erste Gruppe Was ist der niedrigste Umsatz? Wie Sie sehen können, wird es diese Reihenfolge sein, Bestellung Nummer zehn wird der niedrigste Wert sein. Und dann wird Tableau diese Gruppe von Werten überprüfen , um den niedrigsten Wert zu finden, es wird dieser 139 sein. Tableau umgibt nur die Zahlen, deshalb haben wir hier 40, aber in Wirklichkeit sind es 39,97. Das war's also So funktionieren Max und Main in Tableau. Wie Sie sehen können, sind die Aggregatfunktionen in Tableau sehr einfach. Diese Funktionen wie ich denke, das ist mein einfachstes Tutorial, das ich in der Tableau-Serie erstellt habe. Ordnung, Leute, das ist alles für diese sechs Funktionen In Ordnung, Leute, das ist alles für diese sechs Funktionen, um die Kennzahlen unserer Datenquelle zu aggregieren. Als Nächstes werden wir darüber sprechen, wie man die Dimensionen mithilfe der sehr verwirrenden Funktion, dem Attribut, aggregiert die Dimensionen mithilfe der . 146. Tableau | ATTR-Attributfunktion: Wir werden über eine weitere Aggregatfunktion in Tableau sprechen Aggregatfunktion in Tableau Aber dieses Mal wird diese Funktion etwas ganz Besonderes sein und sie ist sehr verwirrend. Viele Leute sind zuerst verwirrt über die Attributfunktion in Tableau. Wie üblich können wir das Konzept dahinter verstehen und dann in Tableau üben. Bisher haben wir gelernt, dass die Aggregatfunktion dazu dient , die Zahlen, die Kennzahlen in unserer Datenquelle, zu aggregieren . Das macht Sinn, oder? Um den Gesamtumsatz im Blick zu haben. Aber wie wäre es nun, die Werte der Dimensionen zu aggregieren, zum Beispiel die Kunden oder die Produkte? Wie aggregiert man diese Werte? Wir können nicht die Summenfunktion verwenden um die Dimensionen zu aggregieren. Wir können die Attributfunktion, die Attributfunktion in Tableau, verwenden die Attributfunktion in Tableau, , um die Werte der Dimensionen der Datenquelle zu aggregieren und Dimensionen der Datenquelle das Ergebnis in der Ansicht darzustellen. Aber dieses Mal möchte ich die Werte der Kunden nach Produkten zusammenfassen . Dazu können wir das Funktionsattribut verwenden. Für die Kunden in der Ansicht können wir zwei Werte verwenden. Zuerst haben wir die Dimension Produkt. Dieser wird den Detaillierungsgrad dieser Ansicht definieren . Hier haben wir ein weiteres Feld, in dem wir das Ergebnis der Aggregation der Kunden haben können , das Attribut des Kunden Hier haben wir zwei Möglichkeiten. Die erste, wenn alle Werte gleich sind, wird ein einziger Wert zurückgegeben, derselbe Wert. Oder wenn wir mehrere Werte haben, geht das Risiko zurück. Das mag sehr verwirrend oder komplex klingen , aber mach dir darüber keine Sorgen. Lassen Sie uns hier einfach noch einmal dem Beispiel folgen, da wir die Daten nach den Produkten gruppieren zu denen Tableau gehen wird, und die Bestellungen nach den Produkten gruppieren die Bestellungen nach den Produkten Die erste Gruppe für das Produkt Nummer eins, die zweite Gruppe für zwei und so weiter In den Visualisierungen werden wir wie bei allen anderen Aggregatfunktionen nur eine Zeile für jede Gruppe haben wie bei allen anderen Aggregatfunktionen nur eine Zeile für jede Gruppe Für die erste Gruppe haben wir nun eine Zeile, die Pay-One und Tableau überprüft die Werte innerhalb der Kunden für diese Wie Sie sehen können, haben wir in diesen drei Zeilen dieselben Informationen. Wir haben John, John, John. Wir haben den gleichen Wert, also sind wir bei den ersten Optionen. Wenn alle Werte identisch sind, kann ein einzelner Wert zurückgegeben werden. Deshalb wird die Tabelle zurückkehren. In der Ausgabe hat John mit diesem Tablet die erste Option implementiert. Lass uns zur nächsten Gruppe gehen. Also die beiden, wie Sie an den Kunden sehen können , und die beiden haben wir hier unterschiedliche Werte. Also der erste ist John, der zweite ist Maria. Maria, wir haben nicht dieselben Werte, Rechte. Wir haben unterschiedliche Werte. Aus diesem Grund wird Tablet die zweite Option ausführen, da wir mehrere Werte haben und die Tabelle das Risiko zurückgibt. Deshalb haben wir hier und tricksen andere Ergebnisse. So funktioniert die Attributfunktion in Tableau. Lassen Sie uns zu den nächsten Produkten übergehen. Lassen Sie uns sehen, dass wir die P drei haben und wie Sie sehen können haben wir hier wieder zwei verschiedene Werte, John und Maria. Sie sind nicht dasselbe. Aus diesem Grund wird die zweite Option aktiviert. Und die Tabelle wird das Sternchen haben. Weitere Ergebnisse für das Produkt. Vier, lassen Sie uns nachsehen. Wir haben Maria und Maria, wir haben den gleichen Wert. Aus diesem Grund wird die Tabelle die erste Option ausführen bei der alle Werte identisch sind, und dann erhalten wir denselben Wert in der Ausgabe. Deshalb haben wir Maria. Das war's für die Attributfunktion. Das ist wirklich einfach, oder? Sobald Sie ein Beispiel haben, wird alles klar sein. Auch hier gilt: Wenn die Werte identisch sind, wie hier John, dann erhalten wir denselben Wert. Und wenn die Werte unterschiedlich sind, Sie also mehrere Werte haben, dann wird die Tabelle den Asterix haben Und jetzt fragen Sie sich vielleicht, was dieser Asterix in der Ansicht bedeutet Wird es in der Tabelle als Hinweis oder Warnung verwendet , um Ihnen mitzuteilen, dass es in diesem Feld mehr Details innerhalb der Kunden gibt , und der Asterix kann Ihnen auch helfen, die Beziehung zwischen den Dimensionen, beispielsweise zwischen den Kunden und den Produkten, zu verstehen beispielsweise zwischen den Kunden und den Produkten, Wie Sie sehen können, haben wir für das zweite Produkt mehrere Werte, haben wir für das zweite Produkt mehrere Werte, es ist also wie eine Eins-zu-Beziehung Aber für das erste Produkt haben wir eine Eins-zu-Eins-Beziehung. Wir haben also nur einen Kunden für nur ein Produkt. Damit können Sie die Beziehung zwischen den Dimensionen verstehen . Ordnung, damit haben wir verstanden, dass wir in Tableau die Maße natürlich wie in der Summenfunktion aggregieren können . Aber wir können auch die Dimensionen innerhalb der Datenquelle mithilfe der Attributfunktion in Tableau aggregieren innerhalb der Datenquelle mithilfe der . Das ist also die Hauptaufgabe , bei der wir normalerweise die Attributfunktion verwenden , um die Dimensionen zu aggregieren. Gehen wir nun zurück zu Tableau, um diese Funktion zu üben. Ordnung, also werde ich Ihnen ein sehr kurzes Beispiel zeigen wie Sie die Attribute in Tableau erstellen. Bleiben wir bei der kleinen Datenquelle. Gehen wir dieses Mal zu den Kunden. Wir werden uns auch die Länder und Städte anschauen. Jetzt möchte ich die Dimension Stadt in dieser Ansicht zusammenfassen . Um das zu tun, können wir das Funktionsattribut verwenden. Es gibt zwei Möglichkeiten, dies zu tun. Entweder global und lokal, wie üblich, lokal nur für diese Ansicht, global für alle anderen Arbeitsblätter Sehen wir uns den schnellen , den lokalen an. Um das zu tun, gehen wir in die Stadt hier drüben, schreiben einen Klick darauf und dann findest du diese Option zwischen den Dimensionen und Maßen. Diesmal haben wir die Attribute. Auch dies ist nicht die dritte Option der Metadaten, die wir zuvor gelernt haben , Dimensionen und Maße. Dies ist einfach eine Aggregatfunktion, die Tableau einfach zwischen diese beiden Optionen gestellt hat. Es ist nicht die dritte Option, es ist eine Aggregatfunktion. Lass uns gehen und darauf klicken. Jetzt können wir anhand des Feldnamens sehen, dass wir das Funktionsattribut auf das Feld City angewendet haben. Und die Detailebene in unseren Visualisierungen ist nicht mehr wie zuvor die Stadt, das Land, die Stadt wird einen aggregierten Wert haben Für Frankreich haben wir Paris, für Deutschland und die USA haben wir das Risiko Lassen Sie uns schnell sehen, wie Tableau das gemacht hat. Okay, hier ist die Attributfunktion in Tableau etwas ganz Besonderes . Es ist nicht wie bei allen anderen Aggregatfunktionen , bei denen wir von der Datenquelle ausgehen. Hier beginnen wir mit den Visualisierungen, abhängig von der Visualisierungsebene der Details, die wir in der Ansicht haben Es wird die Berechnung durchführen . Hier haben wir die Visualisierungen, das Land und die Stadt Es wird sich nur auf diese beiden Dimensionen konzentrieren. Am Anfang haben wir Frankreich, Paris, und wir haben zwei Werte für Deutschland und zwei Werte für die USA. Da es sich bei der Ansicht nur um die Länderdimension und die Stadt um eine Aggregation handeln kann, wird der Detaillierungsgrad das Land sein Das bedeutet, dass wir nur drei Zeilen haben werden, nur drei Werte Tableau wird uns zeigen, wie wir hier auf der linken Seite sehen können , dass wir Frankreich, Deutschland und die USA haben. Wie wir nun gelernt haben, wird Tableau die Werte überprüfen Wenn alle Werte identisch sind, erhalten wir denselben Wert für Frankreich, wir haben nur einen Wert, es wird derselbe Wert sein, und Tableau wird ihn an der Ausgabe platzieren Dann die nächste, Deutschland, wir haben diese Gruppe von Zeilen. Wir haben zwei Reihen, Berlin und Stuttgart. Wir haben zwei verschiedene Werte. Aus diesem Grund wird Tableau das Sternchen an der Ausgabe platzieren . Das Gleiche gilt für die USA Wie Sie sehen können, haben wir zwei verschiedene Werte, also haben wir mehrere Werte und dafür kann Tableau auch das Astrisk an den Ausgängen anzeigen Und deshalb haben wir hier nur Paris für Frankreich und zwei Astrisks für die anderen Sie können also sehen, dass das sehr einfach ist. Gehen wir zu einem anderen Beispiel, um den Anwendungsfall der Attribute zu verstehen. In Ordnung, alle zusammen, also jetzt könnten wir fragen, okay, nett. Wir können die Dimensionen jetzt aggregieren, aber wo verwende ich sie in meinen Dashboards Was sind also die tatsächlichen Anwendungsfälle für die Attributfunktionen in Tableau Nun, normalerweise neige ich dazu, die Attributfunktionen in zwei Anwendungsfällen zu verwenden. Der erste im Tooltip, wo ich den Benutzern mehr Details zu den Aggregationen zeigen möchte mehr Details zu den Aggregationen Lass mich dir zeigen, wie ich das normalerweise mache. Lassen Sie uns zur Big-Data-Quelle gehen und dann gehen wir zu den Kunden. Nehmen wir zum Beispiel das Land, die Stadt, alle Informationen über den Standort und auch die Postleitzahl. Dann möchten wir wie gewohnt die Verkaufsinformationen anzeigen. Gehen wir also zu den Bestellungen und bringen die Verkäufe in die Spalten. Und wir werden die Etiketten und auch die Farbe der Verkäufe zeigen . Jetzt können wir also sehen, dass der Detaillierungsgrad unserer Visualisierung auf der Postleitzahl basieren wird . Da es uns auf die niedrigste Detailebene bringen wird , wir an, die Anforderungen wollen, dass wir über die Detailebene der Stadt und nicht über die Postleitzahl verfügen . Es gibt zwei Möglichkeiten, dies zu tun. Entweder wir können gehen und die Postleitzahl aus der Ansicht hier drüben entfernen. Damit hatten wir den Detaillierungsgrad der Stadt. Aber jetzt wollen wir sehen, dass ich die Postleitzahleninformationen immer noch die Postleitzahleninformationen als Details für die Benutzer in dieses Bild integrieren möchte. Ich kann nicht einfach ziehen und versuchen. Leg es hierher, es wird die Daten aufteilen, oder? Sie können hier sehen, Paris, wir haben zwei Werte. Stattdessen können wir die Attributfunktionen in Tableau verwenden, wenn wir dennoch in dieser Visualisierung darstellen müssen die Postleitzahlinformationen dennoch in dieser Visualisierung darstellen müssen. Wie wir bereits gelernt haben, können wir hier drüber gehen und es schnell auf Attribut umstellen, oder wir können es global erstellen, um es erneut in verschiedenen Arbeitsblättern zu verwenden Gehen wir und wählen das aus. Wir werden ein neues berechnetes Feld erstellen. Ich nenne es Attribute, Postleitzahl. Die Funktion ist sehr einfach. Es wird sich auf dem Attribut befinden und nur ein Feld akzeptieren. Es werden die Postleitzahlen sein. Es sollte eine Dimension sein. Das war's, die Berechnung ist gültig. Lass uns gehen und zuschlagen. Okay, wir haben also ein neues berechnetes Feld, eine neue Dimension. Gehen wir und bringen es zur Ansicht. Ich entferne die Postleitzahl. Jetzt können wir schnell verstehen , dass die Postleitzahl und die Stadt fast auf dem gleichen Detaillierungsgrad sind. Wie Sie sehen können, haben wir immer Werte, aber nur zwei Länder, in denen wir das Sternchen haben Wir haben also Paris und Portland. Damit verstehen wir die Beziehung zwischen der Postleitzahl und der Stadt. Sie sind fast auf dem gleichen Niveau, aber manchmal haben wir mehr Details. In Paris haben wir hier unterschiedliche Werte für die Postleitzahl und auch für Portland. Um diese Details für die Benutzer anzuzeigen, können wir es entweder als Feld hier als Kopfzeile belassen oder besser um Platz in den Visualisierungen zu sparen und nicht viele Überschriften anzuzeigen Wir können es im Tooltip zeigen. Um das zu tun, ziehen wir unser Feld per Drag-and-Drop in die Details. Und dann haben wir hier diese Option , um unseren Tooltip zu konfigurieren. Lass uns jetzt reingehen. Wie Sie sehen können, haben wir vier Informationen: Stadt, Landesverkauf und unser neues Feld, das Attribut Postleitzahl. Aber ich würde es gerne umbenennen , um es den Benutzern zu erleichtern, es zu lesen, also werden es die Postleitzahlinformationen sein. Gehen wir und klicken auf Okay und jetzt auf Hinzufügen. Die Benutzer bewegen den Mauszeiger über diese Informationen. Sie können sehen, dass wir mehr Informationen über die Stadt haben. Wir haben die Informationen zur Postleitzahl darin, und wenn wir mehrere Werte haben, wie in Paris, können wir das Astrisk haben, das ich den Benutzern normalerweise erklärt Wenn Sie das As-Risiko finden, bedeutet das, dass wir mehr Details zu den Aggregationen haben , was die Neugier der Benutzer wecken könnte der Benutzer detailliertere Analysen der Postleitzahlen und nicht der Städte Und damit präsentieren wir die Informationen zu den Postleitzahlen, obwohl das unser Detaillierungsgrad in den Visualisierungen ist, nämlich die Dies ist ein sehr häufiger Anwendungsfall für das Attribut, bei dem Sie weitere Details für die Visualisierungen präsentieren können Auch wenn Sie sehr viele aggregierte Daten in der Ansicht haben, und dafür verwenden wir die Abate-Funktion Aber manchmal, wie in den meisten Fällen, kommt es vor, dass die Benutzer diese Informationen sehen wollen, sie wollen die Postleitzahlen und die Verkaufsinformationen für sie sehen und die Verkaufsinformationen für Um das zu tun, gehen wir wie folgt vor. Wir erstellen ein neues Blatt, und dieses Mal erstellen wir eine Ansicht in der die Postleitzahl die Detailebene angezeigt werden. Alles, was wir benötigen ist die Postleitzahl und auch die Verkäufe. Ziehen Sie die Verkäufe per Drag-and-Drop in die Ansicht. Machen wir es einfach etwas größer, um die Header-Informationen zu sehen. Das ist es also. Nennen wir es Verkauf nach Postleitzahlen. Diese Ansicht kann jetzt in die ursprüngliche Ansicht eingebettet werden. Um das zu tun, kehren wir zu unserer Ansicht zurück, in der wir die Stadt als Detailebene verwenden. Jetzt möchten wir eingebettete Arbeitsblätter in dieser Ansicht, im Tooltip, erstellen Gehen wir hier zum Tooltip. Lass uns eine neue Leitung haben. Und dann gehen wir zu diesem Menü hier drüben, den Beilagen. Bei der ersten Option zeigt uns die Blatttabelle alle Blätter , die wir in dieser Arbeitsmappe haben Es wird der letzte sein, Verkäufe nach PLZ. Lass uns da drauflos gehen. Jetzt haben wir mithilfe des Tooltips, der festgelegt wird, ein weiteres Arbeitsblatt in die Ansicht eingebettet . Es ist sehr einfach. Lass uns zuschlagen, okay. Gehen wir jetzt und fahren mit der Maus über diese Städte. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt eine Tabelle oder eine Ansicht, kleine Ansicht im Tooltip, falls Sie nach Paris reisen. Jetzt sehen wir die beiden Postleitzahlen, und das wird der Verkauf dieser Postleitzahlen sein. So mache ich es normalerweise als nächsten Schritt, wenn die Benutzer mehr Details sehen möchten. Aber das erfordert natürlich mehr Berechnungen und mehr Ressourcen in Tableau, um eine Ansicht in eine andere zu übertragen. Wenn die Benutzer mit dem Astrix zufrieden sind, bleiben Sie beim Attribut Wenn sie jedoch mehr Details benötigen, müssen Sie eine weitere Ansicht erstellen und diese dann in den Tooltip einfügen In Ordnung, das war's also für den ersten Anwendungsfall. Wir verwenden das Attribut, um den Benutzern mehr Details anzuzeigen , wenn wir eine hohe Anzahl von Aggregationen in der Ansicht haben eine hohe Anzahl von Aggregationen in der Ansicht und wir verwenden es normalerweise im Tooltip Ordnung, jetzt kommen wir zum zweiten Anwendungsfall, bei dem ich die Attributfunktionen in meinem Projekt normalerweise verwende , um die Datenqualität innerhalb der Datenquellen zu überprüfen Wenn Sie mit den Daten arbeiten, haben Sie normalerweise einige Erwartungen an die Datenqualität. Und wenn Sie einen Verdacht haben, können wir die Attributfunktionen verwenden um die Situation zu untersuchen Nehmen wir zum Beispiel an, dass in unseren Daten nur ein Land für jeden Kunden erwartet wird, sollten die Daten aus irgendeinem Grund nicht zulassen, dass für jeden Kunden mehrere Länder angegeben Wenn Sie diesen Informationen skeptisch gegenüberstehen oder wir die Qualität der Daten, die wir erhalten, überprüfen möchten, können wir die Attributfunktionen wie folgt verwenden Wir können zum Beispiel gehen und die Kundennummer nehmen Wir können den Vornamen und den Nachnamen verwenden, aber jetzt möchten wir die Qualität des Landes überprüfen . Aber da wir viele Daten in unserer Datenquelle haben, kann es jetzt wirklich schwierig sein, einfach überprüfen, um zu verstehen, ob wir mehrere Werte für jeden Kunden haben oder ob es sich um eine Eins-zu-Eins-Beziehung handelt. Stattdessen können wir das Land mithilfe der Attributfunktion aggregieren. Lass es uns dieses Mal auf die schnelle Art machen. Oder klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Land und lassen Sie uns die Attributfunktion anwenden. Am Anfang siehst du vielleicht, okay, nichts hat sich geändert. Aber anstatt die Daten schnell zu validieren, können wir sie jetzt als Filter verwenden. Klicken Sie hier mit der rechten Maustaste auf das Land und zeigen Sie den Filter an. In der Tabelle auf der rechten Seite werden uns nun alle möglichen Werte angezeigt , die dieser Ansicht passieren könnten. Hier haben wir den Astersk. Wir haben Frankreich, Deutschland, Italien und die USA. Interessant ist natürlich der erste, also werde ich einfach alles entfernen und das Sternchen auswählen Jetzt können wir sehen, dass wir keine Daten erhalten, da wir das Sternchen ausgewählt haben. Das ist perfekt Das ist meine, die Datenqualität in unseren Daten ist perfekt und wir haben für jeden Kunden genau ein Land. Aber wenn wir anfangen, Daten von Asterix zu erhalten, bedeutet das, dass wir für jeden Kunden mehrere Werte haben und diese Situation untersuchen können Das ist also eine einmalige Analyse unserer Daten, um die Datenqualität zu überprüfen Aber sagen wir, am nächsten Tag oder im nächsten Monat haben wir viele neue Kunden und wir wollen diese Informationen immer überprüfen. Wir können für uns oder für die Benutzer Dashboards zur Datenqualität erstellen , um zu überprüfen, ob unsere Erwartungen stimmen, nur den Asterix auswählen Und wir können erklären , dass wir davon ausgehen , dass diese Ansicht immer leer sein wird Wenn diese Ansicht nicht leer ist, haben wir ein Problem mit der Datenqualität. Und wir können diese Informationen in den Titel aufnehmen. Wir können es Datenqualitätsprüfung nennen. Dann geht es um die verschiedenen Länder. Es wird erwartet, dass dies leer ist. Wenn es leer ist, ist alles in Ordnung. Das ist alles für den zweiten Anwendungsfall für die Attributfunktion in Tableau. Wie Sie sehen, ist es für die Projektrechte sehr praktisch , Ihre Daten zu verstehen, Datenqualitätsprüfungen durchzuführen und so weiter. Oder auch, um den Benutzern im Tooltip weitere Details anzuzeigen . Ordnung, das ist alles für die Attributfunktion in Tableau. Und damit haben wir viele wichtige Funktionen unter der Kategorie Aggregatberechnungen behandelt viele wichtige Funktionen unter . Als Nächstes können wir anfangen, über die LOD-Berechnungen in Tableau zu sprechen die LOD-Berechnungen in Tableau Sie sind wirklich interessant und es ist wichtig, sie zu verstehen. 147. Tableau | Einführung in LOD-Ausdrücke: Ordnung, alle zusammen. Jetzt werden wir über die dritte Art von Tableau-Berechnungen sprechen. Wir haben die LOD-Ausdrücke oder LOD-Berechnungen. Es ist ein anderer Typ, um die Daten in Tableau zu aggregieren Und hier haben wir nur drei Funktionen Einschließen und Ausschließen. Und wie immer müssen wir zuerst das Konzept dahinter verstehen. Dann können wir genug Beispiele in Tableau haben. Also lass uns gehen. Also gut, Leute, jetzt können wir anhand dieses sehr einfachen Beispiels verstehen, benötigen wann wir LOD-Ausdrücke in Tableau Nehmen wir an, wir erstellen eine Ansicht, in der wir die Informationen zur Kategorie und den Produktnamen haben die Informationen zur Kategorie und den Produktnamen Und jetzt zeigen wir den Gesamtumsatz für jedes Produkt. Wenn Sie sich nun diese beiden Dimensionen ansehen, können Sie verstehen, dass der Produktname aus unserer Sicht den Detaillierungsgrad bestimmt. Wir haben also fünf Produkte, und damit haben wir fünf Reihen. Der Produktname teilt also die Zeilen dieser Tabelle auf. Aber jetzt kommen wir zu dem Thema. Wenn Sie in derselben Ansicht, in denselben Dimensionen und Einstellungen anzeigen möchten , möchten Sie den Gesamtumsatz für jede Kategorie anzeigen . Nun, das können wir nicht tun, solange wir den Produktnamen in dieser Ansicht haben, weil der Produktname die Ansicht in Produkte aufteilt Um den Gesamtumsatz für jede Kategorie anzuzeigen. Entweder müssen Sie den Produktnamen aus der Ansicht entfernen , indem Sie ihn einfach per Drag & Drop wegziehen. Sie können jetzt sehen, dass wir den Gesamtumsatz für jede Kategorie erhalten haben. Aber wenn Sie sagen, warten Sie, wir müssen die Produktinformationen in der Ansicht haben , können wir sie nicht löschen. Also lass uns gehen und es hierher zurückbringen. Wenn Sie den Produktnamen benötigen und trotzdem den Gesamtumsatz für jede Kategorie haben möchten , müssen wir die LOD-Ausdrücke genau in dieser Situation verwenden, in der wir die Hilfe von LOD-Ausdrücken benötigen , um den Detaillierungsgrad unserer Aggregationen zu kontrollieren Gehen wir nun weiter und verstehen, wie LOD funktioniert. Okay, jetzt haben wir kurze Fakten zu den LOD-Berechnungen Zunächst werden bei der LOD-Berechnung die Zeilen der Datenquelle auf der Dimensionsebene aggregiert , die wir in der Berechnung angeben Das bedeutet, dass die Dimension der Visualisierungen keinen Einfluss auf den Detaillierungsgrad Diesmal werden wir den Detaillierungsgrad der LOD-Ausdrücke haben Detaillierungsgrad der LOD-Ausdrücke Die LOD-Berechnungen, wie die aggregierten Berechnungen gehen von Tableau zur Datenquelle , um dort die Daten abzufragen, und das Ergebnis dann in die Visualisierungen einfließen zu Und die Berechnung kann im Handumdrehen erfolgen. Das bedeutet, dass Tableau die Berechnung nur ausführen kann , wenn Sie das Feld in die Visualisierungen Tableau berechnet und speichert die Informationen in der Datenquelle nicht neu speichert die Informationen in der Auch hier gilt, wie es funktioniert: Die Visualisierungen können Abfragen an die Datenquelle senden und die Datenquelle kann So führt Tableau die LOD-Berechnungen aus. gesprochen In Ordnung, alle zusammen, wir haben in den Tutorials viele Male über den Detaillierungsgrad , aber jetzt wollen wir verstehen was wir mit dem Detaillierungsgrad genau meinen Nehmen wir an, wir verwenden in Tableau nur die Kennzahl ohne Dimensionen. Damit sind wir auf Stufe eins und erhalten beispielsweise den Gesamtumsatz, wenn Sie die Kennzahl Sales Tableau verwenden. Wir werden alle Verkäufe in der Datenquelle zusammenfassen und sie als nur eine Zeile und einen Wert präsentieren als nur eine Zeile und einen Wert Ohne jegliche Dimensionen zu verwenden, erhalten wir die höchste Aggregationsebene . Lass uns zum nächsten Level gehen Nehmen wir an, wir verwenden eine Dimension wie die Kategorie. In unserer kleinen Datenquelle haben wir nur zwei Werte. Tableau kann diesen einen Wert in zwei Werte aufteilen. Hier können wir mehr Details zu unseren Verkäufen sehen. Es ist nicht nur ein Wert, jetzt haben wir ihn als zwei Werte. Das bedeutet also, dass diese Dimension unsere Ansicht in zwei Zeilen aufteilt. Gehen wir zur dritten Ebene über und nehmen wir an, dass Sie das Land in der Datenquelle verwenden . Wir haben drei Länder, das heißt, wir werden drei Zeilen haben. Wir haben jetzt mehr Informationen über die Verkäufe. Wie Sie sehen können, werden die Verkäufe in drei Zeilen aufgeteilt. Das bedeutet, dass sich der Detaillierungsgrad der Kategorie vom Land unterscheidet. In der Kategorie haben wir zwei Reihen. Auf dem Land können wir drei Reihen haben. Weiter zum letzten Level. Wenn Sie die Bestellnummer zu den Visualisierungen mitbringen, erhalten Sie die höchste Detailebene Es ist genau der Detaillierungsgrad , den wir in der Datenquelle haben Wir haben in unserem Datenmodell keine Dimension , die diese Zeilen auf mehr Details aufschlüsseln würde. Wir befinden uns jetzt also ganz unten, auf der höchsten Detailebene. Und wir können genau 15 Reihen haben, weil wir 15 Bestellungen haben. Das bedeutet also, dass jede dieser Dimensionen die Visualisierungen in verschiedene Detailebenen unterteilt verschiedene Detailebenen Die Kategorie wird es in zwei Länder, drei, Produktname vier, Bestellnummer, es in 15 Zeilen aufteilen Das bedeutet, dass der Detaillierungsgrad bei der Bestellnummer am höchsten ist und dass er am niedrigsten sein wird , wenn Sie keine Dimensionen verwenden. Das Gegenteil, wenn Sie über die Aggregationen sprechen. Die höchste Aggregationsebene, wenn Sie keine Dimensionen verwenden Und Sie erhalten die niedrigste Aggregationsebene , wenn Sie eine Dimension wie die Bestell-ID verwenden, die wir verstanden haben Jede Dimension bringt uns auf eine andere Detailebene Das heißt, was meinen wir mit dem Detaillierungsgrad in Tableau Ordnung, Leute, jetzt werden wir uns die LOD-Funktionen in Tableau ansehen Aber zuerst können wir diese drei Funktionen in zwei Kategorien einteilen diese drei Funktionen in zwei Kategorien einteilen Die erste wird die statische sein. Wo wir nur eine Funktion haben, ist es die feste. Bei der zweiten haben wir die dynamischen Berechnungen. Und hier haben wir die beiden Funktionen Include und Exclude. Wenn Sie eine feste oder statische Berechnung haben möchten, können Sie Fixed verwenden. Wenn Sie jedoch mehr Dynamik benötigen, müssen Sie die Dimensionen einbeziehen und ausschließen verwenden. unseren Visualisierungen oder in Definieren Sie in unseren Visualisierungen oder in den LOD-Ausdrücken den Detaillierungsgrad, und jede Dimension hat einen anderen Detaillierungsgrad jede Dimension hat einen anderen Detaillierungsgrad Die Kategorie hat beispielsweise nur zwei Werte. Das bedeutet, dass der Detaillierungsgrad hier im Vergleich zur Bestell-ID, bei der wir den höchsten Detaillierungsgrad haben, sehr niedrig ist . Nehmen wir an, dass unser aktueller Detaillierungsgrad in der Ansicht das Land ist. Wir haben also die Stufe drei. Wir können die Reihenfolge der LOD-Ausdrücke verwenden, die Berechnungen auf eine niedrigere Detailebene zu bringen Und wir können die Funktion „Ausschließen“ oder „Fixed“ verwenden , um sie beispielsweise in der Kategorie auf die zweite Stufe zu bringen beispielsweise in der Kategorie auf die zweite Stufe zu Aber was kann jetzt passieren, um die Berechnungen in der aktuellen Ansicht darzustellen ? Die Werte können dupliziert oder dupliziert werden, wie wir im letzten Anwendungsfall gesehen haben, in dem wir die Tabellen haben und dupliziert oder repliziert Oder wir können die LOD-Ausdrücke verwenden, um uns auf eine höhere Detailebene zu bringen , z. B. mithilfe von include z. B. Aber wenn wir die Berechnungen jetzt wieder auf die aktuelle Ansicht bringen wollen , müssen wir Aggregationen durchführen, so wie wir es mit der durchschnittlichen Anzahl von Kunden für jede Kategorie gemacht haben der durchschnittlichen Anzahl von Kunden für jede Da die Kunden einen höheren Detaillierungsgrad haben als die Kategorie, müssen Sie auf die Dimensionen achten, die Sie in den LOD-Berechnungen verwenden Wenn die Aggregationen dadurch auf eine höhere Detailebene gebracht werden sollen, müssen Sie sich auf die Aggregatfunktionen konzentrieren , die müssen Sie sich auf die Aggregatfunktionen konzentrieren , die Sie verwenden um das Ergebnis auf den aktuellen Detaillierungsgrad in der Ansicht zu bringen aktuellen Detaillierungsgrad in der Ansicht zu Das bedeutet, dass wir immer Daten aggregieren müssen , um zu einer niedrigeren Detailebene oder zu einer höheren Aggregationsebene zurückzukehren zu einer niedrigeren Detailebene oder zu einer höheren Aggregationsebene zurückzukehren Detailebene oder zu einer höheren Aggregationsebene Immer hier müssen wir Aggregatfunktionen verwenden , um zum aktuellen Detaillierungsgrad zurückzukehren Aber wenn wir oben sind, ist es einfach. Es wird einfach dupliziert und repliziert. In Ordnung Leute, ich hoffe, das war klar. Dies ist eines der kompliziertesten Konzepte , die wir in Tableau haben, wenn Sie es mit allen anderen Konzepten vergleichen. Ordnung, Leute, jetzt werden wir die Syntax der LOD-Ausdrücke verstehen die Syntax der LOD-Ausdrücke Sie beginnen mit dem Funktionsnamen, also wird es entweder der feste Wert sein, Include oder Exclude Danach haben wir die doppelten Punkte. Dann müssen wir die Aggregationen definieren. Es ist wie bei den Aggregatberechnungen so etwas wie Summe der Verkäufe, Durchschnitt der Verkäufe, Maximum und so weiter Aber die üblichste Aggregation, die wir hier verwenden, ist die Summe von etwas Lassen Sie uns ein paar Beispiele haben. Wir können mit dem Folgenden fortfahren. Wie wir sagen fest, dann geben wir keine Dimensionen an, dann spezifizieren wir die Aggregationen wir in diesem Beispiel haben, die Summe der Verkäufe Denken Sie nun beim Erstellen und Anzeigen in Tableau über die LOD-Ausdrücke Sie nun beim Erstellen und Anzeigen in Tableau über die Sie müssen immer die Dimensionen und Maße der Aggregationen angeben die Dimensionen und Maße der Aggregationen Hier weisen wir Tableau an, die Summe der Verkäufe ohne Berücksichtigung von Dimensionen Gehen wir nun los und fügen Dimensionen in die Berechnung ein. Wie zum Beispiel die Kategorie hier. Wieder die gleiche Analogie. Es ist, als würden Sie eine Ansicht aus der Dimensionskategorie und der Aggregationssumme der Verkäufe erstellen Natürlich können Sie weitere Dimensionen wie die Kategorie und den Produktnamen hinzufügen weitere Dimensionen wie die Kategorie und den Produktnamen Dieselbe Analogie: Wir haben zwei Dimensionen in der Ansichtskategorie, Produktnamen und dann haben wir die Summe der Verkäufe Jetzt können wir natürlich weitere Dimensionen wie die Kategorie, den Produktnamen, dieselbe Analogie hinzufügen weitere Dimensionen wie die Kategorie, den Produktnamen, dieselbe Analogie Wir fügen der Ansichtskategorie und dem Produktnamen zwei Dimensionen der Ansichtskategorie und dem Produktnamen Und die Aggregation ist die Summe der Verkäufe. Und natürlich können wir auch andere Funktionen wie das Einschließen oder Ausschließen in diesen Beispielen oder andere Aggregationen wie den Durchschnittswert der Verkäufe usw. verwenden andere Funktionen wie das Einschließen oder Ausschließen in diesen Beispielen oder andere Aggregationen wie den Durchschnittswert der Verkäufe usw. Wie Sie sehen können, ist die Erstellung eines LOD-Ausdrucks sehr ähnlich Wenn Sie eine Ansicht erstellen, müssen Sie immer die Dimensionen definieren , ebenso wie die Aggregationen aus den Kennzahlen Das ist also alles über die Syntax der LOD-Ausdrücke. 148. Tableau | FIXED LOD-Ausdruck: In Ordnung, es gibt also zwei Arten von Detailebenen. Herr, die erste ist die, die wir in unseren Visualisierungen definieren Wir nennen es LOD-Visualisierung, und das andere, das wir in den Berechnungen definieren, nennen wir es LOD-Ausdrücke . Nehmen wir nun an, dass wir in den Visualisierungen zwei Dimensionen haben : Kategorie und Land. Und wir haben die Verkäufe nun auf der rechten Seite in der LOD die feste Funktion verwenden, Wenn Sie nun auf der rechten Seite in der LOD die feste Funktion verwenden, nehmen wir an, dass wir die feste Kategorie, Summe der Verkäufe, haben Was wir hier gemacht haben, ist genau so, wie Sie jede andere Ansicht erstellen Man braucht immer eine Dimension. Und als Aggregation wird Tableau gehen und , sagen wir, intern eine versteckte Ansicht mit der Dimensionskategorie und der Aggregationssumme der Verkäufe erstellen der Dimensionskategorie und der Aggregationssumme der Da wir hier sagen, dass es sich um eine feste Funktion handelt, ignoriert Tableau die Dimension , die wir in der Ansicht haben, sodass es völlig unabhängig von den Dimensionen funktionieren kann , die in der Ansicht dargestellt werden Das bedeutet, dass die Berechnung sehr aussagekräftig sein wird und es keine Rolle spielt, was Sie in den Visualisierungen tun Berechnung des LOD-Ausdrucks wird sich nichts ändern . Was meine ich wirklich? Nehmen wir an, Sie haben in der Ansicht eine neue Dimension hinzugefügt, sagen wir das Produkt, jetzt haben Sie eine Änderung an den Visualisierungen vorgenommen Wir haben jetzt drei Dimensionen, Produktkategorie und Land Aber der LOD-Ausdruck wird sich überhaupt nicht ändern. Er wird genau die gleichen Ergebnisse erzielen wie er kann, hat die Kategorie und die Aggregation Verkäufe. Das ist also der Hauptzweck der festen Funktion, sie unabhängig von den Dimensionen zu machen , die wir in der Ansicht haben. Also wird alles statisch sein. Und das ist genau der Hauptunterschied zwischen dieser Funktion und den anderen beiden, Include und Exclude. Wie Sie sehen, ist das Erstellen der LOD-Ausdrücke sehr einfach. Es ist sehr ähnlich, wie Sie Visualisierungen in Tableau erstellen, da Sie die Dimensionen und Aggregationen hierher ziehen Stattdessen müssen Sie es innerhalb der Berechnung definieren . Und immer müssen Sie die Dimensionen und Aggregationen definieren die Dimensionen und Aggregationen Es ist also wirklich einfach. Sobald Sie es verstanden haben, fahren wir mit dem nächsten fort, dem Ausschließen. Ordnung, alle zusammen, jetzt zurück zu unserer Ansicht, wo wir den Produktnamen haben. In den Visualisierungen können wir die aggregierten Berechnungen nicht verwenden, um die Pi-Kategorie für den Gesamtumsatz anzuzeigen Um dieses Problem zu lösen, werden wir die LOD-Ausdrücke mit der festen Funktion verwenden Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir werden es die Kategorie Sales Pi nennen. Jetzt werden wir die feste Funktion verwenden. Fangen wir also an, Tippfehler zu beheben und diesen Vorschlag von hier aus zu verwenden Als Nächstes müssen wir die Dimension definieren. Da wir Verkaufs-Pi-Kategorie sagen, brauchen wir die Kategorie. Fügen wir die Dimensionskategorie und dann den Doppelpunkt hinzu und die Aggregation kann die Summe der Verkäufe sein Am Ende müssen wir die Pakete schließen. Wie Sie sehen können, ist es sehr einfach. Wir müssen die Dimension und auch die Aggregation definieren , die wir in den Visualisierungen benötigen Lass uns gehen und auf Ok klicken. Aber wie üblich erhalten wir ein neues berechnetes Feld die Messung und es wird im Handumdrehen berechnet. Das heißt, die Tabelle wird jetzt nicht gehen und die Ergebnisse in der Datenquelle speichern. Gehen wir und nehmen die Ergebnisse und ziehen sie per Drag & Drop in die Ansicht hier drüben. Jetzt sehen wir in den Ergebnissen, dass wir die Verkäufe nach Kategorien haben. Wir ignorieren den Produktnamen der Dimension. Und es basiert vollständig auf der Kategorie Dimension. Normalerweise arbeite ich mit den LOD-Ausdrücken , um sie zu verstehen Ich stelle mir immer vor, dass Tableau eine separate Ansicht erstellt , um die LD-Ausdrücke zu berechnen Fügen Sie dann die aktuelle Ansicht hinzu. Lassen Sie mich Ihnen zeigen , was ich damit meine. Lass uns nochmal unser berechnetes Feld öffnen. Und auf der rechten Seite haben wir hier die Datenquellen-Informationstabelle. Ich werde gehen und diese Daten abfragen. Wir sagen feste Kategorie, das heißt, wir können uns die Dimensionskategorie schnappen. Und darin gibt es zwei Werte. Wir haben das Zubehör und den Monitor. Als nächstes haben wir die Summe der Verkäufe. Dies ist die Aggregationstabelle, der die Verkäufe erfasst und mit der Aggregation begonnen werden Also wird sie all diese Werte zusammenfassen. In den ersten Abschnitten für das Zubehör werden wir den Gesamtumsatz des Zubehörs Und dann wird Tableau alle Verkäufe für die zweite Kategorie zusammenfassen Und damit erhalten wir den Gesamtumsatz, indem wir die Ergebnisse unserer Berechnung überwachen Der LOD-Ausdruck kann ungefähr so aussehen. Wie Sie sehen können, unterscheidet sich der Detaillierungsgrad im LOD-Ausdruck völlig von der in der Ansicht Hier haben wir nur zwei Zeilen und in der Ansicht haben wir fünf Zeilen In der Tabelle im nächsten Schritt werden diese Ergebnisse mit der Ansicht zusammengeführt. Wir haben die ersten drei Produkte , die zur Kategorie Zubehör gehören. Deshalb sehen wir in der Ansicht die Werte, also den Gesamtumsatz des Zubehörs. Und dann gehören die nächsten beiden Produkte zur Kategorie Monitor. Aus diesem Grund sehen wir den Gesamtumsatz anhand des Monitors. So mache ich das normalerweise, um Ausdrücke zu verstehen, wenn es kompliziert wird. Nun noch etwas zu den festen Berechnungen. Wir sagen, dass es statisch ist. Es ist behoben. Es spielt also keine Rolle, was ich in der Ansicht präsentiere, wir erhalten immer die gleichen Ergebnisse und der LOD-Ausdruck hat sich nicht geändert Was ich damit meine, lass uns gehen und ein paar Dinge ändern. Nehmen wir den Produktnamen weg. Sie können sehen, dass wir immer noch dieselben Werte erhalten. Gehen wir und fügen der Ansicht zum Beispiel das Land hinzu. Gehen wir zu den Delegationen und fügen einfach die Länder hinzu. Wie Sie sehen, gibt es nichts zu ändern. Der LD-Ausdruck kann genau dieselben Werte haben und ist statisch. Ordnung, Leute, so funktioniert der feste LOD-Ausdruck in Tableau. In Ordnung. Der folgende Fall. Ich möchte ein Histogramm erstellen, um die Loyalität des Kunden zu messen Das heißt, ich möchte die Datenverteilungen der Anzahl der Kunden nach der Anzahl der Bestellungen verteilen Ich würde hier gerne wissen, wie viele Bestellungen die Mehrheit meiner Kunden bestellt Das heißt, ich würde gerne das Verhalten meiner Kunden verstehen . Das heißt, um so etwas zu bauen, brauchen wir zwei Maßnahmen : Die Anzahl der Kunden und die Anzahl der Bestellungen. Nun, vorher haben wir gelernt, wie man Histogramme erstellt, aber nur aus einer Wenn Sie zwei Kennzahlen haben, müssen wir dieses Mal LOD-Ausdrücke erstellen Lassen Sie uns das nun Schritt für Schritt machen, um zu lernen, wie man ein solches Bild erstellt Ordnung, Leute, also lasst uns zuerst die Daten verstehen, die wir haben. Lassen Sie uns die Anzahl der Bestellungen für jeden Kunden anzeigen. Gehen wir also zu den Kunden. Hier sind wir bei der großen Datenquelle. Dann nehmen wir zum Beispiel die Kunden-ID. Damit können wir eine Liste aller Kunden in der Datenquelle haben . Und dann gehen wir zu den Bestellungen und holen uns die Anzahl der Bestellungen. Damit haben wir die Anzahl der Bestellungen für jeden Kunden ermittelt. Lassen Sie uns nun die Daten so sortieren, dass wir sehen können, dass wir nur einen Kunden mit der höchsten Anzahl von Bestellungen haben , nämlich 29. Dann haben wir drei Kunden , die dieselbe Menge bestellt haben. Wir haben 2083 mal drei Kunden die gleiche Menge bestellt Dann haben wir einen Kunden , der 26 bestellt hat. Dann haben wir hier, fünf Kunden die die gleiche Menge bestellt haben. Wir haben 25 Bestellungen, diese fünf Kunden. Da wir nun zwei Messgrößen haben, nämlich die Anzahl der Bestellungen und die Anzahl der Kunden, müssen wir eine davon in eine Dimension umwandeln. Also werde ich jetzt mit der Anzahl der Bestellungen arbeiten. Um daraus eine Dimension zu machen, benötigen wir diese Werte, die 292-82-6205. Um das zu tun, die 292-82-6205. Um das zu tun, können wir LOD-Ausdrücke mit der festen Funktion erstellen . Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir können eine Anzahl von Bestellungen pro Kunde annehmen. Wir werden mit den LD-Ausdrücken etwas erstellen , das dieser Ansicht sehr ähnlich ist. Wir können mit einer festen Funktion beginnen, dann wird unsere Dimension wie in der Ansicht die Kunden-ID sein . Und dann wird unsere Aggregation die Anzahl der Bestellungen sein. Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob die Bestellungen Duplikate enthalten, können Sie sich für die eindeutige Variante entscheiden sicher sind, ob die Bestellungen Duplikate enthalten, können Sie sich für die eindeutige Variante Aber ich bleibe bei den Konten und dann können wir die Bestell-ID haben Und dann lass uns gehen und es schließen. Damit ist die Berechnung gültig, wir bauen einfach genau so wie diese Ansicht. Lass uns gehen und es. Okay. Damit haben wir unser neues Feld hier, die Anzahl der Bestellungen. Lass uns die Ergebnisse überprüfen. Es werden genau dieselben Daten sein , die wir in unserer Ansicht haben, aber dieses Mal haben wir einen LOD-Ausdruck bei dem wir mehr Kontrolle über dieses Maß haben Jetzt werden wir alles aus der Ansicht entfernen. Wir benötigen nur die neuen berechneten Felder. Und jetzt wechseln wir zur Dimension, um unterschiedliche Werte zu haben. Dann verschiebe es auf diskret. Damit haben wir etwas, das den Kurven hier sehr ähnlich Wir haben unterschiedliche Werte, die sich von der Anzahl der Bestellungen unterscheiden. Was jetzt noch fehlt, ist natürlich die Anzahl der Kunden, um ein Histogramm zu haben Gehen wir also zu den Kundenzählungen hier drüben und legen sie einfach auf die Rose Damit haben wir genau das, was wir wollen, nämlich die Datenverteilungen der Kundenzahl. Wie Sie hier sehen können, haben wir zum Beispiel drei Kunden, die viermal bestellt Und auch hier haben wir nur einen Kunden , der 29 Mal bestellt hat, wenn Sie sich an das Beispiel erinnern. Und dann haben wir hier die drei Kunden , die 28 Mal bestellt haben. Damit Sie das Verhalten der Kunden schnell verstehen können , indem Sie einfach die Ansicht überprüfen, können wir verstehen, dass die meisten unserer Kunden 11-16 bestellen, was wirklich gut ist Zum Beispiel haben wir nicht viele Kunden , die nur einmal bestellen Die linke Seite hier drüben ist sehr niedrig, was sehr gut ist. Und natürlich fassen wir jetzt alle Daten zusammen, die wir in den letzten fünf Jahren in der Datenquelle haben Und jetzt stellen Sie sich vielleicht die Frage: Ändert sich das Verhalten des Kunden im Laufe der Zeit Um diese Frage zu beantworten, müssen Sie die Zeit mitbringen. Also müssen wir das Bestelldatum mitbringen und es per Drag-and-Drop auf die Straße hier drüben ziehen. Und jetzt können wir sehr schnell erkennen, dass sich das Verhalten der Kunden im Laufe der Zeit nicht ändert. Wie Sie sehen können, sehen die Histogramme identisch aus, oder? Die meisten Kunden bestellen also 11-15, und das ist im Laufe der Jahre, und wir können eine solche Analyse ohne die LOD-Ausdrücke nicht durchführen ohne die So können Sie die Macht von LOD erkennen. 149. Tableau | EXCLUDE LOD Expression: In den Visualisierungen werden wir genau dieselbe Ansicht mit den beiden Dimensionen Kategorie Aber jetzt verwenden wir in den LOD-Ausdrücken den Punkt wo wir die Kategorie ausschließen wollen, die Summe Jetzt sagen wir Tableau, dass es die Dimensionskategorie aus der Visualisierung ausschließen Das bedeutet, dass wir im LOD-Ausdruck auf der rechten Seite alle Dimensionen aus den Visualisierungen abrufen und jetzt die Kategorie ausschließen Wir werden die Kategorie aus den Dimensionen entfernen, das heißt aus dem In diesem Beispiel haben wir nun das Land, das den Detaillierungsgrad in den LOD-Ausdrücken kontrollieren wird Detaillierungsgrad in den LOD-Ausdrücken und Tableau wird dies je nach Dimension erneut tun, was bedeutet, dass die Ausschlussfunktion immer die Dimensionen entfernt , die in der Berechnung angegeben Hier hängt der große Unterschied zwischen dem Ausschließen und dem festen Ausschließen dem festen Ausschließen von den Dimensionen ab , die wir in der Ansicht haben Nehmen wir an, wir haben der Ansicht eine weitere Dimension hinzugefügt . Jetzt haben wir also Produktkategorie und Land. Was kann mit den LOD-Ausdrücken passieren? Tabla. Ich werde all diese Dimensionen annehmen und nur die Kategorie ausschließen Das bedeutet, dass die Berechnung jetzt nur noch vom Produkt und vom Land abhängt. Sie können sehen, dass es sehr dynamisch ist und von den Visualisierungen abhängt Der Ausschluss reagiert immer auf die Dimensionen, die in den Visualisierungen angegeben sind werden die Dimensionen entfernen, die wir in der Berechnung angeben Weiter zur zweiten LD-Funktion , die wir haben, dem Ausschließen. Nehmen wir an, ich möchte den Gesamtumsatz in der Ansicht haben , aber ich möchte die Dimensionskategorie ignorieren. Dazu können wir, los geht's, ein neues berechnetes Feld verwenden . Nennen wir es „Verkäufe ohne Kategorie“. Wir beginnen mit der Funktion Ausschließen, wählen wir diese aus. Dann müssen wir die Dimension angeben, die ausgeschlossen werden soll wird es die Kategorie sein, danach müssen wir wie üblich die Gesamtberechnung definieren. Es wird die Summe der Verkäufe sein. Schließen wir die Pakete. Es ist also wirklich einfach. Wir weisen Tableau an, immer die Kategorie aus den Berechnungen zu ignorieren , sodass alles gültig ist. Gehen wir und klicken Sie auf Okay. Und wie üblich werden wir unser neues berechnetes Feld in das Datenhirn bekommen. Lassen Sie uns es in der Ansicht ausprobieren , um die Ergebnisse zu überprüfen. Wenn Sie sich die neuen Ergebnisse ansehen, können Sie sehen, dass wir unterschiedliche Zahlen von den Verkäufen nach Kategorien oder den ursprünglichen Verkäufen erhalten haben . Was ist hier los? Da wir nun die Ausschlussfunktion in Tableau verwenden, die LOD-Berechnung hängt die LOD-Berechnung von den Dimensionen der Ansicht Lassen Sie uns erneut unser berechnetes Feld öffnen und sehen, was Tableau tun wird Tableau wird von den Dimensionen abhängen , die wir in der Ansicht haben. Wir werden in den LOD-Berechnungen das Land und die Kategorie angeben Aber da wir hier sagen, okay, geh ausschließen, los und entferne die Kategorietabelle, kann die Dimensionskategorie entfernen, und damit bleibt uns nur noch die Dimension Land übrig die Dimension Land Da wir hier ähnliche Duplikate haben, haben wir am Ende nur drei Länder In den LLD-Ausdrücken werden wir drei Zeilen haben. In welcher Tabelle soll nun der Gesamtumsatz für jedes Land ermittelt werden der Gesamtumsatz für jedes Land Die Datenquelle wird für jedes Land in drei Gruppen aufgeteilt . Zum einen haben wir Frankreich, Deutschland und die USA. Das bedeutet, dass die Tabulatortaste zum Beispiel für Frankreich geht und alle Verkäufe für diese drei Bestellungen zusammenfasst und die Ergebnisse in die Ausgabe einfügt, dann gilt dasselbe auch für Deutschland Und nimm all diese Verkäufe, fasse sie zusammen und erhalte sie auch Und die Verkaufsergebnisse für Deutschland. Und dann haben wir für die USA diese vier Bestellungen. Und wir werden die Verkäufe dafür zusammenfassen , sodass die Ausgabe des Ausdrucks so aussieht Wir haben das Land und den Gesamtumsatz der Länder. Wenn Sie nun die Ansicht mit den Ergebnissen vergleichen , die wir haben, sehen Sie, dass wir, da wir die Kategorie ausschließen, den Gesamtumsatz für jedes Land haben. Hier in Frankreich haben wir 172 und für die zweite Kategorie haben wir Frankreich. Wir werden genau den gleichen Gesamtumsatz erzielen. Und das Gleiche wird für Deutschland passieren. Wir werden also in beiden Kategorien genau die gleichen Werte haben . Für Deutschland werden wir diesen Wert ebenfalls erhalten. Für das Monitoring in Deutschland werden wir diesen Wert erhalten. Wie Sie sehen, werden Sie, wenn Sie erst einmal verstanden haben was im Hintergrund vor sich geht, , was im Hintergrund vor sich geht, auch das in der Ansicht verstehen , da wir sagen, dass der Ausschluss dynamisch ist. Es ist nicht wie beim Fixierten. Wir werden nicht immer diese Ergebnisse erzielen. Es wird wirklich von den Ansichten abhängen, von den Dimensionen, die wir in der Ansicht haben. Nehmen wir zum Beispiel an, wir fügen der Ansicht eine weitere Dimension hinzu. Lass uns die Kunden holen. Gehen wir zu den Kunden. Nimm den Vornamen, lass ihn uns hier drüben ablegen. Wenn Sie sich die Daten jetzt genau ansehen, können Sie diese Zahlen sehen. Daran hat sich nichts geändert, weil sie immer auf die Kategoriedimension festgelegt sind, aber sie schließen aus, dass sie diesmal unterschiedliche Zahlen haben. Wenn Sie vergleichen, was wir zu Beginn hatten, die Gesamtverkäufe für Länder, diese Zahlen, finden Sie es nicht mehr in den Verkäufen hier drüben. Und das liegt daran, dass wir neue Dimensionen hinzugefügt haben. Wir haben das Land nicht. Wir haben auch den Vornamen der Kunden. Das bedeutet, dass wir jetzt in den LOD-Ausdrücken zwei Dimensionen haben , das Land und den Vornamen. Das Ergebnis Die Ausgabe des LOD-Ausdrucks kann wie folgt aussehen. Wir haben zwei Dimensionen, das Land und den Vornamen Wir haben die Kategorie nicht, wir schließen sie aus. Wir entfernen sie aus der Ansicht. Und dann haben wir den Gesamtumsatz für diese Kombination von Dimensionen. Der Gesamtumsatz für George aus Frankreich, Gesamtumsatz für Maria aus Deutschland und so weiter. Diese Zahlen sind genau die gleichen, die Sie in der Ansicht sehen. Wie Sie sehen, ist die Ausschlussfunktion dynamisch und hängt von den Dimensionen ab, die in der Ansicht dargestellt werden. So funktioniert sie. Gehen wir jetzt zum nächsten über. Wir haben das Include. 150. Tableau | INCLUDE LOD Ausdruck: In Ordnung, jetzt gehen wir zur Include-Funktion über. Es ist genau das Gegenteil von Ausschließen. Wir werden also dasselbe Beispiel in den Visualisierungen haben dasselbe Beispiel in den Visualisierungen Wir haben die zwei Dimensionen, Kategorie und Land. Und jetzt sagen wir zu Tableau Kundendimension mit einzubeziehen. Und wir werden dieselbe Aggregation haben , die Summe der Verkäufe Was wir der Tabelle mit dieser Berechnung nun sagen , ist , den Visualisierungen eine weitere Dimension hinzuzufügen Um den beiden anderen Dimensionen, die wir in den Visualisierungen haben , Dimensionskunden hinzuzufügen beiden anderen Dimensionen, die wir in den Visualisierungen haben , Dimensionskunden wir in den Visualisierungen haben , Auch hier ist es ein sehr dynamisches Tabo, die Dimensionen, die in den Visualisierungen dargestellt werden, die Kategorie und das Land, zu nehmen die Dimensionen, die in den Visualisierungen dargestellt werden, die Kategorie und das Land, und zu erweitern Die Funktion „Kunden einbeziehen“ ist der Funktion „Ausschließen“ sehr ähnlich Sie ist dynamisch. Es hängt von den Dimensionen ab, die wir in den Visualisierungen haben Auch hier das gleiche Beispiel Wenn wir den Produkten eine weitere Dimension hinzufügen, erhalten wir am Ende drei Dimensionen in den Visualisierungen und die Tabelle in den werden dem Ausdruck eine weitere Dimension hinzufügen , sodass wir am Ende vier Dimensionen haben werden: Kunden, Produktkategorie Das heißt, in der Include-Funktion sagen wir, dass wir die Aggregationen in allen Dimensionen durchführen , die wir in den Visualisierungen haben , plus einer weiteren Dimension , die sich aus der Berechnung ergibt Es ist also wirklich einfach, oder? Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die feste Funktion sehr statisch ist. Die Dimensionen, die wir in den Visualisierungen haben , sind ihr egal wir in den Visualisierungen haben , sind ihr Es ist völlig unabhängig. Es wird also so bleiben, wie Sie die Visualisierungen ändern Aber sie schließen aus und schließen ein. Sie hängen von den Visualisierungen ab. Schließen Sie also „Go to Go“ aus und entfernen Sie eine Dimension aus den Dimensionen, die in den Visualisierungen dargestellt werden in den Visualisierungen dargestellt . Stattdessen fügen wir den eine weitere Dimension hinzu Dimensionen, die in den Visualisierungen dargestellt werden, Wir haben jetzt also verstanden wie diese drei Funktionen Jetzt kehren wir zu Tableau zurück, um diese drei Funktionen zu üben. Also lass uns gehen. Also gut, jetzt brauchen wir mehr Aufmerksamkeit für diese Funktion. Einbeziehen ist schwieriger als Ausschließen und Reparieren, also lasst uns einen Kaffee trinken. Lass uns gehen. In Ordnung, wie wir bereits zuvor gelernt haben, hat jede Dimension einen unterschiedlichen Detaillierungsgrad. Zum Beispiel enthält der Vorname mehr Details als das Land oder die Kategorie. Jetzt kommt also das Problem. Wenn Sie solche Details aus den Visualisierungen entfernen möchten , möchten Sie die Namen der Kunden entfernen Und Sie möchten nur bei der Kategorie und dem Land bleiben der Kategorie und dem Land Dennoch möchten Sie eine Aggregation einführen , die mit den Kunden zu tun hat, mit einer Dimension, die viele Details enthält Zum Beispiel möchten wir hier eine Aggregation einführen , die den durchschnittlichen Umsatz der Kunden für jedes Land und jede Kategorie anzeigt den durchschnittlichen Umsatz der Kunden für jedes Land und jede Kategorie Aber ohne die Kundeninformationen als Dimension anzuzeigen , lassen Sie uns den Vornamen von hier entfernen Wir haben hier keine Kundeninformationen. Dennoch wollen wir die Aggregationen auf das Niveau des Kunden bringen , indem den durchschnittlichen Umsatz der Kunden berechnen Wenn Ihre Aggregation in diesem Fall auf einer Dimension mit einem hohen Detaillierungsgrad wie den Kunden oder der Bestell-ID basiert einer Dimension mit einem hohen Detaillierungsgrad , müssen Sie die Funktion include verwenden Schauen wir uns also an, wie wir das machen können. Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen. Und wir können es Durchschnittsverkäufe von Kunden nennen. Wir können die Funktion include verwenden. Wählen wir also das Include aus. Jetzt müssen wir Tableau sagen, welche Dimension in die Ansicht aufgenommen werden kann. Aktuell haben wir also die Kategorie im Land, wir würden gerne den Vornamen hinzufügen oder Sie können die Kundennummer hinzufügen, egal. Lass uns den Vornamen hinzufügen. Und dann müssen wir die Aggregation hinzufügen. Dieses Mal werden wir die Summe der Verkäufe verwenden. Jetzt fragen Sie sich vielleicht, warum wir die Summe der Verkäufe haben ? Wir sprechen hier über den Durchschnitt. Nun, der Durchschnitt wird die zweite Aggregation sein, die wir zusätzlich zu diesem LOD-Ausdruck durchführen Zuerst müssen wir die Werte zusammenfassen , die wir in der Datenquelle haben, und dann können wir darüber den Durchschnitt berechnen Wir werden es Schritt für Schritt machen, mach dir darüber keine Sorgen. Dann müssen wir die Klammern so schließen. Wie Sie sehen können, ist die Berechnung jetzt gültig. Lass uns gehen und auf Okay klicken. Damit erhalten wir wie üblich ein neues berechnetes Feld. Ziehen wir es per Drag & Drop in die Ansicht. Wir sind immer noch nicht da, weil wir hier den durchschnittlichen Umsatz von Kunden haben, aber die Funktion, die in Tableau verwendet wird, ist die Summe. Wir müssen es auf die Durchschnittsfunktion umstellen . Gehen wir und machen das. Damit haben wir den durchschnittlichen Umsatz der Kunden für jede Kategorie und jedes Land ermittelt. Jetzt werden wir Schritt für Schritt sehen, wie Tableau das Include ausgeführt hat. Das Einbeziehen wird von den Dimensionen der Ansicht, die wir hier haben, der Kategorie und dem Land abhängen den Dimensionen der Ansicht, die wir hier haben, . Das bedeutet, dass Tableau so etwas starten kann. Wir kategorisieren und das Land. Im nächsten Schritt wird Tableau die LOD-Funktion überprüfen Lass uns gehen und es wieder öffnen. Wir weisen Tableau jetzt an, den Vornamen in die Dimensionen aufzunehmen den Vornamen in die Dimensionen , die in der Ansicht angezeigt werden. Tableau wird diese Informationen, den Vornamen, abrufen und diese Informationen, den Vornamen, in der Ausgabe werden wir drei Dimensionen haben: Vorname, Kategorie und Land. Wir können so etwas haben. Wenn Sie nun die Anzahl der Zeilen der LOD-Ausdrücke mit der Ansicht vergleichen , können Sie sehen, dass wir jetzt mehr Details in den LOD-Ausdrücken haben , seit wir den Vornamen hinzugefügt Hier haben wir rund acht Zeilen, aber in der Ansicht haben wir sechs Der Detaillierungsgrad der LD-Ausdrücke ist höher als in der View-Tabelle. Ich gehe zum nächsten Schritt über und sage, okay, wir brauchen die Summe der Verkäufe. Wir können die Verkäufe auch hier haben. Und Tablo wird anfangen, die Zeilen zu aggregieren. Zum Beispiel haben wir zuerst George Accessories aus Frankreich. Es wird nur diese Reihe hier drüben sein. Wir haben es nirgendwo anders, also werden wir die 91 haben. Dann haben wir Maria Accessories, Deutschland. Dafür haben wir drei Reihen. Die Tabelle wird diese drei Zeilen zusammenfassen. In den Ausgaben werden wir so etwas bekommen und so weiter. Also los geht's mit der Tabulatortaste und fange an , diese Werte auf der Grundlage dieser drei Dimensionen zusammenzufassen , diese Werte auf der Grundlage dieser drei Dimensionen Und am Ende werden wir in den Ausgaben so etwas bekommen in den Ausgaben so etwas dieser Tabelle wurde die Summe der Verkäufe berechnet, indem der Vorname zu den angegebenen Dimensionen hinzugefügt wurde, Z. Hier kommen wir zu dem Problem, dass Hier kommen wir zu dem Problem die LOD-Ausdrücke mehr Details enthalten als die Ansicht Um diese Ergebnisse in die Ansicht einfließen zu lassen, müssen wir sie erneut aggregieren Wir müssen es entweder zusammenfassen oder den Durchschnitt berechnen und so weiter Wir können diese Details also nicht hierher bringen , ohne sie zu aggregieren In diesem Beispiel wollen wir den Durchschnitt der Kunden für jede Kategorie und jedes Land ermitteln Aus diesem Grund haben wir die Durchschnittsfunktion verwendet. Das heißt, wenn Sie die Include-Funktion verwenden oder mehr Details in den LOD-Ausdrücken haben, müssen wir die Daten aggregieren um sie in die Visualisierung einfließen zu Aber was kann passieren, wenn Sie „ exclude“ oder „fixed“ verwenden und die Ausgabe des LOD-Ausdrucks einen niedrigeren Detaillierungsgrad aufweist als die Ansicht Wir werden Doppelsets haben. Sie können zum Beispiel hier sehen, wir den Umsatz nach Kategorien verdoppelt haben. Es spielt also keine Rolle, welche Funktion wir verwenden, zusammenfassen oder Durchschnittswerte ermitteln, wir werden immer das Doppelte erhalten Das Gleiche gilt für den Ausschluss. Wir hatten im Vergleich zur Ansicht einen geringeren Detaillierungsgrad in den Ausdrücken. Aus diesem Grund können Sie Duplikate sehen. Wir haben hier die gleichen Zahlen. Diese drei Zeilen wiederholen sich hier für die zweite Kategorie, das ist der Effekt der LOD-Ausdrücke Wenn der Detaillierungsgrad des Ausdrucks höher ist als der der Visualisierungen, müssen wir die Daten aggregieren Aber was kann passieren, wenn der Detaillierungsgrad in den LOD-Ausdrücken niedriger ist den LOD-Ausdrücken niedriger ist als in der Ansicht Wir können zu unserem Beispiel mit Tableau zurückkehren und den Durchschnitt dieser Werte ermitteln Der erste Wert wird also gleich bleiben , weil wir ihn nur als eine Zeile haben, also wird er gleich bleiben. Aber für diese beiden Zeilen, wie Sie sehen können, wird Germany Accessories Tableau den Durchschnitt dieser Tabellenwerte ermitteln, und wir werden 954 erhalten Und dann haben wir für die nächste Zeile Accessories USA. In der Ausgabe haben wir nur eine Zeile. Deshalb wird der Durchschnitt genau derselbe sein. Das Gleiche gilt für Monitor France. Derselbe Wert, aber den nächsten Wert haben wir Monitor Germany. Hier haben wir zwei Werte. Tabelle kann den Durchschnitt dieser beiden Werte ermitteln und wir erhalten 433. Und für den letzten haben wir nur einen Wert. Deshalb haben wir genau dieselbe Zahl bekommen. Ja, wie Sie sehen können, wenn Sie als Ergebnis der LOD-Ausdrücke mehr Details erhalten, werden die Dinge komplizierter und Sie müssen vorsichtig sein , welche Aggregationen Sie in den Visualisierungen verwenden Ordnung, wir haben also gelernt, wie Table diese drei Funktionen Schritt für Schritt ausführen kann Als Nächstes werden wir uns mit realen Anwendungsfällen dieser Funktionen befassen. Ordnung, alle zusammen. In diesem Anwendungsfall wollen wir nun die Verkäufe aller Kategorien mit den Verkäufen einer bestimmten Kategorie vergleichen . Wie hier wurde eine der Tabellen ausgewählt , um zu verstehen, wie sich die Verkäufe der anderen Kategorien in sich die Verkäufe der anderen Kategorien dieser bestimmten Kategorie entwickeln. Um eine solche Ansicht zu erstellen, müssen wir die Leistungsfähigkeit von LOD-Ausdrücken nutzen Diesmal können wir den Exclude-Modus verwenden. Lassen Sie uns Schritt für Schritt lernen, wie man eine solche Ansicht erstellt. Ordnung, beginnen wir mit dem ersten Schritt, in dem wir die Verkäufe nach Unterkategorien anzeigen wollen . Das ist der einfachste Gehen wir und holen uns die Unterkategorie zu den Zeilen. Und lassen Sie uns die Verkäufe in die Kolumnen bringen. Und dann werden wir die Verkäufe sortieren . Gehen wir und machen das. Jetzt ist es unsere Aufgabe, die Unterschiede zwischen den einzelnen Unterkategorien mit einer bestimmten Unterkategorie der Tabellen zu finden einzelnen Unterkategorien mit einer bestimmten Unterkategorie der Wir werden zum Beispiel Unterschied zwischen dem Verkauf von Telefonen und dem Verkauf von Tischen herausfinden Verkauf von Telefonen und dem Verkauf von Tischen Das heißt, um die Unterschiede in jeder Zeile zu finden , benötigen wir zwei Kennzahlen. Die erste Kennzahl werden die Verkäufe der aktuellen Kategorie sein, wie zum Beispiel die Verkäufe des Telefons. Bei der zweiten Maßnahme benötigen wir den Verkauf der Tische. Hier müssen wir auch den Verkauf der Tische berücksichtigen. In derselben Zeile, der ersten Kennzahl, haben wir sie schon, oder? Wir haben hier die Verkäufe für jede Kategorie. Aber den zweiten haben wir noch nicht. Wir benötigen für jede Zeile die Verkaufszahlen der Tabellen. Um das zu tun, werden wir ein neues berechnetes Feld erstellen. Um diese Aufgaben zu erledigen, erstellen wir ein neues berechnetes Feld. Nennen wir es Sales of Tables. Was Sie jetzt überprüfen möchten, ist, ob es sich bei der aktuellen Unterkategorie um Tabellen handelt Falls ja, dann zeige die Verkäufe an. Wir werden If-Aussagen verwenden, dann wollen wir die Unterkategorie überprüfen Wenn es Tabellen entspricht, sollten Sie es genau so schreiben, wie die Daten, die wir in der Datenquelle haben Was kann passieren? Wir wollen die Verkäufe zeigen, nichts tun. Wir wollen Nullen haben. Die Unterkategorie besteht Was wir jetzt tun, ist die Verkäufe der Tabellen der Unterkategorien zu isolieren Lass uns gehen und es ist okay, und lass uns gehen und es auf die Aussicht hier drüben bringen Wie Sie sehen können, haben wir die Verkaufszahlen der Tische in diesem neuen Maßstab isoliert . Wir haben aber immer noch das Problem, dass wir diesen Wert für jede Zeile wiederholen möchten . Wie Sie sehen, haben wir es nur, wenn die Unterkategorie Tabellen entspricht Um diesen Wert nun für alle Zeilen zu wiederholen, kommt hier der Trick oder die Magie des LOD-Ausdrucks Wie Sie bereits gelernt haben, werden beim Ausschließen die Werte wiederholt, oder? Wir können diesen Trick anwenden. Was wir Tableau sagen können, ist Folgendes: Stellen Sie sich vor, was in dieser Ansicht passieren kann? Diese Maßnahme wird für alle Zeilen wiederholt. Gehen wir und machen das. Gehen wir und erstellen neue berechnete Felder. Wir können es Unterkategorie ausschließen nennen. Jetzt müssen wir die aufgelisteten Berechnungen verwenden , denn wenn Sie alles in einer Berechnung zusammenfassen, wird es sehr kompliziert Jetzt möchten wir Tableau sagen: Stellen Sie sich vor, wir haben keine Unterkategorie. Unserer Ansicht nach schließen wir die Unterkategorie aus und die Aggregation ergibt Aber dieses Mal geht es um die neue Kennzahl , die wir für die Tabellen erstellt haben, um einige Verkäufe von Tabellen einige Verkäufe Und dann müssen wir es schließen, ungefähr so. Wir weisen Tableau an, die Unterkategorie aus der Ansicht auszuschließen und die Aggregationen Mal sehen, was passieren kann. Ok, und ziehen Sie per Drag & Drop in die Ansicht hier drüben. Wie Sie sehen können, ignorieren wir die Unterkategorie vollständig , da wir nur einen Wert ignorieren wir die Unterkategorie vollständig , da wir Wir werden den gleichen Wert für jede Rose wiederholen. Jetzt haben wir also alles, was brauchen wir , um die Unterschiede zu finden, richtig? Wir haben die Verkäufe der einzelnen Kategorien. Und die Verkäufe einer bestimmten Kategorie, der Tabellen. Nun gehen wir zum letzten Schritt über, wo es der einfachste Teil sein wird, wo wir die Unterschiede zwischen diesen beiden Maßnahmen herausfinden wollen . Also werden wir sie subtrahieren. Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen. Nennen wir es Unterschied. Wir können den ersten Wert subtrahieren. Es wird einfach die Summe der Verkäufe sein. Das wird der erste Wert sein , den wir hier haben. Mit unserer neuen Kennzahl wird es dann die Summe unserer Ausschlussfunktion und unserer Ausschluss-Unterkategorie sein unserer Ausschlussfunktion und unserer Ausschluss-Unterkategorie Und das ist alles. Lass uns gehen und okay drücken. Gehen wir davon aus, dass wir die Aufgabe lösen. Wir haben die Unterschiede zwischen den Verkäufen jeder Kategorie und den Verkäufen einer bestimmten Kategorie. In den Tabellen können Sie natürlich sehen, dass die Tabelle hier Null sein wird, weil wir die Summe der Verkäufe mit genau den gleichen Verkäufen subtrahieren Summe der Verkäufe mit genau den gleichen Verkäufen Es ist ein bisschen knifflig, aber wenn Sie verstehen, wie der LOD-Ausdruck funktioniert, können Sie eine solche Analyse wirklich durchführen Gehen wir jetzt und lassen alles von hier fallen. Wir brauchen diese Unterschritte nicht, ich werde sie jetzt einfach entfernen. Natürlich können wir die Farbe hier hinzufügen. Gehen wir zum Maß auf der rechten Seite. Lassen Sie uns das Maß an den Farben messen, und damit können wir die Unterschiede zwischen den Unterkategorien und den Tabellen gut erkennen zwischen den Unterkategorien und den Tabellen Wenn Sie nun die Tabellen hervorheben möchten, da dies unsere Hauptkategorie ist, in der wir alle anderen miteinander vergleichen, können wir den Tabellenverkauf verwenden Lassen Sie uns zu dieser Kennzahl hier übergehen, zur Summe der Verkäufe und der Noten. Und dann nehmen wir den Umsatz von Tabellen und setzen ihn auf die Farben, und damit heben Sie die Hauptunterkategorie hervor Damit haben wir eine wirklich komplizierte Analyse mit den LOD-Ausdrücken 151. Udemy 9 1 Tableau Calc Intro: Alle zusammen, jetzt werden wir über die letzte Art von Berechnungen sprechen , die wir in Tableau haben, die Tabellenberechnungen. Und hier haben wir verschiedene Funktionen, wie das laufende Fenster, Rang an erster Stelle, letzter Index, Sperren. Wir werden in diesem Tutorial wie gewohnt über all diese Funktionen sprechen . Zunächst können wir das Konzept hinter den Tabellenberechnungen verstehen . Dann kehren wir zu Tableau zurück, um mit dem Üben zu beginnen. Lass uns gehen. Die erste Frage ist, was sind Tabellenberechnungen? Nun, es gibt Berechnungen , die ausgeführt oder durchgeführt werden , nachdem die Aggregation der Visualisierungen abgeschlossen ist Sie werden also gerne die Aggregationen in Tableau aggregieren aggregieren Und es ist wichtig, den Detaillierungsgrad zu verstehen. Das kann von den Visualisierungen abhängen. Das heißt, auch hier können die Dimensionen in der Ansicht den Detaillierungsgrad steuern Nun zum großen Unterschied zwischen den Tabellenberechnungen und den anderen. Die Berechnungen können mit den Daten durchgeführt werden , die wir in der Ansicht sehen. Tableau geht nicht zur Datenquelle, sondern gleicht die Daten ab. Tableau kann die Daten, die in der Ansicht dargestellt werden, gleichsetzen in der Ansicht dargestellt werden Das bedeutet, dass die Ansicht die Ansicht selbst quadratisch darstellen kann. Es wird eine Abfrage zu den Daten in den Visualisierungen gesendet den Daten in den Visualisierungen Und die Ansicht wird das Ergebnispaket an die Ansicht selbst zurückgeben Ergebnispaket an die Wir kehren nicht zur Datenquelle zurück, alles wird innerhalb der Ansicht viereckig sein Die anderen drei Berechnungsarten wie Aggregatberechnungen, LOD-Berechnungen und Roll-Level-Berechnungen Ich werde immer die Daten aus der Datenquelle abfragen und das Ergebnis in die Ansicht bringen Nur bei dieser Art der Berechnung werden die Daten in der Ansicht abgefragt. In Ordnung Leute, um Tabellenberechnungen zu erstellen, müssen wir zwei Dinge definieren. Erstens der Umfang. Zweitens müssen wir die Richtungen definieren. Der Umfang gibt an, welche Daten in eine Berechnung aufgenommen werden können . Wir haben zum Beispiel die folgende Ansicht. Es sah aus wie ein Tisch, oder? Wir haben also Zeilen und wir haben mehrere Spalten. Aber hier können wir sehen, dass unsere Daten nach Gruppen aufgeteilt sind. Jede Gruppe kann durch die Dimension Quartal definiert werden, also haben wir die 123,4 Jetzt ist die erste Option, die wir haben, die gesamte Tabelle Das bedeutet, dass die Berechnung alles in der Tabelle beinhalten kann alles in der Tabelle beinhalten Es ignoriert alle Partitionen , die wir in der Tabelle haben. Es beginnt mit dem ersten Wert und endet mit dem letzten Wert, um zum nächsten Bereich oder zur nächsten Option überzugehen . Diesmal haben wir das Problem, die Berechnung auf einen kleineren Bereich konzentrieren wird. Diesmal werden wir uns auf die Partition oder die Datengruppe konzentrieren , die durch das Quartal definiert wird. Das bedeutet, dass die Tabellenberechnung für jede Gruppe separat durchgeführt wird . Wir können für diese drei Zeilen Berechnungen durchführen. Dann können wir zur zweiten Gruppe, zur dritten Gruppe usw. übergehen . Wenn wir zum letzten Bereich übergehen, haben wir die Zelle, es wird nur einen Wert in der Ansicht geben, der Bereich wird sehr klein sein nur einen einzelnen Wert enthalten. Hier müssen wir für Tableau die Berechnungen des Umfangs definieren . Wird es die ganze Tabelle sein oder nur der Schmerz, nur die Gruppe von Daten oder nur eine Zelle? Ordnung, das nächste , was Tableau von uns benötigt , ist die Richtung der Berechnungen. Wie sich die Berechnung in unserer Tabelle bewegen wird. Hier haben wir also vier verschiedene Optionen. Der erste wird ausgefallen sein. Das heißt, wir beginnen mit dem höchsten Wert und gehen nach unten , bis wir den unteren Wert erreichen. Das hängt natürlich vom Umfang ab, ob wir die gesamte Tabelle oder nur eine Gruppe von Werten abwägen, wie wir es bei den Schmerzen haben. In diesem Beispiel haben wir die Tabelle unten. Das heißt, wir verarbeiten alle Werte in einer Berechnung von oben nach unten. Dann wird es zurückgesetzt und zur zweiten Spalte übergegangen. Und wir können dasselbe für das nächste Jahr tun. Das bedeutet, dass die Berechnungen diesmal in einem Rutsch durch die Spalten gehen, sie beginnen im ersten Jahr und enden mit dem nächsten Jahr. Dann wird es zurückgesetzt und mit der nächsten Rohdatei gestartet und so weiter. Wir bewegen uns von links nach rechts. Diese beiden Methoden sind die Grundlagen. Entweder Sie können sich nach unten bewegen oder Sie können sich in die nächsten beiden Richtungen nach rechts bewegen, es wird eine Mischung dieser beiden Methoden sein, die erste ist runter, dann quer. Das heißt, wir müssen zuerst die Tabelle nach unten durchgehen und dann müssen wir rüber gehen, es wird zuerst von oben beginnen dann nach unten gehen. Aber dieses Mal wird es nicht zurückgesetzt und zur nächsten Spalte übergehen. Fahren Sie mit den Aggregationen fort, es geht nach rechts quer, dann bewegt es sich wieder von oben nach unten Dort, quer, von oben nach unten, bis wir den letzten Wert erreichen Das heißt, wir haben hier keine Resets, es werden die Berechnungen mit allen Werten fortgesetzt die Berechnungen mit allen Werten Es ist nicht wie bei den ersten beiden Methoden, bei denen wir Resets für jede Zeile hier oder für jede Diesmal wird der Startwert oben links und der letzte Wert der Batum rechts sein Nun zur letzten Richtung, die wir haben. Ich glaube, du hast sie schon Es ist genau das Gegenteil. Zuerst machen wir es rüber, dann machen wir es hier unten. Auch hier gibt es keine Resets. Wir beginnen mit dem ersten Wert oben links und gehen dann zuerst nach rechts Dann springen wir zur nächsten Reihe, dann gehen wir nach rechts. Wir springen nach rechts runter, bis wir den letzten Wert auf dem Patom erreichen, richtig Das bedeutet, dass sich die Berechnung zuerst nach rechts bewegt und dann zur nächsten Zeile herunterspringt In Ordnung, also wie Sie sehen können, ist es nicht so schwer. Sobald Sie es haben, haben wir vier verschiedene Richtungen und drei verschiedene Bereiche , die Tableau von uns benötigt , um Tabellenberechnungen zu erstellen Ordnung, Leute, in Tableau haben wir je nach Schwierigkeitsgrad unterschiedliche Methoden zur Erstellung von Tabellenberechnungen Die erste Methode, die wir haben sind die schnellen Tabellenberechnungen. Wie der Name schon sagt, ist es sehr schnell und einfach zu erstellen. Hier haben wir eine Liste verschiedener Tabellenberechnungen. Sie müssen nichts konfigurieren, Sie müssen nur auf die Funktion klicken, die Sie benötigen, und die Tabelle erledigt den Rest. Hier haben wir sehr gebräuchliche Tabellenberechnungen wie die laufende Summe, die Differenz, den Rang, die Bewegung, den Durchschnitt und so weiter. Bei der zweiten Methode wird es nicht so schnell gehen. Wir müssen ein paar Dinge konfigurieren. Aber wir schreiben immer noch keine Funktionen oder Berechnungen. Wir klicken uns immer noch um. Aber hier haben wir mehr Optionen und mehr Kontrolle, um die Tabellenberechnungen zu konfigurieren. Wenn Sie mit dem ersten vergleichen, wählt der erste nur die Funktion aus, und das war's. Auch hier haben wir sehr ähnliche Funktionen. Wir haben die Berechnung der Rangfolge und der Gesamtzahl der Bewegungen. Wir können verschiedene Optionen definieren, z. B. den Umfang, welche Dimensionen die Tabellenberechnungen beeinflussen können , und so weiter. Weiter zu den letzten Methoden zum Erstellen von Tabellenberechnungen. Wir können dies tun, indem wir ein neues berechnetes Feld erstellen und dann die Funktionen verwenden , die für die Tabellenberechnungen verwendet werden. Hier haben wir eine Liste mit vielen Funktionen , die Sie für Tabellenberechnungen verwenden können, aber sie sind etwas schwieriger, wenn Sie sie mit den ersten beiden Methoden vergleichen den ersten beiden Methoden um Tabellenberechnungen zu erstellen. Wie Sie sehen können, werden die Dinge schwieriger, je weiter Sie sich von links nach rechts bewegen . Damit erhalten Sie jedoch die volle Kontrolle und die vollen Optionen. Als Nächstes kehren wir zu Tableau zurück , um diese drei Methoden auszuprobieren. Und wir werden einige Funktionen ausprobieren, die wir in der Tabelle haben, Berechnungen. In Ordnung, Leute, also zurück zu Tableau. Gehen wir zur Big-Data-Quelle. Gehen wir zu den Produkten und holen uns die üblichen Sachen. Also werden wir die Unterkategorie und die Verkäufe wie gewohnt zu den Verkäufen hier zusammenfassen. Also werde ich Ihnen die verschiedenen Methoden zeigen wie Sie Tabellenberechnungen erstellen können Und wir werden mit dem ersten beginnen. Wir haben die schnellen Tabellenberechnungen, was am einfachsten ist. Um das zu tun, werden wir es in der Ansicht machen, sodass es nur lokal für diese Ansicht verfügbar sein wird. Es ist nicht so, als würde man ein neues berechnetes Feld erstellen. Also gehen wir hier zu unserer Messung , klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf. Und dann haben wir hier zwei Möglichkeiten. Die erste besagt, Tabellenberechnungen hinzufügen und die zweite lautet schnelle Tabellenberechnungen. Der erste ist der mittlere , den ich Ihnen zuvor in der Präsentation gezeigt habe , in der Sie verschiedene Dinge konfigurieren müssen. Aber die zweite ist die einfachste und schnellste , bei der wir Tabellenberechnungen mit nur einem Klick erstellen können Tabellenberechnungen mit nur einem Klick Lassen Sie uns nun die schnellen Tabellenberechnungen überprüfen. Wenn Sie hier hinübergehen, finden Sie eine Liste mit verschiedenen Tabellenberechnungen. Und wir können hier rübergehen und überprüfen, ob sie zum Beispiel Total ausführen. Klicken Sie hier darauf, es gibt zwei Dinge, die Sie beachten sollten. Erstens haben sich die Zahlen hier geändert, weil wir auch hier unterschiedliche Aggregationsfunktionen haben Wir haben hier ein neues Symbol, und der Maßtabelle können wir schnell erkennen, ob die Kennzahl aggregierte Berechnungen oder Tabellenberechnungen verwendet aggregierte Berechnungen oder Tabellenberechnungen Wenn Sie das Dreieck sehen, bedeutet das, dass für diese Kennzahl Tabellenberechnungen verwendet werden. Wie Sie sehen können, haben wir mit nur einem Klick Tabellenberechnungen erstellt. Hier haben wir die laufende Summe. Sie sich keine Sorgen , ich werde es Schritt für Schritt erklären. Nun, jetzt könntest du sagen, weißt du was, wir haben nichts definiert Der Umfang der Anweisungen für die Berechnung. Wie wir das machen können, wenn Sie zu unserer Messung zurückkehren, zu den Tabellenberechnungen zurückkehren, sich umschreiben und Sie werden feststellen, dass wir jetzt mehr Optionen haben, sobald wir auf Tabellenberechnungen umgestellt haben sobald wir auf Tabellenberechnungen umgestellt Und genau hier, das Rechnen mit . Wir haben diese Optionen, hier können wir den Umfang, die Bezahlung, den Verkauf und auch die Anweisungen definieren . Sie können sehen, dass wir verschiedene Optionen haben, z. B. Tabellenberechnungen löschen, wenn Sie sie wieder aus den Aggregatberechnungen entfernen möchten . Sobald Sie das getan haben, können Sie sehen, dass wir unsere Umsatzsumme ohne das Symbol zurückerhalten haben . Nun, das bedeutet, dass wir die Tabellenberechnungen nicht mehr verwenden. Wir verwenden jetzt die aggregierten Berechnungen. Das ist alles für die ersten Methoden, wie Sie schnell Tabellenberechnungen in Tableau erstellen können Wir haben jedoch nicht viele Optionen zum Konfigurieren. Aus diesem Grund haben wir die zweite Methode, bei der wir mehr Optionen zur Steuerung der Tabellenberechnungen haben. Aber auch hier werden wir es lokal nur für diese Ansicht erstellen . Es wird für die Datenquelle nicht verfügbar sein. Ordnung, bevor ich Ihnen zeige, wie das geht, werden wir unsere Ansicht um eine weitere Dimension erweitern. Also lasst uns die Jahre des Bestelldatums ermitteln. Und ich hätte gerne nur drei Jahre, also werde ich es als Filter anzeigen. Ich werde einfach die ersten zwei Jahre entfernen um weniger Daten in der Ansicht zu haben. Um nun Tabellenberechnungen nur für diese Ansicht mit mehr Optionen zu erstellen , können wir zu unserer Kennzahl, der Summe der Verkäufe, zurückkehren . Derzeit handelt es sich um eine Gesamtberechnung, aber wir wollen sie in eine Tabellenberechnung umwandeln, also eine radikale Verbindung herstellen und dieses Mal werden wir Tabellenberechnungen hinzufügen. Bei der ersten Option können Sie sehen, dass dieses kleine Symbol anzeigt, dass es sich um eine Tabellenberechnung handelt. Klicken Sie also darauf und wir erhalten hier ein neues Fenster, in dem Sie unsere Tabellenberechnungen konfigurieren können. Also, was haben wir hier? Das erste, was wir definieren müssen, ist die Art der Berechnungen. Wir haben hier ein Menü verschiedenen Funktionen für die Tabellenberechnungen. Auch hier laufen sie zusammen, die Rangunterschiede und so weiter. Bleiben wir also beim ersten, den Unterschieden von hier. Wir müssen für Tableau zwei Dinge definieren , den Umfang und den. Sie sind immer zusammen, sie sind nicht als Optionen aufgeteilt Der erste wird Table Across sein. Tableau hier hat wirklich hervorragende Arbeit geleistet, indem hervorgehoben hat, wie die Berechnung funktionieren wird. Wie Sie hier sehen können, hebt Tableau mit gelber Farbe wie die Berechnung durchgeführt werden soll. Nur um Ihnen zu helfen zu verstehen , wie es funktionieren wird. Es ist wirklich großartig. Wir haben die Tabelle von links nach rechts, dann haben wir die Tabelle von oben nach unten. Dann haben wir die Option „ Aus“ auf der anderen Seite nach unten. Wie Sie sehen, wirkt sich das auf die gesamte Tabelle aus, da wir uns von links oben nach rechts unten bewegen. Dann können wir den anderen Bereich definieren. Wie zum Beispiel das Fenster nach unten, wie Sie sehen können. Jetzt ist der Umfang kleiner als in der Tabelle unten. Jetzt ist die Tabelle unten drin. Alles in dieser Spalte, außer der Paindown, kann nur diese Gruppe enthalten. Wie Sie sehen können, ist unsere Ansicht je nach Kategorie in drei Gruppen aufgeteilt . Wir haben hier die erste Gruppe, die zweite und die dritte, und Tableau hebt die erste Gruppe hervor. Es ist wie eine Partition. Eine weitere Option: Wir haben die Zelle, in der Tableau nur einen Wert hervorheben kann , oder wir können eine bestimmte Dimension für die Berechnungen definieren . Hier haben wir eine Liste aller Dimensionen, die wir in der Ansicht haben. Und Sie können wählen, was der Umfang sein soll, ob es sich um die Unterkategorie oder das Jahr der Bestelldaten handeln soll oder das Jahr der Bestelldaten Dann hat jede Funktion, die wir haben, mehr Spezifikationen. Was sind zum Beispiel hier die Werte, die für diese Berechnung relevant sind? Auch hier gilt: Mach dir darüber keine Sorgen. Ich werde erklären, wie der Unterschied auch in Tableau funktioniert. Sie müssen definieren, ob es sich um vorherige, nächste, erste usw. handelt. Jede Funktion in Tableau hat unterschiedliche Optionen. Wenn Sie zum Beispiel zum Rang gehen, werden Sie hier feststellen, dass wir die vorherigen, nächsten usw. jetzt nicht haben . Stattdessen haben wir verschiedene Optionen, um den Rang zu konfigurieren. Jede Tableau-Berechnungsfunktion hat hier unterschiedliche Optionen, die konfiguriert werden müssen. In Ordnung, das ist alles für diese Methode. Wie Sie sehen können, haben wir im Vergleich zur ersten mehr Optionen . Lass uns das schließen. Nehmen wir an, wir sind daran interessiert, diese Berechnung für alle anderen Arbeitsblätter zu haben diese Berechnung für , wir möchten sie wiederverwenden Um das zu tun, gehen wir zu unserer Kennzahl und ziehen sie einfach per Drag-and-Drop auf das Datenfeld. Und damit haben wir ein neues berechnetes Feld. Diesmal verwenden wir den Rang der Verkäufe. Ich kann es in Try And Sales umbenennen. Und damit haben wir ein neues Feld für unsere Daten wir in verschiedenen Arbeitsblättern wiederverwenden können Ordnung, Sana, wir können zu den letzten Methoden übergehen Tabellenberechnungen in Tableau zu erstellen Wir werden ein neues berechnetes Feld erstellen und Funktionen verwenden Gehen wir also hin und machen das. Wir beginnen mit dem Funktionsindex Lassen Sie uns also ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir können es Index nennen. Und die Syntax ist sehr einfach, also fange mit dem Index an und das setzt sich zusammen. Wir müssen für diese Funktion nichts angeben. Sie können also sehen, dass die Berechnung gültig ist. Lass uns auf Okay klicken. Und damit haben wir eine neue Kennzahl, ein neues berechnetes Feld. Gehen wir und überprüfen die Ergebnisse. Also ziehe ich es einfach per Drag-and-Drop in die Ansicht. Diese Funktion gibt also Positionsnummer des aktuellen Werts zurück. Das bedeutet, dass die erste Position in dieser Ansicht die erste Zeile sein wird , wenn wir uns von oben nach unten bewegen Dies ist die Position Nummer eins, Position Nummer 234 und so weiter, bis wir den letzten Wert als letzte Position erhalten. Jetzt stellen Sie vielleicht fest, dass wir alle Zeilen in der Tabelle berechnen. Wir verwenden den Umfang der Tabelle. Wir können das überprüfen, wenn wir hier rüber gehen , um unsere Messung unregelmäßig zu verbinden Und wir können sehen, dass die Rechenleistung in der Tabelle unten liegt. Nehmen wir an, wir hätten gerne einen Index für jede Gruppe, nicht für die gesamte Tabelle. Gehen wir und schalten es auf den unteren Fensterbereich um. Nun, da Sie die Berechnung auf dem Schmerz sehen können , nicht auf der ganzen Tabelle. Für die erste Gruppe haben wir die erste Reihe, die Pocas, dann die zweite dritte Kraft und so weiter Dann geht es los und es wird für die zweite Gruppe zurückgesetzt. der zweiten Gruppe wird diese Zeile die Nummer eins sein und die letzte Position oder der Index in dieser Gruppe werden die Vorräte sein und nicht die letzte. Die Schriftarten, wie Sie sehen können, sie immer für jede Gruppe zurückgesetzt, weil wir den Bereich nur für den Schmerz spezifiziert haben. Wenn Sie jetzt auf die Zelle umschalten, lassen Sie uns das Rechnen mit der Zelle durchführen. Sie können sehen, dass jede Zelle der erste Wert sein wird die Positionsnummer für jede Zeile eins sein wird. So funktioniert das mit der Scoping-Tabelle. Ordnung, jetzt gehen wir und schalten es wieder auf eine Tabelle um, mit der wir rechnen Wie Sie sehen können, ist es sehr einfach. Lassen Sie uns eine andere Funktion in Tableau ausprobieren. Diesmal verwenden wir die erste Funktion, also machen wir weiter, ein neues berechnetes Feld. Wir werden es zuerst aufrufen. Und die Funktion wird es auch sein. Wirklich einfach. Es wird zuerst sein und das war's. Es ist wie der Index. Sie müssen in der Berechnung nichts angeben. Die Berechnung wird bewertet. Lass uns gehen und okay drücken. Und überprüfen Sie das Ergebnis auch in der Ansicht. Lassen Sie uns versuchen, es hier abzulegen. Und jetzt können wir sehen , dass Tableau der ersten Zeile den Wert Null zuweist der ersten Zeile den Wert Null zuweist Und während wir mit den Werten nach unten gehen, wie Sie sehen können, sinken die Zahlen Diese Zahlen werden lauten: Wie viele Schritte haben wir, bis wir wieder die Spitze erreichen, bis zur Null? Hier benötigen wir zum Beispiel drei Schritte, bis wir die erste Reihe erreichen. Und auch hier haben wir -11 bis wir den höchsten Wert erreichen Hier haben wir ungefähr einen Abstand zwischen jeder Zeile und der ersten Zeile in Tableau Es gibt eine andere Funktion , bei der genau das Gegenteil bewirkt wird. Es wird das letzte sein. Also lass uns gehen und es versuchen. Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen. Es wird die letzte Funktion sein, nicht in diesem Tutorial. Sei auch der Letzte. Es braucht keine Felder darin, also ist die gesamte Berechnung wertvoll. Lass uns gehen und Ok drücken. es uns per Drag-and-Drop auf die Ansicht hier drüben ziehen. Jetzt können wir also sehen, dass es genau den gegenteiligen Effekt hat wie das erste. Tableau weist also dem letzten Wert in unserer Ansicht die Null zu, und je weiter dem letzten Wert in unserer Ansicht die Null zu, Sie sich nach oben bewegen, desto höher können die Werte werden. Auch hier haben wir die Entfernung, oder wie viele Schritte haben wir noch bis wir die letzten Werte erreichen? Okay Leute, wir haben noch eine Funktion, die dem letzten ersten Index sehr ähnlich ist Sie gibt uns die Positionsnummer der Zeilen. Wir haben die Rank-Funktion. Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir werden es Ränge nennen. Beginnt mit dem Keyword-Rang. Und wie Sie sehen können, haben wir fünf verschiedene Funktionen und wie die Daten geordnet werden. Wir beginnen mit der einfachsten, der ersten, wählen wir Rang aus. Und hier können wir zwei Dinge für Tableau spezifizieren. Die erste kann der Ausdruck oder die Aggregatfunktionen sein. In dieser Ansicht haben wir die Summe der Verkäufe. Lassen Sie uns also die Summe der Verkäufe definieren. Und die zweite Information, die Tableau benötigt, ist optional. Es geht darum, wie man es sortiert, aufsteigend oder absteigend. Wenn Sie es leer lassen, verwendet Tableau es als Standard, die absteigenden Methoden. Bleiben wir also bei den Standardwerten, das ist alles, was die Berechnung gültig ist als Standard, die absteigenden Methoden. Bleiben wir also bei den Standardwerten, das ist alles, was die Berechnung gültig ist. Gehen wir und klicken Und damit haben wir ein neues berechnetes Feld. Ziehen wir es per Drag & Drop in die Ansicht, um die Ergebnisse zu überprüfen. Jetzt können wir also sehen, dass Tableau alle Unterkategorien auf der Grundlage der Summe der Verkäufe einordnet alle Unterkategorien auf der Grundlage der Summe der Verkäufe Wir können hier also sehen , dass die Telefone die höchsten Verkaufszahlen haben, und wir haben es Platz eins und dann auf Platz zwei, wir haben es hier als zwei für die Stühle Ordnung, Leute. Wenn Sie sich nun diese vier Funktionen und die Ergebnisse ansehen, können Sie feststellen, dass sie einander sehr ähnlich sind , oder? Sie werden die Positionsnummer der Zeilen mit unterschiedlichen Methoden definieren . Jetzt fragen Sie sich vielleicht, was sind die Anwendungsfälle dieser vier Funktionen? Nun, im Allgemeinen gibt es zwei Anwendungsfälle. Erstens können wir es als Filter für Visualisierungen verwenden, und zweitens können wir es in anderen Berechnungen für den Force-Anwendungsfall verwenden Lassen Sie uns zum Beispiel den Rang auswählen und ihn den Benutzern als Filter anzeigen Sie gehen und spezifizieren zum Beispiel die fünf wichtigsten Unterkategorien im Bild. Sie wissen bereits, dass es verschiedene Methoden gibt und wie Sie das Top-Produkt oder die Top-Unterkategorien als Individualisierungen anzeigen das Top-Produkt oder die Top-Unterkategorien als Individualisierungen Dies ist eine Methode, um das zu tun. Oder wir befinden uns vielleicht in einer Situation, in der wir sehr große Visualisierungen haben , viele Zeilen Ich möchte den Benutzern nur die ersten fünf Zeilen zeigen nur die ersten fünf Ohne irgendwelche Spezifikationen oder Rangfolge oder so können wir einfach die ersten fünf Zeilen anzeigen. Um das zu tun , gehen wir zur ersten und zeigen sie als Filter an. Gehen wir und setzen den Rang zurück. Wir können hier rüber gehen und definieren. Okay, ich würde gerne die ersten fünf Zeilen sehen oder umgekehrt, wir wollen die letzten fünf Zeilen anzeigen, damit wir zur letzten gehen und sie als Filter anzeigen können. Gehen wir und setzen die erste zurück. Jetzt können wir rüber gehen und sagen, okay, ich würde gerne die letzten fünf Zeilen aus meiner Sicht sehen. Dies ist also der erste Anwendungsfall für diese sehr einfachen Tabellenberechnungsfunktionen. Wir können sie als Filter verwenden. Ordnung, Leute, weiter zum zweiten Anwendungsfall für diese Funktionen. Normalerweise verwende ich sie in anderen Berechnungen, um eine Referenzlinie zu generieren. Lassen Sie uns ein kurzes Beispiel haben. Lass uns ein neues Arbeitsblatt erstellen. Wir werden das Bestelldatum in die Spalten und auch die Verkäufe in die Zeilen aufnehmen die Spalten und auch die Verkäufe in die Zeilen Und dieses Mal werden wir auch die Monate haben. Also lass es uns von Jahr zu Monat ändern. Und ich hätte es gerne als Teildiagramm. Wie immer möchte ich die Beschriftungen und auch die Farben des Maßes zeigen . Die Aufgabe besteht nun darin, eine Referenzlinie anzuzeigen auf dem ersten Wert im Diagramm basiert. Wir haben den ersten Wert von 21.000. Ich hätte ihn gerne als Referenz um die anderen Manss damit zu vergleichen Das können wir zuerst mit der Funktion machen, aber wir müssen sie in weiteren Berechnungen hinzufügen Um zu verdeutlichen, wie das funktioniert, werde ich diese Ansicht einfach duplizieren , sodass sie wie eine Tabelle aussieht. Gehen wir zu Show Me hier drüben. Und schalte es gegen einen Tisch um. Und dann werde ich die Männer in die Reihen bringen. Jetzt haben wir einen sehr schönen Tisch. Ich möchte jetzt den ersten Wert als neues berechnetes Feld haben . Okay, ich möchte dieser Ansicht auch die Werte aus der ersten Funktion hinzufügen . Lass uns das Feld holen, das wir bereits erstellt haben, und es in der Ansicht ablegen. Sie können sehen, dass die erste Zeile in dieser Tabelle Januar 2018 sein wird . Wir haben also den Wert Null. Und ich möchte jetzt die Verkäufe nur für diese Zeile zeigen. Die anderen Reihen interessieren mich nicht. Nur für die erste Zeile müssen wir die Verkäufe anzeigen. Um das zu tun, müssen wir ein neues berechnetes Feld erstellen. Nennen wir es First Sales. Und die Logik kann so sein. Wir können überprüfen, ob die erste Funktion gleich Null ist. Wenn wir uns in der ersten Zeile befinden, haben wir, wie Sie sehen können, einen Nullwert erreicht. Was kann passieren? Wir wollen die Verkäufe zeigen, wie es sein wird, dann können wir den Außendienst haben. Andernfalls wollen wir die Verkäufe nicht zeigen. Das heißt, wir können die Aussagen damit beenden. Wie Sie sehen können, wenn die Positionsnummer Null sein wird, wie bei der ersten, dann zeigen Sie die Verkäufe an. Ansonsten zeige nichts. Lass uns gehen und zuschlagen, okay. Und damit haben wir wie immer unsere neue Maßnahme getroffen. Ziehen wir es per Drag-and-Drop in die Ansicht hier drüben. Wie Sie sehen können, kann das Tablet die Verkäufe nur anzeigen , wenn der erste gleich Null Wenn nicht, wie Sie sehen, haben wir damit nichts zu tun. Wir haben den ersten Wert in den Siegeln und jetzt können wir ihn als Referenzlinie verwenden. Um das zu tun, kehren wir zu unseren ursprünglichen Tabellen zurück und fügen unser neues berechnetes Feld zu den Details hinzu. Gehen wir dann zur Achse zu den Dichtungen und fügen radikal eine Referenzlinie hinzu. Der Wert kann auf unserem neuen berechneten Feld basieren Gehen wir also zu den Verkaufstarifen über. Und wir können auch die Bezeichnung von „ Berechnungen“ auf „Benutzerdefiniert“ ändern die Bezeichnung von „ Berechnungen“ auf „Benutzerdefiniert Und wir können sagen, okay, das ist das Erste, das aushärtet. Lass uns zuschlagen, okay. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt unsere neue Referenzlinie. Und der Wert dieser Referenzlinie kann immer vom ersten Wert ausgehen. Wie Sie sehen können, wird es 21.000 sein. Also können wir jetzt gehen und die anderen Werte auch mit unserer Referenzlinie vergleichen auch mit unserer Referenzlinie Das kann sehr dynamisch sein. Das heißt, lassen Sie uns zum Beispiel einen Filter zu unserer Ansicht hinzufügen. Gehen wir zum Bestelldatum und zeigen dem Filter jetzt, was passieren kann, wenn wir den Wert 2018 abwählen, der erste Wert wird vom Januar 2019 sein . Hier werden wir 47.000 als Referenzlinie erhalten 47.000 als Referenzlinie Damit können wir die Leistungsfähigkeit von Tabellenberechnungen verstehen Leistungsfähigkeit von Tabellenberechnungen Sie basieren auf den Visualisierungen, nicht auf der Datenquelle alles, was Sie individuell ändern, Auf alles, was Sie individuell ändern, reagiert die Tabellenberechnung darauf, was sie sehr dynamisch macht Dies ist ein weiterer Anwendungsfall für diese vier Funktionen. Erster, letzter, Index, Rang usw. Sie können zum Beispiel sagen: Lassen Sie uns die Referenzlinie auf der Grundlage des letzten Werts in der Tabelle erstellen, sodass Sie sie wechseln können. Das war's für diese vier Funktionen. 152. Udemy 9 2 Running Total: Leute, jetzt werden wir über sehr wichtige und sehr verbreitete Tabellenberechnungen in Tableau sprechen sehr wichtige und sehr . Es ist die laufende Summe. Die laufende Summe wird alle Werte summieren , je nachdem, wie sie sich im Laufe der Zeit entwickeln. In dieser Ansicht können wir beispielsweise die Leistung unseres Unternehmens verfolgen und die drei verschiedenen Kategorien unserer Produkte vergleichen . Hier können wir die Entwicklung oder den Fortschritt der Kunden sowie die Bestellungen verfolgen, um schnell zu verstehen, ob unser Geschäft wächst oder schrumpft. Wenn Sie nun aus dieser Sicht diese drei Kategorien miteinander vergleichen, können Sie feststellen, dass der Bürobedarf sehr schnell wächst , wenn Sie ihn mit den beiden anderen vergleichen. Sie können also sehen, dass uns die Verwendung der laufenden Gesamtsumme in unserer Ansicht dabei hilft, den Fortschritt und die Leistung unseres Unternehmens besser zu verstehen . Lassen Sie uns nun verstehen, wie diese Funktion in Tableau funktioniert. Okay Leute, also, wie die laufende Gesamtberechnung funktioniert. Es wird gehen und jeden Wert zur Summe aller vorherigen Werte addieren . Lassen Sie uns ein Beispiel für andere haben, die Standards unterschreiten. Wir haben hier auch die Monate und die Verkäufe. Und wir wollen die laufende Summe zusammenstellen. Wir beginnen mit dem ersten Wert, also befinden wir uns derzeit in der ersten Zeile, und da wir keine vorherige Summe von Werten haben, wird es genau derselbe Wert sein. Bei der Berechnung wird die aktuelle Gesamtsumme , die dem Verkaufswert entspricht. Das bedeutet, dass wir in der Ausgabe genau den gleichen Wert erhalten werden, nämlich 2607 bis zum nächsten Monat bis Februar Derzeit befinden wir uns also auf diesem Niveau bei 523 Verkäufen, und die bisherige Gesamtsumme wird die alte vom Januar sein Um nun die Gesamtsumme für Februar zu ermitteln, müssen wir einfach diese beiden Werte addieren Wir addieren also den Verkaufswert plus die vorherige Gesamtsumme. Und damit erhalten wir 2.590. Wie Sie sehen können, addieren wir einfach den aktuellen Umsatz mit dem vorherigen laufenden Wert Gehen wir zum nächsten Monat über. Wir haben eine neue Stromstärke, wir haben die 6.422 und wir werden sie jedes Jahr wieder zur bisherigen Gesamtsumme hinzufügen Wir haben also wieder dieselbe Formel. Damit werden wir 9.013 bekommen. Wie Sie sehen können, addieren wir nur die aktuellen Verkäufe mit der vorherigen laufenden Summe aus dem Vormonat Wir können weitermachen und unsere Tabelle weiterbearbeiten, bis wir bei der letzten Tabelle angelangt Es wird genau dasselbe sein. Wir sind derzeit im Dezember, und das ist unser aktueller Wert. Wir werden ihn zur aktuellen Gesamtsumme des Vormonats, November, addieren Gesamtsumme des Vormonats, November, , bis wir den letzten Wert erhalten. Und damit haben wir den endgültigen Wert für den gesamten Lauf. Wie Sie sehen können, bauen wir den Fortschritt oder Entwicklung der Verkäufe über die Monsls So funktioniert die Berechnung der laufenden Summe. Kehren wir zu Tableau zurück, um zu erfahren, wie man es erstellt und die Visualisierung anhand der laufenden Summe erstellt. Beginnen wir mit der Big-Data-Quelle und gehen wir hier zu den schlechten Taten Wir werden unsere Kategorie in die Zeilen bringen, und dann brauchen wir das Datum. Also werden wir die Bestelldaten aus den Tabellenbestellungen abrufen und sie in die Spalten schreiben. Wir benötigen es als fortlaufenden Monat. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf. Und dann schalten wir es hier auf diese Option um. Jetzt brauchen wir die Maßnahmen, weil wir den Fortschritt der Kunden verfolgen. Wir wollen die Anzahl der Kunden. Wir gehen zu den Kunden hier drüben und lassen uns diese Kennzahl nehmen, Kunden zählen, und sie in die Ansicht einbeziehen. Und jetzt werden wir das Bild von Linie zu Bar ändern . Also gehen wir zu den Marks hier drüben und ändern es auf Balken. Jetzt haben wir hier die Gesamtzahl der Kunden für jeden Monat. Wir haben immer noch nicht die Gesamtsumme. Um das zu tun, ist es sehr einfach. Wir können die schnellen Tabellenberechnungen verwenden. Es ist am einfachsten, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Kunden hier drüben. Und dann fügen wir schnelle Tabellenberechnungen hinzu. Und einfach hier, die laufende Summe. Lass uns da hingehen. Jetzt können wir sehen, wie das Tablet in Gesamtwerte für jede Kategorie umgerechnet Und wir können sofort sehen , dass der Kundenfortschritt im Bereich Bürobedarf am besten ist Wie Sie sehen können, ist es sehr einfach. Was uns jetzt fehlt, ist die Anzahl der Bestellungen, die Anzahl der Bestellungen. Also lass uns gehen und unsere zweite Maßnahme holen. Es wird die Anzahl der Bestellungen sein. Und lass es uns schnappen und es in der Nähe der Kunden hier drüben aufstellen . Aber wie Sie sehen können, sind sich beide Maßnahmen sehr ähnlich. Wir müssen also das Erscheinungsbild der Bestellungen ändern, um die Unterschiede zwischen den beiden Maßen zu verstehen . Wie macht man das? Wenn Sie zu den Markierungen hier drüben gehen, können Sie sehen, dass wir drei Abschnitte haben. Der erste ist alles, was das bedeutet. Alles, was ich hier konfiguriere, wird sich auf alles auswirken, auf beide Maßnahmen. Aber jetzt, da wir das Bild nur für die Bestellungen ändern wollen , werden wir die Markierungen auf die Bestellungen umstellen. Lassen Sie uns jetzt in diesem Tab darauf klicken Ich konfiguriere die Gesamtsumme der Bestellungen anstelle des Balkens. Ich hätte es gerne als Linie. Wenn du zu den Farben hier drüben gehst, können wir diese gepunktete Linie hinzufügen um zum Beispiel die Unterschiede zwischen den Muskeln zu sehen Und ich kann die Opesität in dieser Linie reduzieren. Ordnung, als nächsten Schritt werden wir die Farben ändern, weil beide blau sind Gehen wir zu allen und nehmen von der linken Seite die Messnamen. Gehen wir und setzen es hier drüben auf die Farben. Als Nächstes können wir diese beiden Achsen für jede Kategorie zu einer zusammenführen . Ich hätte gerne nur eine Achse. Um das zu tun, gehen wir zu den Bestellungen nach rechts und klicken darauf. Und hier haben wir eine Option namens Doppelachse. Es wird diese beiden Achsen zu einer zusammenführen . Lass uns gehen und darauf klicken. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir nur eine Achse für jede Kategorie. Wir haben keine Aufteilung mehr auf zwei Achsen, also haben wir sie jetzt nur noch in einer Ansicht. Jetzt können wir sehen, dass wir für jede Kategorie nur eine Achse haben . Wir haben keine Aufteilung mehr zwischen den beiden Maßnahmen, sondern alles in einer. Jetzt können wir sehen, dass sich die Achsen links und rechts befinden. Der nächste Schritt, den wir normalerweise, aber nicht immer, tun , besteht darin, diese Achsen zu synchronisieren. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und wir haben hier die Option Synchronisierte Achse. Somit befinden sich beide Achsen auf derselben Ebene. Wir können jetzt die rechte verstecken, weil es sinnlos ist , dieselben Informationen zweimal links und rechts zu haben . Ich werde den Header von der rechten Seite verstecken. Und vielleicht können wir die Informationen, die wir auf der Achse haben, loswerden . Also geh und bearbeite die Axt und wir können den Titel entfernen, das Set. Es ist in der Nähe. Ich minimiere nur die Informationen, die wir in einer Ansicht haben Das ist es. Wie Sie jetzt sehen können, können wir verfolgen mithilfe der sehr häufig verwendeten Funktion, der laufenden Gesamtsumme , den Fortschritt der Kunden und Bestellungen nach Kategorien . 153. Udemy 9 3 Unterschiede: Ordnung, alle zusammen, also werden wir über die letzte Tabellenberechnungsfunktion sprechen . Wir haben den Unterschied. Der Unterschied ist sehr einfach. Es kann den Unterschied zwischen zwei Datenpunkten finden. Und es gibt viele Anwendungsfälle für diese Funktion, aber der bekannteste ist der Vergleich zweier Dinge. Zum Beispiel, um Zeitraum zu Zeitraum zu vergleichen. Sehr üblich ist es, Umsatz oder Gewinn Monat für Monat oder Jahr für Jahr zu vergleichen , um saisonale oder zyklische Muster aufzudecken saisonale oder zyklische Muster aufzudecken Lassen Sie uns nun verstehen, wie diese Funktion funktioniert. Okay, um zu verstehen, wie die Berechnung funktioniert, werden wir uns die folgenden Beispiele ansehen, in denen wir den Umsatz von Männern in den Berechnungen haben . Nehmen wir an, wir befinden uns gerade in den Monaten Könnte der aktuelle Wert dieser Wert sein? Und um den Unterschied zu erzielen, benötigt Tableau immer zwei Datenpunkte, der erste immer der aktuelle Wert ist, in diesem Beispiel der aktuelle Umsatz meines zweiten Datenpunkts. Hier haben wir mehr Freiheit, da wir auswählen können , welcher Wert mit dem aktuellen Wert verglichen werden soll. In Tableau haben wir vier verschiedene Optionen. der ersten können wir den aktuellen Monat mit dem Vormonat vergleichen . In diesem Beispiel können wir das Y mit Apprel vergleichen , wenn Sie es so definieren, wobei das vorherige Tableau weggehen wird Und finden Sie einfach die Unterschiede zwischen dem aktuellen und dem vorherigen Tableau-Go und subtrahieren Sie einfach diese Dies ist die erste Option. Die zweite Möglichkeit besteht darin, den aktuellen Wert mit dem nächsten Monat zu vergleichen. In diesem Beispiel vergleichen wir den Monat Mai, den aktuellen Monat, mit den Monaten Juni Tableau wird einfach die Unterschiede zwischen dem aktuellen und dem nächsten Monat ermitteln die Unterschiede zwischen dem aktuellen und dem nächsten Monat und die Werte subtrahieren Fahren wir nun mit der dritten Option fort. Wir können den aktuellen Monat mit dem ersten Monat vergleichen, dem ersten Wert, den wir in der Klammer haben. Das heißt, wenn wir in diesem Beispiel für Tableau den ersten Wert definieren, bedeutet das, dass Tableau die Unterschiede zwischen den aktuellen Umsätzen ermittelt, das sind die Verkäufe von Y mit dem ersten, also haben wir es als Januar, und dann gehen und die Werte subtrahieren Kommen wir nun zum letzten. Ich glaube, Sie haben ihn bereits verstanden Wir werden den aktuellen Monat, das M, mit dem letzten Monat, dem Monat Dezember, vergleichen M, mit dem letzten Monat, dem Monat Dezember, Tableau wird die Unterschiede zwischen dem aktuellen Wert von my und dem letzten Wert in den Visualisierungen vom Dezember ermitteln Unterschiede zwischen dem aktuellen Wert von my und dem letzten Wert in den Visualisierungen Also wird es gehen und die beiden Werte subtrahieren. Wie Sie sehen können, haben wir hier vier verschiedene Möglichkeiten , welchen Wert wir mit dem aktuellen vergleichen, entweder den vorherigen Wert, den nächsten Wert, den ersten Wert oder den letzten Wert Das heißt, in Tableau haben wir eine wirklich gute Kontrolle darüber, welche Datenpunkte miteinander verglichen werden können. wir nun zu Tableau zurück, um mit dem Üben für diese Funktion zu beginnen. Ordnung, alle zusammen. Jetzt werden wir eine Ansicht erstellen, um die Verkäufe im Laufe der Zeit, über die Jahre zu vergleichen. Wir werden uns für eine große Datenquelle entscheiden. Gehen wir zu den Bestellungen, dem Bestelldatum zu den Spalten, um die Jahre zu haben. Dann möchten wir, dass die Zeilen, die Ns und das Quartal die Kontrolle behalten und es einfach zweimal duplizieren. Das erste wird das Quartal sein. Lassen Sie uns das Format auf Quartal ändern und das zweite Format bezieht sich auf den Monat. Wir werden es ebenfalls für den Monat ersetzen. Jetzt würde ich das Trinkgeld gerne etwas größer machen. Ich werde es einfach von den Reihen und auch von den Spalten aus ausdehnen . Was fehlt jetzt? Natürlich unsere Maßnahme. Gehen wir los und holen uns die Verkäufe und schauen uns das an. Jetzt haben wir die Verkäufe nach Monaten aggregiert und nach Jahren verteilt Jetzt müssen wir die Unterschiede zwischen diesen Jahren schaffen zwischen diesen Um das zu tun, werden wir zu unserer Maßnahme Radicallickit übergehen zu unserer Maßnahme Radicallickit Dieses Mal werden wir diese Option verwenden. Mehr Kontrolle über die Berechnung. Tabellenberechnung hinzufügen. Lass uns das machen. Jetzt müssen wir ein paar Dinge konfigurieren. Zuerst müssen wir den Berechnungstyp wählen. Das wird der Unterschied sein, da eine Standardeinstellung auch korrekt ist. Berechnung verwendet welchen Bereich, welche Richtung wir wollen. Wir wollen die Richtung von links nach rechts. Wir wollen die Jahre vergleichen , was derzeit richtig ist. Wir wollen die Monate nicht zusammen vergleichen. Wenn wir das vergleichen wollen, können wir es auf Tabelle nach unten umstellen. Damit vergleichen wir jetzt die Monate zusammen, aber jetzt wollen wir die Jahre vergleichen. Wählen wir dazu die gegenüberliegende Tabelle aus. Und dann müssen wir für Tableau relativ zu angeben. Und hier müssen wir eine der vier Optionen definieren , die wir zuvor gelernt haben. Wir haben den vorherigen, den nächsten, den ersten und den letzten. In diesem Beispiel wollen wir nun das aktuelle Jahr mit dem Vorjahr vergleichen. Also werden wir beim vorherigen bleiben. Das heißt also, lassen Sie uns zum Beispiel diesen Wert für unser Jahr wählen. Es werden die Unterschiede zwischen den Verkäufen im Januar 2022 und dem Vorjahr mit demselben Monat sein. Es wird also der Unterschied zwischen diesem Jahr und dem Jahr 2021, Januar, sein . Und deshalb haben wir für das gesamte Jahr 2018 keine Werte. Denn aus dieser Sicht haben wir kein Jahr 2017, wir haben kein vorheriges Jahr. Es wird das erste Jahr sein, deshalb ist es völlig leer. Ordnung, wir haben also die Tabellenberechnungen erstellt . Aber wie üblich werden wir die Ansicht ändern , die wir den Benutzern derzeit präsentieren. Also was ich jetzt tun würde, ich würde die Anzahl der Jahre auf nur zwei Jahre reduzieren. Gehen wir also und wenden einen Filter an. Filter anzeigen. Und ich würde die letzten zwei Jahre wählen. Jetzt möchte ich der Ansicht den Gesamtumsatz für jeden Monat hinzufügen . Um das zu tun , schauen wir uns die Verkäufe und das Attribut zur Ansicht an. Jetzt haben wir auf der linken Seite die Umsatzunterschiede und dann die Gesamtsumme der Verkäufe. Jetzt können wir sehr leicht erkennen , woher diese Zahlen kommen. Es sind die Unterschiede zwischen diesen beiden Jahren. Ordnung, lassen Sie uns im nächsten Schritt diese Zahlen durch Bilder ersetzen , durch Zahlen. Um das zu erreichen, werden wir unsere Maßnahmen ergreifen und es auf die Säulen legen Das ist der erste und der zweite. Dann lass uns das Bild ändern. Anstatt Linie zu Par, gehen wir zu den Markierungen hier drüben und sagen, wir hätten gerne die Balken. Alles klar hier. Wie Sie sehen können, haben alle Maße dieselbe Farbe. Stattdessen möchte ich die Farbgebung der Unterschiede ändern. Gehen wir hier zur Summe der Verkäufe über. Wie Sie sehen können, haben wir das Symbol für Tabellenberechnungen. Und dann ziehen wir die Summe der Tabellenberechnungen per Drag & Drop auf die Farbe, indem wir die Taste gedrückt halten. Lassen Sie uns die Farben der ersten Kennzahl ändern. Lassen Sie uns also die Summe der Verkäufe und die Aggregationen wechseln und zu den Farben übergehen Und lassen Sie uns eine beliebige Farbe von Ihnen auswählen. Wie zum Beispiel das Blau, diese Informationen, Gus, aus den Gesamtverkäufen, aus den Gesamtberechnungen. Und dieser stammt aus den Tabellenberechnungen. Und es ist sehr einfach zu erstellen. Und damit können wir die Verkaufszahlen der Jahre vergleichen. Wenn Sie nun die Unterschiede zwischen diesen beiden Jahren analysieren möchten , können Sie beispielsweise im Januar feststellen, dass es keinen großen Unterschied zwischen den Jahren 2020, 1.20, 22 Es gibt quasi ein kleines Wachstum. Aber wenn Sie zum Beispiel in den Februar gehen, können Sie feststellen, dass es große Unterschiede zwischen den beiden Jahren gibt , in denen wir in diesem Monat viel Umsatz erzielt haben . Und noch etwas, das hier zu beachten ist, ist, dass wir im November weniger Umsatz gemacht haben als im Vorjahr. Wie Sie sehen, können wir sehr schnell die Unterschiede zwischen diesen Verkäufen im Jahr 2022 und den Verkäufen des Vorjahres feststellen zwischen diesen Verkäufen im . Das ist also die Stärke der Differenzfunktion. Es kann uns helfen, zwei Dinge wie die Jahre oder vielleicht die Kategorien Monat und so weiter zu vergleichen . Ordnung, das ist alles für die Differenzfunktion in Tableau. In Ordnung, alle zusammen. Also das ist alles, was wir abgedeckt haben. Die vier Arten von Tableau-Berechnungen. Damit haben Sie rund 60 verschiedene Funktionen in Tableau kennengelernt , sodass Sie über genügend Tools verfügen , um neue Felder in Ihrer Datenquelle zu erstellen und Ihre Daten zu bearbeiten. Damit haben wir den Abschnitt Tableau-Berechnungen abgeschlossen . Und jetzt, im nächsten Abschnitt , wird es wirklich interessant werden. Wir werden dann etwa 63 Tableau-Diagramme erstellen. Wir beginnen mit den grundlegenden Diagrammen wie Par-Diagrammen und gehen dann zu komplexeren Diagrammen in Tableau über. 154. Tableau | Abschnitt: Tableau-Diagramme: Springen Sie sofort, indem Sie mit der Erstellung von Diagrammen in Tableau beginnen. Und wir werden rund 63 Diagramme behandeln. Werfen wir also einen kurzen Blick auf einige Visualisierungen und Diagramme , die in diesem Kurs behandelt werden Sie beginnen damit, einige grundlegende Diagramme zu erstellen, z. B. verschiedene Teildiagramme Wir haben Säulendiagramme, Stapeldiagramme Danach werden Sie lernen, wie Sie verschiedene Liniendiagramme erstellen. Und wir werden auch Flächendiagramme haben. Und dann werden wir lernen , wie man verschiedene Arten von Diagrammen kombiniert, wie zum Beispiel ein Par- und ein Liniendiagramm. Und in Zukunft werden wir verschiedene Karten in Tableau erstellen. Und dann gehen Sie zur nächsten Ebene über, wo Sie anfangen, Diagramme wie Streudiagramme, Slobbydiagramme, Parplediagramme, Polydiagramme und Kalenderdiagramme zu erstellen Slobbydiagramme, Parplediagramme, Polydiagramme und Kalenderdiagramme Polydiagramme Danach gehen wir zur letzten Ebene über, zu den Diagrammen für Fortgeschrittene Fortgeschrittene Zum Beispiel haben wir Reto-Diagramme, Wasserfall-Schmetterlings - oder Tornado-Diagramme, Quadont-Diagramme und Trichterdiagramme Wie Sie sehen können, werden wir in diesem Kurs viele Tableau-Diagramme und Visualisierungen behandeln Tableau-Diagramme Lassen Sie uns jetzt einsteigen und loslegen. 155. Udemy 0 Mehrere Measures: Bevor wir lernen , wie man Diagramme in Tableau erstellt, müssen wir einige Grundlagen verstehen Zum Beispiel, wie man mehrere Kennzahlen in einer einzigen Ansicht hinzufügt . Ich habe viele neue Tableau-Entwickler gesehen, die sich nicht sicher sind, wie man der Visualisierung eine zweite Kennzahl hinzufügt . Weil wir in Tableau verschiedene Orte und verschiedene Methoden haben , um mehrere Kennzahlen in einer einzigen Ansicht hinzuzufügen. Hier in Tableau haben wir drei Methoden. Die erste Methode besteht darin, für jede Kennzahl einzelne Achsen zu verwenden. Die zweite Methode besteht darin, eine einzige gemeinsame Achse unter Verwendung von Messwerten und Kennzahlnamen zu verwenden. Und die dritte ist die Verwendung von Doppelachsen in Tableau. Jetzt lernen wir diese Methoden Schritt für Schritt kennen, und wir werden auch die Vor- und Nachteile der einzelnen Methoden kennenlernen . Also los geht's, Leute, jetzt fangen wir mit den ersten Methoden an. Wir haben die individuelle Achse für jede Maßnahme. Schauen wir uns also an, wie wir es erstellen können und wie es aussehen wird. Gehen wir zum Beispiel zu unserer großen Datenquelle. Lassen Sie uns das Bestelldatum für die Spalten auswählen. Und um nun individuelle Achsen für jede Kennzahl zu erstellen , wir die Kennzahlen per Drag-and-Drop in die Zeilen oder Spalten. Also nehmen wir zum Beispiel die Verkäufe und ordnen sie in die Zeilen ein. Und lassen Sie uns auch die Gewinne nehmen und sie per Drag-and-Drop auf die Rose ziehen. Jetzt können wir aus unserer Sicht sehen, dass jede Kennzahl ihre eigene Achse hat Deshalb nennen wir sie individuelle Achse für jede Kennzahl. Wir können anhand des Umsatzes sehen, dass wir diese Achse haben , die zwischen 0 und 1 Million beginnt Und was den Gewinn angeht, beginnt sie bei 0 bis 100 K. Und diese beiden Achsen für diese beiden Kennzahlen sind völlig voneinander getrennt Es gibt keine Überschneidungen oder so. Jetzt haben wir natürlich zwei Maßnahmen, wir können eine dritte, vierte usw. hinzufügen Es gibt also keine Einschränkungen wie viele Maßnahmen wir zu unseren Visualisierungen hinzufügen können Wir können jetzt sehen, dass wir vier Maßnahmen haben. Sie können sehen, dass jede dieser Maßnahmen unterschiedliche Achsen mit unterschiedlichen Bereichen hat. Ich möchte etwas sehr Wichtiges in Tableau verstehen sehr Wichtiges in Tableau Sobald Sie mehrere Kennzahlen zu den Ansichten hinzugefügt haben, erhalten Sie mehrere Seiten mit den Markierungen. Die Markierungen in Tableau sind der Ort, an dem Sie die Visualisierungen anpassen können , um die Diagramme , die wir hier haben, anzupassen. Unserer Ansicht nach werden die Markierungen mehrere Seiten haben, da wir mehrere Kennzahlen werden die Markierungen mehrere Seiten haben, da wir mehrere Schauen wir uns an, was wir hier haben. Wir haben den ersten, das ist alles. Dann haben wir für jedes Maß, das wir in unserer Sichtweite haben, eine individuelle Markierung . Lassen Sie uns nun verstehen, wie das funktioniert. Fangen wir mit dem ersten an, dem Ganzen. Auf dieser Seite kann alles , was Sie an der Konfiguration ändern , für alle Kennzahlen und für alle Diagramme übernommen werden. Zum Beispiel hätte ich statt der Linie gerne das P, aber wenn ich es jetzt in Balken ändere, wie Sie sehen können, können alle Kennzahlen in Balkendiagramme umgewandelt werden. Oder wenn Sie hier rüber gehen, zum Beispiel zu den Farben und sie auf Schwarz ändern, können Sie sehen, dass alle unsere Kennzahlen jetzt schwarz sind und so weiter. Wenn ihr zur Größe übergeht, die Größe verkleinert, könnt ihr sehen, dass die Größe all unserer Maße reduziert wird. Alles, was ich an der ändere, kann also für alle Kennzahlen in der Ansicht übernommen werden. Aber jetzt, da wir für jede Kennzahl eigene Achsen haben, können wir jedes dieser Diagramme individuell anpassen . Nehmen wir zum Beispiel an, dass ich nur die Verkäufe ändern möchte. Ich kann hier zu den Marks of Sales gehen. Wechseln wir also zur Seite „Summe der Verkäufe“, und statt einer Leiste möchte ich sie als Zeile haben. Jetzt können wir also sehen, dass wir den Diagrammtyp nur für die Verkäufe geändert haben . Alles andere kann als Balkendiagramm bleiben. Und das Gleiche für den Gewinn. Du kannst hier rüber zu den Gewinnen gehen und sagen, okay. Statt einer Plakette hätte ich sie gern. So blau Sie zum Beispiel sehen können, ist diese Anpassung nur für diese Maßnahme möglich. Nur für die Gewinne. Und dann dasselbe für die anderen Maßnahmen. Wenn Sie für die Menge okay sagen, würde ich gerne den Diagrammtyp ändern, anstatt uns für etwas wie Fläche zu entscheiden. Lassen Sie uns also die Menge ändern und dann gehen wir zu dem Bereich hier drüben. Damit haben wir nur den Diagrammtyp für die Menge geändert , sodass Sie sehen können, dass diese Markierungen sehr hilfreich sind , um unsere Diagramme anzupassen. Und Sie können das für jede Kennzahl einzeln tun, oder Sie können hier zu allen Kennzahlen gehen und dann die Änderungen für alle Kennzahlen zusammen vornehmen. Das ist alles für die Marken. Sie sind wirklich wichtig, um die Diagramme in unseren Visualisierungen individuell anzupassen Eine weitere Sache, die wichtig zu verstehen ist, dass wir hier vier Tabs innerhalb der Markierungen haben , weil wir vier Kennzahlen haben Nun, weil wir kontinuierliche Messungen haben, zum Beispiel für die Jahre, haben wir keine Registerkarte, um die Jahre anzupassen, weil es diskret ist. Lassen Sie uns zum Beispiel die Summe der Verkäufe von kontinuierlichen Kennzahlen auf diskrete umstellen . Rat klicken Sie darauf und gehen Sie zu diskret. Damit können Sie sehen, dass die Summe der Verkäufe aus den Noten verschwindet. Das heißt, wir können es nicht mehr anpassen , da es diskret ist. Gehen wir und ändern es noch einmal, zurück zu Continuous. Und damit bekommen wir es wieder in die Markierungen, Sie können fortlaufende Felder anpassen. Ordnung, Leute, wie ihr bei diesen Methoden sehen könnt, können wir unsere Charts individuell und nach unseren Wünschen anpassen . Und ein weiterer Vorteil ist , dass wir beliebig viele Kennzahlen zu unseren Visualisierungen hinzufügen können , aber der Nachteil ist, dass wir getrennte Achsen haben, was bedeutet, dass es in manchen Situationen wirklich schwierig ist, die Kennzahlen miteinander zu vergleichen , wenn sie so aufgeteilt sind. Aus diesem Grund haben wir verschiedene Methoden, um die Achse und die Diagramme zu kombinieren und zusammenzuführen Das ist alles für die ersten Methoden, bei denen wir für jede Kennzahl eine eigene Achse haben In Ordnung, Leute, gehen wir zu einer anderen Methode , um mehrere Maßnahmen in einer Ansicht zu kombinieren. Und das, indem wir dieselbe Achse teilen. Das können wir mit den Kennzahlnamen und Kennzahlwerten tun . Wenn Sie den Datenaufwand in jeder Datenquelle in Tableau auf sich nehmen, werden Sie immer zwei Felder finden. Wir werden immer Messnamen und Messwerte haben. Diese beiden Felder, die Namen und Werte der Kennzahlen, werden automatisch von Tableau generiert. Sie stammen nicht aus der ursprünglichen Quelle Ihrer Daten. Was sind diese Felder? Bei den Kennzahlnamen handelt es sich um eine diskrete Dimension, die die Namen aller Kennzahlen enthält , die Sie in Ihrer Datenquelle haben. Auf der anderen Seite haben wir die Kennzahlwerte. Es handelt sich um eine kontinuierliche Kennzahl , die die Werte enthält, alle Kennzahlen, die Sie in Ihrer Datenquelle in Tableau haben . Es gibt zwei Möglichkeiten, die Namen und Werte der Kennzahlen zu verwenden. Die erste Möglichkeit besteht darin, einfach per Drag-and-Drop aus der Datenbank in die Ansicht zu ziehen. Nehmen wir zum Beispiel die gemessenen Namen der Zeilen. Wie Sie sehen können, sind derzeit keine Messwerte ausgewählt, da wir nichts in der Ansicht haben. Was wir nun tun werden, ist, zu den Hauptwerten zu gehen und sie nicht mehr per Drag-and-Drop in den Text hier drüben zu ziehen. Und jetzt können Sie in der Ansicht alle unsere Kennzahlen sehen , die Sie in unserer Datenquelle haben. Die Anzahl der Kunden, Anzahl der Bestellungen, Rabatte, Gewinne, Verkäufe und so weiter. Das sind also alles verfügbare Kennzahlen , die Tableau in Ihrer Datenquelle finden kann. Auch hier wird der Hauptname der Name der Maßnahme sein, die Anzahl der Kunden, die Anzahl der Bestellungen. Diese Informationen stammen aus den Namen der Maßnahmen. Und die Werte dieser Maßnahmen werden sich aus den Messwerten ergeben. Wie Sie sehen können, ist es sehr einfach. Die Namen der Maßnahmen, die Anzahl der Kunden, der Rabatt und der Gewinn. Diese Namen stammen aus den Maßnahmennamen. Und die Werte, die wir in dieser Ansicht haben , stammen aus den Messwerten. Also hier kannst du Dinge kontrollieren. Sie können zum Beispiel jede Kennzahl entfernen , die Sie in unserer Ansicht nicht sehen möchten. Lassen Sie uns zum Beispiel die Summe des Einzelpreises entfernen. Ziehen Sie es einfach per Drag-and-Drop irgendwo draußen ab. Und wie Sie sehen können, filtert Tablelated sofort. Wenn Sie also hier zu den Filtern gehen und sie bearbeiten, sehen Sie eine Liste aller Kennzahlen, die wir auch in unserer Datenquelle haben Wenn du einige Kennzahlen entfernen möchtest, kannst du die Maßnahmen, die du nicht in unserer Ansicht sehen möchtest, deaktivieren oder die du nicht in unserer Ansicht sehen möchtest, deaktivieren abwählen. Lass uns gehen und auf Okay klicken Und damit haben wir die Anzahl der Maßnahmen in der Ansicht auf 4.1 reduziert . Wir können hier mehr tun, als die Art der Maßnahmen aus unserer Sicht zu ändern. Nehmen wir zum Beispiel die Anzahl der Kunden von oben und setzen sie unten, sodass Sie sehen können, dass wir einfach die Reihenfolge der Kennzahlen in der Ansicht ändern . In Ordnung, das ist also eine Möglichkeit, die Kennzahlnamen und Kennzahlwerte in den Visualisierungen zu verwenden , indem sie einfach per Drag-and-Drop in die Aber es gibt noch einen anderen schnellen Weg, um diese Informationen zu verwenden. Lass mich dir zeigen, was ich meine. Ich werde einfach alles aus unserer Sicht entfernen und dann von vorne anfangen. Lassen Sie uns die Bestelldaten in die Spalten übernehmen. Und nehmen wir zum Beispiel die Verkäufe in den Zeilen. Bisher haben wir nur eine Maßnahme. Unserer Ansicht nach war alles normal. Aber lassen Sie uns jetzt sagen , dass ich der Ansicht eine weitere Maßnahme hinzufügen möchte , bevor wir lernen, dass wir den Gewinn nehmen und ihn in die Nähe der Siegel legen. Aber damit haben wir gelernt, dass Tableau zwei individuelle Achsen erstellen wird . Das wollen wir nicht, also lassen Sie mich es einfach entfernen. Ich hätte gerne eine Achse für beide Maßnahmen. Um das zu tun, können wir die Werte und Namen der Kennzahlen verwenden. Und um das schnell zu generieren, nehmen wir die Gewinne jetzt sehr langsam, ziehen wir sie einfach auf die Achse der Siegel. Und wie Sie jetzt sehen können, zeigt uns Tableau zwei grüne vertikale Linien. wir Tableau mit, dass teilen wir Tableau mit, dass ich dieselbe Achse für zwei verschiedene Kennzahlen verwenden möchte . Lassen wir es also einfach auf die Achse fallen. Und hier wird die Tabelle gehen und alles umrechnen , sodass wir hier nichts mehr haben. Die Summe der Verkäufe, wir haben jetzt die Kennzahlwerte und in den Filtern haben wir die Kennzahlnamen. Darin werden wir nur zwei Kennzahlen und den Umsatz sehen. Wie Sie sehen können, kann Table alles für uns vorbereiten. Und das ist eine schnelle Methode, um mehrere Kennzahlen mithilfe der Messwerte und Kennzahlnamen zu verwenden. Und wir können auch hier in den Messwerten sehen , dass wir nur diese beiden Maße haben. Schauen wir uns jetzt das Bild an. Wie Sie sehen können, haben wir nur eine Achse für zwei Maßnahmen. Der grüne Wert wird der Umsatz sein, und der graue Wert kann der Gewinn sein. Das bedeutet, dass diese beiden Maßnahmen dieselbe Achse haben. Und natürlich können wir unserer Ansicht nach weitere Maßnahmen hinzufügen . Nur zwei können wir in Anspruch nehmen, zum Beispiel die Rabatte. Wir können es zum Beispiel innerhalb der Kennzahlwerte auf den letzten Wert setzen. Und damit haben wir drei Zeilen. Drei Maßnahmen verfolgen dieselbe Achse. Es ist eine wirklich nette und kompakte Methode, um mehrere Maßnahmen auf derselben Achse zu vergleichen. Aber natürlich muss man auf den Maßstab der Achse achten . Zum Beispiel die Größenordnung der Verkäufe. Wie Sie sehen können, ist der grüne wirklich riesig, 0-1 Million Nimmt man nun den Rabatt, wie man sieht, alles fast gleich Null, weil die Skala im Vergleich zu den Verkäufen sehr klein ist diesem Grund ist es für diese Methode sinnvoll, mehrere Kennzahlen auf derselben Achse zu verwenden , wenn sie eine ähnliche Datenskala haben. Wenn es jedoch einen großen Unterschied in den Skalen gibt, es keinen Sinn, zwei Kennzahlen visuell zu vergleichen. In diesem Beispiel ist es also nicht wirklich sinnvoll, den Rabatt in diesen Visualisierungen zu verwenden , weil wir ihn nicht wirklich vergleichen Es hat einen wirklich kleinen Maßstab. Ein weiterer Nachteil dieser Methode: Wenn Sie die Markierungen hier überprüfen, können Sie sehen, dass wir nur einen Tab für alles haben. Wir haben nicht für jede Maßnahme individuelle Markierungen. Und das bedeutet, dass wir nicht jede Maßnahme nach unseren Wünschen anpassen können. Wie wir bereits in der ersten Methode gesehen , bei der wir in einem Fall beispielsweise das Liniendiagramm und in einer anderen Kennzahl verwenden möchten , können wir das Balkendiagramm usw. verwenden. Wir können also nicht jede Kennzahl einzeln anpassen, sondern alle diese Kennzahlen verwenden dasselbe Setup für die Visualisierungen Das heißt, gehen wir zum Beispiel los und wechseln die Seiten Wenn wir das tun, wirkt sich das auf alle Maßnahmen in der Ansicht aus, und ich kann das nicht. Ändern Sie es einzeln. Also alles, was Sie hier machen oder individuell ändern, kann sich auf alle Maßnahmen auswirken. Gehen wir zum Beispiel und ändern es in ein Par-Diagramm und so weiter. Das einzige, was Sie anpassen können , sind die Farben. Wenn Sie also hier zu den Farben gehen und Farben bearbeiten, können Sie jeder Kennzahl einen anderen Wert zuweisen . Aber das ist alles. Wir können die Charts nicht nach Belieben anpassen. Wenn Sie also Messwerte und Kennzahlnamen verwenden , achten Sie darauf. Sie haben nicht die Freiheit die Darstellung Ihrer Diagramme zu ändern, aber in vielen Fällen, in denen Sie mehrere Kennzahlen auf derselben Achse haben möchten, ist dies dennoch sehr nützlich vielen Fällen, in denen Sie mehrere Kennzahlen auf derselben Achse haben möchten , ist dies In Ordnung, damit hoffe ich, dass es klarer ist. Warum haben wir nun Tableau-Kennzahlwerte und Kennzahlnamen? In Ordnung, jetzt kommen wir zu den letzten Methoden. Um mehrere Maßnahmen zu kombinieren, können wir in einer Ansicht die Doppelachse verwenden. Doppelachsen sind wirklich eine großartige Möglichkeit und sehr nützlich in vielen Szenarien, in denen Sie zwei Maßnahmen miteinander vergleichen können . Sehen wir uns an, wie das in Tableau funktioniert Es gibt zwei Möglichkeiten, wie in Tableau duale Achsen erstellen können. Die erste, die ich Ihnen jetzt zeigen werde , ist, dass wir zum Beispiel das Bestelldatum für die Spalten verwenden. Und dann lassen Sie uns die Verkäufe in Formationen in den Zeilen aufteilen. Jetzt würde ich gerne eine weitere Maßnahme aus unserer Sicht sehen. Nehmen wir also den Gewinn und legen ihn einfach in die Reihen neben den Verkäufen. Hier sind wir also wieder bei der ersten Methode, bei der wir zwei Messungen haben , die durch zwei einzelne Achsen getrennt sind. Wie Sie nun sehen können, sind diese beiden Maße voneinander getrennt. Ich möchte diese beiden Bilder übereinander bringen , um zu sehen, wie das geht Kehren wir zu unseren Maßnahmen zurück. Also ja, Sie können sehen, dass wir zwei Maßnahmen haben Verkäufe und Gewinne. Wir gehen zum Gewinn, zu dem auf der rechten Seite, um ihn mit der rechten Maustaste anzuklicken. Und hier haben wir die Möglichkeit einer Doppelachse. Also lass uns gehen und darauf klicken. Wie Sie sehen können, liegen diese beiden Diagramme jetzt übereinander und verwenden zwei Achsen. Die Achse für den Umsatz und die Achse für die Gewinne liegen nebeneinander. Und wir können auch die Form dieser Maßnahmen, die Veränderung, sehen . Anstatt zwei grüne Pillen haben wir jetzt eine grüne Pille, die sich aus zwei Maßnahmen zusammensetzt, nämlich dem Umsatz und dem Gewinn. Und wenn Sie nun die Skalierung dieser beiden Achsen überprüfen, können Sie feststellen, dass der Umsatz wie üblich 0 bis 1 Million und die Gewinne 0 bis 100 Tausend betragen. Jetzt haben wir also zwei Möglichkeiten Entweder können Sie es so lassen, wie es ist, mit zwei verschiedenen Skalen, oder Sie können sie so gestalten, dass sie sich gegenseitig ähneln Und genau das tun wir in den meisten Situationen. Wir gehen und synchronisieren diese beiden Achsen. Um das zu tun, gehen wir auf dieser Achse zum Gewinn über . Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf, und hier haben wir die Möglichkeit, die Achse zu synchronisieren. Gehen wir und wählen das aus. Wie Sie jetzt sehen können, hat die Gewinnskala genau dieselbe Skala wie die Siegel. Sie beginnt bei 0 bis 1 Million und die markierten oder visuellen Werte haben sich ebenfalls an die neue Skala angepasst Wie Sie sehen können, haben wir es jetzt auf dem Boden, bevor wir es in der Nähe der Robben hatten Jetzt fragen Sie sich vielleicht, wissen Sie was, warum verwenden Sie Doppelachsen? Ich kann einfach die Mejor-Werte wie bei Methode 2 verwenden und der Ansicht so viele Kennzahlen hinzufügen, wie ich möchte Warum haben wir also eine Doppelachse? Nun, es gibt zwei Gründe für uns. Erstens haben Sie hier die Möglichkeit zu entscheiden, ob Sie die Achse synchronisieren möchten oder nicht. Wenn Sie also zur ersten Methode mit den Mejor-Werten gehen, können Sie sehen, dass alles synchronisiert ist und Sie nur eine Achse haben und das können wir nicht ändern Wenn wir jedoch zur Doppelachse zurückkehren, haben wir immer die Möglichkeit, die Achse zu synchronisieren oder Das ist also ein Vorteil, der größte Vorteil der Doppelachse, dass ich jetzt jede Maßnahme nach meinen Wünschen anpassen kann . Wenn Sie also die Markierungen ankreuzen, haben wir hier wieder eine Registerkarte für jede Maßnahme. Auch hier werden alle beide Maßnahmen individuell anpassen. Aber wenn Sie zur Summe der Verkäufe gehen, können wir die visuelle Gestaltung dieser Kennzahl festlegen. Ich kann zum Beispiel hierher gehen und die Größe ändern. Oder ich kann zur Summe der Gewinne gehen und sagen, dass ich statt des Liniendiagramms gerne ein Balkendiagramm hätte. Genau hier liegt der Vorteil der Doppelachse, bei der wir das Diagramm oder die Kennzahlen individuell anpassen können , aber immer noch dieselbe Achse verwenden. Und Sie haben diese Option nicht, wenn Sie die Kennzahlwerte verwenden , weil Sie für alle Kennzahlen eine Entscheidung treffen oder ein Setup festlegen müssen . Der Nachteil dabei ist jedoch, dass es Doppelachse oder nur um zwei Kennzahlen handelt, aber es ist trotzdem eine hervorragende Möglichkeit zwei Kennzahlen in Tableau zu vergleichen. Ich möchte Ihnen jetzt die zweite Methode zeigen, wie schnell Doppelachsen in Tableau erstellen können. Also lass uns gehen und das Zeug entfernen und dann lass uns wieder die Siegel nehmen. Nun zur zweiten Maßnahme, anstatt sie hierher in die Nähe der Robben zu ziehen Und dann schalte es auf Dual um. Was wir tun werden, wir werden zum Video hier drüben gehen. Und wenn Sie es auf die rechte Seite bewegen, können Sie sehen, dass wir hier eine vertikale Linie haben. Sei vorsichtig. Wenn Sie es auf die Achse verschieben, haben Sie zwei vertikale Linien, auf denen Sie die Messwerte und Kennzahlnamen haben können . Das wollen wir nicht, wir wollen eine Doppelachse, also verschieben Sie sie einfach auf die rechte Seite, auf die gegenüberliegende Seite der Achse. Und Sie können sehen, dass wir eine vertikale grüne Linie haben , wenn Sie sie weglassen. Tableau erstellt sofort eine Doppelachse zwischen diesen beiden Kennzahlen. So können Sie in Tableau schnell eine Doppelachse erstellen . Und ein letzter Punkt in Bezug auf die Doppelachse besteht darin, zu verstehen, dass sich die Reihenfolge der Maßnahmen auf die visuelle Darstellung auswirkt. Also lass mich dir zeigen, was ich meine. Ich gehe jetzt zum Gewinn und ändere es von Balkendiagramm zu Liniendiagramm. Und wie Sie sehen können, ist die rote Linie des Gewinns wie vor dem Umsatz. Das bedeutet also, dass der Umsatz im Hintergrund liegt. der Gewinn steht im Vordergrund. Wenn Sie die Person wechseln wollen, was Sie tun werden, ändern Sie einfach die Reihenfolge der Doppelachsen. Wenn wir die Verkäufe von links nehmen und sie einfach auf die rechte Seite legen. Und wie ihr jetzt das Teildiagramm im Vordergrund und das Liniendiagramm im Hintergrund sehen könnt , ist es in dieser Situation nicht wirklich cool, die Linie hinter den Teilen zu haben. Gehen wir jetzt und schalten es wieder um, sodass der Gewinn auf der rechten Seite steht, sodass wir ihn vorne und den Umsatz hinten haben. In Ordnung, das ist alles für die Doppelachse. In Tableau können Sie jetzt natürlich all diese Methoden in einer einzigen Ansicht kombinieren . Hier haben wir eine Doppelachse. In diesem Beispiel kann ich jetzt die Kennzahlwerte, den Gewinn, hinzufügen. Anstatt die Gewinne zu haben, können wir die Messwerte verwenden, Methode zwei. Um das zu erreichen, nehmen wir zum Beispiel die Menge. Und ziehen wir es per Drag-and-Drop auf die Gewinnachse. Lass es uns hier drüben ablegen. Und wie Sie sehen können, werden in der Tabelle sofort die Summe des Gewinns in Messwerte umgerechnet . Aber immer noch auf der linken Seite haben wir Verkäufe. Jetzt verfolgen wir eine Doppelachse zwischen dem Verkauf und einer Reihe von Maßnahmen. Jetzt können wir den Kennzahlwerten weitere Kennzahlen hinzufügen . Nehmen wir den Stückpreis und fügen ihn hier hinzu. Wir können die Rabatte hinzufügen. Aber jetzt ändern wir einfach die Farben, um das zu verdeutlichen. Jetzt bin ich auf der Registerkarte der Hauptwerte. Klicken Sie auf die Farben. Jetzt die Menge, ich gebe ihr den grünen Stückpreis. Geben wir ihm einen Graurabatt in dieser Farbe. Und das ist alles. Das. Wie Sie sehen können, haben wir verschiedene Linien, aber alle sind Linien. Das können wir nicht ändern, weil es ein großer Wert ist. Sie alle teilen sich also dieselbe Einrichtung. Und im Hintergrund haben wir die Summe der Verkäufe auf der dualen Achse. Das heißt, Sie können diese Dinge kombinieren und wir können natürlich die erste Methode hinzufügen. Nehmen wir die Anzahl der Bestellungen und ziehen sie einfach per Drag-and-Drop auf die Straße hier drüben , sodass Sie sehen können, dass Tableau eine individuelle Achse für die Anzahl der Bestellungen erstellt hat . Das heißt, wenn Sie sich jetzt unsere Kennzahlen ansehen, in dieser Ansicht, die erste, die Summe der Verkäufe, verwenden wir die Doppelachse. Dieses Teildiagramm, das blaue. Und dann haben wir auf der rechten Seite der Doppelachse einen Stanzer oder Maßnahmenbündel. Hier haben wir die Summe aus Gewinn, Menge, Stückpreis und Rabatt. Wir haben also eine Gruppe von Kennzahlen als Teil der Doppelachse, wobei die Messwerte, die Anzahl der Bestellungen, verwendet werden. Sie ist völlig getrennt und teilt sich die Achse nicht mit den anderen. Wir haben es als einzelne Achse und verwenden die Methode eins. In Ordnung, also wie du siehst, kannst du das Zeug mischen. Und genau das ist die Stärke von Tableau, wo wir umfangreiche Anpassungen an der Darstellung unserer Daten vornehmen Ordnung, alle zusammen. Lassen Sie uns nun kurz zusammenfassen Um mehrere Kennzahlen in einer einzigen Ansicht, in einzelnen Visualisierungen in Tableau, zu kombinieren , uns drei Methoden zur Verfügung Die erste Methode besteht darin, einzelne Achsen zu verwenden. Das bedeutet, dass wir für jede Messung eine andere separate unabhängige Achse haben werden. Und der Vorteil dieser Methode besteht darin, dass wir für jede Kennzahl entscheiden können, welches Bildmaterial wir verwenden können, welche Farben wir verwenden können, welche Größe wir verwenden können, und so weiter Die Anpassung der Maßnahmen wird also unabhängig voneinander erfolgen Und der zweite Vorteil ist, dass wir in einer Ansicht beliebig viele Maßnahmen hinzufügen können einer Ansicht Aber der Schwachpunkt dieser Methode ist, dass es wirklich schwierig ist, diese Maßnahmen miteinander zu vergleichen. Aus diesem Grund haben wir die zweite Methode wir all diese Maßnahmen miteinander vergleichen können, wobei all diese Maßnahmen miteinander eine gemeinsame oder einzelne Achse verwenden können. Und wir können solche Visualisierungen anhand der Messnamen und der Messwerte erstellen anhand der Messnamen und der Messwerte Wir haben also nur eine Achse und wir können mehrere Kennzahlen haben, die sich dieselbe Achse teilen Der Hauptvorteil unserer Überlegungen ist, dass wir so viele Maßnahmen hinzufügen können, wie wir wollen. Außerdem können wir diese Maßnahmen besser vergleichen als die Methode 1, da sie dieselbe Achse haben. Der Nachteil dieser Methode A ist jedoch, dass wir nicht jede dieser Maßnahmen unabhängig voneinander anpassen können. Das bedeutet, dass all diese Kennzahlen dieselben Konfigurationen der Visualisierung verwenden werden. Wir können hier also nicht eine Linie verwenden und dann etwas anderes ändern. Wir müssen immer die gleichen Visualisierungen für alle Maßnahmen verwenden die gleichen Visualisierungen für alle Und deshalb haben wir die dritte Methode in der Tabelle, um die Doppelachse zu verwenden Der Hauptvorteil der dualen Punktachse besteht darin, wir zwei Maße genau miteinander vergleichen können. Wir können definieren, ob wir die Achse synchronisieren können oder nicht. Und hier, der Vorteil gegenüber der vorherigen, der einzelnen Achse, den Punkten, ist, dass wir die Grafiken für jede Maßnahme unabhängig voneinander anpassen können für jede Maßnahme unabhängig voneinander Hier haben wir also ein Liniendiagramm zusammen mit einem Balkendiagramm Nur dieser Vorteil dieser Punktmethode ist, dass wir nur zwei Maße vergleichen können. Ordnung, Kay, das waren also die verschiedenen Methoden, wie man mehrere Kennzahlen in einer einzigen Ansicht hinzufügt und wann man sie verwendet. Als Nächstes werden wir anfangen , grundlegende Diagramme zu erstellen, und zuerst können wir die Balkendiagramme haben. 156. Udemy 1 Balkendiagramme: Ordnung, jetzt fangen wir mit den einfachen Dingen an , bei denen wir ein Balkendiagramm in Reihen erstellen Beginnen wir mit der Big-Data-Quelle und nehmen wir die Unterkategorie mit den Zeilen auf Und dann müssen wir messen, lassen Sie uns die Siegel nehmen und sie in die Spalten legen Damit haben wir die Verkäufe nach Kategorien berechnet. Damit es größer wird, gehe ich einfach hier rüber. Lassen Sie uns anstelle von Standards die Gesamtansicht betrachten. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir Balken in den Reihen. Tabelle kann standardmäßig das Balkendiagramm verwendet In der Tabelle kann standardmäßig das Balkendiagramm verwendet werden. Falls Sie jedoch etwas anderes haben, können Sie hier zu den Markierungen wechseln, anstatt zu Automatisch. Sie können es auf einen Balken verschieben. Gehen wir und klicken Sie darauf. Es wird sich nichts ändern, da es derzeit ein Balkendiagramm gibt und wir normalerweise die Par-Diagramme und Zeilen verwenden , um das Ranking zu erstellen. Um das zu tun, gehen wir zu den Verkäufen und sortieren unsere Daten. Damit haben wir ein sehr gutes Ranking in unseren Charts. Eine weitere Sache, die ich normalerweise hinzufüge, ist die Farbgebung. Also nehme ich das Maß, die Summe der Verkäufe behalte die Kontrolle und lege es auf die Farben. Das ist alles für die Balkendiagramme und Zeilen. Okay. Als nächstes haben wir die Balkendiagramme in Spalten. Es ist sehr einfach und den Zeilen sehr ähnlich, ich habe nur die Arbeitsblätter dupliziert Anstatt die Dimension in den Zeilen zu haben, müssen wir sie jetzt in die Spalten verschieben Wir müssen zwischen der Kennzahl und der Dimension wechseln. Um das zu tun, ist es sehr einfach. Gehen wir hier zum Schnellmenü und schalten es einfach so um, dass wir die Teile haben. Nun zu den Spalten, wie Sie sehen können, ist es sehr einfach. Normalerweise verwenden wir dies natürlich auch für das Ranking. Jetzt stellt sich die Frage, wann Spalten und wann Zeilen verwendet werden sollen. Wenn Sie Dimensionen mit niedriger Kardinalität haben, wie wir die Unterkategorie haben, können Sie sie verwenden. Aber wenn Ihre Dimension eine hohe Anzahl von Werten hat , können Sie die Zeilen verwenden, um eine lange Liste zu haben, und Sie können nach um eine lange Liste zu haben, und Sie können Es ist immer besser , nach unten zu scrollen , als zur rechten Seite zu scrollen Wenn Sie viele Werte innerhalb Ihrer Dimension haben, verwenden Sie die Par-Zeilen. Wenn Sie jedoch eine geringe Anzahl von Werten in Ihrer Dimension haben , verwenden Sie die Spaltenbalken. In Ordnung, weiter zu einem anderen Teildiagramm. Wir haben die Balken nebeneinander. In den Diagrammen des vorherigen Teils haben wir nur eine Dimension verwendet. Dieses Mal werden wir zwei Dimensionen verwenden. Gehen wir hin und bauen es. Zuerst möchte ich die Dimension Land in die Spalten aufnehmen. Und dann gehen wir los und messen die Zellen zu den Zeilen, in denen wir die normalen Teildiagramme erhalten haben. Aber wenn Sie jetzt den Spalten eine weitere Dimension hinzufügen , erhalten Sie nebeneinanderliegende Teildiagramme. Die zweite Dimension werden die Jahre der Bestelldaten sein. Ziehen Sie die Bestelldaten per Drag & Drop in die Spalten. Wie Sie sehen können, wurde Tableau in Liniendiagramme umgewandelt. Das wollen wir nicht, wir wollen Teildiagramme. Deshalb gehen wir hier zu den Marks. Und statt Automatisch werden wir es auf Balken umstellen. Auch hier möchte ich die Gesamtansicht wiedergeben. Jetzt haben wir viele Daten in der Ansicht. Wir haben Daten aus fünf Jahren. Ich hätte gerne nur zwei Werte. Ich möchte die letzten vergleichen, lassen Sie uns die Jahre auf die Filter ziehen. Dann werde ich anhand der Jahre filtern. Wählen Sie die nächsten Jahre aus, lassen Sie uns nur die letzten zwei Jahre haben. Klicken Sie. Okay. Das Letzte, was ich hinzufügen möchte, ist die Farbgebung. Da wir zwei Jahre haben, hätte ich gerne für jedes Jahr eine Farbe. Lassen Sie uns die Jahre nehmen, die Kontrolle behalten und es auf die Farben legen, und das war's. Wir haben jetzt wirklich schöne Trennungen zwischen den Werten. Wie Sie sehen können, haben wir nun nebeneinander liegende Balken und das ist wirklich nützlich um mehrere Werte in jeder Kategorie zu vergleichen Damit können wir die letzten zwei Jahre in jedem Land sehr einfach vergleichen . hier in dieser Art von Diagrammen, Versuchen Sie hier in dieser Art von Diagrammen, nicht viele Daten zu haben, dann wird es wirklich schwierig sein, sie zu vergleichen. Sie können sehen, dass wir nur einen Filter für die Daten haben , um nur die letzten zwei Jahre zu vergleichen. Das war's für die Side-by-Side-Charts. Ordnung, weiter zum nächsten, wir haben das Balkendiagramm im Zeitverlauf. Es ist ein sehr berühmter. Sie können es fast in jedem Dashboard finden. Schauen wir uns also an, wie wir es bauen werden. Wir gehen zu den Bestelldaten über und setzen es wie gewohnt in die Spalten. Wir werden die Jahre haben. holen uns unser Maß, den Umsatz, und ordnen es in die Reihen ein. Hier ist ein Standard-Tablet, das es als Linie anzeigen wird. Lass uns gehen und es auf die Balken umstellen. Da wir an den Balkendiagrammen arbeiten , haben wir im Laufe der Jahre sehr gute Umsätze erzielt, aber wir fügen normalerweise mehr Details hinzu, weil diese Daten sehr aggregiert sind Gehen wir und fügen eine weitere Dimension hinzu. Um das zu tun, lassen Sie uns einfach die Jahre aufschlüsseln. Klicken Sie auf dieses Zeichen und damit haben wir die zweite Dimension, das Quartal. Und hier können wir mehr Details darüber sehen wie sich die Verkäufe im Laufe der Zeit verändern. Der Hauptanwendungsfall dieses Teildiagramms besteht darin, zu zeigen, wie sich die Daten im Laufe der Zeit ändern, um Trends aufzuzeigen. Wenn Sie eine solche Anforderung haben, verwenden Sie das Teildiagramm im Laufe der Zeit. Okay, weiter zum nächsten, wir haben die gestapelten Teildiagramme Die Anforderung für diesen wird ähnlich sein wie bei Seite an Seite Wir können zwei verschiedene Dimensionen verwenden. Jetzt lass uns gehen und es bauen. Ich würde gerne den Gesamtumsatz jedes Monats für dieses Jahr sehen . Um das zu tun, nehmen wir das Bestelldatum in die Spalten und lassen uns die Verkäufe in die Zeilen aufnehmen. Jetzt werde ich die Jahre auf Monate umstellen , richtig? Klicke darauf. Und lassen Sie uns die Formate und den Monat auswählen, sodass wir die Teile erhalten, die den Gesamtumsatz für jeden Monat und dieses Jahr darstellen. Aber jetzt möchte ich dieser Ansicht weitere Informationen hinzufügen, um auch die Kategorien vergleichen zu können. Gehen wir jetzt und holen uns die Kategorien. Ist immer die Frage, wo wir es platzieren werden. Wenn du es auf die Säulen legst, bekommst du nebeneinanderliegende Balken. Das wollen wir nicht, wir wollen gestapelte Diagramme haben. Um das zu tun, nehmen wir die Kategorie und ordnen sie einfach den Farben zu. Gehen wir hin und machen das. Und damit erhielten wir diese Information, diese Dimension als Farbe in jedem Balken. Und damit haben wir die gestapelten Balkendiagramme Wie Sie nun sehen können, besteht der Hauptzweck des gestapelten Par-Diagramms darin zunächst die Gesamtsumme der Verkäufe im Laufe der Zeit zu Wir können die Monate und die Entwicklung der Verkäufe im Laufe der Zeit vergleichen Entwicklung der Verkäufe im Laufe der Zeit Dann besteht die zweite Aufgabe, die nicht die Hauptaufgabe ist, darin, die Kategorien zu vergleichen, um zu sehen, wie die Kategorie zum Gesamtumsatz jedes Monats beiträgt . Das ist alles für die gestapelten Teildiagramme. Ordnung, jetzt haben wir ein sehr ähnliches Diagramm wie das vorherige Wir haben das vollständige gestapelte Teildiagramm, oder manchmal nennen wir es auch 100% gestapelte Teildiagramme Jetzt habe ich gerade das vorherige veröffentlicht, und wie Sie in den normalen gestapelten Teildiagrammen sehen können, beginnt und endet jeder Teil von Monat zu Monat unterschiedlich Der Gesamtumsatz ist in diesen Diagrammen natürlich wichtig. Jetzt ist es wichtig, die Unterkategorien im Laufe der Zeit zu vergleichen Eine sehr gute Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin , ein vollständig gestapeltes Teil zu haben Das bedeutet, dass jeder Teil in unseren Visualisierungen exakt dieselbe Länge haben kann, und zwar zwischen 0 und 100%. Gehen wir dazu zur Summe der Verkäufe und klicken Sie mit der rechten Maustaste Und dann gehen wir zu den schnellen Tabellenberechnungen. Und geben Sie den Prozentsatz des Gesamtumsatzes an, den wir erhalten haben, den Prozentsatz des Gesamtumsatzes als Wert. Aber wir sind immer noch nicht da, weil diese Teile nicht die gleiche Länge haben. Um das zu tun, gehen wir zurück zur Summe der Verkäufe. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Ont und gehen wir zu Tabellenberechnungen bearbeiten. Gehen wir rein. Nun, was wir hier machen werden, anstatt eine Tabelle zu haben, können wir eine bestimmte Dimension haben. Lass uns das einschalten. Und wir werden nur die Kategorie auswählen. Da wir uns nur auf die Kategorie konzentrieren, entfernen wir den Monat des bestellten Alters. Wie Sie jetzt sehen können, erhalten wir sofort einen vollen Stapel. Lass uns das schließen. Wie Sie sehen können, haben all diese Teile exakt die gleiche Länge und sie beginnen alle mit 0% und enden mit 100%. Wir nennen diese Art von Diagramm als Teil zu Ganzes. Das heißt, ich würde gerne sehen und verstehen, wie sich die einzelnen Kategorien auf den Gesamtumsatz jedes Monats beziehen . Lassen Sie uns nun kurz zusammenfassen , wann welches Diagramm verwendet werden soll. Wenn Sie sich darauf konzentrieren möchten, die Kategorien im Laufe der Zeit zu vergleichen, sollten Sie sich für die vollständigen , gestapelten Teildiagramme entscheiden Wenn es jedoch wichtiger ist, jeden Monat die Gesamtsumme anzuzeigen, vergleichen Sie die Kategorien und verwenden Sie dann die normalen gestapelten Balkendiagramme Ordnung, weiter zum letzten Balkentyp, wir haben die kleinen Balkendiagramme mit mehreren Balken Viele Balkendiagramme in unseren Visualisierungen. Und das können wir tun, indem wir mehr als zwei Dimensionen hinzufügen. Fangen wir mit der ersten Dimension an. Wir gehen vom Datenbereich aus zu den Ländern und fügen sie in die Spalten ein. Und damit haben wir die Werte der Länder als Spalten. Ich möchte jetzt Zeilen aus der Kategorie hinzufügen. Holen wir uns die zweite Dimension, die Kategorien zu den Zeilen. Jetzt möchte ich diese Informationen ausfüllen, um einige Daten zu sehen. Gehen wir und holen uns unsere Kennzahlen, den Umsatz, und ziehen sie per Drag-and-Drop in die Zeilen hier drüben. Wie Sie sehen können, sind unsere Bars immer noch nicht wirklich klein. Wir haben große Teile in unserem Sichtfeld und können immer nachschauen, wie viele Markierungen oder wie viele Teile wir in unserem Sichtfeld haben. Wenn wir uns diese Informationen hier ansehen, können wir sehen, dass wir 12 Markierungen haben. Gehen wir jetzt und holen uns unsere dritte Dimension. Es wird das Bestelldatum sein. Lassen Sie uns das Bestelldatum in die Spalten eintragen. Jetzt sind wir bei 12-16 Markierungen oder 16 Datenpunkten angelangt. Jetzt hat Tableau es auf Linien umgestellt. Ich würde es gerne wieder auf Pars bringen. Lass uns zu den Marken gehen, es auf Pars umstellen, aber unsere Teile sind immer noch nicht wirklich klein oder klein Um aus unserer Sicht detaillierter zu werden, verwenden wir nicht die Jahre, sondern den Monat Gehen wir und ändern das Format. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf. Und lassen Sie uns dieses Format wählen, das kontinuierliche, den Monat. Wenn Sie jetzt noch einmal nachschauen, haben wir 60-707 Markierungen an Minibars in unserer Ansicht gefunden Ich würde dem auch gerne etwas Farbe hinzufügen. Gehen wir und bringen das Land in die Farben. Das ist es also. Damit haben wir kleine Diagramme mit mehreren Balken. Wie Sie sehen, teilen Sie die Kennzahl auf, wenn Sie der Ansicht mehr Dimensionen hinzufügen die Kennzahl auf, wenn Sie der Ansicht mehr Dimensionen hinzufügen. 157. Udemy 2 bar in bar: Okay, als Nächstes haben wir den Balken im Balkendiagramm. Bisher haben wir zwei Dimensionen in unserer Ansicht verglichen , aber wie wäre es jetzt, zwei Kennzahlen in unseren Ansichten anhand von Pars zu vergleichen zwei Kennzahlen in unseren Ansichten anhand von Pars Schauen wir uns an, wie wir das machen können. Wie üblich werden wir unsere Unterkategorie auf die Zeilen verteilen und dann die erste Maßnahme ergreifen Es werden die Siegel der Säulen sein. Damit haben wir unsere Standard-Balkendiagramme. Gehen wir und sortieren es nach den Verkäufen. Jetzt brauchen wir unsere zweite Maßnahme. Gehen wir und nehmen die Menge und geben sie ebenfalls in die Spalten ein. Damit haben wir nun eine individuelle Achse für jede Maßnahme, und wir können die Daten vergleichen. Aber es ist viel besser, wenn Sie zwei Kennzahlen haben und diese vergleichen möchten, indem Sie die Doppelachse verwenden. Wie wir bereits im vorherigen Material gelernt haben. Lass uns die Doppelachse benutzen. Wir gehen zur Menge über, die sich unregelmäßig verbindet, und gehen wir zur Doppelachse Hier hat sich Tableau für andere Visualisierungen entschieden, da wir automatische Visualisierungen Stattdessen würde ich es gerne wieder auf Balken umstellen. Wie Sie wissen, werden wir bei der Doppelachse verschiedene Tabs innerhalb unserer Markierungen haben. Da es sich bei beiden um Balken handeln wird, gehen wir zu „Alle“ und wählen dann anstelle von „Automatisch die Balken aus. Aber jetzt, wie Sie sehen können, sind wir noch nicht da. Es ist wie der gestapelte Teil, aber eigentlich ist er nicht gestapelt Um das zu ändern, was wir tun werden, wir uns für jede einzelne Maßnahme entscheiden und den Aufbau ändern Aber zuerst möchte ich die Färbung ändern. Mir gefallen diese aktuellen Informationen nicht, also gehen wir zur Menge über, machen Sie es orange. Der Verkauf wird blau sein. Lass uns okay sein. Nun, was wir tun werden, um Bar für Bar zu haben, wir werden gehen und die Größe der Menge ändern. Gehen wir zur Menge hier drüben über, gehen wir zur Größe und machen sie einfach ein bisschen kleiner. Jetzt können wir im Hintergrund den großen blauen Balken sehen , und vorne haben wir diesen kleinen orangefarbenen Balken. Damit haben wir so etwas wie ein Balken-im-Balkendiagramm, was wirklich großartig ist, um zwei Kennzahlen anhand von Doppelachsen zu vergleichen. Wenn Sie zum Beispiel die Kategorie Kunst überprüfen, können Sie sehen, dass die Menge wirklich riesig ist. Aber im Vergleich zum Beispiel mit den Cubres erzielen wir nur sehr wenige Verkäufe zum Beispiel mit den Cubres Wir haben weniger bestellte Mengen, aber wir haben enorme Umsätze Es ist also eine wirklich nette Art , Maßnahmen zu vergleichen. 158. Udemy 3 Barcode: In Ordnung, der nächste kann Spaß machen. Eine, in der wir Barcode-Diagramme erstellen werden. Normalerweise verwenden wir es, um mehr Details in jedem Paar anzuzeigen. Schauen wir uns also an, wie wir das machen können. Wie üblich erhalten wir dieselben Informationen, Unterkategorien für die Zeilen und Verkäufe für die Spalten Ich glaube, du hast es schon. Lass uns das sortieren. Nun möchte ich eine Dimension mit hoher Kardinalität einbringen , wie den Produktnamen Gehen wir und bringen es zum Beispiel die Reihen hier drüben Wie Sie sehen, warnt uns Tableau und teilt uns mit, dass der Produktname viele Mitglieder enthält. Und wenn Sie jetzt sagen, okay, fügen Sie alle Mitglieder hinzu, was kann passieren? Die Ansicht wird unterbrochen und es ist nicht wirklich informativ. Aber stattdessen können wir den Produktnamen nehmen und ihn in die Details aufnehmen. Also lass uns das machen. Und jetzt haben wir so etwas wie Barcodes erstellt , bei denen wir die Produktinformationen in jedem Teil haben , was manchmal nützlich ist, um all diese Details in einer Ansicht anzuzeigen So erstellt man also Barcode-Diagramme. 159. Udemy 4-Liniendiagramm: Ordnung, jetzt können wir anfangen, über die Liniendiagramme in Tableau zu sprechen über die Liniendiagramme in Tableau zu Sie sind sehr einfach und sehr standardisiert, um die Veränderungen im Laufe der Zeit aufzuzeigen. Lassen Sie uns nun in Tableau sehr einfache Liniendiagramme erstellen . Da wir sagen, dass sich Veränderungen im Laufe der Zeit ändern, bedeutet das, dass wir ein Datum benötigen. Gehen wir und holen uns die Bestelldaten in die Spalten. Und dann die Straßen, wir brauchen unser Maß, die Summe der Verkäufe. Jetzt zeigt Tableau standardmäßig wie gewohnt die Jahre an. Aber stattdessen es auf Monate umstellen, um es interessanter wir es auf Monate umstellen, um es interessanter zu machen. Gehen wir und ändern das Format auf Monat fortlaufend, also klicken Sie darauf. Damit haben wir jetzt unsere Liniendiagramme. Wenn Sie aus irgendeinem Grund keine Liniendiagramme erhalten, um zu Liniendiagrammen zu wechseln, gehen wir, um zu Liniendiagrammen zu wechseln, zu den Markierungen und wählen dann statt automatisch die Linie aus. Sobald Sie das getan haben, erhalten Sie genau wie von mir ein Liniendiagramm. Dies ist das einfachste Liniendiagramm in Tableau, das die Änderungen im Laufe der Zeit zeigt. Okay, als Nächstes möchte ich Ihnen die verschiedenen Grafiken zeigen , die wir unserer Linie hinzufügen können Lassen Sie uns dazu weitere Maßnahmen aus unserer Sicht betrachten. Aktuell haben wir die Summe der Verkäufe. Holen wir uns alles wie den Rabatt, die Gewinne, die Anzeigenverkäufe. Nehmen wir den Stückpreis und auch die Bestellungen. Wie Sie wissen, haben wir, da wir fünf Kennzahlen in unserer Ansicht haben, auch fünf Tabs in den Markierungen, um das Bild für die Summe der Verkäufe individuell einzurichten. Wir lassen es so, wie es ist als Standard-Liniendiagramme. Aber für das nächste, was ich tun werde, werden wir den Pfad oder die visuelle Darstellung der Linie ändern. Wenn du hier auf dem Pass drüben gehst und darauf klickst, bekommen wir verschiedene Arten von Linien. Die erste wird die Standardform sein, die lineare, aber die zweite wird eine Stufe sein. Gehen wir und wählen Punkte aus. Wenn du dir den Rabatt hier ansiehst, haben wir kein lineares Diagramm wie bei den Verkäufen, wir haben jetzt Schritte wie Sprung nach oben, dann haben wir Stufen nach unten. In Ordnung, also lassen Sie uns hier zum Gewinn übergehen. Also lassen Sie uns den Tab auf Gewinn umstellen. Jetzt gehen wir wieder zum Pfad. Und hier haben wir zwei Abschnitte, den Linientyp und das Linienmuster. Im Linienmuster haben wir die durchgezogene Linie oder wir können eine gestrichelte Linie machen Gehen wir und wählen die gestrichelte Linie aus. Und wie Sie jetzt sehen können, einzelne Personen, haben wir in Tableau sehr schön eine gestrichelte Linie. Das ist also eine weitere Möglichkeit , die Linien in Tableau darzustellen. Gehen wir zur nächsten , zur nächsten Kennzahl über, wir haben den Stückpreis. Lass uns dorthin wechseln. Nun, was wir hier tun können, für jeden Punkt, den wir in den Diagrammen haben, können wir für jeden Punkt, den wir in den Diagrammen haben, eine Markierung oder einen kleinen Kreis machen , um die Markierungen hinzuzufügen. Was wir tun werden, wir werden hier zu den Farben gehen , und dann haben wir hier die Effekte. Der erste ist automatisch. Der zweite, der Markierungen hat, und der letzte , der keine Markierungen hat. Lass uns alles auf Markierungen umstellen. Damit können Sie sehen, dass das Liniendiagramm in der Enterprise aus kleinen Kreisen und kleinen Datenpunkten besteht. Dies ist ein weiterer visueller Effekt auf den Linien in Tableau. Gehen wir zum letzten Punkt über, der Zählung der Bestellungen. Lass uns dorthin wechseln. Was wir nun tun können, wir können die Größe der Linien ändern , hängt von den Werten ab. Um das zu tun, lassen Sie uns die Bestellungen berücksichtigen. Es heißt also, es per Drag-and-Drop zu kontrollieren und zur Seite zu legen. Wenn Sie jetzt die letzte Zeile nehmen, werden wir einen wirklich schönen Effekt sehen. Wenn die Werte klein sind, haben wir eine dünne Linie. Aber wenn die Werte hoch sind, bekommen wir quasi eine dicke Linie, was wirklich nett aussieht. Ordnung, Leute. Wie Sie sehen können, ist Tableau sehr reich an Visualisierungen und mit wenigen Klicks können wir die visuellen Darstellungen der Linien ändern die visuellen Darstellungen der Linien Ordnung, jetzt werden wir das Diagramm mit mehreren Linien in Tableau erstellen das Diagramm mit mehreren Linien in Ich dupliziere die Blätter immer um nicht jedes Mal alles von Grund auf neu zu erstellen Jetzt, wo wir in der Standardzeile waren, können wir die Änderungen im Laufe der Zeit sehen, aber manchmal möchten wir mehr Informationen hinzufügen Wir möchten die Werte einer Dimension in dieser Ansicht vergleichen . Und das können wir tun, indem wir mehrere Zeilen haben. Nehmen wir an, ich möchte die Werte innerhalb der Kategorie vergleichen. Gehen wir zu den Kategorien in unserem Körper, Kunst, und jetzt legen wir es auf die Farben und ziehen es per Drag & Drop auf die Farben Und wie Sie anhand dieser Tabelle sehen können , werden für jeden Wert innerhalb dieser Dimension drei Linien Damit haben wir mehrere Zeilen in einer Ansicht. Und jetzt können wir sehen, dass es nicht wirklich informativ , weil wir viele Linien und viele Zickzacks haben Um das zu reduzieren , werden wir das Format auf, sagen wir zum Beispiel, auf ein Quartal umstellen sagen wir zum Beispiel, auf ein Jetzt ist es etwas übersichtlicher, um zu sehen, wie sich die Daten im Laufe der Zeit ändern, und Sie können die Werte einer Dimension vergleichen Die Anzahl der Zeilen hängt wirklich von den Werten innerhalb dieser Dimension ab. Noch etwas dazu, wie man diese drei Linien erstellt. Man muss es nicht immer auf den Farben haben. Wenn Sie die Kategorie von den Farben wegnehmen und sie auf Details setzen, erhalten Sie dieselben Effekte wie Tableau und erstellt für jeden Wert mehrere Linien, diesmal jedoch ohne Farben. Dies ist eine weitere Methode zum Erstellen verschiedener Linien in Tableau. Aber ich denke, es ist sinnvoller, es in den Farben zu haben , um für jede Zeile eine Subaratfarbe So können wir in Tableau mithilfe von Dimension mehrere Linien erstellen in Tableau mithilfe Ordnung, beim nächsten Mal können wir Diagramme mit zwei Linien haben . Diesmal gehen wir. Vergleichen Sie zwei verschiedene Maßnahmen in einer Ansicht. Also werden wir für jede Kennzahl eine Zeile erstellen. Jetzt bleibe ich bei derselben Ansicht, bei der wir die Summe der Verkäufe und das Quartal für das Bestelldatum haben . Nun möchten wir aus dieser Sicht zwei Kennzahlen vergleichen, die Summe aus Umsatz und Gewinn. Lassen Sie uns den Gewinn nehmen und ihn den Verkäufen gegenüberstellen. Und damit haben wir zwei verschiedene Linien für jede Kennzahl, aber ich möchte, dass sie über denen der anderen liegen. Um das zu tun, werden wir die Doppelachse verwenden. Gehen wir zum Bf, klicken wir mit der rechten Maustaste darauf, und hier haben wir die Option einer Doppelachse. Wie Sie sehen können, ist es sehr einfach. Wir haben zweizeilige Diagramme, und hier können Sie weitere Dinge hinzufügen. Sie können diese beiden Achsen beispielsweise synchronisieren, indem Sie zum Brofit gehen und mit der rechten Maustaste darauf klicken Und hier kannst du es synchronisieren. Oder natürlich können wir jede Zeile anders einrichten. Gehen wir also zum Gewinn hier drüben, gehen wir zum Pfad und machen wir daraus eine gestrichelte Linie Wie wir kurz gelernt haben, hatten wir bei der Verwendung der Doppelachse die Freiheit, die visuelle Darstellung jeder einzelnen Maßnahme individuell zu ändern die visuelle Darstellung jeder einzelnen Maßnahme individuell zu Und das ist eine wirklich großartige Möglichkeit zwei Maßnahmen zu vergleichen Okay, weiter zum nächsten, wir haben die kumulativen Liniendiagramme Derzeit verwenden wir in den Standard-Liniendiagrammen den Monat und die Summe der Verkäufe Und wir können den Gesamtumsatz für jeden Monat sehen. Aber manchmal würden wir gerne verstehen, wie sich das Ding mit der Zeit entwickelt oder wächst. Jetzt wollen wir das Wachstum im Laufe der Zeit sehen. Wir müssen kumulative Liniendiagramme verwenden. Um das zu tun, gehen wir zur Summe der Verkäufe über Und anstatt die Summe der Verkäufe als Aggregatfunktionen zu verwenden, werden wir schnelle Tabellenberechnungen erstellen , um die laufende Summe zu ermitteln. Lass uns das ändern. Und wie Sie sehen können, werden wir sehr schöne kumulative Liniendiagramme bekommen , in denen Sie sehen können, wie das Ding im Laufe der Zeit wächst Aber um die Dinge interessanter zu machen, werden wir unserer Ansicht natürlich weitere Informationen hinzufügen Lassen Sie uns die Kategorie suchen und verschiedene Zeilen generieren. Wir können es also auf die Farben legen und jetzt können wir sehen, wie die verschiedenen Kategorien im Laufe der Zeit wachsen. Zur kumulativen Linie addiert sich auch der Endpunkt jeder Linie Um das zu tun, gehen wir zu den Markierungen, zu den Beschriftungen, klicken auf die Beschriftungen und zeigen die Markierungsbeschriftungen Aber wie Sie sehen können, haben wir für jeden Monat ein Etikett. Das wollen wir nicht, wir wollen nur das Ende jeder Zeile. Um das zu tun, werden wir es von „Alles“ auf „Zeilenende“ umstellen . Wenn Sie jetzt unsere Leitungen überprüfen, können Sie sehen, dass wir am Anfang und am Ende diese Informationen haben. Aber der Startpunkt ist nicht wirklich interessant, also können wir ihn deaktivieren. Labelanfang der Zeile. Lass uns gehen und es deaktivieren. Damit haben wir am Ende der Zeile den Gesamtumsatz jeder Kategorie. Damit können wir das Wachstum im Laufe der Zeit für jede Kategorie analysieren . Okay, jetzt werden wir also kleine Diagramme mit mehreren Linien erstellen kleine Diagramme mit mehreren Linien wie wir es für die Balkendiagramme getan haben. Wir werden es jetzt für die Linien tun. Nun, was wir tun werden, werden wir der Ansicht mindestens drei Dimensionen hinzufügen, um die Verkäufe auf kleinere Linien aufzuteilen . Gehen wir und machen das. Wir werden, wie üblich, das Bestelldatum aus unserer Sicht ermitteln. Lassen Sie uns die Summe der Verkäufe in die Zeilen berechnen. Und dann können wir auch eine weitere Dimension, die Kategorie, in die Zeilen aufnehmen. Wie Sie jetzt sehen können, teilen wir beim Hinzufügen weiterer Dimensionen die Linien auf Lasst uns die Länder holen und das auch in die Kolumnen schreiben Jetzt haben wir mehr Diagramme, aber die Tabelle wird sie als Balken anzeigen, da wir sie als Automatik haben. Also lass uns gehen und es auf Linien umstellen. Jetzt haben wir es als diskrete Leitung. Nehmen wir stattdessen eine durchgehende Linie. Um das zu tun, gehen wir zu diesem Datum und stellen es auf so etwas wie den fortlaufenden Monat um. Lassen Sie uns damit die Formate ändern. Wie Sie sehen können, erhalten wir sehr interessante Diagramme mit mehreren Linien. Ich möchte auch die Farben hinzufügen. Holen wir uns zum Beispiel das Land und fügen es zu den Farben hinzu. nun, nur um das Bild zu verbessern, Lassen Sie uns nun, nur um das Bild zu verbessern, das Raster entfernen. Klicken Sie mit der rechten Maustaste hier drüben. Und dann gehen wir zu den Formaten. Dann können wir hier rüber zu den Linien gehen und dann haben wir die falsche Rechnung. Gehen wir zu den Rasterlinien und gehen wir zu keiner, dass wir diese Rasterlinien entfernt haben, was wirklich nervig ist, viele davon zu haben Das Letzte, was wir damit machen können, der Gesamtumsatz des letzten Punktes. Um das zu erreichen, müssen wir die Summe der Verkäufe ermitteln und die Kontrolle über die Labels übernehmen. Dann gehen wir zu den Labels hier drüben und wählen Mean Max aus. Wir werden es bis zum Bestelldatum haben. Wechseln wir also von Automatisch zu Monat. Und lassen Sie uns nur den Maximalwert haben. Lassen Sie uns den Mindestwert entfernen. Also, was wir für jedes Diagramm haben, zum Beispiel den Gesamtumsatz des letzten Monats. So haben wir in Tableau sehr schöne kleine Diagramme mit mehreren Linien erstellt . 160. Udemy 5 hervorgehoben: Ordnung, weiter zum nächsten. Wir haben die hervorgehobenen Liniendiagramme in Tableau Das ist besonders wichtig wenn Sie mehrere Linien in einer einzigen Ansicht haben und es dafür unterschiedliche Methoden gibt . Ich werde einen schnellen und einen professionellen zeigen. Fangen wir mit dem schnellen an. Lassen Sie uns mehrere Zeilen in unseren Diagrammen haben. Ich nehme diese Zeit, das Land, und setze es auf die Farben, die wir haben. Eine Zeile für jeden Wert innerhalb der Länderdimension. Und jetzt möchte ich den Benutzern die Möglichkeit geben , einen dieser Werte hervorzuheben. Um das zu tun, ist es sehr einfach. Gehen Sie in das Land hier drüben, klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf. Und lass uns zum Textmarker gehen. Hier haben wir die Möglichkeit, Highlighter einzublenden. Klicke darauf. Wenn du auf der rechten Seite nachschaust, kriegen wir Pocken Um die Werte innerhalb der Länder hervorzuheben, können die Benutzer hier einen dieser Werte auswählen , zum Beispiel Deutschland Und wie Sie sehen können, hebt Tableau die Linie von Deutschland hervor und kann dann alle anderen Linien Das ist eine wirklich nette Methode, um verschiedene Werte in Tableau hervorzuheben verschiedene Werte in Tableau um sich auf einen Wert zu konzentrieren Das ist wirklich eine großartige Methode , um eine Zeile hervorzuheben, besonders wenn wir viele mehrere Zeilen haben. Das ist es. So können Sie in Tableau schnell ein hervorgehobenes Liniendiagramm erstellen. Ordnung, jetzt werden wir über die zweite Methode zum Erstellen von markierten Liniendiagrammen sprechen , aber diesmal professionell. Jetzt habe ich einfach das alte Liniendiagramm dupliziert, in dem wir die Quartalssumme der Verkäufe und die Länder in den Farben haben die Quartalssumme der Verkäufe und die Länder in den Farben Aber dieses Mal werden wir diesen Textmarker loswerden. Also werde ich es einfach entfernen. Jetzt müssen wir den Benutzern eine Liste aller Länder zur Auswahl geben , und dieses ausgewählte Land wird in der Ansicht hervorgehoben. Um das zu tun, werden wir einen Parameter erstellen. Gehen wir zu den Daten Pain, schreiben sie, klicken Sie hier und erstellen Sie dann hier einen Parameter. Wir geben ihm einen Namen, wählen ein Land aus. Da es sich bei den Länderwerten um Zeichenketten handelt, wird auch der Datentyp eine Zeichenfolge sein. Als Nächstes werden wir eine Liste aller Länder erstellen , die wir innerhalb der Dimensionen haben. Hier haben wir vier Werte. Wir haben Frankreich. Achten Sie darauf, dass wir den genauen Fall haben. Der erste ist groß geschrieben und der Rest ist klein. Wir haben Deutschland, Italien, das letzte sind die USA Das war's für unseren Parameter. Gehen wir und klicken auf Okay, dass wir unseren neuen Parameter auf der linken Seite haben, die Verbindung nach rechts herstellen und den Parameter anzeigen , um ihn hier auf der rechten Seite zu sehen Jetzt können die Benutzer hier rübergehen und eines dieser Länder auswählen, aber wie Sie sehen können, ändert sich an der Ansicht nichts, da wir noch keine Verbindung zu unserer Ansicht Um es nun mit unserer Ansicht zu verbinden, müssen wir ein neues berechnetes Feld erstellen. Gehen wir zum Daten-Pin. Erstellen Sie erneut berechnete Felder. Nennen wir es Highlighted Country. Und hier können wir eine sehr einfache Bedingung haben , bei der wir sagen, dass das Land unserem Parameter entspricht. Unser Peter wird hier also das Land auswählen. Was wir sagen ist, dass, wenn das aus den Parametern ausgewählte Land dem Wert des Landes entspricht, wir den Wert wahr haben werden Andernfalls wird es falsch sein. Zum Beispiel haben wir derzeit den Wert Frankreich im Parameter ausgewählt. Das bedeutet, dass das Land, Frankreich, wahr sein wird und alle anderen Länder falsch sein können. Lass uns gehen und zuschlagen, okay. Jetzt machen wir uns an die Arbeit und heben das ausgewählte Land hervor. Um das zu tun, fangen wir mit der Färbung an. Aktuell haben wir die Farbgebung auf dem Land. Ich gehe und gehe zu den Details über. Das bedeutet, dass die Länder jetzt nur die Linien erstellen und nicht für die Farbgebung der Linien verantwortlich sind. Um die Farbgebung zu verbessern, nehmen wir jetzt unser neues berechnetes Feld, das hervorgehobene Land. Und lassen Sie uns das auf die Farben auftragen. Jetzt können wir sehen, dass wir nur zwei Farben haben , weil wir falsch und wahr haben. Wenn es wahr ist, wird es orange sein. Wenn es falsch ist, wird es blau sein. Aber ich würde diese Farben gerne ändern, um den Highlight-Effekt zu erzielen. Gehen wir zu den Farben, Farben. Falsch wird Grau sein und das Wahre wird, sagen wir zum Beispiel, Blau sein . Okay, jetzt haben wir quasi einen Highlight-Effekt. Alle anderen Linien sind grau und nur die, die wir auswählen, wird blau sein. Aber jetzt lass uns unsere Parameter testen. Wir haben hier aktuell Frankreich ausgewählt. Wählen wir Deutschland aus. Und wie Sie sehen können und wie Sie jetzt sehen können, wird diese ausgewählte Linie Deutschland sein. Bleiben wir bei Italien und den USA. Wie Sie sehen können, funktioniert unser Parameter jetzt. Jetzt haben wir hier ein kleines Problem, bei dem sich die hervorgehobene Linie hinter den grauen Linien befindet. Um das zu ändern, möchte ich, dass die Farben vorne und die grauen Farben hinten hervorgehoben sind. Wir gehen einfach zu der Legende hier drüben. Wenn Sie es nicht haben, können Sie zur Analyse gehen. Und dann haben wir hier die Option der Legenden und stellen sicher , dass wir die Farben auswählen. Derzeit wird es von mir ausgewählt. Also was wir tun werden, wir werden einfach diese beiden Werte vertauschen. Nehmen wir den Wahren und setzen ihn an erste Stelle, sodass wir diese beiden Werte sortiert haben. Und wie Sie in den Diagrammen sehen können, die blaue Farbe vorne und die graue Farbe hinten. Im nächsten Schritt werden wir nun die Größe ändern, um diesen Highlight-Effekt in doppelten Punkten zu erzielen. Um das zu tun, werden wir unser neues berechnetes Feld verwenden. Ziehen Sie also die markierte Linie und zeichnen Sie sie auf die gewünschte Größe, indem Sie die Strg-Taste gedrückt halten. Damit haben wir nun eine andere Größe für die hervorgehobene Linie als für die anderen. Aber hier haben wir den gegenteiligen Effekt, aber das wollen wir nicht. Wir wollen, dass der Rest dünn und der Höhepunkt schwer ist. Um das zu tun, gehen wir zu der Legende hier drüben. Hier einfach das Doppelte. Jetzt, wo du das durch eine dünne Wand sehen kannst, die Stürze schwer Um es umzuschalten, werden wir auf Rückwärtsgang umschalten. Lass uns darauf klicken und auf Okay klicken. Damit können Sie sehen, dass die hervorgehobene Linie viel schwerer ist als die anderen. Sie können die Größe ändern, wenn es Ihnen so nicht gefällt. Also können wir die Größe ein bisschen reduzieren und es wird jetzt schöner. Ordnung, das ist also alles darüber, wie man hervorgehobene Linien in Tableau professioneller erstellt als in Brison, wo Sie mehr Kontrolle über die Größe und die Farbgebung haben mehr Kontrolle über die Größe und die Farbgebung Die Benutzer können hierher gehen und anfangen, den Wert zu ändern. Und damit heben wir eine Zeile im Vergleich zu den anderen hervor. Das ist es. 161. Udemy 6 Bump: Ordnung, als Nächstes haben wir ein lustiges Spiel bei dem wir ein Pumpchart mit Linien erstellen , um eine Rangfolge zwischen verschiedenen Werten zu Rangfolge zwischen verschiedenen Werten Jetzt möchte ich zum Beispiel die Länder im Zeitverlauf einordnen. Um das zu erreichen, werden wir dieselbe Ansicht haben, wo wir das Quartal und die Verkäufe haben und wir haben eine Linie. Als Erstes werden wir uns das Land schnappen und es auf die Farben auftragen um diese verschiedenen Linien zu erstellen. Da es bei der Analyse um das Ranking geht, nicht um den Gesamtumsatz , gehen wir hier zur Summe der Verkäufe über. Und wir werden schnell eine Tabelle mit Berechnungen erstellen . Hier haben wir die Rangfunktion, also gehen wir und wählen sie aus. Jetzt haben wir also ein Ranking, das von der gesamten Tabelle abhängt, von der gesamten Ansicht, das will ich nicht. Ich möchte nur zwischen vier Werten rangieren. Um das zu tun, gehen wir hier zur Summe der Verkäufe über. Schreib es. Klicken Sie darauf und lassen Sie uns die Berechnungen bearbeiten. Lass uns reingehen. Und jetzt gebe ich statt Table eine Dimension an. Jetzt möchten wir ein Ranking haben nur das Land verwendet, also werden wir nur vier Werte haben. Ich gehe auch einfach hin und wähle die Bestelldaten aus. Lass uns das schließen. Jetzt haben wir einen gewissen Effekt mit dem Pumpchart, aber wir sind noch nicht da. Wie Sie sehen können, beginnen die Ränge von unten nach oben. Ich würde es gerne rückgängig machen. Um das zu tun, schreibe und klicke auf der Achse die Axt und dann lass uns rückwärts fahren. Das ist alles. Lass uns das schließen. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir den obersten Rang oben und dann den unteren Rang haben wir den niedrigsten Rang. Um diesen Pumpeffekt zu erzielen, müssen wir also Kreise in unserem Bild haben. Das können wir sehr einfach machen, wenn wir Linien brauchen, um die Pumpeffekte zu erzielen. Das haben wir schon, aber wir brauchen auch Kreise auf den Datenpunkten. Es gibt einen einfachen Weg. Um das zu tun, gehen wir zu den Farben und ändern die Markierungen in Kreise. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir unsere kleinen Kreise an jedem Datenpunkt und wir erhalten die Pumpeffekte. Aber manchmal sind wir in diesen Diagrammen etwas weiter fortgeschritten und können unsere eigenen Anpassungen für die Kreise vornehmen, bei denen wir diese Kreise, diese Datenpunkte und darin den Rang etwas größer machen wollen diese Datenpunkte und darin den Rang etwas größer und darin den Rang etwas größer Um das zu tun, verstecken wir zunächst diese kleinen Kreise Das wollen wir nicht. Gehen wir zu den Farben und machen einfach eine Linie ohne Markierungen. Nun, in der Reihenfolge Kreise, müssen wir das gleiche Maß haben. Auch hier sollten wir unserer Ansicht nach die Summe der Verkäufe, die die Kontrolle behalten, nehmen und sie auf die rechte Seite legen. Damit haben wir zwei Diagramme für jede Kennzahl. Gehen wir zum zweiten, zur Summe der Verkäufe hier drüben. Anstatt Linien zu haben, verschieben wir es in Kreise. Wechsle die Markierungen hier in einen Kreis um. Wie Sie sehen können, haben wir diese Kreise jetzt sehr schön und jetzt können wir die Größe dieser Kreise ändern. In Ordnung, das sieht nett aus. Nun, der nächste Schritt ist, dass wir es übereinander legen. Und das können wir mit der Doppelachse machen. Gehen wir zur Summe der Verkäufe auf der rechten Seite. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und wählen wir jetzt die Doppelachse aus, da Sie diese Kreise sehr schön über unserer Linie haben. Aber die Farben sind noch nicht korrekt , weil diese beiden Achsen nicht synchronisiert sind. Gehen wir auf die rechte Seite. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und synchronisieren Sie die Achse. Jetzt haben wir diese Kreise perfekt in unseren Linien. Ich möchte die rechte Achse ausblenden Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und lassen Sie uns die Kopfzeile ausblenden. Jetzt können wir im nächsten Schritt Zahlen zu diesen Kreisen hinzufügen. Ich bleibe bei der zweiten Maßnahme in diesen Kreisen. Gehen wir zu den Beschriftungen und zeigen das Etikett an. Im nächsten Schritt möchte ich diese Zahlen innerhalb des Kreises hinzufügen . Gehen wir hier zur Ausrichtung und dann zur Vertikalen und machen wir es bis zur Mitte, wo wir diese Zahlen innerhalb der Kreise haben. Und wir können auch die Farben und die Schriftarten hier ändern. Machen wir es zu Weiß. Im nächsten Schritt möchte ich die Größe dieser Kreise erneut ändern . Also lass es uns ein bisschen größer machen, bis es gut aussieht. Also gut, das ist genug. Und damit haben wir ein wirklich professionelles Pumpdiagramm und wir kontrollieren die Größe dieser Kreise. Jetzt können wir uns die Ranglisten dieser Länder sehr genau ansehen. Wie Sie sehen, war Frankreich in den ersten Datenpunkten auf Platz eins, dann fiel es auf zwei, dann auf drei und dann wieder auf eins zurück. Und wir können die Entwicklung dieser Verkäufe zwischen den Ländern beobachten . Und wir können sehr gut sehen, dass Italien bei den Umsätzen in unserem Geschäft immer den niedrigsten Rang einnimmt. Ordnung, so können wir Pump Chart Tableau erstellen. 162. Udemy 7 Sparkline: Ordnung, jetzt lernen wir, wie man Spark-Liniendiagramme in Tableau erstellt Spark-Liniendiagramme sind wirklich wie kompakte Grafiken, um den Trend zu zeigen, der sich im Laufe der Zeit ändert Und Sie werden es in vielen Dashboards finden, um KEBIs anzuzeigen Lassen Sie uns nun sehen, wie wir das erstellen können. Es ist wirklich einfach. Also nehmen wir jetzt eine Dimension wie das Land und fügen sie in die Zeilen ein, um diese Zeilen einfach kleiner aufzuteilen . In den Spark-Zeilen ist es jetzt sehr wichtig, die Informationen über die Verkäufe am Anfang und am Ende jeder Zeile zu haben über die Verkäufe am Anfang und am Ende . Lass uns das machen. Lass uns die Summe der Verkäufe nehmen, sie per Drag-and-Drop auf die Etiketten hier drüben ziehen und die Kontrolle behalten. Jetzt haben wir also die Informationen über die Verkäufe jedes Quartal in jedem Datenpunkt. Das wollen wir nicht, gehen wir zu den Bezeichnungen hier und jetzt gehen wir zu den Min- und Max-Werten. Lass uns Punkte auswählen. Jetzt können wir sehen, dass wir für jede Zeile zwei Werte haben , das Minimum und das Maximum. Aber hier geht es wirklich um die Summe der Verkäufe. Stattdessen möchte ich, dass Min und Max vom Wert des Bestelldatums abhängen . Lass uns das ändern. Wir können hier auf das Feld gehen, anstatt automatisch. Wählen wir jetzt das Quartal aus. Wie Sie sehen können, haben wir damit genau unsere Funklines. Wir haben den Startwert und den Endwert jeder Linie. Aber jetzt sind die Sparklines normalerweise sehr kompakte Bilder, es sind wirklich kleine Linien Um das zu ändern, wechseln wir von der Gesamtansicht zur Standardansicht Und jetzt werden wir sehr vorsichtig bis zum Ende unserer Achse gehen , bis wir die Größe unserer Maus erreicht haben. Dann lassen Sie uns gehen und es komplett reduzieren, sodass wir unsere kompakten Linien haben . Ich möchte auch diese Linien in unseren Diagrammen entfernen, also klicken Sie hier mit der rechten Maustaste darauf und gehen Sie zu Format. Und dann gehen wir auf der linken Seite zu den Linien. Wir sind an den Reihen, ich würde diese Zeilen gerne entfernen. Stellen Sie also sicher, dass Sie die Zeilenregister auswählen und diese Notenlinien entfernen Wir können hier weitermachen und keine auswählen. Und damit haben wir auch wirklich saubere Funkenlinien ohne Noten. Wir können diese Informationen über die Verkäufe verstecken. Lass uns mit der rechten Maustaste darauf klicken und den Header anzeigen. Lass es uns deaktivieren. Das ist es. Damit bin ich jetzt zufrieden. Wir haben ein sehr schönes Spark-Line-Diagramm in Tableau. Und wie Sie sehen können, gibt es kompakte Grafiken um Trends schnell zu erkennen, die wir normalerweise in QBI verwenden 163. Udemy 8 Barbel: Ordnung, jetzt gehen wir weiter mit Erstellung von Visualisierungen in Tableau fort Wir können lernen, wie man Pipa-Diagramme in Tableau erstellt. Parble-Diagramme sind wirklich erstaunlich, um zwei Datenpunkte zu vergleichen und die Unterschiede zwischen ihnen zu finden Es ist wie vorher und nachher. Und es funktioniert perfekt, wenn du jetzt Kategorien hast, wir hätten gerne zwei Jahre 2020, 1,20 22 pro Kategorie Fangen wir jetzt also zunächst damit an, die Unterkategorie in einer anderen Kategorie zu nehmen die Unterkategorie in einer anderen Kategorie um mehr Werte zu haben Als Nächstes benötigen wir zwei Maßnahmen, die erste für das Jahr 2021 und die zweite für 2022 Um das zu tun, müssen wir ein neues berechnetes Feld erstellen. Gehen wir noch einmal zu den Daten. Klicken Sie hier, Neues berechnetes Feld erstellen. Und jetzt rufe ich den ersten an, Sales 2021. Und das Formular wird sehr einfach sein, also werden wir die Bedingung F verwenden, wenn das Bestelldatum ist, aber jetzt sprechen wir über das Jahr des Bestelldatums. Verschieben wir es also auf das Jahr, wenn das Jahr des Bestelldatums 2021 entspricht . Also, was kann passieren, wenn die Bedingung stimmt, wir zeigen die Verkäufe, dann die Verkäufe, und andernfalls werden wir Null sein , das festlegt. Gehen wir und beenden es In diesem berechneten Feld werden wir die Verkäufe nur dann erhalten, wenn das Jahr 2021 ist. Lass uns es kopieren, weil wir es für das nächste Mal brauchen , das feststeht. Dann klicken Sie auf Okay. Und damit haben wir den Datenaufwand in einer neuen berechneten Größe für den Umsatz 2021 bekommen. Lasst uns loslegen und für das nächste Jahr kreieren, es werden die Verkäufe von 2022 sein. Tempo. Gleiche Berechnung, aber jetzt sagen wir , ob das Jahr 2021 ist, zeigen dann die Verkäufe an. Das war's also, machen wir uns auf den Weg. Okay, damit haben wir unsere zweite Kennzahl für den Umsatz im Jahr 2022. Jetzt wollen wir diese beiden Verkäufe unserer Ansicht nach vergleichen. Lassen Sie uns die Verkäufe des Jahres 2021 in unsere Kolumnen aufnehmen. In den lila Diagrammen werden wir nun etwa zwei Kreise und dazwischen eine Linie haben , um die Unterschiede zu finden. Lassen Sie uns zunächst mit den Kreisen beginnen. Anstatt Teile zu haben, gehen wir zu den Markierungen eines Jahres und ändern es in einen Kreis. Damit haben wir unserer Ansicht den ersten Kreis für das Jahr 2021. Was jetzt fehlt, ist der zweite Kreis. Um das zu erreichen, werden wir uns auf den Weg machen und unsere Umsätze 2022 abholen. Verschieben Sie es auf die Achse, um die Messwerte und Kennzahlnamen zu generieren. Ziehen Sie es einfach hierher und legen Sie es dort ab. Und damit haben wir unseren zweiten Punkt. Der erste, der blaue, ist für 2021 und der zweite für 2022. Ordnung, damit haben wir den ersten Teil der Parbeldiagramme erstellt , in dem wir den Start - und den Endpunkt haben den Start - und den Endpunkt Um nun die Unterschiede oder den Abstand zwischen diesen beiden Werten darzustellen, benötigen wir ein Liniendiagramm zwischen ihnen. Das bedeutet, dass wir jetzt einen anderen Diagrammtyp in unserer Ansicht benötigen . Um das zu tun, werden wir die Messwerte duplizieren. Halten Sie die Taste gedrückt, ziehen Sie sie per Drag & Drop und legen Sie sie einfach daneben. Jetzt, wo wir dieselben Daten auf der linken, der rechten und der rechten Seite haben, werden wir jetzt ein anderes Bild anstelle von Kreisen haben, wir werden eine Linie haben. Gehen wir zum Tab hier drüben bei den Markierungen zum zweiten. Jetzt werden wir das Bild von Kreis zu Linie ändern . Damit haben wir unsere Linien, aber wir sind noch nicht da. Ich hätte gerne einen Abstand zwischen zwei Werten. Um das zu erreichen, nehmen wir unseren Maßnamen aus den Farben und setzen ihn auf den Pfad. Ziehen Sie es per Drag-and-Drop auf den Pfad. Und damit haben wir genau das bekommen, was wir wollen. Wir haben jetzt quasi eine Linie zwischen zwei Punkten. Ordnung, jetzt der letzte Schritt, damit werden wir diese beiden Diagramme in einem zusammenführen. Um das zu tun , werden wir, wie wir gelernt haben, die Doppelachse verwenden. Gehen wir zu den Messwerten hier auf der rechten Seite. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf. Und Dual-Axis, lass uns das glatt machen Jetzt haben wir eine perfekte Linie, um die Entfernung anzuzeigen, den Unterschied zwischen dem Startpunkt und dem Endpunkt Aber jetzt haben wir immer noch kleine Probleme mit der Grafik. Ich würde diese Kreise gerne etwas größer machen. Also lasst uns zu den Kreisen wechseln und hier zu den Seiten gehen und es ein bisschen größer machen. In Ordnung, das ist also genug. Nun, wie Sie sehen können, liegt die Linie über den Kreisen, was natürlich richtig ist. Um es nach hinten zu schaffen, müssen wir die Reihenfolge der Doppelachsen ändern. Also lasst uns nach rechts gehen und es nach links legen. Ordnung, damit haben wir ein perfektes Parbal-Diagramm in Tableau Und wir können die Unterschiede zwischen zwei Datenpunkten zwischen den Umsätzen von 2020, 1,20, 22 analysieren zwei Datenpunkten zwischen den Umsätzen von 2020, 1,20, 22 Und wir haben diese sehr schöne Linie , um die Entfernungen zwischen ihnen anzuzeigen So können Sie beispielsweise in den Umschlägen sehen, sich die Verkäufe zwischen diesen beiden Jahren nicht verändert Aber wenn Sie hier an die Telefone gehen, können Sie feststellen, dass sich die Verkäufe zwischen diesen beiden Jahren und den einzelnen Personen stark verändert haben. Das deutet wirklich auf zwischen diesen beiden Jahren und den einzelnen Personen diese Informationen Das bedeutet also, wie Sie Parbeldiagramme in Tableau erstellen und warum wir 164. Udemy 9 Abgerundete Bar: Ordnung, jetzt werden wir Diagramme mit abgerundeten Teilen erstellen Zuvor haben wir gelernt, wie man Balkendiagramme erstellt, Standarddiagramme, aber jetzt gehen wir weiter und erstellen Diagramme mit abgerundeten Teilen. Und dafür werden wir Linien verwenden. Ich weiß, es klingt ein bisschen seltsam, aber lass uns das bauen. Zuerst holen wir uns, wie üblich, die Unterkategorien , um eine zu erstellen, und ich bleibe bei der Gesamtansicht , um die gesamte Ansicht hier zu haben Dann schauen wir uns die Summe der Verkäufe für die Spalten hier drüben an Soweit Sie sehen können, sind das sehr schöne Standardteildiagramme jetzt sehr schöne Standardteildiagramme. Anstatt diese klassischen Balken zu haben, werden wir jeden Balken am Anfang und am Ende abgerundet haben . Wie wir das machen werden, wir werden so etwas wie einen Scheinwert als Durchschnittswert der Null haben wie einen Scheinwert als Durchschnittswert der Null Jetzt machen wir das, wir werden diese beiden Kennzahlen in einer einzigen Achse zusammenführen diese beiden Kennzahlen in einer einzigen Achse Um das zu erreichen, ziehen wir den Durchschnitt und setzen ihn hier oben auf den Umsatz, um die Werte und Namen der Kennzahlen zu generieren. Jetzt werden wir das Balkendiagramm einem Liniendiagramm zuordnen Gehen wir zu den Markierungen hier drüben zur Linie. Und was wir dann tun werden, wir nehmen den großen Namen und setzen ihn auf den Pfad, sodass wir jetzt fast da sind. Was wir tun werden, wir werden einfach gehen und diese Linien vergrößern. Lass es uns einfach größer machen. Und damit haben wir, wie Sie sehen können, ein Diagramm mit abgerundeten Teilen in Tableau. Außerdem erhalten wir einen sehr schönen Farbeffekt wenn wir die wichtigsten Werte nehmen, die Strg-Taste gedrückt halten und sie dann per Drag-and-Drop durch die Farben ziehen. Und damit haben wir in Tableau ein wirklich schönes Diagramm mit abgerundeten Teilen. Nun, wenn Sie jetzt nach dem Anwendungsfall fragen, ist es genau so, als hätten Sie Standardteildiagramme. Hier können wir zum Beispiel eine Rangliste der Unterkategorien erstellen eine Rangliste der Unterkategorien Wir ändern lediglich die visuelle Darstellung, sodass Sie auf diese Weise ein abgerundetes Teildiagramm in Tableau erstellen können 165. Udemy 10 Slope: Ordnung, Leute, Sona, wir werden lernen, wie man schlampige Diagramme in Tableau erstellt Slobby-Diagramme sind perfekt , um zu zeigen, wie das Ranking für verschiedene Kategorien im Laufe der Zeit verändert für verschiedene Kategorien im Laufe der Zeit Schauen wir uns also an, wie wir das machen können. Da das Ranking im Laufe der Zeit ist, bedeutet das, dass wir die Bestelldaten benötigen. Schauen wir uns also die Bestelldaten an. Dann werden wir im nächsten Schritt, wie üblich, unser Maß ermitteln, den Umsatz mit der Rose, die wir in den letzten zwei Jahren vergleichen wollen. Um das zu tun, filtern wir die Daten , zeigen Filter für die Jahre und wählen dann die letzten zwei Jahre aus. Jetzt müssen wir also entscheiden, welche Kategorie Sie vergleichen möchten. Sie können sich für die Grenzkategorien entscheiden, wir können uns für die Länder entscheiden. Lass uns das Land auswählen und es in die Details eintragen. Jetzt gehe ich zum nächsten und mache es ein bisschen größer, um diese beiden Jahre miteinander zu vergleichen. Im nächsten Schritt werden wir die Kategorie oder das Land auf die Namen setzen , kontrollieren wir das Land und lassen es auf den Etiketten stehen. Jetzt können wir den Ländernamen am Ende jedes Labels sehen , aber ich möchte ihn auch am Anfang haben , um die schlampige Tabelle zu bekommen Gehen wir also zu den Etiketten. Was wir jetzt tun müssen, ist die Etiketten an den Zeilenenden anzubringen. Anstatt also ein Ziel zu haben, sollten wir es auf Linienenden umstellen. Und lass es uns schließen. Jetzt können wir sehen, dass jede Zeile mit dem Ländernamen beginnt und auch mit dem Ländernamen endet. Nun der letzte Schritt , den wir für jede Zeile hinzufügen wollen , wie ein kleiner Kreis. Um das zu tun, wie wir lernen, bevor wir zu den Farben gehen und die Markierungen setzen, haben wir jetzt einen kleinen Kreis am Anfang und am Ende jeder Zeile. Und das ist der einfachste Weg um ein Sloby-Diagramm in Tableau zu erstellen Auch hier der Anwendungsfall des Slobby-Diagramms , bei dem wir sehen können, wie sich die Ränge im Jahr 2021 verändern , wie sich die Ränge im Jahr 2021 Sie können Frankreich weit vorne sehen als die USA und Deutschland, und das letzte war Italien Und jetzt können wir die Veränderung im Laufe der Zeit beobachten. Im Jahr 2022 stieg Deutschland von Platz drei auf Platz eins auf. Und dann rückte Frankreich auf Platz zwei vor, USA auf Platz drei. Und wie Sie sehen können, hat sich in Italien nichts geändert. Das ist also die Potenz- oder die schlampige Tabelle, um zu sehen, wie sich die Rankings im Laufe der Zeit verändern Und natürlich können wir in Tableau weiter fortgeschritten sein, indem wir kompliziertere Dinge hinzufügen kompliziertere Dinge , um mehr Anpassungen vorzunehmen Sie sagen zum Beispiel, wissen Sie was, ich hätte gerne größere Kreise Um das zu tun, brauchen wir zwei Diagramme, eine für die Linie und eine für die Kreise. Lassen Sie mich Ihnen zeigen, wie wir das machen können. Lassen Sie uns die Summe aus Verkaufskontrolle und Duplikat nehmen . Die erste besteht aus den Linien und die zweite aus den Kreisen Gehen wir und wechseln zur zweiten Maßnahme statt zur automatischen Wir werden hier den Kreis auswählen. Für unser Bild ist er doppelt so groß. Gehen wir zur Größe hier drüben über. Und reduziere es einfach, um auch kleinere Kreise zu haben. Ein bisschen mehr als das, was fest wird. Was wir nun tun werden, wir werden diese beiden Charts in einem zusammenfassen. Gehen wir und führen es mithilfe der Doppelachse zusammen. Ich gehe hier zur zweiten, klicke mit der rechten Maustaste darauf und dann gehen wir zur Doppelachse. Wenn Sie dann genau hinschauen, sind diese Achsen nicht zu 100% synchronisiert. Was wir tun werden, wir können hier mit der rechten Maustaste klicken und dann die Achse synchronisieren. Jetzt haben wir die Kreise genau an der Stelle, die wir brauchen. Da wir zwei Achsen haben, die dieselben Informationen , werde ich eine davon verstecken. Also lass uns gehen und den Show-Header deaktivieren. Jetzt haben Sie die vollständigen Anpassungen des Diagramms. Du kannst sagen, weißt du was, für die Linien hätte ich gerne eine andere Farbe Nehmen wir zum Beispiel eine graue Farbe. Oder Sie könnten sagen, lassen Sie uns eine gestrichelte Linie daraus machen, also haben wir das Bad hier drüben und verschieben es auf die Strichlinie, sodass wir die Strichlinie, sodass wir vollständige Anpassungen in unserem Diagramm erhalten Aber normalerweise haben wir bei den schlampigen Diagrammen eine durchgezogene Linie dazwischen So können wir in Tableau ein schlampiges Diagramm erstellen. 166. Udemy 11 Zeile und Bar: Okay, jetzt können wir lernen, wie man verschiedene Arten von Diagrammen in einer einzigen Ansicht kombiniert verschiedene Arten von Diagrammen in einer einzigen Ansicht Hier werden wir die Teile mit den Linien mischen. Je nach Anwendungsfall gibt es verschiedene Methoden, wie das geht. Die erste verwendet die Durchschnittslinie. Lassen Sie uns zunächst im Laufe der Zeit eine Standardbalkenlinie erstellen . Um das zu tun, lassen wir uns die Bestelldaten in die Spalten und auch die Verkäufe in die Zeilen eintragen. Dann lassen Sie uns die Jahre auf einen fortlaufenden Monat umstellen. Lassen Sie uns jetzt das Format ändern Anstatt die Linie zu verwenden, werden wir es auf Balkendiagramme umstellen. Gehen wir also zu den Markierungen und wechseln wir zu Pars. Großartig Damit haben wir unser Balkendiagramm. Der zweite Schritt besteht darin, eine Linie hinzuzufügen. Diese Linie wird die durchschnittliche Linie sein. Um das in Tableau zu tun, ist es sehr einfach. Gehen wir zu den Analysen. Und hier haben wir die Option einer durchschnittlichen Linie. Lassen Sie uns das in unserer Ansicht ablegen, sodass es für die gesamte Tabelle gilt. Und das ist alles. Wie Sie sehen können, ist es sehr einfach. Damit haben wir eine schöne Durchschnittslinie Kombination mit den Teildiagrammen erhalten. In Ordnung, weiter zur nächsten Methode. Wir werden die Teile und Linien mit Hilfe der Doppelachse kombinieren . Und jetzt werden wir zwei verschiedene Maßnahmen vergleichen . Diesmal werden wir zur Abwechslung die Anzahl der Bestellungen mit der Anzahl der Kunden vergleichen . Lassen Sie uns nun das Bestelldatum abrufen Änderungen im Laufe der Zeit zu sehen. Als Nächstes holen wir uns die Bestellung, die Anzahl der Bestellungen pro Zeile. Lassen Sie uns jetzt das Format des Bestelldatums auf Monate ändern und dann auch das Diagramm ändern, zwei Balken, die wir erhalten haben, unser erstes Diagramm, das Balkendiagramm. Gehen wir und holen uns unsere zweite Kennzahl und wir werden sie als Linien haben. Um das zu tun, gehen wir zur Zählung der Kunden über. Platzieren Sie es in der Nähe der Zeilen , in die wir es aufgeteilt haben . So erhalten Sie zwei Diagramme. Gehen wir und ändern die zweiten 12 Zeilen. Wir gehen zu den Marken und wechseln dann zu dieser Seite. Anstatt Balken zu haben, werden wir jetzt auf Line umsteigen. Jetzt haben wir unsere beiden Diagramme, das Balkendiagramm und das. Und wie immer wollen wir sie in einer einzigen Ansicht zusammenführen. Um das zu tun, werden wir die Doppelachse verwenden. Gehen wir zu den Kunden, klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und wählen Sie dann Doppelachse. Wie Sie sehen, haben wir damit ein Balkendiagramm zusammen mit einem Liniendiagramm, und mit der Doppelachse können wir natürlich nach rechts gehen und diese beiden Achsen synchronisieren. Aber im Moment macht es keinen Sinn. Natürlich können wir jetzt weitere Anpassungen hinzufügen. Für die Linie können wir zum Beispiel die Markierungen machen Gehen wir zu den Farben hier drüben und fügen wir einfach die Markierungen hinzu. Jetzt können wir damit beginnen die Anzahl der Bestellungen zusammen mit der Anzahl der Kunden in einer einzigen Ansicht anhand von zwei verschiedenen Diagrammtypen zu vergleichen mit der Anzahl der Kunden in einer einzigen Ansicht anhand von . 167. Udemy 12 Bulletchart: Okay, jetzt werden wir die Pollet-Diagramme in Tableau erstellen Pollet-Diagramme in Tableau Hier werden wir wieder Teile mit Linien kombinieren. Höfliche Diagramme sind wirklich wichtig, um den aktuellen Wert mit dem Ziel zu vergleichen oder das aktuelle Jahr mit dem Vorjahr Gehen wir jetzt und bringen wie immer unsere Unterkategorie zur Rose Und jetzt möchte ich das aktuelle Y mit dem Vorjahr vergleichen das aktuelle Y mit dem Vorjahr Lassen Sie uns also die Verkäufe des Jahres 2022 von unserem Datenbereich hier zu den Spalten überführen . Und jetzt gehen wir und sortieren es nach der Achse, sodass wir einen Rang haben und dann gehen wir und vergleichen ihn den Verkäufen von 2021. Also, was wir tun werden, werden wir das Jahr 2021 bis Detail betrachten und dann ins Detail betrachten und dann eine Referenzlinie hinzufügen. Gehen wir also zur Achse der Verkäufe von 2022 über. Stellen Sie eine radikale Verbindung her und fügen wir eine Referenzlinie hinzu. Gehen wir nun ein bisschen nach rechts und schauen uns auch die Referenzlinien an. Also, was wir nehmen werden, statt der Summe der Verkäufe, 2022, werden wir das 2021 haben. Lassen Sie uns das überarbeiten und jetzt haben wir eine Zeile für den Durchschnitt Das wollen wir nicht. Wir wollen den Gesamtumsatz für jede Unterkategorie haben den Gesamtumsatz für jede Unterkategorie Um das zu ändern, werden wir sagen, statt Peer-Pan werden wir Peer-Sale anbieten Also lass es uns wechseln. Jetzt stehen wir für jeden Balken in der Reihe, was großartig ist, aber lassen Sie uns diese Informationen anpassen. Ich möchte keine Beschriftungen sehen, also gehen wir zu den Beschriftungen und setzen sie auf Keine um und dann gehen wir und formatieren diese Zeilen. Wir gehen hier rüber und nehmen wir zum Beispiel die Farbe Orange. Und dann lassen Sie uns die Transparenz auf 100% ändern , um eine vollständige Linie zu erhalten. Und dann machen wir es schwerer , um die Linien zu sehen. Ich nehme einfach das volle. Das ist es. Lass uns das schließen, wie du sehen kannst. Damit haben wir in Tableau ganz einfach ein Pullet-Diagramm erstellt, in dem Sie das aktuelle Jahr der Teile mit den Linien des Vorjahres vergleichen können das aktuelle Jahr der Teile mit den Linien des Vorjahres vergleichen Teile mit den Linien des Vorjahres Auf diese Weise können wir ein sehr schönes Pullet-Diagramm erstellen indem wir Teile und Linien kombinieren 168. Udemy 13 Lollipop: Ordnung, jetzt lernen wir, wie man ein Lollipop-Diagramm in Tablo erstellt Es gibt zwei Arten von Pfeilen, horizontal und vertikal. Wir können diese Art von Diagrammen verwenden, indem Pars und Kreise kombinieren Es ist wie ein Stock. Und am Ende haben wir einen großen Kreis. Und wir verwenden den Kreis, um einen Datenwert hervorzuheben. Lass uns das erstellen. Es ist sehr einfach. Nehmen wir die Unterkategorien in die Zeilen auf Dann wird unser Maßstab wie immer der Umsatz sein. Lassen Sie uns es in die Spalten legen , sodass wir bereits unsere Balkendiagramme haben. Wenn nicht, dann gehe zu den Markierungen und ändere es. Gehen wir und sortieren es, um einen Rang zu haben. Da es Lollipop ist, haben wir Stäbchen, also nehmen wir kleinere Riegel Gehen wir zur Größe hier drüben über und reduzieren sie einfach. Was jetzt im Lutscher fehlt, ist der Endkreis. Um ein weiteres Diagramm zu erstellen, was wir tun werden, können wir auch die Summe der Verkäufe nehmen und sie duplizieren Halten Sie die Steuerung gedrückt und ziehen Sie die Summe der Verkäufe, die wir haben, einfach per Drag-and-Drop , unsere beiden Kennzahlen. Und was wir als Nächstes tun werden, wir werden es in zwei Kreisen ändern. Gehen wir zu den Marken, zur zweiten Umsatzsumme. Und statt Automatisch werden wir die Kreise haben. Jetzt haben wir diese Kreise sehr schön , aber sie sind wirklich klein. Gehen wir und machen es größer. Etwas kleiner. In Ordnung, vielleicht ist das in Ordnung. Was ist der nächste Schritt , um zwei in einer einzigen Ansicht zusammenzuführen ? Wie üblich werden wir die Doppelachse verwenden. Gehen wir zur zweiten Summe der Verkäufe über, richtig? Es klickt darauf. Und dann gehen wir zur Doppelachse. Wie Sie sehen können, wurden Dinge zerstört. Wir haben keine weiteren Balken, und das liegt daran, dass wir bei der ersten Messung der Summe der Verkäufe ersten Messung der Summe der Verkäufe keine Angaben für Tableau gemacht haben, Balken, es war eine Automatik. Und wenn Tableau raten wird, welches Bild für die aktuellen Daten am besten geeignet ist , ist das falsch Was wir also tun werden, gehen wir zur ersten Kennzahl über und sagen für Tableau, dass das nicht automatisch Wir wollen, dass es immer wie eine Bar ist. Lass es uns wechseln. Wie Sie sehen können, haben wir bereits die Form des Lutschers Wir müssen ein paar Dinge tun , die keine große Sache sind. Wir haben vergessen, die Achse zu synchronisieren. Lass uns zum zweiten gehen. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und synchronisieren wir es , um sicherzustellen, dass alles richtig zusammenpasst. Jetzt habe ich diese beiden Achsen , die genau die gleichen Informationen haben, also gehe ich einfach zu einer von ihnen und verstecke diese Informationen, um sie nur einmal zu haben. Das Wichtigste beim Lollipop ist, dass wir, um Informationen am Ende, am Kreis hier, anzuzeigen , um Informationen am Ende, am Kreis hier, anzuzeigen, zum Beispiel irgendeinen beliebigen Imager einsetzen können Wir können den Gesamtumsatz oder die Gesamtzahl der Bestellungen usw. Aber in diesem Beispiel hätte ich gerne den Text der Unterkategorie in diesen Kreisen Wie werden wir das machen? Wir werden zum Kreis hier drüben gehen. Wir werden die Labels hinzufügen , die Unterkategorie byhldect control, und die Unterkategorien auf den Labels platzieren Wie Sie sehen können, haben wir jetzt die Überschriften, Informationen zu diesen Kreisen. Was wir tun können, wir können jetzt gehen und diese Informationen verstecken Rechtsklick und Header anzeigen. Damit haben wir diese Informationen entfernt und wir haben jetzt die Header-Informationen oder die Unterkategorien auf den Kreisen Eine weitere Sache, die wir tun können, , Farben hinzuzufügen. Nehmen wir die Summe der Verkäufe und setzen sie auf die Farben , sodass wir eine wirklich schöne Rangliste für die Unterkategorien haben für die Unterkategorien Okay, lassen Sie uns schnell sehen, beim zweiten Typ können wir vertikale Lollipop-Charts haben Ich habe gerade den vorherigen dupliziert. Alles, was wir tun werden, gehen wir zum Schnellmenü hier drüben. Und wechsle alles zwischen den Zeilen und Spalten. Ordnung, jetzt haben wir also alles vertikal, aber wir haben wirklich große Kreise. Gehen wir und ändern das. Gehen wir zur zweiten Summe der Verkäufe und versuchen wir, die Dinge hier zu reduzieren. Wir können auch die Sticks reduzieren. Gehen wir auch zur ersten Summe der Verkäufe der Größe über. Lasst uns jetzt versuchen, die Anzahl der Sticks zu reduzieren. Es sieht wirklich gut aus, aber wir haben immer noch ein Problem mit den Etiketten. Gehen wir noch einmal zu den Kreisen, gehen wir zu den Beschriftungen und ändern die Ausrichtungen von Automatisch auf, also werden wir die Diagramme ändern Jetzt haben wir die Beschriftungen über diesen Kreisen, aber wir haben immer noch nicht alle Beschriftungen weil der Text wirklich groß ist Gehen wir also zu den Schriften hier drüben. Änderungen 10-81, von denen fehlen. Du kannst gehen und die Größe der Kreise reduzieren. Das ist es. So können Sie Lollipop-Diagramme in Tableau erstellen Und hier können Sie sich von der Leistungsfähigkeit von Tableau überzeugen. Wir können verschiedene Arten von Diagrammen in einer einzigen Ansicht kombinieren , wie hier kombinieren wir den Kreis mit den Balken. Das heißt, wir haben unendlich viele Kombinationen. Und das eröffnet die Innovationen in Tableau, mit denen Sie fantastische Diagramme und Grafiken erstellen können Und genau das ist der Zauber von Tableau. 169. Udemy 14 Flächendiagramme (Richtig): Ordnung, jetzt werden wir über die Flächendiagramme in Tableau sprechen über die Flächendiagramme in Tableau Sie sind wie Liniendiagramme. Wir können es verwenden, um zu sehen, wie sich die Daten im Laufe der Zeit verändern, aber unter der Linie erhalten wir einen Feldbereich , um die Visualisierung dieser Zahlen zu vereinfachen. Jetzt beginnen wir mit einem sehr einfachen Flächendiagramm in Tableau. Da es sich im Laufe der Zeit ändert, werden wir das Bestelldatum in unsere Ansicht und dann wie gewohnt bringen und dann wie gewohnt die Summe der Verkäufe auf die. Und statt eines Jahres werden wir es auf monatelang umstellen. Jetzt haben wir es als Zeile, weil es automatisch ist. Wenn Sie hier zu den Markierungen gehen, können Sie sehen, dass wir einen Diagrammtyp haben, der Fläche genannt wird. Gehen wir hin und tauschen es aus. Das sind also die grundlegendsten Flächendiagramme , die Sie in Tableau haben. Okay, jetzt könnten wir sagen, wissen Sie was, das grundlegende Flächendiagramm in Tableau hat keine Linie und das Flächendiagramm hat normalerweise eine Linie. Und zwischen der Linie und der Achse haben wir quasi eine Feldlücke. Aber das grundlegende Flächendiagramm in Tableau bietet dieses Bild nicht. Um dieses Design nachzubilden, was wir tun werden, können wir eine Linie über unseren Flächendiagrammen erstellen Hier können wir also zwei Arten von Diagrammen haben, das Linien- und das Flächendiagramm Also lass uns das erstellen. Wir nehmen die Summe der Verkäufe und verdoppeln sie, indem wir die Kontrolle behalten. Jetzt haben wir also unsere beiden Charts. Das erste wird als Flächendiagramm bleiben, das zweite wird ein Liniendiagramm sein. Gehen wir zum zweiten Wert der Summe der Verkäufe statt zur Fläche, wir erhalten eine Linie. Ich denke, Sie kennen den nächsten Schritt bereits. Wir müssen diese beiden Diagramme in einer einzigen Ansicht zusammenführen . Wie wir das mit der Doppelachse machen werden. Gehen wir zur zweiten Umsatzsumme, klicken mit der rechten Maustaste darauf und wählen wir Doppelachse. Als nächsten Schritt gehen wir zum Flächendiagramm und reduzieren einfach die Adipositas. Gehen wir zu den Farben. Gehen wir jetzt und reduzieren einfach die Adipositas. Und damit erhalten wir ein perfektes Flächendiagramm in Tableau, ein perfektes Flächendiagramm in Tableau dem Sie eine Linie zwischen der Linie und der Achse haben Sie haben eine Feldlücke, viel besser ist als das einfache Flächendiagramm in Tableau. Ordnung, wenn wir mit dem nächsten fortfahren, werden wir die gestapelten Flächendiagramme haben Es fehlen die Teildiagramme. Wir können unserer Visualisierung weitere Informationen hinzufügen, indem wir die Dimensionen zu den Farben hinzufügen. Jetzt haben wir am Anfang das grundlegende Flächendiagramm, in dem wir die Summe der Zellen und den Monat im Zeitverlauf haben. Jetzt werden wir eine Dimension hinzufügen. Nehmen wir die Kategorie und ordnen sie den Farben zu, die wir haben. Drei übereinander gestapelte Flächendiagramme, denn innerhalb dieser Dimensionen haben wir drei Werte Was wir hier in Bezug auf das Design tun können, ist, zu den Farben hier zu wechseln und die Deckkraft zu erhöhen. Das heißt wirklich, so können wir ein Diagramm in Tableau erstellen Ordnung, als Nächstes werden wir hier komplette 100-%-Stack-Charts erstellen komplette 100-%-Stack-Charts , falls die Summe der Verkäufe nicht wichtig ist Aber was wichtig ist, ist, diese verschiedenen Kategorien miteinander zu vergleichen. Wir können die Full-Stack-Charts verwenden. Mal sehen, wie wir das machen können. Wir gehen zur Summe der Verkäufe über und können zu „ Schnelle Tabellenberechnungen, Prozent des Gesamtumsatzes“ wechseln . Gehen wir und klicken darauf. Wir sind noch nicht da. Wie Sie sehen können. Wir haben den Prozentsatz hier auf der linken Seite. Wir wollen es 0-100 haben. Um das zu tun, gehen wir wieder zur Summe der Verkäufe über Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und lassen Sie uns die Tabellenberechnungen bearbeiten , die wir durchführen Wir werden es auf eine bestimmte Dimension umstellen. Und diese Dimension wird die Kategorie sein. Lassen Sie uns die Reihenfolge der Monate und das Alter abwählen. Lass uns es schließen. Damit kannst du sehen, wie die Regi jetzt bei 0-100 anfängt und du hast es wie einen Block Jetzt können wir die drei verschiedenen Kategorien ganz einfach vergleichen Hier können wir sehr deutlich sehen, wie sich jede Kategorie auf das Ganze bezieht, auf den Gesamtumsatz jedes Monats. Auf diese Weise können wir in Tableau sehr einfach ein vollständiges oder hundertprozentiges Stackdiagramm erstellen . Ordnung, jetzt werden wir also kleine Diagramme mit mehreren Bereichen erstellen , indem wir mehrere Dimensionen hinzufügen. Gehen wir und holen uns die erste Dimension. Es wird das Land der Kolumnen sein. Gehen wir und holen uns auch die Bestelldaten in die Kolumnen. Und dann zu den Reihen. Wir holen uns die Kategorien. Das sind unsere drei Dimensionen. Und dann werde ich von der Standardansicht zur Gesamtansicht wechseln . Gehen wir jetzt und schauen uns die Zahlen in unserer Ansicht an. Es wird also die Summe der Verkäufe sein Lassen Sie uns sie standardmäßig in die Zeilen einfügen. Tableau wird es als Linien anzeigen. Wechseln wir nun zu den Bereichen, die wir in unseren Mini-Flächendiagrammen in Tableau erhalten. Aber jetzt fügen wir weitere Details , wo wir die Monate sehen möchten. Gehen wir also von Jahr zu Jahr über und ändern das Format auf einen fortlaufenden Monat. Also lass es uns wechseln. Und dann werden wir als Nächstes die Farbe hinzufügen. Lassen Sie uns also das Land steuern und per Drag-and-Drop den Farben zuordnen. Und bei solchen Visualisierungen macht es keinen Sinn, diese Rasterinformationen zu haben Also klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf. Gehen wir zu den Formaten, zu den Linien, stellen Sie sicher, dass Sie die Zeilen und dann die Rasterlinie hier auswählen und keine hinzufügen. Was wir in Tableau erstellt haben , sind kleine Diagramme mit mehreren Bereichen. Es ist den Linien oder den Balken sehr ähnlich. 170. Udemy 15 Scatterplot: Okay, jetzt werden wir lernen, wie man die Streudiagramme in Tableau erstellt . Cutterdiagramme sind eines der grundlegenden Diagramme, um die Beziehung zwischen zwei kontinuierlichen Messungen zu verstehen zwischen zwei Das heißt, die Hauptaufgabe der Streudiagramme darin, Korrelationen zwischen zwei kontinuierlichen Feldern zu finden Eine weitere Aufgabe des Streudiagramms besteht darin, die Ausreißer in Ihren Daten zu finden . Lassen Sie uns jetzt loslegen und in Tableau ganz einfache Streudiagramme erstellen einfache Streudiagramme Und wie gesagt, dafür brauchen wir zwei Maßnahmen, unsere beiden Maßnahmen werden der Umsatz und der Gewinn sein Lassen Sie uns den Umsatz in die Spalten und Gewinn in die Zeilen aufteilen , die wir erhalten haben, unsere beiden Achsen. Und es wird ein zweidimensionales Diagramm darstellen. Was jetzt noch fehlt, sind natürlich unsere Daten, die Datenpunkte hier. Wir nehmen die Kundennummer. Lassen Sie uns die Kundennummer nehmen und jetzt gehen wir den Details nach. Und hier ist die Leistungsfähigkeit von Tableau im Vergleich zu allen anderen Tools, bei denen Tableau alle Datenpunkte, die wir in unseren Daten haben, ohne Einschränkungen grafisch darstellen wird alle Datenpunkte, die wir in unseren Daten haben, ohne Einschränkungen grafisch , sodass wir die Korrelation zwischen Umsatz und Gewinn erkennen können . Und auch, um die Eckpfeiler zu finden, zum Beispiel die Punkte, die wir als eigenständige Lösung haben Ordnung, wir haben also die ganz einfachen Streudiagramme in Tableau erstellt die ganz einfachen Streudiagramme Ordnung, und füge dem Design der Scatter-Blots mehr Dinge hinzu, wo wir die Farben und die Größe ändern, Kreise hinzufügen und Jetzt werden wir also die Größe der einzelnen Datenpunkte ändern , aber das hängt von einer dritten Kennzahl ab, der Anzahl der Bestellungen Gehen wir nun zur Anzahl der Bestellungen und ziehen sie per Drag-and-Drop auf die Größe. Jeder Kunde wird unterschiedliche Größen haben und das hängt davon ab, wie viele Bestellungen dieser Kunde aufgegeben hat. Das ist eine Sache, die wir unseren Scatter-Blots hinzufügen können. Eine andere Sache, die wir hinzufügen können, ist Farbe. Hier haben wir verschiedene Zwillinge, die wissen, wie man Farben hinzufügt. Entweder fügen wir eine Dimension hinzu oder wir können einen Cluster erstellen. Nehmen wir zum Beispiel die Dimension Land und platzieren sie auf den Farben, den Datenpunkten, die wir hinzufügen können sowie verschiedenen Formen in unserem Bild. Derzeit haben wir den Kreis für alles. Wir können das Land nehmen und es per Drag & Drop auf die Formen ziehen. Jetzt können wir im Streufleck nicht nur sehen, dass die Länder unterschiedliche Farben haben, sondern auch unterschiedliche Formen haben Aber was wir normalerweise in den Scatter-Blots sehen, ist, dass jeder Datenpunkt als ausgefüllter Kreis dargestellt werden kann als ausgefüllter Kreis dargestellt Das heißt, wir werden das Bild ändern. Gehen wir zu den Markierungen hier drüben. Und dann ändere es von Formen zu Kreisen. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir alles als gefüllten Kreis, aber wir sind noch nicht da. Lass uns gehen und die Größe etwas größer machen. Also, was haben wir hier? Wir haben eine Menge Punkte. Und was wir normalerweise tun, die Deckkraft der Farben zu reduzieren Gehen wir zu den Farben hier drüben über und reduzieren wir sie einfach Und damit kannst du sehr gut sehen. Zum Beispiel ist es so, als ob sich diese beiden Punkte überlappen . Eine weitere Sache, die wir zu diesen Kreisen hinzufügen können. Wir können für jeden Kreis einen Linienrand haben. Um das zu tun, gehen wir wieder zu den Farben über, und hier haben wir einen Effekt, der als Rahmen statt automatisch bezeichnet wird . Nehmen wir so etwas wie diese Farbe des Graus. Damit können Sie sehen, dass wir für jeden Datenpunkt einen sehr schönen Rand haben. Ordnung, das sind also einige verschiedene Optionen zum Anpassen der Streudiagramme 171. Udemy 16-Punkt-Plot: Okay, jetzt werden wir den Punktfleck in Tableau erstellen den Punktfleck in Dot Blot ist ein eindimensionales Diagramm, um die Verteilung Ihrer Daten zwischen verschiedenen Kategorien zu sehen Ihrer Daten zwischen verschiedenen Und jeder Punkt kann für einen Datenpunkt stehen. Schauen wir uns jetzt die Verkäufe bis zum Bestelldatum an. Und dann können wir die Bestell-ID als Detail haben. Wir werden das Bestelldatum in unsere Zeilen aufnehmen. Jetzt werden wir uns die Verteilung der Bestell-IDs nach Datum ansehen . Lassen Sie uns dieses Mal das Bestelldatum in die Zeilen aufteilen. Und lassen Sie uns das auf einen Monat als fortlaufenden Monat umstellen. Dann machen wir uns auf den Weg und messen unser Maß nach den Spalten. Jetzt haben wir es standardmäßig als Linie. Stattdessen werden wir es als Kreise machen. Jetzt sind wir noch nicht da. Wir müssen der Ansicht weitere Details hinzufügen , indem wir die Bestell-ID in die Details verschieben. Da wir nun viele Bestellungen in unseren Datensätzen haben, kann Tablo uns fragen, ob Sie das wirklich tun möchten Nun ja, füge alle Mitglieder hinzu. Nun, wie Sie sehen können, haben wir ein sehr schönes Punktdiagramm. Wir können weitere Informationen hinzufügen. Nehmen wir zum Beispiel die Kategorie und ordnen sie auch den Farben zu. Da es viele Überlappungen gibt, können wir zu den Farben gehen und die Deckkraft reduzieren Damit kann nun jeder Datenpunkt, jeder Kreis eine Ordnung repräsentieren Und Sie können jetzt sehr klar und sehr schnell sehen, welche Bestellungen die meisten Verkäufe haben. So können Sie in Tableau ein Punktdiagramm erstellen. 172. Udemy 17 Circle Timeline: Ordnung, jetzt lernen wir, wie man Circle- oder Pubble-Zeitleiste erstellt Normalerweise verwenden wir die Circle-Zeitlinie um die Veränderungen im Laufe der Zeit zu analysieren Und normalerweise verwenden wir sie, um die unterschiedlichen Werte verschiedener Kreise in mehreren Kategorien darzustellen. Schauen wir uns also an, wie wir das aufbauen können. Da wir sagen, es ist Veränderung im Laufe der Zeit, brauchen wir ein Datum. Gehen wir also los und holen uns die Bestelldaten in die Spalten. Wir brauchen eine weitere Dimension. Nehmen wir zum Beispiel die Unterkategorien der Zeilen, und dann brauchen wir unser Maß Es werden die Verkäufe sein. Aber anstatt es auf die Spalten oder Zeilen zu verteilen, werden wir es auf die Größe reduzieren. Da jeder Datenpunkt eine andere Größe hat, wird er in der Tabelle als Quadrate angezeigt Gehen wir nun zu Kreisen über. Um nun mehr Datenpunkte aus unserer Sicht zu haben, wechseln wir zu den Jahren. Nehmen wir zum Beispiel das Quartal als kontinuierlich an. Lass uns darauf klicken. Jetzt werde ich die Größe unserer Ansicht ändern. Ich gehe einfach zum Header und mache ihn ein bisschen größer. Dann gehen wir zur Achse und machen sie einfach ein bisschen kleiner, damit es zu Überlappungen kommt. Gehen wir nun zur und vergrößern oder verkleinern wir sie etwas Und dann können wir zu den Farben gehen und die Opazität reduzieren. Und jetzt können wir weitere Anpassungen am Design hinzufügen. Nehmen wir zum Beispiel die Summe der Verkäufe und setzen sie den Farben zu Und dann lassen Sie uns die Deckkraft ein wenig erhöhen , damit es besser aussieht Und hängt auch davon ab, wie es dir gefällt. Vielleicht kannst du ein paar Grenzen hinzufügen, also lass uns zu den Grenzen hier drüben gehen. Ich mag die dunklen, also werde ich es vielleicht einfach etwas grauer machen. Du kannst gehen und verschiedene Sachen anpassen. Sie können zum Beispiel zwei Maßnahmen verwenden. Anstatt beispielsweise die Summe der Verkäufe für die Farben zu ermitteln, können wir die Summe des Gewinns ermitteln. Gehen wir also los und holen uns die Summe des Gewinns beim Ausmalen. Jetzt können wir in diesem einen Diagramm sehen, dass sich im Laufe der Zeit eine Menge Dinge ändern. Wir können auch die Färbung zwischen zwei Kennzahlen sehen , um die Beziehung zwischen ihnen zu verstehen Wo die Seite den Umsatz und die Farbe die Gewinne anzeigt Das ist wirklich leistungsstark und sehr gut in Tableau anhand der Circle-Zeitlinie analysiert wird. 173. Udemy 18 Pie & Donut: Ordnung, jetzt werden wir über das Kreisdiagramm in Tableau sprechen über das Kreisdiagramm in Es ist eine sehr einfache und gängige Methode, um den Teil, der Daten enthält, zu analysieren oder anzuzeigen. Lassen Sie uns das auf Tableau aufbauen. Dafür gibt es eine einfache Methode oder eine Methode mit Tabellen Wenn du zu Show Me hier drüben gehst und dann auf die Kreisdiagramme klickst, werden wir das nicht tun Wir werden es selbst erstellen , damit wir verstehen, wie Tableau funktioniert. Lassen Sie uns nicht die Abkürzungen nehmen. Ich werde es einfach schließen, um ein Kreisdiagramm in Tableau zu erstellen. Gehen wir zunächst zu den Markierungen hier drüben ändern Sie es von Automatisch auf Pi. Damit erhalten wir ein kleines Symbol namens Angle. Und hier werden wir unsere Felder drauflegen. In diesem Beispiel erstellen wir aus den Siegeln ein Kreisdiagramm und teilen es dann nach Ländern auf. Nehmen wir die Siegel und legen sie auf den Winkel. Damit haben wir unsere Tariftabelle. Es ist wie ein Kreis und es ist noch nicht geteilt. Wechseln wir von der Standardansicht zur Gesamtansicht , um ein größeres Kreisdiagramm zu erhalten. Dann werden wir im nächsten Schritt die Kreisdiagramme in Abschnitte unterteilen. Unsere Dimension wird also das Land sein. Lassen Sie uns die Kunden dekodieren, dann nehmen wir das Land und setzen es auf die Farben, sodass unser Pi in mehrere Abschnitte unterteilt ist Und die Größe jedes Abschnitts kann die Verkäufe des Landes angeben Und diese Art von Diagrammen wird verwendet , um das Ganze zu analysieren. Hier können wir zum Beispiel analysieren, wie die USA zum Gesamtumsatz beitragen oder sich darauf beziehen. Wie Sie sehen, ist es wirklich einfach zu erstellen und wird in vielen Dashboards sehr häufig verwendet Wir können hier zum Beispiel einige Beschriftungen hinzufügen und natürlich das Design dieser Kreisdiagramme ändern natürlich das Design dieser Kreisdiagramme Und noch etwas, das ich Ihnen zeigen möchte: Manchmal können Sie in den Dashboards sehen, dass es in einer Ansicht mehrere Kreisdiagramme in einem Dashboard gibt Ansicht mehrere Kreisdiagramme in einem Dashboard Um das zu tun, nehmen Sie einfach beliebige Dimensionen und fügen sie den Zeilen oder Spalten hinzu Nehmen wir zum Beispiel diese Kategorie und fügen sie den Und damit erhielten wir sofort drei Teildiagramme unter diesen drei verschiedenen Kategorien. So gehen wir normalerweise mit den Kreisdiagrammen um. Wir haben eine Dimension , die die Kreisdiagramme teilt und eine andere, die diese Kreisdiagramme dupliziert Ordnung, Leute, das ist alles für die Kreisdiagramme in Tableau Okay, jetzt fahren wir mit dem nächsten fort, wir haben die Ringdiagramme Das Ringdiagramm ist dem Kreisdiagramm sehr ähnlich. Sie haben immer noch diese Analyse vom Teil zum Ganzen. Sie haben einen Kreis und Sie haben verschiedene Segmente. Aber viele Leute ziehen es vor, das Ringdiagramm zu verwenden, und das liegt daran, dass wir dem Kreis zusätzliche Informationen hinzufügen können In Ordnung, um es jetzt zu erstellen, benötigen wir zwei Diagramme Das erste werden die Kreisdiagramme sein und das zweite wird der leere Raum in der Mitte sein. Fangen wir also mit den Kreisdiagrammen an. Wie wir bereits gelernt haben, müssen wir die Automatik auf ein Kreisdiagramm umstellen. Dann nehmen wir unsere Maßnahme vor. Es wird die Summe der Verkäufe pro Winkel sein. Und als Nächstes nehmen wir den Teiler. Es kann das Land in den Farben sein. Und damit haben wir unsere Kreisdiagramme bekommen. Okay, als Nächstes werde ich von der Standardansicht zur Gesamtansicht wechseln. Das ist für das erste Diagramm. Um nun den leeren Kreis in der Mitte zu erhalten, müssen wir in dieser Ansicht ein weiteres Diagramm erstellen. Jetzt werden wir also unsere leere Kennzahl erstellen, nur um ein zweites Diagramm zu haben. Um das zu tun, gehen wir zu den Spalten hier drüben. Ein richtiger Durchschnitt von Null. Jetzt sind wir immer noch auf den Markierungen, wir haben nur ein Bild. Um ein zweites zu bekommen, werden wir es duplizieren. Damit haben wir unsere beiden Kennzahlen, eine für das Kreisdiagramm und die zweite für den leeren Raum. Was wir jetzt tun werden, wir werden diese Dinge an einem Ort zusammenführen , weil wir nur einen Donut haben müssen Klicken Sie also mit der rechten Maustaste auf den Durchschnitt und gehen wir zur Doppelachse Und wie immer werden wir Dinge synchronisieren. Gehen wir also und synchronisieren die Achse. Und jetzt lass uns gehen und sie loswerden. Wir wollen sie nicht, also zeige den Header weg und auch von unten. Jetzt haben wir also die beiden Diagramme an einem Ort. Es ist ein bisschen klein, also lass uns gehen und die Dinge ein bisschen größer machen. Gehen wir also zu den Größen und machen wir es einfach in der Mitte größer. Ordnung, also lass uns jetzt gehen und den leeren Raum in der Mitte machen. Also lasst uns zu dem zweiten wechseln, der hier markiert ist. Und jetzt das zweite Diagramm. Es wird kein Pi sein, es wird wie ein Kreis sein. Also lass uns gehen und es zu einem Kreis machen. Lasst uns all diese Informationen loswerden. Wenn Sie nun unsere Ansicht überprüfen, sehen wir die Kreisdiagramme nicht . Das liegt daran, dass wir Überlappungen haben und das Kreisdiagramm hinter unserem Kreis liegt Um zu zeigen, was wir tun werden, gehen wir nun zum Kreis Gehe zur Größe. Und jetzt fangen wir an Seiten des Kreises zu reduzieren. Und wie Sie sehen können, haben wir jetzt die Form von Donuts, aber unser Donut sollte, hat in der Mitte eine weiße Farbe Lass uns die Kreisfarbe auf Weiß ändern, perfekt. Jetzt haben wir die Donutformen in unserer Ansicht. Aber jetzt lass uns gehen und all diese Linien loswerden. Klicken Sie mit der rechten Maustaste hier und der leere Bereich geht zum Formatieren. Dann lass uns auf die linke Seite gehen. Fangen wir mit den Linien hier drüben an, der Nulllinie. Gehen wir und schalten auf „Keine“ um. Dann haben wir noch eine Zeile in der Spalte. Wechseln wir zu den Spalten statt zur Rasterlinie. Verschieben wir es auf „Keine“. dann, um diese Grenzen loszuwerden, Lassen Sie uns dann, um diese Grenzen loszuwerden, zu den Grenzen wechseln. Dann gehen wir zum Zeilenteiler. Mach es auch keins. Für den Spaltenteiler ist es keiner. Und damit haben wir in Tableau sehr saubere Donutformen. Lassen Sie uns nun einige Beschriftungen und einige Daten zu unseren Ringdiagrammen hinzufügen . Gehen wir zuerst zum Kreisdiagramm. Hier werden wir die Informationen dieser Abschnitte abrufen . Was wir also tun werden, wir werden zum Beispiel auch das Land auf die Labels bringen . Wir können auch die Summe der Verkäufe wie Hold Control und Drug and Tribute an die Labels herausholen . Jetzt können wir das Schriftformat ändern. Wenn wir zu den Etiketten hier gehen und dann auf die drei Punkte klicken, dann lassen wir uns zum Beispiel die Summe der Verkaufsschalen berechnen. Und das ist alles. Bisher gibt es nichts Neues im Vergleich zu den Kreisdiagrammen. Wir zeigen nur die Informationen der einzelnen Abschnitte. Aber jetzt kommt die Macht der Donut-Charts. Wir können hier innerhalb des Site Circle eine Information geben. Und es kann normalerweise die Summe der Maßnahme sein, der Gesamtumsatz. Gehen wir jetzt und wechseln zum Kreis hier drüben. Gehen wir die Summe der Verkäufe ermitteln und sie auf die Etiketten schreiben. Jetzt können Sie die Summe der Verkäufe hier sehen, seltsamerweise auf der rechten Seite, weil wir sie noch nicht angepasst Gehen wir also zu den Beschriftungen und dann zur Ausrichtung hier drüben und machen alles bis zur Mitte Damit haben wir, wie Sie sehen können, den Gesamtumsatz in der Mitte. Gehen wir und passen den Text ein wenig an. Gehen wir also rein. Also, was wir jetzt tun können, wir können Beginn die Gesamtverkäufe aufschreiben. Dann können wir alles nach der reellen Zahl, den realen Werten, ziehen . Lass uns alles ein bisschen größer machen, 16 und dann auf Okay klicken. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt eine weitere Information zu den Par-Charts, wo wir die Gesamtsumme der Verkäufe in der Mitte haben. Und dann können wir sehr gut die verschiedenen Abschnitte rund um diese Zahl sehen . Nichtsdestotrotz können Sie auf diese Weise Donut-Diagramme in Tableau erstellen Donut-Diagramme in Tableau Und diese Art von Diagramm wird viel häufiger verwendet als das Kreisdiagramm, da Sie in der Mitte eine zusätzliche Information hinzufügen können in der Mitte eine zusätzliche Information hinzufügen 174. Udemy 19 Heat & Treemap: Okay, jetzt haben wir ein weiteres Diagramm, um das Ganze anhand der drei Karten zu analysieren Ganze anhand der drei Karten zu Normalerweise arbeiten wir mit den drei Karten, um die hierarchischen Daten in unserem Datensatz darzustellen Mal sehen, wie wir das erstellen können. Lassen Sie uns zuerst mit den Markierungen beginnen. Lass uns gehen und es auf Quadrate umstellen. Im nächsten Schritt gehen wir zum Verkauf und wir können es auf die Größe legen. Damit haben wir ein blaues Quadrat für den Gesamtumsatz in unseren Daten. Jetzt wollen wir dieses Quadrat natürlich in mehrere Informationen aufteilen . Und hier können wir mit der Hierarchie der Produkte arbeiten. Fangen wir mit der ersten Dimension an, der Kategorie. Lasst uns zuschlagen und es den Farben überlassen. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt schon drei Karten. Die Farben der drei Karten werden anhand der Kategorie festgelegt, und die Größe dieser Blöcke kann anhand der Verkäufe bestimmt werden. Nun wollen wir in dieser Karte mit den drei Karten natürlich die Hierarchie darstellen. Die nächste Dimension wird die Unterkategorie sein. Aber dieses Mal werden wir es nicht auf die Farben verschieben, sondern auf die Details. Lass uns das machen. Wie Sie nun sehen können, ist jeder dieser Blöcke in mehrere Blöcke unterteilt, in denen wir die Unterkategorie-Informationen haben Das bedeutet, dass die Daten in der Baumkarte immer weiter aufgeteilt werden , je mehr Dimensionen wir aus der Hierarchie hinzufügen Nehmen wir zum Beispiel den Produktnamen und fügen wir ihn den Details hinzu Jetzt können wir sehen, dass wir viele Mini-Blöcke haben , die den Produktnamen darstellen. Damit haben wir unsere Hierarchie der einzelnen Produkte in einer Baumkarte dargestellt . Und wir können sehen, dass jede Kategorie, zum Beispiel die rote, in mehrere Unterkategorien aufgeteilt ist und jede Unterkategorie für die beiden weiteren Produkte aufgeteilt ist Aber der Nachteil dabei ist natürlich, dass es schwieriger wird, diese Visualisierung zu lesen, je mehr Details Sie hinzufügen Ich empfehle Ihnen nicht, den Produktnamen zu verwenden. Bei solchen Visualisierungen sollte es mit der Kategorie und der Unterkategorie ausreichen Natürlich können wir, wie bei allen anderen Diagrammen in unseren Visualisierungen, mehrere Baumkarten in einer Ansicht haben, indem wir entweder Spalten oder Zeilen eine Dimension hinzufügen Lassen Sie uns zum Beispiel das Bestelldatum für die Zeilen ermitteln Und so haben wir mehrere Baumkarten, aufgeteilt nach Jahren, erhalten, was bei einer solchen Visualisierung wirklich nutzlos ist Also lass uns gehen und es entfernen. Okay, also gehen wir zur Heatmap. Es ist wie eine Matrix, in der sich Farben befinden. Und wir verwenden es normalerweise, um Färbungen zwischen zwei Kategorien vorzunehmen Mal sehen, wie wir das bauen können. Wir brauchen zwei Kategorien, das heißt, wir brauchen zwei Dimensionen. Nehmen wir an, die erste wird das Land sein. Lassen Sie es uns per Drag-and-Drop in die Spalten ziehen. Und dann wird die zweite Dimension zum Beispiel die Unterkategorie sein zum Beispiel die Unterkategorie Lass es uns per Drag-and-Drop auf die Straße ziehen. Und damit haben wir unsere Matrix. Wechseln wir zur Gesamtansicht. Wir haben Straßen, wir haben Säulen. Was jetzt natürlich noch fehlt, ist unsere Messung der Daten. Um nun den Effekt der Heatmap zu erzielen, nehmen wir die Summe der Verkäufe und setzen sie in die Farben um. Damit haben wir jetzt unsere Heatmap. Und wir können anhand der Farben die Färbung zwischen den Ländern und den Unterkategorien erkennen Färbung zwischen den Ländern und , sodass wir sofort erkennen können , dass die höchsten Siegel dort sind, wo wir die dunkle Farbe haben So haben wir zum Beispiel hohe Siegel aus dem Land, Frankreich und auch aus der Unterkategorie Und die niedrigsten Verkaufszahlen können wir zum Beispiel hier in den Umschlägen und in Italien sehen zum Beispiel hier in den Umschlägen und in , wo wir wieder die Macht der Visualisierungen sehen können , wo wir jetzt die Trends und die Färbungen zwischen unseren Daten ablesen können , was viel besser ist, was viel besser ist Aber wenn Sie dieser Matrix einige Zahlen hinzufügen möchten, können wir natürlich zu den Beschriftungen gehen, die hier Markierungen anzeigen . Und wenn du es bis zur Mitte schaffen willst, lass uns zu den Ausrichtungen gehen und alles in der Mitte machen Das ist es. Wie Sie sehen, ähnelt es und so können wir eine Heatmap in Tableau erstellen. 175. Udemy 20 Bubbles: Blasendiagramm in Tableau. Sie sind wirklich eine großartige Möglichkeit, viele Dimensionen und Kennzahlen in einer einzigen Ansicht hinzuzufügen . Blasendiagramme sind wie Kreise und wir können viele Dinge im Kreis definieren, wie die Farben, die Größe, wir können Text hineinlegen. Lassen Sie uns ein Beispiel haben. Wir werden mit der Marke beginnen. also statt automatisch Lassen Sie uns also statt automatisch auf Kreise umstellen. Da es sich bei den Blasen um Kreise handelt, beginnen wir mit den Gesichtsinformationen. Wir gehen und die Messzellen holen. Lass es uns auf die Größe legen. Damit haben wir unseren kleinen Pubble oder Circle. Lassen Sie mich auf die Gesamtansicht umschalten. Jetzt haben wir eine Information, den Gesamtumsatz in unseren Daten. Fügen wir weitere Informationen wie die Dimension hinzu. Gehen wir also und fügen die Unterkategorien in unserer Ansicht hinzu. Also werde ich diese Dimension nehmen und sie in die Details einfließen lassen Also, wie Sie sehen können, haben wir jetzt mehr Pubbles und wir werden jetzt für jede Unterkategorie eine Blase Ordnung, jetzt fügen wir unseren Blasen weitere Informationen hinzu unseren Blasen weitere Informationen hinzu Nehmen wir an, ich möchte die Farbe für den Pubble hinzufügen, und das sollte aus einer anderen Maßnahme stammen Nehmen wir die Gewinne und setzen wir sie auf die Farben. Damit haben wir jetzt verschiedene Farben. Hängt von den Werten aus den Gewinnen ab. Und jetzt, wie wäre es, diesen Blasen noch eine weitere Information hinzuzufügen ? Sagen wir die Kategorie. Gehen wir und holen uns die Dimensionskategorie. Und jetzt bringen wir es auf die Etiketten. Jetzt können wir die Kategorie jeder Blase, jeder Unterkategorie sehen jeder Blase, jeder Unterkategorie Wie Sie sehen können, haben wir nun vier verschiedene Informationen , die wir in unserer Blase haben Die erste ist, dass die Farben der Blasen die Gewinne angeben. Und dann zeigt uns die Größe der Blasen die Verkaufsinformationen. Und dann wird die Anzahl dieser Blasen anhand der Unterkategorie bestimmt Wir haben all diese Unterkategorien in unseren Daten. Und schließlich stammt der Text in der Blase aus der Kategorie Das ist die Stärke der Blasendiagramme, in denen Sie viele Informationen zu Formationen auf einen Blick finden. Jetzt haben wir also noch ein lustiges Spiel namens Stacked Pubble Charts. Hier werden wir den Details viele Dimensionen hinzufügen Dimensionen Schauen wir uns also an, wie wir das bauen können. Gehen wir wie gewohnt zu Automatisch. Dann schalte es auf Kreise um. Nehmen wir die Summe der Verkäufe und rechnen sie mit der Größe zusammen , die wir gerade erstellen. Nochmals, unsere Pubbles. Diesmal holen wir uns das Land und lassen Sie uns Farbe ins Spiel bringen Bisher haben wir diese vier Farben für vier Länder. Wenn wir nun irgendwelche Dimensionen zu den Details hinzufügen, werden diese Pupbles in kleinere Pubbles aufgeteilt , was von der Kardinalität der Dimension abhängt der Kardinalität der Dimension abhängt Nehmen wir zum Beispiel die Kategorie, sie hat eine sehr geringe Kardinalität sie hat Und damit bekommen wir nur ein paar Pubbles wenn du es entfernst Nehmen wir die Unterkategorie. Wie Sie sehen können, bekommen wir viel mehr Schüler als die Kategorie, und das liegt daran, dass wir mehr Daten innerhalb der Unterkategorie haben innerhalb der Gehen wir nun zu einer höheren Kardinalität über. Lassen Sie uns also einfach die Unterkategorien entfernen und lassen Sie uns zum Beispiel den allgemeinen Act-Namen Sobald du das gemacht hast, wirst du viele kleine Puppeln bekommen und sie sind alle zusammen gestapelt Und natürlich kannst du die Pubbles anders sortieren Pubbles Wenn du in das Land hier drüben gehst, klicke mit der rechten Maustaste darauf und lass uns zur Sortierung übergehen Lass es mich einfach ein wenig nach links verschieben , die Sortierung ändern. Wie Sie sehen können, wird sich auch die Farbe ändern. Also hier kannst du den Pubble nach Belieben sortieren. Jetzt können wir natürlich mit weiteren Details fortfahren. Wenn wir die niedrigste Detailebene, die Bestellnummer, nehmen , lassen wir den Produktnamen weg und holen uns die Bestell-ID. Und damit können Sie uns fragen, wollen Sie wirklich all diese Daten? Ja, füge alle Mitglieder hinzu. Jetzt bekommst du für jede Bestellung ein kleines Pubble in unseren Visualisierungen Okay, das ist also eine weitere Möglichkeit, wie Sie Ihre Daten mithilfe des Stapel-Doppeldiagramms visuell darstellen Sie Ihre Daten mithilfe des Stapel-Doppeldiagramms visuell Aber wenn du es dir ansiehst, wirst du feststellen, dass es wie der Sohn aussah In Ordnung, das ist alles für die gestapelten Blasendiagramme. 176. Udemy 21-Karten: Okay, jetzt werden wir über Tableau Maps sprechen. Lassen Sie uns zunächst die Daten abrufen, um die Karten zu zeichnen Lassen Sie uns eine dritte Datenquelle erstellen. Ich bin auf einer Datenquellenseite. Gehen wir hier zu diesem kleinen Symbol über, neue Datenquelle. Und dann gehen wir zur Textdatei und dann zu den Daten , die wir herunterladen. Gehen wir zum großen Ordner. Und dann haben wir hier drüben den Vertrieb in den USA. Wählen wir diese CSV-Datei aus und klicken Sie auf Öffnen. Es ist eine wirklich einfache Tabelle, in der wir die Bestellungen, das Land, die Region, das Bundesland und die Verkäufe zusammenstellen. Kehren wir zu unserer Ansicht zurück und erstellen wir jetzt eine sehr einfache Karte in Tableau. Auch hier können wir mit „Zeig es mir“ eine Tabelle erstellen, aber wir werden sie von Grund auf neu erstellen. Wenn Sie sich das ansehen, werden Sie feststellen, dass wir zwei automatisch generierte Felder haben, den Breitengrad und den Längengrad. Es sind geografische Koordinaten , um die Karte, die Erde, darzustellen. Der Breitengrad ist dafür verantwortlich, die horizontalen Linien zu zeichnen, und der Längengrad ist dafür verantwortlich, die vertikalen Linien zu Was du tun kannst, hol und geh und benutze sie für die Säulen. Nehmen wir den Längengrad der Spalten und den Breitengrad der Zeilen. Damit können Sie sehen, dass Tableau jetzt in der Lage ist, die Erde zu kartografieren. Als Nächstes müssen wir für Tableau das Land, die Bundesstaaten und diese geografischen Informationen angeben . Schauen wir uns zum Beispiel das Land im Detail an. Und damit können Sie sehen, dass sich Tableau jetzt nur auf die Vereinigten Staaten konzentriert , da wir nur Informationen über SA haben . Schauen wir uns nun auch die Staaten an und kommen wir zu den Details. Wie Sie sehen können, konzentriert sich Tableau nun mit diesen Punkten auf die einzelnen Bundesstaaten. Ordnung, jetzt der nächste Schritt Anstatt Kreise hätte ich gerne ein Kartendiagramm. Lass uns zu den Marks gehen. Schalte es von Automatisch auf Karte um. Und damit haben wir den gesamten Bereich mit den Farben bedeckt. Jetzt können Sie Farben hinzufügen , abhängig von der gewünschten Dimension. Wir können zum Beispiel in die Region hier gehen und sie mit den Farben booten. Jetzt können wir sehen, dass die Karte jetzt nach Regionen aufgeteilt ist jetzt nach Regionen aufgeteilt Was hier jetzt noch fehlt, sind die Verkaufsinformationen. Lass uns gehen und die Verkäufe abholen. Aber sehen Sie, wir haben das kleine Problem, dass der Umsatz aufgrund des Datentyps dimensional und diskret ist . Gehen wir und schalten es auf ein Zahlenloch um und machen es dann kontinuierlich, oder konvertieren wir es in ein kontinuierliches Zahlenloch. Als Letztes müssen wir es auch in eine Kennzahl umwandeln , weil es immer noch eine Dimension hat. Also ist alles in Ordnung. Gehen wir und bringen die Verkäufe auf die Labels. Und damit haben wir den Gesamtumsatz für jeden Bundesstaat sehr gut ermittelt. So können Sie in Tableau eine sehr einfache Karte erstellen. Okay, weiter zum nächsten. Wir können Karten in Tableau mit einfachen Mitteln erstellen. Ich habe gerade den vorherigen dupliziert. Gehen wir und schalten das Bild von Karte zu beispielsweise Kreisen Und dann wird die Größe des Kreises anhand der Verkäufe festgelegt. Nehmen wir den Umsatz und passen ihn der Größe an. Dann die nächste Sable, lass uns gehen und die Kreise etwas größer machen die Kreise etwas größer Jetzt können wir den Kreisen ein weiteres Maß hinzufügen. Nehmen wir an, die Anzahl der Bestellungen, die wir hier übernehmen werden, die Anzahl der Verkäufe in den USA V. Lassen Sie uns das auf die Farben übertragen. Nun können die Skala der Farbe , die die Anzahl der Bestellungen und die Größe des Kreises bestimmt Bestellungen und die Größe des , anhand der Verkäufe bestimmt werden. Dies ist eine Möglichkeit, diese Informationen als Kreise oder Blasen darzustellen . Wir können verschiedene Formen wählen. Gehen wir hier in die Markierungen und gehen wir zu den Formen über , die Sie wählen können. Sagen wir zum Beispiel, was wir hier haben werden. Gehen wir zu den Sternen. Wie Sie sehen können, haben wir hier viele Optionen , welches Symbol in unserer Karte dargestellt werden kann. So können wir den Karten in Tableau Symbole hinzufügen. Ordnung, Leute, Karten in Tableau sind sehr reich an Anpassungen Es gibt viele Optionen, um die Karten in der Ansicht zu Ich werde Ihnen einige Möglichkeiten zeigen, wie Sie die Karten in Tableau Bei der ersten geht es darum, wie man eine Karte ohne Hintergrundgeräusche erstellt Lass uns jetzt gehen und das machen. Wenn du das Landfeld nimmst und es einfach hier in die Mitte wirfst. kann verstehen, dass wir über die Karte sprechen und wir werden automatisch alles in den Spalten und Zeilen abrufen . Nun zur nächsten Tabelle, lassen Sie uns wie gewohnt die Bundesstaaten hier nehmen , und dann werden wir sie mit der Region auf den Farben einfärben . Wenn Sie also auf der Karte nachschauen, können Sie sehen, dass es auf der Karte viele abgegrenzte Bereiche gibt , die nicht direkt genutzt werden. Wenn Sie all diese Informationen entfernen möchten, was wir tun werden, gehen wir zum Hauptmenü. Sie haben hier Kartenoptionen und dann haben wir hier Hintergrundebenen. Lass uns gehen und darauf klicken. Und dann finden wir hier auf der linken Seite viele Optionen zum Anpassen der Karten. Ich empfehle dir wirklich , dich umzuschauen. Es macht wirklich Spaß, Worcus-Karten in Tableau zu erstellen. Jetzt besteht die Aufgabe darin, all diese Hintergrundinformationen zu entfernen all diese Hintergrundinformationen Was wir tun werden, wir werden einfach all diese ausgewählten Informationen entfernen. Lass uns einfach alles damit entfernen. Wie Sie sehen können, haben wir den Hintergrund entfernt und wir haben nur die relevanten Informationen in unserer Ansicht. Es gibt eine andere Möglichkeit, den Hintergrund zu entfernen. Lassen Sie mich einfach mit all diesen Einstellungen zurückkehren. Ich denke, damit haben wir alle Informationen zurückbekommen. Eine andere Möglichkeit, die Hintergrundinformationen zu entfernen , besteht darin, zum Wash Out zu gehen und es auf 0-100 zu verschieben. Wie Sie sehen können, ist der Hintergrund in unserer Map jetzt verschwunden Auf diese Weise können wir die Hintergrundinformationen in unserer Karte entfernen und Sie erhalten eine wirklich saubere Karte, sodass Sie sich auf die relevanten Daten konzentrieren Okay, beim nächsten geht es auch um das Anpassen der Karten in Tableau Lassen Sie uns jetzt also eine Nachtsichtkarte erstellen. Es macht einfach Spaß, mit Karten in Tableau zu arbeiten. Gehen wir also nochmal los und holen die Länder in der Mitte der Liste der Details. In Tableau gibt es jetzt verschiedene Kartentypen, nicht nur eine. Wenn Sie im Hauptmenü zu den Karten gehen, schauen Sie entweder auf der Hintergrundkarte nach. Also hier haben wir die verschiedenen Modi. Oder wenn Sie wieder zu den Hintergrundebenen und auf der linken Seite gehen , können Sie hier die Stile sehen. Derzeit ist es weiß und grau, es ist hell. Wenn Sie hier klicken, finden Sie die verschiedenen Modelle. Wir haben den normalen und dann haben wir Dinge wie Dark Street, Outdoor und Satelliteninformationen. Es ist wirklich schön, verschiedene Stile zu haben. Was wir jetzt tun werden, da es Nachtsicht ist, werden wir die Dunkelmodi verwenden. Als Nächstes möchte ich einige Informationen wie die Vereinigten Staaten und Mexiko reduzieren . Lass uns das Zeug von der linken Seite entfernen. Was wir tun werden, wir werden unserer Ansicht etwas mehr Gewicht verleihen. Lassen Sie uns die Hintergrundebenen hier schließen. Lasst uns die Verkäufe auf die Größe bringen , die wir bekommen, diese schönen Kreise. Machen wir es ein bisschen größer, dann können wir auch die Verkäufe zu den Farben hinzufügen. Halten Sie also die Kontrolle, stimmen Sie über die Farben ab und lassen Sie uns die Farbgebung ändern. Also lass uns die Farben bearbeiten. Gehen wir jetzt hier zur Automatik. Und lass es uns zu einem anderen Muster ändern. Nehmen wir zum Beispiel das blaue Grün hier. Klicken Sie auf Okay. Okay. Jetzt werden wir unserer Karte weitere Anpassungen hinzufügen Nehmen wir zum Beispiel an , ich möchte die Farbe der Grenzen für diese Staaten ändern Ich würde es gerne rot machen , um es interessanter zu machen. In der aktuellen Ansicht kann ich das nicht tun denn wenn ich etwas an der Grenze ändere, ändert sich dadurch die Grenze der Kreise und nicht die Grenze der Staaten. Um das zu tun, benötigen wir zwei Karten, eine für die Kreise und eine für die Staaten. In Ordnung, jetzt wollen wir sehen, wie wir das machen können. Wir gehen zum Längengrad und wir werden ihn duplizieren. Jetzt, wo wir zwei Karten haben, die linke und die rechte, wollen wir die richtige konfigurieren. Lassen Sie uns die Markierungen auf die zweite Karte umstellen. Anstatt Kreise zu haben, wollen wir jetzt eine Karte haben. Lass uns es auf eine Karte umstellen. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir zwei verschiedene Kartentypen. Aber jetzt hätte ich gerne nur die Grenzinformationen, also bin ich am Verkauf nicht interessiert. Also lass uns gehen und es entfernen. Und auch für die Größe. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir graue Farben , die die Karte füllen. Gehen wir also zu den Farben und reduzieren die Deckkraft auf 0% , sodass wir keine Farben auf der Karte haben Was wir brauchen, ist die Farbe der Grenze. Gehen wir also nochmal zu den Farben. Gehen wir zu den Grenzen hier drüben. Lass uns eine Lektüre machen. Ich bin mit dieser Farbe nicht wirklich zufrieden. Ich möchte, dass es roter ist. Gehen wir also zu mehr Farben und nehmen wir das rote Rot. Nun stellt sich die Frage, wie man diese beiden Karten zu einer Karte zusammenführt. Nun, die Antwort darauf, wieder die Doppelachse zu verwenden. Gehen wir also hier zur richtigen , klicken wir mit der rechten Maustaste darauf und doppelter Zugriff. Also gut, damit haben wir eine Karte gefunden, aber ich bin es immer noch nicht. Auf dieser Registerkarte können Sie sehen , dass sich die Kreise hinter den Linien befinden , sodass sie im Vordergrund stehen. Lass uns diese beiden Maßnahmen vertauschen. Und jetzt können Sie sehen, dass sich die Kreise an den Fronten befinden. Ordnung, damit haben wir unsere Nachtsichtkarte erstellt Und damit haben Sie auch gelernt wie viele Möglichkeiten wir in Tableau haben . Um die Karten anzupassen, all die verschiedenen Optionen, die wir in den Karten haben, empfehle ich Ihnen wirklich, die Optionen zu erkunden, die wir in Tableau haben. Es macht wirklich Spaß. 177. Udemy 22 Histogramme: Okay, jetzt lernen wir, wie man Histogramme in Tableau erstellt Es gibt zwei Möglichkeiten, eine schnelle und eine erweiterte Methode. Die schnelle Methode, wenn Sie eine Kennzahl haben, die erweiterte Methode, wenn Sie zwei Kennzahlen haben. Die Histogramme eignen sich hervorragend, um die Verteilung Ihrer Daten anhand von Leistungsdiagrammen darzustellen die Verteilung Ihrer Daten anhand von Leistungsdiagrammen Schauen wir uns also an, wie wir das machen können. Lassen Sie uns mit der einen Maßnahme, der Menge, arbeiten , klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und gehen Sie dann zu Erstellen. Und dann zwei Stifte. Hier können wir unsere Stifte konfigurieren. Ich werde es als Standard belassen, wie es Tableau vorschlägt. Gehen wir und klicken auf Okay. Damit haben wir eine neue, völlig neue Dimension unserer Datenflut geschaffen . Was wir nun tun können, wir werden es in die Spalten packen, und hier können wir die Größe unserer Stifte ermitteln. Und dann gehen wir los und verteilen die Menge in die Reihen. Und dann reicht der nächste und der letzte Klick. Wir gehen zur Menge über und rechnen sie von einem diskreten Radikal in ein kontinuierliches Radikal um. Klicken Sie darauf und schalten Sie es auf kontinuierlich um. Damit haben wir ein sehr einfaches und schönes Histogramm erstellt , um die Verteilung unserer Daten anhand der gemessenen Menge zu sehen die Verteilung unserer Daten anhand der gemessenen Menge Okay, das nächste wird etwas fortgeschrittener sein, bei dem wir ein Histogramm mit zwei verschiedenen Maßen erstellen mit zwei verschiedenen Die Anzahl der Kunden nach Anzahl der Bestellungen. Wir möchten unsere Kunden auf der Grundlage der Anzahl der Bestellungen , die sie aufgegeben haben, gruppieren auf der Grundlage der Anzahl der Bestellungen , die sie aufgegeben haben, Um das zu tun, müssen wir unsere Stifte erstellen, aber jetzt werden wir das berechnete Feld verwenden , um das mit den festen LOD-Ausdrücken zu tun . Das können wir machen Lass uns loslegen und neue berechnete Felder erstellen. Lass es mich ein bisschen hierher verschieben. Was wir herausfinden werden, ist die Anzahl der Bestellungen pro Kunde. Um das zu tun, können wir die LOD-Funktion fix verwenden. Es beginnt mit Fixed, lassen Sie mich das auswählen. Dann wollen wir für jeden Kunden die Anzahl der Bestellungen für Kunden zählen. Wir werden die Kundennummer bekommen. Und dann wird die Aggregation die Anzahl der Bestellungen sein Das heißt, wir werden die Bestell-ID zählen. In Ordnung, das war's also. Gehen wir und klicken auf, okay, dass Tableau eine kontinuierliche Kennzahl erstellt hat, aber ich würde sie gerne in eine diskrete Dimension Rat konvertieren , klicken Sie darauf und lassen Sie uns sie in Dimension umwandeln. Und das ist alles. Jetzt schauen wir es uns an und schauen uns die Informationen an. Ordnung, damit wir sehen können, dass wir unsere Stifte bereits haben und die unterschiedliche Anzahl von Bestellungen, die die Kunden bestellt haben. Im nächsten Schritt brauchen wir unsere zweite Maßnahme. Es wird die Anzahl der Kunden sein. Gehen wir hier zur Kundenzählung und ziehen sie ebenfalls per Drag-and-Drop in die Zeilen. Gehen wir mit den Kunden zu den Labels. Und damit haben wir in Tableau ein sehr schönes Histogramm mit zwei Kennzahlen Auch hier gilt: Wenn Sie ein Histogramm aus zwei verschiedenen Kennzahlen erstellen möchten , muss eine dieser Kennzahlen die Grundlagen sein. Die Stifte des Histogramms und die zweite Kennzahl werden verwendet, um die Zählungen durchzuführen Jetzt können wir also sehr schnell feststellen , dass die meisten unserer Kunden zwischen 13 Bestellungen und etwa 16 Bestellungen bestellen Ordnung. Also das sind die beiden Methoden um Histogramme zu erstellen, die einfache Methode und die etwas komplizierte 178. Udemy 23-Kalender: Okay, jetzt lernen wir, wie man einen Kalender in Tableau erstellt Jetzt werden wir diesen Kalender anhand des Bestelldatums erstellen . Lassen Sie uns das Bestelldatum zuerst in die Spalten übernehmen. Jetzt müssen wir in den Spalten die Tage radikal miteinander verbinden, um das Format zu ändern. Und dann geh zu mehr. Und dann nehmen wir den Wochentag, den wir haben, das Mandat, Dienstag und so weiter. Dann müssen wir die Zeilen des Kalenders erstellen, und das wird die Wochennummer sein. Lassen Sie uns die Kontrolle behalten, die auf die Zeilen und nicht auf den Wochentag verteilt Lassen Sie uns die Formate wieder wechseln. Hier drüben zu der Zahl „Mehr und dann Woche“, die wir bekommen haben. Unsere Matrix, unser Kalender. Sie können sehen, dass wir all die Wochen hier haben. Ich würde es gerne auf nur einen Monat reduzieren. Das heißt, wir werden unserer Ansicht einige Filter hinzufügen . Nehmen wir das Bestelldatum und setzen es auf die Filter. Und der erste Filter wird auf die Jahre angewendet. Gehen Sie und wählen Sie die Jahre aus. Wählen wir das letzte Jahr aus, He Ok. Und wir können es natürlich den Benutzern anbieten. Klicken Sie mit der rechten Maustaste hier und zeigen Sie den Filter auf der rechten Seite an. Wir können das Gleiche für die Monate tun. Lass uns das Bestelldatum nehmen und es auf die Filter setzen. Gehen wir für den nächsten Monat. Und lassen Sie uns nur einen Monat auswählen. Und dann biete es auch den Benutzern an. Ordnung, damit haben wir einen Monat. Gehen wir und schalten von der Standardansicht zur Gesamtansicht um. Jetzt brauchen wir wie immer ein Maß , um unseren Kalender zu füllen. Es wird die Summe der Verkäufe sein. Also ziehe es per Drag & Drop und lege es auf die Farben. Also gut, damit wir schon sehen können, dass wir eine Heatmap in unserem Kalender haben. Jetzt müssen wir nur noch ein paar Sachen hinzufügen. Fügen wir zum Beispiel eine weiße Reihenfolge zwischen diesen Informationen Gehen Sie zu den Farben und dann zur Reihenfolge und fügen Sie eine weiße Farbe hinzu, sodass wir schöne Abstände zwischen den Tagen erhalten schöne Abstände zwischen den Tagen Und fügen wir auch die Tagesnummer in jedes Feld ein. Um das zu tun, gehen wir zu den Bestelldaten über. Schreiben Sie es hier auf die Etiketten und dann hier, Tablet, schalten Sie es automatisch in einen Text um. Gehen wir und schalten es wieder quadratisch um. Und anstatt die Jahre zu haben, müssen wir unser Datum formatieren. Also verbinde dich radikal. Und lass uns den Tag auswählen. Und dann der nächste Schritt, lass uns die Zahlen der Tage in der oberen rechten Ecke platzieren . Gehen wir also zu den Ausrichtungen der Etiketten und gehen wir nach rechts und dann nach oben Ordnung, sodass wir einen wirklich schönen Kalender in Tableau haben einen wirklich schönen Kalender in Tableau Natürlich können Sie zu einem anderen Monat wechseln, sagen wir zum Beispiel im Februar, oder ein anderes Jahr 2021 überprüfen. Und so können Sie einen Kalender in Tableau erstellen. 179. Udemy 24 Watterfall: Ordnung, jetzt werden wir die Wasserfalldiagramme tabellarisch erstellen tabellarisch Es ist sehr nützlich, um den Prozessablauf Ihrer Daten und auch um die Analyse von Teilen bis hin zu Ganzen darzustellen. Schauen wir uns an, wie wir das schaffen können. Zunächst benötigen wir eine Dimension wie die Unterkategorien. Verschieben wir es in die Spalten. Dann brauchen wir eine Maßnahme. Lassen Sie uns dieses Mal den Überblick über die Gewinne nehmen und ihn in die Reihen aufteilen. Und dann ändern wir es von der Standardansicht zur Gesamtansicht. Um nun einen Wasserfall in unserer Ansicht zu haben, benötigen wir die laufende Summe. Um das zu tun, gehen wir hier zum Profit. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und lassen Sie uns eine schnelle Tabellenberechnung durchführen. Und lassen Sie uns auf Running Total umstellen. Damit du sehen kannst, dass wir jetzt eine laufende Summe unserer Daten haben , aber es ist immer noch kein Wasserfall. Um das zu tun, müssen wir von den klassischen Teilen abweichen. Gehen wir also zu den Marks hier drüben, zu den Gant-Teilen Also gut, wir haben die Grundlagen für unseren Wasserfall, aber jetzt hängt die Größe jeder Linie vom Gewinn Gehen wir noch einmal und nehmen den Gewinn der Größe nach. Aber wenn Sie es jetzt genau überprüfen, können wir feststellen, dass diese Teile nicht den Wasserfall bilden, weil sie in die entgegengesetzte Richtung zeigen. Wir möchten, dass es bei Null beginnt , von unten nach oben. Um diesen Effekt zu erzielen, gehen wir hier zur Gewinnsumme über. Doppelklicken Sie darauf und machen wir es dann zu einem Minus. Klicke darauf. Jetzt, genau. Wir haben, was wir wollen. fangen von unten nach unten an, und damit formen wir die Form eines Wasserfalls. Jetzt müssen wir etwas Farbe hinzufügen. Lass uns gehen und den Gewinn holen. Leg es auf die Farben. Nun, was wir mit den Farben machen wollen, wenn die Zahlen positiv sind, dann bleibt es blau. Aber wenn es negativ ist, sollte es rot sein. Gehen wir dazu zu den Farben und bearbeiten die Farben. Und jetzt werden wir das folgende Setup durchführen. Gehen wir also hierher und machen es nur aus zwei Schritten. Und dann gehen wir hier weiter. Und stellen Sie sicher, dass alles in der Mitte ist, sodass es hier Null ist. Und das war's. Also lass uns gehen und zuschlagen. Okay. Und damit können wir sehr leicht erkennen, wo die negativen Werte in unserem Wasserfall sind und wo die positiven Werte sind. Sie können es natürlich auch grün und rot machen. Das Letzte , was wir jetzt zu unserem Wasserfall hinzufügen müssen , ist die Summe. Um das zu tun, ist es wirklich einfach. Gehen wir zu den Analysen im Hauptmenü. Und dann gehen wir hier zu den Gesamtwerten. Und lassen Sie uns hinzufügen, Rohdaten anzeigen. Auf diese Weise bekommen wir unsere Gesamtsumme auf die richtige Seite und damit erhalten wir perfekte Wasserfalldiagramme in Tableau 180. Udemy 25 Pareto: Jetzt haben wir das Parto-Diagramm. Es ist in der Statistik sehr bekannt, und dieses Diagramm basiert auf dem Parto-Prinzip, bei dem die Regel 80 20 verwendet wurde und das Prinzip besagt, dass 80% der Ergebnisse das Prinzip besagt, dass 80% der Ergebnisse mit 20% der Arbeit oder Eine Möglichkeit, die Pareto-Diagramme zu visualisieren, besteht darin , zwei verschiedene Diagramme zu verwenden Das erste wird das Teildiagramm und das zweite die Liniendiagramme sein Ja, das können wir in Tableau erstellen. Zuerst können wir mit der Unterkategorie der Dimension beginnen und sie per Drag-and-Drop in die Spalten Und dann brauchen wir unser Maß. Lassen Sie uns den Sid überprüfen und die Verkäufe in den Zeilen ablegen. Um nun die Perretta-Effekte zu erzielen, müssen wir die Daten sortieren Absteigend zuerst sollten die Daten mit den höchsten Umsätzen kommen Und dann gehen wir nach rechts abwärts. Was wir tun können, wir können hier zum Verkauf gehen und alles regeln. Jetzt haben wir die Parcharts. Der nächste Schritt, den wir machen wollen, ist die Erstellung der Liniendiagramme. Um das zu tun, werden wir die Summe der Verkäufe und der Duplikate ermitteln. Halten Sie also die Kontrolle und duplizieren Sie diese Felder. Und damit haben wir unsere beiden Diagramme. Da das zweite Diagramm also ein Liniendiagramm sein kann , wechseln wir es . Also werde ich die Summe der Verkäufe auf die zweite Zahl umstellen , und statt Automatisch werden wir sie als Linie haben. Außerdem werde ich die Farbe auf Orange ändern. Perfekt. Wie üblich müssen wir diese beiden Diagramme zusammenführen. Gehen wir also zur Summe der Verkäufe, richtig? Um darauf und alle Achsen zu klicken. Und hier ist unser Diagramm kaputt , weil das erste Diagramm automatisch ist. Gehen wir also zum ersten hier drüben und schalten es wieder auf Pars um Also gut, wir sind noch nicht da weil wir an der Leitung arbeiten müssen Die Linie sollte der Prozentsatz der laufenden Summe sein. Um das in Tableau zu tun, ist es wirklich einfach. Gehen wir hier zur Umsatzsumme, klicken mit der rechten Maustaste und fügen wir eine Tabellenberechnung hinzu. Ordnung, jetzt werden wir unsere Tabellenberechnungen für die zweite Kennzahl konfigurieren . Und wie ich hier sagte, müssen wir zwei Dinge tun. Zuerst müssen wir die Gesamtsumme berechnen und dann den Prozentsatz anwenden. Um das zu tun, ändern wir den Berechnungstyp in eine laufende Summe. Gehen wir und wählen das aus. Und damit wie Sie im Hintergrund sehen können, haben wir, wie Sie im Hintergrund sehen können, eine laufende Summe. Aber das Prinzip hier basiert auf dem Prozentsatz der laufenden Summe. Also müssen wir das auf einen Prozentsatz umstellen , damit wir hier drüben klicken und „Zweite Berechnung hinzufügen“ sagen können . Lass uns darauf klicken. Wir erhalten eine primäre und eine sekundäre Berechnung. Die erste kann als laufende Summe ausgeführt werden, und darüber hinaus wollen wir den Prozentsatz ermitteln. Lassen Sie uns den Unterschied von der Sekundärzahl, also 2% der Gesamtsumme, ändern. Klicken wir darauf, das ist für die Tabellenberechnungen festgelegt. Lassen Sie uns damit weitermachen, wir haben unsere Pareto-Diagramme erstellt, aber lassen Sie uns verstehen, was hier vor sich geht. Um das besser lesen zu können, gehe ich nun zur zweiten Zeile über, und lasse uns die Beschriftungen darauf platzieren Und natürlich sagt das Prinzip 80 20, das heißt, dass 20% dieser Unterkategorien 80% sein sollten. Und wie Sie sehen können, können wir nicht sehen, dass das in diesem Geschäft so ist Wenn Sie sich unsere Unterkategorien in diesem Beispiel ansehen, können Sie sehen, dass es nicht 20% sind. Wir haben ungefähr neun Unterkategorien , um die 80% zu erreichen. In diesem Beispiel folgt unser Geschäft diesem Prinzip nicht Es ist so, dass 80% des Umsatzes durch 20% der Unterkategorien abgedeckt werden durch 20% der Unterkategorien abgedeckt Alles klar? Das ist also eine Methode zum Erstellen eines Pareto-Diagramms in Tableau, und so können Sie es lesen Ordnung. Jetzt lernen wir eine andere Methode zum Erstellen eines Pareto-Diagramms in Tableau Dieses Mal werden wir zwei verschiedene Kennzahlen verwenden und dabei nur eine Linie verwenden Mal sehen, wie wir das machen können. Jetzt haben wir die Geschäftsfrage und fragen uns, die 20% der Produkte 80% des Umsatzes ausmachen. Gehen wir jetzt los und holen uns die Antwort aus den Daten. Um das zu tun, nehmen wir zuerst unser erstes Hauptfach. Es wird die Summe der Verkäufe sein. Ziehen Sie es per Drag-and-Drop in die Zeilen. Gehen wir jetzt und holen uns unsere zweite Maßnahme. Es wird die Anzahl der Produkte sein. Um das zu tun, nehmen wir zum Beispiel den Produktnamen für die Spalten und die Tabelle. Fragen Sie uns hier Wir haben viele Mitglieder. Füge alle Mitglieder hinzu. Wie Sie sehen können, haben wir eine Dimension, aber wir wollen zählen, wie viele Produkte wir in unseren Daten haben, die so radikal miteinander verknüpft sind. Gehen wir zur Kennzahl und wählen dann count Distinct aus. Damit haben wir unsere beiden Maßnahmen. Eine weitere Sache, die wir im Detail benötigen , um die Berechnungen durchführen zu können. Wir benötigen den Produktnamen in den Details, um ihn verwenden zu können. Ordnung, also gehe ich hier rüber und schalte auf Gesamtansicht um. Gehen wir zur ersten Maßnahme, klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf. Und lassen Sie uns hier noch einmal die Tabellenberechnung hinzufügen , wir haben das Gleiche. Wir können es auf eine laufende Summe umstellen. Und dann werden wir eine sekundäre Berechnung hinzufügen. Die Sekundärberechnung wird der Prozentsatz der Gesamtsumme sein. Nun, lassen Sie uns die Dimension angeben. Lassen Sie uns die Dimension für den Produktnamen angeben. Das Gleiche gilt für die rechte Seite, es wird der Produktname sein. Ordnung, damit haben wir alles für die erste Berechnung vorbereitet . Gehen wir und schließen es. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt schon den Prozentsatz der Gesamtsumme der Produkte. Lassen Sie uns dasselbe für die Verkäufe tun, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Umsatz und fügen Sie dann die Tabellenberechnung hinzu. Gehen wir zur Ausführung von Total über. Geben Sie die Dimension an, die der Produktname sein soll. Gehen wir und fügen die sekundäre Berechnung hinzu. Es wird der Prozentsatz der Gesamtsumme sein. Dann das Gleiche, wir müssen zur spezifischen Dimension gehen und den Produktnamen angeben. Ordnung, sodass wir alles für die zweite Berechnung vorbereitet haben . Gehen wir und schließen es. Jetzt müssen wir es wieder auf Linie schalten, da wir es als Automatik haben. Also, wir entscheiden uns für die Formen, lassen Sie uns gehen und es auf Linie umstellen. Damit sind wir fast da. haben die Gesamtlage der Maßnahmen und wir haben unsere Linie, aber wie Sie sehen können, ist die Linie etwas unruhig. Und das liegt daran, dass wir die Daten noch nicht sortiert haben. Für die Pareto-Diagramme ist es sehr wichtig, dass wir die Daten so sortieren, wie wir es in der ersten Methode getan haben Lassen Sie uns nun ihren Produktnamen nach ihren Verkäufen sortieren. Um das zu tun, klicken Sie mit der rechten Maustaste hier und gehen Sie zu Sortieren. Und dann können wir es nach den Verkäufen sortieren. Lass es uns auf ein Feld umstellen. Gehen wir und wählen den Umsatz aus dem Feldnamen hier drüben aus, konvertieren ihn, also machen wir ihn absteigend Perfekt. Jetzt haben wir genau das Pareto-Diagramm, das wir brauchen. Jetzt müssen wir überprüfen, ob es stimmt, dass 20% unserer Produkte 80% unseres Umsatzes ausmachen Um das in der Ansicht schnell und einfach zu überprüfen, können wir nun Ansicht schnell und einfach zu überprüfen, die Unterstützung der Referenzlinien hinzufügen. Gehen wir und fügen einige Referenzlinien hinzu. Gehen wir hier zu den Analysen. Lassen Sie uns hier eine Referenzlinie nehmen. Ziehen wir sie zuerst per Drag-and-Drop auf den ersten Wert. Anstatt den Durchschnitt zu haben, können wir ihn jetzt auf Konstanten umstellen Jetzt werden wir überprüfen, ob die 20% also 0,2 sein werden. Und damit bekommen wir eine Referenzlinie genau für die 20% der Produkte Gehen wir und schließen das. Wie Sie sehen können, haben wir eine sehr schöne Linie, die genau die 20% auf den Produkten angibt . Im nächsten Schritt werden wir eine weitere Referenzlinie für den Verkauf hinzufügen. Nehmen wir also eine Referenzlinie und ziehen sie per Drag-and-Drop genau auf die Summe der Verkäufe. Und jetzt machen wir dasselbe , statt Durchschnitt , lassen Sie uns auf eine Konstante umstellen, und da wir 80% benötigen, wird es 08 sein. Damit haben wir genau die 80% des Umsatzes erreicht. Also perfekt. Jetzt haben wir unser Parto-Diagramm. Und wir können diese Fragen anhand unserer Daten leicht beantworten. Wir können also sagen, ja, 20% unserer Produkte decken 80% des Umsatzes ab, was genau der Regel von 80 20 entspricht, dem Prinzip des Parto In Ordnung, das sind also die beiden Methoden, um Pareto-Diagramme in Tableau zu erstellen und Ihr Unternehmen zu analysieren 181. Udemy 26 Butterfly: Ordnung, jetzt haben wir das Schmetterlings-Diagramm, oder wir nennen es manchmal Tornado-Diagramme Es ist ein großartiges Diagramm , um zwei verschiedene Kennzahlen nach bestimmten Dimensionen zu analysieren zwei verschiedene Kennzahlen nach bestimmten Wenn Sie also beispielsweise die Anzahl der Kunden mit der Anzahl der Bestellungen pro Kategorie vergleichen möchten , dann ist das Schmetterlings-Diagramm Ihr Diagramm. Was benötigen Sie zuerst, die Dimension. Es wird, wie üblich, die Unterkategorie sein. Lassen Sie uns sie in die Zeilen verschieben, und dann, wie üblich, werden wir sie als Gesamtansicht verschieben Dann brauchen wir unsere beiden Maßnahmen. Die erste wird die Kundenzahl sein. Verschieben wir es in die Spalten. Dann wird der zweite Wert die Anzahl der Bestellungen sein. Also gut, damit haben wir unsere beiden Maßnahmen und die Unterkategorie Nun, um die Form des Schmetterlings zu bestimmen, müssen wir die Dimension exakt in der Mitte haben Und dann haben wir auf der rechten Seite ein Maß, und auf der linken Seite können wir ein anderes Maß haben. Um das zu tun, verwenden wir den Platzhalter, den Durchschnitt von Null Lass es uns hier drüben haben und lass uns gehen und es genau in der Mitte platzieren Damit haben wir das Maß links, das Maß rechts und etwas Leeres in der Mitte. Und dann gehen wir und konfigurieren die Diagramme. Es wird der mittlere sein, der Durchschnitt von Null. Lass uns das in einen Text umwandeln. Und als Nächstes müssen wir die Dimension des Textes hier drüben ermitteln. Und damit können Sie sehen, dass wir jetzt das Rückgrat eines Schmetterlings haben . Also lass uns gehen und ein bisschen mehr Stangen draus machen. Also werde ich hier rüber gehen und einfach Stangen daraus machen. Aber jetzt müssen wir die beiden Flügel rechts und dann links haben. Sie können sehen, dass die rechte Seite okay ist, also haben wir sie als Flügel. Lass uns die Daten übrigens sortieren. Aber die Linke hat noch nicht Recht Um das zu tun, schauen wir uns die Anzahl der Kunden hier auf der Achse an. Lassen Sie uns die Axt bearbeiten und die Skala umkehren, sodass wir in der Skala genau das Gegenteil erhalten. Gehen wir und schließen es, und wie Sie jetzt sehen können, haben wir es perfekt hinbekommen. Auf der linken Seite der Kundenbereich und auf der rechten Seite haben wir die Bestellungen. Im nächsten Schritt fügen wir normalerweise etwas Farbe hinzu. Bleiben wir zum Beispiel bei den Kunden hier drüben und kontrollieren mit der Maus auch die Anzahl der Kunden auf die Farben. Wir können hier zu den Bestellungen gehen und die Bestellungen per Drag-and-Drop ziehen, indem wir die Taste auf die Farben gedrückt halten. Aber natürlich können wir die rechte Seite mit unterschiedlichen Farben anpassen . Gehen wir zu den Farben hier drüben und ändern das Muster vielleicht in Orange, sagen wir. Okay. Sowie. Wir können gehen und die Zecken in der Mitte etwas größer machen. Gehen wir in die Mitte. Und dann lass uns vielleicht 15 draus machen. Jetzt können wir diese Unterkategorien in der Mitte sehr deutlich sehen in der Mitte sehr deutlich Aber da wir es in der Mitte haben, brauchen wir es nicht auf der rechten Seite. Also lass uns gehen und es verstecken. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und deaktivieren Sie dann die Kopfzeile anzeigen. Wir können hier zur Achse gehen und auch die Header deaktivieren Und natürlich können wir weitere Formatierungen hinzufügen , um diese Raster zu entfernen Klicken Sie hier mit der rechten Maustaste auf das leere Feld zum Format. Und dann können wir zur Registerkarte Spalten gehen und auch die Rasterlinie entfernen. Damit haben wir ein sauberes Diagramm, einen Schmetterling oder einen Tornado darstellt, je nachdem, wie Sie es sehen, wo Sie zwei verschiedene Maße vergleichen können . Ordnung, jetzt werden wir in Methode zwei diese beiden Flügel zusammenbringen Um das zu tun, werden wir genau die gleichen Informationen erhalten. Gehen wir und holen uns die Unterkategorien, die Zeilen, und wechseln wir dann wie gewohnt zur Gesamtansicht Gehen wir und holen uns unsere Maßnahmen. Also die erste ist die Anzahl der Kunden und dann die zweite die Anzahl der Bestellungen. Aber wir müssen es jetzt gegenseitig überlagern. Da wir dieselbe Art von Diagrammen verwenden, werden wir die Namen und Werte der Kennzahlen verwenden. Nehmen Sie die Reihenfolge der Zählungen und ziehen Sie sie per Drag-and-Drop auf die Achse hier drüben, um die Namen und Werte der Kennzahlen zu generieren. In Ordnung, wir haben also diese Informationen. Jetzt gehen wir die Namen der Maßnahmen durch. Wir brauchen es nicht auf der Straße, also ziehen Sie es per Drag-and-Drop zu den Farben hier drüben. Und nur um sicherzugehen, dass alles wie Balken bleibt, werde ich von hier aus von Automatisch auf Balken umschalten. Und jetzt, im nächsten Schritt, werden wir die Daten speichern. Klicken Sie also hier auf Axis und sortieren Sie dann die Daten. Beide Werte sind absteigend, oder die Flügel befinden sich auf der rechten Seite Um nun den Effekt von links und rechts zu erzielen, haben wir hier nicht zwei Achsen Was wir tun werden, wir werden einen sehr kleinen Trick anwenden, um das zu erreichen. Gehen wir zu den Kunden hier drüben. Doppelklicken Sie darauf und gehen Sie einfach vor der Zählung nach vorne und setzen Sie ein Minus. Lass uns gehen und Enter drücken. Damit haben wir wieder den Effekt des Schmetterlings, bei dem wir den linken und den rechten Flügel zusammen haben . Aber was hier natürlich fehlt, ist die Wirbelsäule, die Dimension, die Unterkategorie Um das zu tun, werden wir dasselbe tun. Wir werden den Durchschnitt von Null als Platzhalter verwenden Wir haben ihn jetzt auf der rechten Seite. Wechseln wir dazu, und dann können wir es zu einem Text wechseln, da wir einen Text der Unterkategorie haben wollen Und dann gehen wir im nächsten Schritt und holen uns den Text Es wird aus der Unterkategorie kommen es per Drag & Drop über den Text Und damit haben wir die Werte oder das Rückgrat des Schmetterlings Im nächsten Schritt werden wir sie in einem Diagramm zusammenführen. Was wir tun werden, wir werden die Doppelachse verwenden. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Durchschnitt. Und dann verwenden wir hier die Doppelachse, aber wie Sie sehen können, befinden sich diese Werte noch nicht in der Mitte. Und das liegt daran, dass wir die Achse nicht synchronisiert haben. Gehen Sie hier zum Durchschnitt und wählen Sie dann Achse synchronisieren aus. Und damit haben wir die Wirbelsäule genau in der Mitte, aber sie ist nicht wirklich klar, weil sie rot ist. Also lass uns gehen und diese Farben ändern. Gehen wir also zum Durchschnitt hier drüben. Doppelklicken Sie darauf. Und lassen Sie uns Complete White wählen. Das ist es. Klicken Sie auf Okay, und jetzt im nächsten Schritt, wie immer, werden wir anfangen, Dinge zu verstecken weil all diese Informationen nicht notwendig sind. Also der Durchschnitt hier drüben, lass uns ihn verstecken. Und das ist alles, wir brauchen die Header-Informationen nicht , weil wir sie bereits in der Mitte haben. Also klicken Sie mit der rechten Maustaste hier und deaktivieren Sie Show Header. Und damit erhalten wir in Tableau eine sehr elegante und schöne Schmetterlingstabelle elegante und schöne Schmetterlingstabelle, auf der beide Flügel zusammen sind. Und jetzt können wir die Färbung zwischen der Anzahl der Bestellungen und der Anzahl der Kunden nach Kategorien analysieren Anzahl der Bestellungen und der Anzahl der Kunden nach Kategorien Ordnung, so können wir mit zwei Methoden Schmetterlings-Generatordiagramme in Tableau erstellen zwei Methoden Schmetterlings-Generatordiagramme in Tableau 182. Udemy 27 Quardants: Ordnung, jetzt werden wir lernen, wie man Quadrantendiagramme in Tableau erstellt dieser Art von Diagramm werden viele Datenpunkte anhand von zwei Kennzahlen in einer Ansicht Und dann vergleichen wir diese verschiedenen Datenpunkte anhand ihrer Position im Quadranten Und dann teilen wir das Diagramm in vier verschiedene Quadranten Diese Art von Diagramm eignet sich hervorragend für die strategische Planung oder das Risikomanagement oder auch für die Suche nach Trends Schauen wir uns jetzt in Tableau an , wie wir das erstellen können. Das Erste, was wir brauchen, sind zwei verschiedene Maßnahmen. Die erste ist, nehmen wir den Rabatt und setzen ihn auf die Säulen. Lass uns den Durchschnitt des Rabatts herausfinden. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und gehen wir zum Durchschnitt statt zur Summe. Das ist also unsere erste Maßnahme. Jetzt brauchen wir eine weitere Maßnahme. Diesmal wird es um die Gewinnquote gehen. Wir haben es nicht in unseren Daten. Lass uns gehen und es schnell erstellen. Erstellen Sie eine neue Gewinnquote für berechnete Felder. Und es ist sehr einfach. Es wird die Summe des Gewinns geteilt durch die Summe der Verkäufe sein , die wir erzielen. Okay, dann bringen wir es zu unseren Rollen, die wir haben, unseren zwei Achsen, aber ich hätte es gerne als Prozentsatz. Gehen wir und ändern die Formate. Gehen wir zuerst zur Gewinnquote. dann anstelle von Zahlen Lassen Sie uns dann anstelle von Zahlen auf Prozent umstellen. Dann lass uns gehen und diese Dezimalzahlen entfernen. Das Gleiche, machen wir es für den Durchschnitt der Rabatte. Also lassen Sie uns das auch formatieren, zwei Prozent, und diese Dezimalzahlen entfernen In Ordnung, das ist alles für den Zugriff. Was wir jetzt brauchen, sind die Kunden als Datenpunkte. Um das zu tun, holen wir uns die Kundennummer und fügen sie in die Details ein. Wie Sie nun sehen können, wird jeder unserer Kunden als Datenpunkt dargestellt. Gehen wir und ändern das Bild davon. Statt Formen sollten wir Kreise verwenden. Und lassen Sie uns die Opazität reduzieren um auch die Überlappung zwischen diesen Punkten zu sehen zwischen diesen Punkten Wir können es ein bisschen größer machen. Jetzt benötigen wir also zwei Werte, um dieses Diagramm in vier verschiedene Quadranten aufzuteilen. Da wir nun die betitelte Dynamik haben, wollen wir sie den Benutzern als Parameter anbieten , um diese beiden Werte zu spezifizieren Lassen Sie uns nun zwei Parameter in den Daten Pain erstellen , also werden wir den ersten erstellen Nehmen wir an, Sie wählen den Rabatt aus, sodass er unverändert bleibt und die Anzeige als Prozentsatz angezeigt wird. Lassen Sie uns die Dezimalzahlen reduzieren und dann nehmen wir an, dass die Standardeinstellung 0,15 sein wird , also erhalten wir 15%. Das war's also für den ersten Wir werden genau dasselbe für die zweite machen , um die Gewinnquote zu ermitteln Lassen Sie uns also einen weiteren Parameter erstellen und ihn Select Profit Ratio nennen. Nehmen wir noch einmal das Gleiche, damit wir es als Prozentsatz haben und die Dezimalzahlen reduzieren können Nehmen wir es als 10% Ihres . Das war's für diesen. Lass es uns schließen und es aus unserer Sicht zeigen. Parameter anzeigen und Parameter anzeigen. Jetzt haben wir es auf der rechten Seite. Als Nächstes müssen wir nun in unserer Ansicht eine Trennung erstellen , um zu zeigen, wie die Daten aufgeteilt sind. Um das zu tun, können wir zwei Referenzlinien hinzufügen. Beginnen wir mit dem Propheten Tertio, klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und fügen Sie die Referenzlinie Dann hängt der Wert natürlich von unserem neuen Parameter Wählen Sie profet tertio. Und dann lass uns das Etikett leer machen. Und dann können wir das Format ändern. Statt einer Linie nehmen wir einen Strich und dann die Gedenktafel. Und dann erhöhen Sie die Opazität. Und das ist es. Lass uns okay sein. Und mach dasselbe auch für den Rabatt. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Rabatt. An der Referenzlinie benötigen wir unseren Parameter. Können wir Rabatte auswählen? Entferne das Etikett. Und da wir das Gleiche bei der Anpassung machen werden, damit wir sie gestrichelt und auch übersichtlich im Blick haben Ordnung, jetzt gehen wir und drücken, Okay. In Ordnung. Wie Sie sehen können, haben wir bereits unsere Quadrantendiagramme, in denen wir unsere Daten in vier verschiedene Abschnitte aufgeteilt haben Natürlich können wir diese Splitter jetzt mithilfe der Parameter ändern diese Splitter jetzt mithilfe der Parameter Lassen Sie uns das Pufferverhältnis nehmen und es auf 0,2 ändern . Damit erhöhen wir es auf 20%. Was in unserem Quadranten natürlich fehlt, Was in unserem Quadranten natürlich fehlt die Färbungen Jeder Abschnitt sollte seine eigenen Farben haben. Um das zu tun, müssen wir ein weiteres berechnetes Feld mit diesen vier Werten erstellen . Gehen wir und erstellen eines. Nennen wir es Quadrantenfarbe. Jetzt müssen wir die Position jedes Datenpunkts innerhalb unserer Quadranten ermitteln die Position jedes Datenpunkts innerhalb unserer Quadranten Lass es mich ein bisschen hierher verschieben. Um das zu tun, können wir die FL-Anweisungen verwenden. Beginnen wir zunächst mit der Identifizierung der Punkte oben rechts. All diese Punkte oben rechts. Wie wir das machen werden, wir sagen, wenn das Gewinnverhältnis zum Parameterwert ist , der von den Benutzern ausgewählt wird, sagen wir wählen und dann das Gewinnverhältnis. Das heißt, wir prüfen, ob sich der Benutzer im oberen Bereich befindet und müssen jetzt prüfen, ob er links oder rechts ist. Also werden wir jetzt auch über die Rabatte und die durchschnittlichen Rabatte sprechen . Höher oder gleich dem aus dem Parameter ausgewählten Wert werden wir Select und Rabatte schreiben. Jetzt richten wir uns an alle Kunden oben rechts. Was kann also passieren, wenn die Bedingung erfüllt ist? Wir werden sagen, richtig. Ordnung, jetzt gehen wir los und machen das Gleiche für alle anderen drei Abschnitte. Lass uns gehen und es einfach von hier kopieren. Dann sagen wir, dann gehen wir und fügen es ein. Lass es mich nur ein bisschen größer machen , um es zu sehen. Jetzt werden wir uns auf die obere linke Seite konzentrieren. Um das zu tun, müssen wir den Rabatt auf einen kleineren ändern. Jetzt sagen wir, ob der Rabatt kleiner ist als der ausgewählte Wert in der Mitte, das heißt, wir befinden uns auf der linken Seite. Was wird passieren? Wir werden es einfach mit dem folgenden Wert oben links kennzeichnen . Dann müssen wir dasselbe tun, sagen wir, wir werden jetzt unten rechts anvisieren. Nennen wir es unten rechts für den Rabatt-Teil, das ist nicht korrekt. Lassen Sie uns das so verschieben, um den richtigen Bereich für das Verhältnis zu haben den richtigen Bereich für , damit wir ganz unten stehen Diesmal wird es kleiner sein. Damit sind wir für den letzten Abschnitt auf der rechten Seite. Um es ins Visier zu nehmen, müssen wir es nicht spezifizieren. Wir würden einfach anders sagen denn wenn keine dieser Bedingungen erfüllt ist, werden wir am Ende bei der letzten bleiben, wir werden sie unten links nennen. Das ist alles. Lassen Sie uns unsere FL-Kontoauszüge beenden und die Berechnung ist gültig. Gehen wir und drücken Ok. Und damit haben wir unser neues berechnetes Feld. Gehen wir und ziehen es per Drag & Drop zu den Farben. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir für jeden Abschnitt innerhalb unserer Kordons eine eigene Farbe für jeden Abschnitt innerhalb unserer Kordons Und wenn die Benutzer hierher gehen und die Werte der Parameter ändern, reagiert das natürlich hierher gehen und die Werte der Parameter ändern, reagiert das natürlich auch auf die Farbgebung Da wir die Parameter zum Beispiel in unserem berechneten Feld haben, statt 15, nehmen wir es als 0,25 an. Wie Sie sehen können, verlaufen die Referenzlinien nun nach rechts, zu den 25%, und auch die Farbgebung wird angepasst Das ist alles. So können Sie in Tableau ein sehr schönes dynamisches Urdan-Diagramm erstellen Tableau ein sehr schönes dynamisches Urdan-Diagramm 183. Udemy 28 BoxPlot (Richtig): Jetzt werden wir über den Boxplot sprechen. Inta, Blow oder manchmal nennen wir es Box and Whisker Diese Art von Diagramm hilft Ihnen dabei, die Datenverteilungen Ihrer Datensätze zu verstehen die Datenverteilungen Dieses Diagramm hat wie ein Kästchen und zwei Schnurrhaare oben und unten Und dann haben wir in der Mitte den Median und die Kanten der Box, sodass wir fünf verschiedene Zahlen für die Verteilung unserer Daten erhalten Verteilung unserer Daten Mal sehen, wie wir das in einem Schlag zusammenbauen werden. Es ist wirklich einfach. Fangen wir wie gewohnt mit den Verkäufen an. Ziehen wir es per Drag-and-Drop die Zeilen und dann schauen wir uns an wie sich die Unterkategorien auf diese Verkäufe verteilen. Lassen Sie uns die Unterkategorie zuerst zu den Details bringen, und dann müssen wir das Bild in Kreise ändern Gehen wir zu den Markierungen hier drüben und ändern sie in Kreise. Um nun verschiedene Diagramme zu haben, möchte ich die Kategorie zu den Spalten hier hinzufügen . Und dann machen wir es ein bisschen größer bis zur Mitte hier drüben. Gehen wir jetzt und reduzieren diese Kreise ein wenig , um es klarer zu machen. Und damit haben wir den ersten Teil der Box, Flecken, wo wir Kreise haben Als Nächstes müssen wir diese Zahlen oder die Form der Box und der Schnurrhaare ermitteln Um das zu tun, müssen wir eine Referenzlinie hinzufügen. Gehen wir zu den Zellen hier drüben, eine radikale Verbindung herstellen und eine Referenzlinie herstellen. Und hier ist alles von Tableau aus vorbereitet. Wenn Sie hier zum Boxplot gehen und das war's, klicken wir auf Okay Und das ist es eigentlich. haben wir einen Boxplot in Tableau Wenn Sie jetzt mit der Maus über die Diagramme fahren, erhalten Sie die fünf verschiedenen Werte Je höher wir schneiden, desto niedriger der Median und so weiter Ordnung, jetzt ist die Frage wie man die Boxplots liest Nun, hier gibt es eine Menge Informationen, aber das Erste, was Sie tun können , ist, die Position des Medians jeder Box zu vergleichen Wenn Sie hier drüben nachschauen, können Sie sehen, dass diese beiden Boxen auf derselben Ebene befinden, oder? Es handelt sich also um sehr ähnliche Kategorien. Aber wenn Sie im Büromaterial nachschauen , ob Sie den Median oder das Kästchen selbst sehen können , ist es unten Diese beiden anderen Kästchen deuten für uns darauf hin, dass das Mobiliar und die Technik die gleiche Verteilung haben, das Büromaterial aber eine andere Eine weitere Sache, die Sie überprüfen können ist die Größe der Box selbst. Wenn die Box groß ist oder die Links der Box lang sind, bedeutet das, dass sich die Unterkategorien innerhalb bedeutet das, dass sich die Unterkategorien innerhalb dieser Kategorie nicht wirklich ähneln und weit voneinander entfernt sind Wenn Sie jedoch das Büromaterial überprüfen, können Sie feststellen, dass das Feld kürzer ist, sodass die Links dieses Felds im Vergleich zu den anderen beiden kleiner Das wird uns die Information oder den Hinweis geben , dass die Unterkategorien dieser Kategorie, der Bürobedarf, quasi einen ähnlichen Umsatz Das heißt, wenn wir eine kürzere Box haben, die Mitglieder dieser Kategorie werden sich die Mitglieder dieser Kategorie ähnlich verhalten Wenn Sie jedoch eine große Box haben, deutet das darauf hin , dass die Mitglieder dieser Informationen unterschiedliche Verkaufszahlen haben werden . Aber wenn wir eine große oder große Box haben, bedeutet das, dass sich die Mitglieder dieser Kategorie unterschiedlich verhalten werden. Und natürlich hilft uns diese Art von Diagrammen dabei, die Ausreißer zu finden, insbesondere auf den oberen und unteren Schnurrhaaren In Ordnung, das ist also alles über den Boxplot in Tableau. 184. Udemy 29 KPI: Okay, jetzt werden wir über die KPI-Charts, den Key Performance Indicator, sprechen KPI-Charts, den Key Performance Indicator, Normalerweise verwenden wir es, um die Leistung unseres Unternehmens zu analysieren, unabhängig davon, ob es erfolgreich ist oder Ordnung, lassen Sie uns jetzt einen KPI erstellen In Ordnung, lassen Sie uns jetzt einen KPI erstellen, um die Leistung unserer Verkäufe in unserem Unternehmen zu verfolgen die Leistung unserer Verkäufe in unserem Unternehmen . Also lass uns das machen Wie üblich werden wir die Unterkategorien in die Zeilen einteilen Lassen Sie uns auch die Verkäufe heranziehen, um die Zahlen zu sehen. Und dann der nächste Schritt: Nehmen wir an, wir wollen die Summe der Verkäufe für jedes Land überprüfen. Gehen wir also und nehmen das Länderfeld in die Spalten. Und dann der nächste Schritt, wir müssen den Kern des QBI definieren Die Regel, wann der Verkauf als erfolgreich und wann er als gescheitert oder vielleicht dazwischen gewertet wird als gescheitert oder vielleicht dazwischen gewertet Jetzt müssen wir also ein neues berechnetes Feld erstellen , um die KBI-Regel zu definieren Gehen wir jetzt und nennen es BI-Farben. nun die Daten überprüfen, nehmen wir an, dass, wenn die Summe der Verkäufe mehr als 50.000 beträgt, dies als Erfolg gewertet wird. Oder wenn wir über Farben sprechen, wird es grün sein. Wir werden mit den FL-Kontoauszügen arbeiten, also werden wir prüfen, ob die Summe der Verkäufe höher als 50.000 ist. Was kann dann passieren? Wir werden sagen, dass es grün ist. Also jetzt der nächste Schritt, wir müssen die zweite Regel definieren. Nehmen wir an, wenn der Umsatz zwischen 10.000 und 50.000 liegt, kann dies mittelmäßig oder sagen wir orange sein. Lassen Sie uns das anhand von LF berechnen, Summe der Verkäufe ist kleiner oder gleich 50.000, die Summe der Verkäufe, die wir machen, ob eine Spanne höher als zehn K ist . Lassen Sie mich das einfach etwas größer machen. Was kann dann passieren? Es wird Reichweite sein. In Ordnung, dann haben wir die dritte Regel. Wenn es nicht dazwischen oder nicht höher als 50.000 ist, wird es weniger oder gleich zehn K sein . Also, was wir am Ende tun werden, werden wir L sagen, es wird rot sein. Das heißt, lass es uns beenden. Dies ist unsere KBI-Regel , um die Leistung der Verkäufe zu verfolgen Lass uns gehen und zuschlagen, okay. Und damit haben wir hier auf der linken Seite eine Dimension , die KBI-Farben Gehen wir und holen es uns und setzen es auf die Farben. Im nächsten Schritt weisen wir die aktuelle Farbtabelle fast korrekt zu. Lassen Sie uns die Farben bearbeiten. Das Orange ist orange, Rot ist rot, aber das Grün ist blau. Lass uns das wechseln. Und damit können wir sofort die Leistung der Verkäufe verfolgen, sodass wir sofort sehen können wo wir gut abschneiden. So können wir diese grünen Zahlen sehen oder den roten Zahlen schneiden wir schlecht ab. Wenn Sie jedoch ein QBI-Dashboard gesehen haben, werden Sie feststellen, dass es viele Formen verwendet nun anstelle dieser Zahlen Lassen Sie uns nun anstelle dieser Zahlen Formen diesen drei Werten zuweisen Das heißt, wir gehen zu den Markierungen hier drüben und stellen sie auf Formen um. Nun, die Dinge sind derzeit hässlich, also lassen Sie uns die Summe der Verkäufe auf die Details überprüfen. Und dann nehmen wir die Farbe B , um die Form unseres Bildes zu definieren. Damit haben wir für jede Ebene unseres KBI unterschiedliche Formen für jede Ebene unseres KBI Aber ich würde es gerne ändern. Gehen wir also zu den Formen hier drüben und dann gehen wir zur Standardeinstellung und wechseln wir dann zu QBI Jetzt haben wir bessere Icons für unser BI, lasst uns Dinge wechseln Also grün wird es dieses Symbol sein, orange, es wird das sein. Und dann das Rote, es wird das Rote sein. Alles klar, damit es soweit ist, lass uns loslegen und zuschlagen. Okay. Und jetzt können wir hier rübergehen und die Gesamtansicht machen und auch die Größe unseres KBI ändern haben wir einen schönen KPI, bei dem wir sofort sehen können , wo wir Damit haben wir einen schönen KPI, bei dem wir sofort sehen können, wo wir gut abschneiden und wo wir Pads machen So können wir BI in Tableau erstellen. 185. Udemy 30 KPI-Bars: Ordnung, jetzt werden wir lernen, wie man ein QBI mit jeder anderen Art von Diagrammen kombiniert , wie zum Beispiel den Jetzt werden wir eine Ansicht erstellen , um zwei Jahre miteinander zu vergleichen Um das zu tun, werden wir uns dasselbe Zeug besorgen. Lassen Sie uns also die Unterkategorien in die Zeilen bringen. Dann haben wir hier die Verkäufe von 2022. Verschiebe es in die Spalten hier drüben. Damit haben wir unsere Leistungsdiagramme, aber ich würde sie gerne von automatisch auf Leistung umstellen , um alles stabil zu machen und unsere Visualisierung nicht später kaputt zu machen. Im nächsten Schritt würde ich gerne gehen und auch die Farbgebung hinzufügen. Nehmen wir die Summe der Verkäufe von 22 und setzen sie in die Farben um. Als nächsten Schritt nehmen wir aus unserer Sicht das Jahr 2021 als Referenz. Verschieben wir es zu den Details. Und dann gehen wir zur Achse, richtig. Klicken Sie darauf und fügen wir hier eine Referenzlinie hinzu. Wir hätten gerne den Wert 2021 für jede Kategorie. Also schalten wir es auf pro Zelle um und wählen dann 2021 aus. Und dann lass uns gehen und die Beschriftungen verstecken. Dies sind nur Anpassungen. Dann verschieben wir es auf eine etwas schwerere Linie und erhöhen dann auch die Deckkraft Ändere es auf Orange. Das ist es. Lass uns gehen und okay drücken. nun, um die Daten besser sehen zu können, Lassen Sie uns nun, um die Daten besser sehen zu können, von der Standardansicht zur Gesamtansicht wechseln. Damit haben wir eine Referenz aus dem Vorjahr erhalten, und die Teile beziehen sich auf das aktuelle Jahr, sodass Sie schnell die Unterschiede zwischen den beiden Jahren erkennen können . Aber wir sind noch nicht fertig, das sind nur die Balkendiagramme. Jetzt müssen wir einen KPI dafür hinzufügen. Also hier müssen wir die Regel des KPI definieren. Und dieses Mal wird es einfach sein. Wenn das aktuelle Jahr weniger als das Vorjahr ist , wird es rot sein. Wenn es mehr oder gleich ist, wird es grün sein. Lassen Sie uns diese Regel wie gewohnt definieren. Wir werden ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir können es KPI-Farben nennen. Jetzt werden wir diese Regel definieren. Wir werden auch die FL-Anweisung verwenden. Wenn die Summe der Verkäufe von 2021 höher oder gleich der Summe der Verkäufe von 2021 ist höher oder gleich der Summe der Verkäufe von , dann sind wir sicher. Es wird grün sein. Lass es mich nur ein bisschen größer machen , damit ich alles sehen kann. Aber wenn die Bedingung nicht erfüllt ist , was passiert dann? Wir werden eine schlechte Leistung haben, also wird es sonst rot sein und dann endet es. Das ist also unsere Regel. Lass uns gehen und okay drücken. Für den KPI benötigen wir nun ein weiteres Diagramm in dieser Ansicht. Da es sich jedoch um eine Dimension handelt, es nicht in zwei verschiedene Grafiken aufgeteilt, wenn wir es in die Ansicht nicht in zwei verschiedene Grafiken aufgeteilt, wenn wir es Um ein weiteres Diagramm zu erstellen, verwenden wir den Trick, den Durchschnitt von Null zu verwenden Wir müssen also einen Platzhalter-Durchschnitt von Null erstellen. Und damit erhalten wir, wie Sie sehen können, ein neues Diagramm auf der rechten Seite, dieses Maß Wir werden unser BI konfigurieren. Gehen wir und wechseln wir zu diesen Marken. Und jetzt werden wir es von Balken auf Formen umstellen. Es ist, als würden wir jedes andere QBI bauen. Ich werde gehen und diese Informationen loswerden. Und jetzt holen wir uns unser neues berechnetes Feld, die KPI-Regel, und setzen es auf die Formen Als Nächstes werden wir die Formen unseres QBI definieren. Lass uns auf Formen klicken. Nehmen wir an, wenn es grün ist, dann wird es steigen. Und wenn es rot ist, wird es sinken. Das ist für die Formen festgelegt. Klicken Sie ebenfalls auf OK. Wir wollen die Farbe dieser Sachen ändern. Nehmen wir die BI-Farben halten wir die Steuerung gedrückt und legen sie auf die Farben. Gehen wir und weisen es zu, bearbeiten wir Farben. Grün wird Grün und Rot wird Rot sein. Das ist es. Klicken Sie auf „Okay“. Jetzt haben wir unseren KPI auf der rechten Seite. Wir können ihn ein bisschen vergrößern, um die Formen zu sehen Jetzt haben wir zwei verschiedene Diagramme. Im nächsten Schritt werden wir die Doppelachse verwenden. Das liegt daran, dass sie unterschiedliche Formen haben. Gehen wir also zu den rechten Seiten und nehmen wir die Doppelachse. Und wie üblich werden wir die Achsen synchronisieren und eine davon entfernen. Gehen wir auch zum Durchschnitt und deaktivieren dann den Show-Header. Damit verstecken wir es, sodass wir die beiden KPIs übereinander haben. Aber hier haben wir immer noch ein Problem. Wie Sie sehen können, befinden sich die Symbole der KPIs genau oben am Rand der Balken Und das liegt daran, dass alles bei Null anfängt. Und wir haben hier den Durchschnitt von Null. Was wir nun tun werden, wir können es mit den negativen Werten ein wenig nach links verschieben . Gehen wir zum Durchschnitt von Null und schalten ihn von Null auf minus zehn K. Wir können sehen unser KPI perfekt auf der linken Seite der Pars liegt Und wir können sofort sehen , wo wir schlecht abschneiden. Hier können wir sehen , dass fast alle Unterkategorien benotet werden. Wir haben all diese grünen Symbole, aber nur zwei, den Umschlägen und den Maschinen geht es schlecht Das liegt daran, dass der Umsatz des laufenden Jahres geringer ist als der Umsatz des Vorjahres. Deshalb haben wir gelernt, die KPI-Diagramme mit anderen Diagrammen zu kombinieren Es sollte kein Balkendiagramm sein, es könnte ein Flächen - oder Liniendiagramm 186. Udemy 31 BANS: Okay, jetzt werden wir Bands in Tableau erstellen. Es gibt diese großen Zahlen , die Sie normalerweise in BIs oder in Dashboards sehen können , wo Sie die Summe von so etwas wie der Summe der Verkäufe, der Gesamtsumme des Gewinns sehen so etwas wie der Summe der Verkäufe, der Gesamtsumme des Gewinns Wie viele Kunden haben wir in unseren Datensätzen? Es ist also sehr verbreitet und Sie können es fast in jedem Dashboard sehen Also lass uns gehen und es erstellen. Als Erstes müssen wir unsere visuelle Darstellung von Automatisch auf Text umstellen . Da wir mit Text arbeiten, gibt es keine Diagramme oder Grafiken. Nehmen wir die Verkäufe und schreiben sie auf das T. Damit haben wir jetzt eine Zahl. Ohne Diagramme gibt es nur eine große Zahl, den Gesamtumsatz unserer Daten. Jetzt können wir es nach einer Dimension wie einem Land aufteilen. Nehmen wir das Land setzen es in die Spalten, sodass wir jetzt die Gesamtzahl der Siegel jedes Landes sehen können. Nun, da wir über Pfannen sprechen, sollten diese Zahlen wirklich hoch sein Um das zu ändern, gehen wir zum Text hier drüben. Klicken Sie auf diese drei Punkte und dann gehen wir zu den Verkäufen und machen Sie es richtig groß. Wir gehen zu der Größe hier drüben über. Nehmen wir zum Beispiel 22 und machen es abgefragt. Dann können Sie überprüfen, indem Sie dort auf Anwenden klicken, um die Größe dieser Zahlen zu ermitteln. Sieht gut aus. Jetzt lass uns zuschlagen, okay. Und lassen Sie uns die Ausrichtungen korrigieren. Lassen Sie uns also alles horizontal und vertikal zentrieren Nehmen wir nun an, wir können das Format dieser Zahlen ändern. Gehen wir hier zur Summe der Verkäufe und dann zu den Formaten. Und dann können wir zu den Zahlen hier gehen , um die Formate zu ändern. Lass uns auf Benutzerdefiniert setzen. Es gibt also kein Dezimalzeichen, machen wir eine Null. Und dann nehmen wir an, wir zeigen die Einheit als 1.000 als K. Dann können wir das Dollarzeichen auf dem Brefix hier drüben hinzufügen das Dollarzeichen auf dem Brefix hier drüben Dann lass uns das machen. Das ist alles über die Formate. Gehen wir und schließen es von hier aus. Damit haben wir jetzt wirklich schöne Pfannen für unsere Dashboards erstellt wirklich schöne Pfannen für unsere Dashboards Wir können es ein bisschen größer machen , sehen Sie sich diese Jetzt könntest du sagen, weißt du was, ich hätte diese Texte gerne unter den Zahlen, nicht darüber. Um das zu tun, werden wir das tun. Wir nehmen das Land wieder und lassen es uns in den Text aufnehmen, und wir werden den Text darunter bekommen. Aber natürlich müssen wir es wirklich klein machen. Gehen wir zum Text hier drüben und dann zu den drei Punkten. Gehen wir dann aufs Land, entfernen den Plan und lassen Sie uns ihn verschieben, zum Beispiel 12. Ordnung, jetzt gehen wir und klicken auf eine Zeilenreihenfolge, um das Format zu überprüfen Nun, wie Sie sehen können, haben wir diesen kleinen Text unter diesen Zahlen. Aber wir können es auch auf zehn reduzieren, um es unter diesen großen Zahlen wirklich klein zu machen . Lass uns jetzt gehen. Okay, und damit haben wir einen wirklich schönen kleinen Text unter unseren Zahlen. Aber wir haben immer noch ein Problem, bei dem wir die Header-Informationen haben. Um es zu entfernen, gehe einfach zu irgendwelchen Werten wie Deutschland hier drüben, klicke mit der rechten Maustaste darauf und deaktiviere den Show-Header. Und damit haben wir wirklich schöne Hosen bekommen , bei denen der Text unter den Auswahlnummern steht. Wie Sie hier sehen können, haben wir keine Art von Diagrammen verwendet, wir verwenden nur den Text in Tableau. 187. Udemy 32-Trichterdiagramm: Jetzt können wir lernen, wie man ein fertiges Diagramm in Tableau erstellt. endgültigen Diagramme eignen sich hervorragend, um den Fortschritt Ihrer Daten in verschiedenen Phasen zu veranschaulichen. Lassen Sie uns sehen, wie wir das erstellen können. Lass uns die Siegel nehmen und sie in die Reihen legen. Jetzt wollen wir sehen, wie sich die Siegel den verschiedenen Unterkategorien weiterentwickeln Nehmen wir die Unterkategorien aus den Produkten und ordnen sie den Farben zu Im nächsten Schritt möchten wir die Größe dieser Blöcke auf der Grundlage der Summe der Verkäufe ändern die Größe dieser Blöcke auf der Grundlage der Summe der Verkäufe Um das zu tun, nehmen wir die Summe der Verkäufe, indem wir die Kontrolle behalten, und setzen sie auf die Größe Lassen Sie uns nun von der Standardansicht zur Gesamtansicht wechseln , um die Größe jedes Blocks zu sehen Jetzt müssen wir die Form des Trichters formen. Um das zu tun, schauen wir uns die Daten nach unten an, wobei der größte Wert oben steht Und dann gehen wir ins Kleine. Um das zu tun, gehen wir zur Unterkategorie von „ Hier, radikal verbinden Und lass uns das sortieren. Und dann müssen wir den Sortierkreis in ein Feld ändern ihn dann in absteigend verschieben Das ist es. Wie Sie im Hintergrund sehen können, haben wir jetzt die Form des Trichters Nun der nächste und wichtige Schritt in der endgültigen Tabelle Wir wollen den Prozentsatz der Gesamtsumme für jeden Block anzeigen. Um das zu tun, nehmen wir auch die Summe der Verkäufe und setzen sie in den Text ein. Damit haben wir den Gesamtumsatz für jede Unterkategorie erhalten, aber das wollen wir nicht. Wir wollen Prozent des Gesamtwerts. Um das zu tun, eine radikale Verbindung her und lassen Sie uns zu schnellen Tabellenberechnungen übergehen. Dann wählen wir den Prozentsatz der Gesamtsumme aus. Großartig, jetzt haben wir diese Prozentsätze das Finale, was sehr nett ist Und die letzten Charts, lasst uns gehen und auch den Text der Unterkategorie hinzufügen auch den Text der Unterkategorie Nehmen wir die Unterkategorie und fügen sie den Beschriftungen hinzu. Jetzt können wir unsere Ansicht ein wenig anpassen. Wo wir sagen, okay, lass uns den Text der Unterkategorie über den Umsatz legen , die Reihenfolge ändern, dann gehen wir und ändern die Beschriftungen und machen die Unterkategorie ein bisschen größer und ziehen, sagen wir mal Okay auch. Wir können diese Rasterlinien so radikal entfernen, bis hin zu den Formaten. Gehen wir zu den Linien und dann gehen wir zu den Nullen hier drüben und machen daraus keine In Ordnung, das ist also sauberer. Was wir tun können, wir können die Kategorie zum Filter hinzufügen. Gehen wir zur Kategorie und zeigen sie als Filter an. Und damit können wir eine bestimmte Kategorie auswählen , um die Daten zu sehen. Damit haben wir weniger Blöcke in den Finnel-Diagrammen oder Sie können sie alle hinzufügen. Damit ist es soweit So können wir Finel-Diagramme in Tableau erstellen , um den Fortschritt Ihrer Daten zu verfolgen und zu überprüfen 188. Udemy 33 Progressbar (Richtig): In unseren QBI Dis-Teilen können wir Dinge wie einen Fortschrittsbalken hinzufügen Schauen wir uns an, wie wir das in Tableau erstellen können. Lassen Sie uns nun eine Dimension wie das Land in die Zeilen aufnehmen. Und dann werden wir den Fortschritt unserer Verkäufe in Form eines Fortschrittsbalkens verfolgen . In jedem Fortschrittspar haben Sie etwa 2 Balken, den einen im Hintergrund für die 100% und dann Ihren tatsächlichen Fortschritt Das heißt, wir benötigen zwei Balkendiagramme. Bleiben wir beim ersten und schalten wir es auf Balken um. Lassen Sie uns auch den Text zeigen. Aber statt des Gesamtumsatzes sollten wir es jetzt auf einen Prozentsatz des Gesamtumsatzes umstellen. Lassen Sie uns unseren Umsatz auf Tabellenberechnungen umstellen , also 2% des Gesamtumsatzes. Im nächsten Schritt fügen wir nun die Hintergrundleiste hinzu. Um das zu tun, fügen wir unseren Platzhalter hinzu. Es wird der Durchschnitt von eins sein. Jetzt haben wir unseren Hintergrund auf der rechten Seite und auf der linken Seite werden wir den tatsächlichen Fortschritt sehen. Gehen wir und fügen sie mithilfe der Doppelachse zusammen. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die rechte und verschieben Sie sie dann auf die Doppelachse, okay? Wie üblich werden wir diese beiden Achsen synchronisieren. Gehen wir und machen es ein bisschen größer, um die Balken zu sehen. Jetzt können wir sehen, dass der Durchschnitt, der Hintergrund vorne liegt. Um das umzuschalten, gehen wir zur Durchschnittsachse . Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und dann können wir sagen, Markierungen nach hinten verschieben. In Ordnung, jetzt der nächste Schritt um den Effekt des Broker-Pars zu bestimmen, müssen wir die Farbe des Hintergrunds ändern. Gehen wir zur Bearbeitung der Farben. Und dann wählen wir den Durchschnitt aus. Und nehmen wir das Plus, wählen wir etwas Leichteres Nehmen wir also ein leichtes Plus und bewerben uns. Okay? Okay, also bei uns bekommen wir den Effekt des Brokers Par, lass uns auch ein paar Sachen verstecken, wie zum Beispiel die Ag hier drüben. Lass uns diese Zahlen im Hintergrund verstecken. Gehen wir also zu den Etiketten und verstecken sie. Also gut, das war's. So können wir in Tableau einen wirklich schönen Fortschrittsbalken erstellen, den Sie in Ihre Dashboards einfügen können 189. Udemy 99 visuelle Gruppen: Wir haben gelernt, wie man 63 Diagramme in Tableau erstellt und welche Anwendungsfälle sie bieten Aber vielleicht sind Sie immer noch überwältigt von all diesen Optionen und all diesen Diagrammen in Tableau und es ist immer noch nicht so klar, wie Sie die Frage beantworten sollen, woher wir wissen, welches Diagramm, welche Visualisierungen wir wählen müssen Aus diesem Grund werden wir jetzt all diese Diagramme zusammenfassen und all diese Diagramme zusammenfassen Wir haben die Veränderung im Laufe der Zeit, den Magnitudenteil, gesamte Färbung, die Rangfolge, die Verteilung, die räumliche Verteilung und Und jede dieser Kategorien wird sich auf eine bestimmte Frage, ein bestimmtes Problem konzentrieren, um es mithilfe von Visualisierungen zu beantworten Lassen Sie uns nun alle diese Kategorien nacheinander durchgehen , um sie zu verstehen Ordnung, jetzt beginnen wir mit der ersten und grundlegendsten Kategorie, die wir haben, Veränderung im Laufe der Zeit, oder manchmal nennen wir es Trends im Laufe der Zeit. Diese Kategorie wird uns die Trends oder Muster über einen kontinuierlichen Zeitraum zeigen . Und es beantwortet normalerweise die Frage, wie sich die Daten im Laufe der Zeit ändern, oder eine andere? Gibt es Trends oder Muster, die wir im Laufe der Zeit anhand der Daten aufdecken können Wenn Sie solche Fragen haben , dann sprechen Sie über die Veränderung der Kategorien im Laufe Zeit und das beste Diagramm in dieser Kategorie, wir haben die Liniendiagramme Weil sich das Liniendiagramm nur auf eine Sache konzentriert, die Veränderungen im Laufe der Zeit, die Trends im Laufe der Zeit. Weil sich das Liniendiagramm hauptsächlich nur auf die Veränderungen im Laufe der Zeit konzentriert, die Trends im Laufe der Zeit, aber auch auf nichts anderes. Optisch macht es es wirklich einfach, Trends zu erkennen. Wie wir bereits erfahren haben, haben wir mehrere Diagramme , die das Thema Veränderung im Laufe der Zeit behandeln. Natürlich ändern sich alle Liniendiagramme normalerweise im Laufe der Zeit, sodass wir das perfekte Liniendiagramm haben. Dann haben wir auch die Spark-Liniendiagramme. Wir können es verwenden, wenn Sie ein kompaktes Diagramm für die Trendanalysen im Laufe der Zeit haben möchten. Oder wir können die schlampigen Diagramme verwenden, um zu sehen, wie sich die Ränge im Laufe der Zeit ändern Oder wir können auch Teildiagramme verwenden, sodass wir auch die Teile verwenden können um die Veränderungen im Laufe der Zeit zu analysieren Und wir können auch verschiedene Zeiträume miteinander vergleichen . Wir können nicht nur die Teildiagramme verwenden, wir können auch alle Arten von Diagrammen verwenden. Zum Beispiel die gestapelten Flächendiagramme. Hier haben wir verschiedene Anwendungsfälle, einer davon ist die Veränderung im Laufe der Zeit. Und um verschiedene Kategorien miteinander zu vergleichen, können wir auch das Kalenderdiagramm oder die kreisförmige Pubble-Zeitleiste verwenden , um die Veränderung im Laufe der Zeit zu visualisieren um die Veränderung im Laufe der Zeit zu visualisieren Wie Sie sehen können, sollten Sie die Liniendiagramme verwenden, wenn Sie nur einen Anwendungsfall in Ihrer Visualisierung haben möchten verwenden, wenn Sie nur einen Anwendungsfall in Ihrer Visualisierung haben , um die Veränderung oder den Trend unserer Zeit darzustellen Trend unserer Zeit , um die Veränderung oder den Wenn Sie mehrere Anwendungsfälle in einem Diagramm behandeln möchten , können Sie das Flächendiagramm, das Balkendiagramm oder das Kreiszeitdiagramm verwenden . Weil sie sich nicht nur auf einen Anwendungsfall konzentrieren. Sie können mehrere Anwendungsfälle abdecken, und einer davon ist die Veränderung im Laufe der Zeit. In Ordnung, jetzt haben wir also die Größe. Manchmal nennen wir es Größenkategorie. Und es verwendet die Websites, um Werte zu vergleichen. Wir könnten in dieser Kategorie relative oder absolute Werte verwenden . Wenn Sie also zum Beispiel die folgende Aufgabe oder Frage haben , finden Sie die höchsten und niedrigsten Zahlen der Kategorien heraus . Oder wir müssen die verschiedenen Kategorien nach Verkäufen in einem Diagramm vergleichen . Wenn Sie solche Fragen oder Aufgaben haben, dann sprechen wir über die Größe der Kategorie. Und das beste Diagramm für diese Frage sind die Balkendiagramme, weil sie sehr einfache und saubere Individualisierungen ermöglichen, um Werte zu vergleichen. Sie können die Daten sehr einfach vergleichen, indem die Länge der Balken In dieser Kategorie finden wir mehrere Diagramme, und die meisten davon sind Balkendiagramme, sodass wir das Rohteildiagramm als Hauptdiagramm oder die Spalten eines Balkendiagramms verwenden können Wie wir bereits gelernt haben, können Sie bei einer Dimension mit hoher Kardinalität eine Rohdimension verwenden Wenn Sie jedoch ein Diagramm mit niedriger Kardinalität haben, Spalte entscheiden Diese beiden Diagramme decken also nur eine Dimension ab. Wenn Sie jedoch mehrere Dimensionen haben, können Sie die nebeneinander liegenden Balken oder die gestapelten Teildiagramme oder auch die vollständigen gestapelten Teildiagramme Dann haben wir in dieser Kategorie verschiedene Diagramme, wie die Lollipop-Diagramme, Puppendiagramme und die Streudiagramme Und Sie fragen sich vielleicht, warum Streudiagramm und Y-Puppendiagramm verwendet werden, weil die Größe des Pubbles in diesen Analysatoren Wir können sofort erkennen , dass die Technologie und Mobiliar von der Größe der Pubble die höchsten Zellen von der Größe der Pubble die Das Gleiche gilt für die Streuung hier. Auch hier hängt es wirklich davon ab, wie viele Fragen Sie in einer Visualisierung behandeln möchten Wenn es nur einen Anwendungsfall gibt, um die Daten zu vergleichen, dann entscheiden Sie sich für das Zeilenteildiagramm oder die Säulendiagramme Wenn der Größenvergleich jedoch nicht nur der Anwendungsfall ist , den Sie abdecken möchten, möchten Sie mehrere Dinge abdecken, z. Hinzufügen mehrerer Dimensionen und Kennzahlen Dann können Sie sich für die anderen Diagramme in dieser Kategorie entscheiden . In Ordnung, jetzt haben wir die Kategorie teilweise bis ganz. Es zeigt, wie ein Ganzes oder ein Wert in seine Bestandteile zerfällt und wie jede Komponente zum Ganzen, zur Summe beiträgt. Und es wird zeigen, wie jede Komponente zum Ganzen, zur Summe beiträgt. Wenn Sie also eine Frage haben, wie der Wert zur Summe beiträgt, sprechen wir von einer Kategorie von Teilen bis hin zu Ganzen. Und das beste Diagramm zum Visualisieren, die Antwort sind die Kreisdiagramme. Weil es visuell sehr einfach und auch sehr effektiv ist, zu zeigen, wie jedes Stück des Kuchens zum gesamten Stapel beiträgt. In dieser Kategorie, vom Teil zum Ganzen, haben wir verschiedene Diagrammtypen, wie gesagt, der wichtigste ist das Kreisdiagramm. Aber wir können auch die Ringdiagramme verwenden, vor allem, wenn Sie die Informationen des Ganzen, die Summe, anzeigen möchten die Informationen des Ganzen, die Summe, Sie können es also in der Mitte präsentieren und um es herum haben Sie die Scheiben Oder wir können das Teildiagramm verwenden, zum Beispiel das vollständige gestapelte Teildiagramm oder die Flächendiagramme Auch die vollständig gestapelten Flächendiagramme. Sie können zur Baumkarte gehen, wenn Sie analysieren möchten. Nicht nur vom Teil zum Ganzen, sondern auch. Sie möchten auch die hierarchischen Daten anzeigen. Wir können zum Wasserfall gehen, um einen Teil des Ganzen und auch den Fluss der Daten hier zu zeigen Ganzen und auch den Fluss der Daten hier Auch hier gilt: Wenn Sie sich nur auf den Anwendungsfall vom Teil bis zum Ganzen konzentrieren möchten, verwenden Sie das Pier-Diagramm. Wenn Sie jedoch weitere Informationen hinzufügen und verschiedene Anwendungsfälle analysieren möchten , können Sie sich für die anderen entscheiden. Ordnung, jetzt werden wir über eine sehr wichtige Kategorie sprechen . Wir haben die Korrelationen Es kann die Beziehung zwischen zwei oder mehr Kennzahlen aufzeigen . In einer Visualisierung kann diese Kategorie Fragen beantworten wie Besteht ein Zusammenhang zwischen zwei Kennzahlen Oder wie stark hängen zwei Variablen oder zwei Kennzahlen zusammen? Wenn Sie solche Fragen haben, dann sprechen wir der Kategorienkorrelation und dem Basisdiagramm, um die Korrelation im Streudiagramm Das Streudiagramm ist sehr effektiv, um die Beziehung zwischen zwei Maßen darzustellen Und es deckt viele Anwendungsfälle ab, z. B. die Entdeckung von Ausreißern. Es ist sehr flexibel Wir können jedem Datenpunkt eine Menge Informationen hinzufügen. Und es kann uns auch helfen, Cluster aufzubauen. Wenn es darum geht, die Beziehung zwischen zwei Kennzahlen aufzuzeigen , verwendet das Basisdiagramm das Streudiagramm Und unter dieser Kategorie finden wir verschiedene Arten von Diagrammen Nicht nur das Streudiagramm, sondern auch das Streudiagramm ist der Favorit Wir haben die Quadon-Charts. Wir können sie auch verwenden, um zwei Kennzahlen zu analysieren und unsere Daten zu gruppieren oder sie in vier Abschnitte aufzuteilen Oder wir können das duale Liniendiagramm verwenden wenn Sie auch Veränderungen im Laufe der Zeit sehen möchten. Nicht nur die Färbung, sondern Sie können auch die Trends erkennen Wir können also zwei Linien verwenden, um die Färbung zwischen zwei Messungen zu analysieren Oder wir können die Farbgebung von Diagrammen mit einer Linie und einem Teil verwenden Farbgebung von Diagrammen mit einer Linie und einem Teil Und wir können auch die Größen der einzelnen Teile vergleichen die Größen der einzelnen Teile Weiter zu einem anderen Diagramm, das sehr schön ist. Um zwei Kennzahlen zu vergleichen, können wir die Schmetterlings - oder Tornado-Diagramme verwenden Und das letzte können Sie auch verwenden das Histogramm, um die Färbung zwischen zwei Diagrammen zu finden und um die Verteilung Ihrer Daten Auch hier gilt: Wenn Sie sich nur auf die Korrelation und nichts anderes konzentrieren möchten , können Sie die Scatter-Blots verwenden Wenn Sie jedoch verschiedene Anwendungsfälle hinzufügen möchten, z. B. die Änderung im Laufe der Zeit oder die Verteilung oder den Vergleich der Größen, dann können Sie die anderen verwenden Im weiteren Verlauf haben wir eine weitere Kategorie namens Ranking. Wir verwenden diese Kategorie also, wenn das Wichtigste, was angezeigt werden soll , die Position des Elements in einer sortierten Liste ist. Wenn Sie also zum Beispiel die Rangfolge der Kunden, die zehn Kunden mit dem höchsten Umsatz oder die zehn Produkte mit dem niedrigsten Umsatz anzeigen möchten die Rangfolge der Kunden, die zehn Kunden mit dem höchsten , können wir die Rangkategorie verwenden um diese Aufgaben zu lösen. Und die besten Diagramme in dieser Kategorie sind die Teildiagramme, weil Teildiagramme wirklich toll sind, um eine Liste zu erstellen und auch verschiedene Ränge miteinander zu vergleichen. In Ordnung, also um die Rangfolge zu zeigen , haben wir verschiedene Arten von Diagrammen. Wie wir gesehen haben, haben wir das Grunddiagramm , egal ob es roh oder säulenförmig ist. Und dann haben wir verschiedene Diagramme, falls Sie mehr Informationen oder mehr Anwendungsfälle in einem Diagramm hinzufügen möchten . Zum Beispiel die Lull-Pop-Charts, in denen Sie zusätzliche Informationen in die Kreise einfügen können zusätzliche Informationen in , oder Sie können die Sloppy-Charts verwenden Hier sehen wir nicht nur die Rangfolge zwischen den Ländern, sondern wir können auch sehen, wie sie sich im Laufe der Zeit verändern Und wir haben auch andere Diagramme wie das endgültige Diagramm oder die Pumpcharts. Hier können wir die Ränge zeigen, wie sie sich im Laufe der Zeit verändern. Bei letzterem können wir auch den Schmetterling verwenden, um die Rangfolge der Kategorien anzuzeigen, zum Beispiel hier. Und auch die Korrelation zwischen zwei Kennzahlen. Auch hier gilt: Wenn Sie sich nur auf das Ranking in diesem Bereich konzentrieren möchten , können Sie die Teildiagramme verwenden. Wenn Sie jedoch mehrere Anwendungsfälle in einem Bild behandeln möchten, können Sie die anderen Diagramme verwenden. In Ordnung, jetzt haben wir also die Vertriebskategorie. Wir können sie verwenden , um die Werte eines Datensatzes und die Häufigkeit ihres Auftretens anzuzeigen . Wenn Sie also die folgende Frage haben, zum Beispiel, wie ist die Altersverteilung der Kunden? Oder wenn die Frage lautet, was ist die geschäftigste Zeit am Arbeitstag? Wenn Sie also solche Fragen haben, dann sprechen wir über die Verteilungskategorie und das Boxendiagramm, um diese Fragen und Antworten zu visualisieren , indem Sie das Histogramm verwenden Histogramme sind eine hervorragende Möglichkeit, Muster mithilfe von Stiften darzustellen Und das wird es sehr einfach machen, die Verteilung der Daten zu verstehen Unter der Kategorie Verteilung finden wir verschiedene Arten von Diagrammen, wobei das Histogramm die wichtigste sein wird Und wir können verschiedene Arten von Diagrammen verwenden , wie die Boxplots, um die Verteilung der Daten auch für das Punktdiagramm im Laufe der Zeit zu sehen auch für das Punktdiagramm im Laufe der Zeit Wir können die Streudiagramme oder die Quadrantendiagramme verwenden, um die Verteilung unserer Daten zu sehen Und auch, um die Färbung zwischen zwei Messungen zu zeigen. Wir können auch die Barcode-Charts verwenden. Hier können wir zum Beispiel auch die Verteilung der einzelnen Produkte in jeder Unterkategorie sehen auch die Verteilung der einzelnen Produkte in jeder Unterkategorie sehen Das Papierdiagramm wird als Verteilungsdiagramm betrachtet. Auch hier gilt: Wenn Sie sich nur auf die Verteilung konzentrieren möchten, sollten Sie das Histochrom verwenden Wenn Sie jedoch mehrere Anwendungsfälle in einer Ansicht abdecken möchten, können Sie die anderen Diagramme verwenden Wenn wir weitermachen, haben wir die spezielle Kategorie. Verwenden Sie sie, wenn das räumliche Muster Ihrer Daten das Wichtigste ist , was Sie zeigen möchten Wenn Sie Fragen oder Aufgaben haben, die Informationen über den Standort betreffen, z. B. Länder, Städte oder Bundesstaaten, möchten Sie beispielsweise anzeigen, welche Stadt die höchsten Umsätze Dann entscheiden wir uns für diese Kategorie, die Spezialkategorie. Natürlich handelt es sich bei den Diagrammen , die Sie in dieser Art von Visualisierungen verwenden werden, um die Und in diesem Kurs haben wir vier verschiedene Karten erstellt. Die erste ist die Feldkarte, oder wir nennen sie Koroplith Wie Sie sehen können, sind die Staaten voller Farben. Oder wir können einfache Angaben verwenden, wie hier verwenden wir den Stern, um die Umsätze für jeden Bundesstaat anzuzeigen Und dann haben wir gelernt, wie man die Karten individuell anpasst. Hier haben wir zum Beispiel die Nachtsichtkarte erstellt. Ordnung, jetzt werden wir über eine Art Kategorie sprechen . Wir haben den Flow. Wir werden ihn verwenden, um die Bewegung oder den Fluss unserer Daten zu visualisieren . Wenn Sie also eine Frage haben, wie sich die Daten von einem Punkt zum anderen bewegen, dann sprechen wir von der Kategorie eines Flusses. Und ein sehr verbreitetes Diagramm, um den Fluss der Daten oder den Prozess der Daten darzustellen, können wir die Wasserfalldiagramme verwenden. Mit diesem Diagramm können Sie auch die Bewegung von Daten oder den Prozessablauf Ihrer Daten verfolgen. Wir können hier den Teil zum Ganzen analysieren. In Ordnung, also was haben wir abgedeckt? Die acht verschiedenen Kategorien und wir haben verschiedene Diagramme, die wir im Diskurs gelernt haben , diesen Kategorien zugeordnet verschiedene Diagramme, die wir im Diskurs gelernt haben , diesen Kategorien Wie Sie sehen können, ist der Prozess wirklich einfach. Um zu verstehen , welches Diagramm Visualisierungen Sie für Ihre Projekte benötigen, müssen Sie zunächst die Fragen verstehen , die beantwortet werden sollten Sobald Sie also die Aufgabe oder die Geschäftsfrage verstanden haben, können Sie sie einer dieser acht Kategorien zuordnen Danach werden Sie die besten Diagramme in jeder Kategorie auswählen besten Diagramme in , um die Frage zu beantworten. Damit haben Sie gelernt, wie Sie die richtige Visualisierung, das richtige Diagramm für die Frage auswählen , und achten Sie darauf, die Beschreibung zu überprüfen. Ich hinterlasse dort auch den Link für die Visualisierungsblätter. Sie finden die Tableau-Datei, in der Sie all diese Diagramme unter den acht Kategorien sortiert haben . Ordnung, damit haben wir gelernt, wie Sie das richtige Diagramm für Ihre Anforderungen auswählen können. Damit haben wir den Abschnitt Tableau Chart abgeschlossen . Und jetzt können wir im nächsten Abschnitt unseres Plans lernen, wie wir unsere Dashboards in Tableau erstellen und gestalten 190. Grundlegendes Dashboard von Udemy 1: Tableau-Dashboard. Jetzt können wir die Grundprinzipien zur Strukturierung unseres Diagramms in Dashboards in Tableau erlernen zur Strukturierung unseres Diagramms in Dashboards in Tableau Und wir können uns auf die Container konzentrieren um unser Dashboard zu strukturieren Sobald wir also all diese schönen Diagramme erstellt haben, können wir sie mithilfe des Tableau-Dashboards an einem Ort gruppieren . Also lass uns gehen. Okay. Wenn Sie also ein neues Dashboard erstellen, stehen Ihnen verschiedene Optionen zur Anpassung und Gestaltung Ihrer Dashboards So beginnen wir zum Beispiel normalerweise damit, die Größe unseres Dashboards an diesem weißen Bereich zu ändern die Größe unseres Dashboards an diesem weißen Bereich Um das zu tun, haben wir hier drei verschiedene Optionen, wenn Sie zur linken Seite gehen , wenn Sie zur linken Seite . Feste Größe, automatische Reichweite. Was ich normalerweise mache, ich gehe zur festen Größe über. Hier können wir die Breite und die Höhe anpassen. Skalieren wir zum Beispiel mit der Breite mit 1.000 bis 100 und für die Höhe mit 800. Und dann haben wir unter uns eine Liste aller Arbeitsblätter, die wir in unseren Dashboards haben Und hier sind die Objekte, die wir in Tableau haben, wirklich wichtig Objekte, die wir in Tableau haben, Hier haben wir also eine Liste verschiedenen Objekten wie Containern, Texterweiterungen, Bildern, Leerzeichen usw. Diese Objekte können Sie verwenden, um Ihre Dashboards in Tableau aufzubauen Und die sehr wichtigen Objekte. Hier haben wir die Container in Tableau und sie sind wirklich verwirrend. Wenn Sie mit diesem Tool noch nicht vertraut sind, werden wir uns darauf konzentrieren, wie Sie mit den Containern arbeiten , um die Struktur unserer Dashboards zu erstellen Die erste Frage betrifft Container. Mithilfe von Containern in Tableau können Sie verschiedene Tableau-Objekte an einem Ort gruppieren . Bei dem Objekt kann es sich um Arbeitsblätter, leere Textbilder oder sogar um einen anderen Container handeln Sobald Sie all diese verschiedenen Objekte an einem Ort haben , können Sie viele Dinge tun Wie zum Beispiel, sie alle zusammen mithilfe des Containers von einer Position zur anderen zu bewegen zusammen mithilfe des Containers . Lassen Sie uns ein kurzes Beispiel haben. Nehmen wir einen dieser Container. Nehmen wir den horizontalen Behälter und lassen ihn in die Mitte fallen. Und hier ist das Erste, was auffällt, wenn das die Farbgebung in Tableau ist. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt einen dunkelblauen Rand um diesen Bereich. Der blaue Rand kann darauf hinweisen , dass es sich um einen Container handelt. Jetzt können wir alles in diesen Container werfen. Es könnte ein Arbeitsblatt sein, es könnte ein Text sein, irgendwas. Lassen Sie uns mit beliebigen Blättern gehen, ich habe zum Beispiel eines vorbereitet, ich habe zum Beispiel eines vorbereitet, also ziehen Sie es per Drag-and-Drop genau in die Mitte des Containers. Jetzt wirst du vielleicht feststellen, dass wir keine mehr haben, die blaue Farbe, den blauen Rand. Wir haben jetzt einen grauen Rand. Das heißt, in Tableau wähle ich derzeit ein Objekt aus , das kein Container ist. Jetzt können wir uns also alles schnappen , wie zum Beispiel einen Text. Nehmen wir dieses Objekt und ziehen es per Drag & Drop auf dieses Diagramm. Hier, lassen Sie uns so etwas wie die Verkaufs-Dashboards schreiben und es einfach ein bisschen vergrößern, damit er okay Nun können Sie sehen, dass wir ein anderes Objekt haben , das nur einen Text enthält Und es hat auch einen grauen Rand, das heißt, wir haben ein Objekt mit grauem Rand und ein anderes mit grauem Rand. Jetzt stellt sich die Frage, wie man den Container auswählt , der diese beiden Objekte enthält. Dafür gibt es viele Möglichkeiten . Nehmen wir zum Beispiel an, wir wählen den Text aus, wenn Sie hier zu diesen beiden Zeilen gehen und darauf doppelklicken. Sobald wir das gemacht haben, wie Sie sehen können, haben wir jetzt wieder diesen Federrand Das heißt, wir wählen jetzt den gesamten Container aus. Das heißt, wenn Sie auf dieses kleine Symbol hier doppelklicken , kehren Sie zu dem Container zurück , der diese Objekte gruppiert Und es gibt noch eine andere Möglichkeit, den Container auszuwählen. Gehen wir jetzt wieder hinein. Und klicke nur auf die Blätter. Hier haben wir wieder diesen grauen Rand. Wenn Sie jetzt zu diesem kleinen Pfeil hier drüben gehen, erhalten wir mehr Optionen. Und dann haben wir hier die Möglichkeit , Container und vertikalen Container auszuwählen. Sobald wir das getan haben, kehren wir wieder zu den Containern zurück, in denen wir diese Objekte haben. Dies ist eine weitere Möglichkeit, den aktuellen Container auszuwählen. Ordnung, jetzt fragst du dich vielleicht, weißt du was, warum wir den Container auswählen? Nun, aus dem folgenden Grund. Wenn Sie zum Beispiel nur diese Diagramme auswählen, können Sie hier hinübergehen und Sie erhalten verschiedene Optionen für die Arbeitsblätter Sie können zum Beispiel die Titel, die Filter und die Highlights anzeigen Filter und die Highlights Sie können nur diese Arbeitsblätter konfigurieren. Diese Optionen beziehen sich nur auf diese Objekte. Aber wenn Sie jetzt den gesamten Container konfigurieren möchten , müssen Sie zum Container gehen. Gehen wir zum Beispiel zu Blan. Wenn Sie hier zu den Optionen gehen, erhalten wir eine völlig andere Liste von Optionen Und alles, was Sie hier auswählen, kann für alle Objekte in diesem Container übernommen werden . In den aktuellen Containertabellen ist in diesem Container beispielsweise noch Platz übrig , um ihn zu füllen. Der gesamte Speicherplatz hier wird nicht genutzt, was natürlich gut ist. Wie Sie sehen können, sind die Textobjekte viel kleiner als das Arbeitsblattobjekt, was jetzt in Ordnung ist. Aber was Sie in Tableau tun können, ist, dass Sie alles gleichmäßig aufteilen können . Container, Optionen, wie Sie hier sehen können , verteilen den Inhalt gleichmäßig Wenn Sie auswählen, kann das passieren. Wie Sie sehen können, teilt Tableau die Größe des Containers automatisch gleichmäßig für alle Objekte auf. Dies ist sehr hilfreich, wenn Sie verschiedene Diagramme in einem Container haben , wenn Sie verschiedene Diagramme in einem Container Tableau wird den Raum gleichmäßig für alle Objekte aufteilen . Wie Sie sehen, können sich die Optionen der Container auf alle Objekte in den Containern auswirken. Eine weitere Sache, die Sie in Tableau beachten sollten Tableau Grit handelt es sich um einen kniefesten Container, immer auf der rechten Seite befindet Bei diesem Container handelt es sich um einen speziellen Container, in den Tableau immer alle Filter, Legenden, Textmarker und auch Parameter einfügen kann Legenden, Textmarker und auch Parameter Jeder ist auf der rechten Seite. So haben wir zum Beispiel in den Unterkategorien den Filter nach dem Bestelldatum Und sofort kann Tableau einen speziellen Container auf der rechten Seite erstellen einen speziellen Container auf der rechten Seite und den Filter darin platzieren Wenn Sie also zum Beispiel andere Diagramme nehmen , die diese Informationen enthalten, nehmen wir dieses hier und platzieren es unten. Sie werden sehen, dass Tableau sofort die Filter in diese Arbeitsblätter einfügt Unter dem ersten haben wir hier den Filter für die Kategorien, der aus diesen Diagrammen stammt Wenn wir den nächsten Filter nehmen, die Kundenverteilungen, werden wir, wie Sie sehen können, in Tableau auf der rechten Seite eine Menge Filter Und auch die Legenden. Also hier haben wir die Gewinnseiten. Hier haben wir die Landesfarben und so weiter. Alle Parameter, alle Legenden, alle Filter befinden sich auf der rechten Seite. Und wenn Sie den Container, den die Tabelle auf der rechten Seite erstellt, anpassen möchten, können Sie natürlich den Container, den die Tabelle auf der rechten Seite erstellt, anpassen möchten, zu beliebigen Objekten gehen und dann darauf doppelklicken. Und dann können Sie ihn anpassen. Ich kann zum Beispiel hier rüber gehen und alles gleichmäßig aufteilen. Okay, wenn wir bei den doppelten Containern weitermachen, haben wir zwei verschiedene Typen, den horizontalen Container und den vertikalen Container. Fangen wir mit dem ersten an, dem horizontalen Container. Was kann passieren, wenn Sie diesen Typ verwenden? Alle Objekte in Ihrem horizontalen Container werden nebeneinander liegen. Lass uns das versuchen. Nehmen wir den horizontalen Container und ziehen ihn per Drag & Drop auf unsere Dashboards Und dann nehmen wir ein Blatt, zum Beispiel die Unterkategorie hier. Und dann nehmen wir noch eins. Sobald Sie es ausgewählt haben, kann Ihnen die Tabelle, wie Sie sehen, anbieten, es entweder nach links oder nach rechts zu platzieren . Lassen Sie uns es zum Beispiel nach rechts fallen lassen. Damit haben wir zwei Diagramme nebeneinander, nahe beieinander, indem wir den horizontalen Container verwenden. Wenn Sie etwas hinzufügen, wird es natürlich auch links oder rechts oder in der Mitte sein. Sobald du es fallen lässt, bekommst du es auch Seite an Seite. So funktionieren die horizontalen Container in Tableau. Okay, was kann hier passieren, wenn wir das nächste Mal den vertikalen Container haben ? Alle Objekte in diesem Container werden übereinander liegen, wie die R-Stapel Lassen Sie uns also ein kurzes Beispiel haben. Nehmen wir den vertikalen Container Drop It Dashboard. Und dann nehmen wir Any Charts und legen es dann hier drüben ab. Und jetzt, wenn wir ein anderes ausgewählt , können wir es zum Beispiel darunter platzieren. Und den dritten, entweder unten in der Mitte oder oben, lassen wir ihn oben fallen. Wie Sie sehen können, legen wir bei den vertikalen Containern diese Objekte oder diese Diagramme übereinander , sodass wir die Objekte übereinander stapeln Und so funktionieren die vertikalen Container. Eine weitere Sache mit der Art von Containern, die sehr verwirrend ist, wenn Sie mit Tableau noch nicht vertraut sind, ist, dass Sie sich beim Löschen der zweiten Objekte für den Containertyp entscheiden können . Lassen Sie mich Ihnen zeigen, was ich meine. Nehmen wir zum Beispiel den horizontalen Container und ziehen ihn per Drag & Drop in unsere Dashboards Jetzt können wir also verschiedene Blätter nebeneinander ablegen , oder? Also nehmen wir den ersten wie immer, legen wir ihn hier hin. Und jetzt kommen wir zum zweiten Blatt und unserer Erwartung, dass wir es entweder nach links oder nach rechts legen können es entweder nach links oder nach rechts legen , weil wir einen horizontalen Behälter haben. Nun, das zweite Blatt oder das zweite Objekt ist etwas Besonderes. Sie können es verwenden, um den Typ des Containers zu ändern. Nehmen wir zum Beispiel diesen hier. Sie können sehen, dass wir es links lassen können. Wir können es korrigieren, aber wir können es auch oben oder unten platzieren. Was kann passieren, wenn ich es auf den Boden fallen lasse? Tablet Ich gehe los und konvertiere den Typ dieses Containers in einen vertikalen Container. Jetzt können wir also nicht gehen und unsere Meinung ändern. Es wird repariert werden. Das wird ein vertikaler Container sein. Wenn ich zum Beispiel den dritten nehme, kann ich meine Meinung nicht ändern indem ich ihn nach links oder nach rechts lege. Ich kann es nur nach oben oder nach oben legen, kann vertikal bleiben. Und der dritte wird sich nicht ändern. Der Containertyp kann zum Beispiel hier unten abgelegt werden. Auf den zweiten Blättern haben wir immer noch die Möglichkeit, unsere Meinung zu ändern und ihn entweder horizontal oder vertikal zu gestalten. Der Behälter hängt davon ab, wie Sie die Blätter fallen lassen. Aber danach, bei den dritten Blättern, Ihnen keine Optionen mehr zur Verfügung , die Sie löschen können. Das hängt nur vom Containertyp ab. Ordnung, je mehr Dinge wir in unseren Container packen, wir in unseren Container packen, desto komplizierter wird die Sache. Um die Struktur unserer Dashboards zu kontrollieren, wird es viele verschachtelte Container übereinander geben und Sie werden mit der Zeit die Kontrolle verlieren Ein komplexer Container für dieses Tablet bot einen Überblick über die aktuelle Struktur unseres Dashboards Jetzt sind wir gerade bei den Dashboards. Um zur Ansicht zu gelangen, gehen wir zum Layout Also lass uns das dann wechseln. Hier unten haben wir etwas, das Elementhierarchie bezeichnet wird. Hier sehen wir die Struktur unseres Dashboards. Es beginnt mit den Neigungen. Wenn Sie darauf klicken, können Sie Tablet Go sofort sehen und die aktuellen Objekte auswählen Er wird die Struktur unseres Dashboards sehen und es beginnt mit Tilts, da wir diese Methoden verwenden Wenn Sie auf dieses Tablet klicken und die aktuellen Objekte in der Hierarchie auswählen , ist dies der höchste Container, in dem sich alles in unserem Dashboard befindet Gehen wir und erweitern unsere Hierarchie. Sie können sehen, dass es sich dann in horizontale Container aufteilt Wie Sie deutlich sehen können, haben wir einen Container für all diese Filter, Legenden usw. Und auf der linken Seite haben wir einen Container für unser gesamtes Arbeitsblatt. Und das können Sie sehen , indem Sie einfach diesen Schieberegler hierher bewegen. Wie Sie sehen können, ist das erste Objekt ein horizontaler Container. Und dann haben wir im horizontalen Container zwei vertikale Container. Der erste wird dieser Container für das Diagramm sein. Und wie Sie sehen können, sind die Dinge übereinander gestapelt Das ist also unser erster vertikaler Container. Wenn Sie auf den zweiten klicken, wählen wir jetzt den Container auf der rechten Seite aus. Es ist auch ein vertikaler Container, da du all diese Filter und so sehen kannst. Der des anderen. Dann können wir diese Container natürlich erweitern, um den Inhalt zu sehen. Wie Sie sehen können, haben wir hier drei Blätter im ersten Container. Und im zweiten haben wir drei Filter. Und dann haben wir diese beiden Legionen. Wir haben diesen Gegenstand hier, einen Schlüssel. Es kann uns bei vielen Dingen helfen. Es kann uns zum Beispiel helfen, die Struktur unserer Container zu verstehen und zu verstehen, wie die Dinge miteinander verschachtelt sind Und noch eine weitere Möglichkeit, um zu verstehen, ob wir beim Erstellen der Container Fehler gemacht haben , während Sie Dinge in Ihrem Dashboard ablegen In Tableau können seltsame Dinge passieren, wenn Sie viel mehr Container erstellen, als Sie benötigen. Es kann uns auch helfen, Dinge auszuwählen. Wenn ich zum Beispiel den horizontalen Container auswählen möchte , kann es etwas schwieriger sein auf diese verschiedenen Objekte doppelklicke. Es wird einfacher sein, wenn ich in die Elementhierarchie gehe und einfach auf den horizontalen Container klicke. Wie ich sehen kann, ist es wirklich einfach, auch Dinge innerhalb der Artikelhierarchie auszuwählen . Hier können wir loslegen und Optionen haben. Gehen wir zum Beispiel zu den Unterkategorien hier und klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf Und damit erhalten wir alle Optionen der Arbeitsblätter Oder wenn Sie zu den Containern gehen, erhalten Sie die Option Container Die Artikelhierarchie ist sehr wichtig um unsere Dashboards zu strukturieren Ordnung, wenn wir weitermachen, werden wir lernen wie man Objekte in den Container wirft Um es einfacher zu machen, habe ich einfach alle Arbeitsblätter durchgesehen Ich habe alle Filter, Legenden usw. entfernt. Um die Dinge einfach zu halten, fangen wir zum Beispiel mit dem horizontalen Container an. Ziehen Sie ihn per Drag & Drop auf die Arbeitsblätter. Nehmen wir ein Objekt wie das Blatt und ziehen es auf das Ansichtstablett Ich werde Ihnen verschiedene Bilder zeigen, um zu zeigen, was passieren kann, wenn Sie es fallen lassen Im Moment ist alles grau und wir haben einen klaren Rand des Containers Das bedeutet, dass wir jetzt die Objekte in den Container legen. , wenn ich es hier veröffentliche Was kann passieren, wenn ich es hier veröffentliche, wenn wir zum Layout gehen? Sie können sehen, dass der horizontale Container die Arbeitsblätter enthält Das heißt, mit dieser Aktion haben wir die Objekte in den Container gelegt Lassen Sie uns andere Optionen prüfen. Gehen wir zum Armaturenbrett hier drüben und nehmen ein weiteres Blatt. Wenn du es jetzt ziehst und deine Maus bewegst, wirst du verschiedene Formen und verschiedene Dinge finden. Wenn Sie beispielsweise Ihren Mund ein wenig nach links bewegen, können Sie sehen, dass sich die graue Linie auf der linken Seite befindet und der Behälter, der blaue Behälter, markiert ist. Das bedeutet, wenn Sie ihn fallen lassen, wird er in den Behälter auf der linken Seite eingefügt. Wenn du ihn nach rechts bewegst, passiert der gleiche Pfad auf der rechten Seite. Solange Tableau die dunkelblaue Farbe für den Rand hervorhebt, bedeutet das, dass wir die Objekte innerhalb des Containers ablegen . Aber jetzt überprüfe das. Wenn Sie die Maus weiter nach rechts bewegen, werden Sie feststellen, dass Tableau die Farbe von dunkelblau auf hellblau ändern kann . Das bedeutet, dass wir die Objekte jetzt außerhalb des Containers ablegen . Also lass uns das machen. Ich lasse es einfach auf die rechte Seite fallen. Gehen wir nun zum Layout, um zu verstehen, was passiert. Wie Sie sehen können, befindet sich das erste Blatt innerhalb des horizontalen Containers, das zweite Blatt jedoch vollständig außerhalb des Containers. Wenn Sie es hier einfach minimieren, können Sie sehen, dass es sich nicht innerhalb des horizontalen Containers befindet. Das bedeutet, dass Sie sehr vorsichtig sein müssen, wie Sie die Objekte in den Dashboards ablegen Die Tabelle kann je nach Form unterschiedlich reagieren. Gehen wir jetzt und ziehen einen dritten. Nehmen wir jetzt die Kundenverteilung , während wir ziehen Hier können Sie also sehen, dass das Tablet den Container hervorhebt , weil sich die Maus im Container Hier kannst du es entweder nach links, rechts oder von unten nach oben fallen lassen. Aber wenn ich meine Maus komplett nach draußen bewege, Tablec, lasse ich sie außerhalb des Containers fallen Ich kann es zum Beispiel nach links, rechts oder unten platzieren , aber all diese Mitarbeiter befinden sich nicht im Container Gehen wir jetzt zurück zu unserem Container. Ich lasse es fallen, lass uns gehen und das machen. Und um zu überprüfen, was passiert ist, gehen wir natürlich zum Layout, um die Artikelhierarchie zu überprüfen. Wie Sie jetzt sehen können, wechselt Tableau vom horizontalen zum vertikalen Container, weil wir ihn weiter unten platziert haben. Und Sie können sehen , dass sich dieses Objekt, dieses Blatt, innerhalb des Containers befindet. Ordnung, das sind die Sets. Seien Sie vorsichtig, wie Sie Dinge per Drag-and-Drop Tabellen-Dashboards ziehen. Okay. Wenn wir zur nächsten Tabelle übergehen, haben wir zwei verschiedene Optionen, wie unsere Objekte in den Dashboards anordnen Und wir haben die Kacheln und die schwebende Tabelle als Standardtabelle und werden die Option „Unterteilt“ für alle unsere Objekte verwenden , aber Sie können sie auch auf schwebend umstellen , was diese Objekte bedeuten Fangen wir mit der ersten Option an, der Option „Kacheln“. Wenn Sie die Option Kacheln verwenden, wird die Tabelle automatisch Ihr Objekt als Rasterlayout anordnen. Das heißt, wenn Sie beispielsweise die Größe der Dashboard-Tabelle ändern, wird automatisch die Größe aller Objekte in den Containern und Dashboards Nehmen wir ein Beispiel. Jetzt wählen wir die Neigung aus. Und wenn Sie so etwas wie das Blatt hier drüben nehmen und es in unsere Dashboard-Tabelle legen in unsere Dashboard-Tabelle wird automatisch der gesamte Platz genutzt Das bedeutet also, dass die Arbeitsblätter die Größe der Dashboards annehmen werden, weil in der Tabelle steht die Größe der Dashboards , okay, wir haben viele Leerzeichen, lass uns Aber die andere Option ist das Floating. Auf der anderen Seite, wenn Sie es hier auswählen, haben Sie die Freiheit, die Flexibilität bei der Anpassung der Objekte und den Vorteil des schwebenden Dats. Wir können auch Überlappungen zwischen den verschiedenen Objekten vornehmen Der Nachteil der schwebenden Daten ist jedoch, dass sie zeitaufwändig sind und Sie alles manuell erledigen müssen Schauen wir uns jetzt an, wie das funktioniert. Stellen Sie sicher, dass Sie das schwebende Blatt auswählen Lassen Sie uns ein anderes Blatt nehmen und es einfach dort ablegen, wo Sie möchten. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt ein graues Feld, das den Ort angibt , an dem wir die Diagramme platzieren. Lass es uns hier drüben ablegen. Und jetzt haben wir die volle Kontrolle darüber, wo die Objekte positioniert werden sollen. Lassen Sie uns zum Beispiel dieses Symbol hier drüben haben und es einfach über das alte legen. Wie Sie sehen können, überschneiden wir uns jetzt nur noch. Oder wir können die Größe nach Belieben ändern. Also kann ich es einfach so machen. Also, wie Sie sehen können, haben wir die volle Kontrolle über dieses Diagramm der Objekte ohne Einschränkungen. Nun stellt sich die Frage, ob ich schwebende oder gekachelte Karten verwenden sollte. Nun, in Tableau-Projekten können Sie am Ende beide verwenden, und normalerweise verwenden wir Floating für die großen Container innerhalb der Dashboard-Layouts und die Neigung für alle Objekte, die wir in diesen Containern haben. Ordnung, das sind also die wichtigsten Optionen die Arbeit mit den Containern in Tableau. Aber der beste Weg, die Container in Tableau zu verstehen, ist natürlich Punkte, um echte Projekte zu haben. Aus diesem Grund werden wir als Nächstes Miniprojekte durchführen , um zu verstehen, wie das Layout unserer Dashboards mithilfe der Container entwerfen und erstellen unserer Dashboards mithilfe Ordnung, das waren also die Grundlagen der Tableau-Dashboards und des Umgangs mit den Containern. Als Nächstes werden wir ein einfaches Dashboard erstellen und den Dashboard-Entwicklungsprozess kennenlernen 191. Udemy 2-Dashboard-Beispiel: Ordnung, die Aufgabe oder das Projekt besteht also darin ein Dashboard für den Vertrieb zu erstellen Und einer der ersten Schritte , die wir normalerweise tun, um unser Dashboard zu planen, besteht darin, zuerst einen Skitch zu erstellen Hier werden wir eine sehr einfache Skizze für die Vertriebs-Dashboards zeichnen für haben wir zum Beispiel zuerst den Titel der Dashboards, wie die Verkaufsleistung, Dabei haben wir zum Beispiel zuerst den Titel der Dashboards, wie die Verkaufsleistung, und dann können wir darunter drei Auswahlzahlen oder drei Hosen haben drei Auswahlzahlen oder drei Hosen Wir haben also den Gesamtumsatz, den Gesamtgewinn und die Gesamtmenge Und dann werden wir darunter drei verschiedene Diagramme haben. Das erste auf der linken Seite, wir werden ein Leistungsdiagramm haben, um die Rangfolge der Top-Verkäufe nach Kategorien zu zeigen. Und dann auf der rechten Seite zwei Diagramme. Das erste wird ein Liniendiagramm sein , in dem wir die Verkäufe mit der Leistung vergleichen werden. Und darunter werden wir die Verkäufe nach Kategorien anhand von P-Diagrammen anzeigen . Wir haben eine Skizze, wir haben einen Plan, wie unsere Informationen im Dashboard visualisieren können. Im nächsten Schritt müssen wir nun die Struktur unserer Dashboards in Tableau mithilfe von Containern planen die Struktur unserer Dashboards in Tableau mithilfe von Containern Wenn wir diese Skizze in Container übersetzen , haben wir einen großen vertikalen Container , in dem drei Objekte übereinander liegen Wir haben den Titel, dann die Bands und dann die Charts. Da sie übereinander liegen, verwenden wir den vertikalen Container. Jetzt werden wir in jeder Information näher darauf eingehen . Fangen wir also mit dem ersten an. Wir haben den Text. Der Text, wir haben keine anderen Informationen wie darunter oder nebeneinander. Deshalb werden wir hier keinen Container verwenden. Dann weiter zu den nächsten Informationen zu den Pfannen. Wie Sie sehen können, sind sie Seite an Seite. Das heißt, wir können hierher gehen und den horizontalen Container benutzen. Das heißt, der horizontale Container befindet sich innerhalb des vertikalen Containers. Okay, weiter zum nächsten , wir haben die Charts. Und hier wird es ein bisschen knifflig. Wenn Sie sich zunächst die Skizze ansehen, haben wir ähnliche Diagramme nebeneinander, links und rechts. Das heißt, wir werden den horizontalen Container benutzen. Auch hier wird sich dieser horizontale Container innerhalb des großen vertikalen Containers befinden. Wenn Sie nun auf der rechten Seite nachschauen, können Sie sehen, dass wir auf der rechten Seite zwei Diagramme übereinander haben. Das bedeutet, dass wir auf der rechten Seite den vertikalen Container verwenden können den vertikalen Container um diese beiden Diagramme abzudecken. Dieser vertikale Container wird sich also innerhalb des horizontalen Containers befinden und beide werden sich in einem großen vertikalen Container befinden. Wie Sie sehen, macht alles Sinn, wenn Sie organisiert sind und anfangen, Ihre Dashboards zu skizzieren und zu planen Jetzt haben wir also eine Pflanze genug Gehen wir zu Tableau und beginnen wir mit der Erstellung dieser Struktur. In Ordnung, also fangen wir jetzt von vorne an. Wir haben ein leeres Armaturenbrett. Und jetzt lass uns gehen und unserem Plan folgen. Wo wir zuerst den Hauptcontainer haben werden, den vertikalen Container. Nehmen wir es also aus Objekten, dem vertikalen Container, und ziehen es per Drag & Drop auf die Dashboards Und wie Sie jetzt sehen können, wird es immer noch eine weiße Seite sein, wenn Sie nichts auswählen , um eine Kennung für diesen Container zu haben und ihn während des Entwurfs leichter zu erkennen Was ich tun werde, wir gehen zum Layout hier drüben. Wählen Sie also den Container aus und dann können wir einen Rahmen dafür haben. Gehen wir also zur Grenze hier drüben und machen daraus eine Linie. Und dann machen wir es ein bisschen schwer und geben ihm die Farbe Orange. Wenn ich jetzt auswähle, wirst du sehen, dass wir einen großen Behälter haben, den orangefarbenen. Und das kann für mich bedeuten, dass es sich auch um einen vertikalen Container handelt. Was wir tun können, wir können zur Artikelhierarchie hier gehen und ihr einen Namen geben. Also lass uns gehen und ihr einen Namen geben. Nennen wir es jetzt den vertikalen Hauptcontainer. Ordnung, also was hast du in diesem Container? Drei Informationen. Der erste wird ein Text sein, der Titel des Dashboards. Gehen wir zum Dashboard hier drüben und nehmen unsere Textobjekte und legen sie in diesen Container. Nennen wir es Verkaufsleistung und holen uns ein bisschen Pi. Machen wir es 2022 mutig. Okay, das sind die ersten Informationen. Die zweite Information, dass wir einen horizontalen Behälter für die verschiedenen Pfannen hinzufügen einen horizontalen Behälter für die verschiedenen Pfannen Gehen wir zu den Objekten hier drüben. Und nimm den horizontalen Behälter und lege ihn einfach unter den Text, jetzt, wo wir einen horizontalen Container haben. Und lass uns eine Kennung dafür erstellen. Gehen wir zum Layout, machen wir einen Rand. Und jetzt geben wir ihm die Farbe Blau. Jetzt können wir sehen, dass wir einen blauen Behälter in dem orangefarbenen Behälter haben . Und wir können gehen und ihm einen Namen geben. Gehen wir zur Hierarchie und geben ihr den Namen Hose. Und was wir jetzt tun werden, wir werden diesem Behälter Bretter hinzufügen diesem Behälter Bretter damit wir einen Platzhalter für die eigentliche Hose in unserem Plan haben für die eigentliche Hose in unserem Wir werden drei Hosen haben. Was wir tun werden, wir werden zum Armaturenbrett gehen . Gehen wir und fügen drei Bretter hinzu. Und wie Sie jetzt sehen können, haben wir es sehr klein. Da es ein Brett ist, machen wir es ein bisschen größer. Und lass uns den zweiten auf der rechten Seite hinzufügen, einen weiteren auf der rechten Seite Was wir nun tun können, wir gehen zum Layout und überprüfen die Struktur hier drüben. Wie Sie sehen können, ist alles in Ordnung. Diese Bretter befinden sich im horizontalen Behälter. In Ordnung, das ist alles für den Container, für die Pflanzen. Als nächste Information werden wir wieder die Karten haben. Gehen wir los und fügen als Plan einen horizontalen Container unter diesem hier drüben hinzu. Wie üblich gehen wir zu den Layouts und geben ihnen eine Farbe und einen Rand. Wie Sie sehen können, haben wir einen Container unter einem anderen Container, und beide sind horizontale Container. Gehen wir und geben ihm einen Namen, aber wir werden es Diagramme nennen. Jetzt. Wir werden die Pläne hinzufügen, die Platzhalter für die Diagramme Was wir tun können, wir werden uns ein Brett hier drüben schnappen, es geht wieder, klein Größer, das zweite auf der rechten Seite, und das haben wir links und rechts Gehen Sie jetzt wie gewohnt zurück zum Layout und überprüfen Sie , ob alles in Ordnung ist. Sie können also sehen, dass sich diese beiden Bretter unter dem horizontalen Behälter befinden Wie Sie sehen, gehe ich immer wieder zur Hierarchie zurück, um zu überprüfen, ob alles in Ordnung ist Und hier ist genau mein Tipp für dich , immer zu überprüfen und es nicht bis zum Ende zu verschieben. Überprüfe also nicht am Ende die Artikelhierarchie , nachdem du alles in den Charts gelöscht hast. Ich verspreche dir, dass du hier Dinge sehen wirst, die du nicht geplant hast. Wenn Sie neue Inhalte auf dem Dashboard ablegen, überprüfen Sie in der Artikelhierarchie, ob alles in Ordnung ist. Ordnung, jetzt nur auf der rechten Seite, hier drüben werden wir zwei Diagramme übereinander haben . Das heißt, wir können einen vertikalen Container nur auf der rechten Seite haben. Gehen wir zum Armaturenbrett hier drüben. Und jetzt entferne die rechte Planke, denn statt dessen werden wir den vertikalen Behälter haben Lass uns auf diese Planke hier drüben klicken und sie fallen lassen. Und dann holen wir uns unseren vertikalen Container. Und legen Sie ihn einfach auf die rechte Seite, stellen Sie sicher, dass er auf der rechten Seite ist und wir immer noch im Behälter sind, weg vom horizontalen Behälter, lassen wir ihn fallen. Jetzt können Sie sehen, dass wir etwas auf der rechten Seite und etwas auf der linken Seite haben. Lass es uns hier in der Mitte etwas größer machen. Gehen wir zurück zum Layout und überprüfen, ob alles in Ordnung ist. Sie können also sehen, dass wir den horizontalen Container haben , diesen Hauptcontainer, und dann darin, links ist es eine Planke, und rechts haben wir den vertikalen Behälter Gehen wir auf die rechte Seite und geben ihm eine Farbe. Also wird es eine Grenze sein und dieses Mal wird es orange sein. Im Container werden wir zwei Diagramme haben. Also nehme ich wieder die Bretter und lege sie hier hinein , untereinander Gehen wir jetzt zurück zum Layout. Und wie Sie sehen können, haben wir diese beiden Planken für die Diagramme auf der rechten Seite und eine große Planke für die linke Was wir am nächsten Tag tun werden, werden wir sicherstellen, dass alles gleichmäßig verteilt ist Fangen wir mit dem Container auf der rechten Seite an, hier drüben, genau darauf. Und lassen Sie uns auf „Inhalte verteilen“ klicken. Gehen wir dann zum nächsten, zum horizontalen Container für die Diagramme, klicken wir mit der rechten Maustaste darauf und verteilen Sie den Inhalt gleichmäßig. Und dann gehen wir zum nächsten, verbinden und verteilen die Dinge ebenfalls. Selbst jetzt für den letzten, für den Hauptcontainer, werde ich das nicht tun, weil die Dinge hier unterschiedlich groß sind. Der Text kann also kleiner sein als die Pfannen und die Diagramme nehmen den größten Teil des Platzes Ordnung, damit haben wir, wie Sie sehen können, die Grundlagen für unsere Dashboards geschaffen und unseren Plan umgesetzt Also jetzt der letzte Schritt, den wir machen und den Inhalt in unsere Container bringen den Inhalt in unsere Container Gehen wir also zu den Dashboards hier drüben. Also fangen wir mit der Hose an. Nehmen wir also den Pfannenverkauf, dann die Gewinne und die Menge. Und was wir tun werden, wir werden diese Bretter entfernen , da wir sie nicht mehr brauchen Nun, die Dinge hier sehen nicht wirklich gut aus, weil wir hier Titel haben Lassen Sie uns also auch die Titel von jedem einzelnen entfernen . Wir hätten gerne alles in der Mitte. Um das zu tun, klicken Sie auf die Objekte und gehen Sie statt der Standards zur Gesamtansicht, oder wenn Sie zum Beispiel hier rüber gehen, zu diesen weiteren Optionen. Anpassen und dann Gesamtansicht. Und was die Menge angeht, wechseln wir zur Gesamtansicht. Damit haben wir unsere drei Hosen als Pflanzen. Als Nächstes werden wir die Pow-Charts auf der linken Seite haben , um eine gewisse Rangfolge zu zeigen. Also lass uns gehen und unsere Teiltabellen holen. Und was wir tun können, wir werden den Platzhalter , die Planke, entfernen Und im nächsten Schritt fügen wir die letzten beiden Diagramme hinzu Also zuerst haben wir hier die Liniendiagramme von Umsatz und Gewinn. Und so gut ich gehe und die Planke entfernen werde. Und das letzte, es werden die Kreisdiagramme, Verkäufe, Pi-Kategorie Lass es uns hier drüben ablegen und seine Planke entfernen. Als nächsten Schritt werden wir sicherstellen, dass alles vollständig sichtbar ist. Das Gleiche gilt für den Pi. Ordnung, also wie Sie sehen können, da wir eine solide Struktur haben, wird alles andere einfach sein. Wir ziehen einfach Sachen per Drag-and-Drop und entfernen die Planken. Damit haben wir jetzt alles. Gehen wir und entfernen die Träger. Gehen wir also zum Layout. Gehe zum ersten. Lassen Sie uns den Rand zur Horizontalen entfernen. Da wir das entfernen werden, werden alle unsere Container entfernt. Ordnung, damit haben wir unsere Dashboards und können natürlich viele Designs und viele Anpassungen hinzufügen Zum Beispiel können wir einen Rand für all diese Hosen hinzufügen. Lass uns schnell darauf eingehen. Wir können für jeden von ihnen einen tollen Rand hinzufügen , um sie voneinander zu trennen. Auf diese Weise haben wir sehr gut organisierte und einfache Dashboards in doppelter Ausführung erstellt organisierte und einfache Dashboards , indem wir die Leistungsfähigkeit von Containern nutzen Wie Sie sehen, ist es sehr einfach, wenn Sie Ihre Sachen einmal organisiert und Schritt für Schritt erledigt Anstatt Dinge zu überstürzen und Ihre Diagramme sofort und ohne Plan auf das Dashboard zu legen Ihre Diagramme sofort und ohne Plan auf das Dashboard zu , wird es wirklich schwer sein, es zu kontrollieren Außerdem wird das Aussehen und die Haptik Ihrer Dashboards wirklich schlecht sein, vor allem, wenn Sie mit der Zeit weitere Elemente hinzufügen möchten mit der Zeit weitere Elemente Es wird wirklich schwierig sein, Ihr Dashboard zu erweitern. Machen Sie es langsamer, erstellen Sie einen Plan und implementieren Sie ihn dann mithilfe der Container in Tableau Bringen Sie am Ende Ihre Inhalte mit. In Ordnung, das ist also alles über Dashboards, Tableau. In Ordnung. Damit verfügen wir über eine solide Grundlage für die Tableau-Dashboards Im nächsten Abschnitt werden wir ein echtes Tableau-Projekt durchführen, in dem Sie ausführen Schritt lernen, wie Sie Tableau-Projekte 192. Section14-Projekte: Ein Projekt, jetzt können wir zusammenarbeiten , um das Tableau-Projekt zu implementieren Das Besondere an diesem Projekt ist jedoch, dass Sie nicht nur lernen, wie man mit Tableau arbeitet, sondern auch, wie ich normalerweise Projekte in Schweineunternehmen umsetze. Ich leite derzeit Big-Data- und Business-Intelligence-Projekte in Mercedes-Kügelschreibern. Das bedeutet, dass ich jetzt mein Wissen über praktische Fähigkeiten darüber mit Ihnen teile , wie wir Mitarbeiter in realen Projekten einsetzen. Es ist nicht nur ein weiterer Online-Kurs. Ich werde Sie also vom Ausgangspunkt, den Benutzeranforderungen, in die Projekte einbeziehen. Und am Ende werden wir ein wunderbares Tableau-Dashboard haben . Im ersten Schritt werden wir also die Benutzeranforderungen analysieren. Wir werden ein Dashboard entwerfen und zeichnen, Modelle. Und dann, im ersten Schritt der Implementierungen, bereiten wir unsere Datenquelle Und danach werden wir mit der Erstellung der verschiedenen Diagramme beginnen Erstellung der verschiedenen Diagramme Und sobald wir alle Diagramme haben, werden wir mit der Planung unserer Dashboard-Container beginnen und mit der Erstellung und Gestaltung des Dashboards beginnen . Lassen Sie uns also zunächst die Phasen, die Schritte aller Tableau-Projekte, verstehen . Lassen Sie uns jetzt also gehen. 193. Udemy 1 Projektschritte: Projekte sind wie alle anderen Projekte. Zum Beispiel ein Haus zu bauen Als Erstes müssen wir uns mit den Nutzern zusammensetzen und die Anforderungen und ihre Wünsche verstehen. Das heißt, wir müssen die Benutzeranforderungen analysieren. Und bevor der Architekt mit dem Bau des Hauses beginnt, kann er einen Plan und den Grundriss erstellen , indem er die Struktur des Hauses und der Räume definiert die Struktur des Hauses und der Und dann, nachdem alles geplant ist, werden die Fundamente des Hauses Und das ist ein sehr wichtiger Schritt beim Bau. Sobald das Fundament endlich stabil ist, wird mit dem Bau der Böden, Wände, Dächer usw. begonnen . der letzten Phase erfolgt der letzte Schliff durch das Hinzufügen von Türen, Hinzufügen von Elektrizität, die Auswahl der Farben und der Dekorationen. Die Projektphasen des Hausbaus sind den entsprechenden Projekten sehr ähnlich. Und ich werde Ihnen jetzt die verschiedenen Phasen zeigen , die ich normalerweise in jeder Tabelle habe. Projekte. In der ersten Phase jedes Doppelprojekts beginnen wir mit der Erfassung und Analyse der Anforderungen. Zunächst müssen wir die Benutzeranforderungen verstehen. Dann müssen wir entscheiden, welche Diagrammtypen wir für jede Anforderung verwenden werden. Und dann werden wir zusammen mit den Benutzern das erste Modell unserer Dashboards erstellen unserer Dashboards Nachdem wir uns für die Farben entschieden haben wir die Anforderungen verstanden und können damit beginnen, Dinge in Tableau zu erstellen Und wir beginnen mit dem ersten Schritt indem wir die Datenquelle vorbereiten. Und hier haben wir die folgenden Schritte. Zuerst müssen wir unsere Daten verbinden, dann müssen wir ein Datenmodell erstellen. Und als letzten Schritt werden wir das Datenmodell und die Daten in unserer Datenquelle verstehen . Sobald wir eine solide Datenquelle haben, können wir mit der Erstellung unserer Diagramme beginnen. Und hier haben wir verschiedene Schritte. Zuerst müssen wir überprüfen, ob wir alle Daten in der Datenquelle haben, oder wir müssen neue berechnete Felder erstellen. Und sobald wir diese berechneten Felder erstellt haben, müssen wir sie zuerst testen , bevor wir mit der Erstellung von Diagrammen beginnen. Und danach, sobald wir alle Daten haben, die wir benötigen, können wir mit der Erstellung der Diagramme beginnen. Und sobald wir die grundlegenden Diagramme haben, werden wir anfangen, sie zu formatieren , indem wir Farben hinzufügen, Noten entfernen, die Achsen und die Überschriften bearbeiten Sobald wir alle unsere Diagramme mithilfe der Arbeitsblätter erstellt haben, gehen wir zur letzten Phase über, in der wir mit der Erstellung unserer Dashboards beginnen können Und jetzt, für diese Phase, müssen Sie langsamer werden und beginnen, alles Schritt für Schritt zu planen Und es wird dir überhaupt nicht helfen, dich auf diese Phase zu stürzen. Wir beginnen also zunächst mit der Planung der gesamten Struktur des Dashboards indem wir die Container planen Und sobald wir einen Plan haben, fahren wir mit dem nächsten Schritt fort, wo wir mit dem Bau der Fundamente beginnen. Wir beginnen mit dem Aufbau der Container des Dashboards. Und sobald wir eine solide Struktur haben, werden wir anfangen, den Inhalt zum Dashboard hinzuzufügen . Und danach haben wir den Schritt, in dem wir uns um die Filter und die Interaktivität in unserem Dashboard kümmern können die Filter und die Interaktivität in unserem Dashboard Und dann, im letzten Schritt beim Aufbau eines Dashboards, werden wir den letzten Schliff geben, indem ähnliche Symbole für das Logo, Symbole für die Filter oder für die Navigation zwischen Ordnung, das sind also die Hauptphasen beim Erstellen eines Dashboards in Tableau Und meine Empfehlung ist natürlich, Schritt für Schritt vorzugehen und die Dinge nicht zu überstürzen, da Sie sonst im Chaos enden. Und es kann auch sehr schwierig sein, das Dashboard später zu pflegen. Beeilen Sie sich also nicht, die Dashboards zu erstellen. Nehmen Sie sich immer Zeit, um die Anforderungen zu analysieren, die Daten zu verstehen, die Struktur zu planen und die Modelle zu planen Und damit verspreche ich Ihnen, dass Sie eine professionelle Arbeit abliefern werden 194. Udemy 2-Anforderungsanalyse: Ordnung, also werde ich mit dem Tableau-Projekt von vorne beginnen dem Tableau-Projekt von , wo ich Ihnen Schritt für Schritt zeigen werde , wie ich Projekte normalerweise mit Tableau implementiere , und wir beginnen sofort, Ordnung, also den ersten Schritt in jedem Projekt, das wir damit machen, werden wir uns mit den Benutzern zusammensetzen, um die Anforderungen und ihre Wünsche zu verstehen Und normalerweise dokumentieren wir die Anforderung in einer sogenannten User Story. Jetzt werden wir diese Anforderungen durchgehen. Ich belasse den Link in der Beschreibung und dann beginnen wir damit , die richtigen Diagramme für jede Anforderung auszuwählen . In der User Story oder dem Projekt geht es also um die Verkaufsleistung. Und hier in der Einleitung heißt es, dass wir zwei verschiedene Dashboards mit Tableau erstellen müssen , um den Managern, den Stakeholdern bei der Analyse der Vertriebsleistung und auch der Kunden zu helfen den Stakeholdern bei der Analyse der Vertriebsleistung und auch der Kunden zu der Vertriebsleistung und auch der Kunden Das bedeutet, dass wir zwei Dashboards in Tableau erstellen zwei Dashboards in Tableau Beginnen wir also mit dem ersten, dem Vertriebs-Dashboard. Der Hauptzweck dieses Dashboards besteht darin, einen Überblick über die Verkaufskennzahlen und -trends zu geben. Hier heißt es, um die Verkaufsleistung von Jahr zu Jahr zu analysieren. Das heißt, wir vergleichen hier zwei Jahre miteinander. Lassen Sie uns die wichtigsten Anforderungen in diesen Dashboards überprüfen. Die erste besteht also darin, einen Überblick über den PPI zu geben , in dem wir eine Zusammenfassung des Gesamtumsatzes, des Gewinns und der Menge für das aktuelle Jahr anzeigen Gewinns und der Menge für und das Vorjahr vergleichen Das bedeutet, dass wir im Dashboard nicht alle Verkäufe präsentieren müssen. Wir müssen nur die Verkäufe des laufenden Jahres und auch der Vorjahre präsentieren . Und jetzt lasst uns entscheiden , welche Art von Charts wir präsentieren müssen. Für diese Anforderungen können wir uns an die Bands halten. Bänder sind sehr nützlich , um die wichtigsten Kennzahlen wie Gesamtumsatz, Gewinn, Menge und große Zahlen anzuzeigen die wichtigsten Kennzahlen wie Gesamtumsatz, . Für diese Anforderungen werden wir Bands dafür erstellen . Lass uns zum nächsten gehen. Wir haben die Verkaufstrends. Hier müssen wir die Daten jedes KPIs präsentieren. Das bedeutet die Gesamtmenge des Verkaufsgewinns auf monatlicher Basis Hier sprechen wir also von einer Änderung unserer Zeit, richtig, sowohl für das laufende Jahr das Vorjahr. Und auch hier wollen sie, dass wir die Monate, den höchsten und den niedrigsten Umsatz identifizieren . Das bedeutet, dass wir jetzt ein Diagramm auswählen müssen , das eine Veränderung im Laufe der Zeit darstellt. Und dafür können Sie es natürlich mit den Benutzern besprechen und ihnen verschiedene Arten von Diagrammen zeigen, wie wir bereits gehört haben. Im Moment werde ich mich für die Liniendiagramme entscheiden und genau genommen werden wir die Spark-Liniendiagramme verwenden um die Maximal- und Minimalwerte hervorzuheben. Ordnung, weiter zur dritten Anforderung, wir haben den Vergleich der Produktunterkategorien Hier müssen wir also die Verkäufe verschiedener Unterkategorien für das laufende Jahr und auch für das Vorjahr vergleichen verschiedener Unterkategorien für das laufende Jahr und auch für das Vorjahr Und es heißt auch, dass wir auch die Gewinne in den Vergleich einbeziehen auch die Gewinne in den Vergleich einbeziehen Also hier vergleichen wir mehrere Dinge. Zuerst die Unterkategorien miteinander. Wir haben zwei Kennzahlen, den Umsatz des laufenden Jahres, des Vorjahres und auch die Gewinne Hier können wir also verstehen, dass wir die Mitglieder der Unterkategorien vergleichen und dafür die Balkendiagramme verwenden können Und da wir zwei Werte haben, das aktuelle Jahr und das Vorjahr, können wir beispielsweise Balkendiagramme verwenden Und für den zweiten Punkt, um den Umsatz mit dem Gewinn zu vergleichen, können wir auch ein weiteres Balkendiagramm neben den Umsätzen präsentieren , um die Gewinninformationen anzuzeigen. Ordnung, also kommen wir zum letzten Wir haben die wöchentlichen Trends für Verkäufe und Verkäufe, die Gewinne erfordern. Wir müssen die wöchentlichen Umsatz - und Gewinndaten für das laufende Jahr präsentieren . Hier sprechen wir also Veränderungen im Laufe der Zeit, weil wir die zeitlichen Aspekte haben und wir auch die durchschnittlichen Wochenwerte anzeigen müssen. Wir müssen die Wochen hervorheben, die über und unter dem Durchschnitt liegen , um die Trends in unseren Charts zu verstehen. Auch hier sprechen wir von Veränderungen im Laufe der Zeit, aber auf wöchentlicher Basis haben wir es vorher als Monat. Hier können wir also auch das Liniendiagramm verwenden um Umsatz und Gewinn zu vergleichen. Ordnung, damit wir die wichtigsten Anforderungen der Vertriebs-Dashboards abgedeckt haben wichtigsten Anforderungen der Vertriebs-Dashboards Außerdem haben wir einen Plan, welche Diagramme für welche Anforderungen verwendet werden sollen Ordnung, jetzt gehen wir zu einer anderen Art von Anforderungen über. Wir haben die Interaktivitätsanforderungen. Hier. Es heißt, dass das Dashboard den Benutzern ermöglichen sollte, die historischen Daten zu überprüfen , indem sie ein beliebiges Jahr auswählen können. Und das nicht nur auf das aktuelle Jahr oder das letzte Jahr beschränkt . Das bedeutet, dass das Dashboard dynamisch sein sollte, sodass die Benutzer das Jahr auswählen, das sie mit dem Vorjahr vergleichen möchten. Es sollte also nicht immer das letzte aktuelle Jahr sein. Und dafür können wir Parameter verwenden, um diese Aufgabe zu lösen. Dann haben wir die zweite Anforderung. Es heißt, dass wir den Benutzern die Möglichkeit geben müssen, sehr einfach durch das Dashboard zu navigieren . Und dafür öffnen wir normalerweise unsere Dashboards , um zwischen den Dashboards hin und her zu wechseln Und als Nächstes über die Interaktivität des Benutzers sollte er in der Lage sein, die Daten anhand der Diagramme zu filtern und dafür können wir Und jetzt zum letzten, es geht um Datenfilter Wir sollten es den Benutzern also ermöglichen, die Daten nach Produktinformationen wie Kategorie und Unterkategorie sowie nach Standort wie Region, Bundesland und Stadt zu filtern Produktinformationen wie Kategorie und Unterkategorie sowie nach Standort wie Region, Bundesland und Stadt Das bedeutet, dass wir all diese Filter auch in unserem Dashboard bereitstellen all diese Filter auch in unserem Dashboard Ordnung, Leute, damit haben wir die ersten beiden Schritte in unseren Projekten behandelt , bei denen wir auch die Benutzeranforderungen verstanden haben . Wir haben uns für jede Anforderung entschieden und die richtigen Diagramme ausgewählt. Gehen wir zum dritten Schritt über, in dem wir einen Mopp für unser Armaturenbrett bauen So erstelle ich normalerweise ein Modell für ein Dashboard in Tableau Wie üblich beginnt es mit dem Titel. Es wird das Vertriebs-Dashboard sein. Und wir können auch in den Titel schreiben: Welches Jahr ist derzeit ausgewählt? Es kann also zum Beispiel das aktuelle Jahr 2023 sein. Jetzt darunter können wir unsere Hosen richtig tragen. Wir können drei Abschnitte oder drei Hosen für den Gesamtumsatz, den Gesamtgewinn und die Gesamtmenge haben. Jetzt werden wir in jedem dieser Blöcke die folgenden Informationen anzeigen. Zuerst müssen wir natürlich die Gesamtsumme anzeigen. Also werden wir den Gesamtumsatz als große Zahl anzeigen. Und dann werden wir darunter den prozentualen Unterschied zum Vorjahr anzeigen . Da wir über PIs sprechen, müssen wir immer ein Symbol anzeigen, um die Leistung des laufenden Jahres anzuzeigen Es wird also entweder so weit sein , dass wir die erste Anforderung erfüllt haben Die zweite Anforderung besteht darin, die Daten monatlich vorzulegen und das aktuelle Jahr mit dem Vorjahr zu vergleichen . Und dafür werden wir die Spark-Linie verwenden , um die Kurven und auch den Verlauf jeder Linie darzustellen. Wir werden also zwei Zeilen haben, eine für das Vorjahr und eine für das aktuelle Jahr. Und wir werden die Maximal- und Minimalwerte wie einen Kreis anzeigen . Damit wir es so auf den Linien positionieren können , dass wir auch die zweite Anforderung erfüllt haben. Und wir werden für jeden KPI dasselbe tun, also werden wir dasselbe tun , sowohl für den Gewinn als auch für die Menge Ordnung, weiter zu den dritten Anforderungen, wir müssen den Vergleich der Unterkategorien präsentieren Also werden wir den Balken in Balkendiagrammen verwenden , um das aktuelle Jahr mit dem Vorjahr zu vergleichen . Dafür werden wir also die Hintergrundleiste haben , um das Vorjahr darzustellen. Und das aktuelle Jahr wird das erste sein. Und was hier fehlt, ist der Gewinn. So können wir den Gewinn Seite an Seite mit den Verkäufen auf der rechten Seite präsentieren . Und wenn man die Balkendiagramme verwendet kann der Gewinn plus oder minus sein. Die nächsten Informationen, die wir in diesem Diagramm präsentieren können , sind der Gewinn Seite an Seite mit den Verkäufen. Und es wird auch Balkendiagramme geben, in denen es Plus - und Minuswerte geben wird. Ordnung, weiter zu den letzten Anforderungen, wir werden die wöchentlichen Trends für Umsatz und Gewinn haben . Und auch hier können wir die Liniendiagramme verwenden, da sie sich im Laufe der Zeit ändern. Und wir können zwei Bereiche haben, einen für den Umsatz und einen für die Gewinne. Wir werden sie nicht in einem zusammenfassen , da wir die Durchschnittslinie für jede Metrik anzeigen möchten . Das heißt, wir können eine Referenzlinie haben, um den Durchschnitt für die Verkäufe und eine weitere für die Gewinne anzuzeigen . Und dann müssen wir anhand der Farben die Daten hervorheben, die über der Linie und unter der Durchschnittslinie liegen. Ordnung, damit haben wir alle Diagramme in unserer Tasse abgedeckt . Natürlich müssen wir verschiedene Dinge hinzufügen, wie einen Filter. Da wir also viele Filter haben und in unserem Dashboard kein Platz sein wird , bin ich mir da sicher. Wir werden ein Symbol haben, um die Filter ein - und auszublenden. Das bedeutet, dass wir einen eigenen Bereich haben werden, in dem wir all unsere Parameter und Filter wie die Produktfilter und die Standortfilter eingeben können all unsere Parameter und Filter wie . Und die Benutzer können den Batom drücken um ihn ein- oder auszublenden. In diesem Abschnitt kommen wir zu einem sehr interessanten Teil des Designs unserer Dashboard-Punkte Wir müssen uns für die Farbgebung entscheiden. Und es ist sehr wichtig, sich zu Beginn ihrer Projekte für die Farbgebung zu entscheiden sich zu Beginn ihrer Projekte für die Farbgebung , damit Sie später nicht viele Dinge anpassen müssen . Sie müssen sich also für die Farbgebung entscheiden, wenn Sie die Modelle zusammen mit den Benutzern erstellen Was ich normalerweise mache, verwende ich maximal vier Farben in den Dashboards Die ersten beiden Farben sind also die Grundfarben und sie hängen wirklich von der Hintergrundfarbe von Tableau Wenn Sie die weiße Farbe als Hintergrund in den Dashboards verwenden , dann verwende ich normalerweise ein sehr dunkles Grau und Hellgrau Diese beiden Farben sind also die Grundfarben, die ich normalerweise in jedem Dashboard verwende, das ich erstelle. Und die anderen beiden Farben hängen wirklich von den Vorlieben des Benutzers ab. Sie können die Benutzer dazu bringen, sich für diese beiden Farben zu entscheiden, oder Sie können dies auch dem Symbol ihres Logos entnehmen. Wie Sie im Mocap sehen können, entwerfen wir nicht nur die Diagrammtypen und die Position der Diagramme im Dashboard, sondern auch die Farbgebung der Dashboards Nun, hier, der letzte Strich , den wir zu unserer Titelgrafik hinzufügen können, können wir ein Logo für die Dashboards hinzufügen Und wir können auch diese Dynamik hinzufügen, bei der wir mithilfe von Ptoms zu einem anderen Dashboard wechseln können mithilfe von Ptoms zu einem anderen Dashboard , wie es in der Wir haben zwei Dashboards, wir haben die Vertriebs-Dashboards und die Kunden-Dashboards Und wir können in der Kopfzeile des Dashboards zwei Schaltflächen einfügen, um zwischen diesen beiden Dashboards zu wechseln Wenn der Benutzer also auf die Kunden klickt, kann er zu den Kunden-Dashboards wechseln Wenn der Benutzer jedoch erneut auf die Verkäufe klickt, kann er zurück zu den Vertriebs-Dashboards wechseln Ordnung. Wir werden das Kunden-Dashboard jetzt nicht entwerfen. Ich überlasse es dir zum Üben. Wir konzentrieren uns nur auf den ersten Teil der Anforderungen der Vertriebs-Dashboards Ordnung, Leute, jetzt haben wir einen Mocap, wir haben einen Und wenn die Benutzer mit den Plänen einverstanden sind, können wir unseren Plan ausführen Und wir können damit beginnen , das in Tableau zu erstellen. Und wir werden mit der Vorbereitung der Tableau-Datenquelle beginnen. 195. Udemy 3 Build-Datenquelle: Ordnung, bis jetzt haben wir die Anforderungen verstanden und wir haben auch ein Modell für unser Dashboard Im nächsten Schritt gehen wir zu Tableau und fangen an, Dinge zu erstellen Ordnung, Leute, der erste Schritt besteht also darin, unsere Datenquelle vorzubereiten. Und ich verspreche Ihnen, bei Null anzufangen Aus diesem Grund werden wir unser Tableau-Publikum als leeren Raum beginnen unser Tableau-Publikum als leeren , in dem wir nichts drin haben. Jetzt ist das Erste natürlich, dass wir unsere Daten benötigen. Gehen Sie auf den Link in der Beschreibung und laden Sie die Daten herunter, die ich dort für die Projekte lebe. Dann werden wir es verbinden. Um das zu tun, gehen wir hier auf die linke Seite. Stellen Sie also sicher, dass Sie sich auf der Startseite oder der Startseite von Tableau befinden . Gehen wir also zur Textdatei. Und dann er, zuvor haben wir mit der Datenquelle Pig and Small gearbeitet . Jetzt werden wir mit dem Sales-Dashboard von Tableau Projects arbeiten . Gehen wir hinein. Und hier bekommen wir Dateien, die ähnliche Informationen haben wie die alten Datenquellen. Also lass uns hier etwas auswählen und auf Öffnen klicken. Jetzt sind wir also auf der Datenquellenseite, und wie Sie sehen können, haben wir unsere Daten jetzt mit Tableau verbunden. Ordnung, im nächsten Schritt werden wir unser Datenmodell in der Datenquelle erstellen Also müssen wir uns auf den Weg machen und unsere Daten verstehen. Ich werde das einfach von hier entfernen, um alles von Grund auf neu zu haben, also müssen wir unsere Daten in diesen Dateien verstehen , um zu wissen, was Dimension und was Tatsache ist. Gehen wir hier zu den Kunden und klicken Sie auf Daten anzeigen. Und wie Sie hier sehen können, haben wir nur zwei Spalten : Kundennummer und Kundenname. Das ist die Dimension, sie hat keine Fakten. Das heißt, der Tisch des Kunden ist eine Dimension. Gehen wir zum Schrank und gehen wir zum nächsten. Wir haben die Standorte, gehen wir rein und überprüfen die Daten. Wie Sie sehen können, haben wir Stadt, Land, Region, Bundesstaaten und so weiter. Diese Informationen sind ebenfalls dimensionale Informationen, weil wir keine Ereignisse darin haben, es ist nicht wirklich eine Tatsache. Gehen wir zum Schrank. Lasst uns den dritten überprüfen, die Bestellungen. Jetzt können wir hier sehen, dass wir einige IDs haben, wie die Kunden-ID, die Bestell-ID, die Produkt-ID. Dann haben wir einige Daten, wie hier zum Beispiel die Bestelldaten, wir haben die Versanddaten und auch einige Zahlen wie Verkaufsmenge, Gewinn und so weiter. Das ist also ein Indikator dafür, dass diese Tabelle eine Tatsache ist, denn wir haben viele Kennzahlen und wir haben auch Daten , die darauf hindeuten können, dass diese Tabelle Ereignisse enthält. Wenn Sie also eine solche Aufstellung sehen, in der Sie IDs, Daten und Kennzahlen haben, ist das ein wichtiger Indikator dafür, dass es sich bei dieser Tabelle um Fakten handelt. Die Befehle sind also Fakten. Gehen wir zum letzten zu den Produkten. So können wir sehen, dass wir die Produkt-ID, Kategorie, den Produktnamen usw. haben. Diese Informationen sind eine Dimension. Das heißt, diese Tabelle, die Produkte, ist eine Dimensionstabelle. Ordnung, wir haben jetzt einen Überblick über unsere Daten und können mit der Modulation in der Tabellendatenquelle beginnen Als Erstes können wir damit beginnen, die Fakten per Drag-and-Drop Das heißt, wir holen uns die Bestellungen und fügen sie in das Datenmodell hier drüben ein. Und danach fangen wir an, alle anderen Dimensionen in das Datenmodell einzubeziehen. Nehmen wir zum Beispiel die Kunden. Ziehen Sie es einfach als Relation hierher. Nun, wie Sie sehen können, wird Tab eine Beziehung erstellen. Es ist sehr wichtig, die Beziehung zu überprüfen. Wie Sie sehen können, entspricht die Kunden-ID der Kunden-ID, was korrekt ist Wir werden alle anderen Optionen standardmäßig hier in der Performance belassen , da wir uns jetzt nicht mit der Leistung befassen Zuerst müssen wir Sachen bauen und dann am Anfang prüfen, ob die Leistung schlecht oder gut ist. Belassen Sie alles als Standard. Lass uns zum nächsten gehen. Holen Sie sich den Standort, ziehen Sie ihn auch per Drag-and-Drop hierher. Und wir werden auch die Beziehung überprüfen, es wird die Postleitzahl sein die der Postleitzahl als Schlüssel entspricht. Und bei letzterem werden wir die letzte Dimension ermitteln, die Produkte, und sie ebenfalls in das Datenmodell einfließen lassen . Wir können die Beziehung überprüfen. Wie Sie sehen können, entspricht die Produkt-ID der Produkt-ID. Ordnung, wir haben also unser Datenmodell, in dem wir eine Tatsache haben und alle Dimensionen diesen Fakten verbunden sind. Und jetzt das nächste Mal , dass ich anfangen werde, die Namen zu ändern Lassen Sie uns zum Beispiel unsere Datenquelle in Vertriebsdatenquelle umbenennen unsere Datenquelle in Vertriebsdatenquelle umbenennen Und dann gehen wir zu den Tabellennamen und entfernen die CSV-Datei. Verbindet sich zu Recht. Und lass uns umbenennen, lass uns die Erweiterungen entfernen. Und auch für alles, einfach um ein schönes Datenmodell zu haben. Damit haben wir eine sehr schöne Benennung in den Tabellen. In Ordnung, es geht also um die Umbenennung. der nächsten Registerkarte werden wir die Datentypen für die Felder überprüfen, ob sie korrekt sind oder nicht Wenn Sie eine schlechte Datenqualität aus den Quellen haben, erhalten Sie manchmal seltsame Datentypen, die später zu vielen Problemen führen können , wenn Sie die Datenqualität nicht zu Beginn überprüfen. Also lass es uns schnell machen. Wir werden zu den Sendungen gehen. Wie Sie hier sehen können, haben wir alles ähnliche Zeichen und der Datentyp ist Zeichenfolge, sodass für die Produkte alles in Ordnung ist Lass uns zu den Orten gehen. Und jetzt können wir sehen, dass all diese Informationen geografische Informationen sind. Und wie Sie sehen können, sind alle Datentypen neben der Region hier korrekt. Wir können also zu einer Region wechseln Klicken wir also darauf und gehen wir zu Geografischer Rolle. Und hier haben wir die Art des Landes, Region. Gehen wir und wählen das aus. Und wir können sehen, dass das alle enthaltenen Zeichen sind und es sich um den Datentyp einer Zeichenfolge handelt, also ist auch alles in Ordnung, die Kunden. Gehen wir zu den Bestellungen. Und hier haben wir viele Felder. Es ist sehr wichtig, sich hier auf das Datumsfeld zu konzentrieren. Wie Sie also sehen können, haben das Bestelldatum und das Versanddatum beide das Datum Tup Date, was wirklich perfekt ist Und in vielen Situationen sehe ich viele Informationen als Datum, aber der Datentyp ist Zeichenfolge, und das liegt daran, dass wir beschädigte Daten in diesen Feldern haben Und jetzt die nächste wichtige Sache , um unsere Daten zu überprüfen, wir müssen gehen und unsere Zahlen überprüfen wir also sicher , dass alle unsere Zahlen den Datentyp Nummer haben. Wie Sie sehen können, haben alle unsere Felder den Datentyp Nummer. Und das ist wirklich wichtig, weil wir wollen, dass es sich bei diesen Zahlen um kontinuierliche Messwerte handelt, um die Diagramme zu erstellen. Das heißt, wenn Sie irgendwelche dieser Informationen als Zeichenfolge haben , was kann passieren in der Tabelle, und ich denke, das ist eine Dimension. Und dann können Sie es nicht in Ihren Grafiken verwenden, um Aggregationen wie Summe und Durchschnitt zu erstellen, weil es eine Dimension ist Deshalb ist es wirklich wichtig, zu überprüfen, ob all Ihre Zahlen den Datentyp Zahl haben, um sie als kontinuierliches Maß zu haben Ordnung, damit haben wir also eine sehr gute und solide Datenquelle. Die nächste Tabelle, in der ich versuche, die Daten zu verstehen, bevor ich mit der Erstellung von Visualisierungen beginne Lassen Sie mich Ihnen zeigen, was ich meine. Gehen wir zur Arbeitsblattseite und fangen wir an, Daten in der Datenquelle nach dem Zufallsprinzip zu überprüfen. Alles, was ich jetzt will, ist, näher an die Daten heranzukommen, an den Inhalt dieser Tabellen. Denn normalerweise haben wir bei Projekten viele Tabellen. Wenn Sie den Inhalt der Tabellen nicht verstehen, kann es sehr schwierig sein, Ihre Informationen zu finden und die richtigen Diagramme zu erstellen. Ich weiß, dass Sie mit den meisten dieser Informationen schon einmal geübt haben , aber ich wollte Ihnen zeigen, welche Schritte ich normalerweise innerhalb von Projekten mache , um wirklich schöne Visualisierungen zu erstellen Also gehe ich jetzt zum Beispiel und überprüfe, okay, was ist Kategorie? Welche Werte sind darin enthalten? Und damit kann ich sehen, dass wir drei Werte haben. Das heißt, wir haben eine geringe Kdonalität innerhalb der Kategorie. Und dann überprüfe ich ein anderes Beispiel. Nehmen wir an, die Unterkategorie Drache, Drobta kann sehen, dass zwischen diesen beiden Dimensionen eine gewisse Hierarchie besteht Und dann nehme ich etwas anderes, wie Jetzt können wir sehen , dass wir viele Duplikate in den Daten haben Duplikate in den Daten Was bedeutet, dass es vielleicht keine Beziehung zwischen diesen beiden Dimensionen und den Segmenten Wenn ich bis zum Anfang damit prahle, gibt es immer noch Duplikate, also gibt es keine Beziehung zwischen diesen Informationen Also gehe ich und lasse diese Informationen fallen. Ich kann sehen, dass wir drei Segmente haben. Das sind eigentlich Benutzersegmente und nicht für das Produkt. Wie Sie sehen können, lernen wir Schritt für Schritt die Daten in unserer Datenquelle kennen. Der nächste Schritt , der interessant ist, dass wir viele Länder in unserer Datenquelle haben. Lassen Sie uns das Land also per Drag-and-Drop verschieben. Wie Sie sehen können, haben wir nur ein Land. Bei diesen Daten handelt es sich um Daten aus den USA. Dann interessant, welche Regionen haben wir in den Daten? Das heißt, wir haben alle vier Regionen und Staaten und so weiter. Wie Sie sehen können, durchsuche ich nur die Daten. Das ist also ein wirklich wichtiger Schritt , um das Geschäft zu verstehen und Diskussionen mit den Benutzern der Dashboards zu beginnen , die Sie gerade erstellen Lesen Sie Ihre Daten, verstehen Sie Ihre Daten bevor Sie Diagramme oder Visualisierungen erstellen Ordnung. Sobald Sie mit dem Durchsuchen und Verstehen unserer Daten fertig sind , können wir mit dem nächsten Schritt fortfahren und mit der Erstellung unserer Diagramme beginnen 196. 4 Build-Charts: Ordnung, jetzt beginnen wir mit der Implementierung der Anforderungen, indem wir die Diagramme erstellen. Und wir werden mit den ersten Diagrammen beginnen , wo wir Pfannen erstellen Die Anforderung besagt, dass eine Zusammenfassung der gesamten Verkaufsgewinne und der Menge für das aktuelle Jahr und das Vorjahr angezeigt gesamten Verkaufsgewinne und Menge für das aktuelle Jahr und das Vorjahr Vergessen wir nicht die Anforderung, dass das Dashboard es Benutzern ermöglichen sollte, das Dashboard es Benutzern ermöglichen sollte historische Daten zu überprüfen, indem ihnen die Möglichkeit bietet, das gewünschte Jahr bis zum aktuellen Jahr auszuwählen . Lassen Sie uns nun mit dem ersten Bereich beginnen, in dem wir uns auf den Gesamtumsatz konzentrieren werden. Gehen wir nun zu unseren Daten. Gehen wir zu den Bestellungen und überprüfen die Informationen, die wir im Verkauf haben. Lass es uns zum Text hier drüben bringen. Und jetzt, mit dem Gesamtumsatz in unseren Daten für alle Jahre. Die Anforderung besagt jedoch, dass wir den Gesamtumsatz für das laufende Jahr angeben müssen. Nehmen wir zum Beispiel das Bestelldatum und legen es hier auf die Straße. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir die Verkäufe für alle Jahre und nicht nur für das aktuelle Jahr. Das bedeutet also, dass ich das Gefühl haben muss, dass nur die Verkäufe für das letzte Jahr für 2023 angezeigt werden. Um das zu tun, müssen wir ein neues berechnetes Feld erstellen. Also lass uns das machen. Und wir werden es Umsatz für das laufende Jahr nennen. Und dann kann die Funktion ganz einfach sein. Wir werden prüfen, ob das aktuelle Jahr 2023 ist. Wenn das stimmt, werden wir die Verkäufe zeigen. Sonst werden wir nichts zeigen. Und dafür werden wir die F-Bedingungen verwenden. Also lass uns das nutzen. Und dann brauchen wir das Jahr des Bestelldatums. Die Bedingung basiert auf dem Jahr. Also, wenn das Jahr 2023 entspricht, was kann dann passieren? Wir werden die Verkaufsrechte bekommen. Andernfalls, wenn es nicht 2023 ist, will ich nichts, also wird es Null sein. Das ist es also. Lass es uns wieder beenden. Die Logik ist sehr einfach. überprüfen das Jahr des Bestelldatums. Wenn es 2023 ist, zeigen Sie die Verkäufe an. Wenn es falsch ist, dann zeig nichts, es wird Null sein. Also lass uns gehen und auf Okay klicken. Und damit haben wir ein neues berechnetes Feld, den Umsatz des laufenden Jahres. Gehen wir und holen es uns in die Ansicht hier drüben , um die Daten zu überprüfen. Wie Sie nun sehen können, zeigt uns dieses Feld jetzt nur die Verkäufe für das aktuelle Jahr 2023. Dies ist für die ersten Felder, aber in den Anforderungen heißt es, dass wir auch die Verkäufe des Vorjahres anzeigen müssen . Das heißt, wir müssen die Verkäufe des Jahres 2022 ausweisen . Um das zu tun, müssen wir auch hier wieder ein neues berechnetes Feld erstellen, um diese Anforderung zu erfüllen. Gehen wir also zu den Verkäufen des aktuellen Jahres und gehen dupliziert vor, um die neuen berechneten Felder zu erstellen Gehen wir also hin und bearbeiten es. Also, was wir jetzt tun werden, es ist wirklich einfach. Anstatt 2023 werden wir es um ein Jahr kürzer machen . Es kann 2022 sein. Ordnung, also lass uns gehen und sagen, okay, damit haben wir das Vorjahr der Verkäufe. Gehen wir jetzt und überprüfen die Werte. Ich nehme es einfach und setze es hier zwischen diese beiden Werte. Und damit haben wir, wie Sie sehen können, den Umsatz des Vorjahres. Damit haben wir also den Umsatz 2022. Jetzt haben wir also die beiden Hauptberechnungen für die Projekte. Wir haben das aktuelle Jahr und das Vorjahr für die Verkäufe. Wie macht man diese beiden Felder dynamisch? Wir können die Parameter in Tableau verwenden. Bevor wir den Parameter erstellen, müssen wir nun ein weiteres berechnetes Feld erstellen, um Bestelldaten für die Jahre zu erhalten, sodass wir sie später im Parameter verwenden können. Also lass mich dir zeigen, was ich meine. Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen. Nennen wir es Bestelldaten und Jahre. Was wir dann sagen werden , wir können die Funktion Jahr verwenden und darin werden wir die Bestelldaten haben. Dieses Feld gibt immer die Jahre des angegebenen Bestelldatums zurück . Lass uns gehen und auf Okay klicken. Jetzt werden wir unseren Parameter erstellen. Klicken Sie mit der rechten Maustaste hier und erstellen Sie einen Parameter. Wir müssen gehen und ihm einen Namen geben. Es wird ein Jahr ausgewählt und der Datentyp wird Integer sein da es Jahre sein werden. Es gibt also keinen Float. Und jetzt müssen wir definieren, was als Wert in diesem Parameter verwendet werden darf . Wenn Sie alles lassen, können die Benutzer alles einfügen, was nicht wirklich gut ist , denn dann müssen die Benutzer raten, wie viele Jahre wir in unseren Daten haben? Stattdessen müssen wir ihnen eine vordefinierte Liste aller Jahre geben ihnen eine vordefinierte Liste , die wir in unseren Daten haben. Dafür schauen wir uns hier eine Liste an. Und dann werden die Werte in diesem Parameter aus dem neuen berechneten Feld stammen, das wir als Jahre für das Bestelldatum bezeichnet haben . Gehen wir hier rüber, fügen den Wert hinzu und wählen dann unser neues berechnetes Feld aus . Das ist wirklich gut. Erstens, weil es automatisch ist, müssen Sie nicht all diese Jahre manuell hinzufügen. Und zweitens, vielleicht bekommen Sie ein neues Jahr in Ihren Daten. Und Sie müssen diese Informationen nicht manuell hinzufügen, sie werden automatisch zur Liste hinzugefügt. Es geht uns fast gut, aber ich bin mit dem Format nicht wirklich zufrieden. Wie Sie sehen können, haben wir den südlichen Punkt erreicht. Gehen wir zum Anzeigeformat und was wir tun können, gehen wir zum benutzerdefinierten Zahlenformat. Lassen Sie uns auch all diese Dezimalstellen entfernen. Die Anzeigeeinheit wird keine sein, die untergeht. Also was wir tun werden, wir werden hier drüben zum Zahlenzusatz gehen . Lassen Sie uns all diese Dezimalstellen und auch das 1.000-Trennzeichen entfernen. Ordnung, das ist also alles. Dann klicken wir hier drüben. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt die Jahre ohne Trennzeichen , sodass wir den aktuellen Wert auf das letzte Jahr setzen müssen. Gehen wir hier zum aktuellen Wert und wählen 2023 aus. Das ist alles für diesen Parameter. Gehen wir und drücken oder k. Und wie Sie sehen können, haben wir es auf der linken Seite. Lassen Sie uns nun mit den Parametern loslegen und sie den Benutzern zeigen. Oder zeige den Parameter für die Ansicht an. Und jetzt können die Benutzer hier hingehen und das aktuelle Jahr auswählen. Wie Sie sehen können, ändert sich aus unserer Sicht nichts, wenn ich die Jahre auswähle . Und das liegt daran, dass wir diesen Parameter jetzt nicht in der Berechnung verknüpft haben . Und das ist genau unser zweiter Schritt. Lass uns das machen. Gehen wir hier zu den Verkaufszahlen für das aktuelle Jahr und bearbeiten sie. Anstatt dieses statischen Werts für 2023 fügen wir jetzt unser Barometer hinzu Schreiben wir den Namen des Barometers, das es ist. Wählen Sie Jahr und fertig. Also, was du jetzt sagst. Das Jahr des Bestelldatums entspricht der Auswahl durch den Benutzer Dann zeige die Verkäufe an, sonst zeige nichts. Lass uns gehen, okay, lass uns gehen und das versuchen. Konzentrieren wir uns also auf die Verkäufe im laufenden Jahr und ändern wir den Wert auf 2022. Und wie Sie jetzt sehen können, ist das aktuelle Jahr für die Verkäufe das Jahr 2022. Und das Gleiche, wenn du hierher gehst und es 2021 schaffst. Wie Sie sehen, ist alles dynamisch und die Benutzer können jetzt auswählen, was das aktuelle Jahr ist. Jetzt der nächste. Jep. Damit werden wir es in das Vorjahr integrieren es in das Vorjahr Gehen wir zum Vorjahr und bearbeiten es. Und das Gleiche, statt 2022 sagen wir „Jahr auswählen“. Aber da wir jetzt über das Vorjahr sprechen , was wir tun werden, werden wir ein Jahr abziehen . Das setzt fest. Lass uns jetzt gehen, lass uns nochmal testen. Also 2023, alles ist in Ordnung. Lass uns das aktuelle Jahr auf 2022 umstellen. Also lass uns das machen. Jetzt können wir sehen, dass diese beiden Werte auf unsere Auswahl reagiert haben. Jetzt ist das Vorjahr 2021 und das aktuelle Jahr ist 2022. Damit haben wir die erste Anforderung in unserer User Story erfüllt , wo die Benutzer entscheiden können , welches Jahr das aktuelle Jahr sein soll. Und wir haben es mithilfe der Parameter komplett dynamisch gemacht. Ordnung, damit haben wir unsere wichtigsten Berechnungen für dieses Projekt, bei denen wir das aktuelle Jahr und das Vorjahr der Verkäufe haben . Als nächsten Schritt wollen wir, wie wir uns im Mocap entschieden haben, die Unterschiede zwischen dem aktuellen und dem Vorjahr aufzeigen zwischen dem aktuellen und dem Vorjahr aufzeigen Und wir werden es als Prozentsatz um den KPI anzuzeigen Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen, das wir als prozentualen Differenzumsatz bezeichnen Die Berechnung kann sehr einfach sein, also subtrahieren wir das aktuelle Umsatzjahr vom Vorjahr Aber jetzt, da wir es als Prozentsatz darstellen wollen, müssen wir es durch das Vorjahr dividieren Fügen wir Anfangs - und Endklammern geteilt durch die Summe des Vorjahres. Damit erhalten wir den Prozentsatz der Unterschiede zwischen dem aktuellen Jahr und dem Vorjahr für den Umsatz. Lass uns gehen und okay drücken. Und damit haben wir unsere neuen berechneten Felder. Und was wir jetzt tun werden, wir werden das Format in Prozent ändern. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf. Und dann gehen wir zu Standardeigenschaften, Zahlenformaten und jetzt gehen wir zum Prozentsatz. Und lass uns nur eine Dezimalzahl haben. Lass uns zuschlagen, okay. Um diese Werte für das Jahr anzuzeigen, entfernen wir das Jahr. Und jetzt wollen wir den Wert der Unterschiede zwischen dem aktuellen und dem Vorjahr überprüfen Unterschiede zwischen dem . Wie Sie sehen, liegen die Unterschiede zwischen dem aktuellen Jahr und dem Vorjahr bei etwa 29%. Wir können also erneut unseren Parameter überprüfen, Wir können also erneut unseren Parameter überprüfen um festzustellen, ob alles einwandfrei funktioniert. Gehen wir also bis 2023. Wie Sie sehen können, beträgt der Unterschied jetzt nur noch 20% In Ordnung. Bei uns haben wir also fast alles, was wir brauchen, um unsere Tarife zu senken. Also werde ich dieses erste Blatt als Test bezeichnen , nur um die Daten zu testen. Lassen Sie uns also ein neues Arbeitsblatt erstellen, KPI Sales. Und wir können damit beginnen, unsere Tariftabellen zu erstellen. Wenn Sie jetzt unsere Obergrenze überprüfen, besteht unser KPI darin dass der erste Teil die Hose in der wir die großen Zahlen haben und der zweite Teil die Spark-Linie. Hier haben wir zwei Möglichkeiten Entweder erstellen wir für jeden Abschnitt ein eigenes Blatt, oder wir machen alles in einem Blatt, wie das gesamte QBI in einem Blatt. Und das werden wir tun Also was wir mit dem Titel machen werden, es wird die Pfanne sein. Also werden wir alle Informationen der Pfanne in den Titel und dann in die Ansicht einfügen . Wir werden gehen und unsere Spark-Line bauen. Fangen wir zuerst mit den Pfannen an. Was wir zur Information benötigen ist das aktuelle Verkaufsjahr Gehen wir und schauen uns die Details an. Und dann ist die zweite Information, die wir benötigen, der Unterschied zwischen den Verkäufen. Schauen wir uns also auch die Details hier an. Und das war's vorerst. Gehen wir jetzt zum Titel und beginnen mit dem Aufbau der Pfanne Doppelklicken Sie auf den Titel. Und jetzt geben wir in der ersten Zeile den Namen der Maßnahme an. Es wird also der Gesamtumsatz sein. Und dann die zweite Information, es werden die aktuellen Verkaufsjahre sein. Gehen wir also hier zu Einfügen und fügen die Summe der Verkäufe des aktuellen Jahres hinzu. Und die dritte Information werden die Unterschiede sein . Also eine neue Zeile. Gehen wir und fügen unsere Berechnung hinzu, die Umsatzdifferenz. Gehen wir jetzt und klicken auf eine Leitung , um die Informationen zu sehen. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt den Gesamtumsatz. Wir haben auch die Gesamtzahl der Verkäufe für dieses Jahr. Am Ende haben wir die Unterschiede. Jetzt werden wir anfangen, diesen Plan zu formatieren. Also, was wir tun werden, gehen wir hier rüber zum Gesamtumsatz. Machen wir es zum ersten Tableau-Buch. Dann lassen Sie uns es etwas weiter auf 14 reduzieren. Nächstes Jahr werden wir uns der Summe zuwenden und sie richtig groß machen. Wählen wir das aus. Lassen Sie uns die Schrift fett formatieren. Tableau Bold. Und dann lassen Sie uns die Schrift beispielsweise auf 2022 erhöhen und sie auch fett formatieren. Hier müssen wir es wirklich groß machen , los geht's und auf Anwenden klicken. Nur um die Zahlen zu überprüfen, wie Sie sehen können, ein Gesamtumsatz klein, dann eine große Zahl, was wirklich großartig ist. Jetzt können wir die nächste auswählen. Wählen wir zum Beispiel das Tableau Semibold und stellen dann die Größe 220 Dann gehen wir und fügen hinzu. Das hebt sich gegenüber dem Vorjahr ab. In Ordnung, gehen wir und klicken auf Anwenden. Jetzt sieht alles gut aus. Es ist nicht wirklich relevant, diese Informationen anzuzeigen. Es ist sehr fett in unseren Daten. Gehen wir also hierher und ändern die Schriftarten zurück zu Tableau Po und ändern wir auch die Farbgebung. So etwas wie hier, wirklich hellgrau. Wie Sie sehen können, sieht alles gut aus. Lassen Sie uns nun die Farbe und das Format des Textes ändern , da dies keine wirklich relevanten Informationen sind. Also gehen wir hier rüber und ändern es wieder in Tableau Pok Und dann gehen wir zur Färbung über und machen es ein bisschen hellgrau Lass uns gehen und zuschlagen, okay. Jetzt können Sie sehen, dass unsere Pfanne wirklich gut aussieht. Lass uns gehen und zuschlagen. Okay. Was ich tun werde, ich werde einfach das Format der Gesamtverkäufe ändern , richtig? Klicken Sie auf das aktuelle Verkaufsjahr und dann gehen wir zum Format über. Anstatt die Achse zu verwenden, gehen wir zum Panoramabereich hier drüben und wechseln zum Zahlenformat. Gehen wir zur benutzerdefinierten Zahl, entfernen die Dezimalzahlen, wir als Einheit 1.000 an, um das Lesen zu vereinfachen, und fügen wir das Dollarzeichen in das Präfix ein. Jetzt sieht es professioneller aus. Also haben wir das Dollarzeichen und auch die Zahl ist auf 2000 gerundet. Ordnung, also was fehlt als Nächstes in unserem KPI Wenn Sie sich das Modell ansehen, haben wir uns entschieden, den KPI Simple hinzuzufügen Wir benötigen ein Symbol, das anzeigt, ob der Umsatz steigt oder fällt Um das zu tun, gehen wir auf die Unterschiede ein und ändern die Formate. Gehen wir also zu den Unterschieden der Formate über. Und dann gehen wir hier zum Zahlenformat. Und gehen wir zum Benutzerdefiniert. Und dann fügen wir das folgende Format hinzu, um den PI anzugeben. Ich werde dieses Format auch in der Beschreibung belassen , damit Sie es kopieren und einfügen können. Folgendes sehen wir, wenn der Prozentsatz positiv ist, wird er steigen. Wenn es sich um eine negative Zahl handelt, kann sie sinken. Und wenn Sie dem Prozentsatz weitere Dezimalzahlen hinzufügen möchten, können Sie hier natürlich Prozentsatz weitere Dezimalzahlen hinzufügen möchten, Null hinzufügen Wie Sie sehen können, kann sich das Format ändern, sobald ich Null hinzufüge kann sich das Format Aber dafür hätte ich jetzt gerne nur eine Dezimalzahl. In Ordnung, das ist also alles. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir eine wirklich professionelle Band , in der wir den Gesamtumsatz des laufenden Jahres haben. Außerdem haben wir die Unterschiede zwischen dem aktuellen Jahr und dem Vorjahr anhand eines wirklich schönen PI ermittelt. Natürlich können wir es testen. Lass uns den Parameter auf der rechten Seite zeigen. Gehen wir zum Beispiel ins Jahr 2022. Und wie Sie sehen können, ändert sich 2021 alles perfekt. Und jetzt können Sie sehen, dass der Pfeil nach unten zeigt, weil das Vorjahr höher war als das aktuelle Jahr, perfekt . Damit haben wir, wie Sie im Titel sehen können, die Pfanne erstellt. Nun der nächste Schritt , den wir machen werden, um die Funklinie zu erstellen. In Ordnung, also lass uns jetzt gehen und unsere Sparkline bauen. Es wird auf den Monaten basieren, vergiss die Anforderungen nicht. Es soll die aktuellen Verkäufe auf der Grundlage des Monats anzeigen und dann mit den Verkäufen des Vorjahres verglichen werden. Lassen Sie uns also zuerst den Parameter auf 2023 umstellen. Und lass uns unser Bestelldatum in die Spalten eintragen. Und was wir jetzt tun werden, statt Jahre zu haben, lassen wir es auf Monate umstellen. Und dann können wir die erste Maßnahme ergreifen. Es werden die aktuellen Verkaufsjahre sein. Lass es uns in die Reihen aufteilen. Und jetzt hätte ich statt einer diskreten Linie gerne eine durchgehende Linie. Gehen wir also zu den Monaten unseres Jahres über, richtig? Klicken Sie darauf und schalten Sie es auf kontinuierlich um. Was wir nun tun werden, wir wollen es mit dem Vorjahr vergleichen. Um das zu tun , schauen wir uns die Umsätze der vergangenen Jahre an. Und da es sich bei den beiden Diagrammen nun um Liniendiagramme handeln wird und sie übereinander liegen werden, wir die Namen und Werte der Kennzahlen verwenden. Lassen Sie es uns also auf die Achse hier drüben fallen lassen. Jetzt stellen Sie vielleicht fest, dass wir Brock in unserer Pfanne haben. Wir haben hier also quasi einen Bereich zwischen dem niedrigsten Wert und dem höchsten Wert Das wollen wir nicht, aber wir werden es später reparieren. Mach dir darüber keine Sorgen. Konzentrieren wir uns jetzt weiter auf die Funkenlinien, sodass wir unsere beiden Linien haben. Jetzt fehlt es, den höchsten und den niedrigsten Wert des laufenden Jahres hervorzuheben den höchsten und . Um nun diese beiden Kreise in den Vordergrund zu rücken, müssen wir eine weitere Maßnahme ergreifen. Aber zuerst müssen wir es mit berechneten Feldern berechnen. Lassen Sie uns also ein neues berechnetes Feld erstellen, und wir nennen es Min Max of the Sales. Jetzt suchen wir also nach dem höchsten und dem niedrigsten Wert der Verkäufe. Um das zu tun, werden wir einen Zustand anhand der FL-Anweisungen überprüfen . Fangen wir also mit dem ersten an. Wir werden sagen, ob es sich um die Summe des aktuellen Jahres handelt, und jetzt werden wir prüfen, ob dieser Wert der höchste zwischen allen anderen aktuellen Verkäufen ist . Was wir also tun werden, wir können die Funktionen von Window und Max verwenden , da wir nach dem höchsten Wert suchen. Und dann vergleichen wir darin all diese aktuellen Jahre, aktuelle Verkaufsjahr. Jetzt überprüfen wir nur ob Sie den höchsten Wert haben, das stimmt, was kann dann passieren? Zeigt den Wert des aktuellen Verkaufsjahres an. Das heißt, wenn Sie den höchsten Wert haben, dann zeigen Sie sich selbst. Zeig den Wert. Andernfalls suchen wir nach dem niedrigsten Wert, LF. Wir nehmen die gleichen Sachen, einige davon entsprechen dem aktuellen Jahr. Aber jetzt werden wir statt Window Max Window verwenden. Ich werde einfach alles von hier kopieren und Max durch mich ersetzen . Was kann nun passieren, wenn Sie den niedrigsten Wert haben? Wir werden die gleiche Show für dich machen. Also werden wir auch den Wert des aktuellen Ohrs für den Umsatz aufzeigen . Andernfalls wollen wir keinen Wert sehen. Also was wir tun werden, wir werden gehen und sagen, das war's, die Berechnung ist gültig, gehen wir und nehmen. Ok, wir haben es als neues Feld, aber ich würde den Wert gerne testen, ob er funktioniert, anstatt ihn jetzt in die Grafik zu werfen. Gehen wir zu einem anderen Blatt über. Lasst uns das andere Date mit der Rose nehmen. Wechseln Sie zum Monat. Ich möchte nur überprüfen, ob alles in Ordnung ist. Schauen wir uns das aktuelle Verkaufsjahr an. Damit haben wir nun die Verkäufe jedes Monats. Und jetzt holen wir uns das neue berechnete Feld, das Min-Max-Feld, und legen es hier drüben ab. Schauen wir uns jetzt die Tabelle an. Was ist der niedrigste Wert? Es wird der Februar sein. Wie Sie sehen können, haben wir das Minimum und was ist der höchste Wert? Es ist November. Wie Sie sehen können, funktioniert diese Berechnung hier. Meine Empfehlung an Sie: Wenn Sie etwas Kompliziertes erstellen, testen Sie immer am Tisch, um die Zahlen zu sehen , bevor Sie zu Kreisen oder Linien wechseln . Diese Tabellen können wir überprüfen. Peter, lass uns zu unseren QBI-Verkäufen zurückkehren und unseren neuen Wert, die Minmax-Verkäufe, nehmen und ihn in den Zeilen platzieren Damit haben wir unsere neuen Charts, weil wir hier eine neue Kennzahl haben. Wir haben auch auf der Registerkarte Neue Markierung für den Minmax. Gehen wir nun zu dieser Registerkarte, um den Minmax anstelle der Automatik zu konfigurieren Wir wollen es haben, wir werden es ein bisschen schneller machen , um die Kreise zu sehen, die wir hier haben, das Minimum und das Maximum. Gehen wir nun zum ersten Diagramm. Also werden wir es hier umschalten und sicherstellen, dass es nicht automatisch , sondern eine Linie ist, weil wir als X gehen und diese beiden Diagramme zu einem zusammenführen werden. Um das zu tun, werden wir die Doppelachse verwenden. Klicken Sie hier mit der rechten Maustaste auf Minmax Verwenden Sie die Doppelachse Auf der rechten Seite, und vielleicht verstecke es einfach von der rechten Seite hier drüben. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt diese Kreise über unseren Liniendiagrammen. Damit heben wir den höchsten und den niedrigsten Wert in unserer Spark-Linie hervor. Jetzt haben wir unsere Spark-Linie, aber jetzt gehen wir zurück zu unserer Pfanne und reparieren sie. Wie Sie sehen können, haben wir eine Reihe. Und das liegt daran, dass wir in der Ansicht den Monat als fortlaufende Felder verwenden und die Tabelle daraus einen Bereich machen. Das ist der Nachteil, wenn wir alles in einem Diagramm haben , das quasi miteinander verwandt ist, was wir tun können. Wir werden das Problem beheben, indem wir wie folgt vorgehen. Um das Problem zu beheben, werden wir einen Trick anwenden, um zu beheben und es reagiert nicht auf die Dinge, die wir in unserer Sicht haben. Gehen wir und doppelklicken wir auf den ersten. Und wir werden am Ende hinzufügen, Prackets. Fügen wir es auch am Ende zu den Anfängen hinzu. Und lass uns zuschlagen. Okay. Und da sich nichts geändert hat, weil wir in den Titel gehen und Dinge ändern müssen, aber lassen Sie uns diese Dinge weiter ändern. Gehen wir zum zweiten, doppelklonen und öffnen Sie Pcketstends Lass es uns zu den Anfängen hinzufügen. Also lass uns gehen und zuschlagen. Okay. Also, der nächste Tipp ist, wir gehen in den Titel rein und fangen an, ihn zu reparieren. Doppelt. Und wie Sie sehen können, fehlende Felder, weil es sich bei Tableau um neue Felder handelt , die nebeneinander liegen. Ich gehe und füge die Summe der Verkäufe des aktuellen Jahres hinzu. Und dann werde ich gehen und die fehlenden Felder entfernen. Das Gleiche gilt für den zweiten. Wir werden diese Unterschiede hinzufügen. Und entferne auch das fehlende Feld. Wir müssen die Farbe wieder von Rot ändern , weil es eine Warnung war. Und fügen wir es auch als Plakette für das zweite hinzu. In Ordnung, also lass uns gehen und zuschlagen. Okay, wie Sie jetzt sehen können, ist alles auf neuronale Signale gepackt und wir haben wieder unsere Pfanne. Okay, damit haben wir unser Diagramm erstellt. Und der nächste Schritt ist, dass wir es formatieren , um ein schönes Diagramm daraus zu machen, oder? Und das beinhaltet eine Menge Dinge wie das Entfernen der Linien, das Entfernen der Noten, das Entfernen der Überschriften, die Achsen, Hinzufügen von Farben, alles vereinfachen, oder? Fangen wir also mit den einfachen Dingen an, bei denen wir diese Raster und Linien entfernen Also direkt im leeren Bereich, gehe zum Formatieren. Und dann gehen wir hier auf die linke Seite . Gehen wir zu den Linien. Lassen Sie uns die Nulllinien auf Null überprüfen. Gehen wir zu den Reihen. Entferne auch das Gitter. Wie Sie sehen können, haben wir hier in der Mitte keine Linien. Gehen wir zum Stromnetz hier drüben. Gehen wir zu den Laken und fangen alles zu entfernen, wie es sich für eine Linie gehört. Keine. Damit entfernen wir alles in unserem Netz. In Ordnung. Wie Sie sehen können, haben wir all diese Linien in unseren Diagrammen bereinigt und alles sieht wirklich sauber aus. Im nächsten Schritt werden wir mit der Achse und den Headern arbeiten Gehen wir und entfernen die Achse hier drüben. Klicken Sie also mit der rechten Maustaste darauf und lassen Sie uns den Header entfernen. Jetzt fragen wir uns vielleicht, warum wir viele Dinge entfernen. Und das liegt daran, dass, wenn Sie in den Dashboards viele Informationen hinzufügen, Sie die Benutzer ablenken werden Und sie werden sich nicht auf die wichtigen Dinge konzentrieren , die die Trends in der Ansicht zeigen Wir müssen also viele Informationen reduzieren und nur die relevanten Informationen präsentieren. Also hier müssen wir wirklich sehr minimalistisch im Design sein . Was jetzt noch übrig ist, sind die Monate von hier. So sehr dirigiert. Gehen wir zur Bearbeitung unter Wir wollen den Titel daraus entfernen, also lassen Sie uns auch den entfernen Wir gehen hin und geben an, dass es sich bei diesen Informationen um Monate handelt, zu Recht Verhalten und Format. Dann lassen Sie uns zu den Daten von drüben gehen und Abkürzungen verwenden. Sie können jetzt sehen, dass wir Abkürzungen für jeden Monat haben. Lass uns das klären. Jetzt ist es das Ziel, es den Benutzern zu zeigen. Diese Parklinie basiert auf den Monaten und wir möchten nicht all diese Informationen anzeigen. Es reicht also, nur wenige Werte anzuzeigen. Deshalb möchte ich jetzt nur Januar und Dezember zeigen. Entferne alle anderen Informationen. Sobald Sie also sehen, dass es Januar und Dezember sind, werden Sie sofort verstehen, dass dies auf den Muskeln basiert. Also, was wir tun werden, werden das X noch einmal bearbeiten und das X ändern. Gehen wir zu den Häkchen hier drüben und gehen wir zu Korrigiert. Als Nächstes werden wir das Häkchen ändern. Es wird also im Januar beginnen und den Dezember-Wert nach dem Intervall von 11 Werten anzeigen . Es kann den letzten Monat anzeigen. Wie Sie jetzt sehen können, zeigen wir Januar. Und nur Dezember, und alles dazwischen wird nicht angezeigt. Das ist es also. Lass uns es auch schließen. Wir haben diese Nullen. Gehen wir und entfernen Also klicken Sie mit der rechten Maustaste und verstecken Sie die Indikatoren. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt alles bereinigt und wir haben nur die Liniendiagramme, und hier geben wir an , dass sie auf dem Monat basieren. Was jetzt noch übrig ist, ist die Färbung unserer Diagramme. Also wie gesagt, ich folge hier nur vier Farben. Also hier haben wir unsere Grundfarben. Aber jetzt lass uns gehen und diese Informationen ändern. Jetzt machen wir es, wir werden gehen und die Linien ändern. Gehen wir zu den Linien hier drüben und fangen wir an, an der Färbung zu arbeiten. Es färbt sich jetzt. Wir möchten, dass das aktuelle Verkaufsjahr sehr dunkelgrau ist. Und das Vorjahr wird wie im Hintergrund hellgrau sein. Um das zu tun, doppelklicken wir auf den ersten Wert. Was wir jetzt tun werden , wir können unsere Farben anstelle der benutzerdefinierten Farben hier hinzufügen . Um es nur einmal zu konfigurieren und es weiterhin in allen anderen Diagrammen zu verwenden, beginnen wir mit der Konfiguration der Farben. Lass uns hier auf den ersten Verkauf klicken. Stellen Sie also sicher, dass Sie es auswählen. Dann machen wir es so etwas wie hier, ein sehr dunkles Grau. Und als Nächstes werden wir weitere benutzerdefinierte Farben hinzufügen. Also lass uns darauf klicken. Damit haben wir, wie Sie sehen können, die erste Farbe definiert. Und lass uns gehen und auf Okay klicken. Damit haben wir also die erste Farbe definiert. Gehen wir zum Verkauf des Vorjahres und machen wir auch eine neue Farbe. Gehen wir also zu dem Siegel hier drüben darunter. Und machen wir es so etwas wie hier. Es wird hellgrau sein. Und lass es uns leichter machen. In Ordnung. Etwas wie das hier. Fügen wir benutzerdefinierte Farben hinzu und klicken Sie auf. Okay? In Ordnung. Also jetzt lass uns zuschlagen. Okay. Und damit, wie Sie sehen können, wird das aktuelle Jahr das schwarze oder das sehr dunkelgraue sein . Und im Hintergrund haben wir das Verkaufsjahr des Vorjahres. Als Nächstes werden wir also die Farbe dieser beiden Kreise ändern . Gehen wir also zum Minimax und zu den Marks hier drüben. Und lassen Sie uns die Minimax-Verkäufe übernehmen, indem die Kontrolle behalten und es den Farben überlassen In Ordnung, also gehen wir jetzt zu Farben in den Farben über. Nun, statt automatisch, wechseln wir hier drüben auf Benutzerdefiniert, das letzte. Und dann werden wir die Schritte auf nur zwei Schritte ändern . Jetzt beginnen wir mit der richtigen Farbe, wo wir den Maximalwert definieren werden. Also lass uns reingehen. Und jetzt können wir unsere dritte Farbe definieren. Also lasst uns hier auf Empty Sale klicken. Und lassen Sie uns den Code unserer dritten Farbe hinzufügen, das Türkis. Ordnung, dann lass uns hier weitere benutzerdefinierte Farben hinzufügen. Wie Sie sehen können, haben wir unsere dritte Farbe. Klicken wir auf Okay. Und jetzt müssen wir die linke Farbe definieren. Es wird der Mittelwert sein. Klicken Sie also auf Kunst und wir definieren unsere vierte Farbe. Klicken Sie auf die leere Zelle hier drüben. Fügen wir den Code für die Orange hinzu und fügen ihn dann zu den benutzerdefinierten Farben hinzu. Und damit haben wir unsere vier Farben, die wir in all unseren Diagrammen innerhalb dieser Projekte verwenden können . Lass uns auf Ok klicken. Und klicken Sie auf Ok. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir unsere beiden Kreise, den höchsten Wert, den Mittelwert , anhand unserer Farbgebung ermittelt. Der letzte Schritt, den ich zu diesem Diagramm hinzufügen werde besteht darin, die Deckkraft dieser beiden Kreise zu verringern Gehen wir zu den Farben hier drüben über und reduzieren sie von 100 auf etwa 70%, das entspricht. Ordnung, jetzt der nächste Schritt nach dem Formatieren unserer Diagramme, was wir tun werden, werden wir gehen und mit dem Tooltip arbeiten. Wenn Sie mit der Maus über eine beliebige Stelle in den Zeilen fahren, können Sie sehen, dass wir einen Tooltip haben und der ist nicht wirklich nett. Wie Sie sehen können, sieht es aus wie Berechnungen und ist für Menschen nicht lesbar. Was Sie jetzt tun werden, wir werden diese Informationen bearbeiten. Um das zu tun, gehen wir zum Tooltip hier in den Markierungen und dann holen wir uns dieses Feld hier. Wir können in diesem Fenster sehen, dass es sehr ähnlich ist, als ob Sie einen Titel oder einen beliebigen Text in Tableau bearbeiten. Hier haben Sie zwei verschiedene Arten von Text. Derjenige, der nicht hervorgehoben ist, wird statisch sein, und derjenige, der mit diesem hellgrauen Hintergrund hervorgehoben ist . Es wird aus den Charts kommen. Was wir tun werden, wir werden all diese Informationen entfernen und anfangen, unseren Tooltip zu erstellen. Fangen wir mit dem ersten an, Vertrieb, und dann machen wir los. Und dann fügen wir den Monat hinzu. Wir gehen hier rüber zu Inserts und fügen dann die Bestelldaten des Monats ein. Und hier werden wir das aktuelle Jahr hinzufügen. Wir können zum Beispiel das Barometer für das gewählte Jahr verwenden , aber wir werden ein Problem haben, da wir dafür die Verkäufe des Vorjahres anzeigen Um die Jahre auf der Werkzeugregisterkarte anzuzeigen, werden wir einige berechnete Felder erstellen Lassen Sie uns das einfach schließen und wir werden später darauf zurückkommen. Schauen Sie jetzt einfach in der Werkzeugtabelle nach. Wie Sie sehen können, werden wir Angebote für März, April usw. erhalten . Wir haben also nicht viele Formationen. Aber jetzt lasst uns berechnete Felder erstellen. Jetzt nennen wir es das aktuelle Jahr, also wird es wirklich einfach sein. Es wird der Wert sein, den der Benutzer aus dem Parameter ausgewählt hat. Das ist ein ausgewähltes Jahr. Das ist es, okay? Wie Sie sehen können, haben wir das aktuelle Jahr in der Datenbank. Lass uns ein weiteres für das Vorjahr erstellen. Voriges Jahr. Und das wird es auch sein. Wählen Sie ein Jahr aus, aber dieses Mal ziehen wir ein Jahr davon ab Also das ist, lass uns loslegen und zuschlagen. Okay. Aber jetzt würde ich sie gerne in Dimensionen ändern , weil es keine Maße sind. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das aktuelle Jahr und ändern wir es in eine Dimension, genauso wie im Vorjahr. Gehen wir und konvertieren beide in Dimensionen. Ordnung, jetzt holen wir uns alle Informationen, die wir benötigen, im Tooltip zu diesem Feld hier zum Tooltip Nun, das vorherige Jahr ziehen Sie es einfach per Drag-and-Drop auf dieses Box-Jahr Lassen Sie uns die Informationen über die aktuellen Verkäufe und die vorherigen Verkäufe und die Unterschiede zwischen ihnen anzeigen über die aktuellen Verkäufe . Ordnung, jetzt haben wir alle Informationen , die wir für den Tooltip benötigen. Gehen wir in den Tooltip und beginnen wir mit der Konfiguration. Gehen wir jetzt hierher. Nach dem Monat, was wir tun können, werden wir ein Koma haben. Und dann lassen Sie uns das Jahr erwähnen. Es wird also das aktuelle Jahr sein. Das hier drüben. In Ordnung , danach haben wir doppelte Punkte. Gehen wir und fügen die aktuellen Verkäufe ein. Einfügen. Und jetzt stellen Sie sicher, dass Sie das aktuelle Verkaufsjahr auswählen. Dieser hier drüben. Und nicht der feste. Es ist also wie repariert. Aber jetzt möchten wir im Tooltip die Verkäufe des aktuellen Monats anzeigen . Um das zu tun, wählen wir die Summe des aktuellen Jahres für die Verkäufe ohne feste Angaben aus. Gehen wir also hin und wählen das aus. Wir werden jetzt das Gleiche für das vergangene Jahr machen . Umsatz von, wir werden den Monat wieder hinzufügen. Also werden wir jetzt gehen und die gleichen Sachen für das Vorjahr machen . Verkäufe von, wir werden den Monat wieder haben, also lasst uns gehen und uns den Monat schnappen. Komm schon, und dann werden wir das vorherige Jahr hinzufügen, also wird es dieses Jahr hier drüben vom letzten Jahr sein . Doppelte Punkte. Und dann lass uns gehen, das bringt die Verkäufe des Vorjahres. Okay, jetzt die nächste Information Die nächste Zeile wird die Verkaufsdifferenz sein. Sagen wir Unterschiede, dann doppelte Punkte. Und jetzt fügen wir diese Unterschiede hier hinzu. Achten Sie auch hier darauf, nicht den festen Wert zu verwenden , den wir im Titel haben. Gehen wir und holen uns die Variable eins, die wir aus den Daten hinzugefügt haben. diesem Schmerz weh. In Ordnung, die letzten Informationen, die wir in unserem Tooltip anzeigen werden, sind die Min-Max-Werte. Die höchsten, niedrigsten Verkäufe, doppelte Punkte. Lass uns unsere Maßnahmen ergreifen. Das werden die Minmax-Verkäufe sein. Gehen wir und wählen das aus Ordnung, das sind also alle Informationen, die wir in unseren Tooltip einfügen möchten Lass uns gehen und auf Okay klicken. Und überprüfe die Ergebnisse. Gehen wir zum Beispiel zum Aussichtspunkt hier drüben. Jetzt können wir also sehen , dass der Umsatz des laufenden Jahres für den Monat November bei diesem Wert liegt Und es kann auch mit dem Umsatz des Vorjahres für denselben Monat verglichen werden . Und dann können wir die Verkaufsunterschiede und den höchsten und niedrigsten Wert sehen . Wie Sie jetzt sehen können, werden sich die Werte im Tooltip ändern, da wir zu verschiedenen Monaten wechseln Wie Sie jetzt sehen können, sind das Format und das Design unseres Tooltips natürlich nett, oder? Wir haben zum Beispiel die tausend Punkte und auch alles, was fett gedruckt ist. Es ist also auch nicht wirklich einfach zu lesen. Die Ausrichtung dieser Informationen ist natürlich nett. Jetzt können wir es formatieren. Ordnung, also fangen wir jetzt zuerst mit der Formatierung des aktuellen und des vorherigen Jahres an. Gehen wir zum aktuellen Jahr und lassen Sie uns die Standardeigenschaften verwenden und dann die Zahl formatieren Wir werden es als Benutzerdefiniert haben. Lassen Sie uns auch die Dezimalzahlen reduzieren. Entfernen Sie das Tausender-Trennzeichen. In Ordnung, jetzt gehen wir und klicken auf Okay. Und lass uns einfach testen. Wie Sie jetzt sehen können, 2023, habe ich keinen Punkt. Gehen wir und machen das Gleiche für das vergangene Jahr. Gehen wir zu den Standardeigenschaften und dann auch zum Zahlenformat. Gehen wir zur benutzerdefinierten Zahl, reduzieren die Dezimalzahlen und entfernen das Südtrennzeichen Als Nächstes werden wir das 197. 5 Build-Dashboards: Ordnung, also fangen wir an, über die Erstellung der Dashboards zu sprechen über die Erstellung der Dashboards zu Der erste Schritt besteht darin, die Struktur und die Container unseres Dashboards zu planen die Struktur und die Container unseres Dashboards Ordnung, also fangen wir die Containerstruktur zu skizzieren Der erste Container wird wie üblich der Hauptcontainer sein und es wird ein vertikaler Container sein Und dann fangen wir von oben nach unten an. Also zuerst haben wir einen Titel und zwei Buttons. Dafür können wir also einen horizontalen Container hinzufügen, in dem wir den Titel und die Schaltflächen haben. Weiter unten haben wir die Informationen der QBs Wir haben hier also Objekte nebeneinander. Auch hier werden wir einen anderen Container verwenden, einen weiteren horizontalen Container, um all diese Bi nebeneinander zu haben. dann darunter hinuntergehen, haben wir die Rechte an den Diagrammen. Es sind wieder zwei Diagramme nebeneinander, und wir werden einen dritten horizontalen Container für sie verwenden. Dies ist das Hauptobjekt, das wir im vertikalen Hauptcontainer haben . Aber natürlich haben wir in unseren Dashboards auch viele Filter Was wir tun werden, ist, einen vertikalen Container zu bauen einen vertikalen Container in dem wir alle Filter für die Dashboards platzieren Filter für die Dashboards Aber dieser Container wird sich außerhalb des vertikalen Hauptcontainers und wir werden die schwebenden Optionen verwenden Dieser vertikale Container wird sich außerhalb des Hauptcontainers, des vertikalen Containers, befinden. Dafür werden wir die Option Floating verwenden. Und auch die Möglichkeit , es zu verstecken oder zu zeigen. Ich würde sagen, wir werden uns an diesen Plan halten, und das ist er natürlich auch. Das heißt, wenn wir das Dashboard erstellen, fügen wir manchmal einen zusätzlichen Container hinzu , um Dinge zu organisieren. Wir werden also nicht alles im Plan zu 100% abdecken , aber wir werden die wichtigsten Dinge abdecken. Ordnung, damit haben wir jetzt einen Plan für unsere Dashboards Lassen Sie uns das in Tableau implementieren. Ordnung, lassen Sie uns jetzt ein neues Dashboard erstellen und es Vertriebs-Dashboard nennen. Also jetzt ist der erste Schritt, den ich normalerweise mache, die Größe festzulegen. Gehen wir auf der linken Seite zur Größe, ändern sie von Bereich auf feste Größe und dann gehen wir zur Breite über. Normalerweise nehme ich 1.200 und für die Höhen nehmen wir 800 Okay, damit haben wir genug Leerraum für unsere Dashboards Und normalerweise fange ich mit dem Hauptcontainer an. Aber da wir einen Container haben, der für die Filter ein- und ausgeblendet wird, fange ich zuerst damit an. Nun, um diesen vertikalen Container zu erstellen, habe ich einen schnellen Weg, ihn zu fangen. Also was wir tun werden, wir werden alle Arbeitsblätter nehmen Gehen wir zum Beispiel zu den QBI-Verkäufen über. Ziehen wir es per Drag & Drop in die Mitte. Wie Sie sehen können, kann die Tabelle automatisch einen vertikalen Container auf der rechten Seite erstellen einen vertikalen Container auf , in den alles hineingelegt werden kann. Die Parameter, Filter, Legenden und so weiter. Und das ist der Container, wir für unsere Filter verwenden können. Was wir nun tun werden, wir werden es in ein schwebendes Element oder einen schwebenden Container umwandeln . Sie dazu die Shift-Taste gedrückt und klicken Sie dann hier auf dieses Symbol. Und dann beweg es einfach. Wie Sie jetzt sehen können, ist es wie befreit und Sie können es überall ablegen. Jetzt verschieben wir es einfach hierher bis zum Ende. Wir werden dieses Diagramm entfernen, weil wir jetzt gehen und den Hauptcontainer bauen müssen. Gehen wir und entfernen es einfach. Und wie Sie sehen können, haben wir immer noch einen hier auf der rechten Seite. Was wir jetzt tun können, wir werden den Behälter einfärben. Stellen Sie also sicher, dass Sie den Container hier auswählen. Gehen wir zum Layout. Gehen wir dann zum Portier und machen eine Warteschlange daraus. Und dann lass uns eine beliebige Farbe wählen. Zum Beispiel auch das lila. Lass uns einen Hintergrund dafür erstellen, vielleicht auch den lila. Damit wir sehen können, dass wir hier einen Container haben, schwimmenden Container auf der rechten Seite. Im nächsten Schritt werden wir ihm einen Namen geben. Wir haben also hier in der Artikelhierarchie einen. Gehen wir zum vertikalen Container. Klicken Sie darauf und geben wir ihm dann den Namen Filter. Filtern. In Ordnung, jetzt haben wir unseren ersten Container. Gehen wir zurück und bauen den Hauptcontainer für die Dashboards Gehen wir also zurück zu den Dashboards und wir uns einen vertikalen Container für den Hauptcontainer Also lass es uns hier in der Mitte zeichnen. Und jetzt gehen wir und fügen die Farbe dafür hinzu. Gehen wir also zu den Layouts. Gehen wir zu den Grenzen und nehmen wir es auch als Orange. Ich möchte dafür eine Hintergrundfarbe hinzufügen. Nehmen wir also auch die Orange , sodass wir unseren Hauptcontainer auf der linken Seite haben. Sie können sehen, dass wir die Neigungen und dann den vertikalen Container haben und dann den vertikalen Container Gehen wir und benennen es um. Ich mache es nur ein bisschen drüben, also sagen wir, du bist der Hauptcontainer. Ordnung, also jetzt beim nächsten Spit, werden wir Bretter hinzufügen, um einen Platzhalter für die Elemente in diesem Container zu haben diesem Container Lass uns einfach einen hinzufügen. Und dann gehen wir mit dem ersten Container im Hauptcontainer weiter. Wir haben den horizontalen Container für den Titel. Nehmen wir einen horizontalen Container. Ziehen Sie ihn einfach hierher, unten, und legen Sie ihn dort ab. Stellen Sie sicher, dass sich das im Hauptcontainer befindet. Tun Sie das vorsichtig. In Ordnung, wir haben also unseren horizontalen Container. Gehen wir und färben es ein bisschen. Legen Sie den Rand fest, machen wir ihn auch für den Hintergrund blau. Nehmen wir es natürlich genauso wie blau. Lass uns hier drüben die Sachen überprüfen. Wir haben den vertikalen Container, wir haben unsere Planke oben drauf Dann haben wir den horizontalen Container. Lass uns ihn umbenennen. Du bist der Behälter für den Titel. In Ordnung, jetzt gehen wir hinein und legen etwas Inhalt hinein. Also was wir haben, wir haben einen Text, also lassen Sie uns ihn nachverfolgen und in den horizontalen Container legen . Nehmen wir an, Sie sind das Verkaufs-Dashboard. Wir werden alles später formatieren. Das war's, lass uns gehen und es. Okay. Wie Sie sehen können, kann unser Container sehr klein sein. Lass es uns ein bisschen größer machen. Und jetzt müssen wir die beiden Knöpfe hinzufügen. Lass uns mit den Navigationen weitermachen. Stellen Sie sicher, dass Sie es auf der rechten Seite hineinlegen. Richtig, weil es sich um einen horizontalen Container handelt, lassen wir ihn fallen. Und wir brauchen noch einen. Lass es uns auch fallen lassen, auf die rechte Seite oder in die Mitte. Spielt keine Rolle. Lassen Sie uns jetzt schnell das Layout überprüfen, um sicherzugehen , dass alles in Ordnung ist. Im Titel haben wir einen Text und dann zwei Schaltflächen, Noten. Gehen wir jetzt zum nächsten Inhalt. Wir werden einen weiteren Behälter für den Schlüssel haben. Gehen wir wieder zu den Dashboards und nehmen Horizontal Container und stellen Sie sicher, dass er unter dem ersten Container Lass es uns hier drüben reiben. Und jetzt stellen Sie sicher, dass Sie darauf klicken. Und lass uns gehen und die Farbe hinzufügen. Es wird also eine Linie sein, wie wir es tun werden, der Hintergrund wird es auch sein. Plus. Alles klar, als nächsten Schritt werden wir wieder einen Namen dafür hinzufügen Also lass uns reingehen. Du bist der Behälter für die Schlüssel. Okay, jetzt gehen wir und fügen mithilfe der Planken etwas Inhalt hinein Also das erste Brett, achte darauf, es fallen zu lassen. Zweiter horizontaler Behälter, und jetzt haben wir ihn sehr klein Lass uns ihn erweitern Dann schnappen wir uns noch einen. Stellen Sie sicher, dass Sie es auf die rechte Seite legen , jetzt, wo wir zwei Bretter haben Und jetzt schnappen wir uns die dritte auf der rechten Seite , in der wir unsere drei Bestellungen für die KPIs aufgeben haben Auch hier gehe ich immer zurück zum Layout, um zu überprüfen, ob alles in Ordnung ist Wie Sie sehen können, befinden sich diese drei Planken im QBI, alles ist sauber Gehen wir jetzt zurück zum Dashboard und fügen den letzten Container für die Charts Also werden wir uns wieder einen horizontalen Container schnappen . Lass ihn unter den mittleren fallen. Gehen wir und fügen etwas Farbe hinzu. Gehen wir also zum Layout. Wir fügen einen blauen Rand und dafür auch einen Hintergrund hinzu. Lass uns jetzt gehen und ihm einen Namen geben. Du bist der Container für die Charts. Okay, jetzt gehen wir und fügen ein paar Bretter , damit etwas Inhalt drin ist Also die erste Planke drin, und jetzt haben wir sie sehr klein, also lasst uns sie und die zweite Planke nach rechts ausdehnen zweite Planke nach Jetzt haben wir zwei Plätze für unsere Charts. Lass uns zum Layout gehen und nachschauen. Wie Sie sehen können, haben wir die beiden Planken unter den Diagrammen Ordnung, damit haben wir die drei Container für unseren Inhalt Gehen wir und entfernen die erste Planke. Da wir es nicht mehr brauchen, haben wir es hier. Gehen wir und zeichnen es mit uns. Wir haben das Fundament, die Struktur unseres Dashboards geschaffen. Wir haben also den Container für den Titel. Wir haben die drei KPIs und dann auch den Platz für die beiden Diagramme Wir haben hier auf der rechten Seite unseren schwimmenden Behälter für die Filter In Ordnung, wie Sie sehen können, ist es wirklich einfach. Mach es einfach langsam, Schritt für Schritt, überprüfe alles. Gib ihm einen Namen. Beeile dich nicht. In Ordnung, das ist alles für diesen Schritt. Lassen Sie uns nun endlich zu dem Schritt übergehen, in dem wir alles zusammenstellen und den Inhalt in unser Dashboard einfügen werden. Okay, lassen Sie uns jetzt all unsere Inhalte in unsere Dashboards einfügen all unsere Inhalte in unsere Dashboards Mach dir keine Sorgen um die Filter. Wir werden es am Ende machen. Fangen wir also mit den KPIs an, richtig? Also nehmen wir den ersten, den KPI des Vertriebs Stellen Sie sicher, dass Sie es in der Nähe der Bretter platzieren. Und dann schnappen wir uns den zweiten daneben und die Menge daneben Gehen wir also zum Layout, um alles zu überprüfen. Wie Sie sehen können, haben wir diesen Container für die KPIs und darin haben wir unsere drei KPIs Jetzt brauchen wir die Planks nicht mehr, also fangen wir an, sie zu löschen Ordnung, jetzt machen wir weiter und fügen die anderen Diagramme in unsere Dashboards Nehmen wir die Unterkategorie, stellen wir sicher, dass sie sich innerhalb des dritten horizontalen Containers befindet, also lassen wir sie hier drüben stehen Und dann wird das letzte Diagramm die wöchentlichen Trends sein. Lass es uns hier nebeneinander ablegen. Gehen wir also zu den Layouts und überprüfen, ob Sie sehen können, dass der horizontale Container für die Diagramme unsere beiden Diagramme und die beiden Planken enthält Gehen wir und entfernen die Bretter. Großartig. Jetzt kannst du noch einmal unsere Struktur in der Artikelhierarchie überprüfen, um zu sehen , dass alles so aussehen sollte. Wir haben den Hauptcontainer, dem sich drei horizontale Behälter befinden. Der Titel sollte den Titel und die beiden Schaltflächen enthalten. Und dann sollte der KPI die drei KPIs haben. Das Diagramm sollte, hat die beiden Diagramme. Wenn Sie es so haben, bedeutet das, dass bis jetzt alles sauber ist und es uns gut geht. In Ordnung Leute, das war's für diesen Schritt. Wir haben den Hauptinhalt in unserem Dashboard und es war sehr einfach und schnell. Jetzt, im nächsten Schritt, wird es interessant, wo wir anfangen können, die Dinge zu formatieren, zu färben und zu positionieren, um ein sauberes und professionelles Dashboard zu haben. Okay, jetzt fangen wir an, unser Dashboard zu formatieren. Der erste Schritt, den wir machen werden, ist sicherzustellen, dass unser Inhalt gleichmäßig in jedem Container verteilt ist. Gehen wir zum KPI-Container hier drüben. Stellen Sie sicher, dass Sie ihn auswählen Und lass uns zum kleinen Pfeil gehen. Und lass uns auf Inhalte gleichmäßig verteilen klicken. In Ordnung, also lass uns mit dem nächsten fortfahren. Wie Sie sehen können, sind diese beiden Diagramme nicht gleichmäßig verteilt. Wählen wir den Container aus und gehen wir zu den weiteren Optionen über, die gleichmäßig verteilt werden. Damit werden wir eine faire Ausrichtung für alle Charts erreichen . Wir werden das nicht für den ersten Container tun, weil der Titel größer sein sollte als die Vereinheitlichungsmuster. Fangen wir von oben nach unten an. Fangen wir mit dem Titel an. Gehen wir hier drüben in den Titel hinein und beginnen ihn zu formatieren. Also nennen wir es Vertriebs-Dashboards. Und dann sollten wir eine Pipeline haben. Und dann haben wir das Jahr, das aktuelle Jahr, das der Benutzer auswählt. Was wir tun werden, wir werden zu Inserts gehen. Und lassen Sie uns unseren Parameter hinzufügen. Lass uns jetzt die Vorderseiten ändern. Lass uns alles auswählen und es zum Beispiel zu 24 machen. Jetzt lass uns die Farbe ändern. Gehen wir also zu den Farben und wählen unsere Farben aus, oder? Gehen wir also und suchen uns die dunkle Farbe für das Jahr aus. Lassen Sie es uns als Tableau-Medium verwenden. Und wählen Sie die andere Farbe, die nicht verwendet werden kann. In Ordnung, wir haben also unseren Titel. Lass uns zuschlagen. Okay. Und überprüfe, wie es aussieht. Ja, ich finde, es sieht gut aus. Lass es uns ein bisschen kleiner machen. Das ist alles für diese beiden Container. Lass uns jetzt die Muster überprüfen. Wir müssen sicherstellen , dass diese Muster genau die gleiche Größe haben, was wirklich schwer zu konfigurieren ist. Was wir also tun werden, wir werden uns einen horizontalen Mini-Behälter schnappen , um die beiden Pattoms darin zu platzieren und gleichmäßig zu verteilen , sodass wir die perfekte Größe erhalten Gehen wir zu den Dashboards und holen wir uns einen Stellen Sie sicher, dass Sie es auf die rechten Seiten fallen lassen, dass wir einen kleinen Behälter haben. Lassen Sie uns ihn etwas größer machen, um ihn zu sehen Ich werde jetzt einfach Sachen entfernen. Wir werden die Muster darin verschieben. Lass es uns hineinlegen. Wir nehmen den zweiten und legen ihn auf die richtigen Seiten. Lass uns natürlich schnell gehen und überprüfen, ob alles in Ordnung ist. Lassen Sie mich jetzt all diese Dinge schließen. Wir sind der Titel, wir haben unseren Titel und dann haben wir den horizontalen Mini-Container. Darin haben wir die beiden Muster. In Ordnung, großartig. Jetzt lass uns alles gleichmäßig verteilen. Lass uns zum horizontalen Container gehen. Lass mich ihm nur schnell einen Namen geben. Du bist der horizontale Behälter für die Muster. Okay, perfekt. Und lass uns gehen und diesen Behälter gleichmäßig verteilen. Stellen Sie also sicher, dass Sie den horizontalen Container auswählen. Gehen wir zu den Optionen und verteilen Inhalte Evinlyow. Wie Sie sehen können, werden diese beiden Schaltflächen genau die gleiche Größe ich sie verkleinere oder vergrößere, beide werden genau die Machen wir es einfach ein bisschen kleiner. Lassen Sie uns jetzt das Design dieser Knöpfe ändern. Klicken Sie also auf den ersten. Lass uns den Button bearbeiten. Okay. Nehmen wir an, die erste Schaltfläche wird für die Vertriebs-Dashboards verwendet, also wählen wir sie aus Es werden die Vertriebs-Dashboards sein. Gehen wir jetzt und geben ihm einen Titel oder einen Namen. Es werden Vertriebs-Dashboards sein. Lassen Sie uns jetzt die Schriftarten formatieren. Es wird weiß sein, also ist alles in Ordnung. Gehen wir in den Hintergrund. Lass uns unsere Farben wählen. Lassen Sie uns also zu mehr Farben übergehen und unseren Pulekey auswählen. Was sonst? Gehen wir noch einmal zu den Schriften und machen wir es statt 12, lass uns zehn daraus machen. Ordnung, das ist es also. Los geht's und zuschlagen. Okay. Damit haben wir die erste Taste konfiguriert, gehen wir zur zweiten über. Lass uns gehen und den Knopf drücken. Da wir dieses Kunden-Dashboard immer noch nicht haben, können wir es nicht auswählen. Aber ich möchte es trotzdem formatieren. Lass uns zur Schrift gehen, zehn draus machen, und dieses Mal mache ich daraus eine Plakette. Und geben wir ihr einen Titel. wird das Kunden-Dashboard sein. Für den Hintergrund wird es weiß sein, und lassen Sie uns einen Rahmen dafür hinzufügen , sodass es die Linie sein kann, vielleicht so etwas und dann grau. Okay. Fügen wir jetzt einen Zoll-Tipp hinzu. Es wird zum benutzerdefinierten Dashboard weitergeleitet. Okay. Lass uns das überprüfen. Okay. Wie Sie sehen können die zweite Schaltfläche grau , weil wir kein Dashboard ausgewählt haben. Sobald wir also ein Dashboard haben, wird es weiß sein. Jetzt lass uns gehen und es ein bisschen größer machen. Wählen Sie den Container aus, machen Sie ihn einfach ein bisschen größer. Okay, das ist es. Wir werden es später besuchen, sobald wir das Kunden-Dashboard haben. In Ordnung, das ist alles für den Moment. Für den ersten Container, was ich tun werde, werde ich einfach die Hintergrundfarbe des Containers entfernen . Wählen wir den Titel aus. Lassen Sie uns den Rand und auch die Hintergrundfarbe entfernen . Nehmen wir es als keins an. In Ordnung. Gehen wir jetzt zum nächsten über. Wir haben unsere QBs. Das Erste, was ich tun werde, werde ich es einfach ein bisschen größer machen, vielleicht irgendwo wie hier Was wir dann tun können, ist, die Hintergrundfarbe hinzuzufügen. Wie Sie sehen können, haben wir hier weiße Farbe. Aber hier haben wir keine Farbgebung für den Titel. Um das zu tun, klicken wir auf jeden von ihnen und dann gehen wir zum Hintergrund, lassen Sie uns ihn weiß machen. Dann zum nächsten und zum dritten, es wird ebenfalls weiß sein. Okay, jetzt haben wir also eine große Karte oder QBI für all diese Informationen, für jede einzelne von ihnen. Okay, jetzt der nächste Schritt, bei dem wir die Farbe dieses Containers entfernen Also lasst uns den Porter entfernen und auch den Hintergrund entfernen. Ordnung, jetzt fangen wir mit dem ersten Container hier drüben an. Was ich tun werde, ich werde genauso gut eine Hintergrundfarbe für diese beiden Diagramme hinzufügen eine Hintergrundfarbe für , das wird Weiß sein. Nun, was soll man für diese Dinge konfigurieren? Wir haben immer noch diesen Container , der mich wirklich stört. Gehen wir und wählen den gesamten Container aus. Lass es uns hier nach oben verschieben. Und dann gehen wir zu weiteren Optionen über. Und wir werden diesen auswählen. Schaltfläche „Versteckte anzeigen“ hinzufügen. Lass uns darauf klicken. Sobald Sie das getan haben, erhalten Sie ein kleines Symbol dem Sie den gesamten Container ein- und ausblenden können. Was wir tun werden, wir werden es verstecken. Klicken Sie erneut auf die Optionen und verstecken Sie sie. Jetzt befindet sich der gesamte Container in diesem Symbol. Ich werde es einfach hier drüben platzieren , um an unseren Charts zu arbeiten. Ordnung, als Nächstes möchte ich in jedes Diagramm gehen und sicherstellen , dass es zur gesamten Ansicht passt. Gehen wir zum ersten. Sie können es von hier aus überprüfen, Sie können es als Gesamtansicht sehen. Der nächste auch, der dritte und wie Sie sehen können, sind es Standards. Lassen Sie uns also zur Gesamtansicht wechseln . Und das Gleiche gilt für die wöchentlichen Trends, bei uns ist es die Gesamtansicht. Wir stellen sicher, dass Tableau den gesamten Speicherplatz nutzt, und wir können diesen auch etwas vergrößern , weil wir immer noch ein bisschen Platz haben werden. Gehen wir also hier in die Mitte und vergrößern die KiByes etwas um den gesamten Leerraum zu nutzen Ordnung, damit haben wir eine perfekte Positionierung für jedes Diagramm Damit bin ich wirklich zufrieden. In Ordnung, jetzt der nächste Schritt, den wir gehen und unseren Charts ein paar nette Legenden hinzufügen werden. Nun zu den ersten Diagrammen müssen wir den Benutzern die folgenden Informationen geben. Das Dunkelgrau wird also das aktuelle Jahr sein und die Hintergrundfarbe ist das Vorjahr. Also werde ich jetzt loslegen und anpassen. Legende. Ich werde das von Tableau nicht verwenden, weil ich es anpassen möchte. Deshalb werden wir schnell ein Diagramm für die Legende erstellen . Lassen Sie uns ein neues Blatt erstellen und alles was wir brauchen, ist der Text des aktuellen Jahres. Und das Vorjahr haben wir als berechnetes Feld. Lassen Sie uns das aktuelle Jahr in den Text verschieben. Und auch das Vorjahr zum Text. Lassen Sie uns nun diese Informationen anpassen. Okay, jetzt fangen wir auf der linken Seite an, also lasst uns die Ausrichtung nach links vornehmen. Ich fange mit den ersten Informationen an , dem aktuellen Jahr, wir werden sagen, den Umsatz im laufenden Jahr, lassen Sie uns den Umsatz erhöhen, und lassen Sie uns die Mittel auf etwas wie vielleicht auch ein Medium umstellen und lassen Sie uns die Mittel . Die Farbgebung, sie sollte dem Muster folgen, der Tabelle. Das aktuelle Verkaufsjahr, es war ein dunkles. Gehen wir und wählen unsere dunkle Farbe für das Vorjahr, es war die helle Farbe. Lass uns das machen. Machen wir das aktuelle Jahr fett. Okay, lass es uns testen. Gehen wir und bewerben uns jetzt öffentlich, um es als Hashes anzuzeigen , weil die Größe wirklich klein ist Also lass uns gehen und auf Okay klicken. Und wir können zu den Standards gehen und das Ganze betrachten. Jetzt können wir es hier sehen. Umsatz 2023 gegenüber Umsatz 2022. Wie Sie es jetzt sehen können, das aktuelle Jahr im Vergleich zum Vorjahr. Okay, eine Sache, über die ich mich natürlich freue Gehen wir hinein und entfernen den Fettdruck. Okay, geben wir ihm einen Namen. Das können also die Charts der Legenden-Kategorie sein, die sich dort befindet. Gehen wir nun zurück zum Dashboard, um es zu verwenden. Jetzt hätte ich gerne die Legende zwischen dem Titel und dem Diagramm. Das können wir nicht tun. Stattdessen werden wir einen zusätzlichen Container für diese drei Informationen erstellen . Wir haben eine Legende und dann die Charts. Wie ich schon sagte, wir können nicht alles von Anfang an planen. Während Sie das Dashboard erstellen, werden Sie die Bedürfnisse verstehen und Dinge anpassen. Was wir nun tun können: Anstatt dieses Diagramm zu haben, werden wir einen vertikalen Container innerhalb des horizontalen Containers haben. Nehmen wir nun einen vertikalen Container. Und die kleine Sache, die zu tun ist, ist hier in der Mitte. Und was wir tun können, wir schnappen uns das Diagramm, legen es in diesen Container, also stellen Sie sicher, dass Sie es in diesen Container werfen. Und lassen Sie uns natürlich schnell das Layout überprüfen, wo alles in Ordnung ist, es befindet sich in den geneigten Hauptdiagrammen Statt der ersten Diagramme haben wir jetzt einen vertikalen Container Gehen wir und geben ihm schnell einen Namen. Sie sind der Container von, sagen wir, Diagramm eins. Darin können Sie sehen, dass wir jetzt unsere Diagramme haben Unser vertikaler Container wird mit einem Titel beginnen. Gehen wir und holen uns einen Titel oder einen Text oben drauf. Und jetzt geben wir ihm den Namen Umsatz und Gewinn nach Unterkategorien Lassen Sie uns jetzt formatieren. Als Schriftart werden Sie Table Medium verwenden. Und dann wird die Größe 14 sein und die Farbe ist dunkel. Also lass uns gehen und das auswählen. Okay, das ist es also. Okay. Okay, das heißt, wir brauchen den Titel unseres Diagramms nicht, oder? Klicken Sie darauf und verstecken Sie den Titel. Großartig, jetzt können wir uns endlich die Legenden schnappen. Aber jetzt in dieser Tabelle hätte ich auch gerne eine Legende auf der rechten Seite für den Gewinn. Das heißt, wir haben eine Legende auf der linken Seite und eine Legende auf der rechten Seite. Und um das zu tun, werden wir einen weiteren Container haben. Um diese beiden Legenden Seite an Seite zu stellen. Wir können das derzeit nicht tun, weil wir einen vertikalen Container haben. Also lass uns einen horizontalen Behälter nehmen und ihn einfach in die Mitte von drüben stellen. einfach die Größe ändern, wählen Sie den Container aus und lassen Sie uns die ersten Legenden darin platzieren Okay, jetzt haben wir einen Titel für die kleine Legende. Lass es uns verstecken. Großartig. Also lass uns jetzt gehen und alles kleiner machen. Ordnung, damit haben wir wirklich nette Legenden, in denen wir den Nutzern erzählen, wir die Verkäufe von 2023 mit 2022 vergleichen. Ordnung, also lass uns jetzt die richtige Legende konfigurieren. Wir müssen den Benutzern sagen, dass dies Gewinninformationen sind und die blaue Farbe für Gewinne steht. Die Orange kann auf Verlust hinweisen. Für diese Legende verwende ich einfach dieses Textobjekt. Ziehen wir also den Text und stellen Sie sicher, dass er in diesem Mini-Container auf die rechte Seite gelegt wird. Lassen Sie uns also zuerst das aktuelle Jahr angeben. Gehen wir zu Inserts und haben den Parameter, denn hier haben wir nur den Gewinn für das aktuelle Jahr. Als Nächstes sagen wir, okay, ein Kreis, das werden Gewinne sein. Und noch ein Kreis, das wird ein Verlust sein. Okay? Gehen wir jetzt und stellen sicher, dass es sich bei der Schrift um ein Tableau-Medium handelt, es wird eine Neun sein. Und stellen wir sicher, dass der verwendeten Farbe um die dunkle Farbe handelt. Aber jetzt lass uns die Farbe der Kreise ändern. Also wird der erste blau und der Verlust orange sein . Unsere Orange. Okay. Also jetzt lass uns gehen und es okay sein und es testen. In Ordnung. Also, wie Sie sehen können , ist es wirklich groß. Gehen wir und machen es kleiner. In Ordnung. Mit dieser Legende können die Benutzer also sofort sehen, dass es sich um 20:23 Uhr handelt . Die blaue kann die Gewinne sein und die Verluste können die orange sein In Ordnung, ich bin sehr zufrieden mit dem ersten Diagramm. Natürlich haben wir immer noch die Farbgebung des Hintergrunds. Gehen wir zum Layout und stellen sicher, dass bei den Containern alles stimmt . Gehen wir zum Diagramm. Erstens, wie Sie sehen können, haben wir einen vertikalen Container, wir haben einen Text und dann haben wir einen horizontalen Container für beide Legenden. Darin können Sie sehen, dass wir die Diagramme für die erste Legende und den Text der zweiten haben. Darunter haben wir dann unsere Diagramme. Wenn du es so hast, folgst du mir richtig. Was wir nun tun werden, wir werden eine Hintergrundfarbe für den gesamten Container für die ersten Diagramme angeben eine Hintergrundfarbe für den gesamten Container für die . Gehen wir hier zum Hintergrund und machen es weiß. Dadurch werden die Benutzer das Gefühl haben, dass sich alles in einer Einheit befindet, in einem Diagramm. In Ordnung, das ist also für das erste Diagramm. Gehen wir und machen das Gleiche für den richtigen. Gehen wir und holen uns, um das zu tun. Behälter. Lass es uns hier drüben in die Mitte nehmen. Damit haben wir jetzt unseren Container. Nehmen wir unser Diagramm und legen es in den Container, den neuen, den Sie erstellt haben. Nun, da wir unser Diagramm im neuen Container haben, wollen wir das Layout überprüfen, um sicherzustellen , dass alles in Ordnung ist. Gehen wir zu den Charts. Wir haben Diagramm eins, und das neue kann für Diagramm zwei sein. Gehen wir und benennen es um. Sie sind der Container für Diagramm zwei. Okay, darin haben wir unser Diagramm, so perfekt. Das heißt, wir werden uns ein Textobjekt schnappen und es auf unser Diagramm im neuen Container legen. Nennen wir es Umsatz und Gewinn, Trendzeit. Jetzt fangen wir an, es zu formatieren. Holen wir uns auch das Tableau-Medium. Ich werde 14 sein. Gehen wir und suchen uns unsere Farbe aus. Es wird die dunkle sein, wir werden genau den gleichen Titel bekommen wie die linke. Okay, der nächste Tipp. Lass uns den alten Titel aus den Charts verstecken. Als Nächstes werden wir unsere Legenden in die Tat umsetzen, dazu braucht es Objekte. Platzieren wir es in der Mitte zwischen dem Titel und den Charts. Das werden wir in den Legenden sagen. Geben wir einen Parameter ein, um das Jahr anzuzeigen. Und danach werden wir einen Kreis haben. Und wir werden sagen, dass dies das oben Genannte ist. Und noch einer, es wird unten sein. Damit werden wir nun angeben, ob die Linie über dem Durchschnitt oder unter dem Durchschnitt liegt. Wir verwenden die Färbung. Das obige kann das blaue. Lass uns gehen und uns wählen. Und unten kann das Orange, unsere orange Farbe, sein. Was Sie nun tun können, wir können sicherstellen, dass wir derselben Schriftart folgen. Es wird also das Tableau-Medium sein, und es ist eine Neun. Ordnung, das ist also alles. Los geht's und zuschlagen. Okay, ich glaube, wir haben die Farbgebung des 2023 verpasst. Gehen wir hinein und achten wir darauf, die dunkle Farbe dafür zu wählen. In Ordnung, klicken wir auf Okay. Jetzt haben wir eine kurze Erklärung zur Farbgebung in unserer Tabelle auf der rechten Seite. Was wir nun tun werden, wir werden den gesamten Container auswählen. Und wir werden die Hintergrundfarbe auf Weiß ändern , damit das Gefühl einer Einheit in den Charts entsteht. Gehen wir also zu Layout und gehen wir zum Hintergrund und wählen die weiße Farbe. Ordnung, damit wir mit dem Container mit den Diagrammen fertig sind und was wir tun können, wählen wir den gesamten Container aus. Und entferne den Rand und auch die Hintergrundfarbe. Okay, wenn wir uns jetzt unsere Diagramme in unseren Dashboards ansehen , fehlen uns immer noch einige Informationen zu den Kpyes. Wir müssen hier Legenden präsentieren, die diese beiden Punkte und auch die Färbung dieser beiden Linien erklären die diese beiden Punkte und auch die Färbung dieser beiden Wir werden also etwas haben, das den Legenden sehr ähnlich ist, in denen wir 2023 gegen 2022 sagen werden, um diese beiden Linien zu erklären, und dann können wir diese beiden Kreise erklären. Um die Legenden zu erstellen, was wir tun werden, gehen wir zur Unterkategorie Legende über Und lass uns das duplizieren. Geben wir ihm einen Namen, mit dem Sie die Legende von BI nachahmen können. Lassen Sie uns das Dashboard einfach an das Ende verschieben , damit alle Blätter auf der linken Seite sind. Gehen wir zur Legende von BI und fangen wir an, sie zu formatieren. Da wir nun unterschiedliche KPIs haben, nicht nur die Verkaufszahlen, werde ich die Verkaufswörter aus unserem Text entfernen Gehen wir zum Text, zu den drei Punkten. Gehen wir dann los und entfernen die Verkäufe. Und lass uns nur die Jahre haben. Und dann lass uns unseren Kreis hinzufügen. Und wir werden den höchsten Monat sagen. Und noch ein Kreis für den niedrigsten Monat. Jetzt werden wir wie immer anfangen, diese Informationen zu formatieren. Es wird niedrig, mittel und neun sein , also ist alles in Ordnung. Gehen wir und ändern die Farbe dieser Kreise. Das höchste wird das Blau und das niedrigste das Orange sein. Lass uns gehen und auf Okay klicken. Und überprüfe die Ergebnisse. Sieht gut aus, oder? Aber ich glaube, hier habe ich einen zusätzlichen Platz. Gehen wir noch einmal zum Text. Lass uns nur ein Leerzeichen haben. In Ordnung. Los geht's und zuschlagen. Okay. Gehen wir jetzt und verwenden es in unseren Dashboards Also, was werden wir tun? Wir gehen zum Dashboard hier drüben. Schnappen wir uns den QBI, den legendären KPI. Und lassen wir ihn direkt unter dem Titel stehen. Wir können es zwischen zwei zonalen Containern haben. Lass es uns zuerst fallen lassen. Nächstes Mal werden wir den Titel entfernen. Also lass uns gehen und es verstecken. Also, es ist wirklich klein zwischen diesen beiden Containern. Was ich tun werde, um es auszuwählen, gehen wir zur Artikelhierarchie. Und jetzt können wir nachsehen dass wir den Container für den Titel, den Container für die KPIs und in der Mitte haben wir unsere Diagramme Ordnung, jetzt gehen wir vielleicht und machen den Titel ein bisschen kleiner Gehen wir zur Legende BI und ziehen sie ein wenig nach unten. Ordnung, jetzt sieht es gut aus und wir haben eine Erklärung für die drei KPIs Ordnung, damit haben wir alles in unserem Hauptcontainer bereit Was natürlich fehlt, ist der versteckte Container, in dem wir die Filter haben. Aber das lasse ich bis zum Ende stehen. Was wir jetzt tun werden, wir gehen zum Hauptcontainer, der ausgewählt ist, und entfernen den Rand und auch den Hintergrund. Also lass uns keine haben. Also gut, jetzt der letzte Schliff, der letzte Schritt der Formatierung dieser Dashboards Wir werden in diesem Dashboard Leerzeichen zwischen den Diagrammen hinzufügen in diesem Dashboard Leerzeichen zwischen den Diagrammen Das Hinzufügen von Leerzeichen zwischen den Diagrammen wird einen enormen Einfluss auf die Benutzererfahrung Ihrer Dashboards haben einen enormen Einfluss auf die Benutzererfahrung Ihrer Dashboards Und wie Sie sehen können, liegen diese beiden Diagramme sehr nahe beieinander, als könnten sie nicht atmen , oder? Wenn Sie also Platz zwischen diesen beiden Diagrammen hinzufügen, wird nicht nur ein Gleichgewicht zwischen den Elementen hergestellt, sondern es wird auch für die Benutzer einfacher zu lesen sein. Also jetzt lass uns gehen und. Diese Sachen. Das erste , was wir tun werden, ist, die Hintergrundfarbe des gesamten Dashboards zu ändern. Gehen wir dazu zum Hauptmenü hier zum Dashboard. Und dann gehen wir hier zur Formatoption. Die Standardeinstellung wird weiß sein. Gehen wir und stellen es auf das hellste Grau um . Wählen wir das aus. Damit trennen wir nun die Diagramme vom Hintergrund und wir können sofort den Abstand zwischen den Diagrammen sehen . Wenn Sie sich nun die drei KPIs ansehen, können Sie feststellen, dass zwischen ihnen ein Mindestabstand besteht können Sie feststellen, dass zwischen ihnen ein Mindestabstand Aber zwischen diesen beiden Diagrammen gibt es überhaupt kein Leerzeichen Lassen Sie uns nun den Abstand von oben nach unten korrigieren. Zunächst möchte ich, dass die Hintergrundfarbe dieser Legende grau ist. Um das zu tun, gehen wir zu den Laken. Also werde ich einfach wechseln zu, lass uns zum Format gehen. Aber wenn Sie es nicht geöffnet haben, klicken Sie einfach mit der rechten Maustaste auf diesen weißen Bereich. Gehe zum Formatieren und lass uns zum Schattieren gehen. Jetzt können wir den Hintergrund der Arbeitsblätter einfärben den Hintergrund der Arbeitsblätter einfärben Also lass uns gehen und nichts sagen. Also gut, jetzt gehen wir zurück zu unserem Dashboard. Und wie Sie der Legende hier entnehmen können, haben wir keine Farbgebung. Wir benötigen nur für die Diagramme eine weiße Hintergrundfarbe. Ordnung, also fangen wir jetzt an, an diesen drei KBIs zu arbeiten In Ordnung, also fangen wir jetzt an, an diesen drei KBIs zu arbeiten, um die Abstände zwischen ihnen zu vergrößern Um das zu tun, gehen wir und wählen den ersten aus. Schließen wir die Formate und bleiben wir beim Layout. Wenn Sie nun zu diesen beiden Optionen gehen, haben wir die äußere Polsterung und die innere Polsterung Das Äußere ist der Raum zwischen den Objekten und das Innere ist der Raum innerhalb des Diagramms selbst Also, was brauchen wir jetzt? Wir müssen den Abstand zwischen diesen drei KPIs und auch den Abstand zwischen dem KPI und den Diagrammen vergrößern diesen drei KPIs und auch den Abstand zwischen dem KPI und den Diagrammen Ordnung, also lass uns jetzt mit der äußeren Knospung beginnen . Lass uns auf Connect klicken Wenn Sie nun die Zahlen erhöhen und Sie sehen, wie sich die Zahlen entwickeln, können die Abstände zwischen diesem Diagramm und den Nachbardiagrammen vergrößert werden Und wie Sie sehen können, wird sie sich für oben rechts und unten links vergrößern oben rechts und unten links Wie Sie sehen können, ist alles miteinander verbunden. Wenn Sie hier etwas ändern, wird sich das für alle Werte ändern, und das liegt daran, dass alle Seiten gleich sein sollten. Und hier ist es sehr wichtig zu verstehen, dass Sie eine Entscheidung über den Abstand zwischen Ihren Diagrammen treffen und sich auf Ihre Entscheidung für das gesamte Dashboard festlegen müssen. Das ist wirklich wichtig, sonst wird das Dashboard hässlich. Also nehmen wir jetzt den Wert 20 für alle darin enthaltenen Diagramme. Lassen Sie mich Ihnen jetzt zeigen, wie wir das machen können. Lass uns gehen und alles auf zehn machen. In diesem Diagramm nehmen wir nun eine Zehn auf der linken rechten oberen Taste, und unser Ziel ist es, eine 20 zu haben. Wenn das Diagramm auf der rechten Seite eine Zehn nimmt und der Nachbar-QBI auch eine Zehn von der linken Seite nimmt, dann haben wir eine 20. Das heißt, um zwischen all unseren Charts eine 20 zu haben, sollte jedes von ihnen eine Zehn Aber jetzt interessieren mich nur noch die Leerzeichen zwischen den Charts und nicht die Legende hier drüben. Was wir tun können, wir werden hier drüben zur Außenbahn gehen Und dann entfernen wir, dass alle Seiten gleich sind und von oben ist mir das wirklich egal 198. Udemy 6 Build-Kunden-Dashboard (korrekt): Ordnung, jetzt hoffe ich, dass Sie mit der Erstellung des Kunden-Dashboards fertig sind . Jetzt zeige ich Ihnen meine Version wie ich sie implementiert habe. Lassen Sie uns nun einen kurzen Überblick über die Anforderungen geben. Lassen Sie uns mit den wichtigsten Anforderungen beginnen, die wir hier haben . Es heißt, dass wir KPIs anzeigen müssen, wobei der QBI die Gesamtzahl der Kunden, den Umsatz pro Kunden sowie die Gesamtzahl der Bestellungen für das aktuelle Jahr und das Vorjahr anzeigen sollte die Gesamtzahl der Kunden, Umsatz pro Kunden sowie die Gesamtzahl der Bestellungen für das aktuelle Jahr und das Vorjahr Und bei der nächsten Anforderung geht es um den Trend. Wir müssen die Daten auf monatlicher Basis präsentieren , wobei wir die aktuellen und die vergangenen Jahre vergleichen müssen , und dort müssen wir die höchsten und niedrigsten Werte identifizieren oder hervorheben. Diese beiden Anforderungen entsprechen also genau den Vertriebsanforderungen, jedoch mit unterschiedlichen Maßstäben. Beim Diagrammtyp gehen wir also genauso vor wie bei den Vertriebs-Dashboards, wo wir sowohl Bänder als auch Funklinien mit kleinen Kreisen haben können Funklinien mit kleinen Kreisen Ordnung, kommen wir zur dritten Anforderung Wir haben die Kundenverteilung nach Anzahl der Bestellungen Hier müssen wir also die Verteilung der Kunden auf der Grundlage der Anzahl der Bestellungen darstellen . Hier sprechen wir also von Datenverteilung, und dafür haben wir ein perfektes Diagramm. Wir haben das Histogramm. Okay, was nun die letzte Anforderung angeht, müssen wir die zehn Kunden mit den meisten Gewinnen anzeigen Hier müssen wir also auch die zehn Kunden mit dem höchsten Gewinn anzeigen . Sie benötigen viele Informationen wie Rang, Anzahl der Bestellungen, aktuelle Verkäufe, aktuelle Gewinne und die letzten Bestelldaten. In dieser Anforderung müssen wir viele Details über die gezähmten Kunden vorlegen viele Details über die gezähmten Kunden Und dafür habe ich mich für eine Symboltabelle entschieden, in der wir Zeilen und Spalten haben können Ordnung, es geht also darum, die Anforderungen zu analysieren und sich für den Diagrammtyp zu entscheiden. Im nächsten Schritt werden wir über das Modell und die Farbgebung sprechen . Wir werden genau die gleichen Dinge wie im Vertriebs-Dashboard verwenden . Und das liegt daran, dass sich die beiden Dashboards in denselben Projekten befinden und es keinen Sinn macht , jedes Mal ein neues Dashboard, ein neues Modell zu erstellen Mal ein neues Dashboard, ein neues Modell Hier müssen wir also einem Modell für alle unsere Dashboards folgen , um das gleiche Erscheinungsbild unserer Dashboards in diesem Projekt zu erhalten Wie Sie sehen können, wird es den nächsten Dashboards einfacher Jetzt können wir mit der Implementierung der Diagramme in Tableau beginnen . In Ordnung, Sona In den ersten Charts haben wir die drei QBIs: Kunden, Verkäufer pro Kunde und Bestellungen sind die üblichen Dinge wie früher, es ist nur Kopieren, Einfügen und Umschalten der Kennzahlen Wenn Sie daran interessiert sind, wie ich es implementiere, werde ich die Datei natürlich auch in den Projekten belassen oder Sie können auf mein öffentliches Profil gehen und sie von dort herunterladen. Vielleicht eine interessante Sache, die ich Ihnen zeigen Wie habe ich den Umsatz pro Kunde berechnet Also lass uns hier rüber gehen. Da wir jetzt viel filtern müssen, können wir nach Kunden suchen um die berechneten Felder zu überprüfen. Also müssen wir zuerst entscheiden , welche Kunden für das laufende Jahr bestellt haben und welche für das Vorjahr bestellt haben. Es ist also wirklich einfach, wenn wir hier zu den Kunden des aktuellen Jahres gehen und sie bearbeiten lassen. Sie können hier sehen, dass wir den gleichen Zustand haben. Wenn das Jahr dem im Parameter ausgewählten Jahr entspricht, zeigen Sie die Kundennummer an, andernfalls ist sie mit dem Vorjahr Null. Wir werden genau den gleichen Teil haben, ein Jahr abziehen Das ist also der erste Schritt. Dann der nächste Schritt, wir werden den Umsatz pro Kunde im laufenden Jahr berechnen . Wir haben es hier drüben. Gehen wir rein und schauen rein. Dafür haben wir die folgende Berechnung. Wir können das aktuelle Jahr für den Umsatz durch die Anzahl der unterschiedlichen Kundenwerte dividieren . Und damit erhalten Sie den durchschnittlichen Umsatz pro Kunde. Also werden wir das Gleiche auch für das Vorjahr tun. Und es wird wie üblich darum gehen, die Unterschiede zu finden und die Min - und Max-Werte zu finden. Das war's also für den Umsatz pro Kunde. Beginnen wir nun mit der Implementierung des ersten Diagramms mithilfe des Histogramms, um die Datenverteilungen für die Kunden darzustellen die Datenverteilungen für die Lassen Sie uns also ein neues Blatt erstellen und wir können es Kundenverteilung nennen Okay, da wir jetzt über zwei Kennzahlen sprechen , die Anzahl der Kunden und die Anzahl der Bestellungen, müssen wir die LOD-Ausdrücke verwenden, um die Stifte zu generieren Und ich habe das in den LOD-Ausdrücken ausführlich erklärt , indem ich die festen Werte verwendet Stellen Sie also sicher , dass Sie das überprüfen, um den LOD-Ausdruck zu verstehen , den wir jetzt verwenden werden Und dafür werden wir die Anzahl der Bestellungen mithilfe eines berechneten Felds in Stifte umrechnen Bestellungen mithilfe eines berechneten Felds in Stifte umrechnen Um das zu tun, erstellen wir, lassen Sie mich einfach die Suche entfernen und mich einfach die Suche entfernen ein neues berechnetes Feld erstellen. Hier wollen wir also für jeden Kunden herausfinden wie viele Bestellungen er aufgegeben hat, und wir sprechen natürlich für das aktuelle Jahr. Dafür werden wir die Funktion verwenden, die aus den LOD-Ausdrücken festgelegt Dann müssen wir die Dimension definieren. Es wird das aktuelle Jahr für die Kunden sein. Hier haben wir also alle Kunden , die im laufenden Jahr bestellt haben. Danach müssen wir die Aggregation durchführen. Und es kann die Anzahl der Bestellungen sein. Also werden wir auch einzeln zählen. Das aktuelle Jahr für die Bestellungen. Das aktuelle Jahr für die Bestellungen ist wie für die Kunden, alle Bestellungen, die in diesem Jahr aufgegeben werden. In Ordnung, das ist also alles. Gehen wir und schließen den Laden hier drüben. Alles klar? Also nochmal, was wir hier machen, wir werden für jeden Kunden die Anzahl der Bestellungen ermitteln , die für das laufende Jahr aufgegeben wurden. In Ordnung, also lass uns jetzt gehen und zuschlagen, okay. Und jetzt haben wir es hier als kontinuierliche Maßnahme. Gehen wir und ändern es in eine Dimension. Klicken Sie also mit der rechten Maustaste darauf und machen Sie daraus eine Dimension , da die Pins in den Histogrammen normalerweise diskrete Werte sind Was wir jetzt tun werden, wir werden die Werte testen Ziehen wir es per Drag-and-Drop in die Ansicht. Okay, wir haben unseren Stift für das Histogramm bekommen, aber ich würde diese Daten gerne testen Um das zu tun, lassen Sie uns ein neues Blatt erstellen, nennen wir es Test-Histogramm Was wir also tun können, wir werden unsere Kunden überprüfen Wählen Sie den Namen des Kunden. Und jetzt holen wir uns die Bestell-ID hier drüben. Lassen Sie uns auch alle Werte anzeigen. Wir brauchen das Datum, also lass uns das Bestelldatum auswählen. Es ist hier drüben, um das Jahr zu sehen. Und was wir dann tun werden, wir werden unser neues berechnetes Feld überprüfen. Lass es uns hier drüben ablegen. Dann lass uns zu einer Maßnahme übergehen. Und in Ordnung, ich werde es auf die Etiketten legen. Ordnung, also lass uns jetzt einen dieser Kunden überprüfen. Lasst uns das Herz von Adam radikal in den Mittelpunkt stellen. Sagen wir, behalten wir nur, jetzt können wir alle Bestellungen von Adam überprüfen. Und wie Sie sehen können, haben wir eine Menge Bestellungen in der Historie und keine davon kann in unserem berechneten Feld gezählt werden, weil wir uns nur auf das aktuelle Jahr konzentrieren. Wie Sie sehen können, beginnen wir ab 2023 mit der Zählung. Und im Jahr 2023 haben wir fünf Bestellungen, 12345. Wie Sie sehen können, gibt die Kennzahl einen korrekten Wert zurück. Wir können die anderen Jahre testen. Lassen Sie uns zum Beispiel den Parameter anzeigen. Gehen wir und wechseln zu 2022. Wie Sie sehen können, haben wir im Jahr 2022 nur drei Bestellungen. Lass uns gehen und es auf 2021 umstellen. Und wir haben hier nur eine Bestellung. Das bedeutet, dass unser berechnetes Feld als Anwesenheit funktioniert und wir es jetzt für das Histogramm verwenden können Das mache ich normalerweise, wenn ich ein neues berechnetes Feld erstellt habe, vor allem, wenn es LOD ist. Ich gehe hin und teste Also erstelle ich eine einfache Tabelle um die Daten zu sehen und mich beispielsweise auf diesen einen Kunden zu konzentrieren, anstatt direkt im Histogramm zu testen, weil es für Einzelpersonen wirklich schwierig ist, die Daten zu testen Ordnung, jetzt gehen wir zurück zu unserer Kundenverteilung und holen uns unsere Balken Um das zu tun, gehen wir hier rüber zu den Reihen. Sagen wir, zählen Sie getrennt. Und jetzt werden wir die Kunden für das laufende Jahr zählen . Also die Kunden des laufenden Jahres, wir müssen das Bild auf Pars umstellen, da Histogramme Und was haben wir in unserem Histogramm, das besagt? Als Nächstes werden wir anfangen , unser Histogramm zu formatieren . Also als Erstes werden wir, wie immer, die Linien entfernen Also lass uns formatieren. Gehen wir zu Linien, gehen wir zu Zeilen und entfernen das Raster. In Ordnung, das ist alles für die Linien. Als Nächstes gehen wir hierher und entfernen die Header. Lassen Sie uns diese Pins erstellen und sie lesbarer machen. Gehen wir also in Formaten vor. Vielleicht mache ich es fett und ändere die Farbe. Ordnung, jetzt haben wir den Namen der Dimension hier drüben. Wir können es verstecken. Okay, jetzt lass uns mit dem Ausmalen beginnen. Halten wir die Steuerung gedrückt und ziehen wir den Kunden zu den Farben. Natürlich werden wir unsere Farben verwenden. Lass uns gehen und es bearbeiten. Lass uns einen auswählen. In Ordnung, das ist es also. Das ist es. Okay. Okay. Als Nächstes können wir diesen Teilen einige Grenzen hinzufügen. Gehen wir also zu den Farben an den Rändern und machen es ungefähr so. Ordnung, also das nächste Mal werde ich gehen und ein paar Labels hinzufügen. Also lasst uns die Kunden zu den Etiketten bringen. Und ich denke, damit sind Sie mit dem Hutgramm fertig. Wir können es testen, indem wir den Parameter hinzufügen. Wählen wir ein anderes Jahr wie 2023, und wie Sie sehen, reagiert alles Und das war's für diese Anforderung. Jetzt zeigen wir den Benutzern die Verteilung der Kunden nach Anzahl der Bestellungen. Gehen wir jetzt zur nächsten Anforderung über , bei der wir die zehn wichtigsten Kunden nach Gewinn auflisten werden. In Ordnung, lassen Sie uns jetzt ein neues Arbeitsblatt erstellen. Nennen wir es Top-Kunden. Jetzt zählen wir unsere Kunden in die Reihe und jetzt zeigen wir nur die Top-Käufe , also den Gewinn für das laufende Jahr. Gehen wir und holen uns unser Maß. Es ist das laufende Jahr für den Gewinn. Lass es uns in den Text hier drüben schreiben. Als Nächstes werden wir den Filter so einrichten, dass nur die zehn besten Kunden angezeigt werden. Halten Sie die Taste gedrückt und ziehen Sie den Kundennamen per Drag & Drop in die Filter. Und jetzt gehen wir hier zur Registerkarte von oben. Und dann schalten wir es auf das Feld Kaufen um, sodass wir die Top Ten nach Gewinnen haben, und die Summe ergibt dann die Summe Also das ist genau das , was wir brauchen? Lass uns gehen und zuschlagen, okay. Und damit erhalten wir eine sehr einfache Liste der zehn Kunden, gemessen am Gewinn. Lass uns das Format ändern um die ganze Zahl zu sehen. Gehen wir also hin und formatieren , wo ich hingehen werde, und entfernen die Einheit, entfernen wir Dezimalzahlen Lasst uns das Dollarzeichen bei den Sternen haben. In Ordnung, jetzt können wir die ganze Zahl sehen. Gehen wir und sortieren die Liste nach dem Gewinn. Um das zu tun, gehen wir zum Kundennamen, dann gehen wir zur Sortierung und wir gehen zu einem Feld. Um eine Rangfolge zu erhalten, wechseln wir zur Sortierreihenfolge nach absteigender Reihenfolge und stellen sicher, dass wir den Feldnamen, das aktuelle Gewinnjahr, haben In Ordnung, das ist also alles. Lassen Sie uns das schließen und wie Sie sehen können, der erste Kunde an wird der erste Kunde an der Spitze der Top-Kunde sein. Und jetzt der nächste Schritt , den wir gehen und den Rang zu dieser Liste hinzufügen werden. Um das zu tun, werden wir ihn verwenden, den Funktionsindex. Lass uns hier drüben auf die Straße gehen und einfach Index schreiben und das war's. Und dann gehen wir und schalten es auf diskret um und stellen es einfach nach vorne. Und damit haben wir ein Ranking von 1 bis 10 In Ordnung, also werden wir jetzt zusätzliche Informationen für jeden Kunden hinzufügen zusätzliche Informationen für jeden , z. B. die Verkäufe für das aktuelle Jahr Gehen wir also zu unserem Daten-Pin und holen wir uns das aktuelle Jahr für Verkäufe Ziehen Sie es per Drag-and-Drop auf diese Zahlen , sodass wir auch die Verkäufe für das aktuelle Jahr sehen können . Lass es uns einfach ein bisschen größer machen. Und jetzt ist die nächste Information , die wir hinzufügen werden, die Anzahl der Bestellungen für das laufende Jahr , die von den Kunden aufgegeben wurden. Um das zu tun, gehen wir hier zum Messwert und doppelklicken auf das leere Feld und notieren Anzahl einzeln, um die Bestellungen zu zählen. Also werden wir das aktuelle Jahr von den Bestellungen abtippen . Also gut, setzen wir uns hin. Okay, und jetzt sehen wir uns die Anzahl der Bestellungen an, die jeder Kunde im laufenden Jahr aufgegeben hat. In Ordnung. Die nächste Information , die wir hinzufügen werden, ist das letzte Bestelldatum, das der Kunde aufgegeben hat. Und jetzt brauchen wir das letzte Bestelldatum. Um das zu tun, klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und lassen Sie uns zu den Maßnahmen gehen und das Maximum herausholen. Damit können wir jetzt sehen, wann es das letzte Mal war, dass der Kunde bei uns bestellt hat . In Ordnung. Damit haben wir alle Informationen, die wir benötigen , in unserem Diagramm. Im nächsten Schritt werden wir mit der Formatierung beginnen. Zuerst beginnen wir wie gewohnt mit den Linien und Gittern Klicken Sie also mit der rechten Maustaste darauf und gehen Sie zum Formatieren. Jetzt möchte ich diese Linie in der Mitte zwischen den Maßen und den Dimensionen loswerden . Gehen wir also zu den Gittern. Gehen wir auch zum Spaltenteiler und entfernen ihn. Damit haben wir keine Grenze dazwischen. Im nächsten Schritt werden wir die graue Hintergrundfarbe entfernen. Gehen wir zur Schattierung über, und dann gehen wir hier zur Zeilenbindung über und reduzieren die Größe auf ein Minimum, sodass, wie Sie sehen können, die Hintergrundfarbe verschwunden ist In Ordnung, das ist alles für die Linien und das Raster. Lass uns anfangen, die Punkte und Farben unseres Telefons zu formatieren die Punkte und Farben unseres Telefons Zuerst möchte ich den Index hier formatieren. Lass uns dazu gehen. Format. Gehen wir und stellen Sie sicher, dass Sie das richtige Feld auswählen. Ja, wir wählen es aus. Lass uns nach Pan gehen. Gehen wir jetzt zu den Zahlen hier drüben. Und ich würde gerne ein hinzufügen, lassen Sie uns die Dezimalzahlen durch die benutzerdefinierte Zahl entfernen und das Präfix Hash hinzufügen , um ein Ranking zu erhalten Das ist es. Was wir zu diesem Ranking noch hinzufügen können, ist, dass wir die Hintergrundfarbe dafür hinzufügen können. Gehen Sie hier zur Schattierung und machen Sie sie sehr hellgrau. In Ordnung, das ist alles für das Ranking. Gehen wir zum nächsten und beginnen das Schriftfarbformat zu ändern. Gehen wir zur Schrift über, damit wir sie als Tableau Po belassen und die Farbe in etwas wie Schwarz ändern können . Das ist es. Gehen wir zum nächsten, Format, und wir gehen hier drüber, machen es platt. In Ordnung, also gehe ich zu den Maßnahmen über. Gehen wir und nehmen das Gerät aus dem Verkauf. Gehen wir also zu den Verkaufsstellen für Matten hier drüben und dann werden wir es wie gewohnt formatieren, sodass die Zahl benutzerdefiniert ist, die Dezimalzahl entfernt und das 1-Dollar-Zeichen hinzugefügt wird. Ordnung, und was die Anzahl der Bestellungen angeht, lassen wir es so wie es ist. Ordnung, das war's also. Lass es uns einfach sehr einfach halten. Und damit haben wir eine wirklich schöne detaillierte Tabelle, um die zehn besten Kunden mit zusätzlichen Informationen zu zeigen. Ordnung, damit sind wir mit der Erstellung aller Diagramme fertig. Im nächsten Schritt werden wir mit dem Aufbau des Dashboards beginnen. Okay? Um jetzt das Kunden-Dashboard zu erstellen, werden wir nicht alles von Grund auf neu erstellen. Wir werden das Verkaufs-Dashboard duplizieren. Um die Struktur zu haben, gehen wir zu den Vertriebs-Dashboards Radikal verbinden und duplizieren. Damit haben wir zwei identische Dashboards. Gehen wir zum zweiten und fangen wir an, es zu formatieren. Zuerst beginnen wir mit der Benennung. Es wird also das Kunden-Dashboard sein. Fangen wir jetzt von oben nach unten an. Wir werden mit diesem Titel beginnen. Gehen wir hier rüber und ändern wir es vom Vertriebs-Dashboard zu Kunden-Dashboards Wie Cain kann die Erstellung des zweiten Dashboards sehr einfach sein , sobald Sie eine wirklich solide Struktur haben Ordnung, als Nächstes haben wir also die drei Diagramme Wir werden sie alle durch die neuen ersetzen. Der erste wird der QBI-Kunde sein, lassen wir es einfach am Anfang fallen Natürlich werde ich anfangen, Sachen zu unserem neuen Container hinzuzufügen Mach dir darüber keine Sorgen. Wir werden es später löschen. Gehen wir und holen uns den nächsten KPI, den Verkäufer, die Kunden und die Bestellungen, okay? In Ordnung Jetzt lass uns diesen Behälter verstecken. Klicken Sie also mit der rechten Maustaste auf das Symbol und lassen Sie uns es verstecken. Ordnung, jetzt können wir die alten BIs aus diesen Dashboards löschen die alten BIs aus diesen Dashboards Lassen Sie uns sie einfach entfernen. Damit haben wir unsere drei QBI. Lassen Sie uns weitermachen und unsere Charts hinzufügen. Es wird das Histogramm sein, also ziehen wir es per Drag-and-Drop unter die Legende hier drüben. Und wir können gehen und das alte Zeug entfernen. Also das alte Diagramm. Und außerdem brauchen wir die Legenden nicht. Lass uns den ganzen Container für beide Legenden fallen lassen . Gehen wir und ändern den Titel Kundenverteilung nach Anzahl der Bestellungen. Okay, setzen wir uns hin. Okay, und lassen Sie uns den Titel aus den Charts entfernen. Wie Sie sehen können, taucht dieser Container immer wieder auf , weil wir neue Legenden und neues Zeug haben Gehen wir uns verstecken und nehmen. Lasst uns an den richtigen Charts arbeiten. Es wird die detaillierte Liste für die Top-Kunden sein. Lass es uns hier rüberwerfen. Und wir werden gehen und den alten entfernen. Jetzt werden wir weitermachen und überprüfen, ob alles zur gesamten Ansicht passt. Lassen Sie uns nacheinander die gesamte Ansicht überprüfen. Gesamtansicht, diese auch. Alles sieht gut aus. Schauen wir uns die letzte Tabelle an. Es ist Standard. Gehen wir und wechseln zur Gesamtansicht, um den gesamten Raum zu nutzen. Ordnung, jetzt haben wir alles in einem Dashboard zusammengefasst. Im nächsten Schritt werden wir dieses Dashboard formatieren. Und dieser Teil wird es nicht sein, weil wir fast alles haben. Fangen wir mit dem ersten Diagramm an. Lass uns alles mit einem weißen Hintergrund machen. Gehen wir zu Layout und ändern es für das nächste BI ebenfalls auf Weiß, nur um sicherzugehen, dass wir es für alle gemacht haben. Ordnung, damit haben wir quasi eine Karte für das gesamte QBI Als nächsten Schritt würde ich sagen, lassen Sie uns sofort loslegen und mit dem Abstand zwischen diesen Diagrammen arbeiten Lass uns auf den ersten klicken. Wenn Sie sich erinnern, haben wir uns in den Verkaufs-Dashboards darauf geeinigt, dass zwischen den einzelnen Diagrammen eine 20 Gehen wir zur äußeren Polsterung und machen alles wie eine Zehn, aber nur auf der Oberseite Wir brauchen diesen zusätzlichen Platz nicht. Lassen Sie uns alle Seiten gleich deaktivieren und den Wert auch nur für die Oberseite auf Null setzen. Wir sagen, die innere Polsterung wird immer sieben sein. Lass es uns so haben und es für die anderen tun. Außen ist zehn, oben Null, und die innere Polsterung wird ebenfalls sieben sein Für den letzten bist du zehn. Entferne es für die Oberseite. Und das Innere auch. Sieben. Lass es uns so machen. In Ordnung, damit sind wir fertig mit der Mattierung der drei QBI Gehen wir jetzt zu den Charts über. Gehen wir und wählen den gesamten Container aus. Und wie Sie sehen können, haben wir alles wie zuvor gemacht. Die äußere Polsterung ist zehn und die innere Polsterung ist sieben. Toll, lass uns gehen und den richtigen überprüfen. Wir werden es auch haben. Korrekt. Wie Sie sehen, geht es sehr schnell , wenn Sie das zweite Dashboard mit einer soliden Struktur erstellen. Ordnung, jetzt werden wir noch etwas zu den zehn umsatzstärksten Kunden machen. Wie Sie sehen können, sind diese Header-Informationen oder der Feldname nicht wirklich nett. Jetzt werden wir diese Informationen entfernen und diese Informationen entfernen und unsere eigenen benutzerdefinierten Feldnamen erstellen. Lassen Sie mich Ihnen zeigen, wie wir das machen werden. Lass uns zum Dashboard gehen. Und lassen Sie uns einen horizontalen Behälter auf unserem Tisch schnappen . Und hier werden wir gehen und in diesen Container die Feldnamen einfügen . Machen wir es einfach ein bisschen kleiner. Fangen wir an, Texte hinzuzufügen. Das ist also der erste Text. Die erste Information wird der Rang sein . Lass uns einen Rang haben. Lasst uns die Schrift auf ein Medium umstellen. Nehmen wir die Größe auf zehn und machen es für die Farben etwas heller. In Ordnung, lassen Sie uns damit weitermachen. Okay, lass uns gehen und noch eins für das nächste Feld hinzufügen. Stellen Sie also sicher, dass Sie auf der richtigen Kundenseite sind, und wir werden das Gleiche tun. Du wirst mittel zehn sein und diese Farbe können wir für die nächste kopieren. Lass uns gehen und, okay, jetzt lass uns gehen und unser Feld weiter hinzufügen. Das nächste wird also das letzte Bestelldatum sein. Fügen wir das alte ein und wir nennen es die letzte Bestellung, die festgelegt wird. Lass uns okay sein. Dann haben wir den aktuellen Gewinn. Lassen Sie uns einen Text anstelle des aktuellen Gewinns abrufen. Ich werde den Parameter hinzufügen und dann die Wörter Gewinne. Gehen wir und stellen sicher, dass alles das gleiche Format hat. Sie werden also Tableau Medium Ten sein und dieselbe Farbe haben. Kopieren wir es für das nächste Mal. Wir werden einen weiteren Text für die vergangenen Verkäufe hinzufügen. Lass uns die Verkäufe haben. Und die letzte wird die Anzahl der Bestellungen sein. Schreiben wir es so, Vergangenheit, entfernen Sie das Jahr. Wir brauchen es hier nicht. Wie Sie sehen können, haben wir unsere Titel. Was Sie tun werden, wir werden die Titel aus der Originaltabelle entfernen. Lassen Sie uns die Feldbeschriftungen und auch die Kopfzeile ausblenden. Ordnung, als Nächstes werden wir anfangen, an der Ausrichtung zwischen den Titeln und der Detailliste zu arbeiten . Also werden wir anfangen, Dinge zu bewegen. Zuerst mache ich es ein bisschen größer, und dann werden wir anfangen, diese Boxen, die Informationen, zu verschieben , bis alles der letzten Reihenfolge entspricht, ein bisschen nach rechts. Machen Sie diesen Filter vielleicht ein bisschen kleiner. Und dann lassen Sie uns die Verkäufe ein wenig nach rechts schieben , ebenso wie die Gewinne. Jetzt werden wir das ein bisschen nach rechts schieben . Sie können sehen, dass wir keine Leerzeichen mehr für die Bestellung haben. Lass uns gehen und es einfach Befehle nennen. Alles klar? Und wir werden es wieder ein bisschen nach oben verschieben . Okay, damit bin ich zufrieden. Alles ist perfekt. Und jetzt haben wir alle Diagramme formatiert, die wir im Kunden-Dashboard haben im Kunden-Dashboard Als Nächstes werden wir anfangen, die Filterinformationen zu bereinigen die Filterinformationen zu Lass uns gehen und dem Filter zeigen , was hier passiert. Okay, was wir jetzt tun werden, wir werden alle zusätzlichen Informationen entfernen , die Tableau zu unserem neuen Container hinzugefügt hat. Wir benötigen nicht all diese Informationen. Gehen wir und entfernen sie eins nach dem anderen. Und damit haben wir genau wie zuvor den gleichen Behälter. Und natürlich können Sie Ihr Dashboard erneut testen. Wir können es zum Beispiel auf 2022 umstellen . Und wie Sie sehen, hat sich alles geändert, sogar wir haben neue Top-Ten-Kunden. Wir können zum Beispiel verschiedene Unterkategorien hinzufügen und alles reagiert, sodass alles perfekt ist Lass uns alles auf 2023 zurückstellen. Und damit haben wir unseren Filter repariert. Lass uns ihn schließen , lass uns ihn verstecken. Okay, jetzt der nächste Schritt, wir werden diese Diagramme interaktiv Stellen Sie also sicher, dass Sie das Histogramm auswählen und es als Filter verwenden Damit, wenn die Benutzer irgendwohin gehen und anfangen, Mitarbeiter auszuwählen, zum Beispiel diese beiden Und damit reagiert das Dashboard , wie Sie sehen können . Lassen Sie uns die Auswahl aufheben In Ordnung. Also lass uns jetzt das Gleiche für unsere Top-Listen machen. Gehen wir und machen es als Filter. Und jetzt können wir unseren Top-Kunden auswählen. Und wir werden nur für diesen Kunden eine schnelle Analyse durchführen , was wirklich nett ist. Also lass uns gehen und das abwählen. Und damit sind wir mit der Interaktivität in unserem Dashboard fertig in unserem Fahren wir nun mit dem letzten Schritt fort , in dem wir mit den Symbolen arbeiten werden, um die Navigation in unseren beiden Dashboards sehr einfach zu gestalten Okay, jetzt gehen wir und reparieren dieses Symbol hier drüben. Also doppelklicken Sie darauf. Und jetzt können wir endlich sehen, dass es zu den Kunden-Dashboards navigiert Und da wir uns jetzt im Kunden-Dashboard befinden, werden wir ein Symbol anzeigen , das wie ein aktives Symbol aussieht Um das zu tun, gehen wir und wählen die Symbole aus. Wie Sie sehen können, wird dieses Symbol das aktive Symbol sein , wenn der Kunde das Kunden-Dashboard auswählt. Gehen wir also und wählen das aus. Also, jetzt sieht alles gut aus, lass uns gehen und es. Okay. Und damit können Sie sehen, dass wir ein neues Symbol haben darauf hinweist , dass wir uns jetzt im Kunden-Dashboard befinden. Ordnung. Als Nächstes werden wir die Symbole für die Verkaufs-Dashboards hier reparieren. Gehen wir also hinein und navigieren wir zu den Kunden-Dashboards Und lassen Sie uns das auswählen, das nicht aktiv ist. Also gehen wir und wählen dieses Symbol aus. Ordnung, das ist alles okay, also gehen wir jetzt zu den Vertriebs-Dashboards hier drüben und ändern es in ein aktives Symbol Wir werden dieses hier wählen. Vertriebs-Dashboards aktiv. Wählen Sie das aus und lassen Sie uns ein Okay geben. Ordnung. Also das ist es. Damit haben wir die Symbole repariert. Also werden die Vertriebs-Dashboards aktiviert. Wenn Sie zum Kunden-Dashboard gehen, wird es genau so sein. Ordnung. Schlüssel. Damit sind wir mit dem zweiten Dashboard in unseren Projekten fertig . Lass uns alles testen. Gehen wir also in die Präsentationsmodelle hier und überprüfen wir die Daten. In Ordnung, jetzt sind wir also im Kunden-Dashboard. Gehen wir und klicken auf diesen Container hier drüben. Wie Sie sehen können, funktioniert alles gut. Gehen wir jetzt zurück zum Vertriebs-Dashboard. Klicken wir also auf dieses Symbol. Und jetzt, wie Sie sehen können, sind wir wieder im Vertriebs-Dashboard. Damit sollte der Benutzer nicht zu den Wasserhähnen gehen und zwischen diesen beiden Dashboards wechseln Die Benutzer können einfach auf diese Symbole klicken , um zwischen diesen beiden Dashboards zu wechseln Und damit freue ich mich sehr, Ihnen mitteilen zu können unser Projekt abgeschlossen ist und wir alle Anforderungen erfüllt haben Ich werde dieses Projekt in Tableau veröffentlichen oder Sie können es über den Download-Link herunterladen. Ordnung, damit haben wir unsere Tableau-Projekte abgeschlossen und alle Phasen durchlaufen In Ordnung, damit haben wir unsere Tableau-Projekte abgeschlossen und alle Phasen durchlaufen, denen ich normalerweise folge, um alle Tableau-Projekte von Grund auf neu zu implementieren, von den Anforderungen bis zur Bereitstellung der Dashboards Und auch hier lautet meine Empfehlung, die Projekte nicht zu überstürzen, sodass Sie sofort mit der Erstellung von Diagrammen und Dashboards beginnen sollten, ohne einen klaren oder organisierten Gehen Sie also Schritt für Schritt vor, um saubere Arbeit zu leisten. 199. 00-Einführung: Freunde, heute werden wir also ein fantastisches Tabellenprojekt umsetzen, bei dem wir mit Tableau ein HR-Dashboard erstellen Tableau ein HR-Dashboard erstellen Und das Besondere an diesem Projekt ist, dass Sie nicht nur lernen, wie Sie Tableau verwenden , um Visualisierungen zu erstellen, sondern Sie können auch lernen, wie ich bei meiner Arbeit normalerweise professionelle Tabellenprojekte umsetze Wenn Sie neu hier sind, sind Sie herzlich willkommen. Mein Name ist Bara und ich leite Big Data- und BI-Projekte bei Pacida S Pens. Ich bin hier, um alles zu teilen, was ich über die Arbeit mit Daten weiß Abonnieren Sie also unbedingt , damit Sie nichts verpassen. In diesem Tabellenprojekt werde ich Sie Schritt für Schritt anleiten, ausgehend von den Benutzeranforderungen. Dann werden wir die Konzepte und Modelle der Dashboards zeichnen , und am Ende werden wir mit Tableau ein fantastisches dynamisches Dashboard haben ein fantastisches dynamisches Dashboard Das heißt, am Ende der Projekte werde ich Ihnen ein Tabellen-Dashboard und auch praktische Fähigkeiten zur Implementierung von Tabellenprojekten Tabellen-Dashboard und auch zur Verfügung stellen. Meine Freunde. Bevor wir zu dem Projekt übergehen, möchte ich mir einen Moment Zeit nehmen und Folgendes sagen. Alles in diesem Projekt ist kostenlos. Außerdem empfehle ich Ihnen dringend, mir Schritt für Schritt bei diesem Projekt zu folgen. Denn nur rumzusitzen und zuzuschauen, das wird nicht wirklich helfen, man muss sich die Hände schmutzig machen. Und hey, das ist Ihr Projekt, also zögern Sie nicht, es auf beliebigen Plattformen zu teilen, z. B. in Linked in oder in Tableau public als Portfolio. Das ist alles für den Moment Lassen Sie uns springen und mit den Projekten beginnen. Nun, meine Freunde, zu Beginn jedes Projekts entscheide ich mich zunächst für die Farbgebung. Die erste Entscheidung, die ich treffe, ist, ob wir ein dunkles oder ein helles Thema im Dashboard haben möchten . Und da das letzte Verkaufsprojekt ein helles Thema war, werden wir uns dieses Mal für das dunkle Thema entscheiden. Danach müssen wir uns für die vier Farben entscheiden, nicht für mehr, und wir teilen es in zwei Kategorien ein. Die erste Kategorie ist die Grundkategorie, und hier haben wir zwei Farben. Schwarz und weiß. Normalerweise entscheide ich mich für die graue Färbung, also haben wir ein dunkles Grau und ein sehr helles Grau. Nun, die zweite Kategorie, wir haben die benutzerdefinierte Kategorie, und hier haben wir die beiden Farben unseres eigenen Stils. Für dieses Projekt werde ich mich also für Grün und Rosa entscheiden. Aber warte hier, wir haben ein Problem. Meine Frau sagte, das ist nicht grün. Das ist persisches Grün und das andere ist nicht rosa. Das ist Royal Fuca. Das tut mir so leid Ordnung. Also das sind die Farben , für die ich mich für dieses Armaturenbrett entschieden habe. Natürlich kannst du deinen eigenen Stil hinzufügen. Du musst meiner Farbgebung nicht folgen. Ordnung, Freunde, Tischprojekte bestehen hauptsächlich aus drei Phasen. Die erste besteht darin, dass wir unsere Daten dort aufbereiten, wo wir hingehen, und unsere Daten mithilfe einer Datenquelle mit Tableau verbinden. Wir müssen diesen Schritt also immer ausführen, bevor wir Diagramme erstellen oder eine Analyse durchführen. In der zweiten Phase werden wir viele, viele verschiedene Diagramme und Visualisierungen erstellen, viele verschiedene Diagramme und die auf den Benutzeranforderungen basieren Und in der letzten Phase werden wir alle Diagramme in einem einzigen konsolidierten Dashboard zusammenfassen alle Diagramme in einem einzigen konsolidierten In dieser Phase werden viele Formatierungen und Optimierungen vorgenommen, um die Dashboards benutzerfreundlich und effektiv zu gestalten die Dashboards benutzerfreundlich Beginnen wir also mit der ersten Phase, in der wir eine Tableau-Datenquelle für unser Projekt erstellen Tableau-Datenquelle für unser 200. 01 Datenquelle: Ordnung, Freunde, jetzt werden wir die Datenquelle für unsere Projekte erstellen, und hier, was wir tun werden. Erster Schritt, wir brauchen Daten. Wir werden die Daten für das Projekt herunterladen und dann die Daten mithilfe einer Datenquelle mit Tableau verbinden . Danach werden wir die Qualität der Daten und der Datentypen überprüfen . Und im letzten Schritt müssen wir unsere Daten verstehen und untersuchen, bevor wir Visualisierungen erstellen können Okay. Im ersten Schritt beim Aufbau einer Datenquelle in Tableau müssen wir Daten abrufen. Und bei BNS habe ich viele Projekte und Datensätze überprüft und nichts gefunden, und nichts gefunden für diese Projekte geeignet ist Deshalb habe ich beschlossen, meine eigenen Daten zu generieren. Natürlich habe ich einen persönlichen Assistenten, der mir bei dieser Aufgabe hilft, und das ist der SGBT Ich habe die SGBT gebeten, einen Python-Code zu generieren, um einen Datensatz zu generieren Nach langem Herumdrehen habe ich endlich einen wirklich schönen Code in Python, der den Bibliotheksfälscher verwendet, um Daten zu generieren Wenn Sie diesen Python-Code, den ich verwendet habe , und die Eingabeaufforderungen im SGPT haben möchten, finden Sie alles im Projektlink Freunde, wie ihr sehen könnt, SGP hier, helfen mir, Datensätze zum Üben zu generieren Gehen wir jetzt los und holen uns die Daten. In der Videobeschreibung findest du einen Link zu dieser Seite, auf der ich alles gesammelt habe , was du für diese Projekte benötigst. Wie Sie hier sehen können, haben wir einen Zip-Ordner in dem Sie alle Dateien für diese Projekte haben, und wenn Sie hier nach unten scrollen, haben wir die User Story für dieses Projekt. Hier werden wir ein Tableau-Dashboard für die Personalabteilung erstellen , das auf diesen Benutzeranforderungen basiert. Gehen wir und laden den Zip-Ordner herunter, er ist hier drüben. Lass uns darauf klicken und du kannst es in den Download-Ordnern haben. Jetzt auf der nächsten Registerkarte können wir schreiben, darauf klicken und alles extrahieren und dann extrahieren. Wir haben es hier drüben. Was ich normalerweise mache, ist, dass ich diesen Ordner an einen anderen Ort verschiebe , weil ich dazu neige, die Downloads zu bereinigen, und wenn Sie die Verbindung zwischen Tableau und den Daten verlieren , werden Sie eine Menge Fehler bekommen. Lass uns das machen. Ich werde es einfach kopieren und irgendwo wie hier ablegen. Gehen wir jetzt hinein und schauen, was wir haben. Was haben wir hier, wir haben Icons und Bilder. Sie können all die Dinge finden, die wir später für das Dashboard benötigen. Außerdem finden Sie die Tableau-Projektdatei, und Sie können sie natürlich von Tableau Public herunterladen . Und hier haben wir unsere Daten, Personalabteilung, CSV. Dies sind die Daten unserer Projekte, und Sie können die Dashboard-Modelle finden , die ich mit dem Draw AO erstellt habe. In Ordnung Damit haben wir also unsere Daten für dieses Projekt, und im nächsten Schritt werden wir Tableau mit unseren Daten verbinden. Ordnung. Also als ersten Schritt starten wir Tableau Public. Dann sind wir jetzt auf der Landing Page. Gehen wir und stellen mithilfe der Textdatei eine Verbindung zu unserer Datei her. Dann öffnen wir die heruntergeladenen Daten, Personalabteilung, CSV. Lass uns gehen und es öffnen. Nun, normalerweise das nächste Mal , gehen wir los und bauen ein Datenmodell aus den Dateien Aber jetzt haben wir für dieses Projekt nur eine Datei. Das bedeutet, dass wir uns keine Gedanken über Beziehungen und Verbindungen und Union usw. machen müssen. Unser Datenmodell hat nur eine Tabelle, eine Datei für die gesamten Projekte. Als Nächstes werden wir die Qualität der Daten in dieser Tabelle überprüfen Qualität der Daten in dieser Tabelle Die erste Sache ist natürlich, dass, wenn Sie Textdateien das verwenden, die Spaltennamen korrekt sein sollten Wir können hier feststellen, dass alles gut aussieht, oder? Wir haben die Mitarbeiter-ID, den Vornamen, den Nachnamen, das Geschlecht, die Phase und so weiter. Die Namen sehen also okay aus. Und wenn Sie es nicht so haben, müssen wir die Eigenschaften der Datei überprüfen. Um das zu tun, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Tabelle. Normalerweise in Text- oder CSV-Dateien. Die erste Zeile sollte der ausgefüllte Name oder der Spaltenname sein. Stellen Sie also sicher, dass dies aktiviert ist, und dann gehen wir zu dieser Option über. Eigenschaften der Textdatei, lassen Sie uns das zusammenfassen. Und hier ist es sehr wichtig dafür. Sie haben das Setup wie ich, das ich gerade zeige. Das gefüllte Trennzeichen sollte also das Semikolon sein. Und wenn das Tableau aus irgendeinem Grund etwas anderes ausgewählt hat, stellen Sie sicher, dass Sie Semikolon auswählen sicher Und die dritte Option ist wichtig, es ist die Kodierung der Datei Es sollte auch UTF acht sein. Wenn du also solche Optionen hast, solltest du auf Nummer sicher gehen, also lass uns das beilegen Das bedeutet, dass Tau die Dateien korrekt liest und die Spaltennamen korrekt sind Nun das nächste Beispiel, bei dem wir für jedes Feld überprüfen ob Tableau den richtigen Datentyp zugewiesen hat. Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen. Die erste Spalte, dann Blo-ID, es ist eine Zeichenfolge, und das ist richtig, denn hier haben wir ein Zeichen zwischen den Zahlen, also können wir es nicht als Zahl haben Vorname, Nachname, Geschlecht, all diese Informationen. Enthält Zeichen und natürlich ist es eine Zeichenfolge. Gehen wir auf die rechte Seite. Jetzt können wir sehen, dass wir zwei Spalten über die Standorte haben. Wie Sie sehen können, hat Tableau dies korrekt einer geografischen Rolle zugewiesen . Wenn Sie es nicht so haben, ist es sehr einfach. Gehen Sie hier auf dieses Symbol, und dann haben wir hier die Option der geografischen Rolle und stellen Sie sicher, dass wir sie den richtigen Informationen zuweisen. Gehen wir nun weiter, wir haben hier das Bildungsniveau, das stimmt. Es ist eine Schnur. Danach ist es sehr wichtig. Wir haben mehrere Termine. Wir haben das Geburtsdatum, das höhere Datum und die Kündigungsdaten, und alle haben richtigen Datentyp. Gehen wir jetzt weiter zur rechten Seite. Und wie Sie sehen, haben wir Abteilungs- und Berufsbezeichnungen, die alle strikt sind, und wir haben Gehälter. Das Salz ist also das einzige Feld in unseren Datensätzen, das den Datentyp Nummer hat Der letzte ist der ausführende Strting, es ist ein String, der korrekt ist Wie Sie sehen, hat Tableau hervorragende Arbeit geleistet, indem es den Spalten die richtigen Datentypen zugeordnet hat. Die richtigen Datentypen in Ihrem Projekt sehr wichtig, um die Berechnungen korrekt durchzuführen und eine gute Datenqualität in die Berechnungen korrekt durchzuführen Ihrem Dashboard zu gewährleisten. Es ist so gut, dass wir unsere Datenquelle aufgebaut haben und alles sieht wirklich toll aus. Der nächste Schritt ist, dass ich, bevor ich anfange , irgendetwas zu erstellen, irgendwelche Diagramme, die Daten verstehen möchte , um sie zu untersuchen Was ich normalerweise mache, ist, dass ich hier irgendwelche Blätter erstelle und dann fange ich an, Formationen in die Blätter einzufügen, um die Daten zu untersuchen Welche Abteilungen haben wir zum Beispiel in den Daten? Wie Sie sehen können, haben wir sieben Abteilungen: Kundenservice, Finanzen, Personalwesen und so weiter. Was dann interessant ist, ist zum Beispiel, die Berufsbezeichnungen es hier drüben fallen lassen. Und jetzt können wir all diese Berufsbezeichnungen sehen, aber wir könnten auch verstehen, es einen Zusammenhang zwischen den Abteilungen und der Berufsbezeichnung gibt. Was wir hier also tun können wenn Sie eine Beziehung zwischen den Spalten haben , gehen Sie und erstellen eine Hierarchie. Gehen wir und machen das. Es ist sehr einfach. Nehmen wir die Berufsbezeichnung und ziehen sie per Drag-and-Drop auf die Abteilung wie folgt. Und dann müssen Sie ihr einen Namen zuweisen. Ich lasse es einfach so stehen. Lass uns gehen und klicken. Jetzt haben wir auf der linken Seite eine Hierarchie, wo sie mit der Abteilung beginnt und mit der Berufsbezeichnung endet Die Reihenfolge der Hierarchie ist ebenfalls korrekt. Lass uns weiter forschen. Schauen wir uns zum Beispiel das Bildungsniveau an und wir können sehen, dass es keinen wirklichen Zusammenhang zwischen dem Bildungsniveau und den Jobs und der Abteilung gibt. Ich gehe und lasse es fallen, um nachzusehen. Unseren Daten zufolge haben wir vier Bildungsstufen Bachelor, High School, Master und PhD. Wie Sie sehen, sind wir gerade dabei die Daten zu durchsuchen und zu untersuchen. Meine Empfehlung lautet nun, das Video abzubiegen und alle Felder durchzugehen. Erst wenn wir den Inhalt der Daten verstanden haben, werden wir mit den nächsten Schritten fortfahren. Ich hoffe, dass wir jetzt ein besseres Verständnis der Projektdaten haben und dass wir nun über eine solide Datenquelle verfügen, um mit der Erstellung von Diagrammen in Tableau zu beginnen. 201. 02 1 Charts part1: Ordnung. Jetzt werden wir die Diagramme für das erste Dashboard erstellen, die Übersichts-Dashboards, und hier, was wir tun werden Zunächst müssen wir die Anforderungen analysieren und verstehen , um uns für die Diagramme zu entscheiden Danach werden wir nur für ein einziges Mal die ersten Schritte ausführen, indem wir die Arbeitsblätter formatieren , um sie als Vorlagen zu verwenden Danach müssen wir sicherstellen, dass wir über alle Dimensionen und Maße verfügen alle Dimensionen und Maße um die Diagramme zu erstellen, und wenn nicht, müssen wir berechnete Felder erstellen, und erst danach können wir unsere Diagramme erstellen Im letzten Schritt müssen wir uns um das Format kümmern. Lassen Sie uns nun mit dem ersten Schritt beginnen , in dem wir die Anforderungen analysieren und verstehen und die Diagramme entscheiden müssen. Okay. Also der erste Schritt, bevor wir so etwas bauen, müssen wir die Anforderungen verstehen. Schauen wir uns also die Benutzergeschichte an. Also, was haben wir hier? Wir müssen ein Dashboard für die Personalmanager erstellen , um die Personaldaten zu analysieren. Und wir müssen ihnen zwei Ansichten bieten. Eine hat eine Übersichtsansicht für allgemeine Einblicke und eine weitere Detailansicht, um eine Liste der Mitarbeiterdaten für detaillierte Analysatoren anzuzeigen Mitarbeiterdaten für detaillierte Analysatoren Das bedeutet, dass wir am Ende vielleicht zwei Dashboards erstellen werden, aber wir werden sehen Konzentrieren wir uns nun auf den ersten Abschnitt, den zusammenfassenden Überblick Die zusammenfassende Überprüfung sollte daher in drei Hauptabschnitte unterteilt werden . Hier geht es um das Dashboard. Wir sollten einen Übersichtsabschnitt, demografische Daten und Einkommensanalysen Die erste Anforderung für das erste Diagramm wird darin bestehen, die Gesamtzahl der eingestellten, aktiven und gekündigten Mitarbeiter anzuzeigen aktiven und gekündigten Mitarbeiter Es hört sich so an, als hätten wir einen unterschiedlichen Status der Mitarbeiter. Wir haben aktiv und gekündigt. In der nächsten Runde werden wir uns für diesen Charttyp entscheiden Da wir über die Gesamtzahl der Mitarbeiter sprechen, ist das eine große Zahl, die wir in den Dashboards präsentieren sollten, damit wir die Bänder verwenden können Bänder eignen sich hervorragend, um die großen Zahlen, die das Schwein in unseren Daten misst, im Dashward hervorzuheben die großen Zahlen, die das Schwein unseren Daten misst, im Dashward Packen Sie zu Tableau, aber bevor wir mit der Implementierung von Anforderungen beginnen , bevor wir Blätter oder Diagramme erstellen, müssen wir einen ersten Schritt ausführen, nämlich die ersten Blätter so formatieren, dass sie als Vorlage für alle anderen Anforderungen und alle anderen Blätter verwendet werden als Vorlage für alle anderen Anforderungen und alle anderen Blätter verwendet alle anderen Anforderungen und alle anderen Blätter Das heißt, wir werden den Hintergrund, die Farben, die Schriften und alles, was vorbereitet werden muss, definieren Farben, die Schriften und alles, . Das ist natürlich besser, als die Blätter von Grund auf neu zu erstellen . Mit der ersten Vorbereitung , die wir machen werden, gehen wir zum Format im Menü hier drüben und dann gehen wir zum Workwok Jetzt werden wir die Schriftart für die gesamten Projekte definieren für die gesamten Gehen wir hier zu allen und dann gehen wir zur Drop-Liste. Für dieses Projekt habe ich mich für die Trophäe MS entschieden . Wählen wir Jetzt wird alles, was ich in Dashboards und Shields erstelle , diese Schriftart verwenden Okay, jetzt der nächste Schritt , den wir machen werden, und damit beginnen die Farben hinzuzufügen, die wir für dieses Projekt definiert haben Gehen wir zu den Markierungen hier drüben und wählen die Farbe aus. Gehen wir zu mehr Farben. Jetzt werden wir unsere vier Farben hinzufügen. Fangen wir mit dem ersten Bild hier an, klicken darauf und fügen dann die Codes hinzu, und damit haben wir die grüne Farbe hier drüben. Gehen wir und klicken dann, fügen Sie zwei benutzerdefinierte Farben hinzu. Dies kann uns natürlich helfen, schnell auf die Farben zuzugreifen, die wir für die Projekte definiert haben. Gehen wir jetzt und fügen die zweite Farbe hinzu. Nochmals, die gleichen Schritte, wählen wir den Verkauf darunter aus und fügen die Codes hinzu, und damit haben wir die Pin-Farbe. Gehen wir und klicken Sie auf, fügen Sie zwei benutzerdefinierte Farben hinzu. Jetzt werden die nächsten beiden Farben unsere Grundfarben sein . Wählen Sie sie im Sale aus. Fügen Sie es hinzu und damit haben wir unser Grau und fügen es dann zu benutzerdefinierten Farben hinzu. Gehen wir jetzt und fügen den letzten hinzu. Das vierte wird hellgrau sein und auch benutzerdefinierte Farben hinzufügen. Damit haben wir unsere benutzerdefinierten Farben , die in den gesamten Projekten verwendet werden können, diese vier Farben. Lass uns gehen und auf Okay klicken. Was wir nun tun werden, wir werden die Standardschriftfarbe für die gesamten Projekte definieren . Auch hier gehen wir zur Schriftart und dann gehen wir zu weiteren Farben, das Grau und wählen dann aus. Das ist also alles für die Farben und für die Schriften. Nun, der nächste Schritt, den wir gehen und die Farbe des Hintergrunds definieren werden. Wie wir uns zu Beginn entschieden haben, wird dieses Projekt ein dunkles Thema sein. Gehen wir wieder zum Formatieren und dann zum Schattieren, und dann gehen wir zum Arbeitsblatt hier und wählen wir die erste dunkle Farbe Gehen wir nun zum nächsten Schritt über. Wir wollen nun ändern wie das Blatt zur Ansicht passt. Für das Dashboarding ist es immer gut, eine Gesamtansicht zu haben Das Standard-Tableau zeigt es standardmäßig an Lassen Sie uns also die Gesamtansicht ändern Klicken wir darauf, damit kann das Diagramm immer den gesamten Platz einnehmen , der in der Ansicht verfügbar ist. Nun vielleicht noch eine Sache zum Titel. Wir möchten keine Titel in unseren Dashboards anzeigen. Wir werden unseren eigenen Stil kreieren. Klicken Sie also mit der rechten Maustaste darauf und wählen Sie den Titel. Ordnung, wir haben die ersten Schritte gemacht und wir haben jetzt eine Vorlage, und wir haben jetzt eine Vorlage die für alle anderen Blätter verwendet werden kann. Jetzt würde ich sagen, lassen Sie uns unsere Arbeit speichern, und das ist wirklich eine tolle neue Funktion von Tableau. In Tableau Public ist es jetzt erlaubt, unsere Arbeit lokal in unserem BC zu speichern und zu speichern, ohne sie zu veröffentlichen. Gehen wir und machen das. Das spart eine Menge Zeit. Gehen wir hier zur Datei und speichern uns Dann gehen wir zu den Typen hier und stellen sicher, dass wir die hier und stellen sicher, dass Tableau-Paketarbeitsmappe TWX auswählen Jetzt können wir hier sehen, dass wir eine zweite Option namens Tableau-Arbeitsmappe TW haben namens Tableau-Arbeitsmappe Ich habe auch ein spezielles Video dem die Unterschiede zwischen ihnen erklärt werden, aber wir werden uns für das Paket entscheiden weil ich alles haben möchte, die Daten, die Datenquelle und die Grafiken Entscheiden Sie sich für die zweite Option, Sie werden die Daten nicht speichern. Sie werden nur Ihre Arbeit speichern und es wird wirklich schwer, wenn Sie die Verbindung zu den Daten verlieren. Lassen Sie uns alles in einer Datei speichern und das Tableau-Arbeitsmappenpaket auswählen und ihr einen Namen geben HR Bindestriche Also. Lass es uns speichern. Und damit sind wir fertig, fangen wir an, die ersten Anforderungen zu implementieren. In Ordnung. Also, der erste Schritt damit, wir werden uns fragen, haben wir alle Daten, um unser Bild zu erstellen? Also, was brauchen wir? Wir benötigen die Gesamtzahl der eingestellten Mitarbeiter, Gesamtzahl der aktiven Mitarbeiter und der gekündigten Mitarbeiter. Wenn Sie jetzt unsere Daten hier überprüfen, haben wir keine Informationen über den Status des Mitarbeiters, oder? Das bedeutet also, dass wir jetzt berechnete Felder erstellen müssen, um diese Informationen abzuleiten und zu generieren Der erste Wert ist also die Gesamtzahl der eingestellten Mitarbeiter , also die in diesem Datensatz verfügbaren Datensätze Wir haben das hier als Standard, aber ich würde gerne einen neuen erstellen. Lassen Sie uns weitermachen und ein neues berechnetes Feld erstellen. Geben wir ihm einen Namen namens Total Hired, und das wird sehr einfach sein, es wird die Zählfunktion für die Mitarbeiter-IDs sein . Das ist es also. Lass uns gehen, aha und klicken. Als Nächstes wollen wir die Gesamtzahl der Mitarbeiter ermitteln , denen gekündigt wurde. Jetzt müssen wir uns unsere Daten ansehen, um eine Spalte auszuwählen, um diese Logik aufzubauen. Wir haben hier das Kündigungsdatum. Die Logik kann sehr einfach sein, wenn wir ein Kündigungsdatum für den Mitarbeiter haben, dann ist dieser Mitarbeiter gekündigt. Andernfalls ist der Mitarbeiter aktiv. Lassen Sie uns diese Logik erstellen. Nennen wir es also total beendet, und jetzt haben wir die folgende Logik. Da es sich um Logik handelt, verwenden wir die Funktion if, falls n Null ist, für den Begriff Datum. Wir sagen also, ob das Kündigungsdatum nicht Null ist. Wir haben also einen Wert darin, was kann also passieren? Zeigen Sie dann die Mitarbeiter-ID vor. Und das war's, also lasst uns ein Ende haben. Das heißt, wenn es Null ist, also wir einen Nullwert darin haben, bekommen wir auch Null. Lass uns die Logik testen. Ich werde einfach auf OK klicken. Und um Dinge zu testen, werde ich natürlich ein Testarbeitsblatt haben. Um die Daten zu überprüfen. Also brauche ich die Aufzeichnungen der Mitarbeiter. Holen wir uns die Mitarbeiter-ID, ja, fügen Sie alle Mitglieder hinzu. Nehmen wir nun auch hier das Kündigungsdatum und unser neues Feld „Gesamtzahl beendeten Termine“ mit in die Ausgaben. Nun, wie Sie hier sehen können, haben wir alle Mitarbeiter-IDs. Das ist normal, und dann haben wir das Kündigungsdatum. Sie können also sehen, ob es Null ist, dann wird auch unser neues Feld eine Null haben. Da wir also keine Kündigungstermine für diese Mitarbeiter haben , sind sie aktiv, also haben wir hier Nullen Aber nur wenn wir ein Datum haben, wird in unserem neuen Feld die ID angezeigt Wir machen das, weil wir zählen wollen wie viele Ds wir in dieser neuen Spalte haben. Das bedeutet, dass unsere Logik funktioniert. Was wir jetzt tun werden, werden wir bearbeiten. Nochmals die Berechnung, und wir werden das hier oben drüben durchführen, nur um zu zählen. Wir zählen also wie viele Mitarbeiter-IDs nach dieser Logik verwendet oder angezeigt werden. Das ist alles. Dies ist die Gesamtzahl der gekündigten Mitarbeiter , und zwar die Gesamtzahl der aktiven Mitarbeiter , die aktiv eingestellt und nicht gekündigt wurden. Wir werden genau dieselbe Logik verwenden , aber umgekehrt. Lass uns alles von hier kopieren und auf Okay klicken. Also werden wir natürlich eine rote bekommen, weil Tableau sie früher als Dimension hatte und sie nicht mehr funktioniert. Gehen wir also los und lassen es fallen. Und noch etwas, wie Sie hier sehen können, haben wir es als blaue Rechnung, die Summe ist gekündigt. Lassen Sie uns das in ein kontinuierliches Format umwandeln, da es sich um eine große Nussdimension handelt. Lassen Sie uns jetzt unseren dritten erstellen, also wird es der gesamte aktive Wert sein. Und lassen Sie uns dieselbe Logik verwenden. Aber bevor wir anfangen zu zählen, entferne ich diese Mitarbeiter einfach Ich möchte die Logik testen. Also ist es Null. Wenn also das Kündigungsdatum leer ist, zeigen Sie die Mitarbeiter-ID an. Lass uns das testen. Also werde ich es tun. Und das Gleiche, lassen wir es auf die Aussicht hier drüben fallen. Wie Sie hier sehen können, haben wir das genaue Gegenteil. Wenn das Kündigungsdatum leer ist, zeigen Sie die Mitarbeiter-ID an. Und wenn wir einen Wert wie hier für diesen Mitarbeiter haben, dann zeigen Sie keinen Wert an. Nun, das Gleiche, wir werden all diese Werte zusammenfassen Also lass uns das nochmal bearbeiten und Konten hinzufügen. So und so. Auch hier wird es nicht funktionieren und wir müssen es auch von einer blauen Pille auf eine grüne auf Dauerpille umstellen . Damit haben wir unsere neuen drei Maßnahmen , die wir in unseren Pfannen anwenden Kehren wir hier zu unseren Vorlagen zurück. Da es sich bei dem Band nur um eine Zahl handelt, benötigen wir keine Abmessungen in der Ansicht. Lass uns das Bildungsniveau senken. Das erste wird das totale Versteckspiel sein. Lass uns das in den Text schreiben. Natürlich würde ich es nicht automatisch belassen. Ich werde sicherstellen, dass es immer ein Text ist und unsere Nummer hier auf der rechten Seite steht. Lass uns das Setup ändern. Gehen wir zuerst zum Text zu den drei Punkten, und jetzt ändern wir die Schriftgröße auf 18 und auch die Farbe auf unser helles Dunkel. Gehen wir und drücken K und auch. Jetzt haben wir es immer noch auf der rechten Seite, aber es ist viel größer als zuvor. Gehen wir zu den Ausrichtungen und alles von der Mitte zur Mitte Das ist es. Dies ist die erste Spitzenzahl aus unserem Datensatz, sodass die Gesamtzahl der Mitarbeiter in unserem Datensatz 8.950 beträgt Geben wir ihr auch einen Namen. Es wird die Pfanne von Yards sein. Also sind wir mit dem ersten fertig, gehen wir zum zweiten über. Wir wollen, dass die Gesamtzahl aktiv ist. Anstatt ein neues Blatt von Grund auf neu zu erstellen, werden wir es duplizieren. Klicken Sie also mit der rechten Maustaste darauf und duplizieren Sie es. Wir müssen die gesamte Menge an Wirkstoffen nehmen, sie auf die Zecke hier drüben tropfen, die alte entfernen und wir gehen rein, um sicherzugehen, dass alles in Ordnung ist um sicherzugehen, dass alles in Ordnung Also haben wir hier eine neue Zeile am Anfang, entfernen wir sie und drücken Das ist es. Gehen wir und geben ihm einen Namen. Du bist das Verbot von Aktiv. Lass uns jetzt den letzten erstellen. Gehen wir und duplizieren es noch einmal. Du bist der Bann der Abgekündigten. Lass uns die Summe der abgebrochenen zwei Zeilen hier drüben holen und abgebrochenen zwei Zeilen hier drüben den alten wegwerfen und auch die neue Zeile entfernen. Das bedeutet, dass sich die Gesamtzahl der entlassenen Mitarbeiter in unseren Daten auf 966 beläuft. In Ordnung. Also das sind die drei Spitzenzahlen, die drei Hosen für die erste Anforderung, eingestellten aktiven und die gekündigten Mitarbeiter. In Ordnung. Um zur nächsten Anforderung überzugehen: Visualisieren Sie die Gesamtzahl der Mitarbeiter, die im Laufe der Jahre eingestellt und gekündigt wurden. Wir müssen darstellen, wie sich die Anzahl der Mitarbeiter im Laufe der Zeit entwickelt, und die beste Art von Diagrammen für diese Art von Analyse sind und die beste Art von Diagrammen für Liniendiagramme. Sie können auch das Balkendiagramm verwenden. Das Liniendiagramm eignet sich am besten, um den Trend im Zeitverlauf zu visualisieren. Also zurück zu Tableau. Lassen Sie uns unser Liniendiagramm erstellen. Was wir zu Beginn tun werden, ist, zu duplizieren eines dieser Blätter zu duplizieren, um den gleichen Stil zu haben, und dann gehen wir los und benennen es um. Wir werden pro Jahr eingestellt. Lass uns das Maß hier entfernen und jetzt haben wir ein leeres Diagramm. Da die Zeit abgelaufen ist, benötigen wir ein Datumsfeld, und das wird das höhere Datum sein. Ziehen wir es per Drag-and-Drob in die Spalten hier drüben, und dann das nächste, wir brauchen ein Maß und es wird der Gesamtwert sein , der ausgeblendet wird. Lassen Sie uns das auf die Zeilen verteilen. Natürlich ist unser Diagramm ein Liniendiagramm. Gehen wir zu den Markierungen hier drüben und machen daraus eine Linie. Wenn wir uns jetzt die Diagramme ansehen, haben wir hier eine Menge unnötiger Informationen , die wir nicht benötigen. Lassen Sie uns dieses X bearbeiten. Fügen wir Nullen wie diese hinzu Jetzt sehen die Daten viel besser aus. Jetzt, der nächste Bruder, werden wir das Design dieser Diagramme bearbeiten Gehen wir zuerst zu den Farben hier drüben und wählen unsere Farben aus, also mehr Farben, und lassen Sie uns das Grün auswählen Beim nächsten Bruder würde ich gerne den gesamten Bereich unter der Linie hervorheben Gehen wir und holen uns ein Flächendiagramm darunter. Es ist nur für das Design. Um das zu tun, gehst du zu unserer Messung, hältst die Kontrolle und duplizierst sie einfach als zweite Maßnahme Damit haben wir natürlich zwei Diagramme. Eines wird als Linie bleiben, aber das zweite wird ein Flächendiagramm sein. Gehen wir hier zum zweiten und ändern wir den Typ Zwei und die Flächendiagramme. Im nächsten Schritt werden wir diese beiden Diagramme mithilfe des dualen X zu einem zusammenführen . Gehen wir zur richtigen Kennzahl und verwenden wir die Doppelachse. Natürlich stimmen die Dinge jetzt nicht mehr zusammen, weil wir die Nullen entfernt haben Gehen wir zum richtigen, klicken wir mit der rechten Maustaste darauf und synchronisieren xs Jetzt entspricht das Liniendiagramm genau den Flächendiagrammen. Jetzt können wir all diese Linien und so loswerden, also lassen Sie uns die Überschriften von der linken Seite und auch von den Jahren entfernen und auch von den Jahren Und wir wollen all diese Gitter loswerden. Also klicken Sie mit der rechten Maustaste hier und gehen Sie zum Formatieren. Und jetzt gehen wir zu den Zeilen und gehen wir zu den Zeilen. Ich entferne die Rasterlinien. Lass uns keins draus machen. Aber wenn wir uns jetzt die Charts ansehen, sind unsere Charts wie ein weißer Kasten umgeben. Was werden wir tun? Wir gehen hier zum Gitter und dann zu den Blättern und lassen uns alles von hier entfernen. Entfernen Sie also den Zeilenteiler und auch den Spaltenteiler. Damit sieht es wirklich sauber aus, sieht aber trotzdem nicht wie ein Liniendiagramm Es sieht aus wie ein Flächendiagramm. Gehen wir und ändern das. Gehen wir zum Flächendiagramm und gehen wir zu den Farben und reduzieren die Deckkraft 215, so wie hier Eine weitere Sache können wir machen und die Größe der Linie reduzieren. Gehen wir zur Linie hier drüben und machen sie ein bisschen dünner. Damit bin ich zufrieden. Das sieht nett aus. Damit haben wir im Laufe der Zeit die Gesamtzahl der eingestellten Mitarbeiter ermittelt. Jetzt brauchen wir das gleiche Diagramm, aber nicht für die eingestellten Mitarbeiter , die gekündigt haben. Was wir tun können, ist, das zu duplizieren und ihm den Namen zu geben. Es wird für ein Jahr beendet. Und natürlich müssen wir all diese Affirmationen ändern Jetzt müssen wir das höhere Datum durch ein Kündigungsdatum ersetzen höhere Datum durch ein Kündigungsdatum ersetzen Also lass uns gehen und es ersetzen. Sie können es darauf aufsetzen, um es zu ersetzen. Jetzt haben wir das Kündigungsdatum statt des höheren Datums, und jetzt müssen wir auch die Maßnahmen ersetzen. Wir müssen die Gesamtsumme zusätzlich zur ersten Maßnahme beenden und dieselbe Summe zusätzlich zur zweiten. Wenn wir uns die Daten ansehen, haben wir hier Nullen weil wir Mitarbeiter ohne Kündigungen haben brauchen wir nicht. Gehen wir und verstecken es, rechten Maustaste darauf und klicken Sie auf Ausblenden. Wir müssen keine Nullen entfernen, da der erste Wert Eins ist und sehr nahe beieinander liegt. Damit sind wir einverstanden Lass uns all diese Informationen links und rechts und auch von hier aus verstecken oder die Header entfernen Lass uns jetzt auch die Farbe ändern. Anstelle von Grün können wir auch ein Rosa für das Endprodukt verwenden. Bleiben wir bei allem und dann gehen wir zu Farben und zu weiteren Farben und wählen hier unsere zweite Farbe aus und klicken auf So wenden wir dieselbe Farbe auf beide Diagramme an, auf die Linie und die Fläche. Ordnung. Wir sind fast da, aber hier drüben ist eine weiße gepunktete Linie Gehen wir und entfernen es. Gehen wir zum Formatieren, und ich glaube, es ist eine Linie, und es ist die Nulllinie. Gehen wir zum Blatt und entfernen die Nulllinien, und wir haben eine Null. Perfekt. Mit uns sind wir fertig, wir haben jetzt die Gesamtzahl der gekündigten Mitarbeiter im Laufe der Zeit nach Jahren. Damit ist die Anforderung gelöst. Gehen wir zur nächsten Aufgabe über und es heißt, eine Aufschlüsselung der Gesamtzahl der Mitarbeiter nach Abteilungen und Berufsbezeichnungen vorzulegen . Das bedeutet, dass wir die Werte zwischen verschiedenen Kategorien, den Abteilungen, analysieren und vergleichen müssen. Das heißt, wir sprechen von der Größenordnung der Kategorie, und das beste Diagramm in dieser Kategorie ist es, die Par-Charts zu verwenden. Nun, meine Freunde, falls Sie ein tieferes Wissen über die Auswahl des richtigen Diagramms benötigen , habe ich ein spezielles Tutorial zu diesem Thema erstellt, dem die verschiedenen Arten von Diagrammkategorien erklärt werden, wann welche Kategorie verwendet und welches Diagramm für jede Kategorie am besten geeignet ist. Lassen Sie uns nun ein Par-Diagramm für diese Anforderung erstellen . Lass uns gehen und es bauen. Wir duplizieren wie gewohnt und geben ihm einen Namen. Es werden die Abteilungen sein. Und was wir tun werden, werden alles entfernen, all diese Dimensionen und Maße. Nun, es ist sehr einfach. Gehen wir und ordnen die Abteilungen in die Zeilen, und wir brauchen die Summe, die in den Spalten versteckt ist. Natürlich müssen wir die Markierungen an den einzelnen Teilen ändern . Aufgrund der vorherigen Diagramme ändern wir jetzt natürlich die Deckkraft auf 100% und wählen auch die grüne Farbe für diese Diagramme Da wir jetzt das Teildiagramm verwenden, wäre es schön, wenn wir uns die Daten ansehen Gehen wir zur Achse hier drüben und klicken auf Sortieren. Damit ist es absteigend, wir haben die Abteilung mit den meisten Mitarbeitern bis wir die letzte haben, die niedrigste ist Da wir nun ein Par-Diagramm verwenden, sieht es wie ein Rang Wir ordnen die Abteilungen nach den Mitarbeitern. Wir können jetzt einen schönen Index hinzufügen, eine nette Rangzahl in der Nähe dieser Abteilungen. Um das zu tun, gehen wir zu den Straßen hier drüben in den leeren Bereich, doppelklicken darauf und jetzt können wir den Funktionsindex verwenden. Wir können ihn verwenden, um ein Ranking zu erstellen. Also lass uns gehen und OK drücken, und natürlich kann es alles kaputt machen, weil es eine Kennzahl ist. Gehen wir und konvertieren es in diskrete Werte. Wie Sie sehen können, haben wir einen guten Rang im Vergleich zu diesen Abteilungen, also haben wir 123 und so weiter Wir können ihn auf die linke Seite zu den Namen der Abteilungen verschieben , und das ist quasi ein schneller Indikator für die Ränge. Lassen Sie uns jetzt die Diagramme formatieren , indem wir all diese unnötigen Dinge entfernen. Wir gehen zur Achse und entfernen den Header. Gehen wir zu dieser Abteilung hier drüben, klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und verstecken Sie die Feldbeschriftung. Natürlich werden wir all diese Zeilen entfernen. Gehen wir zum Formatieren und jetzt gehen wir zur linken Seite zu den Zeilen. Gehen wir zu den Spalten und entfernen die Notenlinien auf „Keine“. Ordnung. Also das ist es. Jetzt können wir die Gesamtzahl der Mitarbeiter in fünf Abteilungen sehen, und wir haben einen guten Rang dafür. Okay. Kommen wir zur NX-Anforderung, da heißt es, die Gesamtzahl der Mitarbeiter zwischen der Zentrale und den Filialen zu vergleichen zwischen der Zentrale und den Und hier zur Information, New York ist das Hauptquartier. Es ist wie bei der vorherigen Analyse, bei der wir die Werte zwischen verschiedenen Kategorien, dem Hauptsitz und den Filialen vergleichen müssen, und das Balkendiagramm hier ist der beste Diagrammtyp für diese Jetzt erstellen wir es wie gewohnt. Wir werden ein neues Blatt erstellen, indem wir eines der vorherigen duplizieren Nennen wir es Standort. Und die erste Frage ist natürlich, haben wir die Informationen in den Datensätzen Wir haben keine Felder über das H Q und die Zweige. Aber über die Standorte haben wir nur zwei Informationen, die Stadt und die Bundesstaaten. Aber in der Anforderung haben wir einen Hinweis, wo es heißt, dass der Bundesstaat New York das Hauptquartier ist Das bedeutet, dass alle anderen Staaten Filialen sind. Also noch einmal, wir müssen diese Logik entwickeln. Gehen wir also zurück zu unserem Test hier und holen wir die Staaten auf die Liste. Und jetzt werden wir eine sehr einfache Logik erstellen , bei der wir den Wert des Staates überprüfen? Wenn es New York ist, dann ist es das Hauptquartier. Andernfalls ist es eine Filiale. Lassen Sie uns also ein neues berechnetes Feld erstellen. Geben wir ihm einen Namen, Ort. Und da wir nun einen Wert aus einer Spalte auswerten, verwenden wir die Anweisung für logische Fälle. Also werden wir Case sagen. Und was wir dann evaluieren, wir bewerten den Staat, richtig. Schreiben wir den Status. Lassen Sie uns nun den ersten Wert auswerten , der New York ist, richtig. Stellen Sie sicher, dass Sie ihn genau so schreiben , wie wir ihn im Datensatz haben. Also der erste große Wurf, so wie wir hier sein werden. Was passiert, wenn der Staat in New York ist, dann bist du das Hauptquartier, richtig? Es ist so Also, wenn der Staat nicht in New York ist, dann ist es eine Filiale. Also werden wir die Standard-SE wie folgt verwenden und das, was die Filiale sein kann. Das war's also, und vergiss nicht , ein Ende wie dieses hinzuzufügen. Also lass uns gehen und auf Okay klicken. Damit haben wir jetzt eine neue Feldcode-Position. Lass uns das natürlich auf der rechten Seite von hier testen . Jetzt können wir in diesem Feld sehen, dass wir jetzt Filialen und ein Hauptquartier haben , um alle Werte der Bundesstaaten zu sehen Ich möchte nicht alle Mitarbeiter sehen, also lassen Sie uns all diese Informationen entfernen, und jetzt können wir sehr gut sehen, wie die Bundesstaaten dem Standort zugeordnet sind Also nur das Hauptquartier in New York, alle anderen Bundesstaaten sind Filialen Jetzt haben wir das richtige Feld, das wir für ihre Anforderungen benötigen Gehen wir zurück zu den Orten hier drüben und lassen Sie uns diese Dimensionen loswerden. Wir brauchen es nicht. bleiben bei der Gesamtzahl der eingestellten Mitarbeiter, aber jetzt brauchen wir unser neues berechnetes Feld für die Zeilen. Jetzt möchte ich das Diagramm so ändern, dass wir die Positionen in den Zeilen haben. Gehen Sie und klicken Sie darauf. Und sie sind vertauscht. Das war's, wie Sie sehen, wir können jetzt die Gesamtzahl der Mitarbeiter zwischen der Zentrale und den Filialen vergleichen Gesamtzahl der Mitarbeiter zwischen der Zentrale und den Filialen Wie Sie in der Zentrale sehen können, haben wir viel mehr Mitarbeiter als die anderen Filialen Natürlich werden wir jetzt, im nächsten Schritt, die Designs hier ändern Lassen Sie uns den Ort nehmen und ihn den Farben zuordnen , indem wir natürlich die Steuerung gedrückt halten. Dann gehen wir zu den Farben und bearbeiten die Farben. Gehen wir nun zum SQ-Double-Connect, um unseren grünen und auch den Zweigen zu zweifeln und lassen Sie uns das Grau nehmen. Für die Zweige. Ich würde die Daten gerne andersherum sortieren. Ich hätte gerne zuerst das Q und dann den Zweig. Gehen wir zum Standort und klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf. Gehen Sie dann zur Sortierung, und wir werden sie manuell sortieren. Ich möchte immer das Hauptquartier auf der linken Seite haben, also H Q oben und dann die Filialen Gehen wir jetzt los und entfernen einige Header in Formationen von hier aus Natürlich werden wir, wie üblich, diese weißen Linien entfernen. Gehen diese weißen Linien entfernen zum Formatieren über und dann gehen wir zu den Linien und dann hier zu den Achsenrollen Gehen wir und wählen „Keine“ aus. Ich gehe auch zur nächsten Zahl von eins x sechs über, und nehmen wir auch eine Null. Auf der rechten Seite können Sie sehen, dass wir eine Legende haben. Wir werden sie verstecken, da wir im Dashboard unsere eigenen Legenden entwerfen wollen . Gehen wir hier rüber zu diesem kleinen Pfeil und verstecken die Karte. Das war's also für diese Anforderung. Okay, lassen Sie uns zur nächsten Anforderung übergehen, und dort heißt es, zeigen Sie die Verteilung der Mitarbeiter nach Stadt und Bundesland an. Da wir nun über die Standortinformationen wie die Bundesstaaten und Städte sprechen , sprechen wir hier über die speziellen Analysen. Und natürlich sind die Karten für diese Art der Analyse am besten visuell geeignet. In Ordnung. Lassen Sie uns jetzt eine Karte in Tableau erstellen. Wir werden die Blätter duplizieren, um das gleiche Design zu erhalten. Wir geben ihm einen Namen. Staaten kartografieren. Lass uns alles entfernen, um bei Null anzufangen. Um nun eine Karte in Tableau zu zeichnen, müssen wir diese beiden Informationen abrufen, den Längengrad der Spalten und den Breitengrad bis zur Rose. Danach klicken Sie auf die Registerkarte, um das Wort Karte in der Ansicht zu zeichnen. Was brauchen wir jetzt, wir brauchen die Standorte. Lassen Sie uns zuerst den Staat zu den Einzelheiten bringen. Lass es uns hier drüben ablegen. Und jetzt, abhängig von Ihrem Standort, werden Sie unterschiedliche Ergebnisse erzielen. Da ich jetzt in Deutschland bin, heißt es für mich , dass Sie jetzt acht Informationen haben . Wie werden wir das lösen? Wir gehen zur Karte im Menü hier drüben und dann gehen wir zu dieser Option Standorte bearbeiten. Lass uns dorthin gehen. Jetzt geht es derzeit nach Deutschland, ich werde es in die USA ändern. Lass uns nach den USA suchen und das war's. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir alles korrekt zwischen meinen Standorten und den Informationen von Tableau zugeordnet zwischen meinen Standorten und den Informationen von Tableau Wenn Sie hier K drücken, werden die unbekannten Dinge verschwinden Lass uns das machen. Wie Sie jetzt sehen können, hat Tableau die Informationen verstanden und zoomt in die USA Aber hier haben wir sehr lustige Teile auf den Karten. Es ist nicht korrekt. Gehen wir zu den Markierungen hier drüben und machen daraus eine Karte. Wie Sie jetzt sehen können, hebt Tableau die Bundesstaaten aus unseren Daten grün hervor. Jetzt möchte ich das Design dieser Karte ändern. Gehen wir zum Menü und dann zur Karte, und dann gehen wir zu dieser Option, den Hintergrundebenen. Da der Stil unseres Dashboards dunkel sein wird, werde ich den Stil von hell auf dunkel ändern, und ich möchte all die Informationen loswerden , die ich nicht benötige. Gehen wir und wählen alles aus den Ebenen ab. Wir brauchen also nichts. Ich freue mich nur, dass wir eine sehr saubere Karte haben nur Staaten und Informationen stehen, die wir benötigen. Gehen wir jetzt und fügen die Sachen hinzu, die wir wollen. Als Erstes möchte ich noch einmal die Namen der Staaten hinzufügen . Halten Sie also die Taste gedrückt und ziehen Sie den Status per Drag & Drop auf die Beschriftungen. Damit haben wir nur die Bundesstaaten aus unseren Daten, die auf der Karte hervorgehoben sind. Im nächsten Schritt werde ich auch die Farbe entsprechend den eingestellten Mitarbeitern ändern . Lassen Sie uns das hier schließen und die Mitarbeiter dazu bringen , sich mit den Farben vertraut zu machen. Jetzt verwendet Tableau andere Farben, die wir wollen Gehen wir zu den Farben, bearbeiten wir die Farben. Anstatt die automatische Farbgebung zu verwenden, werden wir jetzt unsere benutzerdefinierte Farbgebung korrigieren. Gehen wir also zum Blau hier drüben, klicken wir darauf und schon haben wir wieder unser Grün. Das ist es. Dass wir unsere Farbe haben. Jetzt ist es wirklich weiß, was ich machen werde, ich gehe wieder zu den Farben und lass uns gehen und die Deckkraft reduzieren Lassen Sie uns es einfach reduzieren und vielleicht noch mehr. Lass uns mehr reduzieren auf vielleicht 30. In Ordnung. Was können wir sonst noch tun? Wir können einfach die Ränder der Karten hervorheben. Es sieht wirklich nett aus. Lass uns zur Grenze gehen und diese Farbe hier wählen, und damit haben wir schöne Grenzen zwischen den Staaten. Das war's, wir haben jetzt die Gesamtzahl der Beschäftigten für jedes Bundesland, aber jetzt müssen wir es auch für die Stadt haben, richtig. Lass uns in die Stadt hier drüben gehen und es als neue Ebene auf unsere Karte legen . Also lass es uns hier drüben ertränken Jetzt haben wir nicht genug Punkte. Was wir tun werden, wir können auch die Staaten zu den Details hinzufügen . Damit ist Du nun in der Lage alle Städte den Bundesstaaten zuzuordnen, und wie Sie sehen können, haben wir diese kleinen Kreise. Gehen wir nun los und addieren zum Beispiel die Gesamtzahl der eingestellten Mitarbeiter zur Größe. Wenn der Kreis größer ist, bedeutet das, dass wir mehr Mitarbeiter haben, aber ich würde ihn gerne etwas weiter vergrößern , also lassen Sie uns auch die Farben hinzufügen. Vielleicht nehmen wir die Standortinformationen. Gehen wir und passen die Standorte den Farben an. Das heißt, die grauen Punkte sind die Zweige, und nur der grüne Punkt ist das H Q. Lassen Sie uns nun das Design dieser Kreise ein wenig ändern das Design dieser Kreise Gehen wir zu den Farben über. Gehen wir jetzt und fügen den Rand dafür hinzu. Mit unseren Farben wird es grün sein. Dann lass uns gehen und die Opazität reduzieren, vielleicht so etwas wieder auf etwa vielleicht 30. In Ordnung. Damit bin ich zufrieden. Auf der rechten Seite, wie Sie sehen können, haben wir diese Legenden. Gehen wir und entfernen sie. Also versteck dich und verstecke dich auch. Bisher bin ich mit diesem Design zufrieden. Wir haben die Gesamtzahl der Mitarbeiter nach Bundesstaaten und Städten zusammengestellt und wir erfüllen die Anforderungen. 202. 02 2 Charts part2: Damit haben wir alle Anforderungen des Übersichtsabschnitts abgedeckt des Übersichtsabschnitts Gehen wir nun zum nächsten über. Wir haben die Demografie. Die erste Anforderung im demografischen Bereich ist das Vorhandensein des Geschlechterverhältnisses im Unternehmen Wir müssen die Geschlechterverhältnisse in unseren Daten analysieren, und wir bezeichnen diese Art der Analyse als Teil ganzer Analysatoren Und das PI-Diagramm ist ein wunderbares Diagramm , um diese Art von Analyse durchzuführen Okay, lassen Sie uns ein großes Diagramm in Tableau erstellen. Wir können zu den Standorten hier gehen und es duplizieren, um dasselbe Setup zu verwenden Schieben wir es auf die rechte Seite und geben wir ihm den Namen und das Geschlecht wie folgt Lassen Sie uns zunächst all diese Informationen loswerden . Die Frage ist natürlich, haben wir die Daten? Nun ja, wir haben die Geschlechtsinformationen in unseren Daten, sodass wir kein E-berechnetes Feld erstellen müssen. Fangen wir mit den Markierungen an. Ich würde es von Bar auf Pi ändern. Um nun ein Pi-Diagramm in einer Tabelle zu erstellen, müssen wir einige Tricks anwenden. Gehen wir zu den Spalten, doppelklicken wir darauf und wählen wir den Durchschnitt und die Null aus. Es ist ein Platzhalter für eine Grafik oder ein Diagramm in T. Nun zum Pi-Diagramm. Ich habe ein ausführliches Video, Ich habe ein ausführliches Video wie man Schritt für Schritt ein Diagramm erstellt Jetzt müssen wir es ein bisschen schnell machen. Für das Pi-Diagramm benötigen wir zwei Kreise, einen für den inneren Kreis und einen weiteren für den äußeren Kreis. Das heißt, wir benötigen zwei Grafiken, und deshalb werde ich zwei Platzhalter dafür haben Halten Sie also die Kontrolle und duplizieren Sie es. Damit haben wir zwei Kreise und jetzt und sie machen wir eine Doppelachse für beide und achten darauf, die Achse zu synchronisieren auch zu verstecken und auch von unten. Jetzt haben wir zwei Kreise übereinander. Lassen Sie uns nun diese Informationen konfigurieren. Gehen wir zuerst zu allen über zur Größe. Und mach es so ein bisschen größer. Hier haben wir zwei Markierungen. Der erste ist für den äußeren Kreis und der zweite ist für den inneren Kreis. Um die Färbung zu sehen, werden wir den inneren Kreis in etwas Dunkles ändern, und inneren Kreis in etwas Dunkles ändern, was Sie tun werden, wir werden hier zu den Seiten gehen und ihn verkleinern, um zu sehen. Wie Sie sehen können, haben wir bereits ein Pi-Diagramm, oder? Normalerweise zeigen wir im Pi-Diagramm jetzt die Gesamtaggregation in der Mitte, und das ist die Summe, die versteckt ist Nimm das gesamte HID und füge es den Beschriftungen hier drüben hinzu. Nun, wie Sie sehen können, haben wir immer eine nette Zahl in der Mitte. Jetzt gehen wir und konfigurieren den äußeren Kreis richtig. Gehen wir zum ersten Diagramm hier drüben. Natürlich wollen wir das Diagramm nach Geschlecht unterteilen. Lass uns das Geschlecht nehmen und es den Farben zuordnen. Gehen wir jetzt und bearbeiten die Farben, es sind die Farben. Jetzt werde ich mich natürlich nicht für Rosa und Grün entscheiden, weil das Rosa in unserem Dashboard bedeutet , dass Mitarbeiter gekündigt haben und wir es hier nicht verwenden können. Wir bleiben bei Grün. Wir gehen hier drüben zu Male. Gehen wir das Grün holen, aber dieses Mal werde ich es etwas dunkler machen . Und dann k drücken. Jetzt gehen wir zum Weibchen. Wir nehmen es genauso gut wie Grün, machen es aber heller. Vielleicht so etwas viel leichter. Wie Sie sehen können, ist der Kreis in zwei Reihen aufgeteilt. Nun benötigen wir zusätzlich zu diesem Kreis noch ein paar Informationen Lass uns das Geschlecht herausfinden oder lass es uns von hier aus berechnen, Kontrolle behalten und es auf die Labels schreiben Außerdem benötigen wir den Prozentsatz der Angestellten. Gehen wir und holen uns die Gesamtzahl der Treffer für das Label hier drüben. Aber wir brauchen es nicht als absolute Zahl. Wir hätten es gerne als Prozentsatz. Schreiben Sie den Klick auf die Kennzahl und lassen Sie uns eine schnelle Tabellenberechnung durchführen. Also haben wir einen Prozentsatz für Männer und Frauen. Ich würde diese Zahlen gerne runden. Gehen wir noch einmal zu unserer Kennzahl und formatieren sie. Dann gehen wir hier zur linken Seite , statt automatisch, gehen wir zur Prozentzahl und reduzieren die Dezimalstellen. Damit runden wir den Prozentsatz ab. Wie Sie in der Tabelle sehen können, haben wir für das Männchen 54 und für das Weibchen 46. Es sieht wirklich gut aus und lass uns es anziehen. Nun diese Berechnung, ich glaube, wir werden sie später in anderen Diagrammen benötigen Ich hätte es gerne in der Datenquelle, damit ich diese Tabellenberechnung nicht jedes Mal formatieren und erstellen muss . Gehen wir und ziehen es per Drag & Drop in unsere Datenquelle. Wie Sie auf der linken Seite sehen können, haben wir jetzt eine neue Maßnahme. Alte Berechnung eins. Gehen wir und geben ihm einen Namen, also verstecken wir den Gesamtprozentsatz. Das ist wirklich nett, um die Dinge wiederzuverwenden, die wir bereits erstellt haben, und es ist ein neues berechnetes Feld. Um die Formel dafür zu überprüfen, lassen Sie uns das Feld bearbeiten, und Sie können es sehen. Es ist sehr einfach, die Summe der versteckten Objekte geteilt durch die Gesamtzahl der versteckten Objekte. Ordnung. Das war's für diese Anforderung. Jetzt haben wir ein wirklich schönes Kreisdiagramm, um die Verteilung der Mitarbeiter zwischen den Geschlechtern zu sehen Warte, warte. Tut mir leid, wenn wir denken, dass wir die Loyalität aufheben müssen, also sind wir noch nicht fertig Also lass uns gehen und es verstecken. In Ordnung. Das ist alles. Wenn wir zur nächsten Anforderung übergehen, heißt es, die Verteilung der Mitarbeiter nach Altersgruppen und Bildungsstufen anzuzeigen . Jetzt müssen wir die Beziehung, die Korrelation zwischen zwei Kategorien, zwei Dimensionen, den Altersgruppen und dem Bildungsniveau, aufzeigen die Korrelation zwischen zwei Kategorien, zwei Dimensionen, . Eines der besten Diagramme für diese Art von Analyse ist die Heatmap um die Beziehung und die Korrelationen zwischen zwei Dimensionen aufzuzeigen Korrelationen zwischen zwei Dimensionen Okay, lass uns die Heatmap erstellen. Wie immer werden wir Sachen duplizieren . Geben wir ihm einen Namen. Ich werde Alter gegen Bildung abwägen. Jetzt lass uns gehen und all das loswerden. Nun, die erste Frage ist, haben wir alle Informationen in der Datenquelle? Nun, wir haben etwas über das Bildungsniveau, also sind wir damit auf der sicheren Seite, aber wir haben kein Alter. Natürlich können wir das Alter anhand des Geburtstags berechnen das Alter anhand des Geburtstags Hier haben wir die Informationen zum Geburtstag, und wir können sie verwenden, um das Alter zu berechnen. Wir müssen noch einmal zu unserem Test gehen , um zu sehen, ob alles gut funktioniert. Lassen Sie uns erneut eine Mitarbeiter-ID hinzufügen um die Anzahl der Mitarbeiter zu ermitteln, und lassen Sie uns das Geburtsdatum in die Ansicht übernehmen. Lassen Sie uns nun die Logik des Zeitalters entwickeln. Gehen wir los und erstellen ein neues berechnetes Feld, und nennen wir es ein Alter. Nun natürlich, wie berechnen wir das Alter? Es ist die Anzahl der Jahre zwischen dem Geburtstag und heute. Lass uns das machen. Wir müssen den heutigen Tag von den Geburtsdaten abziehen und dann können wir die Date-Dif-Funktion verwenden Natürlich hängt das Alter von der Anzahl der Jahre ab. Wir müssen hier den Datumsteil angeben. Es wird also ein Jahr dauern. Was ist das Startdatum? Es ist das Geburtsdatum und was ist das Enddatum? Es wird heute die Veranstaltung sein. Die Zweitages-Funktion ist eine Tabellenfunktion, die das aktuelle Datum generiert, während wir gerade sprechen. Das ist es. Das ist sehr einfach, richtig. Lass es uns geben, okay. Bei uns haben wir ein kontinuierliches Maß , weil es natürlich ewig dauert. Lassen Sie uns das auf die Ausgabe übertragen , um die Ergebnisse zu sehen. Jetzt werden wir es als Maß nehmen. Ich hätte es gerne als Dimension, also lassen Sie uns es in Dimension und auch in Diskret umrechnen , um die Zahlen zu sehen. Lass es uns neben die Liegeplatzdaten legen. Jetzt haben wir das richtige Alter. Ich denke, das ist das einfachste. Wenn Sie sich diesen Mitarbeiter hier ansehen, können Sie sehen, dass Perth 2000 ist und wir etwa 24 Jahre haben. Wenn Sie dieses Projekt im Jahr 2025 durchführen, werden Sie natürlich 25 Jahre alt. Während ich dieses Video aufnehme, sind wir um 20:24 Uhr. Es ist wirklich interessant, wenn du dieses Projekt machst Schreib es in den Kommentar unten Natürlich, so die Aufgabe, brauchen wir Altersgruppen. Wir brauchen keine Altersstufen. Um Altersgruppen zu erstellen, müssen wir erneut ein neues berechnetes Feld über dem Alter erstellen . Gehen wir und erstellen ein neues berechnetes Feld. Geben wir ihm den Namen Altersgruppen, und wir werden die FL-Anweisungen verwenden um die Mitarbeiter einer bestimmten Gruppe zuzuordnen. Fangen wir mit der ersten an, den jüngsten Mitarbeitern. Alle Mitarbeiter, deren Alter unter oder jünger ist, 25 werden in eine Gruppe aufgenommen. Wir werden sagen, wenn sie jünger als 25 Jahre sind, dann gehören sie zu der Gruppe unter 25 Jahren. So wie das. Lassen Sie uns nun die zweite Gruppe definieren. Es sind alles Mitarbeiter 25-35. Wir haben also zehn Jahre dazwischen. Alle Arbeitnehmer, deren Alter 25 Jahre oder gleich 25 Jahre ist, und sie sind auch jünger als 35 Jahre, und sie gehören alle zu einer Gruppe, nämlich 25-34, weil wir hier die 35 nicht mit einbeziehen Das war's für diese Gruppe. Lass uns zur nächsten Gruppe gehen. Ich gehe einfach hin und heulen, stelle es hier drüben auf. Wir werden einfach die Anzahl der Jahre 35-45 erhöhen, und das Gleiche gilt hier, 35 und 44. Gehen wir und fügen eine weitere Gruppe hinzu, sie wird zwischen den 45 und 55 Lasst uns einfach alles mit zehn Jahren erhöhen , und auch hier drüben. Gehen wir nun zur letzten Gruppe , zur nettesten Gruppe, in der wir alle Mitarbeiter haben , die älter oder mindestens 55 Jahre alt sind die älter oder mindestens 55 Jahre alt LF Alter, es ist älter oder gleich 55, dann werden wir 55 plus haben. Das ist es. Jetzt haben wir alle Gruppen abgedeckt , die wir in unseren Daten haben. Lass uns natürlich gehen und uns verabreden, richtig. Alles ist gültig. Gehen wir und K. Und damit haben wir jetzt eine neue Dimension, und die ist hier ganz oben, Altersgruppen. Gehen wir und fügen es in die Ausgabe ein , um die Ergebnisse zu überprüfen. Was ich sonst noch tun werde, um zu testen, lassen Sie uns das als Filter anzeigen und beginnen wir mit der jüngsten Generation, den Mitarbeitern, bei denen sie jünger als 25 Jahre sind. Wie Sie nun sehen können, liegt das gesamte Alter unter 25 Jahren, was richtig ist. Gehen wir auch zum letzten über, zu den ältesten Angestellten hier drüben, wie Sie sehen können, sind sie alle nicht 55 oder gleich alt. Also, wie Sie sehen können, funktioniert es auch. Schauen wir uns hier noch einen an. Also Mitarbeiter 35-44, und alles sieht gut aus. Lassen Sie uns diesen 25-34 überprüfen. Dass du sehen kannst, dass alles perfekt aussieht. Gehen wir nun zurück zu unseren Laken, Alter versus Bildung. Lassen Sie uns zuerst die Altersgruppen in die Spalten bringen und dann die Bildungsstufen in die Zeilen Jetzt haben wir unsere Matrix, aber sie ist nicht richtig sortiert, also lassen Sie uns diese Dimensionen sortieren. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Altersgruppen und gehen wir zur Sortierung über. Nun, als Nächstes, um eine Heatmap zu haben, gehen wir und ändern sie von Pi in Kreise, nichts ändert sich, nur um sicherzugehen , dass wir nicht über Pi sprechen. Was diese Kreise nun kontrolliert, ist natürlich die Anzahl der Mitarbeiter. Gehen wir und passen die Gesamtzahl der eingestellten Mitarbeiter der Größe an. Jetzt haben wir unsere Heatmap, aber wie Sie sehen können, sind diese Dimensionen nicht richtig sortiert . Lass uns das sortieren. Gehen wir zur Altersgruppe, klicken mit der rechten Maustaste darauf und gehen wir zum Sortieren, und dann wollen wir es manuell sortieren. Die erste ist die jüngste Gruppe, dann 25, 35, also sieht es gut aus, lass uns es schließen. Das Gleiche gilt für das Bildungsniveau, lassen Sie uns das auch sortieren. Gleiche gilt für Manuell. Was die Bildung angeht, werden wir mit der High School, dem Bachelor, dem Master und dem Doktortitel beginnen . Jetzt sieht es besser aus. Gehen wir und schließen es. Nun, was Designs angeht, wir haben keine Ausgänge oder so. Ich werde einfach die Farben ändern, weil ich das später auf dem Armaturenbrett entscheiden möchte Ich würde sagen, lass uns das Grau nehmen. Gehen wir und schlagen zu. Vergiss diese Legende natürlich nicht, lass uns sie entfernen, also verstecke sie. Überprüfe die Daten. Es ist sehr interessant. Sie haben als Altersgruppe die meisten Angestellten in der Kategorie 35-44, und die meisten von ihnen haben die Passar Auf dieser Grundlage können wir die Hautfarbe und das Verhältnis zwischen den Altersgruppen und das Bildungsniveau der Mitarbeiter analysieren Verhältnis zwischen den Altersgruppen und das Bildungsniveau der Mitarbeiter Gehen wir zum nächsten über und es heißt, zeigen Sie die Gesamtzahl der Mitarbeiter in jeder Altersgruppe Auch hier haben wir die Vergleichsanalyse, um die Werte innerhalb der Kategorie zu vergleichen Wie üblich ist das Par-Diagramm das beste. Lassen Sie uns es wie gewohnt erstellen, eines dieser Diagramme duplizieren und eines dieser Diagramme duplizieren es in Altersgruppen umbenennen. Dieser wird sehr einfach sein, also brauchen wir die Altersgruppen, aber wir brauchen nicht das Bildungsniveau. Lass uns auch die Größen entfernen. Wir brauchen die Summe der Haut als Rose und statt Kreis brauchen wir Pars. Das ist alles. Das ist sehr einfach und auch. Es ist bereits sortiert, weil ich das vorherige dupliziert habe das vorherige dupliziert Die Sortierung der Altersgruppe ist korrekt. Lass uns gehen und uns verstecken. Diese Achse hier drüben, und das ist die Grundlage für diese Anforderung. Lass uns zum nächsten springen. Es ist sehr ähnlich. Es heißt, zeige die Gesamtzahl der Mitarbeiter in jeder Bildungsstufe an. Wir verwenden also dieselbe visuelle Variante, um die verschiedenen Werte innerhalb einer Kategorie zu vergleichen . Ordnung. Also werden wir das Gleiche machen. Lassen Sie uns das hier duplizieren und nennen wir es Bildungsniveau, und wir müssen diese Dimension durch das Bildungsniveau ersetzen , also statt durch Altersgruppen. Wir werden es so haben. Aber natürlich haben wir die Sortierung dieser Dimension verloren. Lass uns das nochmal sortieren. Gehen wir also sortieren und es wird ein Handbuch sein. Und das Gymnasium ist an erster Stelle, Bachelor Master PHD, was richtig ist. Also nochmal, Teiltabellen sind wirklich einfach. Okay, lassen Sie uns zur letzten Anforderung übergehen, und in diesem Abschnitt wird, wie es dort heißt , der Zusammenhang zwischen dem Bildungsniveau der Mitarbeiter und ihrer Leistungsbewertung dargestellt. Für diese Anforderung verwenden wir erneut die Heatmap, da wir die Beziehung zwischen zwei Dimensionen, zwei Kategorien, aufzeigen müssen . Okay, lassen Sie uns eine weitere Heatmap erstellen. Also, wie üblich, werden wir Dinge duplizieren und wir werden es in Bildung versus Leistung umbenennen . Also natürlich die erste Frage, haben wir all diese Informationen? Ja, wir haben die Leistung und auch die Ausbildung. Wir müssen also keine berechneten Felder erstellen. Wir brauchen also die beiden Dimensionen. Die Bildung haben wir schon hier drüben. Holen wir uns die Leistungsbewertung und überprüfen wir die Markierungen von Teilen bis hin zu Quadraten wie diesem. Gehen wir und passen das gesamte Fell an die Größe an. In Ordnung. Also, wenn wir die Daten überprüfen, müssen wir die Leistung sortieren, glaube ich . Das ist nicht korrekt. Lass uns das nochmal als Handbuch sortieren. Es fängt mit ausgezeichnet gut an und dann zufrieden stellend. Das heißt, wir werden es einen Schritt über dem Verbesserungsbedarf haben . Das sieht gut aus. Gehen wir und schließen es. Wie Sie sehen können, haben wir die höchste Gruppe zwischen Bachelor und Gut, was in Ordnung ist, weil wir viele Mitarbeiter haben , die den Pahlar im Vergleich zu den Anstatt die absoluten Zahlen zu haben, lassen Sie uns stattdessen den Prozentsatz ermitteln, der die Aussage genauer machen wird Anstatt die Gesamtzahl einzustellen , werde ich sie einfach streichen. Holen wir uns diesen Gesamtprozentsatz. Von höher zur Größe. Jetzt macht der Prozentsatz nicht wirklich viel Sinn, denn hier haben wir 72%, 65%. Ich denke, das ist eine Kreuztabelle, also gehen wir zu dem Maß hier drüben, klicken Sie darauf berechnen Sie mit der N-Tabelle quer. Lassen Sie uns stattdessen die Berechnung auf Leistungsbewertung umstellen . Da wir uns auf die Leistung konzentrieren, klicken wir einfach darauf. Jetzt sieht es genauer aus, wenn Sie zum Beispiel zu den Mitarbeitern mit Doktortitel gehen , wie Sie sehen können, von denen 48% eine hervorragende Bewertung haben , und dann beim nächsten haben wir gute Zufriedenheit und auch der letzte muss verbessert werden, nur 5%. Wie Sie sehen können, hat die höchste Gruppe von Mitarbeitern mit einem Doktortitel die beste Bewertung erhalten. Gehen wir jetzt und schauen uns die High School an. Hier können wir sehen, dass diese Gruppe im Vergleich zu den Doktoranden kleiner ist . Wir haben nur 13% unserer Mitarbeiter mit Hochschulabschluss und haben eine hervorragende Ausbildung, während wir hier eine große Anzahl von Mitarbeitern sehen, wo wir 34% der Mitarbeiter mit weiterführender Schule haben , die verbessert werden muss Aus diesen Daten , die mit KI generiert werden, können wir erkennen , dass ein Zusammenhang zwischen dem Bildungsniveau und der Leistungsbewertung Das hohe Bildungsniveau könnte die Leistungsbewertung verbessern und erhöhen. Aber das ist natürlich keine Regel, es hängt von vielen Dingen ab, wie dem Arbeitsbereich, den Fähigkeiten und so weiter. Nicht nur das Bildungsniveau wird die Leistung verbessern, sondern anhand dieser Daten können wir auch sehen, dass es eine Klation gibt Bevor wir schließen, müssen wir natürlich noch die Legende verstecken. Damit sind wir mit dieser Anforderung fertig. Ordnung, Freunde, gehen wir zum dritten Abschnitt über und wir haben die Einkommensanalysatoren In diesem Abschnitt werden wir uns also auf die Gehaltsmatrix konzentrieren, und wir haben hier zwei Anforderungen erste Anforderung besagt, dass die Gehälter der verschiedenen Bildungsstufen für beide Geschlechter verglichen die Gehälter der verschiedenen Bildungsstufen werden müssen, um etwaige Diskrepanzen oder Muster zu ermitteln Bei dieser Anforderung wollen wir Gehaltsunterschiede zwischen den verschiedenen Geschlechtern ermitteln Das ist nicht nur Korrelation, wir sprechen auch von der sogenannten Gap-Analyse und dem Bs-Diagramm, das Visuelle der Gap-Analyse ist das Parple-Diagramm Genau aus diesem Grund verwende ich das Parble-Diagramm statt der Heatmap, weil ich mit dem Parple-Diagramm die Entfernung zwischen den Werten sehr klar und einfach darstellen kann Entfernung zwischen den Werten sehr klar und einfach darstellen Außerdem können wir die Korrelation zwischen zwei verschiedenen Dimensionen und Kategorien aufzeigen zwischen zwei verschiedenen Dimensionen und Für diese Anforderung werde ich mich nicht für die Hat Map entscheiden, da ich die Entfernung zwischen den Werten nicht anzeigen kann Ich werde mich für die lila Diagramme entscheiden. Okay, lassen Sie uns in Tableau ein lila Diagramm erstellen. Wir werden wie gewohnt Dinge duplizieren und ihnen einen Namen geben. Es wird Geschlecht versus Bildungsniveau sein. Das wird klar und wir machen von hier aus alles sauber. Aber wir werden das Bildungsniveau trotzdem als Rose brauchen , weil wir es schon richtig sortiert haben. Was ist eine Parabeltabelle? Es enthält zwei Punkte und den Abstand zwischen ihnen als Linie Wir benötigen also zwei Diagramme, eines für die Linie und eines für die Punkte. Lass uns gehen und es erstellen. Wir brauchen die Gehaltsinformationen. Wie Sie sehen können, haben wir es hier. Lass es uns in die Kolumnen und wir brauchen die Summe der Gehälter nicht. Wir brauchen das Durchschnittsgehalt, lassen Sie uns die Berechnung der Kennzahl von Summe auf Durchschnitt umstellen . Da wir zwei Diagramme benötigen, brauchen wir zwei Kennzahlen, und wir verwenden dieselbe Kennzahl Lassen Sie uns also die Kontrolle behalten und sie duplizieren. Was haben wir zwei Diagramme. Wie bereits erwähnt, wird es sich bei einem um Alignment und bei dem anderen um Punktdatenpunkte handeln. Fangen wir mit dem ersten an. Lass uns rüber gehen und es von einem Quadrat in eine Linie ändern. Da wir nun die Entfernung zwischen den Geschlechterwerten aufzeigen wollen , müssen wir uns die geschlechtsspezifischen Informationen besorgen und sie auflisten. Wie sehen die Linien, die Entfernung, die Lücke zwischen den Punkten aus? Gehen wir und vergrößern es , um diese Informationen optimal zu nutzen. Gehen wir nun zum nächsten über, wo wir die Punkte der Geschlechter richtig konfigurieren Gehen wir zur zweiten Marke hier drüben. Gehen wir statt quadratisch die Formen suchen. Nun zu den Formen, wir werden die geschlechtsspezifischen Informationen haben. Gehen wir und ziehen das Geschlecht per Drag-and-Drop auf die Formen. Wie Sie sehen können, haben wir unsere beiden Geschlechter, aber ich denke, dafür haben wir bessere Formen Gehen wir zu den Formen über. Statt der Standardform gehen wir hier rüber und wir haben bereits Geschlechterformen von Tableau. Gehen wir hier rüber. Das ist es. Drücken wir K. Wie Sie sehen können , haben wir diese Schilder, aber sie sind wirklich dunkel. Lassen Sie uns auch das Geschlecht der Farben bestimmen, also behalten Sie die Kontrolle und geben Sie es den Farben. Wie Sie auf der rechten Seite sehen können, haben wir jetzt diese Symbole, aber sie sind wirklich klein. Lass uns die Größe ändern, etwa in die Mitte. So wie das hier. Als Nächstes werden wir alles in einem Diagramm zusammenfassen . Jetzt sind sie aufgeteilt. Gehen wir zu einer davon und verwenden die Doppelachse und stellen sicher, dass wir auch die Achse synchronisieren Jetzt haben wir hier immer noch einen riesigen Raum, wo er nicht genutzt wird. Lassen Sie uns die Achse konfigurieren, die Achse bearbeiten und sicherstellen , dass alle Nullen entfernt Das ist es. Jetzt sieht es wirklich nett aus. Jetzt können wir natürlich ein Etikett für den durchschnittlichen Umsatz hinzufügen . Lassen Sie uns hier drüben Kontrolle über den durchschnittlichen Umsatz behalten und das auf den Etiketten platzieren. Es ist nicht wirklich klar, also gehen wir und wechseln die Telefone. Gehen wir zum Etikett und gehen wir hinein. Gehen wir und nehmen unser zweites Grau. Lass uns das Hellgrau nehmen. Okay. Jetzt können wir sehen, dass die Zahlen wirklich groß sind Gehen wir und ändern das Gehaltsformat. Klicken Sie also mit der rechten Maustaste darauf und gehen Sie zum Formatieren. Gehen wir zu den Zahlen hier drüben und auch zur benutzerdefinierten Nummer. Lassen Sie uns die Dezimalzahlen entfernen, und jetzt können die Anzeigeeinheiten Tausende sein Ich bin immer noch nicht zufrieden mit den Symbolen und dem Text. Gehen wir zu den Beschriftungen und ändern die Ausrichtung. Derzeit befindet es sich in der Mitte. Lass uns gehen und es auf automatisch umstellen. Es ist viel besser. Damit haben wir die Symbole und auch die Zahlen daneben. Vergessen Sie natürlich nicht den letzten Schliff. Gehen wir und entfernen all diese Header von oben und Patton Lasst uns die Legenden nicht vergessen. Lass uns es entfernen. Und jetzt haben wir sehr saubere Charts. In Ordnung. Lassen Sie uns nun das Ergebnis dieser Erkenntnisse verstehen. Wie Sie dem Durchschnittsgehalt von Männern und Frauen mit Hochschulabschluss entnehmen können, sind sie relativ gleichberechtigt. Aber wenn Sie jetzt beim Bachelor nachschauen, können Sie sehen, dass der durchschnittliche Umsatz für Männer viel höher ist als für Frauen. Wie Sie sehen können, ist das Pabl-Diagramm wirklich erstaunlich. Sie können sofort die Lücke sehen, den Abstand zwischen diesen beiden Werten Die Männer erhalten weit mehr Gehälter als die Frauen mit dem Bildungsniveau von Bach. Lassen Sie uns einen weiteren großen Unterschied zwischen den Geschlechtern überprüfen, wenn Sie das Bildungsniveau PD überprüfen Wie Sie sehen können, haben wir eine große Distanzlücke zwischen den Geschlechtern Aber dieses Mal ist es vorbei. Im Durchschnitt verdienen Ärztinnen etwa 25%, mehr als männliche Ärzte. Wie Sie sehen können, ist das öffentliche Diagramm erstaunlich, um die Entfernung und den Abstand zwischen Datenpunkten zu verstehen die Entfernung und den Abstand zwischen und auch um Farbanalysen durchzuführen Das Bild ist fantastisch und das ist alles für diese Anforderung Freunde, jetzt kommen wir zur zweiten Anforderung der Einkommensanalyse und zur letzten Anforderung Einkommensanalyse und in der Summenübersicht, wo es heißt, präsentieren Sie, wie sich das Alter mit dem Gehalt der Mitarbeiter in jeder Abteilung zusammensetzt. Diesmal wollen wir die Wirkung, die Beziehung zwischen zwei Kennzahlen zeigen , nicht zwei Dimensionen, wie es bei der Map der Fall ist, zwei Kennzahlen. Die beste Art von Diagramm ist hier natürlich das Streudiagramm Das Streudiagramm ist erstaunlich um die Korrelation zwischen den Maßen aufzuzeigen Ordnung, lassen Sie uns jetzt ein Streudiagramm in Tableau erstellen ein Streudiagramm in Wie üblich werden wir die Blätter duplizieren und sie in Alter versus Gehalt umbenennen Also haben wir diese Informationen in unseren Daten? Nun ja, wir haben den Edelsellerie. Wir müssen keine berechneten Felder erstellen. Gehen wir und bereinigen diese Informationen. Lasst uns alles entfernen. Wir brauchen all das Zeug nicht. Also fangen wir jetzt von vorne an. Da es sich um eine Korrelation zwischen zwei Maßnahmen handelt, müssen wir unsere beiden Maßnahmen hinzufügen Der erste wird der Sellerie sein. Lass uns das in die Reihen legen, und wir brauchen die Zeitalter. Gehen wir also und legen es in die Spalten. Natürlich brauchen wir keine Zusammenfassung von Gehalt und Alter. Wir brauchen den Durchschnitt. Gehen wir und ändern das. Gehen wir und wechseln von der Zusammenfassung zum Durchschnitt und das gleiche für das Alter von der Summe zum Durchschnitt. Großartig. Jetzt haben wir unsere beiden Xs, unsere beiden Maße und stellen sicher , dass wir die Markierungen der Formen verwenden. Wir haben es aus den vorherigen Diagrammen. wissen, was fehlt, wir brauchen die Datenpunkte und das wird die Berufsbezeichnung sein. Lass uns die Berufsbezeichnung holen und sie in die Details schreiben. Wie Sie sehen können, haben wir unsere Datenpunkte, aber wir haben hier eine Menge verschwendeten Speicherplatz, und das liegt daran, dass wir die Null in das X aufnehmen. Lass uns das aufräumen , es ist xs, ich entferne die Null und das Gleiche gilt für den Durchschnitt. Füge die Achse hinzu und entferne Null auf diese Weise. Sagen wir jetzt, lass uns gehen und die Form ändern. Statt eines Kreises nehmen wir einen gefüllten Damont wie diesen Jetzt haben wir manchmal Überschneidungen zwischen den Punkten. Es wäre schön, wenn wir die Opazität auf etwa 75 reduzieren die Opazität auf etwa Lassen Sie uns jetzt Labels für diese Datenpunkte hinzufügen, und das wird die Berufsbezeichnung sein Halten Sie die Kontrolle über die Berufsbezeichnung auf den Beschriftungen. Gehen wir jetzt und reduzieren vielleicht die Schriftgröße 9-8, so etwas Um den Effekt von Scatter-Blots zu erzielen, fügen wir nun natürlich den Effekt von Scatter-Blots zu erzielen, Referenzlinien für beide Achsen Gehen wir hier zum Gehalt, klicken mit der rechten Maustaste darauf und fügen wir eine Referenzlinie Gehen wir also hin und überprüfen die Informationen. Durchschnittliche Zeilen, lassen Sie uns das Etikett entfernen, und vielleicht können wir einen benutzerdefinierten Tooltip wie diesen Durchschnitt verwenden Und gehen wir und fügen den Wert ein. Also lass uns jetzt gehen und es formatieren. Es wird gestrichelt sein, ein dünnes, und lassen Sie uns unsere graue Farbe so verwenden Das war's also, lass uns okay sein. Und damit haben wir eine sehr dünne Durchschnittslinie. Machen wir dasselbe für die Ewigkeit. Fügen Sie also eine Referenzlinie hinzu. Also kein Etikett, und lassen Sie uns einen Tooltip wie diesen hinzufügen. Durchschnittlich. Und der Wert und das gleiche Format für die Linie werden dünn gestrichelt sein ebenso wie unsere graue Farbe Also, das ist es. Das ist es, okay. Also, was wir geschaffen haben, ist ein wirklich nettes Streudiagramm. Wenn Sie nun die Jobs überprüfen, als ob die meisten von ihnen Manager sind, richtig, wir haben den IT-Manager, Finanzmanager, die Personalabteilung und so weiter Die meisten von ihnen sind Manager, aber wir haben drei Arten von Jobs, die ein hohes Gehalt bekommen, aber das sind keine Manager wie Softwareentwickler, und wir haben hier Systemadministratoren und Finanzanalysten. Wie Sie unten sehen können, haben wir verschiedene Arten von Jobs, aber keiner von ihnen ist Manager. Es macht natürlich Sinn, dass Manager ein höheres Gehalt erhalten als die anderen Jobs, aber es gibt immer noch einige Jobs , bei denen das Gehalt hoch ist. Jetzt überprüfen wir nur noch das Gehalt, nur eine Maßnahme. Lassen Sie uns nun die Farbgebung zwischen Alter und Zusammenfassung überprüfen und dabei über zwei Dinge nachdenken Wenn Sie jetzt zurückschauen, haben wir eine Gruppe von Jobs, die in der Mitte zentralisiert sind, was in Ordnung ist Aber hier haben wir Extreme wie den Personalmanager und den Finanzmanager Personalmanager erhalten ein hohes Gehalt, obwohl sie junge Mitarbeiter sind Und es ist auch die einzige Managergruppe , die ein junges Alter hat. Im Vergleich zu den anderen Managerjobs sind es etwa 40. Das ist also ein Extrem in den Daten. Also, jetzt schauen wir uns den Weg von oben nach rechts an. Wir haben die Finanzmanager. Sie erhalten also im Durchschnitt die höchsten Gehälter gemäß unseren Daten, und außerdem ist das Durchschnittsalter relativ alt. Das ist also ein Extrem. Und wie Sie sehen können, haben wir eine andere Position der der IT-Manager genauso ist, als würde er sich in diese Richtung bewegen, richtig. Also, meine Freunde, das ist es, was wir aus unseren Daten aus den Scatter-Blots verstehen können , und das ist alles für dieses Erfordernis. In Ordnung, Damit haben wir alle Anforderungen für das erste Dashboard, das Übersichts-Dashboard, erfüllt und auch die Diagramme erstellt Und danach müssen wir alles, all diese Diagramme, in einem einzigen konsolidierten Tabellen-Dashboard zusammenfassen all diese Diagramme, in . 203. HR-Projekt | Skizzen-Mockup des zusammenfassenden Dashboards: Ordnung, Sara, wir werden das Übersichts-Dashboard erstellen und hier, was wir tun werden Zuerst müssen wir einen Plan erstellen, in dem wir die Modelle für das Dashboard und die Container skizzieren , um einen Plan für das Layout zu haben Danach erstellen wir die Containerstruktur des Dashboards, um all diese Diagramme in einer einzigen Ansicht zusammenzufassen all diese Diagramme in einer einzigen Und nachdem wir alle Diagramme an einem Ort haben, beginnen wir mit der Verfeinerung und Feinabstimmung Also werden wir viele Dinge wie Text, Farben, Symbole, Legenden und Filter optimieren und verdrehen , damit alles genau richtig aussieht Sind Sie bereit? Lassen mit dem ersten Schritt beginnen, in dem wir das Dashboard für die Übersichtsansicht planen Antwort: Für dieses Projekt habe ich beschlossen, etwa 15 Diagramme in einem einzigen Dashboard zu haben . Es ist definitiv eine Herausforderung, aber mach dir darüber keine Sorgen. Wir können es Schritt für Schritt machen. Jetzt werden wir natürlich nicht sofort mit der Erstellung des Dashboards beginnen, weil wir ohne einen Plan Probleme haben werden. Jeder Profi in einem Projekt weiß das. Bevor wir etwas bauen, müssen wir einen Plan haben. Wir brauchen einen Plan. Und natürlich wollen wir Profis sein, richtig. Deshalb müssen wir das Armaturenbrett planen, indem wir das Ende der Dashboards im Container skizzieren Die Frage ist also natürlich, wie werden wir das machen? Natürlich können Sie im alten Stil arbeiten, indem nur eine Stecknadel und Papier haben Sie nur eine Stecknadel und Papier haben und dann die Skizze des Armaturenbretts zeichnen. Sie können digitale Tools wie zum Beispiel PowerPoint verwenden oder, wie ich es hier mache, sich mit meinen Tablets fortpflanzen, oder Sie können Tools wie Figma oder DO verwenden Also alle Tools, die Ihnen helfen, das Modell Ihres Dashboards zu entwerfen und zu skizzieren, das entspricht Ihrem das Lassen Sie uns also den Aufbau unseres Dashboards skizzieren. Der Hintergrund wird dunkelgrau sein, und das liegt daran, dass wir ein dunkles Thema erstellen Jetzt können wir also die üblichen Dinge haben, bei denen wir einen Titel für das Dashboard, das Personal-Dashboard, haben . In ihren zusammenfassenden Anforderungen haben wir drei Abschnitte, und deshalb werden wir jetzt unser Dashboard in drei Hauptbereiche unterteilen . Wir haben einen Überblick, demografische Daten und Einkommen. Konzentrieren wir uns nun auf den Überblick und fassen alles, was erforderlich ist, in diesem einen Abschnitt zusammen Wir beginnen mit den Zahlen der Schweine, den Bands. Die ersten werden die aktiven Mitarbeiter sein, und hier haben wir eine große Anzahl, und dann werden wir sie in zwei Abschnitte aufteilen. der linken Seite werden die eingestellten Mitarbeiter stehen, und auf der rechten Seite werden wir eine weitere große Zahl für die gekündigten Mitarbeiter haben . Um nun die Wirkung des KPIs zu erzielen, werden wir die Liniendiagramme genau unter diesen großen Zahlen platzieren genau unter diesen großen Zahlen Jetzt werden wir darunter einen weiteren Abschnitt für die Abteilung haben einen weiteren Abschnitt für die Abteilung Wir werden unsere Rangfolge der Abteilungen anhand der Par-Charts erstellen. Darunter finden wir dann den letzten Abschnitt in der Übersicht. Wir haben den Standort. Hier haben wir zwei Diagramme. Wir haben das eine mit dem Teildiagramm, in dem wir die Anzahl der Mitarbeiter in der Zentrale und den Filialen zeigen , und die anderen Diagramme hier, wir haben eine diesem Unterabschnitt werden wir die Karten und die Teiltabellen nebeneinander anordnen Teiltabellen nebeneinander Wie Sie sehen können, ist es nicht wirklich einfach, alles an einem Ort unterzubringen Das ist also alles für den Überblick. Gehen wir nun zum richtigen Abschnitt zur Demografie und hier stehen wir vor einer großen Herausforderung In diesen Abschnitt müssen fünf verschiedene Diagramme passen. Im ersten Abschnitt geht es um das Geschlecht, also haben wir unsere Pi-Charts. Aber jetzt, was das Alter und die Bildung angeht, haben wir zwei separate Par-Charts Was wir hier tun können, ist, dass wir all diese drei Diagramme in einem Block integrieren können all diese drei Diagramme in einem Block In der Mitte können wir die Heatmap haben, aber oben und am Ende rechts können wir diese Par-Charts haben. Damit haben wir all diese drei Diagramme in einem Unterabschnitt Nun auf der rechten Seite zum letzten Abschnitt, wir werden die Leistung und die Ausbildung sehen und hier haben wir eine weitere Heatmap Gehen wir zum letzten Abschnitt der Einkommensanalyse über. Es ist ziemlich einfach. Wir haben hier nur zwei Diagramme. Die erste, Geschlecht und Bildung, können wir auf der linken Seite haben, und auf der rechten Seite haben wir hier unseren Streufleck, das H im Vergleich zum haben wir hier unseren Streufleck, das H im Vergleich Wie Sie sehen können, zeigen wir bei uns in einem Dashboard fast 15 verschiedene Diagramme Natürlich müssen wir in unserem Dashboard auf der linken Seite einen Bereich für die Logos, für die Navigationen, zwischen den beiden Dashboards, der Zusammenfassung und den Detailansichten haben für die Navigationen, zwischen den beiden Dashboards, der Zusammenfassung und den Detailansichten Natürlich können wir mehrere Funktionen zum Exportieren der Dashboards oder Symbole hinzufügen , in die wir unsere Links einfügen können Wir werden die Filter nicht vergessen, also können wir oben rechts einen Schalter haben, um die Filter ein - oder auszublenden In Ordnung, Freunde, zum nächsten Schritt. Jetzt sind wir noch nicht fertig mit der Planung unseres Dashboards. Wir müssen das Modell der Containerstruktur skizzieren Containerstruktur Erstellung eines Dashboards in Tableau erfordert Kenntnisse darüber, wie die Container gesteuert und verwaltet Ich verspreche Ihnen, dass es chaotisch werden kann, wenn Sie keinen Plan haben chaotisch werden kann, wenn Sie Deshalb müssen wir die Struktur des Containers etwas fad machen, und dieses Mal werde ich das Mocap mit der DAO skizzieren das Mocap mit der DAO DroO ist ein fantastisches Tool und auch kostenlos, um professionelle Diagramme und Konzepte zu erstellen professionelle Diagramme und Konzepte , was ich normalerweise auch in meinen Projekten mache Okay, jetzt sind wir in DO und ich habe nur unser Mocap als Referenz für uns verwendet, und die Arbeit mit DroAO ist Im ersten Schritt, den ich normalerweise mache, gehe ich zu dem Stil hier drüben und mache ihn als Skizze Das bewirkt nun, dass alle Formen, die wir auf der linken Seite haben , wie Handzeichnungen aussehen. Am Ende Ihres Konzepts wird es also wirklich cool aussehen und es wird in Strömen gegossen Nun, für unsere Container werden wir drei verschiedene Objekte haben Der erste wird der horizontale Container sein. Du bist also die Horizontale. Container, und ich habe normalerweise die Farbe Blau. Lassen Sie uns im ersten Jahr die Füllung entfernen und zu den Farben übergehen. Wähle Plus und mach es vielleicht dicker. Das ist also der erste Typ. Der andere, wir haben vertikale Container, richtig. Also ein vertikaler Behälter, und wir werden die Farbe Orange haben. Also vielleicht ist so etwas gekommen. Und die letzte Kiste werden unsere Objekte sein. Es könnte alles sein. Es könnte eine Ikone sein, es nimmt ein Bild auf. Also ich hätte es gerne als Gray. Lass uns so etwas haben. Wir können also sehen, dass unser gesamtes Dashboard in zwei Abschnitte aufgeteilt ist, die linken Bereiche, in denen wir die Logos und die Symbole haben, und den Rest auf der rechten Seite. Das bedeutet, dass wir mit einem horizontalen Container für die gesamten Dashboards beginnen horizontalen Container für die gesamten Dashboards Also werden wir es so machen. Und wir werden es so groß haben. Ordnung, also lass mich einfach den Text hier drüben entfernen und ihm vielleicht einen Textnamen geben. Das ist das ganze Armaturenbrett. Das ist der erste Schritt. Beginnen wir nun mit der linken Seite, wo wir die Symbole und die Logos haben. Es ist wie eine Vertikale, wir haben alle Objekte untereinander. Was du nehmen wirst, wir nehmen einen senkrechten Behälter für die linke Seite. Wir werden es Nav für eine solche Navigation nennen und es etwas kleiner machen. Im Inneren werden wir verschiedene Objekte wie ein Logo haben . Lass es uns kleiner machen. Ich mache mal ein Gefühl dafür, also klicken wir auf Filz und Grau, genauso hier. Jetzt können wir die Ansicht vergrößern und weitere Symbole hinzufügen , um zwischen den Dashboards zu navigieren, das Dashboard zu erkunden, Links einzufügen und so weiter. Wir werden also mehrere Links und so in der Navigation haben . Das ist alles über die Navigation. Nun, auf der rechten Seite, was haben wir? Wir haben also zuerst wie einen Titel einen Filter und dann darunter haben wir einen ganzen Abschnitt mit Diagrammen. Das heißt, wir haben zwei Objekte untereinander, und dafür benötigen wir wieder einen vertikalen Container. Für die ganze Sache hier drüben werden wir einen großen vertikalen Container wie diesen haben, und wir werden ihn Header und Charts Header und Charts nennen . Okay, so etwas. Fangen wir jetzt mit dem Header an. Es sieht so aus, als hätten wir einen Header und daneben haben wir Filter. Deshalb werden wir uns für den horizontalen Container entscheiden . Wir werden es so haben und was haben wir drin? Wir haben den Header und den Filter richtig. Wir haben also den Titel. Und hier auf der rechten Seite werden wir ein paar Symbole haben oder vielleicht ein Symbol, das wir sehen werden. Schauen wir uns jetzt unsere Charts hier an. Hier haben wir drei Abschnitte richtig, aber eigentlich sind sie in zwei Seiten aufgeteilt Die Liftseite, wo wir den Überblick haben , und die rechte Seite, wo wir zwei Abschnitte haben Das heißt, wir haben zwei Objekte nebeneinander, und dafür nehmen wir einen weiteren horizontalen Container. Lass es uns so machen. Es wird der Haupttrenner zwischen der Liftseite und der rechten Seite Fangen wir mit der Aufzugsseite an. Wie Sie sehen können, sind sie Objekte unter einander, und das bedeutet, dass wir einen vertikalen Behälter verwenden werden. Für die Liftseite werden wir einen vertikalen Container wie diesen haben. Lassen Sie mich einfach den Namen entfernen und das Ganze „Übersicht“ nennen. Überblick, und wir haben einen internen Überblick, viele Diagramme. Wir können mehrere solche Diagramme haben und alle liegen untereinander. Wir werden jetzt nicht jedes Detail genauer untersuchen. Wir werden nur einen groben Plan für die Container haben. Schauen wir uns jetzt die rechte Seite an. Auf der rechten Seite haben wir nun, wie Sie sehen können, zwei Hauptbereiche, wir haben die Demografie und das Einkommen Das heißt, wir werden einen vertikalen Container haben . Das auch. der rechten Seite können wir eine vertikale Seite wie diese haben, und wir werden den Namen hier entfernen. Lassen Sie uns jetzt jede Seite überprüfen. Wie Sie sehen können, haben wir zuerst einen Titel und darunter haben wir verschiedene Objekte. Auch hier haben wir einen horizontalen Container. Wir werden so etwas haben. Es ist sehr verschachtelt, weil es ein bisschen kompliziert ist. Wir werden auch für den folgenden Abschnitt über die Einnahmen verfügen folgenden Abschnitt über die Einnahmen Wir werden einen Titel haben und dann Charts. Geben wir ihm einen Namen. Das ist die Demografie, und darunter haben wir dasselbe Wir haben einen Abschnitt für das Einkommen. Was haben wir unter diesem Titel, wir haben hier quasi Charts nebeneinander. Das heißt, wir können einen horizontalen Container für dieses Recht verwenden . Wir werden einen horizontalen Container darunter haben , und darin haben wir unsere verschiedenen Diagramme. Wir haben solche Diagramme, lassen Sie uns drei solche haben. Auch für die Einnahmen werden wir nur zwei Diagramme haben, wir werden auch einen horizontalen Container benötigen da sie Objekte nebeneinander darstellen, und wir können unsere beiden Diagramme haben. Ordnung, Leute. Ich denke, wir haben einen Plan, richtig, also haben wir einen Plan für unsere Dashboards und wir haben viele Ebenen, etwa sechs Ebenen Wir werden dich jetzt nicht finden, der Plan, ist es nur ein grober Aber eine Sache, die ich vielleicht ein bisschen vergrößern möchte , betrifft jedes Diagramm. Wie Sie zum Beispiel bei diesem sehen können, haben wir immer einen Titel und darunter ein Diagramm. Das Gleiche gilt für das Geschlecht, wir haben einen Titel und ein Diagramm. Das heißt, wir haben für jedes Diagramm einen vertikalen Container. Wenn wir in diese Diagramme hineinzoomen, werden wir die Diagramme nicht sofort platzieren. Wir werden es immer als Vertikale wie diese haben, wobei das erste Objekt der Titel der Diagramme sein wird . Also so und darunter, dann können wir das Diagramm selbst haben. Ordnung, meine Freunde. Also jetzt haben wir einen groben Plan. Lassen Sie uns nun diese Container in Tableau implementieren . Ordnung, Freunde. haben wir jetzt einen groben Plan für unser Dashboard Aber natürlich enthält es nicht alle Details, also werden wir beim Aufbau des Dashboards Dinge verdrehen und optimieren Gehen wir also zurück zu Tableau, um Dashboard zu erstellen 204. HR-Projekt | Erstelle das Zusammenfassungs-Dashboard: Okay, Freunde, lasst uns ein neues Dashboard erstellen und nennen wir es HR-Zusammenfassung. So wie das. Im ersten Schritt definieren wir nun die Größe des Dashboards. Gehen wir also hier auf der linken Seite rüber. Statt Reichweite wählen wir eine feste Größe, und dieses Mal nehmen wir das mit 1.400 und der Höhe von 800. In Ordnung. Fangen wir also mit dem ersten Container an. Es ist der horizontale Container für das gesamte Armaturenbrett. Was ich normalerweise mache, ich gehe hier rüber und stelle es auf Floating um, denn wenn alles in einem schwebenden Container ist, wird das dynamischer und wir können den Hintergrund nach Belieben ändern. Stellen Sie sicher, dass Sie es schweben Lassen Sie uns den horizontalen Container nehmen und ihn in der Mitte ablegen. Wie Sie sehen können, ist es ein bisschen klein. Was wir tun können, ist, die Größe zu ändern , damit sie in unser Armaturenbrett passt. Gehen wir zum Layout, und die Breiten werden genau denen des Armaturenbretts entsprechen, 1.400 und 800 für die Höhe Für die Position wird es Null sein, Null. Um es genau oben auf unserem Armaturenbrett zu haben. In dieser Phase , in der wir die Struktur unserer Container hinzufügen, füge ich normalerweise jedem Container Rahmen hinzu um zu sehen, ob wir alles richtig machen . Gehen wir jetzt los und machen das. Gehen wir zu den Rändern und fügen eine Linie hinzu, eine dicke und einen Stecker. Damit können wir einen horizontalen Plus-Container sehen. Geben wir ihm natürlich den Namen, also benennen wir ihn um, sodass er Dashward hält Okay. Nun , um Fehler zu vermeiden, indem den horizontalen Container in einen vertikalen Container umwandeln . Ich gehe und füge Bretter hinein um daraus einen festen horizontalen Behälter zu machen Gehen wir und machen das, zwei Mal rückwärts, und jetzt schalten wir es wieder auf Tilt um Nur der erste Hauptcontainer wird schwimmen, das Risiko wird gekippt Das erste Brett in die Mitte. Stellen Sie nun sicher, dass sich das zweite Leerzeichen genau auf der rechten Seite befindet Gehen wir zurück und checken die Live-Ausgabe ein. Sie können sehen, dass wir in unserem ganzen Armaturenbrett Bretter haben. Gehen wir nun zur nächsten Ebene und beginnen die Container innerhalb des gesamten Dashwards hinzuzufügen Hier haben wir zwei Eins für die Navy, lass uns das machen. Wir können einen vertikalen Container hier drüben haben. Wie immer füge ich Bretter hinein. Gehen wir und fügen die erste Planke hinzu. So ist es ein bisschen klein. Gehen wir und erweitern es. Gehen wir und fügen ein weiteres Brett darunter hinzu. Stellen Sie sicher, dass es sich unter der ersten Planke befindet. Lass uns das Layout überprüfen. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir einen vertikalen Behälter und zwei Leerzeichen darin, was korrekt ist Und los geht's mit dem Namen. Geben wir ihm den Namen Nav und wir können die erste Planke hier entfernen. Wir brauchen es nicht mehr, also entfernen wir es. Natürlich können wir eine Randfarbe dafür hinzufügen. Dieses Mal wird es orange sein. Das ist der Container für das Navi. Gehen wir jetzt und fügen für den Rest noch einen für die rechte Seite hinzu. Lassen Sie uns also einen vertikalen Behälter und zwei Bretter darin haben , eine in der Mitte und eine genau darunter Jetzt ist es sehr klein. Lass uns den senkrechten Behälter aufhängen und ihn so breiter machen Lass uns ihm jetzt einen Namen geben. Es wird Header und Charts geben. Also klick. Natürlich werden wir ihm eine Farbe wie diese geben und er wird auch orange sein. Wenn Sie jetzt auf den Baum hier drüben schauen, haben wir ein ganzes Dashboard und darin haben wir das Navi und auf der rechten Seite haben wir die Kopfzeile und die Diagramme. Gehen wir und entfernen diese Planke. Wir brauchen es nicht mehr. Von hier aus. Wir werden uns jetzt nicht auf das Navi konzentrieren, da wir nicht viele Container haben , wir haben hier nur Logos und Icons und so weiter. Wir werden uns jetzt auf den Header und die Charts konzentrieren, denn hier haben wir den eigentlichen Inhalt und wir haben eine Menge Container. Was hast du da drin? Wir haben zwei Container, einen für den Header und einen weiteren für die gesamten Diagramme, und beide sind horizontale Container. Fangen wir mit der Kopfzeile an, also fügen wir einen horizontalen Container hinzu. In der Mitte. Diesmal fügen wir, anstatt Leerzeichen hinzuzufügen, einen Text für den Titel des Dashboards Es werden Personalabteilung und Dashboards sein. Fügen wir das Wort Übersicht hinzu. Lass es uns so haben und lass uns die Größe 20 haben. Jetzt gehen wir und fügen an den rechten Seiten ein Leerzeichen hinzu. Stellen Sie sicher, dass Sie es genau auf die rechte Seite in diesem Behälter fallen lassen . Lass uns zum Layout gehen und nachschauen, was wir haben. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt einen Text und Leerzeichen unter dem horizontalen Container. Gehen wir und geben ihm jetzt den Namen. Das ist der Header, und natürlich werden wir eine Farbe dafür hinzufügen , es wird das Blau sein. Jetzt können wir gehen und diese obere Planke entfernen. So wie das hier. Gehen wir jetzt und fügen einen weiteren Container für die Charts hinzu. Es kann also auch ein horizontaler Container sein, also lass ihn darunter fallen. Wie immer werden wir gehen und unsere Lücken hinzufügen. Eins hier. Machen wir es größer und eins auf der rechten Seite. Und wir gehen zum Layout und überprüfen die Sachen. Wir haben zwei Leerzeichen im horizontalen Behälter. Jetzt lass uns gehen und ihm den Namen geben. Hier haben wir alles, den Aufzug und die richtigen Abschnitte. Okay, und wir werden wie gewohnt die Grenzen hinzufügen. Damit haben wir unsere beiden Container und können diesen Platzhalter von hier entfernen. Gehen wir nun weiter nach unten und konzentrieren uns auf diesen Container, den linken und rechten Bereich, und hier haben wir zwei vertikale Container. Fangen wir also mit dem linken Abschnitt an, dem Hubcontainer. Wir werden ihn für den Überblick haben, also den vertikalen Container. Und jetzt lassen wir einen Text statt eines leeren Textes fallen und nennen ihn Übersicht. Und vielleicht machen wir es wie 12. Nun darunter noch ein leeres Feld, um sicherzugehen, dass es sich um einen senkrechten Behälter handelt. Lass uns zum Layout gehen und nachschauen. Senkrecht zum Container haben wir den Titel leer und geben ihm den Namen über dem linken Bereich wie folgt. Lassen Sie uns diese Planke aus unserem Armaturenbrett entfernen und dabei die Farbe des Porers nicht vergessen Wir können es orange haben. Das ist alles, machen wir es ein bisschen kleiner. Gehen wir jetzt auf die rechte Seite, und wir können auch einen vertikalen Behälter haben, wie diesen, dasselbe Zeug, eine Planke und darunter noch eine Planke, und wir gehen zum Layout, das gleiche Wir haben zwei Planken und geben ihr einen Namen, eine Demo und Wie üblich, die Reihenfolge, wie wir orange, und wir werden jetzt gehen und den Platzhalter so entfernen Passen wir die Seiten so an, dass der linke Bereich, die Übersicht, kleiner sein sollte, und dann haben wir den rechten Bereich Damit haben wir alles auf der linken Seite. Was übrig bleibt, ist die Gestaltung der Container dieser beiden Abschnitte. Hier haben wir zwei vertikale Container. Lass uns das machen. Den ersten wir hier in der Mitte fallen. Gehen wir und fügen den Text dafür hinzu. Es wird die Demografie sein, und die Größe wird 12 sein Okay. Jetzt lass es uns so größer machen. Lass uns ein Leerzeichen fallen lassen. Stellen Sie sicher, dass Sie es genau hier ablegen, und lassen Sie uns zum Layout gehen und alles ist in Ordnung, wie Sie sehen können, ich habe nur einen etwas dickeren Schnabel Wir haben hier den Text und das Leerzeichen. Lass uns jetzt gehen und ihm einen Namen geben. Es wird der Demo-Bereich sein. So, und wir werden ihm auch eine Farbe geben. Ebenso ein vertikaler Behälter. Lassen Sie uns diesen Platzhalter entfernen, und wir müssen genau dasselbe für den zweiten Abschnitt tun für den zweiten Abschnitt Gehen wir und fügen einen vertikalen Container hinzu, einen Text, der das Einkommen sein wird, 12, und wir werden ihn so vergrößern Wir werden auch ein Leerzeichen mitbringen. Stellen Sie sicher, dass Sie es in den Behälter werfen. Lassen Sie uns das Layout überprüfen, damit alles in Ordnung ist. Jetzt werden wir es wie gewohnt umbenennen . Bereich Einnahmen. Vergiss die Färbung nicht so. Und damit sind wir fertig. Gehen wir und entfernen das letzte Brett. Hier haben wir immer noch Abstand. Gehen wir und passen die Größe an, sodass die Demo der Mitte angezeigt wird und das Einkommen auch den gesamten Raum einnimmt. Okay, Leute, ich verspreche euch den letzten Drilldown, wo wir einen horizontalen Container für die Charts hinzufügen werden. Aus demografischen Gründen werden wir hier drinnen einen horizontalen Container haben hier drinnen einen horizontalen Container Gehen wir und fügen ein paar Bretter hinein. Die erste Planke ist klein und auf der rechten Seite. Also lass uns das überprüfen. Wir haben einen horizontalen Container, gib ihm eine Randfarbe. Wir werden jetzt genau das Gleiche für das Einkommen tun . Wir brauchen auch einen waagerechten Behälter darin und zwei Bretter Hier drüben. Lass es mich einfach größer machen, und zwar genau auf der rechten Seite. Und wir werden das Zeug überprüfen. Wir haben zwei Bretter in dem horizontalen Container, gib ihm einen Namen Einkommensdiagramme wie diese, gib ihr eine Farbe. Und entferne den Platzhalter. Also lass uns gehen, um es zu entfernen. Okay, Freunde, wir sind also fertig. Gehen wir und überprüfen die Struktur noch einmal. Wir haben ein ganzes Dashboard und darin haben wir den Lift-Bereich für die Navigation, den rechten Bereich für alle Header und Diagramme, und darin haben wir zwei horizontale Container, einen für den Header und einen weiteren für den Lift- und den rechten Bereich. Sehen wir uns das genauer an. Wir können hier sehen, dass wir den Liftbereich als vertikalen Container haben, und dann haben wir einen rechten Bereich für den Demo- und den Einkommensbereich, und dann teilen wir ihn in Demo-Bereich und Einkommensbereich auf, und jeder von ihnen hat einen Titel und auch einen horizontalen Container. Das Gleiche gilt für die Einnahmen Wenn Sie es also genau so haben wie ich, können wir weitermachen. Wenn nicht, dann geh zurück und mach es Schritt für Schritt. Okay. Nun der nächste Schritt , wir werden die erste Iteration im Dashboard durchführen, wo wir alle Diagramme in unser Dashboard einfügen unser Dashboard Wir werden uns nicht viel um die Designs kümmern. Es geht nur darum, die Karten in den Containern zu platzieren. Beginnen wir also mit dem ersten Abschnitt in der Übersicht, also stellen Sie sicher, dass Sie ihn auswählen. Und ich werde sagen, lass es uns ein bisschen größer machen. Also werden wir von oben nach unten beginnen. Wir gehen zum Dashboard und fügen einen Titel hinzu. Im ersten Teil werden es die aktiven Mitarbeiter sein , also aktive Mitarbeiter. Und lassen Sie uns das in der Mitte zentralisieren. Unter diesem Titel wird nun das Pan-Off aktiv Lassen Sie uns dieses Diagramm darunter platzieren. Natürlich werden wir den Titel verstecken. Wir brauchen es nicht. Nett. Jetzt können wir darunter zwei KBIs haben, den linken und den rechten, und dafür benötigen wir einen horizontalen Container Aber vorher werden wir einen kleinen Trenner zwischen dieser Pfanne und einen kleinen Trenner zwischen den beiden Bändern darunter einrichten Wir werden ein Leerzeichen darunter haben. Lass uns es so verkleinern, und wir werden die folgenden Dinge entwerfen. Gehen wir zum Hintergrund oder zu den Farben, wählen wir unser Grau aus und stellen Sie die Deckkraft auf etwa 60 Ordnung. Also, wir denken, lass uns die äußere Knospung 20 entfernen Und wir werden gehen und ihm den Namen Divider geben. Ordnung. In Ordnung. Darunter werden wir also einen horizontalen Container für die beiden KPIs haben für die beiden KPIs Ziehen Sie es wie folgt per Drag-and-Drop darunter. Wie üblich fügen wir unsere beiden Bretter hinzu , eine und die zweite, und achten darauf, dass sie genau auf der rechten Seite ist Gehen wir also zum Layout und überprüfen es. Also hier haben wir die horizontalen Container. Lass uns gehen und es anrufen. Wir werden es QBI-Sektion wie diesen nennen. Natürlich werden wir ein paar Ränder hinzufügen , nur um es zu sehen Ordnung. Wie Sie jetzt sehen können, sind die Dinge kaputt Gehen wir es neu organisieren. Wir werden diesen neuen Behälter so etwas größer machen so etwas größer Konzentrieren wir uns nun auf diese beiden KPIs. Was brauchen wir nun für jeden QBI? Wir brauchen ein Titelverbot und Liniendiagramme. Wir brauchen also einen vertikalen Container. Also lass uns einen nehmen und ihn hineinlegen. Lass uns sofort anfangen, Sachen hinzuzufügen, also brauchen wir einen Text. Es wird der Angestellte sein und es ins Zentrum schaffen. Darunter brauchen wir den Pan. Ziehen Sie den Pan per Drag-and-Drop. Achten Sie natürlich darauf, den Titel zu entfernen und auszublenden. Darunter benötigen wir die Liniendiagramme. Es wird pro Jahr eingestellt und fällt genau unter die Pfanne. Und wir verstecken den Titel. Jetzt ist das der erste Container. Lass uns das Layout überprüfen. Wir haben hier einen vertikalen Container, wir haben den Titel, den Pan und auch die Liniendiagramme. Geben wir ihm den Namen und lassen wir uns als BI einstellen. Gehen wir so und entfernen den ersten Platzhalter von der Planke. Also entferne es Machen Sie sich jetzt keine Gedanken über die Größe und die Farbgebung. Wir werden eine zweite Iteration auf dem Armaturenbrett durchführen, um die Feinabstimmung vorzunehmen Jetzt können wir die Seitenansicht des Liniendiagramms wie folgt ein wenig anpassen die Seitenansicht des Liniendiagramms wie folgt Jetzt brauchen wir auf der rechten Seite wieder dasselbe KBI, dieselben Schritte Gehen wir und nehmen einen vertikalen Container auf der rechten Seite, stellen Sie sicher, dass er in den Container fällt, und wir brauchen einen Text Es wird in der Mitte enden. Also was brauchen wir noch, wir brauchen eine Pfanne, also stellen Sie sicher, dass sie genau unter dem Text ist und verstecken Sie auch den Titel. Gehen wir und diese kleine Zone zu diesem Container, gehen wir auf die linke Seite. Außerdem sollte das Leerzeichen kleiner sein. Was brauchen wir jetzt, wir brauchen das Liniendiagramm. Lassen Sie uns also das Liniendiagramm unter die Pfanne legen. Entfernen Sie den Titel und verkleinern Sie ihn ein wenig. Lass uns jetzt das Layout überprüfen. Wir haben also einen vertikalen Container. Wir haben einen Titel, eine Pfanne und auch ein anderes Diagramm. Gehen wir und benennen es um. Das ist der Begriff KPI. Okay. Jetzt noch eine Sache, ich möchte zu diesem leeren Feld gehen es in Divider umbenennen Geben wir ihm auf diese Weise die gleiche Farbe. Es wird das Dunkelgrau sein und auch das Pity 260, so wie das hier. Lass uns die äußere Polsterung entfernen. Was haben wir jetzt darunter? Wir haben die Abteilung und mögen es, wenn die Linien nach oben und rechts gehen. Dafür brauchen wir einen waagerechten Container. Was brauchen wir? Wir brauchen einen Text in der Mitte. Ich werde Abteilungen machen, und es sollte in der Mitte sein und links und rechts, wir werden ein paar Bretter hinzufügen Stellen Sie sicher, dass Sie es genau zum Aufzug bringen. Und genau nach rechts. Lass uns das Layout überprüfen. Wir haben hier, ähm, Container, leer, Abteilung leer. Also lass uns das Zeug ausmalen, um es zu sehen. Es wird das D-Grau und 60 ohne Außenkörper sein, das Gleiche gilt für das nächste 60 und keine Polsterung. Wir können es Abteilungstitel nennen. Was haben wir jetzt darunter? Wir haben das Diagramm der Abteilung. Lass es uns darunter fallen lassen und natürlich den Titel so entfernen. Darunter können wir nun den Titel des Standorts angeben, sodass er genau wie bei den Abteilungen sein kann. Was brauchen wir? Wir brauchen einen horizontalen Container. Wir brauchen einen Text. Nennen wir es Standort wie diesen und zentralisieren es in der Mitte Wir brauchen zwei Leerzeichen nach oben und rechts, so, und wir gehen zu den Wir haben Plank Location Plank, und wir können es in Location Title umbenennen Und wir werden diese Dielen entwerfen, also machen wir sie grau, 60, und entfernen Das Gleiche gilt für den nächsten, 60 , entfernen Sie die Darunter befinden sich nun zwei Diagramme, eines, eine Karte, und ein anderes, ein Balkendiagramm Was brauchen wir? Wir brauchen einen horizontalen Container darunter und wir brauchen die beiden Diagramme. Lassen Sie uns die Position auf die rechte Seite bringen und den Titel entfernen. Lass uns die Karten genau auf die linke Seite bringen und die Titel entfernen. Gehen wir jetzt und überprüfen, was wir getan haben. Wir haben einen horizontalen Container und die beiden Diagramme. Lass uns es umbenennen, das können die Lagepläne sein. Und jetzt können wir gehen und die letzte Planke entfernen. Es ist nur ein Platzhalter, also entferne ihn. Das war's, wir haben jetzt alles im Übersichtsbereich Wie Sie sehen können, wenn Sie es nicht langsam und Schritt für Schritt machen, alles planen, das können Kühe sein. Aber mit der Planung wird alles einfach sein. Gehen wir nun zu einem anderen Abschnitt über, der sich mit dieser Demografie befasst. Hier haben wir viele Diagramme. Lass es uns Schritt für Schritt machen. Wir sind dieser Abschnitt hier drüben. Was haben wir? Wir haben einen Titel und dann haben wir mehrere Charts nebeneinander. Wie üblich ist jedes Diagramm vertikal, wir haben einen Titel und auch das Diagramm selbst. Gehen wir und fügen hier den ersten vertikalen Container hinzu, und dann brauchen wir darin einen Text. Stellen Sie also sicher, dass Sie es hier ablegen. Das wird das Geschlecht sein. Und in der Mitte. Und darunter brauchen wir die Charts. Lassen Sie uns unser Pi-Diagramm für das Geschlecht auswählen und es per Drag & Drop darunter ziehen . Natürlich werden wir den Titel entfernen . Ein toller. Bevor wir zum nächsten Diagramm übergehen, schauen wir uns einen Teiler wie diesen Gehen wir und geben ihm die Farben. Gray, 60 wie dieser und The Outer Pudding. Nun zu den nächsten Diagrammen, wir brauchen auch einen vertikalen Container auf der rechten Seite, achten Sie darauf, ihn bis zum Teiler zu zeichnen, und hier brauchen wir drei Lass es uns Schritt für Schritt machen. Zuerst brauchen wir den Titel. Es geht um Bildung und auch um H in den Mittelpunkt. Darunter befindet sich das erste Balkendiagramm, das die H-Gruppen darstellt. Ziehen Sie es also per Drag & Drop unter den Titel und entfernen Sie auch den Titel Darunter befinden sich nun zwei Diagramme, die Heatmap und auch das Balkendiagramm der Bildung Da sie nebeneinander liegen, nehmen wir einen horizontalen Container darunter. Stellen Sie den Moderator-Container also genau darunter ab. Jetzt werden die Dinge in der Größe verändert, links oder rechts usw., mach dir darüber keine Gedanken Das Wichtigste ist, dass wir die Diagramme im richtigen Container platzieren die Diagramme im richtigen Container Lassen Sie uns also zuerst H versus Bildung ermitteln und es auf den Punkt bringen. Entferne in diesem neuen Container den Titel, und jetzt brauchen wir auf der rechten Seite die Bildungsstufen, also achte darauf, ihn auf der rechten Seite zu platzieren und auch den Titel zu entfernen. Lassen Sie uns nun die Größe dieses Teilers ändern, um ein wenig Platz zu haben. So wie das Jetzt müssen wir ein paar Dinge an diesen Teildiagrammen ändern , wie zum Beispiel das Ausblenden der Überschriften zum Beispiel auf den ersten, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Header und entfernen Sie ihn Nun zum zweiten Diagramm, ich möchte Dinge wechseln. Gehen wir also in dieses Diagramm, indem wir auf diesen Pfeil klicken. Jetzt werde ich zwischen den Spalten und Zeilen wechseln, und wir werden auch die Kopfzeile ausblenden. Lassen Sie uns es entfernen und wir müssen zu unserem Dashboard zurückkehren. Wir werden also dabei bleiben, aber wir werden es später in der zweiten Iteration konfigurieren Schauen wir uns nun das Layout an, um sicherzustellen, dass alles korrekt ist. Also lass uns sehen. Das ist der vertikale Behälter für Bildung und Alter. Gehen wir und benennen es um. Bildungs- und Alterstabellen wie diese. Es sollte einen Titel haben, dann das erste Diagramm, in dem wir das Teildiagramm haben, und dann Plod, wir haben horizontale Diagramme, in denen wir zwei Diagramme nebeneinander haben, das At-Mm-Diagramm und das Teildiagramm Wenn wir das so hinbekommen, können wir weitermachen. Jetzt brauchen wir also ein weiteres Diagramm auf der rechten Seite, wo wir das letzte Diagramm in diesem Abschnitt haben, aber wir brauchen eine Trennlinie zwischen ihnen Gehen wir also und holen uns ein Brett und ziehen es per Drag & Drop genau auf die rechte Seite Stellen Sie also sicher, dass Sie es richtig ablegen. Also lass uns das Layout überprüfen. Wir haben die Farbe Grau und auch 60, und die äußere Knospung ist auf Null eingestellt Wie Sie sehen können, ist unser Plan hinter den Bildungs - und Alterstabellen Also lass uns gehen und es umbenennen. In beiden Fällen, und wie üblich, benötigen wir einen Container, also wird es ein vertikaler Container auf der rechten Seite sein , und wir benötigen einen Text. In der Mitte werden Bildung und Leistung wie diese sein. Und das wird sehr einfach sein. Wir holen uns das Diagramm direkt darunter, entfernen den Titel. Natürlich können Sie den Teiler links und rechts etwas kleiner machen Teiler links und rechts etwas kleiner Okay, lassen Sie uns noch einmal das Layout überprüfen , ob alles in Ordnung ist Wir haben also einen vertikalen Container für das letzte Diagramm, wir haben einen Titel und darunter haben wir die Diagramme. Okay, wir sind mit diesem Abschnitt fertig. Gehen wir nun zum letzten Abschnitt über das Einkommen über. Also, was haben wir hier? Lassen Sie mich das einfach schließen und wir haben auch das Einkommen. Wir haben also einen Titel und darunter haben wir einen Container. Wir brauchen hier wie immer zwei Charts. Wir haben den vertikalen Container für den ersten und wir brauchen einen Titel. Also lass uns einen Text hineinlegen. Es wird um Bildung und Gender gehen. Mach es in der Mitte. Jetzt brauchen wir unsere Charts. Lass es uns unter dem Titel ablegen. Entferne den Titel. Bevor wir zum nächsten Diagramm übergehen, benötigen wir ein Trennzeichen oder eine Trennlinie Lassen Sie uns es einfach wie gewohnt gestalten. Auf 60 und die Polsterung auf Null. Jetzt müssen wir die letzten Charts erstellen. Wie üblich bekommen wir einen vertikalen Container auf der rechten Seite. Wir brauchen einen Titel. Es wird Alter gegen Sellerie bis zur Mitte sein. Okay. Und natürlich brauchen wir unser Diagramm. Also lass es uns darunter fallen lassen. Entferne den Titel und verkleinere den Teiler wie folgt. Okay, das war's für diesen Abschnitt, und jetzt haben wir alle unsere Diagramme wie geplant in unseren Containern. In Ordnung, Freunde. Damit haben wir alle Diagramme an einem Ort in einem Dashboard Jetzt werden wir mit dem Prozess der Verfeinerung beginnen und die Einheit des Dashboards finden, wo wir viele Dinge anpassen und verdrehen werden, um ein professionelles Dashboard zu haben 205. HR-Projekt | Feinabstimmung des Zusammenfassungs-Dashboards: Stimmt, Freunde. Damit haben wir alle Diagramme an einem Ort in einem Dashboard. Jetzt werden wir mit dem Prozess der Verfeinerung beginnen und die Einheit des Dashboards finden, wo wir viele Dinge optimieren und verdrehen werden, um ein professionelles Dashboard zu haben Okay, jetzt, der erste Schritt davon, wir werden dem Dashboard Hintergrundfarben als Container hinzufügen und dem Dashboard Hintergrundfarben als Container alle Hintergrundfarben der Arbeitsblätter entfernen alle Hintergrundfarben der . Gehen wir und machen das Wir fangen zuerst mit den ganzen Dashboards hier drüben Gehen wir also und fügen Folgendes hinzu. Es wird wie ein dunkles Grau sein. Also werde ich mit diesem hier drüben gehen. Also haben wir den Hintergrund, ein dunkles Grau, und dann wird der Abschnitt schwarz sein. Gehen wir also zum nächsten Schritt. Wir gehen hier drüben zur Marine. Das Navi wird also eine eigene Abteilung sein. Deshalb werden wir es so schwarz haben, und dann auf der rechten Seite, und dann auf der rechten Seite, wir werden nicht alles schwarz haben, wir werden nur die drei Abschnitte Überblick, Demografie und Einkommen haben Demografie und Deshalb werde ich hier nichts ändern. Gehen wir zu den Abschnitten und beginnen mit der Übersicht hier drüben. Wir werden es schwarz haben. Dann brauchen wir diese beiden Abschnitte. Wir brauchen den Demo-Bereich, er wird auch eine Plakette haben und auch der Einkommensbereich kann eine Plakette sein. Damit bekommen wir, wie Sie sehen können, jetzt das dunkle Thema unseres Dashboards. Im nächsten Satz werden wir alle Hintergrundfarben in unseren Arbeitsblättern entfernen alle Hintergrundfarben in unseren Arbeitsblättern Wir haben es zu Beginn hinzugefügt, um ein Gefühl für das dunkle Design zu bekommen, aber jetzt werden wir nicht die Hintergrundfarben der Arbeitsblätter verwenden , wir werden nur die Dashboards verwenden Jetzt haben wir eine einfache Aufgabe, bei der wir alle Blätter durchgehen und anfangen werden, den Hintergrund zu entfernen Fangen wir von links oben an. Wir beginnen mit der Pfanne, klicken mit der rechten Maustaste darauf und gehen zum Formatieren Dann gehen wir zur Schattierung und wir werden die Arbeitsblattfarbe entfernen. T keiner Jetzt gehen wir alle Arbeitsblätter durch , die wir haben, und wir werden die Hintergrundfarbe entfernen Wir können das hier im Dashboard tun, oder Sie können jedes dieser Blätter einzeln aufrufen Wir haben den letzten. Entferne es so. Wir sind fertig. Jetzt haben wir die Hintergrundfarben des Dashboards und auch der Arbeitsblätter korrigiert die Hintergrundfarben des Dashboards und auch der Arbeitsblätter Ordnung. Wenn wir zum nächsten Schritt übergehen , werden wir die Schriftgröße und -farbe korrigieren. Beginnen wir mit dem Titel unseres Dashboards. Wählen wir das Ganze aus und verwenden unser hellgraues Bild und wir stellen sicher, dass es 20 ist, also haben wir es als 20, und machen wir den ersten Abschnitt zum Titel selbst als Titel selbst als Bolzen und lassen die Übersicht so, wie sie ist. Damit ist es also festgelegt. Jetzt werden wir den Titel jedes Abschnitts bearbeiten. Hier haben wir drei Abschnitte: Überblick, Demografie und Einkommen, und wir werden Folgendes tun Gehen wir zur Übersicht über Wir machen es hellgrau. So, und wir machen es so, wie wir 14 sind und fett. Gehen wir zum nächsten, wir werden das Gleiche machen. Fett, ändere die Farbe in hellgrau und mache sie zu 14 und dann zum letzten Abschnitt. 14 fett und wir wählen die Farbe. Die Abschnitte sehen genauso aus. Jetzt werden wir die Titel der einzelnen Diagramme bearbeiten. Wir werden die folgende Liste mit der Tagesordnung hier beginnen lassen. Wir werden es auch hellgrau machen und wir werden es 11 für die Schriftgröße machen . Gehen wir und machen das Gleiche für jeden von ihnen. Es wird 11 hellgrau sein. Für den nächsten für den nächsten. 11 für das Alter und das Geschlecht. Ordnung. Und vergiss die Abteilungen hier nicht. 11 und Grau und die Lage. Und 11. Jetzt sind wir fertig mit den Titeln und so. Lassen Sie uns jetzt die Telefongröße in unseren Tabellen überprüfen, und ich würde sagen, wir können sie verkleinern. Das müssen wir noch einmal durchmachen. Fangen wir mit der Abteilung an. Gehen wir zu den Formaten und statt neun geben wir es als acht an. Nehmen wir auch den Index und verschieben ihn auf acht. Ich würde sagen, machen wir es fett, okay. Gehen wir jetzt zu diesen Pi-Diagrammen, machen wir acht daraus und das Gleiche für die Karte, also klicken wir irgendwo, gehen wir zu ft und machen daraus acht. Was das Pi-Diagramm angeht, würde ich in das Innere gehen, und wir gehen zum äußeren Kreis. Und da werden wir die Schriftgröße auf acht ändern . Aber die große Zahl darin lassen wir so wie sie ist. Vielleicht machen wir es noch ein bisschen größer. Machen wir zehn draus. Gehen wir zurück zu unserem Dashboard und fahren jetzt mit den nächsten Diagrammen fort. Machen Sie aus allem acht. Das Gleiche gilt für das Alter. Jetzt zum nächsten, das gleiche Zeug. Und wenn wir acht für das Einkommen und für das Alter und so. Alles sollte acht sein. Ich finde, es sieht wirklich gut aus. Wir sind jetzt mit der Schriftgröße und den Farben fertig. In Ordnung. Als Nächstes werden wir uns das gesamte Diagramm noch einmal ansehen, um es zu verbessern, verfeinern und vielleicht zusätzliche Dinge hinzuzufügen. Schauen wir uns jetzt die Abteilungen hier an. Was wir tun können, ist, den Status des Mitarbeiters für jede Abteilung hinzuzufügen . Wir können in diesem Teil auch die Gesamtzahl der Abmeldungen anzeigen. Um das zu tun, gehen wir noch einmal in das Diagramm hinein. Jetzt benötigen wir eine Statusdimension, um die Farben in diesen Balken zu kontrollieren. Wir haben sie noch nicht, deshalb werden wir eine neue erstellen. Nennen wir es einen Status. Es wird also dieselbe Logik sein. Gehen wir und machen ein F-Statement. F ist Null. Die Kündigungstermine, das Datum der Laufzeit, dann ist es eingestellt. Dann wird der Mitarbeiter eingestellt. Ansonsten so beendet. Lass es uns beenden, und jetzt nehmen wir den Status und setzen ihn auf die Farbe hier drüben. Gehen wir hin und weisen die Farbe zu, sodass der eingestellte Mitarbeiter grün und der abgebrochene rosafarben wird . Nun, was werde ich sonst tun? Ich werde einfach zwischen diesen beiden Status wechseln. Gehen wir und machen das. Und ich möchte auch die Gesamtzahl der Beschäftigten innerhalb des Labels zeigen. Gehen wir und holen es, und wir können vielleicht die Farbe dieses Labels auf ein helles Gitter ändern die Farbe dieses Labels auf ein helles Gitter und es vielleicht auf sieben machen, ungefähr so, und wir können den Index immer noch kleiner machen den Index immer noch kleiner Gehen wir zurück zu unseren Charts. Jetzt können wir auch in diesem Teil die Anzahl der gekündigten Mitarbeiter sehen . Ich würde sagen, lassen Sie uns den Index etwas kleiner machen. Das. Das ist alles für dieses Diagramm. Lass uns zum nächsten übergehen. Wir werden in dieses Diagramm gehen. Ich würde sagen, fügen wir die Prozentangaben zu den Spalten hinzu. Lassen Sie uns die Summe erhöhen und sie in die Nähe des Standorts bringen, und dann lassen wir sie auf diskret umstellen. Damit wir die Prozentsätze hier und die Header-Informationen oben Was wir tun werden, wir werden das Format dieser Prozentsätze ändern das Format dieser Prozentsätze Lassen Sie uns die Dezimalzahlen entfernen. Gehen wir und machen diese Teile ein bisschen kleiner. Ich nehme so etwas. Gehen wir zurück und überprüfen das Armaturenbrett. Sie sehen gut aus, vielleicht werden wir sie für die Schrift verkleinern. Statt neun haben wir normalerweise acht. Und wir können es kleiner machen. Wir haben mehr Orte für die Karte, so etwas. Nun zur Karte, alles sieht gut aus, wir müssen also nichts ändern. Gehen wir jetzt zu den Geschlechterinformationen. Was wir nun tun können, ist, dass wir vielleicht zwei Kreisdiagramme für jedes Geschlecht erstellen vielleicht zwei Kreisdiagramme für jedes Geschlecht und dann den Prozentsatz der gekündigten Mitarbeiter anzeigen können . Lass uns das versuchen. Vielleicht kann es nett aussehen, also können wir reingehen. Um das zu tun, brauchen wir das Geschlecht als Reihe. Natürlich ist unser großes Diagramm kaputt gegangen, also gehen wir zum äußeren Kreis und reparieren ihn zuerst. Wir brauchen die Geschlechtsinformationen nicht. Wir haben es hier als Dimension. Was brauchen wir für die Farben, wir brauchen den Status des Mitarbeiters, und wir brauchen auch die Gesamtzahl der eingestellten Mitarbeiter als Prozentsatz und setzen das auf den Pi. Etwas wie das hier. Was Sie in diesen Kreisen für die großen Zahlen tun können, können wir auf die richtige Prozentzahl ändern. Lassen Sie uns das durch einen Prozentsatz ersetzen , etwa so, und formatieren wir es. Also zu den Prozentwerten und entferne alle Dezimalzahlen. Im Moment sieht es gut aus, wir können den Prozentsatz der gekündigten Personen für jedes Geschlecht sehen Schauen wir uns unsere Dashboards an. Jetzt sieht es so aus, als ob es mehr Platz benötigt Was wir tun können, können wir zuerst die Beschriftungen drehen Und damit haben wir genug Platz, vielleicht kannst du es etwas größer machen. Wir werden den Abstand zwischen den Diagrammen später korrigieren. Eine weitere Sache, die mir gerade aufgefallen ist, ist, dass der innere Kreis der Bi von Natur aus schwarz ist. Gehen wir noch einmal zur Tabelle. Gehen Sie zum inneren Kreis zu den Farben und ändern Sie ihn in Schwarz. Gehen wir zurück. Dass wir mit der Geschlechtertabelle fertig sind, wie Sie sehen können. Wir denken wirklich noch einmal über das Diagramm nach, da wir alle Informationen an einer Stelle in den Dashboards sehen Jetzt kommen wir zu dem spaßigen Teil, bei dem wir hier drei Diagramme übereinander haben. Lassen Sie uns ihm zunächst mehr Platz geben und ihn vielleicht ein bisschen größer machen. Nun, was haben wir hier, wir haben hier vier Werte und für das Alter haben wir hier etwa fünf Werte. Was wir zuerst tun werden, wir werden ihm mehr Platz geben, und ich denke darüber nach, ob wir vielleicht gehen und diese beiden Informationen austauschen werden. Vielleicht wird es besser aussehen. Gehen wir noch einmal in die Tabelle. Gehen wir und drehen es so um. Gehen wir zurück zu unseren Charts. Jetzt sieht es schöner aus Lass mich das einfach kleiner machen, etwa so. Jetzt können wir sehen, dass die High School viel Platz in unseren Charts einnimmt, also können wir die ES dafür bearbeiten, also klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und bearbeiten Sie LS. Wir lassen es als Abkürzung so aussehen. Okay. Jetzt haben wir also mehr Platz. Wir müssen mit dem Platz in diesem Armaturenbrett kämpfen. Also jetzt der nächste Bruder , ich würde gerne den höchsten Wert hervorheben Wie Sie jetzt sehen können, ist alles grau, und wenn wir jetzt den höchsten Wert markieren , wird es sehr deutlich Gehen wir also in dieses Diagramm. Und jetzt müssen wir, um den höchsten Wert hervorzuheben, ein neues berechnetes Feld erstellen. Geben wir ihm also einen Namen, heben Sie Max hervor. Also brauchen wir die Funktion max aber für das Fenster. Was ist unser Maß? Das Ganze ist schwer, also das Ganze versteckt. Wir suchen nach dem höchsten Wert. Und wenn der aktuelle Wert dem höchsten Wert entspricht . Wir werden wahr werden. Andernfalls werden wir falsch werden. Lass uns gehen und k drücken und lass uns diese Funktion zusätzlich zu den Farben verwenden. Lass uns jetzt zuerst die Farbe ändern. Wenn es falsch ist, sollte es dunkelgrau sein. Wenn es wahr ist, wollen wir es grün haben. Wenn Sie nun die Ansicht überprüfen, haben wir mehrere Werte als höchsten Wert. Wir hätten gerne nur einen Wert. Lassen Sie uns die Aggregatfunktion ändern, rechten Maustaste darauf klicken und die Tabellenberechnung bearbeiten. Gehen wir nun zu bestimmten Dimensionen und betrachten beide Dimensionen. Damit haben wir nur einen Wert, und das ist genau das, was wir wollen. Gehen wir und verstecken die Legende. Wir wollen es noch nicht im Armaturenbrett haben. Ich würde sagen, lassen Sie uns auch ein Etikett für das Höchste zeigen. Gehen wir und nehmen diese Gesamthöhe als Prozentsatz. Schreiben Sie es auf das Etikett und wir werden natürlich die Tabellenberechnung ändern Es sollte beide Dimensionen berücksichtigen. Lassen Sie uns es also schließen und das Format wie gewohnt ändern. Wir wollen nicht all diese Dezimalzahlen. Lassen Sie uns das entfernen und das Format ändern. Was wir brauchen, wir brauchen es, nehmen wir sieben und ein hellgraues. Wir brauchen nicht alle Werte. Wir brauchen nur die Männer und Max. Schalte es von all auf men and max um und entferne den Minimalwert, sodass wir nur für den höchsten Wert dieses Label haben . Ich denke, wir sind fertig. Gehen wir zurück und überprüfen, wie es in den Dashboards aussieht . Es ist in Ordnung, richtig. Gehen wir jetzt los und reparieren all diese Teile links und rechts in der Tabelle Wir haben hier die Abmessungen vertauscht . Deshalb müssen wir auch das ändern. Stellen Sie sicher, dass Sie es richtig machen, also werden wir es herunterfahren und das andere sollte hochgehen. Was wir tun werden, wir werden gehen und auch die Dimensionen so ändern. Das gilt für das erste Diagramm und auch für die nächsten Diagramme wie dieses. Lassen Sie uns nun auch den höchsten Wert hervorheben. Gehen wir zurück zu diesen Diagrammen. Wir nehmen den hervorgehobenen Wert als Farbe. Natürlich werden wir auch die Legende verstecken . Lassen Sie uns es entfernen. Ich würde sagen, lassen Sie uns die Größe dieser Pars reduzieren , damit sie in unsere Charts passen Ich werde hier irgendwas machen. Wir werden sehen. Gehen wir zurück zu unseren Charts und machen wir dasselbe für die Ewigkeit. Wir werden den Highlight-Wert für die Farben festlegen, und wir müssen die Farben hier ändern, sodass es Grau und True, Grün ist. Lassen Sie uns auch die Legenden entfernen und wir müssen auch die Größe dieser Teile reduzieren , vielleicht so etwas Ordnung. Lass uns zurückgehen und nachsehen. Wie Sie jetzt mit den Highlight-Effekten sehen können, sieht es wirklich gut aus. Wie Sie jetzt sehen können, passen die Teile nicht genau zu diesen Werten. Wir werden die Abstände und die Positionen später im nächsten Schritt korrigieren . Also können wir es vorerst so lassen wie es ist und gehen wir zu den nächsten Charts über. Gehen wir also hinein, und ich würde sagen, lassen Sie auch diese Werte hervorheben. Jetzt können wir nicht denselben Textmarker verwenden , weil wir hier Prozentwerte haben und unsere Markierung auf den absoluten Zahlen basiert Was können Sie also tun, um es zu duplizieren. Und nennen wir es in zwei Prozent um. Ich werde auch das B daraus entfernen. Lass uns gehen und es bearbeiten. Anstatt die gesamte Yard zu haben, die wir haben können, können wir jetzt den Prozentsatz der gesamten Hyrod-Ride haben Wir werden diese Maßnahme ergreifen. Ich entferne den Prozentsatz von hier. Gehen wir und kopieren es und setzen es auch in die Gleichung ein. Drücke und lass es uns zu den Farben verschieben. Jetzt müssen wir natürlich wie gewohnt auch die Farbe hinzufügen . Falsch ist grau und wahr, kann ich grün sein, und wir werden auch die Läsionen verstecken. Lassen Sie uns nun die Tabellenberechnung überprüfen, ob sie richtig konfiguriert ist, also bearbeiten Sie die Tabellenberechnung. Dieser sollte auf einer solchen Leistungsbewertung basieren . Jetzt würde ich sagen, lassen Sie uns das Label für diese Diagramme hinzufügen. Wir nehmen dieselbe Maßnahme, halten die Taste gedrückt und platzieren sie oben auf dem Etikett passen wir den Stil an, sodass er hellgrau ist. Und wir werden es als Acht haben und wir brauchen nicht all diese Werte. Nehmen wir nur das Minimum und das Maximum. Jetzt haben wir den Mittelwert und den Maximalwert, aber ich will nicht den Minimalwert, also können wir nur den Maximalwert wie diesen haben. Das ist alles, gehen wir zurück zu unseren Diagrammen, und ich finde, alles sieht gut aus. Gehen wir nun zum Thema Bildung versus Geschlecht über. Ich denke, hier in den Charts würde ich nichts hinzufügen. Es sieht wirklich nett aus. Aber ich würde gehen und die Größe der Etiketten ändern. haben wir vergessen. Lass uns acht statt neun draus machen. Also doch. Nun zum letzten Diagramm hier drüben, ich denke, wir müssen ein paar Farbtupfer hinzufügen. Also werde ich einfach unsere grüne Farbe hinzufügen und vielleicht die Deckkraft auf etwa 50 reduzieren, sehr nett Und vielleicht gehe ich nochmal hin und reduziere die Größe dieser Etiketten auf etwa sieben Jetzt möchte ich für die Achse eine Linie hinzufügen. Gehen wir zum Formatieren. Gehen wir also zu den Linien hier drüben und auf den Laken gehen wir zu den Äxten. Und wir können eine Linie dafür hinzufügen, und wir stellen sicher, dass wir dafür unser Dunkelgrau wählen. Vielleicht reduzieren wir auch die Opazität auf etwa 60. Kehren wir zu unseren Diagrammen zurück und benennen wir diese Achsen vielleicht Statt des Durchschnittsalters werden wir nur das Alter angeben und dasselbe gilt für das Gehalt. Also werden wir nur das Gehalt wie dieses haben . Das war's für dieses Diagramm. Wie Sie sehen können, haben wir gerade alle Charts überarbeitet und zusätzliche Dinge hinzugefügt, einige Verfeinerungen und Feinabstimmungen vorgenommen. In Ordnung, Im nächsten Schritt fangen wir an, mit den Pixeln zu arbeiten , um mithilfe der inneren und äußeren Polsterung mehr Abstand zwischen all diesen Abschnitten und Abstand zwischen all diesen Abschnitten und Containern Jetzt kann der Abstand zwischen all diesen Hauptabschnitten immer 20 betragen. Fangen wir damit an. Gehen Sie von der Navigation zur linken Seite. Stellen Sie sicher, dass Sie die Navigation hier auswählen. Nun, das Erste , was wir tun werden , um all diese Träger loszuwerden Wir brauchen es nicht. Jetzt müssen wir 20 als Leerzeichen zwischen diesem Abschnitt und dem äußeren Armaturenbrett hinzufügen. Wir gehen hier zur äußeren Bettwäsche und fügen einfach überall 20 hinzu, oben links, unten rechts. Im nächsten Schritt werde ich eine feste Breite für diesen Container festlegen. Gehen wir zu diesem kleinen Pfeil hier drüben und bearbeiten die Breite, und wir werden den Wert 100 haben. Also lass es uns so machen. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt einen Abstand zwischen dem Container und dem Rand des Dashboards. Gehen wir jetzt komplett auf die rechte Seite. Also lasst uns Überschriften und Diagramme auswählen, den Rahmen entfernen, wir brauchen ihn nicht Wie Sie sehen können, haben wir auf der rechten Seite viele Leerzeichen, also werden wir die Breite bearbeiten Statt dieses Werts können wir auch 1.300 verwenden. Lass uns so gehen Wenn Sie nun den ganzen Behälter nehmen, brauchen wir einen Abstand von der rechten Seite genau 20 sein wird. Gehen wir zur äußeren Bettwäsche hier drüben. Wählen Sie dann alle Seiten gleich aus, weil wir bereits Platz zwischen diesen beiden Abschnitten haben. Wir brauchen nur von der rechten Seite 20. Gehen wir jetzt in all diese Container und fangen an, Dinge anzupassen. Das nächste s ist der Header. Wir werden den Rand entfernen, und ich würde sagen, lassen Sie uns eine feste Höhe dafür festlegen, also ändern Sie sie auf fest. Und sagen wir auch, die festen zwei, 65, so etwas in der Art. Wir haben einen kleinen Abstand zwischen den Diagrammen und dem Titel. Damit bin ich zufrieden. Gehen wir nun zum nächsten Abschnitt links und rechts. Wir können hier sehen, dass wir im Armaturenbrett genug Platz für den gesamten Container haben. Gehen wir und entfernen dafür den Rand. Ich würde sagen, lass uns zum nächsten springen. Gehen wir zur Übersicht auf der linken Seite. Was brauchen wir hier? Auf der linken Seite haben wir 20, also sind wir oben sicher, unten, aber auf der rechten Seite haben wir nicht genug Platz zwischen den Abschnitten. Deshalb werden wir es anpassen. Aber zuerst entfernen wir den Rand und dann gehen wir zur äußeren Polsterung und wir werden alle Seiten gleich entfernen, und auf der rechten Seite brauche ich 20. Jetzt können wir sehen, dass wir genug Abstand zwischen dem Lift und der rechten Seite haben Abstand zwischen dem Lift und der rechten Seite Das sieht erstmal richtig gut aus. Ich würde auch die Containerfarbe dieser Informationen ändern . Wir haben also nichts. Gehen wir nun zu den rechten Seiten und wählen den gesamten Container aus. Wir sind in der Demo- und Einkommensabteilung, entfernen Sie die Grenze. Ich denke, wir sind damit fertig. Lassen Sie uns in diese Abschnitte gehen. Gehen wir zum Demo-Bereich, entfernen wir den Rand. Jetzt brauchen wir natürlich einen Abstand zwischen der Demografie und dem Einkommen Unten brauchen wir 20. Gehen wir zur äußeren Pattierung, D wählen und nur eine Unterseite, wir brauchen 20. Sieht soweit richtig gut aus. Lassen Sie uns natürlich all diese Grenzen entfernen, damit wir sie nicht mehr brauchen. Auch hier brauchen wir keine Grenzen. Ich denke, wir müssen mehr tun als das. Wenn ID auswählt, haben wir immer noch einen Rahmen , nämlich das gesamte Dashboard. Also ist es einfach zu entfernen. Wie Sie sehen, ist das Hinzufügen von Abstand so, als ob Sie Ihrem Armaturenbrett Luft geben, damit es atmen kann. Jetzt werden wir diesen Abschnitten eine innere Ergänzung hinzufügen . Wir werden die Identifizierungen vorerst ignorieren, weil wir noch eine weitere Geschichte über die Symbole haben Geschichte über die Wenn Sie nun diese Abschnitte überprüfen, können Sie feststellen, dass sich der Wortlaut sehr nahe am Rand des Abschnitts rechts befindet Wir müssen hier etwas Abstand lassen. Wir werden das nur für die drei Hauptabschnitte tun. Wir gehen zuerst zur Übersicht. Wie hier, und jetzt gehen wir dieses Mal zum inneren Knospen über und wir können eine Sieben hinzufügen, so etwas Sie können sehen, dass es einfacher zu lesen ist, wenn wir die Werte vom Rand wegbewegen es einfacher zu lesen ist, wenn wir die Werte vom Rand wegbewegen Wir können das Gleiche für den Abschnitt hier drüben tun. Wir sind im Demo-Bereich und geben auch sieben. Das Gleiche gilt für das Einkommen. Das mit den Einnahmen hier drüben, lass uns das geben. Sieben. Manchmal können wir sehen, dass diese Werte, männlich und weiblich, nicht über der Grenze stehen, oder? Schauen wir uns das jetzt noch einmal an. Ich denke, wir können einen Abstand zwischen diesen Titeln und dem Titel des Abschnitts rechts hinzufügen. Was wir tun werden, lassen Sie uns den gesamten Container auswählen. Demo-Charts, und wir können oben draufsetzen und nur das Oberste hinzufügen, etwa fünf richtig. Wir haben hier einen schönen Platz. Wie Sie in den Demo-Charts sehen können, haben wir unten rechts immer noch einen gewissen Abstand. Was wir tun können, wir können hingehen und es auf die Höhe treiben. Statt dieses Werts können wir ihn erhöhen. Auf 300. Damit wir den gesamten Raum nutzen. Gehen wir nun zum anderen Abschnitt, zu den Einnahmen, und wählen wir die gesamten Container-Einkommensdiagramme aus, und wir werden dasselbe tun, also gehen wir und fügen die Top 5 hinzu. Wir haben also einen gewissen Abstand zwischen dem Titel des Hauptabschnitts und diesen Diagrammen. Wenn wir uns jetzt zurücklehnen und die gesamten Abschnitte und die Leerzeichen dazwischen überprüfen , können wir feststellen, dass alles perfekt ist. Wir haben überall 20, aber nur hier haben wir ein Problem, richtig. Wie Sie hier sehen können, zeigen Tabellen es als Hash-Zeile. Das bedeutet, dass es ein Problem mit dem Abstand gibt. Also müssen wir es füllen. Was wir also tun können, klicken Sie einfach auf eines dieser Diagramme und bewegen Sie es einfach wie unten. Also treiben wir einfach weiter, bis wir das richtige Limit erreicht haben. Die Abstände zwischen diesen Abschnitten sind perfekt. Hier dreht sich alles um den Abstand zwischen all diesen Abschnitten. Jetzt müssen wir uns auf den Abstand innerhalb der einzelnen Abschnitte und zwischen den Diagrammen konzentrieren den Abstand innerhalb der einzelnen . Natürlich werden wir all diese Trennlinien zwischen den Diagrammen korrigieren all diese Trennlinien zwischen den Diagrammen Ich würde sagen, fangen wir mit diesem Abschnitt an, der Demografie Jetzt lautet meine Regel Seite eins, wir können zehn zwischen den Diagrammen haben . Lass uns das machen. Wir fangen von links nach rechts an, also wählen wir hier das Geschlecht aus, und die äußere Polsterung auf der rechten Seite wird fünf Gehen wir weiter und wählen so aus und fahren dann mit dem nächsten fort, wir haben unseren Teiler Unser Teiler hat immer oben, wir haben zehn äußere Polsterungen und unten auch zehn, und wir müssen es jetzt wirklich dünner machen, also werden wir es damit machen, und wir werden es damit machen, und wir werden nur eine haben. Damit können wir eine wirklich feine Linie zwischen den Diagrammen haben Gehen wir nun zum nächsten Diagramm hier drüben über. Wir werden von links fünf und von rechts fünf haben . Damit haben wir insgesamt zehn zwischen den Charts. Das war's, lass uns zum nächsten gehen. Hier haben wir einen Teiler. Wie üblich werden wir zehn oben haben. Zinn in der Unterseite, und wir müssen es dünn machen. Also werden wir die Breite zu eins addieren. Gehen wir jetzt zum letzten Diagramm hier drüben. Also der ganze Container. Von links nehmen wir eine Fünf und das war's. Auf der rechten Seite müssen wir uns damit nicht auseinandersetzen. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir eine wirklich schöne Trennung zwischen all diesen Diagrammen und wir haben genug Abstand zwischen ihnen. Jetzt können wir endlich dieses mittlere Diagramm anpassen , da wir jetzt den perfekten Abstand haben. Wir werden es so machen. Wir können die Top-Charts auswählen und sie einfach ein bisschen verkleinern . Was wir nun tun werden, ist, das Diagramm von oben nach rechts zu drücken , bis es den Werten entspricht. Gehen wir zu der äußeren Polsterung hier drüben, zu den Auserwählten , und fangen wir mit etwas wie Wir sind fast da. Wir müssen weiter zwischen diesen Werten hin- und herpendeln. Vielleicht so, ja, wir sind fast da, aber wir sind ein bisschen nach rechts verschoben. Erhöhen wir die Zahl nach rechts und vielleicht nach links und los geht's. Jetzt haben wir es also perfekt. Um zu wissen, ob ich die Auswahl deaktiviere, sieht es so aus, als ob wir die Teiltabellen genau über diesen Werten haben Teiltabellen genau über diesen Werten Jetzt machen wir dasselbe für die rechte Seite. Ich denke, wir müssen mehr von oben herausholen. Gehen wir hier rüber zum äußeren Knospen und dann die Auswahl aufheben Gehen wir und fangen mit 20 an. Also ich denke, wir sind fast da. Lass uns mit 25 gehen, vielleicht noch einem. T sechs. Perfekt. Jetzt haben wir es genau in den Reihen der Zeitalter. Jetzt sieht das Diagramm wirklich fantastisch aus. Okay, wir sind also mit dieser Demografie fertig. Gehen wir zu den Einnahmen. Also werden wir dasselbe tun. Wir werden den gesamten Container mit den Diagrammen auswählen und gesamten Container mit den Diagrammen auf der rechten Seite werden wir fünf davon haben. Dann werden wir das Trennzeichen von oben bearbeiten. Wir werden auch zehn aus dem Muster haben, zehn, und die Breite wird natürlich eins sein, lassen Sie es uns so machen. Gehen wir nun zum rechten Container, und wir werden von der linken Seite fünf haben. Das heißt, wir haben insgesamt zehn. Ich würde sagen, wir können diese Abstände etwas nach links verschieben . Damit bin ich jetzt zufrieden. Letzter Blick auf das Einkommen. Ich würde sagen, wir können die gesamte Höhe dieser Diagramme erhöhen . Wählen Sie den gesamten Container und lassen Sie uns mehr auf die Höhe drücken. Lass uns wieder die 300 nehmen. Wir sind mit dem Einkommensbereich fertig. Gehen wir jetzt auf die linke Seite. Fangen wir mit dem ersten Schwenk hier drüben an, und wir werden L fünf zwischen den Diagrammen haben, aber dieses Mal haben wir es als Vertikale. Wir haben es hier drüben, aber wir können auch fünf daraus machen , um uns an die Regel zu halten, und lassen Sie uns gehen und es etwas größer machen , um die Pfanne zu sehen. Dann haben wir unseren Teiler. Dieses Mal werden wir von links und von rechts haben . Wir werden zehn haben. Und wir werden eine Größe wie diese haben. Jetzt machen wir alles wie in der Mitte. Also stellen Sie sicher, dass es ungefähr so ist, und wir müssen diesen Teiler ändern Wir müssen auf den oberen zehn unten auch zehn haben, und die Breite wird wie gewohnt sein Dann müssen wir wieder sicherstellen , dass die Behälter dieselbe Seite haben, etwa so, und dass die Mitte perfekt ist. Gehen wir jetzt zu diesem Titel hier drüben. Wählen Sie den gesamten Container aus und fügen Sie die ersten fünf hinzu. Ich würde sagen, da es sich um eine Linie handelt, werden wir wie bei jedem anderen Teiler zehn von links und zehn von rechts haben wie bei jedem anderen Teiler zehn von links und zehn von rechts Wir werden hier zehn und auch zehn haben. Jetzt, wo wir hier sind, können wir die Höhen nicht bearbeiten. Wir können nur die Breite bearbeiten, was wir tun werden. Wir werden es von oben und unten zusammendrücken . Wie werden wir das machen? Gehen wir und wählen diese Separatoren und gehen wir zur äußeren Polsterung Nehmen wir die oberen 15 und die unteren 14 und damit haben wir die Linieneffekte Das Gleiche gilt für den anderen Separator. Auf den oberen 15, auf den unteren 14. Damit haben wir eine Linie. Hier gibt es keinen anderen Abstand. Gehen wir zum anderen Titel zu den Orten. Wir können das Gleiche tun. Oben bekommen wir eine Fünf, nicht eine Zehn, von links und rechts, wir werden eine Zehn haben, weil es Supera ist jetzt machen wir dasselbe für die Separatoren Auf den oberen 15, unteren 14, das Gleiche hier drüben Also 15 und 14. Nett. Okay, großartig. Schauen wir uns jetzt das gesamte Dashboard an. Gehen wir zu den Präsentationsmodellen. Und jetzt lehnen Sie sich zurück und prüfen Sie, ob Sie ein Problem mit dem Abstand feststellen können Aus meiner Sicht haben wir ein perfektes Dashboard. Wir sind also mit den Abständen zwischen den Containern, Diagrammen, Abschnitten und allem fertig Diagrammen, Abschnitten und allem Es sieht wirklich professionell aus, oder? Okay, jetzt der nächste Schritt, wir werden all unseren Diagrammen Tooltips hinzufügen, und ich denke, Sie würden mir zustimmen, wenn ich sagen würde, dass Hinzufügen von Tooltips ein bisschen langweilig ist Aber es bietet wirklich nette Informationen für die Benutzer. Lass uns gehen und es machen. Wir werden mit unseren Bands beginnen, also werden wir mit den aktiven Mitarbeitern beginnen. Gehen wir zu den Charts. Gehen wir jetzt hier zum Tooltip und gehen wie folgt vor Wir geben die Gesamtzahl der aktiven Mitarbeiter an und fügen dann unsere Kennzahl Jetzt ist es sehr wichtig , dass wir immer dieselben Standards einhalten, wenn wir den Tooltip verwenden Ich würde sagen, dass der normale Text immer nicht fett sein sollte Nur die Wörter, die Sie hervorheben möchten , könnten hier zum Beispiel fett gedruckt werden. Was wichtig ist, sind die aktiven Mitarbeiter. Natürlich ist die Maßnahme selbst schon gewagt. Was nun die Farben angeht, werden wir zwei verschiedene Graufarben verwenden Wenn wir hier zum normalen Text gehen, gehen wir zur Färbung über, wir wählen dieses Grau hier. Gehen wir und wählen es aus. Dann verwenden wir für die Highlights unser Dunkelgrau. So und das Gleiche gilt für die Maßnahme. Im Moment sind wir fertig. Lass uns es kopieren, weil wir es im nächsten Diagramm verwenden werden. Klicken Sie und dann gehen wir zurück zu unserem Dashboard und bewegen Sie den Mauszeiger einfach darauf Sie können sehr schön die Gesamtzahl der aktiven Mitarbeiter sehen , und wir haben dann die Anzahl. Gehen wir nun zum nächsten Bereich mit den eingestellten Mitarbeitern über. Gehen wir zur Mautstation und ersetzen das Ganze durch diese. Anstatt aktiv, werden wir das Versteck haben. Gehen wir und geben ihm die Farbe, die wir normalerweise für das Versteck verwenden , der grünen Farbe. Natürlich verwenden wir nicht die Gesamtzahl der aktiven Dateien, sondern fügen die Gesamtzahl der verdeckten Objekte ein. Und natürlich den aktiven Wert entfernen. Das ist alles, lass uns gehen und es für das nächste kopieren, und natürlich müssen wir es testen. Also D's Co. Also, die Gesamtzahl der eingestellten Mitarbeiter, und wir haben die Zahl, gehen wir zum nächsten über. Hier haben wir das beendet. Also werden wir terminiert verwenden und dafür müssen wir die Farbe Rosa verwenden. Und hier haben wir natürlich nicht das eingestellte, wir werden das gekündigt haben. Also, es ist okay, das Ergebnis als Dashboard zu überprüfen. Alles ist perfekt. Gehen wir nun zu den Liniendiagrammen und wir gehen zum Tooltip, aber stellen Sie sicher, dass Sie nicht den Tooltip einer dieser Markierungen auswählen. Stellen Sie sicher, dass Sie alle auswählen. Dass wir für beide Diagramme den gleichen Tooltip haben. Bleib auf jeden Fall und gehe zu Toll Tip. Gehen wir jetzt und fügen es als neue Zeile hinzu. Wir gehen und entfernen diesen, aber wir brauchen das Jahr. Natürlich haben wir jetzt ein Diagramm und hängen davon ab, wo sich unsere Maus befindet. Wir können uns das Jahr anzeigen lassen. Wir machen es größer, vielleicht 11, und dann machen wir es auch grün. Okay, gehen wir und schlagen zu. Gehen wir und testen es. Wie Sie sehen können, haben wir hier 2017, 2020. Wissen Sie was? Ich würde gerne den Prozentsatz nebeneinander zu der Zahl addieren. Lassen Sie uns die Gesamtzahl der eingestellten Mitarbeiter ermitteln und sie auf den Tooltip setzen, und dann gehen wir zum Tooltip und holen eingestellten Mitarbeiter ermitteln und sie auf den Tooltip setzen, uns eine Pfeife. Dann gehen wir und fügen den Prozentsatz ein. Gehen wir und testen es. Wie Sie sehen können, erhalten wir jetzt sowohl den Prozentsatz als auch die absolute Zahl. Aber ich würde gerne gehen und die Dezimalzahlen loswerden. Lassen Sie uns das von der Datenquelle aus machen. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Feld. Gehen wir zu den Standardeigenschaften und dann zum Zahlenformat und entfernen dann die beiden Dezimalstellen aus dem Prozentsatz , und dann ist es okay Damit haben wir, wie Sie sehen können, keine Dezimalzahlen Perfekt. Lass uns jetzt das Ganze für die nächsten Charts kopieren. Natürlich werden wir es auf dem Armaturenbrett testen. Wie Sie sehen können, sieht es wirklich gut aus. Lass uns zum nächsten gehen. Und das Gleiche, stellen Sie sicher, dass Sie alle auswählen und dann zum Tooltip gehen und das Ganze einfügen Jetzt brauchen wir statt höherer Termine das Jahr der Kündigungstermine So entferne ich den alten. Jetzt werden wir das beenden lassen. Natürlich ändern wir die Farbe auf diese Weise in Rosa. Hier haben wir das falsche Hauptfach, also lassen wir die Summe auf diese Weise terminieren, aber achten Sie darauf, dieselbe Farbe richtig auszuwählen, also ist es unsere dunkle Farbe, und wir müssen einen neuen Prozentsatz für das Abgeschlossene erstellen . Klicken Sie erst einmal und wir können es testen. Wie Sie sehen können, funktioniert das Total Hid nicht. Gehen wir und reparieren es. Wir gehen hier rüber zur Gesamt-ID mit dem Prozentsatz und duplizieren sie, und wir werden sie bearbeiten, bis die Gesamtzahl beendet ist. Hier wird anstelle von Hyod die Gesamtzahl der Abmeldungen geteilt durch die Gesamtzahl der Abgeschlossenen. So wie hier Los geht's und los geht's und holen uns die Summe, die abgeschlossen wurde , in den Tooltip, und los geht's und bearbeiten Wir müssen es einfügen und das Versteck entfernen. So wie das hier. Jetzt haben wir auch einen schönen Prozentsatz in unserem Tooltip Lass uns es auch im Dashboard testen. Es sieht nett aus. Gehen wir jetzt zu den Abteilungen. Das wird interessant werden. Lass uns zu den Laken gehen. Was Sie jetzt tun werden , gehen wir zum Werkzeugrohr und fügen unsere Schablone ein. Was ist nun die Hauptdimension hier? Es ist die Abteilung. Gehen wir und fügen es ein und entfernen das höhere Datum. Jetzt kommt es darauf an, wo sich unsere Maus befindet Wir werden entweder die angestellten oder die gekündigten Mitarbeiter finden. Wir können es nicht so statisch haben. Wir werden den Status hier drüben einfügen. Jetzt wird es dynamisch sein. Lass uns gehen und es fett machen und sicherstellen, dass wir die richtige Farbe haben, also wird es dunkelgrau sein, und ich denke, wir können es so lassen. Gehen wir und testen es. Gehen wir also hier drüben zur Operation über. 206. HR-Projekt | Baue den Tisch auf: Schauen wir uns nun den zweiten Abschnitt der User Story und die Anforderungen an. Hier haben wir also die Ansicht der Mitarbeiterdaten. Darin heißt es, dass wir eine Liste aller Mitarbeiter mit den erforderlichen Informationen wie Name, Abteilung, Position, Geschlecht, Alter, Ausbildung und Gehalt bereitstellen aller Mitarbeiter mit den erforderlichen Informationen wie Name, Abteilung, müssen. Ein weiterer Punkt in den Anforderungen an die Interaktivitäten ist, dass die Benutzer in der Lage sein sollten, die Liste nach den verfügbaren Nachteilen zu filtern die Liste nach den verfügbaren Nachteilen Hier müssen wir keine Visualisierungen oder Diagramme oder so etwas erstellen oder Diagramme oder Wir müssen nur eine Liste aller Mitarbeiter mit wichtigen Formationen bereitstellen , und darüber hinaus benötigen wir Filter Das klingt sehr einfach. Schauen wir uns wie wir in Tableau Listen erstellen können. Lassen Sie uns sofort mit der Erstellung der Diagramme beginnen. Hier haben wir zwei Methoden. Entweder erstellen wir eine Symbolliste, in der wir eine Symboltabelle in Tableau haben, in die wir gehen und zum Beispiel, sagen wir, die Mitarbeiter-ID hinzufügen , Standorte hinzufügen. Wie wir sehen, fügen wir lediglich Dimensionen nebeneinander hinzu. Wir können also natürlich sagen, dass dies die detaillierte Liste der Mitarbeiter ist die detaillierte Liste der Mitarbeiter und die Arbeit erledigt ist. Ich kann also nicht gehen und in jede Zelle zwei Informationen untereinander einfügen , oder ich kann nicht gehen und Symbole hinzufügen und so weiter. Es ist also ein netter, schneller Weg, aber er ist sehr begrenzt. Und jetzt ist die andere Methode, wir werden einige Tricks anwenden, um die Liste anzupassen. Es ist zeitaufwändig, aber das Endergebnis ist in Tableau wirklich nett. Da es sich also um fortgeschrittene Projekte handelt, werde ich mich für fortgeschrittene Techniken entscheiden. Also, was werden wir jetzt tun? Wir hinterlassen den Personalausweis. zunächst sicher, dass wir Standardansicht und nicht die Gesamtansicht auswählen. Andernfalls haben wir alle Mitarbeiter in einer Ansicht. Das wird nicht funktionieren. Also mach es zum Standard. Lass uns den Header entfernen. Und natürlich werde ich das Design unseres Arbeitsblatts ändern . Lassen Sie uns hier irgendwohin gehen und Format sagen, und wir gehen zur Schattierung und lassen Sie uns das Ganze platt machen Natürlich werden wir das später ändern, sobald wir alles im Dashboard haben Also, was sehen wir hier zuerst? Wir haben die IDs der Mitarbeiter. Lass uns auch den Header verstecken. Und wir werden die Farbgebung dieser Dimension haben. Es wird unser Hellgrau sein. Also lass uns das ändern. Nun, das ist die einzige Dimension , die wir als Zeile verwenden werden, und der Rest, alles wird eine Spalte sein, und wir werden den folgenden Trick anwenden. Also gehen wir hier rüber und sagen Durchschnitt und -1,0 auf diese Weise Wie wir nun gelernt haben, wird dieses Format einen Platzhalter für eine Form für ein Bild hinzufügen einen Platzhalter für eine Form für ein Bild den Diagrammtyp angeht, werden wir uns nun mit den Formen befassen Jetzt haben wir hier also die Formen. Jetzt haben wir hier überall quasi Kreise. Das ist unser Platzhalter. Ich werde auch das Format unseres Grids ändern auch das Format unseres Grids Also, was brauchen wir mit den Linien? Ich stelle sicher, dass alles nichts ist, nur um sicherzugehen, dass wir nichts haben. Dann gehen wir zu den Spalten, entfernen das Raster und fügen eine feine Linie als Rohlinie hinzu, aber ich werde es wirklich dunkel machen . Jetzt sieht es gut aus. Lass uns auch die Header-Informationen verstecken. Die erste Spalte wird also alle Informationen über diese Demografie enthalten alle Informationen über diese Demografie Was wir brauchen, wir brauchen den Vornamen und den Nachnamen, da es sich um die grundlegendsten Informationen über jeden Mitarbeiter handelt Jetzt haben wir den Vornamen und den Nachnamen getrennt. Was ich tun werde, ist, ein neues berechnetes Feld zu erstellen. Ich werde es den vollen Namen nennen. Aber jetzt werde ich beide zusammenführen wie Concat, diese beiden Informationen Wir haben den Vornamen, und dann werden wir das Plus und dann das Leerzeichen zwischen dem Vornamen und dem Nachnamen haben , und wir werden den Nachnamen in unsere Berechnung aufnehmen Warum haben wir den vollen Namen. Wir haben es als neues Feld. Lass uns es fallen lassen. Auf den Etiketten hier drüben. Wie Sie sehen können, haben wir die vollständigen Namen der Mitarbeiter. Lassen Sie uns nun für die Form das Geschlecht hinzufügen. Also gehen wir hin und sehen uns die Geschlechterform hier drüben an. Wir können es wegen der Farben noch nicht sehen, also fügen wir es auch der Färbung hinzu. Jetzt haben wir also dieselben Formen, die wir in der Einkommensanalyse verwendet haben. Nun, was wir noch hinzufügen wollen, ist zum Beispiel das Alter. Lassen Sie uns das Alter auch auf dem Etikett ablegen. Und die letzten Informationen über die Demographie, wir werden das Bildungsniveau haben Lassen wir es also auch auf die Etiketten fallen. Wie Sie sehen können, haben wir viele Informationen, die von Natur aus nett sind, und es gibt viele Überschneidungen Also müssen wir es formatieren. Gehen wir zuerst zu den Etiketten. Und wir gehen hinein, um diese Informationen anzupassen. Alles wird auf der linken Seite als Ausrichtung sein, und dann werden wir die HL-Ausbildung Seite an Seite durchführen und sie durch ein Rohr aufteilen. Was den Stil angeht, die erste Zeichnung wird fett sein und helldunkel oder grau sein, und bei der zweiten Zeichnung wird sie nicht fett sein, aber wir werden unser dunkles Grau verwenden. Das wird unser Stil für alle Spalten sein. Lass uns gehen und okay drücken. Wie Sie jetzt sehen können, sieht es gut aus. Wir haben den vollständigen Namen und darunter haben wir ein paar weitere Informationen über den Mitarbeiter. Aber wie Sie sehen können, ist die Ausrichtung zwischen den Informationen und der ID nicht korrekt. Was Sie tun werden, ist, zu einer dieser Zeilen zu gehen und Größe nur geringfügig zu erhöhen, bis sie auf den Bildschirm passt. Ich werde es auch machen. Ich werde mich für eine weitere Erhöhung entscheiden. Damit, wie Sie sehen können, enthält eine Zeile alle Informationen, es gibt keine Überschneidungen, und das machen Sie so lange, bis Sie keine Überschneidungen zwischen den Mitarbeitern mehr haben Überschneidungen zwischen den Wie Sie sehen können, sieht es im Vergleich zu einer Liste schon sehr gut aus Jetzt haben wir auf der rechten Seite diese Legenden. Lassen Sie uns sie entfernen. Wir brauchen es nicht. Jetzt gehen wir auch zur zweiten Spalte über, es wird eine Menge Informationen geben. Was wir tun werden, wir werden es einfach kopieren. Behalte die Kontrolle und drück es einfach Seite an Seite. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt etwa zwei Spalten. Ich werde auch das Raster formatieren, wo wir zum Raster gehen werden, hier zu den Spalten. Und wir werden den Spaltenteiler entfernen. Außerdem werde ich die Zeilen entfernen . Gehen wir zu den Reihen. Ich entferne es. Es sieht sauberer aus. Was machen wir mit der zweiten Spalte? Lassen Sie uns die gesamte Dimension der Abteilung und die Berufsbezeichnungen hinzufügen . Stellen Sie sicher, dass Sie die richtige auswählen. Der erste ist für die Demografie und der zweite für die Abteilungen und Jobs Gehen wir und entfernen alles. Davon. Gehen wir jetzt los und lassen diese Formationen fallen? Lassen Sie uns zuerst die Berufsbezeichnung an das Label weitergeben. Es ist wichtiger als die Abteilung. Dann wird die zweite Abteilung wie immer die Abteilung sein , wir werden sie entwerfen. Alles bis zum Aufzug, die erste Reihe wird fett und hellgrau sein. Die zweite Reihe wird dunkelgrau und nicht fett sein . Das ist es. Lass es uns tun. Wie Sie sehen können, sieht es wirklich gut aus. Die Frage ist nun, haben wir ein Symbol für die Abteilungen und Jobs? Nun, ich habe keins, deshalb werde ich es verstecken. Wenn du einen hast, kannst du gehen und ihn bearbeiten. Was ich tun werde, wir werden zur Größe übergehen und sie komplett reduzieren. Aber wir haben immer noch einen schönen Punkt. Wir müssen ihn durch die Opazität verstecken. Wenn ich es jetzt so entferne, wirst du es nicht mehr finden Das ist der Trick und er sieht wirklich gut aus. Gehen wir jetzt und fügen eine weitere Spalte hinzu. Es wird um diese Zeit gehen, um den Standort der Dimension. dieselben Dinge. Gehen wir hin und wechseln wir dazu. Ich werde dieses Mal den Ort als Farbe hinzufügen und dann die Stadt im Revers Wir werden beide als Revers bekommen. Lassen Sie uns jetzt sofort loslegen und mit dem Formatieren beginnen. Beides geht auf die linke Seite. Ich wünsche mir zuerst die Stadt, dann die Staaten. Wie üblich werden als Erstes die Lichter sein. Mutig und der zweite wird der dunkle sein. Ordnung. Schauen wir uns das jetzt an. Alles sieht gut aus. Ich werde das Design der Formen ändern. Es wird ein ausgefüllter Kreis sein und es ist ein kleiner Schnabel, also werde ich es verkleinern Wenn es das Hauptquartier ist, wird es grün sein, wenn es grau ist, wird es ein Zweig sein Sie können sehen, dass es nicht so kompliziert ist, richtig, es ist einfach. Lassen Sie uns eine weitere Information hinzufügen. Ich denke, jetzt können wir den Sellerie hinzufügen, aber leider können wir dem Gehalt nichts anderes hinzufügen Also müssen wir ihn alleine verwenden. Gehen wir und fügen das Gehalt den Etiketten hinzu. Hier haben wir diese Zahlen. Ich würde es gerne formatieren. Lass uns die Zahlen formatieren. Gehen wir zu Zahlen und dann zur benutzerdefinierten Zahl, reduzieren die Dezimalstellen und fügen als Präfix das Dollarzeichen hinzu. Die Zahl sieht gut aus Lass uns zum Etikett gehen und es entwerfen. Hier haben wir die Informationen aus dem vorherigen. Wir brauchen es nicht. Wir haben nur Sellerie, und da es die erste Reihe ist, machen wir es hellgrau. Da es in der ersten Reihe ist, wird es hellgrau und auch fett sein. Lass es uns okay sein. Im Moment habe ich keine Formen dafür. Deshalb werden wir die Größe reduzieren und die Opazität auf Null setzen Nun zur nächsten Spalte, was wir haben werden Wir werden den Status des Mitarbeiters, das höhere Datum und das Kündigungsdatum haben höhere Datum und das Kündigungsdatum Den Status des Mitarbeiters werden wir als Farbe angeben. Das heißt, wir haben Grau und Grün, und wir werden den Kreis zu einem ausgefüllten Kreis machen ihn verkleinern. So etwas wie das. Jetzt möchte ich es auch dem Etikett hinzufügen. Was wir jetzt brauchen, wir brauchen auch das höhere Datum auf dem Etikett und auch das Enddatum. Aber hier haben wir es als Jahr, ich hätte gerne das genaue Datum. Wir werden es auf exaktes Datum und dann auf diskret umstellen , dasselbe gilt für das Kündigungsdatum auf exaktes Datum und dann auf diskret. Jetzt haben wir alle Informationen. Lass uns reingehen und mit der Konfiguration beginnen. Jetzt haben wir hier den Status, das höhere Datum und das Fälligkeitsdatum. Lassen Sie uns alles auf die linke Seite verschieben, und wir werden das Enddatum und dann das Minus dazwischen setzen , dann diese Semesterdaten, wir werden es wie gewohnt gestalten. Also wird das mit der Woge das Dunkle sein. Okay. Okay, lass uns nachsehen. Jetzt können wir in der Ausgabe sehen, dass wir das höhere Datum haben und sehen uns einen gekündigten Mitarbeiter an. Wie Sie sehen können, haben wir hier ein Kündigungsdatum nebeneinander. In Ordnung. Jetzt wird die letzte Kolumne interessant sein. Wir werden ein Balkendiagramm haben das die Dauer der Anstellung angibt. Wir werden die Dauer der Anstellung in Jahren berechnen . Lassen Sie uns ein neues berechnetes Feld erstellen. Wir werden es die Länge von höher nennen. Hier haben wir zwei Berechnungen. Wenn der Mitarbeiter eingestellt und nicht gekündigt wird, berechnen wir die Jahre zwischen heute und dem höheren Datum. Gehen wir und machen das. Wir benötigen eine F-Anweisung, und dann werden wir wie gewohnt anhand der folgenden Logik überprüfen , ob der Mitarbeiter eingestellt ist oder nicht. Ist Null. Also überprüfen wir die Kündigungsdaten. Wenn es Null ist, ist der Mitarbeiter noch nicht gekündigt. Was kann also passieren? Wir werden die Unterschiede zwischen dem heutigen Tag und dem höheren Datum berechnen. Datum ist anders, und wir haben ein Jahr. Ich werde es als neue Zeile hinzufügen. Was wir zwischen dem höheren Datum und dem heutigen Tag berechnen . Das ist die Formel für die Mitarbeiter, die nicht gekündigt werden, und jetzt werden wir es anders machen. Wir werden den Datumsunterschied haben, und jetzt nicht mehr zwischen dem heutigen Tag und dem höheren Datum, sondern zwischen dem höheren Datum und dem Kündigungsdatum. Es wird dasselbe Jahr sein, höheres Datum und ein abgeschlossenes Datum. Es ist sehr einfach. Gehen wir und beenden es. Lass uns. Jetzt haben wir also ein neues Hauptfach, und ich würde es gerne zuerst testen. Erinnern Sie sich an die ersten Blätter , auf denen wir hier Sachen testen. Ich werde ein paar Sachen entfernen. Wir brauchen die höheren Termine, die Kündigungsdaten und unsere neue nette Kolumne. Ich werde es als diskret anzeigen. Nun, je nachdem, welchem Jahr Sie die Übung machen, können Sie unterschiedliche Ergebnisse erzielen. Wie Sie hier sehen können, haben wir sechs Jahre, zwei Jahre, zwei Jahre und so weiter. Da wir hier ein Kündigungsdatum haben, haben wir hier eine Null. Alles funktioniert, gehen wir zurück zu unserer detaillierten Liste. Jetzt brauchen wir eine neue Spalte, aber diesmal werden wir den Platzhalter nicht verwenden , da wir bereits eine Kennzahl haben Wir haben schon die Länge von Höherem, lassen Sie uns das Seite an Seite plündern Jetzt müssen wir den Diagrammtyp konfigurieren. Es wird keine Form sein. Lass uns das Par benutzen. Jetzt haben wir ein Par in unseren Charts. Ich werde es verkleinern. Vielleicht mehr. Lassen Sie uns jetzt Inhalte zu diesen Teilen hinzufügen. Fangen wir mit dem Status an. Ich werde es auf die Farben auftragen, und wir brauchen auch das Etikett, wir nehmen auch die Länge von höher bis zum Etikett. Lassen Sie uns das jetzt bearbeiten , also lassen Sie uns übereinstimmen. Wir brauchen nicht all diese Informationen. Wir haben hier die Anzahl der Jahre, also machen wir es fett und ändern auch den Farbtyp auf hellgrau. Danach werden wir Jahre wie diese haben und vielleicht nicht mehr so gewagt. Das ist es. Lass uns gehen und OK drücken. Jetzt haben wir Lichtjahre am Ende der Balken. Aber was wir tun können, wir können die Ausrichtung komplett nach links und in der Mitte ändern . In Ordnung. Lass uns jetzt die Ergebnisse überprüfen. Wie Sie in der Liste sehen können, haben wir die beiden Farben. Hier haben wir zum Beispiel auch hier ein Jahr Kündigungsfrist. Die Legende funktioniert. Wie Sie sehen können, könnte es sehr eng werden. Was ich tun werde, ich werde die Größe all dieser Stöcke ändern. Gehen wir zu allen und dann gehen wir zu Label und dann zur Schrift, und machen wir acht statt neun daraus. Dass wir bittere Abstände zwischen diesen Spalten haben werden. Als Nächstes werde ich all diese Informationen hier auf der Achse entfernen Gehen wir los und entfernen Shohader und wir sind fertig. Jetzt haben wir eine wirklich nette Liste für die Mitarbeiter. Auch dies ist zeitaufwändig, aber wie Sie sehen können, haben wir schöne Balken, wir haben viele Symbole und wir haben mehrere Informationen in einer Spalte. ist es etwas verwirrend Am Anfang ist es etwas verwirrend, wie man es baut. Aber wenn Sie es einmal verstanden haben, können Sie tolle Listen erstellen. Und natürlich ist es auch in Ordnung, eine einfache Liste zu haben. 207. HR-Projekt | Skizze eines detaillierten Dashboards: Jetzt können wir das Modell für das zweite Dashboard planen, und dieses kann Und wir haben den gleichen Titel, aber am Ende werden wir ihn mit den Details abwischen In der Mitte werden wir nur noch einen Abschnitt haben, die Mitarbeiterliste, und hier haben wir nur eine Art von Diagrammen Wir haben eine Liste, also werden wir mehrere Zeilen und mehrere Spalten und Informationen in jeder Zelle haben . Wenn Sie nun eine Detailliste haben, wäre es natürlich schön, wenn wir die Liste filtern könnten. Aus diesem Grund werden wir über jeder Spalte eine Option für die Benutzer platzieren jeder Spalte eine Option für , um die Informationen zu filtern, die wir in den Zellen sehen können. Am Ende ist es, wie Sie sehen können, sehr einfach. Wir haben nur eine Liste und darüber hinaus haben wir Filter. Das war's für die Dashboard-Map. Wie du sehen kannst. Es ist wirklich einfach. Gehen wir zum zweiten Mocap über, wo wir die Container zurück nach Toyo planen Jetzt habe ich einen Screenshot unseres neuen Mockups, und ich setze viele Dinge aus dem vorherigen Design drauf Lassen Sie uns jetzt eintauchen und sehen, wie wir das machen können. Wir werden uns auf die Blackbox in der Mitte konzentrieren. Was wir hier haben, wir haben einen Titel, dann Filter und eine Liste. Dafür brauchen wir einen vertikalen Container. Gehen wir und machen es. Das ist der vertikale Hauptcontainer wie dieser. Was brauchen wir jetzt? Wir brauchen einen Titel. Zunächst müssen wir mit einem Titel beginnen. Es wird auch auf der linken Seite sein. Ich werde es so machen. Was haben wir jetzt darunter? Wir haben jetzt verschiedene Filter nebeneinander. Wir brauchen horizontale Behälter. Darunter werden wir einen horizontalen Container wie diesen haben , und lassen Sie uns ihn entfernen und darin werden wir mehrere Filter haben. Es werden Filter sein. Nun, sie werden alle Seite an Seite sein. Natürlich sind sie viel detaillierter als das, was ich Ihnen jetzt zeige. Und wir können später hier darüber sprechen, wir sprechen über das grobe Design der Behälter. Was haben wir nun unter den Filtern? Wir haben unser Diagramm, die Liste. Es wird nur ein Objekt ohne Container sein, also werden wir darunter eine Pi-Liste wie diese haben. Das ist es. Jetzt konzentrieren wir uns darauf, was wir im Filter haben können. Jetzt habe ich einfach eine Kopie eines Filters genommen und lassen Sie uns den Container dafür entwerfen. Wie Sie sehen können, ist es wie etwas unter einander, also brauchen wir einen vertikalen Container für den gesamten Filter wie diesen. Jetzt werden wir darin einen Titel haben und Seite an Seite mit einem Symbol. Dafür holen wir uns einen horizontalen Container. Im Inneren wird es wie ein horizontaler Behälter wie dieser sein. Wir werden einen Titel für den Filter haben. Und Seite an Seite mit einem sehr kleinen grünen Symbol. Nun zum nächsten, was haben wir? Wir haben quasi Filter untereinander, und deshalb werden wir einen senkrechten Behälter für die Filter verwenden. Es wird so sein. Und darin werden wir mehrere kleine Filter haben. Filtere einen und einen anderen darunter. Dies ist das Design jedes dieser Filter, die wir ganz oben auf der Liste haben . In Ordnung, Leute. Wir haben einen groben Plan für die Containerstruktur und auch für das Dashboard selbst. Gehen wir nun zurück zu Tableau, um unser Dashboard zu erstellen. 208. HR-Projekt | Erstelle das detaillierte Dashboard: Jetzt werden wir das Dashboard für die Detailliste erstellen . Aber dieses Mal werden wir es nicht von Grund auf neu machen. Wir werden die gesamte Arbeit, die wir gemacht haben, duplizieren und gesamte Arbeit, die wir gemacht haben, duplizieren nur ein paar Anpassungen für das neue Dashboard vornehmen. Es wird nur für das erste Dashboard zeitaufwändig sein , aber sobald Sie es haben, können Sie es für den Rest duplizieren. Lass uns das machen. Wir werden dieses Dashboard duplizieren und es in HR-Details umbenennen. Nun zum ersten Schritt: Wir werden die Container wie gewohnt vorbereiten. Lass uns das vergrößern und lass uns zum Layout gehen. Jetzt werden wir den Navy-Container natürlich nicht wechseln. Wir werden mit dem Container in der Mitte arbeiten gehen. Gehen wir zum gesamten Armaturenbrett hier drüben und es wird das Navi sein. Und hier haben wir den Header und die Charts. Es ist in Ordnung. Lass uns da rein gehen. Jetzt haben wir hier den Header, er wird so bleiben wie er ist, aber dieser Container wird komplett gelöscht, klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und entfernen Sie ihn. Nun ja. Was hier übrig bleibt, ist diese Legende. Ich nehme es einfach und lege es hier oben drauf. Vielleicht werden wir es später benutzen. Konzentrieren wir uns nun darauf, den Inhalt in der Mitte zu erstellen. Was brauchen wir? Wir brauchen zuerst einen vertikalen Container. Lass uns zuschlagen und es genau unter dem Titel platzieren. Dann werden wir wie immer ein paar Bretter fallen lassen. Das ist die erste Planke und dann die zweite Planke. Wir können es natürlich markieren, wenn wir wollen. Das Ganze wird mit der orangen Grenze sein. Jetzt können wir es auch umbenennen, filtern und auflisten. Jetzt benötigen wir für den Filter einen horizontalen Container. Lass uns ihn hier oben drauflegen. Natürlich werden wir ein paar Lücken hineinlegen paar Lücken hineinlegen Das ist die erste Planke. Wir haben es irgendwo hier. Dann die richtige Planke, damit es repariert ist. Wählen Sie das Ganze aus und wir werden es mit einem Plu-Behälter markieren Was sich nun unter den Filtern befindet, wird unsere Liste sein Gehen wir zu den Dashboards und holen uns die Details Lass es uns unter die Filter legen. Gehen wir zurück zum Layout und überprüfen es. Wie Sie sehen können, haben wir die Filter und die Details, wie wir die Planken entfernen können Wir brauchen es nicht mehr. Wenn wir uns also die Charts ansehen, können wir den Titel entfernen. Dies sind die Hauptcontainer für die Dashboards. Was wir nun tun werden, wir werden in den Filtercontainer gehen in den Filtercontainer und für jede Gruppe von Spalten einen Container erstellen jede Gruppe von Spalten um die Filter dafür zu haben Bei den ersten beiden Gruppen der Spalten werde ich das Schritt für Schritt langsam machen, aber für den Rest werde ich das Video beschleunigen. Beginnen wir nun mit dem ersten Container für die Mitarbeiter-ID. Was brauchen wir? Wir brauchen natürlich einen Container. Es wird ein vertikaler Container sein, und dann haben wir darin zwei Blöcke, und achten Sie darauf, dass er genau darunter Das ist unser Container. Machen wir ihn ein bisschen größer, und wir können natürlich auf den Markt gehen , um die Grenzen zu sehen . Das wird dieser sein und orange, und wir werden ihn so umbenennen. Mitarbeiter, Ausweis. Filtern. Nun, was wir darin brauchen, sind zwei horizontale Behälter. Der erste wird für den Titel des Filters sein. Wir werden sofort einen Text darin haben. Nennen wir es Mitarbeiter-ID. Nehmen wir es in die Mitte, ändern die Farbe auf hellgrau und machen es vielleicht vorerst zu einer Zehn, also ist es okay. Als Nächstes brauchen wir einen zweiten Container, aber dieser wird senkrecht darunter stehen. Gehen wir auch hin und fügen ein paar Bretter hinein nur um sicherzugehen , dass wir es als senkrechten Behälter haben als senkrechten Behälter Gehen wir und benennen Sachen um. Das wird der Titel sein. Und darunter. Wir werden es als Filter haben. Natürlich können wir die Grenzen hinzufügen, um alles zu sehen. Lass uns die Platzlöte entfernen. Also entferne die Planke und auch die Planke. Als Nächstes werden wir eine Schaltfläche hinzufügen , eine Schaltfläche hinzufügen der der zweite Container verwendet oder dem ersten Container hinzugefügt werden kann Lass mich dir Bräune zeigen. Stellen Sie sicher, dass Sie die Filter auswählen, rechten Maustaste darauf klicken und die Schaltfläche „Ausblenden anzeigen“ hinzufügen. Jetzt haben wir hier einen kleinen Button hier drüben. Wir müssen das Floating rausnehmen, damit es irgendwo hier landet. Ziehen Sie es jetzt und legen Sie es neben den Titel. Gehen wir und machen das Ganze ein bisschen kleiner. Um zu verstehen, was ich mit dieser Schaltfläche meine, werden wir einen Filter in den zweiten Container einfügen . Was wir tun werden, gehen wir zu unserer Liste und zum kleinen Pfeil und dann gehen wir zu Filtern und holen uns die Mitarbeiter-ID. Wie Sie nun sehen können, befindet sich unser Filter jetzt in den Containerfiltern. Es ist sehr wichtig sicherzustellen, dass im richtigen Behälter alles korrekt ist. Lass uns das testen. Warum haben wir jetzt dieses Patom? Schau dir das an. Wenn ich darauf klicke, sehen wir keine Filter, also verstecken wir die Filter, und wenn wir erneut darauf klicken, können wir die Filter sehen. Deshalb müssen wir dieses Symbol außerhalb des Containers haben , um die Sichtbarkeit dieses Containers zu kontrollieren. Dieses Symbol steuert, ob wir die Filter anzeigen oder nicht Lassen Sie uns nun das Design ein bisschen verbessern, also gehen wir hinein, und dieses Mal gehen wir zum Pattom, also lassen Sie uns es bearbeiten Wenn es also gezeigt wird, habe ich ein Bild dafür Es wird dieser Pfeil sein, der grüne Pfeil, also wählen wir ihn aus, und wenn er versteckt ist, dann haben wir den grauen Pfeil wie diesen. Also lass uns gehen und zuschlagen. Jetzt müssen wir sicherstellen , dass der gesamte Container des Titels repariert ist. Wie Sie sehen können, hat es eine feste Höhe, was korrekt ist. Gehen wir jetzt und testen es. Wie Sie jetzt sehen können, ist der Pfeil inaktiv, aber sobald ich darauf klicke, wird er inaktiv sein und er hat eine wirklich nette Wirkung. Jetzt müssen wir etwas reparieren. Wie Sie hier sehen, verstecke ich den Filter, aber es wurde viel Speicherplatz verschwendet. Was Sie tun werden, ist, die Dinge dynamischer und flexibler zu machen . Wenn ich keine Filter zeige, sollte dieser Bereich für die Liste verwendet werden. Derzeit verschwenden wir also viel Platz. Mal sehen, wir können das reparieren. Gehen wir also zurück zu unseren Dashboards. Als ersten Schritt müssen wir nun sicherstellen, dass unsere Liste flexibel ist Gehen wir zu diesem kleinen Pfeil hier drüben und wir müssen sicherstellen, dass hier nichts ausgewählt ist, also wird keine feste Höhe ausgewählt, was richtig ist. Im nächsten Schritt gehen wir zum Containerfilter hier drüben, wählen das Ganze aus und stellen sicher, dass dies auch ohne feste Höhe erfolgt. Geh hier rüber. Du kannst sehen, dass es eine feste Höhe hat, also lass uns gehen und es entfernen. Wie Sie jetzt sehen können, hat Tableau den gesamten Speicherplatz genutzt, sodass er jetzt variabler und dynamischer ist. Eine weitere Sache, die ich gerne tun würde, ist, zu den Filtern zu gehen und all diese Planken zu entfernen, diese und auch diese zu Lass uns nochmal testen. Jetzt nutzen wir den gesamten Bereich weil wir keine Filter anzeigen, aber was kann passieren, wenn ich auf die Schaltfläche klicke? Ich werde das Leerzeichen verwenden, um den Filter anzuzeigen. Das ist sehr dynamisch und sieht wirklich gut aus. Das ist alles für den ersten Filter. Lass uns alles kleiner machen. Und ich werde das Gleiche für den zweiten Filter machen . Also hier haben wir eine Menge Informationen, wir haben eine Runde wie vier Informationen, also brauchen wir vier Filter für Punkte. Jetzt gehen wir hin und machen die gleichen Sachen. Also brauchen wir einen vertikalen Container nebeneinander. Lass uns ein paar Bretter hineinlegen. Es ist dieser sehr kleine. Ich werde es auswählen und vielleicht auch die Farbe ändern. Also so, es ist immer noch klein, also mach es größer. Ordnung. Also der erste Behälter an der Seite wird der horizontale Container sein. Ich werde gehen und dafür den Text hinzufügen. Das wird die Demografie sein, werden auch mittel - und hellgrau sein, machen wir erstmal zehn draus. Beim nächsten Tippen fügen wir einen weiteren Container hinzu und dieses Mal wird es der vertikale Container darunter sein, und hier werden wir eine Menge Filter haben. Gehen wir noch einmal zu unserer Liste. Als erstes brauchen wir den vollen Namen. Es ist hier abgelegt, lassen Sie uns es dort ablegen, wo wir wollen, und wir werden es in eine Drop-down-Liste ändern. Jetzt müssen wir zum nächsten Spa gehen und den Geschlechterfilter holen. Gehen wir und holen es uns. Jetzt haben wir es hier drüben, also ziehe es per Drag & Drop genau unter den vollen Namen. Ich gehe und entferne diese Planke. Andernfalls wird es uns verwirren, also entferne es aus dem Armaturenbrett und auch das zweite . Jetzt ist es in Ordnung Lass uns das Geschlecht bearbeiten. Es wird eine Drop-down-Liste sein. Jetzt beim nächsten brauchen wir das Alter. Ich werde sagen, lass uns gehen und die Altersgruppe herausfinden. Gehen wir zu den Filtern. Wir haben es noch nicht , weil wir es nicht in der Liste haben. Wir müssen in das Arbeitsblatt gehen. Gehen wir zu allen und lassen Sie die Altersgruppe irgendwo in den Details hier fallen . Dann sollten wir es finden können. Schauen wir uns noch einmal die Filter an. Ich habe jetzt die Altersgruppe. Natürlich können wir es auf dem ersten Filter haben. Lass es uns genau unter den anderen ablegen. Achten Sie immer darauf, dass Sie alles in diesen senkrechten Behälter fallen lassen . Es wird sie auch umbenennen. Es werden die Filter sein, und der obige, es ist der Titel, und der wichtigste die demografischen Filter. Gehen wir zurück zu unserem Filter, machen daraus eine Drop-down-Liste und wir brauchen den letzten. Es wird das Bildungsniveau sein. Wir werden es auch hier haben, es genau unter den anderen platzieren und eine Drop-down-Liste erstellen. Großartig. Im nächsten Schritt gehen wir zu den Filtern und fügen dafür eine Schaltfläche hinzu. Lass uns das machen, füge eine Schaltfläche hinzu. Wir haben es hier, ändern Sie es von schwebend auf kippbar. Wir haben es hier drüben. es uns Seite an Seite neben dem Titel platzieren. Es funktioniert nicht, also legen wir es irgendwo hier ab, vielleicht zuerst und bringen es dann in die Nähe des Titels. Großartig. Wählen wir nun den gesamten Container aus, machen ihn rauer und arbeiten wir mit dem Symbol Verwenden wir das Grün wie abgebildet. Und das Verborgene sollte das Grau sein. Und wir können es natürlich testen. Also schließ es jetzt und zeig es. Wir müssen die Höhe korrigieren, um diesen seltsamen Effekt zu vermeiden. Also fixiere die Höhe, und jetzt werden wir sie nicht haben. Verstecke es und zeige es. In Ordnung. Nun, was wir tun werden, wir werden das Design dieser beiden Filter korrigieren , und wir werden dasselbe Design für alle anderen Filter verwenden. Mal sehen, wie wir das machen können. Zuallererst werde ich eine Hintergrundfarbe für den gesamten Abschnitt angeben . Lassen Sie uns den gesamten Abschnitt überprüfen, er besteht aus Filtern und Auflisten. Gehen wir also hier in den Hintergrund und wählen den ersten Ort aus. Jetzt, im nächsten Schritt, werde ich die Hintergrundfarbe des Arbeitsblatts entfernen. Gehen wir zum Format und dann zur Schattierung und entfernen die Arbeitsblattfarbe Gehen wir nun Schritt für Schritt für diese beiden Filter vor. Zuerst werde ich den Titel und das Symbol wechseln. Ich hätte gerne das Symbol auf der linken Seite, dasselbe wie bei uns hier. Nun der nächste Schritt, diese Symbole sind wirklich groß. Gehen wir und geben ihm eine feste Breite, und dann haben wir einen Wert wie 25, das Gleiche wie bei uns hier, also fix und 25, der nächste Bruder, ich werde mit diesen Titeln arbeiten Bringen wir es zum Aufzug und verkleinern es auf die Neun Das Gleiche hier statt Mitarbeiter-ID, lasst uns nur die ID haben. Wir haben nicht viel Platz, machen Sie es neun und nach links. Als Nächstes machen wir uns an die Farbgebung Lassen Sie uns dann einen dieser Filter verwenden, um Filter zu formatieren und die Steuerung einzustellen Nun zum Titel: Wir werden ihn auf acht verkleinern, und mit der Farbe wird es die dunkle Farbe sein. Was den Körper angeht, werden es auch acht sein. Zu diesem Zeitpunkt wird die Farbe hellgrau sein. Es scheint, dass der Titel wieder die Änderung ist, das ist seltsam, lass uns gehen und ihn wieder in das Dunkelgrau ändern und abschmecken. Die Farbe der Werte ist also okay und die Titel sind dunkler. Nett, großartig. Beim nächsten Mal werden wir den Filter genau oben in der Spalte platzieren . Gehen wir und machen das, wählen wir den gesamten Container und drücken wir ihn so, dass er genau über den IDs steht, ungefähr so, und das Gleiche hier. Lass uns es bewegen und vielleicht hier herum. Aber wir haben immer noch eine Trennlinie zwischen ihnen. Es wird das Layout überprüfen. Also werden wir es immer so haben, einen Filter und dann einen Teiler dazwischen Nennen wir es Teiler. Wie starten wir den Divider? Es wird wie immer dunkelgrau sein. Gehen wir nun zur äußeren Knospung über und stellen alles auf Null Ändere die Breite auf eins. Wir haben es also sehr dünn, und dann werden wir links und rechts eine äußere Polsterung hinzufügen Nehmen wir etwa 36 bis zum Aufzug und sechs nach rechts Wir haben einen kleinen Abstand zwischen ihnen. Als letzten Schritt werden wir natürlich all diese Grenzen aufheben . Damit sind wir fertig. Wir haben auch hier einen Rand und dasselbe für den nächsten Filter. Wir haben hier eine Grenze. Jetzt können wir sehen, dass zwischen den Filtern und der Liste noch Platz ist, sodass wir das Ganze auswählen können. Nur um sicherzugehen, dass wir es auswählen. Lass es uns einfach auf die Bildungsebene verlagern. In Ordnung. Nun, wenn ich die Trennwand überprüfe, sieht das nicht gut aus. Gehen wir also zurück zum Teiler und haben auch die Top Ten und darunter auch Zehn Lassen Sie uns also noch einmal das Design überprüfen. In Ordnung, wir sind also mit den ersten beiden Filtern fertig. Wir müssen das Gleiche für alle anderen Spalten wiederholen . Was kann also passieren, ich werde das Video beschleunigen , während ich all diese Filter erstelle. Oh. Oh. H. Oh, waren viele Filter in unserem Armaturenbrett. Lassen Sie uns das jetzt testen, damit wir all diese Filter haben. Wir können auch all diese Filter verstecken, aber wir haben immer noch ein Problem. Flexibler ist es nicht. Ich denke, wir haben immer noch eine feste Höhe. Lass uns das reparieren. Gehen wir und wählen den ganzen Container aus. Es waren die Filterbehälter und sie sollten nicht repariert werden, ja. Hier ist das Problem, lassen Sie uns es entfernen und erneut testen. Wir öffnen den ersten Filter, den zweiten dritten. Und wir sind fast da. Wir haben hier immer noch viel Platz verschwendet, also lasst uns die Container überprüfen. Und es sollte nicht repariert werden, also haben wir es behoben, also entfernen wir es. Das erste ist nicht repariert, also ist es in Ordnung. Zweitens, entferne ein Problem, und auch hier ist es nicht repariert, okay. Also und der letzte. Großartig. Gehen wir und machen die letzten Tests. Wenn wir alles schließen, sollte die Liste größer sein. Lassen Sie uns nun in unserem Dashboard Abstände hinzufügen. Lass uns das machen, und wir werden all diese Grenzen entfernen. Gehen wir und wählen die gesamten Containerfilter und die Liste aus. Und wir werden gehen und die Grenze entfernen. Wie Sie unten sehen können, haben wir keinen Abstand, also müssen wir einen äußeren Zusatz hinzufügen . Lassen Sie uns die beiden entfernen. Wir brauchen unten nur 20. Toll, jetzt haben wir Platz. Auf der rechten Seite sieht es auch oben gut aus, jetzt sieht es gut aus. Lassen Sie uns jetzt einen inneren Abstand hinzufügen und es wird die Zahl Sieben sein, um alle Seiten zu behandeln. Gehen wir und entfernen den blauen Behälter hier. Wir brauchen die Bestellung nicht. Lass uns alles noch einmal erweitern , um zu sehen, ob wir irgendwelche Grenzen haben. Wir haben keine Randfarben, großartig. Gehen wir und schließen es. Jetzt möchten wir einen Titel für diese Liste hinzufügen. Gehen wir und holen uns einen Text und legen ihn vorsichtig auf den aktuellen Container. Wir sagen Mitarbeiterliste und dann Kuchen, und dann sagen wir den Benutzern, dass sie auf die Pfeile klicken sollen Klicken Sie also auf die Pfeile, um die Filteroptionen zu öffnen. Ich weiß nicht, dass wir gehen und die Farbe ändern müssen. Das wird hellgrau, fett und für die Größe sollte es 14 sein. Im übrigen wird es dunkelgrau sein. Lass uns mit einer Acht gehen. Ordnung. Sieht gut aus. Lassen Sie uns nun einen Abstand zwischen diesen drei Abschnitten hinzufügen . Wir haben einen Titel, wir haben die Filter und die Liste. Fangen wir mit dem Mitarbeiter an. Ich gehe und füge an der Taste eine Verkleidung hinzu, etwa zehn. Sieht nett aus Gehen wir nun zu der Gruppe von Filtern, wählen den gesamten Container und gehen wir mit der Polsterung nach unten gegen zehn Damit haben wir einen gewissen Abstand zwischen all diesen Objekten und es sieht viel besser Wenn wir das nächste Mal über die Legionen sprechen, werde ich keine Legionen in diesen Diagrammen verwenden, und lassen Sie uns das auch entfernen. Wir brauchten keine Filter, da wir genug Filter haben, sollten wir sie auch entfernen Und auch dieses Symbol. Damit sind wir mit dem Hauptteil unseres Dashboards fertig . Jetzt werden wir unsere Navigation und den Titel überprüfen . Natürlich haben wir den Titel vergessen. Statt Überblick geht es um Details. Lass uns die Größe dieses Wortes auf 16 ändern und vielleicht etwas Dunkleres. Ich werde es in etwas wie das hier ändern. Ja, es sieht viel schöner aus als zuvor. Ich nehme die Nummer der Farbe, und das müssen wir natürlich für das erste Armaturenbrett ändern Gehen wir hier rüber, machen 16 daraus und ändern wir auch die Farbe mit derselben Farbe. Es ist ein bisschen dunkler und sieht viel schöner aus. Jetzt auf der linken Seite haben wir einen leichten Job. Was wir tun werden, wir werden zum ersten Symbol gehen und es deaktivieren Lassen Sie uns die Schaltfläche bearbeiten, und jetzt müssen wir sie nicht mehr aktiv, sondern deaktiv oder inaktiv angeben Wie Sie sehen können, ist sie jetzt inaktiv , und für die erste Schaltfläche werden wir sie aktivieren Das wird der grüne Tisch sein. Natürlich können wir ihn jetzt kartografieren. Wir haben dieses Dashboard. Gehen wir und ordnen es den Details zu. Ordnung. Es sieht wirklich nett aus. Kehren wir zum ersten Dashboard zurück, und natürlich müssen wir dasselbe Mapping durchführen. Lassen Sie uns die Schaltfläche bearbeiten und sie unseren neuen Dashboard-Details zuordnen. Jetzt möchte ich noch eine nette Sache hinzufügen um anzuzeigen, dass dieses Symbol aktiv ist. Ich gehe zum Armaturenbrett zum Floating und holen uns ein Brett Ich klicke auf die Planke und lass uns die grüne Hintergrundfarbe auswählen Jetzt werden wir die Größe verkleinern damit es vielleicht ein kleiner Indikator wie dieser ist Und wir werden es hierher verschieben. Ich würde sagen, machen wir es auf die Höhe 40 und platzieren es genau in der Nähe des Symbols. Vielleicht so etwas. Jetzt lass uns das Armaturenbrett checken. Ich werde die Breite reduzieren, also machen wir es dünner, vielleicht so Damit haben wir quasi einen kleinen Indikator dafür , dass dieses Symbol aktiv ist. Gehen wir und machen dasselbe für das zweite Dashboard. Wir werden auch schnappen. Nochmals ein Brett und wir werden die Farbe des Grüns bestimmen Die Breite wird sechs und die Höhe 40 sein, und jetzt werden wir es genau in der Nähe des aktiven Symbols platzieren genau in der Nähe des aktiven Symbols Etwas wie das hier. In Ordnung. Gehen wir und überprüfen das Design. Es sieht wirklich nett aus. Werfen wir einen letzten Blick auf unser Dashboard. Hier haben wir einen schönen Filter und das Haupt-Dashboard. Hier haben wir diese schönen Informationen. Wir können Sachen herunterladen, wir können gehen und ihnen folgen, und das gesamte Dashboard ist interaktiv. Wenn die Benutzer nun auf das zweite Dashboard klicken möchten, müssen sie nur noch auf dieses Symbol klicken. Und wir sind jetzt auf der Detailliste der Mitarbeiter, und alles hier ist sehr interaktiv. Lass uns all diese Informationen verstecken, und es sieht wunderbar aus. 209. HR-Projekt | Bonus – Erstelle Hintergrundschichten mit FIGMA: O. In Ordnung, Freunde, jetzt haben wir einen Bonus-Bereich, dem wir ein Hintergrundbild für das Layout unseres neuen Dashboards anpassen werden, und das wird das Gesamtdesign unseres Dashboards wirklich cool und professionell aussehen lassen ein Hintergrundbild für das Layout unseres neuen Dashboards anpassen werden, und das wird das Gesamtdesign unseres Dashboards wirklich cool und professionell aussehen Zu diesem Zeitpunkt werden wir ein anderes Tool verwenden, um die Layouts zu erstellen Wir werden Figma benutzen. Was ist Figma? Figma ist ein Designtool , das von vielen UI - und UX-Designern verwendet wird , um Konzepte und Mops für die Benutzeroberflächen zu erstellen Mops für die Und es ist ein fantastisches Tool, um Ihre Arbeit mit anderen zu teilen , um im Team zu arbeiten und zusammenzuarbeiten Den Link zu meiner Arbeit finden Sie zusammen mit den anderen Links in den Projektmaterialien. Machen Sie sich natürlich keine Sorgen über die Kosten. Es gibt einen kostenlosen Plan für Stars. Jetzt werden wir uns nicht eingehend mit der Verwendung von Figma befassen. Ich werde Ihnen nur zeigen, wie ich es normalerweise für Tableau verwende. Lass uns gehen. Jetzt beginnen wir mit einer leeren Datei und fügen einen Screenshot von unserem Dashboard hinzu. Im nächsten Schritt benötigen wir nun einen Rahmen. Gehen wir also los und holen uns einen Rahmen genau oben auf unserem Armaturenbrett. Jetzt können wir das Bild verstecken. Jetzt brauchen wir eine Farbe für unser Dashboard, also wird es vielleicht so aussehen. Oder lassen Sie es uns ein wenig erhöhen. Was wir jetzt tun werden, wir werden Blitze aus den Ecken hinzufügen. Um das zu tun, nehmen wir die Form eines Kreises oder einer Ellipse und machen es so und vielleicht ein bisschen größer und der Masse entsprechend. Gehen wir und ändern die Farbe davon und etwas hier in der Mitte Dann gehen wir und fügen einen Effekt so dass es wie ein Klebstoff aussieht. Wir nehmen ein blaues und wir werden den Wert auf etwa 1.500 ändern . Einige von Ihnen sehen nach, wir haben einen Klebstoff oder ähnliches Licht, das aus dieser Ecke kommt. Gehen wir jetzt und fügen das Gleiche in der anderen Ecke hinzu, können es wie hier machen. Lass uns jetzt gehen und die Größe dieses vergrößern . So etwas wie das. Wir brauchen mehr Blitze, die von der rechten Seite kommen, und trotzdem brauchen wir einen größeren und einen dunkleren. Ordnung. Damit haben wir einen Hintergrund. Als Nächstes fügen wir die Hintergrundfarben der einzelnen Abschnitte hinzu. Wir brauchen wieder unser Bild, und jetzt müssen wir es vergrößern. Was wir jetzt brauchen, ist ein Rechteck, und wir müssen sehr vorsichtig sein, dass wir die exakten Kanten unserer Dashboards erreichen die exakten Kanten unserer Dashboards Also lass es uns so machen. Ich werde die Opazität auf etwa 50 reduzieren, nur um die Grenzen zu sehen Also ja. Nett. Jetzt werden wir es auf 100 erhöhen, und wir brauchen jetzt die Farbe komplett schwarz. Nun, was wir tun werden, werden wir den Farbverlauf anstelle des Farbtons verwenden den Farbverlauf anstelle des . Also lass uns das machen. Jetzt werden wir mit dem niedrigeren Wert arbeiten. Wir müssen ihn auf diese Weise verringern, vielleicht noch ein bisschen mehr, so. Im nächsten Schritt fügen wir eine Ecke für unseren Container hinzu, vielleicht 20, großartig. Gehen wir jetzt und wiederholen die gleichen Dinge für die anderen Container. Wir werden es für den Überblick haben. Reduziere vielleicht nochmal die Opazität, um die Grenzen zu sehen. Also so und hier auch. Es wird auf dieselben Grenzen stoßen. Also lass uns das jetzt in den zweiten Abschnitt kopieren . Also erhöhen wir es auf diese Weise und wir müssen dem Juckreiz perfekt begegnen Gehen wir und machen dasselbe für den letzten Abschnitt. Etwas wie das hier. Jetzt sind wir fertig. Wir müssen die beiden erhöhen, überall 100. Natürlich werden wir den Hintergrund entfernen. Wir sind fast da. Wir werden die Farbe der einzelnen Behälter ändern. Gehen wir zur linearen Ebene über und vielleicht nehmen wir die untere Ebene, also draußen und das hier. Es wird ein bisschen dunkler werden, auch zur nächsten Ebene, zur Linearen. Wir werden es irgendwo hier haben und der niedrige Wert wird draußen sein. Was ich jetzt machen werde , ich nehme diese Sonnenfinsternisse und platziere sie irgendwo wie hier und lass uns weiter an der Färbung arbeiten. Gehen wir zur nächsten , zur linearen. Lass uns das irgendwo hin verschieben und die Farben überprüfen. Wir können es so machen und bis zum letzten. So ist es hier. Ich werde es hier quasi gedreht haben. Großartig. Schauen wir uns das jetzt an. Es sieht sehr nett aus. Jetzt füge ich hier unser zweites Dashboard hinzu und stelle sicher, dass es genau oben auf unserem Dashboard platziert wird hier unser zweites Dashboard hinzu und stelle sicher, dass es genau . Verschieben wir es hierher und schließen wir einige dieser Informationen. Ich werde nur die haben. Jetzt brauchen wir noch einen für die Liste. Lass uns darauf eingehen. Lass ein bisschen. Verringern Sie die Opazität , um durchschauen zu können. Verringern Sie die Opazität auf einen Durchblick von 40. Gehen wir und lernen die Grenzen kennen. Ja. Okay. Das ist es. Wir werden die Deckkraft wieder erhöhen, auf 100 Nun zur Füllung, wir werden so etwas machen Und der niedrige Wert wird etwas außerhalb liegen. Das ist es. Jetzt müssen wir diese Hintergrundbilder exportieren. Wir werden es so machen. Was brauchen wir für das erste Dashboard? Wir brauchen die Navy und wir brauchen die beiden, und wir müssen alle Bilder verstecken. Das ist es. Klicken Sie auf den Container und wir haben hier die Möglichkeit, ihn zu exportieren. Lass uns gehen und es exportieren. Jetzt müssen wir erneut für das zweite Dashboard exportieren. Also werden wir diese Informationen verstecken. Wir brauchen dieses und jenes Set, lass uns nochmal exportieren. Alles klar, zurück zu Tableau. Wir werden zuerst alle Hintergrundfarben der einzelnen Container entfernen alle Hintergrundfarben der , bevor wir das Hintergrundbild hinzufügen. Lassen Sie uns darauf eingehen. Fangen wir mit dem gesamten Dashboard an. Wir werden es entfernen, und dann werden wir das Navi auswählen und es ebenfalls entfernen. Keine, und zu dieser Übersicht. Keine bis zum nächsten. Bis zum letzten. Es ist keiner. Damit haben wir keine Hintergrundfarbe für die Container, aber Sie sehen hier immer noch Grau und das kommt von der Standardfarbe des Dashboards. Wenn Sie zum Format-Dashboard gehen, können Sie sehen, dass wir es als Standard haben. Das ist nett, wenn du zu den Präsentationsmodellen gehst, wirst du alles grau haben. Wir werden es so lassen, wie es ist, und jetzt werden wir das Hintergrundbild hinzufügen. Wir werden es als schwebendes Bild in der Mitte haben, sicherstellen, dass es passt und zentriert ist, und dann wählen wir. Wir werden mit der Zusammenfassung des Hintergrunds fortfahren. Als Nächstes ändern wir die Größe auf unsere Dashboard-Größe. Und dann die Position auf Null. Natürlich sehen wir jetzt nichts mehr vom Inhalt und das liegt an der Reihenfolge der schwebenden Objekte. Wie Sie sehen können, befindet es sich jetzt oben Lassen Sie uns es in den Hintergrund verschieben und damit sehen wir das Hintergrundbild unseres Dashboards. Ich finde es wirklich nett. Gehen wir jetzt und machen die gleichen Dinge für das nächste Dashboard. Wir werden die gleichen Dinge tun. Das gesamte Dashboard wird entfernt, das V wird entfernt und die Liste kann entfernt werden Damit haben wir keine Hintergrundfarben. Gehen wir und fügen unser schwebendes Bild für den Hintergrund hinzu. Passen Sie die Mitte an und schon haben wir unser Bild. gleichen Dinge, die Größe, die Höhe und die Position sollen Null sein. Jetzt sehen wir natürlich nichts. Wir müssen die schwebenden Objekte sortieren. Es wird als Hintergrund dienen. Ordnung, das heißt, ich freue mich sehr über die Ergebnisse. Gehen wir zu den Präsentationsmodellen. Also, Leute, was denkt ihr, wir haben ein fantastisches Dashboard, und das ist die Macht, das Hintergrundbild für Ihre Dashboards zu verwenden das Hintergrundbild für Ihre Dashboards Wir haben also mehr Möglichkeiten, Schatten, abgerundete Kanten wie hier und etwas Licht hinzuzufügen abgerundete Kanten wie hier und etwas Licht Also lass uns gehen und es wechseln. Wie Sie sehen können, sieht es fantastisch aus. Ordnung, meine Freunde. Falls Sie immer noch Glückwünsche hören, Sie haben gerade die Tabellenprojekte von Grund auf fertig gestellt, von den Anforderungen bis hin zu diesem tollen Dashboard Und damit haben Sie alle Phasen der Tabellenprojekte erlebt , die ich normalerweise in meinen echten Word-Projekten mache Also, Freunde, ich kann nicht genug betonen , wie wichtig es ist, sich Zeit für die Planung der Projekte zu nehmen , bevor sich mit der Erstellung der Diagramme und Dashboards beeilt Ohne einen klaren Plan für die Projekte können die Dinge ins Chaos führen Nehmen Sie sich also Zeit, um es Schritt für Schritt zu planen. Natürlich können Sie Ihr Projekt gerne auf jeder Plattform teilen , die Sie bevorzugen. Ich verwende es als Portfolio für Ihr öffentliches Tabellenprofil oder auch in LinkedIn. Und es wäre nett von dir, wenn du meinen Kanal teilst und erwähnst , um das Wissen zu verbreiten. Wenn dir dieses Projekt gefällt und du möchtest, dass ich mehr Inhalte wie diesen mache, unterstütze den Kanal bitte, indem abonnierst, liken und Das hilft mir wirklich beim YouTube-Algorithmus und hilft mir auch, die anderen zu erreichen Und sei natürlich nicht fremder. Du kannst dich mit mir in Linked in verbinden und mir folgen. Also, meine Freunde, es gibt nichts weiter zu sagen. Vielen Dank, dass Sie sich das Tutorial Wir sehen uns im nächsten Video. Tschüss. 210. Kurs outro ud Outro / Abmoderation: Hallo, ich bin sehr stolz auf dich , dass du es bis zum Ende geschafft hast Ich hoffe, du hast die Reise genossen. Und ich weiß, dass es nicht einfach war, all diese komplexen Tutorials durchzugehen , aber du hast es bis zum Ende geschafft. Und jetzt kann ich sagen, dass Sie alles gelernt haben , was Sie brauchen, um mit Tableau fantastische Projekte zu starten. Außerdem haben Sie alles gelernt, ich über Tableau weiß und wie ich normalerweise reale Projekte in Tableau umsetze . Deshalb werde ich Sie jetzt um eine weitere Sache bitten. Wenn Sie dieses Video hilfreich fanden und es Ihnen beim Einstieg in die Arbeit mit Tableau geholfen hat, freue ich mich sehr, wenn es Ihnen gefällt und Sie den Inhalt mit anderen teilen. Und wenn Sie Fragen oder Vorschläge für das nächste Thema haben Fragen oder Vorschläge für , das ich in Zukunft behandeln soll , oder wenn Sie mir Feedback geben möchten, verwenden Sie bitte den folgenden Kommentar. Nun, es gibt nichts mehr zu sagen. Vielen Dank, dass Sie sich diesen Kurs angesehen haben. Wir sehen uns im nächsten Kurs, tschüss. 211. 2 1 Download: Hallo Freunde, wir machen uns jetzt auf den Weg bereiten euren PC mit allem vor, was ihr braucht damit ihr anfangen könnt, Que mit mir über SQL Server zu üben . Und natürlich ist alles kostenlos. Jetzt ist der erste Schritt, wir werden Microsoft Dual Server herunterladen und lokal auf Ihrem PC installieren Microsoft Dual Server herunterladen und lokal auf Ihrem PC Dann werden wir im nächsten Schritt einen weiteren Softwarecode herunterladen und installieren SSMS ist wie ein Client , um mit dem SQL-Server zu interagieren Und danach brauchen wir natürlich Daten Aus diesem Grund können wir drei verschiedene Datenbanken herunterladen und erstellen , damit Sie fortgeschrittene SQL-Themen üben können. Und im letzten Schritt nehme ich Sie mit auf eine Einführung in die neue Oberfläche von SSMS damit Sie sich mit der Benutzeroberfläche der Clients vertraut machen mit der Benutzeroberfläche der Clients Also, Leute, lasst uns mit dem ersten Schritt beginnen. Wir werden Microsoft SQL Server lokal bei RBC herunterladen und installieren Microsoft SQL Server lokal bei RBC Also lass uns gehen. Also, was ist ein SQL-Server? SQL Server ist ein Datenbankverwaltungssystem, in dem eine Datenbank ausgeführt wird und in dem auch Daten gespeichert werden. Es ist also im Grunde der Ort, an dem sich die Datenbank befindet. In Unternehmen installieren sie normalerweise SQL Server auf einem ihrer eigenen Prim-Dienste oder sie verwenden einen Dienst aus Clouds, in denen er ausgeführt wird, und einen SQL-Server Und machen Sie sich natürlich keine Sorgen, wir werden keine Cloud-Dienste kaufen oder keine leistungsstarken Server verwenden Was wir tun werden, und zwar kostenlos, wir werden SQL Server herunterladen und lokal auf unserem PC installieren , um Squal zu üben. Gehen wir und laden es herunter Gehen Sie entweder zu Google und suchen SQL Server-Downloads oder gehen Sie zu dem Link in der Beschreibung, wo ich alle Links gesammelt habe , die wir benötigen. Die erste, wir werden SQL Server herunterladen. Gehen wir und öffnen das. Jetzt landen wir auf der Microsoft-Seite, auf der wir das unterschiedliche Angebot von Microsoft CL Server sehen können. Entweder haben wir es auf Azure oder wir können es vor Ort herunterladen. Aber wir wollen nicht, dass diese Mitarbeiter einfach nach unten scrollen, um diese beiden Optionen zu sehen. Die erste Option auf der linken Seite, wir haben den Entwicklerzusatz. Sie erhalten alle Funktionen und Dienste , die Microsoft mit dem SQL-Server anbietet. Es ist auch kostenlos, aber die Installation hier ist etwas kompliziert. Aber in der zweiten Option auf der rechten Seite haben wir die Express Edition. Die Installation hier wird sehr schnell und sehr einfach sein . Du bekommst auch alles , was du brauchst, um Qu zu üben und Q zu lernen. Beide Optionen sind kostenlos Es ist nur eine Frage der Installation. Wir werden uns jetzt für die Express-Edition entscheiden. Gehen Sie und klicken Sie auf Jetzt herunterladen. Es ist eine sehr kleine Datei. Also lass uns loslegen und jetzt die Installation starten. Wir haben also grundlegende benutzerdefinierte Medien und Download-Medien. Medien herunterladen bedeutet, dass sie jetzt heruntergeladen werden und später werden wir die Installation durchführen. Benutzerdefiniert bedeutet, dass wir mehr Kontrolle darüber haben , wie die Inhalte heruntergeladen und installiert werden. Die Basisversion ist die einfachste und die schnellste. Gehen wir zu den Grundlagen über und klicken wir darauf. Gehen wir hin und akzeptieren all diese Dinge. Klicken wir nun auf Installieren. Jetzt werden wir die Anwendungen, Treiber usw. installieren . Es kann ein bisschen dauern. Ordnung, wenn wir mit dem ersten Schritt fertig sind, haben wir den installierten SQL Server heruntergeladen und lokal bei OBC Also jetzt läuft alles . Gehen wir zum nächsten Schritt , wo wir SQL Server Management Studio, SSMS herunterladen SQL Server Management Studio, SSMS Es ist eine grafische Oberfläche , über die Sie mit der Interaktion mit der Datenbank beginnen können, wo Sie die Daten sehen, Abfragen schreiben, Aufgaben lösen usw. Um das zu tun , klicken wir also auf SSMS installieren Lass uns darauf klicken. Sie finden diesen Link natürlich auch zusammen mit den anderen Links, die Sie gesammelt haben. Jetzt sind wir also wieder auf der Seite von Microsoft. Lass uns nach unten scrollen. Und jetzt sehen wir den folgenden Link, kostenloser Download, Cal Server Management Studio SSMS Lass uns gehen und darauf klicken. Und dann wird es gehen und es herunterladen. Lass uns loslegen und es starten. Als erstes müssen wir den Standort definieren. Ich werde das Standardmaterial verwenden. Lass uns auf Installieren klicken. Okay, die Einrichtung ist abgeschlossen. Wir haben gerade SMS installiert. Gehen wir und schließen es. Gehen wir jetzt los und starten es wenn Sie zu Ihrem Menü hier gehen, nach SQL Server suchen und Sie werden es hier finden, gleich Server Management Studio Lass uns gehen und es starten. Okay, jetzt bekommen wir dieses Fenster , um eine Verbindung zu unserem Server herzustellen. Nochmals, was ist unser Server? Es ist der, den wir im ersten Schritt installiert haben , SQL Server Express. Aus diesem Grund werden Sie im Servernamen Ihren PC-Namen sehen , natürlich wird es kein MPC-Name sein Aber hier haben wir etwas namens SQL Express. Das ist der Server, den wir gerade installiert haben. In der ersten Option haben wir Datenbank-Engines, wir haben Berichtsdienste. Das sind andere Sachen als Microsoft. Wir werden es als Datenbank-Engine belassen, und es sollte wie dieses SQL Express sein. Nun, wie man auf diese Datenbank zugreift. Wir haben die folgenden Sachen. Wir können das mit den Fensterauthentifizierungen oder den Scale Saver-Authentifizierungen tun den Fensterauthentifizierungen oder den Scale Saver-Authentifizierungen oder den Scale Saver-Authentifizierungen Das werde ich sagen. Bleiben wir bei der Fensterauthentifizierung. Der Benutzername wird sowohl der PC-Name als auch der Windows-Benutzer sein . Wenn Sie diese Informationen aus irgendeinem Grund nicht haben , können Sie zu Ihrer Suche nach CMD gehen zu Ihrer Suche nach CMD Dann können Sie hier sagen, wer ich bin. Damit erhalten Sie den PC-Namen und auch den Benutzer, für den Sie gerade gesperrt sind Und genau das sehe ich hier. Also werden wir nichts ändern. Lass uns gehen und auf Connect klicken. Perfekt. Sehr nett. Ich habe keine Fehlermeldung bekommen, falls du dieselbe hast. Das heißt, wir sind jetzt mit unserem Squeal-Server verbunden . 212. 2 2 3 Datenbanken wiederherstellen: Okay. Damit sind wir mit dem zweiten Schritt fertig in dem wir SSMS heruntergeladen und installiert haben Wir haben jetzt alle Softwares auf unserem PC laufen. Im nächsten Schritt werden wir Daten abrufen. Also werden wir drei verschiedene Datenbanken herunterladen und wiederherstellen. Drittens haben wir verschiedene Quellen für die Datenbanken, eine, die ich vorbereitet habe, und eine weitere von Microsoft. Also, die, die ich vorbereitet habe, ist eine sehr einfache Datenbank mit wenigen Datensätzen für den Vertrieb, und ich habe sie erstellt, um SQL zu üben. Also lass uns gehen und es herunterladen. Lass uns einfach auf den Download-Kursdaten klicken. Und darunter haben wir das Datenmodell des Kurses. Also lass uns gehen und auf diesen Link klicken. Und was wir hier sehen können ist das Datenmodell der Datenbank. Wie Sie sehen können, ist es sehr einfach. Das sind die Tabellen und die Beziehung zwischen ihnen. Es ist also sehr klassisch, dass wir in der Mitte, den zentralen Tisch, einen sehr wichtigen Tisch haben , die Bestellungen , links und rechts, wenige Tische wie die Kunden und Mitarbeiter im Allgemeinen, und alle haben eine Beziehung zu den Tischbestellungen. Wie Sie sehen können, handelt es sich um eine sehr einfache Datenbank. Gehen wir zum nächsten Link, wo wir jetzt die Datenbanken von Microsoft herunterladen werden. Laden wir die Projektdaten herunter. Hier haben wir wieder eine Microsoft-Seite, auf der es heißt, Adventure Works Simple Databases. Lass mich einfach nach unten scrollen. Wie Sie hier sehen können, haben wir drei Arten von Datenbanken. Wir haben ATP, Datawarehouse und Lightweights, und Sie können die letzte Version jedes Typs sehen die letzte Version jedes Typs Lassen Sie mich Ihnen nun kurz erklären, was ATP und Datawarehus sind Was ist LTP, OTP steht für Online-Transaktionssystem. Es ist klassisch, wenn Sie zu einem Unternehmen gehen, Sie werden dort nur wenige operative Datenbanken finden denen sie sich mit dem täglichen Geschäft und den Transaktionen befassen den Es handelt sich um eine traditionelle Betriebsdatenbank , die Sie überall in jedem Unternehmen finden können und die für Lese - und Schreibanforderungen optimiert ist . Auf der anderen Seite haben wir jedoch eine andere Art von Datenbanken, die als Data Warehouses oder OAB bezeichnet werden Was ist O? OAB steht für Online Analytical Processing Diese Art von Datenbanken sind für die Verarbeitung großer Datenmengen optimiert , um Datenanalysen und Business Intelligence durchzuführen, vielleicht um Berichte und Dashboards zu erstellen. In Business Intelligence durchzuführen, vielleicht der Regel enthalten sie ein Datenmodell, der Regel enthalten sie ein Datenmodell das Dimensionen und Fakten enthält Sie bilden so etwas, einen Würfel. Dieser Würfel kann Ihnen helfen, Analysen durchzuführen, um Daten zu trennen, die Daten zu filtern und so weiter. Gehen wir jetzt und laden sie herunter. Klicken wir auf das LTB-Abenteuerwerk und auch auf das Data Warehouse Ich würde sagen, laden wir beide herunter. Jetzt haben wir mehrere Datenbanken in unserem Download-Ordner. Gehen wir da rüber und wir können sehen, dass wir die beiden Abenteuerwerke von Microsoft und die eine Zip-Datei haben die beiden Abenteuerwerke von Microsoft und die eine Zip-Datei , die wir gerade heruntergeladen haben. Das ist die einfache Datenbank , die ich erstellt habe. Lassen Sie mich es einfach zuerst extrahieren, um die Datei zu erhalten. Lass uns einfach die Datei holen. Hier drüben. Jetzt haben wir die drei Datenbanken und sie enden alle mit demselben Format, PAK. Dieses Format, das PAK, steht für Backup. Das heißt, wir haben eine Sicherungskopie der Datenbanken und müssen sie auf unserem Server wiederherstellen. Oder sagen wir, installieren Sie sie. Um das zu tun, müssen wir in einen bestimmten Ordner gehen. Wir brauchen den Pfad dafür. Das habe ich auch im Link vorbereitet. Kopiere einfach diesen Pfad und lass uns zu unserem Explorer zurückkehren. Gehen wir einfach da rüber. Du siehst, wir haben keine Papas. Jetzt machen wir es, wir werden gehen und die Dateien in diesen Pfad kopieren Wenn ich einfach zurückgehe, gehen wir kopieren und gehen zum Pfad und fügen sie einfach ein. Großartig. Jetzt haben wir die Dateien am richtigen Ort. Wenn der Pfad für Sie nicht funktioniert hat, haben Sie vielleicht eine andere Version von SQL Express wie ich. Stellen Sie sicher, dass Sie zu BrogramFiles gehen, dann zu Microsoft SQL Server, dann zu SQL Express, dann zu MS SQL und dann zum Backup Sollte etwas sehr Ähnliches dafür haben. Gehen wir nun zurück zum SSMS und stellen die Datenbanken wieder her. Lassen Sie uns erneut unsere Anwendung öffnen. Wie Sie sehen können, haben wir den Server und darin haben wir die Datenbanken. Gehen wir zu den Datenbanken darin, wir finden noch nichts. Was werden wir tun? Wir werden auf die Datenbanken klicken. Schreiben Sie einen Klick darauf und wir werden die drei Datenbanken wiederherstellen, aber wir müssen es nacheinander tun . Lass mich dir die Schritte zeigen. Klicken Sie auf Datenbanken wiederherstellen. Hier haben wir die Quellen. Wir gehen zu diesem Gerät, wählen ein Gerät und dann gehen wir zu diesem Muster, den drei Punkten. Klicken Sie darauf. Danach klicken wir auf At. Wie Sie jetzt sehen können, können wir die drei Datenbanken sehen. Lass uns mit der ersten beginnen. Dann nochmal klicken, jetzt haben wir die Datenbank hier drüben. Lass uns gehen und auf Okay klicken. Jetzt stellen wir die Datenbank wieder her oder die Installation ist erfolgreich. Wenn Sie also hier klicken, können Sie sehen, dass wir jetzt eine neue Datenbank namens Adventure Works, 2022 haben . Das ist das OLTP. Okay, jetzt müssen wir uns die anderen Datenbanken besorgen. Lass uns das Gleiche machen , Datenbank wiederherstellen. Ich werde es einfach schnell machen. Denke dir drei Punkte aus, addiere und dann das TW oder das Datenhaus Okay. So erfolgreich und wir haben jetzt unsere zweite Datenbank auf der linken Seite. Sie können es hier sehen. Gehen wir und importieren oder restaurieren den letzten, den ich vorbereitet habe, den einfachen. Fügen Sie also eine Verkaufsdatenbank hinzu. Und noch eins okay. Jetzt haben wir auf der linken Seite drei Datenbanken. 213. 2 3 Tour in die Benutzeroberfläche: Ordnung, Freunde. sind wir mit einem dritten Schritt fertig. Wir haben jetzt Daten. Wir haben Datenbanken, um jetzt mit der Auswahl und Abfrage der Daten zu beginnen jetzt mit der Auswahl und Abfrage der Daten Wir haben die Anwendung, wir haben die Daten. Was werden wir jetzt tun? Ich werde Sie ganz kurz durch die Benutzeroberfläche des Clients, das SSMS, führen. Lass uns gehen Nun, um die Daten zu sehen und zu überprüfen , ist es wie eine Hierarchie. Wenn Sie zur Vertriebs-Datenbank gehen, gehen wir hinein, und jetzt können wir eine Menge Dinge wie Tabellen, Ansichten und so weiter finden. Das Wichtigste werden die Tabellen sein. Gehen wir in die Tische. Und hier findest du unsere Tische, die Kunden, Mitarbeiter, Bestellungen und so weiter. Um nun die Daten zu sehen, gehen Sie zum Beispiel zu den Bestellungen und klicken Sie darauf. Hier haben wir verschiedene Sachen. Was wir tun werden, werden wir sagen, wählen Sie 2000 Rohdaten aus. Lass uns darauf klicken. Tolles Finale, wir können einige Daten sehen. Wie Sie sehen können, haben wir hier den Abfrageeditor. Sie werden Ihre Abfrage hier schreiben, Sie wählen Aussagen aus, und dann haben wir hier die Ergebnisraster Was wir tun werden, wir werden zum Beispiel die Abfrage hier drüben schreiben , lassen Sie mich einfach ein paar Dinge entfernen Und wenn wir mit der Abfrage fertig sind , müssen wir sie ausführen. Um das zu tun, können wir hier rübergehen und auf Ausführen klicken, ganz einfach. Wie Sie sehen können, führen Sie die Abfrage aus, und wir werden das neue Ergebnis hier im Ergebnisraster erhalten . Nehmen wir an, Sie müssen eine weitere Abfrage schreiben , um einen neuen Tab zu erstellen. Was Sie tun werden, Sie werden hier zu einer neuen Abfrage übergehen . wir ein neues Fenster, in dem Damit öffnen wir ein neues Fenster, in dem wir unsere Frage schreiben können. weitere Sache ist sehr wichtig zu verstehen, insbesondere wenn Sie mehrere Datenbanken auf einem Silo-Server haben, wählen Sie in Silo-Server haben, wählen Sie Ihrer Abfrage die richtige Datenbank Wenn wir zum Beispiel hier hingehen, können Sie sehen, dass wir derzeit die Datenbank für die Vertriebs-Datenbank auswählen derzeit die Datenbank für die Vertriebs-Datenbank Nun, alles, was ich jetzt abfrage, sollte eine Tabelle in dieser Datenbank sein Also Kunden, lasst uns das ausführen. Jetzt wählen wir eine Tabelle aus , die sich in der Vertriebs-Datenbank befindet. Wenn Sie nun eine Tabelle auswählen möchten , die aus einer anderen Datenbank stammt, stellen Sie sicher, dass Sie die Datenbanken wechseln. Gehen wir hier rüber und wechseln wir zum Beispiel zu Adventure Works. Wenn ich das jetzt ausführe, heißt es: In dieser Datenbank finde ich die Tabelle nicht. Wenn Sie also verwirrt sind und sagen, ich sehe die Vertriebskunden hier drüben und ich erhalte immer noch das oder von einer Skala, dass sie es nicht findet. Das liegt daran, dass Sie die falsche Datenbank auswählen. Was ist nun passiert, wenn Sie mit mehreren Datenbanken in derselben Abfrage arbeiten möchten , was Sie tun können, Sie können es von Anfang an definieren. Sie können also sagen: Sales DB, Punkte, Sales Dot Customers. Das heißt, wir haben eine Hierarchie. Hier haben wir eine Datenbank, dann das Schema, dann den Tabellennamen. Wenn ich das jetzt ausführe, obwohl es sich um eine andere Datenbank handelt, wird sie verstehen, dass diese Tabelle aus einer anderen Datenbank stammt , und wir werden die Ergebnisse erhalten. Das bedeutet, dass Sie in einer Abfrage mehrere Tabellen aus mehreren Datenbanken abfragen können. Entweder können Sie es von hier aus ändern oder Sie können diese Anweisungen verwenden. Ich kann sagen Use sales DB und damit sage ich es SQL. Verwenden Sie jetzt diese Datenbank anstelle der anderen, wie Sie sehen können Q wird sie wechseln. Jetzt, wo ich in der Datenbank bin, macht es keinen Sinn, SQL noch einmal von der Datenbank zu erzählen. Ich gehe einfach und entferne es. Es wird funktionieren. Ordnung, sodass wir Ihre Umgebung vorbereitet haben, haben Sie alles, um anzufangen, großartige Arbeit in SQL zu leisten. Jetzt würde ich sagen, gehen Sie einfach und erkunden Sie die anderen Datenbanken, treffen Sie einfach zufällige Auswahlen, um zu verstehen, was wir aus den Inhalten dieser Datenbanken haben . Und falls Sie das Datenmodell des Abenteuers sehen möchten , habe ich es zusammen mit dem Link. Wenn Sie hier zum Data Warehouse-Datenmodell gehen, können Sie hier alle verfügbaren Tabellen sehen . Und Sie können sehen, wir haben eine Menge Tabellen. Da es sich also um Data Warehouse handelt, haben Sie Dimensionen und Fakten. Und auch für das OLTB habe ich es für Sie. Wenn du hier drüben klickst, findest du eine riesige operative Datenbank mit einer Menge Zeug Hier vermarkten sie also mit Verkäufen, Personen, Produkten, Käufen und so weiter. In Ordnung, Freunde. Damit haben wir den PC vorbereitet, mit allem, was Sie brauchen, um mit dem Üben von SQL zu beginnen. Wir haben also den SQL-Server, die Client-SMS, die Daten, die drei Datenbanken. Und jetzt sind Sie bereit, mit mir fortgeschrittene Themen in SQL zu üben . Und jetzt, im nächsten Kapitel, werden wir uns eingehend mit der Welt der Fensterfunktionen in SQL befassen. Sie sind die wichtigste Gruppe von Funktionen , die Sie für Datenanalysen benötigen. Deshalb möchte ich wirklich, dass du dich darauf konzentrierst. Sie können diese Funktionen am Ende in echten Projekten verwenden . Ich verspreche es dir. 214. 3 1 Fenster-Ivs gruppieren nach: Fensterfunktionen oder manchmal nennen wir sie analytische Funktionen Sie sind sehr wichtige Funktionen in SQL. Jeder muss sie kennen, besonders wenn Sie Datenanalysen durchführen. Jedes Mal, wenn ich ein SQL-Skript schreibe um Datenanalysen durchzuführen, verwende ich sie am Ende. Wie üblich werden wir jetzt das Konzept verstehen, das ihnen zugrunde liegt, und dann werden wir anfangen zu üben. Lass uns gehen. Okay, Leute. Fangen wir jetzt mit der ersten Frage an. Was sind SQL-Fensterfunktionen? Es handelt sich um Funktionen , mit denen Sie Berechnungen wie Aggregationen durchführen können, jedoch zusätzlich zu einer Teilmenge von Daten, ohne die Detailgenauigkeit der Zeilen zu verlieren Es ist der Gruppe sehr ähnlich. Aber hier haben wir einen Sonderfall, Sie verlieren nicht den Detaillierungsgrad. die Definition zu verstehen, wollen wir uns nun ein sehr einfaches Beispiel ansehen. Okay. Lassen Sie uns jetzt verstehen, wie SQL mit der Gruppe von Clous funktioniert Nehmen wir an, wir haben ein sehr einfaches Beispiel. Wir haben vier Bestellungen, zwei Bestellungen für die Mützen und zwei Bestellungen für die Handschuhe. Nehmen wir an, ich würde gerne den Gesamtumsatz für jedes Produkt sehen . Wenn wir uns nun dafür entscheiden würden, die Gruppe von zu verwenden , was würde SQL dann tun? Ich nehme die ersten beiden Bestellungen für die Caps und lege sie in eine Reihe. In der Ausgabe werden wir nur eine Zeile für die Kappen haben . Mit einem Gesamtumsatz von 40. Und das Gleiche kann mit den Handschuhen passieren. Ich nehme die beiden Reihen der Handschuhe von der Eingabe, und in der Ausgabe werden wir nur eine Reihe für die Handschuhe haben. Das bedeutet, dass die Anzahl der Zeilen von der Anzahl der Produkte abhängt, die wir in unseren Daten haben. Wir haben zwei Produkte, wir haben zwei Reihen. Das heißt, SQL ist wirklich so, als würde man die Ergebnisse in den Ausgaben zerschlagen oder zusammendrücken Und genau das macht die Gruppe mit unseren Daten. Es aggregiert die Zeilen, aggregiert die Daten zu unterschiedlichen Detaillierungsgraden. Jetzt sehen wir auf der linken Seite vier Zeilen, auf der rechten Seite haben wir zwei Zeilen, und damit verlieren wir einige Details in den Ergebnissen, aber wir haben die Aufgaben trotzdem gelöst. Lassen Sie uns nun sehen, was passieren kann, wenn Sie die Fensterfunktion in Squal verwenden Okay, jetzt haben wir dieselben Daten, und wie bei derselben Aufgabe müssen wir den Gesamtumsatz für jedes Produkt ermitteln Wenn Sie nun die Fensterfunktion verwenden, die Folgendes tut, wird sie jede Zeile einzeln nacheinander ausführen jede Zeile einzeln nacheinander Was also passieren kann, es beginnt mit der ersten Zeile, der Auftrags-ID eins. In der Ausgabe erhalten wir auch dasselbe Zeug, die Auftrags-ID eins, dieselbe Zeile, aber wir werden den Gesamtumsatz für die Obergrenzen ermitteln Hier wird der Gesamtumsatz zehn plus 30 sein , wir werden 40 bekommen. Dann springt es in die zweite Reihe und ich werde es auch verarbeiten. In der Ausgabe erhalten wir die zweite Auftrags-ID und die Großbuchstaben. Außerdem haben wir dieselbe Aggregation, da wir über dasselbe Produkt sprechen . Wir werden 40 gehen Dann geht es zur dritten Bestellung und hier haben wir die Handschuhe. In der Ausgabe haben wir wieder die Bestellnummer drei, die Produkthandschuhe und der Gesamtumsatz wird diesmal fünf plus 20 sein, also bekommen wir 25. Dann geht es in die letzte Zeile zur äußeren ID Nummer vier, in der Ausgabe erhalten wir vier Handschuhe und ebenfalls 25. Jetzt können wir das feststellen. Wenn Sie die Fensterfunktion verwenden, verlieren Sie nicht den Detaillierungsgrad Ihrer Daten. Wir führen also sogenannte Berechnungen auf Zeilenebene durch. Wenn wir also in den Eingabedaten vier Bestellungen in der Ausgabe haben, erhalten wir vier Bestellungen und auch unsere Aggregationen werden korrekt angezeigt Wenn Sie nun beide Methoden nebeneinander vergleichen, können wir sehen, dass wir dieselbe Aufgabe lösen Wir ermitteln also den Gesamtumsatz für jedes Produkt, aber mit der Gruppe sind wir dabei, die Ergebnisse von vier Bestellungen in zwei Reihen zusammenzufassen, eine Zeile für jede Das heißt, mit der Gruppe ändert sich die Granularität. In der Eingabe steuert die Bestellnummer den Detaillierungsgrad, aber in der Ausgabe der Gruppe steuert das Produkt den Detaillierungsgrad Wir haben also eine unterschiedliche Granularität. Andererseits können wir in den Fensterfunktionen immer noch Aggregationen durchführen, aber wir verlieren nicht den Detaillierungsgrad. Die Granularität der Eingabe kann dieselbe sein wie die Ausgabe in den Ergebnissen Das ist genau der Hauptunterschied zwischen der Gruppe Pi und der Fensterfunktion. Wenn du nur einfache Aggregationen machen willst, dann entscheide dich für die Gruppe Pi Wenn Ihnen jedoch der Detaillierungsgrad wichtig ist und Sie Ihren Ergebnissen weitere Details hinzufügen müssen, können Sie die Fensterfunktion verwenden, mit der Sie Aggregationen durchführen und mehr Details anzeigen können Aggregationen durchführen und mehr Details anzeigen Wenn Sie nun die Funktionen zwischen dem Fenster und der Gruppe Pi vergleichen , können wir feststellen, dass beide genau die gleichen Funktionen für die Aggregationen Wir haben die Zählung mit einem Durchschnittswert von max. Hier besteht ein weiterer Unterschied zwischen dem Fenster und der Gruppe i. Die Gruppe I hat nur die Aggregatfunktionen. Das ist es. Aber in den Fensterfunktionen haben wir viel mehr Funktionen, die wir für Analysen verwenden können. Zum Beispiel haben wir die Rankingfunktionen und wir haben hier eine weitere Gruppe von Funktionen für den Wert, oder wir nennen es analytische Funktionen. Das heißt, im Qual-Fenster haben wir viele Funktionen Wir können viele analytische Anwendungsfälle abdecken und komplexe Dinge voranbringen Aber mit der Gruppe haben wir nur die Aggregatfunktionen nur für einfache Anwendungsfälle. Dies ist ein weiterer Unterschied zwischen der Gruppe i und dem Fenster. Verwenden Sie es für Gruppen, wenn Sie über einfache Aggregationen und Fensterfunktionen verfügen . Wir können es für fortgeschrittenere Datenanalysen verwenden fortgeschrittenere Datenanalysen bei denen wir viele Anwendungsfälle abdecken können Ordnung, jetzt werden wir ein paar Aufgaben haben In Ordnung, jetzt werden wir ein paar Aufgaben haben, um eines zu verstehen Warum brauchen wir skalierbare Fensterfunktionen Warum in manchen Szenarien Gruppierung nicht ausreicht und wir Skalierungsfensterfunktionen verwenden müssen . Lass uns gehen. In Ordnung, also fangen wir mit einer sehr einfachen Aufgabe an. Es heißt, finde den Gesamtumsatz aller Bestellungen heraus. Wir benötigen also einen Wert mit dem Gesamtumsatz. Nehmen wir an, wir können das tun. Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie die Datenbank verwenden. Verwenden Sie also die Verkaufsdatenbank für den Fall, dass Sie die Kunden geschlossen haben. Das heißt, wir bekommen keine Fehler. Also fangen wir jetzt mit der ersten Sache an. Wir werden die Verkäufe auswählen. Sie werden es in der Tabelle Kundenaufträge finden. Lassen Sie uns jetzt einfach die Daten abfragen. Und wie Sie sehen können, haben wir zehn Bestellungen mit zehn Verkäufen. Wir haben noch nichts zusammengefasst. Wir haben jetzt also die Rohdaten. Um die Aufgabe zu lösen, werden wir jetzt die Funktion verwenden. Also einige Verkäufe, und wir werden dem einen neuen Namen geben, Gesamtumsatz. Wir müssen keine Gruppe I verwenden , weil wir nichts gruppieren müssen. Das heißt also, lass uns gehen und das ausführen. Und wie Sie sehen können, wird QL einen Wert zurückgeben, 380. Dies ist der Gesamtumsatz, den wir in unseren Daten haben, und dies ist die höchste Aggregationsebene Damit haben wir die Aufgabe gelöst, wir haben den Gesamtumsatz Bei allen Bestellungen müssen wir nichts gruppieren. Gehen wir zum nächsten Beispiel über. Lassen Sie uns das in der nächsten Aufgabe sagen. Diesmal wollen wir den Gesamtumsatz ermitteln, aber für jedes Produkt, nicht für alle Bestellungen. Für jedes Produkt wollen wir den Gesamtumsatz ermitteln. Diesmal benötigen wir nicht nur einen Wert. Wir benötigen einen Wert für jedes Produkt. Um das zu tun, verwenden wir jetzt die Funktion Gruppe I und gruppieren nach der Produkt-ID. Gruppieren Sie den Bedarf als Dimension in der Auswahl. Wir können es so machen. Das heißt, lass uns gehen und die Abfrage ausführen. Wie Sie in den Ergebnissen sehen können, haben wir keinen einzigen Wert, wir haben nicht die höchsten Aggregationen Dieses Mal gehen wir bis zur nächsten Detailebene vor Die Detailebene ist hier die Produkt-ID. Wir haben eine Zeile für jedes Produkt. Für das erste Produkt haben wir 140, das nächste 105 und so weiter. Wie Sie sehen können, teilen wir die Daten jetzt auf der Ebene der Produkt-ID Wir gingen von zehn Bestellungen aus. In den Ergebnissen liegen jetzt vier Bestellungen vor, und das liegt daran, dass wir vier Produkte haben . Die Anzahl der Straßen am Ausgang wird also durch die Dimension, die Produkt-ID, definiert. Und damit haben wir die Aufgabe gelöst, wir haben den Gesamtumsatz für jedes Produkt. In Ordnung, Leute. Also lasst uns unsere Beispiele weiterentwickeln. Jetzt wird der nächste ein bisschen fortgeschritten sein , wo wir dieselbe Aggregation haben Finden Sie den Gesamtumsatz für jedes Produkt Geben Sie außerdem Details wie die Bestellnummer und das Bestelldatum Wie Sie sehen, haben wir den ersten Teil bereits gelöst. Wir ermitteln den Gesamtumsatz für jedes Produkt. Jetzt müssen wir nur noch einige zusätzliche Informationen wie die Bestell-ID und das Bestelldatum hinzufügen einige zusätzliche Informationen wie . Gehen wir hierher und fügen es einfach zu unserer Auswahl hinzu. Bestellnummer, geben Sie uns das Bestelldatum. Gehen wir und führen das aus. Ich werde es nur ein bisschen größer machen. Lass uns gehen. Aber jetzt, wie Sie sehen können, wird SQL nicht glücklich sein und einen Fehler ausgeben und sagen, dass die Dinge, die Sie zu Ihrer Auswahl hinzufügen, nicht in der Gruppe enthalten sind. Wie Sie in der Gruppe i sehen können, haben wir nur eine Dimension oder ein Feld namens Produkt-ID. In unserer Auswahl haben wir jedoch drei Dimensionen, die Bestell-ID, das Bestelldatum und die Produkt-ID. Es gibt also keine Übereinstimmung zwischen der Auswahl und Gruppe I, und SQL lässt dies nicht zu. Jetzt könntest du sagen: Weißt du was? Lass uns alles zur Gruppe hinzufügen. Damit erhalten wir unsere Aggregation und wir werden auch unsere Details abrufen. Lass uns das versuchen Ich werde nur ein bisschen rauszoomen. Anstatt die Produkt-ID zu haben, fügen wir alles hinzu. Die Bestell-ID, die Bestelldaten und die Produkt-ID. Jetzt haben wir den Abgleich und die Skalierung sollte keinen Fehler aufweisen. Gehen wir und führen es aus. Lassen Sie uns nun überprüfen, ob wir die Aufgabe gelöst haben. Die Aufgabe hat zwei Teilrechte. Wir müssen die Aggregationen durchführen und Einzelheiten angeben. Sie können sehen, dass wir den zweiten Teil gelöst haben. Wir haben die Details, den Ausweis und/oder die Daten. Aber jetzt ist der erste Teil , der die Gesamtverkäufe für jedes Produkt ermittelt, zerstört denn wenn Sie die Ergebnisse überprüfen, haben wir die Produkt-ID 101, sie hat den Gesamtumsatz von zehn , aber in der dritten Bestellung haben wir es als 20 für dasselbe Produkt. Die Daten sind also eigentlich nicht aggregiert. Und das liegt daran, dass wir auf verschiedenen Ebenen aggregieren und viel mehr Dinge aufgenommen haben , die wir für die Aggregationen nicht benötigen Wir aggregieren auf der Ebene der Bestell-ID. Wie Sie jetzt sehen können, stoßen wir an die Grenzen von Groupi Wir können keine Aggregationen und auch zusätzlichen Informationen aus unseren Daten bereitstellen Du musst einen auswählen. Deshalb müssen wir zur zweiten Option gehen, bei der wir die Fensterfunktionen verwenden können . mach das. Ich werde nur die Gruppenteile und auch alle Felder loswerden. Lass uns bis zur Wurzel packen. Jetzt haben wir die Summe der Verkäufe, und wenn Sie das ausführen, komme ich zu einem Wert, sodass wir uns auf der höchsten Aggregationsebene befinden Jetzt müssen wir die Fensterfunktion verwenden. Ich werde nur den Namen entfernen und jetzt sagen wir es SQL. Das ist eine Fensterfunktion. Verwendung von over nach den Aggregationen oder Funktionen teilt SQL mit, es sich um Fensterfunktionen handelt Lass es uns einfach so ausführen und damit haben wir zehn Zeilen, und das liegt daran, dass wir zehn Befehle haben und für jede Zeile haben wir genau den gleichen Wert Wir haben den Gesamtumsatz aller Bestellungen für jede Zeile. Wie Sie sehen können, versteht Scale, dass dies eine Fensterfunktion ist, und Scale sollte nicht alle Daten in einer Zeile gruppieren. Sie sollte genau die gleichen Zeilen oder dieselbe Anzahl von Zeilen wie die Eingabe enthalten. Damit haben wir die Fensterfunktion, aber wir müssen die Daten nach Produkten aufteilen. Jetzt verwenden wir das Schlüsselwort partition by. Es ist wie das Gruppieren nach, mit einem anderen Wortlaut. Produkt-ID, dieselbe Dimension. Damit haben wir den Gesamtumsatz nach Produkten als Namen. Gehen wir und führen das aus. Wie Sie in der Ausgabe sehen können, haben wir jetzt immer noch die gleiche Anzahl von Zeilen. Wir haben zehn Bestellungen, wir haben zehn Reihen. Das Ergebnis hat sich jedoch geändert , da wir die Daten jetzt auf der Ebene der Produkt-ID aggregieren Um die Ergebnisse zu verstehen, müssen wir unserer Auswahl weitere Informationen hinzufügen Fügen wir nun dieselbe Dimension hinzu. Es kann die Produkt-ID sein. Ich werde es einfach hier vorne hinzufügen. Lassen Sie uns auswählen und wie Sie sehen können. Jetzt macht es mehr Sinn. Wir haben diese Produkte und sie haben immer genau die gleichen Verkäufe und auch für das nächste Produkt und so weiter. Jetzt kommt die Magie der Fensterfunktion. Wir können unserer SELECT-Anweisung weitere Informationen hinzufügen , ohne dass Fehler auftreten. Jetzt benötigen wir zusätzliche Informationen wie die Bestellnummer. Wir können hier rübergehen und sagen, Bestell-ID, Bestelldatum, jede Art von Spalte, Sie können sie zu Ihrer Auswahl hinzufügen und los geht's mit der Ausführung. Ich kann jetzt sehen, dass wir das Ergebnis erhalten, obwohl diese drei Dimensionen in der Auswahl nicht Teil der Fensteraggregation sind Damit haben wir die Aufgaben gelöst. Wir haben zusätzliche Informationen, wir haben die Bestell-ID, die Bestelldaten und auch den ersten Teil der Aufgabe, den Gesamtumsatz für jedes Produkt zu ermitteln. Jeder dieser Werte der Gesamtumsatz für jedes Produkt. Und damit haben wir die Aufgaben gelöst. Und genau dafür brauchen wir Fensterfunktionen. In echten Projekten werden die Dinge wirklich kompliziert. Sie erledigen verschiedene Aufgaben in einer Abfrage. Sie führen also Aggregationen durch. Du machst ein paar andere Sachen. konzentrieren wird also nicht ausreichen, sich nur auf die Aggregationen zu Sie müssen Ihrer Anfrage immer zusätzliche Informationen hinzufügen Ihrer Anfrage immer zusätzliche Informationen hinzufügen Wie Sie sehen können, verwenden wir die Gruppe Pi, um Symbolanalysen durchzuführen, aber da die Dinge in der Analyse kompliziert werden, verwenden wir die Fensterfunktionen, um die Aggregationen anzuzeigen und zusätzliche Informationen hinzuzufügen Wie Sie sehen können, verwenden wir Groupi für die Symbolanalyse, aber wenn die Dinge in der Analyse kompliziert werden, verwenden wir die Fensterfunktionen, um die Aggregationen anzuzeigen und zusätzliche Informationen hinzuzufügen 215. 3 2-Fenster-Syntax: Ordnung, wir werden uns also mit der Syntax der SQL-Fensterfunktionen befassen . Wir werden alles behandeln, jeden Teil der Syntax, damit Sie verstehen, wie man sie benutzt. Lass uns gehen. In Ordnung. Beginnen wir damit, die grundlegenden Komponenten oder grundlegenden Teile der einzelnen Fenstersyntax zu verstehen. Hauptsächlich haben wir zwei Teile. Der erste Teil wird die Fensterfunktion sein. Wir haben Durchschnittswerte und so weiter. Der zweite Hauptteil wird die Überklausel sein. Innerhalb der Over-Klausel haben wir drei verschiedene Teile. Die erste wird die Partitionsklausel sein , die Klausel zweiter Ordnung und die letzte, wir haben die Frame-Klausel. Das sind alles Komponenten, die Sie innerhalb der Fensterfunktion verwenden können . Zwei Hauptteile, die Fensterfunktion und die Offer-Klausel, und in der Over-Klausel haben wir die Reihenfolge der Partitionen und das Framing Gehen wir näher darauf ein. Zum Beispiel haben wir die folgende Fensterfunktion. Sie können sehen, dass hier viel los ist. Wir werden sie Schritt für Schritt verstehen , Komponente für Komponente. Fangen wir von links von der ersten an. Was haben wir hier, wir haben eine Funktion. Fensterfunktion. Was ist eine Fensterfunktion? Wie hier haben wir den Durchschnitt. Es ist wie jede andere Funktion in Squa L. Sie können sie verwenden , um Berechnungen über dem Fenster durchzuführen Das erste, was Sie in einem Fenster tun oder definieren müssen , ist, die Funktion des Fensters zu definieren Wie wir bereits gelernt haben, haben wir eine lange Liste von vielen Fensterfunktionen, die in SQL verfügbar sind, und wir gruppieren sie in drei Gruppen. Die erste, wir haben die Aggregatfunktionen, wir haben den Durchschnittswert dieser Funktionen, wir haben sie auch für die Gruppe nach Diese werden für die Aggregationen verwendet. Die zweite Gruppe von Funktionen, wir haben die Rankingfunktionen Wir haben die Zeilennummer, den Rang, die Zahl und so weiter. Wir können diese Gruppen verwenden , um unseren Daten einen Rang zuzuweisen Die letzte Gruppe nennen wir Wert - oder manchmal Analysefunktionen. Hier haben wir sehr wichtige Funktionen wie den Lead-Lag, den ersten Wert und den letzten Wert, um auf einen bestimmten Wert zuzugreifen. Natürlich werden wir sie alle nacheinander lernen und dabei die Konzepte und einige Beispiele verstehen, damit Sie verstehen, wann Sie sie für die Datenanalyse verwenden sollten. Lassen Sie uns nun weitermachen und die anderen Teile der Fenstersyntax verstehen . Nun, in der Funktion Durchschnitt haben wir hier einen Feld- oder Spaltennamen namens Sales. Dies wird als Funktionsausdruck bezeichnet. Es ist wie ein Wertparameter-Argument, dem wir die Funktion übergeben können . Hier können wir mehrere verschiedene Dinge verwenden. Hängt zum Beispiel natürlich von der Funktion ab. Hier könnte es leer sein wie hier in der Rangliste. Es erlaubt nicht, einen Ausdruck zu verwenden, daher sollte er immer leer sein. Oder wir können im Beispiel eine Spalte verwenden. Wir nutzen die Verkäufe. Wir verwenden den Spaltennamen als Argument oder Ausdruck für den Durchschnitt, wir ermitteln den Durchschnitt der Verkäufe, oder wir könnten eine Zahl verwenden. Hier in der Intel dürfen wir nur Zahlen verwenden, oder wir könnten mehrere Dinge verwenden. Im Lead können wir zum Beispiel Verkäufe, Zahlen usw. haben. Dinge werden kompliziert. Mach dir darüber keine Sorgen. Das werde ich erklären. Hier haben wir mehrere Sachen. Oder wir können eine ganze bedingte Logik haben. Zum Beispiel haben wir hier den Gewinn, also so weiter in der Summe. Die ganze Sache hier ruft einen Ausdruck für die Summe auf. Wie Sie sehen können, können wir hier eine komplexe Logik aufbauen und die Ausgabe dieser Logik kann an die Funktion sum übergeben werden. Das heißt, als Ausdruck für die Funktion können wir verschiedene Dinge verwenden. Hängt natürlich davon ab, ob die Funktion das erlaubt oder nicht. Lassen Sie uns nun einen kurzen Überblick geben, um zu verstehen, welche Datentypen in den Ausdrücken für diese Funktionen zulässig sind . Sehen wir uns die Aggregatfunktionen an. Wie Sie sehen können, ist die Zählfunktion mit Ausnahme aller Datentypen verfügbar. Aber die anderen, wie die Summe, der Durchschnitt, die Hauptmarkierung, erlauben nur numerische Datentypen. Gehen wir nun zur Rangfunktion über. Die Ausdrücke sind ziemlich einfach. Es sollte leer sein. Es erlaubt keine Argumente oder irgendetwas innerhalb dieser Funktionen. Wie Sie sehen können, sind sie alle leer, aber nur eine, die numerische Werte akzeptiert, nämlich die Kachel. Sie müssen einen numerischen Wert definieren. Gehen wir nun zum letzten Typ über, wir haben die Wertfunktionen. Sie akzeptieren alle Datentypen innerhalb der Ausdrücke. Wie Sie sehen können, hat jede Funktion ihre eigenen Spezifikationen und Sie müssen vorsichtig sein , welchen Datentyp Sie in den Ausdrücken verwenden. Lassen Sie uns jetzt mit dem nächsten fortfahren. Wir haben eine sehr wichtige Rolle in der Fenstersyntax. Was haben wir bisher? Wir haben eine Funktion, wir haben einen Ausdruck. Es ist wie üblich. Das haben wir gemacht, bevor wir die Gruppe von benutzt haben. Jetzt müssen wir SQL mitteilen, dass wir es mit der Fensterfunktion zu tun haben. Es ist kein normaler. Um das zu tun, müssen wir das Schlüsselwort angeben. Vorüber. Der zweite Hauptteil der Syntax ist die Over-Klausel, und wir verwenden sie, um ein Fenster zu definieren. Darin können wir mehrere Dinge definieren, wie die Partition Pi, die Reihenfolge nach dem Frame. Aber obwohl alles optional ist, können wir es überspringen und leer lassen. Die Hauptaufgabe des Over ist es, zuerst SQL mitzuteilen, wir es hier mit der Fensterfunktion zu tun haben und Sie sie auch verwenden können, um ein Fenster mit Ihren Daten zu definieren. Jetzt werden wir alles behandeln, was in der Over-Klausel enthalten ist, und wir werden mit der ersten Klausel beginnen , der Partition Pi. 216. 3 3 Fensterpartition von: Ordnung. Jetzt werden wir lernen , wie man ein Fenster innerhalb der Over-Klausel definiert. Der erste Teil, den wir definieren können, ist die Partition Pi. Hier haben wir zum Beispiel die Kategorie Partition Pi, wir müssen diese Dimension definieren. Es ist der Gruppe und dem Wortlaut sehr ähnlich. Der erste Teil wird die Partitionsklausel sein. Was dabei herauskommt, ist, die gesamten Datensätze in Gruppen aufzuteilen die gesamten Datensätze in , oder Sie können es Windows-Partitionen nennen. Hier erklären wir, wie wir unsere Daten aufteilen. Hier haben wir zwei Möglichkeiten. Lass es mich dir einfach zeigen. Wenn wir nichts verwenden, haben wir es leer. Sie sehen vorbei und Partition by wird nicht verwendet, was passieren kann ist QL Verwenden Sie die gesamten Daten , um die Berechnungen durchzuführen. Die gesamten Daten, die gesamten Daten können als ein Fenster gezählt werden. Wir sagen SQL, teile nichts auf, lass es so wie es ist. Die zweite Möglichkeit , die wir haben, besteht darin, die Daten durch die Partition Pi zu teilen. Wir definieren das Fenster wie diese Partition Pi-Produkte, zum Beispiel wird SQL die gesamten Daten in verschiedene Fenster aufteilen. Zum Beispiel hier zwei Fenster. Hier, dieses Mal, wird die Berechnung, die Summe der Verkäufe, nicht für den gesamten Datensatz gelten. Dieses Mal wird es auf die verschiedenen Fenster einzeln angewendet . Wir werden die Summe der Verkäufe für Fenster eins getrennt vom Gesamtumsatz von Fenster zwei ermitteln. Ordnung. Jetzt haben wir also dieses sehr einfache Beispiel. Wir haben hier drei Felder, den Monat der Produktverkäufe. Das sind wirklich einfache Informationen. Und jetzt haben wir die folgende SQL-Fensterfunktion. Wir haben also einige Verkäufe, und innerhalb des Überschusses verwenden wir nichts. Wir verwenden also keine Partition Pi. Also, wie wird ICL das Fenster jetzt definieren? Q wird sagen, ich muss nichts teilen. Der gesamte Datensatz ist ein Fenster. Also wird SQL hierher gehen und sagen: Das Ganze ist ein Fenster. Es gibt keine Partitionen. Es gibt nichts. Wir haben nur ein Fenster. Die gesamten Daten werden aggregiert. Das passiert, wenn Sie Partition by nicht verwenden und die Over-Klausel leer lassen Die gesamten Daten sind ein Fenster. Ordnung. Gehen wir nun zum nächsten Beispiel über. Wir wollen nicht nur ein Fenster haben. Wir hätten gerne mehrere Fenster, also müssen wir die Daten durch etwas teilen. In der Überklausel werden wir das Fenster wie die folgende Partition pro Monat definieren das Fenster wie die folgende Partition pro Monat Es ist nicht leer. Wir teilen jetzt die Daten auf. Nach dem Feldmonat. Die Werte in dieser Spalte werden die Datensätze aufteilen Hier haben wir zwei Monate, Januar und Februar. Was wir tun werden, ist, dass QL die Daten in zwei Gruppen aufteilt. Das erste Fenster wird dieses im Januar sein. Wir haben das erste Fenster, das wir verkleinern werden, und das zweite Fenster wird der Februar sein . Es wird zwei Fenster innerhalb unserer Daten geben und die Berechnung wird für jedes Fenster separat durchgeführt. Wie Sie sehen können, verwenden wir hier also den Monat, um unsere Datensätze in zwei Fenster zu unterteilen, ein Fenster für Januar und ein anderes Fenster für Februar. Lassen Sie uns nun einen kurzen Überblick über die Optionen geben, die wir mit der Partition von haben. Die erste Option, wie wir gelernt haben, können wir einfach überspringen. Ohne Partition nach, zum Beispiel hier, Gesamtumsatz über alle Zeilen hinweg, und hier finden wir nichts in der SQL. Bei der zweiten Option können wir ein Feld, eine Spalte verwenden. Zum Beispiel Partition nach Produkten. Wir verwenden eine Dimension, aber wir können Dinge mischen. Wir können mehrere Spalten oder mehrere Dimensionen in der Partition verwenden , zum Beispiel hier, nach Produkt und anderem Status partitionieren. Hier mit der Partition nach können wir eine Liste von Dimensionen definieren , die zur Aufteilung unserer Daten verwendet werden könnten . In diesem Beispiel sagen wir, Sie den Gesamtumsatz für jede Kombination von Produkten und den Bestellstatus Dies sind die verschiedenen Optionen wie Sie mit der Partition von arbeiten Lassen Sie uns jetzt noch einmal diesen Überblick haben. Für alle Funktionen ist die Partition nach all diesen Funktionen optional. Wenn Sie die Partition pi nicht in all diesen Funktionen verwenden, werden Sie keine Fehler bekommen. Gehen wir nun zurück zur Skalierung, um mit dieser Klausel zu üben. Jetzt haben wir die folgende Aufgabe. Finden Sie den Gesamtumsatz aller Bestellungen heraus, und wir müssen zusätzliche Informationen wie die Bestell-ID und das Bestelldatum angeben. Gehen wir und servieren es Schritt für Schritt. Zunächst möchte ich die Einzelheiten angeben. Ich wähle die Bestell-ID und die Bestellung aus. Daten aus der Tabelle, Kundenaufträge. Als Nächstes werden wir mit den Aggregationen arbeiten. Wir müssen den Gesamtumsatz aller Bestellungen ermitteln. Nochmals, da wir hier Details und Aggregationen haben, können wir Ruby nicht verwenden, wir müssen die Fensterfunktion verwenden Also werden wir die Funktion sum für Verkäufe verwenden, und jetzt müssen wir SQL mitteilen, wir mit Fensterfunktionen arbeiten Deshalb werden wir die Option Overclose verwenden. Am nächsten Tag müssen wir darüber nachdenken, das Fenster zu definieren. Lassen Sie uns die Aufgabe überprüfen. Es heißt, Gesamtumsatz aller Bestellungen. Das bedeutet, dass wir die Datensätze nicht partitionieren oder in Blöcke oder Partitionen unterteilen müssen Datensätze nicht partitionieren oder in Blöcke oder Partitionen unterteilen Wir müssen es so lassen, wie es ist, ob die gesamten Daten ein Fenster wären Deshalb verwenden wir die Partition Pi in dieser Definition nicht . Wir werden es leer lassen. Lass uns jetzt gehen und ihm einen Namen geben. Es wird der Gesamtumsatz sein. Gehen wir und führen das aus. Nun zu den Ergebnissen, wie Sie sehen können, haben wir alle Bestellungen, alle Details und auch den Gesamtumsatz aller Bestellungen. Damit haben wir die Aufgaben gelöst, wir haben den Gesamtumsatz und auch einige Details zur Bestellung. Gehen wir nun zur nächsten Aufgabe über. Es wird sehr ähnlich sein. Es heißt, finde den Gesamtumsatz für jedes Produkt heraus. Wir müssen zusätzliche Informationen wie die Bestellnummer und das Bestelldatum angeben. Es wird eine sehr ähnliche Aufgabe sein. Aber dieses Mal müssen wir die gesamten Daten in Fenster unterteilen, und zwar pro Produkt. Da wir den Gesamtumsatz für jedes Produkt sagen. Diesmal müssen wir die Daten aufteilen. Wir definieren das Fenster wie diese Partition nach und wir können die Dimension Produkt-ID verwenden. Gehen wir und führen das aus. Jetzt können Sie in den Gesamtumsätzen sehen, dass wir nicht mehr den Gesamtumsatz der gesamten Daten haben , aber sie sind aufgeteilt. Aber um die Ergebnisse zu verstehen, sollten wir die Produkt-ID in die Ergebnisse aufnehmen. Produkt-ID und ausführen. Wenn Sie sich nun die Ergebnisse ansehen, können Sie sehen, dass die Daten in vier Fenster unterteilt sind. Lass uns sie sehen. Es wird nach der Produkt-ID sein. Diese Dimension wird also die Partition kontrollieren. Das erste Fenster wird also die Produkt-ID 101 sein, wir haben den Gesamtumsatz für dieses Produkt 140, und das nächste Fenster wird 102 sein, das dritte, 104, und das letzte Fenster, es wird nur eine Zeile sein, die 105 und der Gesamtumsatz F 60. Damit haben wir die Aufgabe gelöst, wir haben den Gesamtumsatz für jedes Produkt und auch einige Details. Jetzt möchte ich Ihnen die Dynamik der Fensterfunktion zeigen . Wir können mehrere Aggregationen auf mehreren Ebenen hinzufügen. Lass mich dir zeigen, was ich meine. Nehmen wir an, wir bleiben beim gleichen Beispiel. Aber wir werden den Gesamtumsatz aller Bestellungen und auch den Gesamtumsatz für jedes Produkt ermitteln. Was wir tun können, ist, dass wir die Fensterfunktionen auf verschiedenen Ebenen ausführen können , indem zum Beispiel hier die gesamte Definition entfernen. Hier haben wir den Gesamtumsatz für die gesamten Daten für die erste Aufgabe, und bei der nächsten Aufgabe handelt es sich um den Gesamtumsatz, geteilt durch die Produkt-ID. Benennen wir es nach Produkten um. Lass uns das ausführen. Weißt du was? Ich werde auch die Verkäufe hinzufügen nur um die Flexibilität der Fensterfunktion zu erklären. Lass uns die Verkäufe hinzufügen und es erneut ausführen. Wenn Sie sich nun die Ergebnisse ansehen, können Sie sehen, dass wir die Verkäufe dreimal in Formationen haben, aber mit unterschiedlicher Granularität. Die ersten Verkäufe, die Verkäufe selbst ohne Aggregationen ohne Aggregationen Es ist die höchste Detailebene der Verkäufe, und wir werden die Verkäufe für jede Bestellung haben Der nächste, der Gesamtumsatz mit der Fensterfunktion. Hier haben wir die höchste Aggregationsebene , wir haben den Gesamtumsatz aller Bestellungen Der letzte ist der Gesamtumsatz nach Produkten, er liegt ungefähr in der Mitte Wir aggregieren in einem Fenster. Das Fenster wird die Produkt-ID sein. Wie Sie sehen können, haben wir unterschiedliche Granite der Aggregationen, und genau das ist die Flexibilität, die wir mit der Fensterfunktion haben Wir können all diese Dinge in einer Abfrage erledigen. Lassen Sie uns jetzt weitermachen und unserer Aufgabe Dinge hinzufügen. Es heißt, ermitteln Sie den Gesamtumsatz für jede Kombination der Produkte und den jeweils anderen Status Diesmal müssen wir die Daten nicht nur nach dem Produkt p teilen, sondern auch nach einer anderen Dimension, dem Bestellstatus Lassen Sie uns nun sehen, wie wir das machen können. Ich werde nur den Status der Dimensionsbestellung und die Ergebnisse anzeigen . Und wir werden den folgenden Stachel hinzufügen. Da es sich um eine Fensterfunktion handelt, sind einige Verkäufe vorbei, und lassen Sie uns jetzt das Fenster definieren. Petition von. Wir haben also wieder die Produkt-ID, aber nicht nur diese Dimension , den Bestellstatus. Und nennen wir es Verkäufe nach Produkten und Status. Lass mich das Zeug einfach umbenennen. Okay. Lass uns hingehen und hinrichten. In Ordnung. Also lass uns jetzt die Ergebnisse überprüfen. Es ist die letzte Aggregation hier drüben. Wie Sie hier sehen können, hat die Aggregation eine andere Granularität als die vorherige, und wir haben Dieses Mal teilen wir die Daten nach zwei Dimensionen auf. Das erste Fenster wird die Produkt-ID mit dem Bestellstatus sein, es werden nur diese beiden Zeilen sein Wir haben die Bestell-ID 101 und den Bestellstatus geliefert. Der Gesamtumsatz wird zehn plus 20 sein, und wir werden 30 haben. Das nächste Fenster wird dasselbe Produkt sein, aber mit einem anderen Status. Es wird 101 sein , geformt, und wir werden diese beiden Werte zusammenfassen und wir werden 110 haben Das nächste Produkt- und Bestellproblem wird der 102 sein, und wir haben nur einen 102 geliefert, es ist nur einer. Es wird derselbe Wert haben. Die nächste Partition oder das nächste Fenster wird aus zwei Reihen bestehen, 102 mit dem Schacht, es werden diese beiden Dinge sein, 60 plus, 15, wir werden es haben. 75. Wie Sie sehen können, hier die Produkt-ID und der Status oder. Sie steuern, sind hier die Produkt-ID und der Status oder. Sie steuern, wie viele Fenster wir bekommen werden. Wir kommen hier um die sechs Fenster herum. Mit der Produkt-ID haben wir nur vier Fenster und ohne etwas in der Overclouse zu verwenden, werden wir nur ein So funktioniert die Partition von. 217. 3 4 Fenster-Reihenfolge nach: Ordnung. Das war der erste Teil der Fensterdefinition innerhalb der Over-Klausel. Gehen wir zum nächsten Teil über. Wir haben die Bestellung bis. Zum Beispiel können wir „Nach Bestelldatum sortieren“ verwenden. Es ist nur ein Feld. Die Order-Klausel ist sehr wichtig, um Ihre Daten innerhalb eines Fensters zu sortieren. Die Reihenfolge nach ist auch für viele Funktionen sehr wichtig . Wenn Sie einfach in der Übersicht nach den Aggregatfunktionen nachsehen, ist das optional, Sie können es also einfach verlassen oder hinzufügen. Aber für die Rangfunktion und auch für die Wertfunktionen sind sie ein Muss. Wenn Sie diese Funktionen verwenden möchten, müssen Sie die Order-Klausel verwenden, da sie beispielsweise keinen Sinn ergibt, wenn Sie die Daten ordnen , ohne Ihre Daten zuerst zu sortieren. Okay, Leute, jetzt zurück zu unserem sehr einfachen Beispiel, und wir haben die folgende Abfrage. Die Funktion wird diesmal Rang haben, also müssen wir die Daten und die Definition des Fensters nach Monaten sortieren. Das heißt, wir teilen die Daten nach Monaten auf, sodass wir sie hier haben, und dann folgt der zweite Teil, sortiert nach Verkäufen, absteigend Wir müssen jedes Fenster in absteigender Reihenfolge sortieren. Das heißt, wir beginnen mit dem höchsten Wert und enden mit dem niedrigsten Wert Lassen Sie uns sehen, wie wir das ausführen. Zuerst nach Monaten partitionieren. Es wird die Daten in zwei Partitionen aufteilen , weil wir pro Monat zwei Werte haben. Mal sehen, wie das aussehen wird. Ein Fenster für Januar und ein anderes Fenster für Februar. Ordnung. Ich gehe zum zweiten Teil über und führe die Bestellung aus, indem der Umsatz absteigend Was kann also passieren, SQL geht für jedes Fenster einzeln vor und beginnt, die Daten vom höchsten zum niedrigsten zu sortieren, ohne das andere Fenster zu überprüfen Bei diesen drei Werten ist der höchste Wert also dieser. Also wird es an der Spitze sein. Lass es mich einfach sortieren. Das wird der niedrigste sein. Du wirst in der Mitte sein. Also wird Q dieses Fenster getrennt vom nächsten sortieren . Und wenn es dann fertig ist, geht es zum zweiten. Der höchste Wert wird also dieser sein. Du bist der niedrigste. Lass es mich einfach so machen. Also SQL go, um es so zu sortieren. Der höchste Wert ist 70. Der nächste ist 40 und der letzte ist fünf. Das ist die Skalierung, die mit der Definition des Fensters erfolgt. Es ist also nach Monaten aufgeteilt und jedes Fenster ist nach den Verkäufen sortiert Im nächsten Schritt wird Sq diese Werte einordnen. Es ist also wirklich einfach in den Ausgaben. Es wird die Daten so einordnen. Der erste Wert wird also dieser Wert sein. Der nächste wird zwei sein und der dritte wird drei sein. Wie Sie sehen können, wird nur dieses Fenster sortiert, und es wird das Gleiche für das zweite Fenster wiederholen Gleiche für das zweite Fenster Also ist jeder Rang getrennt von den anderen. Sie können sehen, dass es sehr einfach ist. Auf diese Weise führt QL Partition by zusammen mit Order By für die Rank-Funktion Lassen Sie uns nun eine schnelle Aufgabe für die Reihenfolge nach haben. Es heißt, ordnen Sie jede Bestellung anhand ihres Umsatzes vom höchsten zum niedrigsten. Wir müssen zusätzliche Informationen wie Bestellnummer und Bestelldatum angeben. Mal sehen, wie wir die Abfrage schreiben können. Wir haben die grundlegende Personalbestellungs-ID , das Bestelldatum und den Umsatz, und jetzt können wir die Daten mithilfe der Fensterfunktion durchsuchen Wir können die Funktion Rank verwenden. Und dann werden wir SQL sagen, dies eine Fensterfunktion ist, und darin müssen wir nun die Definition des Fensters angeben. nun die Aufgabe überprüfen, können Sie sehen, dass wir die Daten nicht teilen müssen, also nicht Partition by verwenden müssen. Wir müssen nur Rang verwenden, und bei Rang müssen wir die Reihenfolge nach verwenden. Es ist ein Muss. Also werden wir die Reihenfolge nach dem Feld verwenden , um den Umsatz zu ermitteln und vom höchsten zum niedrigsten. Also nennen wir es einfach Rank Sales und lassen Sie uns das ausführen. Und wie Sie sehen können, wird unser Ergebnis vom höchsten zum niedrigsten sortiert, sodass Sie die Verkäufe 90 an der Spitze sehen können und die niedrigsten zehn. Und wir haben auch einen Rang. Für den obersten Rang wird es also eins sein und der niedrigste Rang zehn. Wie Sie sehen können, erstellen wir einfach schnell einen Rang in SQL. Es ist sehr einfach. Das Ganze ist ein Fenster, da wir Partition Pi nicht verwenden. Wenn Sie möchten, dass es vom niedrigsten zum höchsten aufsteigend ist, können Sie es natürlich einfach entfernen, da es optional aufsteigend sein soll Gehen wir und führen die Abfrage aus. Jetzt können wir sehen, dass die Bestellungen so sortiert sind, also beginnen wir mit der niedrigsten und enden mit der höchsten. Natürlich erhalten wir die gleichen Ergebnisse, wenn Sie hier drüben gehen und aufsteigend hinzufügen Wenn Sie sehen, wir haben genau die gleichen Ergebnisse. So verwenden Sie die Reihenfolge Pi in der Fensterdefinition 218. 3 5 Fensterrahmen: Okay, Leute. Damit haben Sie den zweiten Teil der Fensterdefinition abgedeckt. Jetzt gehen wir zum letzten Teil , zum fortgeschrittensten Teil von Window, und wir haben die folgenden Dinge. Wir haben unendlich viele Reihen, die weitergehen. Wir nennen das Frame-Klausel oder Window Frame. Was wir hier machen , ist, dass wir innerhalb jedes Fensters eine Teilmenge von Zeilen definieren innerhalb jedes Fensters eine Teilmenge von Zeilen , die für die Berechnung relevant verstehe vollkommen, ob das am Anfang verwirrend oder komplex ist , für mich war es auch so Was wir tun werden, wir werden tief in das Konzept eintauchen , um zu verstehen, wie das funktioniert, und wir werden es Schritt für Schritt tun , also mach dir darüber keine Gedanken. Ordnung. Lassen Sie uns jetzt verstehen, was mit der Rahmenklausel los ist. Von den Grundlagen her. Wenn Sie jetzt Aggregationen durchführen und die Fensterfunktion nicht verwenden, werden Sie die gesamten Daten oder Zeilen innerhalb der Tabelle berücksichtigen oder Zeilen innerhalb der Tabelle Aber was wir tun können, wir können die Daten mithilfe der Partition Pi in ein Fenster aufteilen die Daten mithilfe der Partition Pi in ein Fenster Hier haben wir zum Beispiel Fenster eins und Fenster zwei. Wenn Sie nun Aggregationen durchführen, werden alle Zeilen im ersten Fenster aggregiert und dann kann Scale zu diesem zweiten Fenster wechseln und alle Zeilen aggregieren Was wir so skalieren können, dass wir sagen können: Weißt du was? Ich will nicht alle Zeilen im Fenster haben, ich will eine Teilmenge von Zeilen im Fenster Was wir hier machen ist, dass wir diese beiden Fenster haben, aber wir spezifizieren Scobe oder wir spezifizieren eine Teilmenge Aus jedem Fenster, um an den Aggregationen beteiligt zu sein. Natürlich können wir nicht nur Aggregationen, wir können auch andere Dinge ordnen Also ich meine, Berechnungen. Also hier, als hätten wir ein Fenster in einem Fenster. Also definieren wir den Umfang der Zeilen. Nicht alle Zeilen sollten in die Berechnung einbezogen werden, sondern nur eine bestimmte Teilmenge von Daten Und das können wir mit der Rahmenklausel tun. Also nochmal, die Partition nach, Sie können sie verwenden, um die gesamten Datensätze in mehrere Fenster aufzuteilen . Und nun zur Rahmenklausel Wenn Sie nicht alle Zeilen in jedem Fenster bei der Berechnung berücksichtigen möchten, sondern nur eine Teilmenge der Daten in jedem Fenster angeben möchten, können Sie die Frame-Klausel verwenden Ordnung. Lassen Sie uns jetzt die Syntax der Frame-Klausel verstehen. Sehen wir uns das folgende Beispiel an. Wir sagen, die Fensterfunktion ist der Durchschnitt der Verkäufe, und dann definieren wir das Fenster. Wir haben also den ersten Teil, die Aufteilung nach Kategorien, Reihenfolge nach Bestelldaten, und dann haben wir die Rahmenklausel. Es werden die folgenden Zeilen zwischen der aktuellen Zeile und der unbegrenzten vorherigen Zeile Das sind die Frame-Typen, und wir haben zwei Typen, wir haben die Zeilen und Gruppen Dann haben wir den Bereich dazwischen und den Bereich. Der erste Bereich wird also die Rahmengrenze sein , niedrigerer Wert, und hier akzeptiert er drei Arten von Schlüsselwörtern, wie die aktuelle Zeile oder eine Nummer von fortlaufenden oder die unbegrenzte Proceeding-Zahl Dann haben wir eine weitere Rahmengrenze. Es werden die höheren Werte sein und es akzeptiert die folgenden Dinge. Wir können die aktuelle Zeile im Folgenden oder im unbegrenzten Wie Sie sehen können, definieren wir eine ähnliche Grenze oder einen Bereich von einem niedrigen Wert bis zu einem höheren Wert Jetzt haben wir einige Regeln. Wir können die Rahmenklausel nicht ohne order by verwenden, order by muss in der Definition existieren, um die Frame-Klausel verwenden zu können, und die zweite Regel besagt, dass untere Grenze vor der höheren Grenze liegen muss. Wir beginnen also immer mit der unteren Grenze und am Ende haben wir die höhere Grenze. kannst du nicht ändern. Okay, jetzt haben wir ein sehr einfaches Beispiel. Wir haben den Monat und die Verkäufe und die folgende Abfrage, die Summe der Verkäufe. Dies ist die Fensterfunktion, und die Definition des Fensters wird nach Monaten sortiert. Wir verwenden Partition by nicht nur, um uns das Leben zu erleichtern. Und das Rahmentuch wird wie folgt definiert, Zeilen zwischen der aktuellen Zeile und den beiden folgenden Zeilen. Lassen Sie uns nun sehen, wie Equal das ausführen kann. Die erste Definition sortiert nach Monaten, wie Sie sehen können, sind die Monate bereits sortiert. Jetzt werde ich mit der Rahmendefinition, der aktuellen Zeile und den beiden folgenden arbeiten aktuellen Zeile und den beiden folgenden Sq wird das Zeile für Zeile verarbeiten . Es wird also mit der ersten Zeile beginnen und es wird unsere aktuelle Zeile sein, wie hier in der Qual Das ist also unsere aktuelle Zeile, und wir sagen den Bereich bis zu zwei Zeilen, zwei aufeinanderfolgende Zeilen Es wird also Februar und März sein. Das bedeutet, dass der Zeiger für die beiden folgenden hier drüben sein wird. Damit haben wir die Rahmengrenzen, und ich habe den folgenden Bereich für die erste Zeile. Wir haben drei Zeilen und die Zusammenfassung dieser drei Zeilen kann etwa 70 betragen Wir erhalten für die erste Zeile 70, weil der Bereich nicht alle Zeilen umfasst, sondern nur die Teilmenge der Daten die Skala mit der ersten Zeile fertig ist, wird zur zweiten Zeile gesprungen Der Zeiger wird auf die aktuelle Zeile im Februar zeigen, und die zweiten beiden darauf folgen auf April. Damit rutschen wir also, wie Sie sehen können, in der Teilmenge der Daten oder im Fenster nach unten Und damit haben wir einen neuen Geltungsbereich, eine neue Teilmenge, und die Zusammenfassung all dieser Werte wird 45 sein Das ist also festgelegt. Ich glaube, du verstehst es schon. Es wird zum nächsten gehen , der Zeiger wird auf März zeigen, und die beiden folgenden werden im Juni sein, und es wird so rutschen. Wir haben diese drei Straßen im Geltungsbereich, und die Zusammenfassung wird 105 sein Jetzt wird es interessant für die nächste Reihe. Der Zeiger für die aktuelle Zeile wird also April sein, aber die beiden folgenden werden wie nach dem Ende der Tabelle oder so ähnlich sein. Wenn wir also nach unten rutschen, wird der Bereich jetzt oder die Teilmenge des Frames nur noch aus zwei Zeilen bestehen und die Ausgabe wird 75 sein Und schließlich, wenn Sie zur letzten Zeile gehen, wird es die aktuelle Zeile sein und wir haben nur eine Zeile für die Teilmengen, weil sich die beiden folgenden direkt außerhalb der Tabelle und wir den gleichen Wert wie bei der Zusammenfassung erhalten wie Wie Sie sehen können, ist das ganz einfach, oder? Den Rahmen verwenden wir, um festzulegen , welche Zeilen an den Berechnungen beteiligt sind. Was Sie tun müssen, ist die Grenzen des Rahmens zu definieren , die untere und die obere Grenze. Mal sehen, welche anderen Optionen wir mit den Frames haben. Hier haben wir das gleiche Beispiel, aber wir definieren die Grenzen des Rahmens so neu Zeilen zwischen der aktuellen Zeile. Dies ist die erste Grenze und danach die unbegrenzte Grenze. Das bedeutet, dass wir immer auf den letzten Datensatz im Fenster oder in der Tabelle abzielen den letzten Datensatz im Fenster oder in der Unbegrenztes Follow-up wird immer statisch sein und in diesem Beispiel wird es auf Juni verweisen Ich wollte Reihe für Reihe gehen und die aktuelle Straße würde wie Anfang Januar und dann Februar sein Ich werde nur dieses Beispiel nehmen. Der Zeiger befindet sich auf Februar, und die Teilmengen oder der Frame werden diese vier Zeilen sein Es kann also Februar, März, April, Juni sein. Es können also vier Zeilen sein, und die Gesamtsumme dieser Zeilen wird 115 sein Sie können es so machen und früher war es flexibler, flexibler Es folgten zwei. Aber dieses Mal haben wir eine grenzenlose Fangemeinde. Das bedeutet, dass die Grenze immer die letzte sein wird. Wenn wir uns mit den Datensätzen hier bewegen, wird die Grenze immer kleiner und kleiner werden und so, und die letzte, sie werden beide in demselben Datensatz sein. Der aktuelle Rekord wird auch sein , die unbegrenzte Schauen wir uns den nächsten an. Die Definition des Fensters , das wie folgt aussehen wird stieg zwischen der ersten Zeile und der aktuellen Zeile. Hier ist der Umweg. Ein Vorgang ist niedriger als die aktuelle Zeile. Schauen wir uns an, wie SQL das ausführen wird. Nehmen wir an, wir sind gerade im März. Dies ist die aktuelle Zeile, und wir sagen zwischen einem Verfahren. Das heißt eine Zeile vor der aktuellen Zeile. Der Rahmen wird also so aussehen und wir haben nur zwei Zeilen. Der Wert wird also die Zusammenfassung dieser beiden Zeilen sein und er wird 40 sein Das heißt, wir zielen immer auf die Zeilen vor der aktuellen Zeile Okay, lassen Sie uns jetzt mit den anderen Optionen weitermachen , um alles über den Frame zu verstehen. Also definieren wir auf diese Weise Zeilen zwischen unbegrenzter vorhergehender und der Unbounded Previous wird also die erste Zeile in der Tabelle oder im Fenster sein die erste Zeile in der Tabelle oder im Fenster Es wird also so statisch sein. Es wird der erste Januar sein. Nehmen wir an, wir befinden uns im März in dieser aktuellen Reihe. Das Fenster oder die Teilmenge wird so aussehen. Allerdings drei Zeilen und die Summe davon wird 60 sein Jetzt, wo eine Skala zur nächsten übergeht, wird sie die erste Grenze festlegen. Es wird immer auf Januar zeigen und die Teilmenge wird etwas größer sein , bis wir die letzte Grenze erreichen, und damit haben wir die Teilmengen, die ganzen Zeilen Dadurch erhalten wir eine wirklich große Flexibilität bei der Definition der Teilmenge und der Art und Weise , wie sich die Teilmenge durch das Fenster verschiebt verschiebt Okay, jetzt haben wir einfach Spaß, also spielen wir einfach mit den Grenzen herum Wir müssen nicht immer die aktuelle Zeile verwenden. So können wir hier in dieser Definition zum Beispiel Zeilen zwischen einem Vorgang und einem folgenden verwenden. Wir nehmen also die aktuelle Zeile überhaupt nicht in die Grenzen auf. Sagen wir noch einmal, unsere aktuelle Reihe wird im März sein. Ein Verfahren wird also im Februar und ein weiteres im April stattfinden. Damit wird unser Rahmen aus drei Reihen bestehen, lassen Sie mich das holen, und die Summe dieser Zeilen wird ungefähr 45 sein Damit werden, wie Sie sehen können, die Grenzen eine fortlaufende und eine nachfolgende sein, es sollte also nicht immer die aktuelle Zeile sein Ordnung, ich glaube, du verstehst es jetzt schon, was die letzte Option sein Wir werden alles haben. Die Definition des Rahmens besteht also aus Zeilen zwischen unbegrenztem Fortfahren und Unbegrenztem , was wir hier haben werden Das unbegrenzte Verfahren wird Januar sein, und das uneingeschränkte Und jetzt wird der Rahmen alles sein, alle Reihen. Und es spielt keine Rolle, wo wir mit der aktuellen Zeile sind? Es wird immer eine feste Teilmenge sein. Es wird also immer alles sein. Also, ob wir hier drüben oder im Februar oder März sind, werden wir alle Zeilen in Betracht ziehen. Und der Gesamtumsatz davon wird 135 sein. Wir werden also für alle Zeilen genau die gleichen Ergebnisse für alles erhalten . Also, ich denke, es ist nicht so kompliziert, oder? Wir müssen nur die Grenzen angeben, und dann hängt die Berechnung vom Rahmen der Teilmenge der Daten ab Okay, Leute, lasst uns jetzt zur Skalierung zurückkehren und mit dem Üben beginnen, um zu verstehen, wie der Rahmen funktioniert Also lasst uns ein Fenster wie dieses definieren. Bei einigen Verkaufs- und Fensterdefinitionen wie dieser teilen wir die Daten nach Bestellstatus auf, und sagen wir, wir werden sie nach Bestelldatum sortieren. Definieren wir einen Rahmen wie diesen. Rose zwischen dem aktuellen Troll und zwei nachfolgenden. Geben wir ihm einen Namen, Gesamtumsatz. Gehen wir hin und führen es aus. Schauen wir uns jetzt die Daten an. Sie sehen, dass die Skala unsere Ergebnisse in zwei Abschnitte unterteilen kann , zwei Fenster, die geliefert und geformt werden. Sie können sehen, dass die Daten nach dem Bestelldatum sortiert sind. Wie Sie hier sehen können, können wir zum Beispiel den Status „Geliefert“, den ersten am 10. Januar und so weiter sehen . Dann der dritte Teil, wir haben in jedem Fenster einen Rahmen definiert. Nehmen wir zum Beispiel den ersten. Das ist die aktuelle Zeile. Wir sagen, der Frame befindet sich zwischen der aktuellen Zeile und den beiden folgenden Ordnungen. Das bedeutet, dass der Umfang so aussehen wird. Zehn plus 20, 25, es können 55 sein. Es ist auch interessant, hier den letzten Datensatz jedes Fensters zu überprüfen . Nehmen wir nun dieses Fenster hier drüben und der letzte Datensatz wird Nummer sieben sein, diese Reihenfolge. Nehmen wir an, das ist der aktuelle Rekord. Wir sagen den Rahmen zwischen dem aktuellen Datensatz und den beiden folgenden. Da es sich jedoch um den letzten Datensatz dieses Fensters handelt, werden die nächsten beiden Befehle nicht berücksichtigt da diese beiden Befehle außerhalb des Fensters liegen, und deshalb haben wir hier 30 und sq hat nicht all diese Werte zusammengefasst Wir haben es also 30 und danach gibt es nichts mehr. Deshalb werden wir 30 bekommen. Wie Sie sehen können, kann der Frame innerhalb eines Fensters berechnet werden, sodass nichts außerhalb dieses Fensters berücksichtigt wird. So funktioniert der Frame innerhalb von Partitionen. Jetzt möchte ich dir auch ein paar Dinge über die Frames zeigen . Wir können Abkürzungen verwenden, aber wir können sie nur im weiteren Verlauf verwenden. Nehmen wir zum Beispiel an, ich werde die Definition wie folgt ändern, zwei Verfahren. Und Kontrolle. Gehen wir und führen es aus und wir werden diese Ergebnisse erzielen. Wenn Sie die Ergebnisse schnell überprüfen möchten , nehmen wir zum Beispiel diese Reihenfolge unseres Hier, und wir fassen immer die Werte der beiden vorherigen Bestellungen Das bedeutet, dass diese drei Reihenfolgen im Frame enthalten sein werden und die Ausgabe 55 sein wird Jetzt gibt es eine Abkürzung für SQL, aber nur für den Vorgang bei dem wir den Bereich entfernen können, also können wir alles entfernen und es so belassen. Die zweiten Zeilen werden fortgesetzt. Wenn Sie es ausführen, erhalten wir genaue Ergebnisse. Dies ist ein schneller Weg oder eine Abkürzung um ein Fenster zu definieren, aber es funktioniert nur, wenn Sie fortfahren. Wenn ich zum Beispiel hierher gehe und sage, zum Beispiel unbegrenzt, wird es funktionieren, also erhalten wir die Ergebnisse zwischen der unbegrenzten Bearbeitung und der aktuellen Zeile Aber wenn du hierher gehst und sagst, weißt du was? Nehmen wir das unbegrenzte Follow-up, IQ wird sagen, dass ein Fehler vorliegt und dasselbe, wenn Sie das Unbegrenzte entfernen, sagen wir zum Beispiel, ein Follow-up, IQ wird Sie können die Tastenkombination nur zusammen mit dem Vorgang verwenden. Und noch eine letzte Sache zu den Frames, die es macht Es gibt einen Standardrahmen. Wenn Sie keinen Frame verwenden und die Reihenfolge nach verwenden, was passieren kann, also einen Standardrahmen verwenden Wenn Sie das Ergebnis überprüfen, werden Sie das für dieses Fenster hier drüben feststellen Diese Werte sind nicht wie die gesamten Werte der Zellen. Es gibt einen Rahmen, es gibt einen versteckten Rahmen. Der Standardrahmen in Qual wird so aussehen wie diese Rose zwischen unbegrenztem vorhergehendem Bild. Dies ist der Standardrahmen , wenn Sie order by verwenden. Wenn Sie es jetzt einfach ausführen, werden Sie sehen, dass wir die genauen Ergebnisse erhalten. Seien Sie vorsichtig, sobald Sie order by mit den Aggregatfunktionen verwenden , wird es einen versteckten Frame oder einen Standard-Frame wie diesen geben, zwischen der unbegrenzten Fortsetzung und der aktuellen Zeile Das heißt, es gibt drei Möglichkeiten, dieses Szenario-Framework zwischen Embody Proceeding und aktueller Zeile zu erstellen. Schreiben Sie dieses Szenario-Framework zwischen Embody Proceeding und aktueller Zeile zu erstellen es entweder so oder Sie können eine Abkürzung wie diese eine Abkürzung Lass mich es einfach ausführen. Also werden wir das gleiche Ergebnis erzielen oder es einfach komplett entfernen. Wir werden auch dieselben Ergebnisse erzielen. Auch hier funktioniert der versteckte Frame des Standardrahmens nur mit der Reihenfolge nach. Also wenn du zum Beispiel hierher gehst und die Reihenfolge bis aufhebst. Sehen wir uns die Ergebnisse an, das gesamte Fenster wird aggregiert. Lassen Sie mich es also noch einmal auswählen, damit Sie sehen können, dass QL alle Zeilen in den Aggregationen berücksichtigt und wir den Gesamtumsatz für das gesamte Fenster erhalten , sodass kein Frame definiert wird Es kann nur vorhanden sein, wenn Sie order by verwenden. In Ordnung, Freunde. der Rahmen geschlossen ist, haben wir jetzt alle Komponenten behandelt , wie man ein Fenster innerhalb und hinter dem Fenster definiert, und damit auch alles über die Syntax der Fensterfunktionen. 219. 3 6 Fensterregeln: Okay, Leute, jetzt werden wir uns mit den Regeln oder, sagen wir, mit den Einschränkungen der Fensterfunktionen vertraut machen den Regeln oder, sagen wir, mit den Einschränkungen der . Lassen Sie uns also lernen, was Sie bei der Verwendung von Fensterfunktionen nicht tun dürfen. Okay, die erste Regel davon ist, dass Sie die Fensterfunktion nur in der Select-Klausel und auch in der Order-by-Klausel verwenden dürfen . Hier haben wir also wieder das gleiche Beispiel, bei dem wir den Gesamtumsatz anhand des Bestellstatus ermitteln. Wie Sie sehen können, haben wir die Fensterfunktion in der Select-Klausel verwendet , und wir haben einen Fehler nicht richtig verstanden. Jetzt können wir sie auch in der Reihenfolge nach verwenden. Sagen wir „Reihenfolge nach“, lassen Sie uns alles kopieren, aber nicht den Namen. Derby. Wenn ich das ausführe, wird es keine Fehler geben und Q wird es zulassen. Wie Sie sehen, hat sich das Ergebnis nicht geändert. Gehen wir und sortieren es zum Beispiel absteigend. Ich gehe gleich hier absteigend und lass uns ausführen. Jetzt haben wir den Gesamtumsatz mit den höchsten Werten, dann den niedrigsten Werten Da wir die Regel haben, dass wir sie nur in Select and Order By verwenden können, bedeutet das, dass wir keine Fensterfunktionen zum Filtern von Daten verwenden können. Lassen Sie mich Ihnen zum Beispiel zeigen, anstelle von Order by Ware-Klausel Were total sales, sagen wir, größer als 100 sind. Lass uns das ausführen. Wie du siehst, wird Grünkohl sagen, nein, das darfst du nicht tun. Das kannst du nur für Select und Derby tun. Wir dürfen es also nicht zum Filtern von Daten mithilfe der WERE-Klausel verwenden. Und Sie dürfen es auch nicht in der Gruppe verwenden. Also wenn ich eine Gruppe mache und wenn wir die Bedingung hier entfernen. Wenn Sie es also ausführen, erhalten Sie den gleichen Fehler Sie dürfen die Fensterfunktion in der Gruppe nicht verwenden . Also nur beim Derby oder auch in der Select-Klausel. Okay, jetzt zur zweiten Regel Sie können Fensterfunktionen nicht innerhalb einer anderen Fensterfunktion verwenden . Das heißt, Sie können Fensterfunktionen nicht zusammen auflisten. Lassen Sie mich Ihnen zeigen, was ich damit meine. Lassen Sie uns also die Gruppe Pi entfernen. Jetzt sollte alles funktionieren. Lassen Sie uns die gesamte Fensterfunktion hier drüben behalten und sie einfach einrichten. Statt Verkauf werden wir jetzt eine Fensterfunktion in einer anderen Fensterfunktion haben . Wie Sie sehen können, ist dies die Funktion des inneren Fensters, und der Rest der Außenfensterfunktion ist die Funktion des äußeren Fensters. Wenn ich das ausführe, werden Sie sehen, dass die Skala uns sagt, Sie die Fensterfunktion nicht im Kontext einer anderen Fensterfunktion verwenden können . Wir können Sting also nicht mit Fensterfunktionen ausführen. Wie Sie sehen können, ist dies eine weitere Einschränkung für diese Funktionen. In Ordnung. Wenn wir zur dritten Regel oder sagen wir zu einer Info übergehen, kann die Fensterfunktion ausgeführt werden nachdem die Daten mit der WERE-Klausel gefiltert wurden. Lassen Sie uns ein Beispiel haben. Nehmen wir an, ich hätte gerne die gleichen Informationen. Der Gesamtumsatz für jeden Status, aber nur für zwei Produkte, 101 und 102. Gehen wir und machen das. Wir verwenden die WERE-Klausel und geben dann Produkt-ID ein. Wir werden 101 und 102 angeben. Gehen wir und führen das aus. Jetzt können wir sehen, dass wir immer noch zwei Partitionen haben. Eine für die gelieferten Produkte und eine für das Schiff, aber der Gesamtumsatz ist reduziert, weil wir uns nur auf zwei Produkte konzentrieren und die gesamten Datensätze gefiltert haben. So funktioniert Scale: Zuerst wird die Work-Klausel ausgeführt und dann wird die Fensterfunktion berechnet. Das bedeutet zuerst Filtern und dann Aggregationen. Okay, Leute, jetzt kommen wir zur letzten Regel, zur interessantesten, und sie sagt Folgendes Sie dürfen die Fensterfunktion zusammen mit der Groupi-Klausel nur verwenden , wenn Sie dieselben Spalten verwenden Lassen Sie mich erklären, was ich meine, aber zuerst etwas Kaffee Lassen Sie uns die folgende Aufgabe haben, und sie besagt, die Kunden anhand ihres Gesamtumsatzes zu ordnen. Nun, es klingt wirklich einfach, aber wenn Sie es überprüfen, haben Sie hier zwei Berechnungen. der ersten müssen Sie die Kunden einordnen, und bei der zweiten Berechnung handelt es sich um eine Aggregation Sie müssen den Gesamtumsatz für jeden Kunden ermitteln. Also werde ich Ihnen Schritt für Schritt zeigen wie ich diese Aufgaben normalerweise löse. Lassen Sie uns nun den Gesamtumsatz überprüfen. Es ist eine Aggregation, richtig, also können wir die SM-Funktion verwenden, und diese Funktion ist sowohl in Gruppe I als auch in der Fensterfunktion verfügbar sowohl in Gruppe I als auch in der Fensterfunktion Im Moment werde ich mich also für die Gruppe I entscheiden, und das liegt daran, dass die Aufgabe sehr einfach ist Wir müssen keine weiteren Details angeben, richtig. Es dreht sich also alles um Aggregationen. Warum also nicht die Groupi verwenden? Nun zum ersten Teil, in dem wir die Kunden einordnen müssen. Wir können die Rank-Funktion nicht mit den Groupi verwenden, oder? Gruppe Pi verwendet nur Aggregationen. Hier sind wir also gezwungen, die Fensterfunktion zu verwenden. Das heißt für den Rang, ich werde die Fensterfunktion für den Gesamtumsatz verwenden. Ich werde eine Gruppe i verwenden. Lassen Sie uns das jetzt Schritt für Schritt tun. Also müssen wir zuerst den Gesamtumsatz für jeden Kunden ermitteln , indem wir die Gruppe verwenden? Es ist sehr einfach. Also werde ich einfach all diese Dinge in unseren ausgewählten Aussagen entfernen. Wir brauchen die Kundennummer und dann brauchen wir hier keine Fensterfunktion. Und dann, nach diesem F, werden wir eine Gruppenkunden-ID haben. Jetzt gruppiere ich einfach die Kunden und finde die Summe aller Verkäufe Gehen wir und führen das aus. Jetzt werden wir in den Ergebnissen sehen, wir vier Kunden haben, dass wir vier Kunden haben, und deshalb haben wir vier Reihen, und wir haben auch den Gesamtumsatz. Nehmen wir an, die Hälfte der Aufgabe ist bereits richtig gelöst. Nun, was fehlt, ist , dass wir ein Ranking erstellen müssen. Also lass uns das bauen. Im zweiten Schritt werden wir die Rank-Funktion verwenden, und dafür können wir ein Fenster definieren. Und im Inneren werden die Daten überhaupt nicht partitioniert , da sie bereits gruppiert sind. Also, was werden wir tun? Überbestellung von. Die Rangfunktion benötigt immer eine Reihenfolge nach, reden Sie nicht darüber. Wir können später darüber sprechen. Jetzt ordnen wir die Daten auf der Grundlage des Gesamtumsatzes an. Das bedeutet die Summe der Verkäufe. Also was wir tun werden, lassen Sie uns das einfach kopieren und hinter der Bestellung ablegen. Und jetzt müssen wir uns entscheiden, ob wir aufsteigen oder absteigen Es wird absteigend sein, also zuerst der höchste Umsatz und dann der Also, wie Sie sehen können, haben wir jetzt einen Rang. Kunden, und wir haben jetzt zusammen mit der Gruppe Pi eine Fensterfunktion. Lassen Sie uns das jetzt entschuldigen und schauen, ob Q das zulässt. Lassen Sie es uns ausführen und wie Sie sehen können, führt Qu es aus, und wir werden den Rang für jeden Kunden ermitteln Der dritte Kunde hat den höchsten Gesamtumsatz, dann der Kunde Nummer eins und der letzte Kunde wird Kunde Nummer zwei mit dem niedrigsten Gesamtumsatz sein Kunde Nummer zwei mit dem niedrigsten Gesamtumsatz Ordnung, wir lösen die Aufgaben und haben die Kunden jetzt anhand ihres Gesamtumsatzes eingestuft. Wie Sie sehen können, erlaubt Ihnen SQL, Fensterfunktion zusammen mit der Gruppe zu verwenden, aber nur mit einer Regel. Alles, was Sie innerhalb der Fensterfunktion verwenden , sollte Teil der Gruppe Pi sein. Zum Beispiel erfüllen wir die Regel, weil wir die Summe der Verkäufe verwenden und die Summe der Verkäufe Teil der Gruppe ist. Wenn ich gehe, spreche ich die Regel einfach verrückt aus, indem ich die Summe verwende, einfach die Verkäufe verwende Wenn ich also einfach die Summe entferne und nur die Umsätze verwende, lasse ich das nicht zu, weil der Umsatz nicht zur Gruppe Pi gehört Wie du siehst, ist k diesbezüglich sehr streng. Wenn Sie alles in einer Abfrage verwenden möchten , ohne Unterabfragen usw. zu verwenden, müssen Sie genau dieselben Spalten verwenden. Wenn ich zum Beispiel hierher gehe und nicht zum Vertrieb, verwende ich die Kundennummer. Da die Kunden-ID Teil der Gruppe ist , kann Scale dies zulassen. Seien Sie also vorsichtig , wenn Sie die Fensterfunktion zusammen mit der Gruppe Pi verwenden. Solange Sie dieselben Spalten verwenden, wird nichts schief gehen, und Qual erlaubt es Okay, jetzt gehe ich einfach und repariere das , lass es uns ausführen Nun, wie Sie sehen können, ist es wirklich einfach, wenn Sie diese Schritte befolgen. Erstellen Sie zunächst die Abfrage mit der Gruppe Pi. Denken Sie nicht an die Fensterfunktion. Erstellen Sie einfach die Gruppe Pi und dann den nächsten Schritt, den letzten, definieren und erstellen Sie die Fensterfunktion. Damit können Sie wirklich nette analytische Anwendungsfälle mit einer einfachen Abfrage lösen analytische Anwendungsfälle mit , ohne dass Sie Unterabfragen usw. erstellen müssen Sie können die Gruppe Pi zusammen mit den Fensterfunktionen verwenden . Ordnung, Leute. Also das sind die vier Regeln für die Funktionen des SQL-Fensters. 220. 3 7 Fenster-Zusammenfassung: Ordnung, Freunde. Lassen Sie uns nun eine kurze Zusammenfassung der Funktionen des Skalenfensters machen Fangen wir mit der Definition an. Wir werden Berechnungen wie Aggregationen auf einer Teilmenge von Daten durchführen Berechnungen wie Aggregationen auf einer Teilmenge von Daten ohne dabei die Detailtiefe zu verlieren Das bedeutet, dass wir Aggregationen durchführen können und gleichzeitig die Details nicht verlieren Nun, es gibt natürlich eine große Ähnlichkeit zwischen der Fensterfunktion und der Gruppe I. Aber der Hauptunterschied besteht darin, dass Fensterfunktionen sehr mächtig und dynamisch sind Verglichen mit der Gruppe I. Wir haben viel mehr Funktionen als die Gruppe. Aber wenn Sie jetzt Datenanalysen durchführen und einen fortgeschrittenen Anwendungsfall haben, müssen Sie die Fensterfunktion verwenden. Es ist eher für komplexe und fortgeschrittene Datenanalysen geeignet . Wenn Sie andererseits eine einfache Frage haben, einfache Datenanalysen, können Sie die Aggregatfunktionen mithilfe der Gruppe Pi verwenden. Natürlich können Sie sie in derselben Abfrage verwenden . In derselben Auswahl. Sie können die Gruppe Pi zusammen mit der Fensterfunktion mit nur einer Regel mischen , Sie müssen dieselben Spalten verwenden. Der erste Schritt besteht natürlich darin, die Gruppe und später die Fensterfunktion in derselben Abfrage auszuführen. Nun zum nächsten Punkt zu den Fensterkomponenten Wir haben zwei Hauptkomponenten. Die erste ist die Fensterfunktion und der zweite Teil ist die Fensterdefinition unter Verwendung der Over-Klausel. In der Over-Klausel können wir drei Dinge definieren. Wenn Sie die Daten teilen möchten, um Fenster zu erstellen, können Sie die Partition von verwenden. Im zweiten Abschnitt haben wir die Reihenfolge nach der Ihre Daten sortiert werden, und im letzten Teil können Sie eine Teilmenge von Daten angeben, z. B. einen Rahmen innerhalb jedes Fensters Gehen wir nun zum letzten Teil über. Wir haben Regeln für die Funktionen des SQL-Fensters. Die erste Sache ist , dass Sie, wenn Sie zwei Fensterfunktionen oder mehrere Fensterfunktionen haben , diese nicht miteinander verschachteln können. Sie müssen mehrere Unterabfragen verwenden. Der nächste Punkt ist , dass Sie die Fensterfunktion nur in der Select- und der Order-by-Klausel verwenden können Fensterfunktion nur in der Select- und der Order-by-Klausel Sie können das Fenster beispielsweise nicht zusammen mit der Ware-Klausel verwenden , um die Daten zu filtern. Apropos Filtern von Daten, wie SQL die Fensterfunktion ausführt. Es ist immer, nachdem SQL die Daten gefiltert hat. Ordnung. Das sind die grundlegenden Dinge über die SQL-Fensterfunktion. Ordnung, damit haben Sie die Grundlagen der Scale-Fensterfunktionen behandelt Grundlagen der Scale-Fensterfunktionen Was sind Fensterfunktionen? Warum brauchen wir die Syntax, die Hauptkomponenten. wir nun zum nächsten über und lernen, Gehen wir nun zum nächsten über und lernen, wie Sie Ihre Daten mithilfe der Fenster-Aggregatfunktionen aggregieren. Hier haben wir fünf Funktionen, damit wir die Syntax, ihre Funktionsweise, die Anwendungsfälle und alles andere verstehen können die Anwendungsfälle und alles 221. 4 1 win aggr what is: Hallo Freunde, wir werden jetzt lernen, wie Sie Ihre Daten mithilfe von fünf verschiedenen Fenster-Aggregatfunktionen Ihre Daten mithilfe von fünf aggregieren können Wir müssen die Summe, den Durchschnitt, min, max. zählen. Und wie immer müssen wir zuerst das Konzept dahinter verstehen. Danach werden wir über die Syntax sprechen und die wichtigsten Anwendungsfälle behandeln , die ich aus meinen realen Projekten gesammelt habe. Lassen Sie uns nun zunächst verstehen, warum sie Aggregatfunktionen genannt werden. Also lass uns gehen. Okay, Leute. Nehmen wir an, dass wir in unseren Daten die folgenden Informationen haben. Wir haben die Monate und die Verkäufe. Wenn Sie nun irgendwelche Aggregatfunktionen in SQL anwenden , was passieren kann, dass SQL alle Zeilen des Fensters oder die gesamten Daten durchsucht und mit der Aggregation der Daten beginnt Das bedeutet, dass SQL Ihnen im Ergebnis in der Ausgabe einen einzigen aggregierten Q wird all diese Werte zusammenfassen, und in der Ausgabe werden Sie beispielsweise herausfinden, dass hier der Gesamtumsatz 175 betragen wird, oder Sie können den Durchschnitt verwenden oder die Daten zählen und so weiter Die Aggregatfunktionen werden also am Ende einen aggregierten Wert für ein Fenster oder für die gesamten Daten liefern einen aggregierten Wert für ein Fenster oder für die gesamten Lassen Sie uns nun einen kurzen Überblick über die Syntax aller Aggregatfunktionen geben Die meisten von ihnen folgen derselben Regel. Zuerst müssen wir wie üblich den Funktionsnamen definieren, und in diesem Beispiel haben wir den Durchschnitt. Dann zum nächsten Teil, in dem wir auch den Ausdruck definieren müssen. Wir können es nicht leer lassen. Hier verwenden wir den Umsatz und die zweite Regel für alle Funktionen außer der Anzahl Der Datentyp dieses Feldes sollte eine Zahl sein. Und das macht natürlich Sinn, oder? Wir können den Durchschnitt des Vornamens von Kunden oder ähnlichem nicht finden . Also müssen wir eine Zahl definieren. Dann müssen wir als Nächstes den Rahmen definieren. Wir haben also die Partition Pi, und sie ist optional. Also könntest du es benutzen oder lassen, es hängt davon ab. Und beim nächsten Mal haben wir die Reihenfolge Pi, auch das ist optional. Es ist kein Muss oder Erfordernis, also kannst du es benutzen oder lassen. Das bedeutet, dass die gesamte Definition des Fensters für die Aggregatfunktionen leer sein könnte. Schauen wir uns alle Funktionen an, sodass wir den Mittelwert der Zählung haben. Und wie Sie sehen können, akzeptiert nur die Zählung alle Datentypen als Ausdruck oder Argumente. Alle anderen erfordern, dass Sie eine Zahl als Datentyp haben. Alle Funktionen, die Partition nach, sind optional, das Gleiche gilt für Order by und Frame, also ist hier alles optional. Nun, was wir damit machen werden, wir werden uns eingehend mit jeder dieser Funktionen befassen , um zu verstehen, wie sie funktionieren, welche Anwendungsfälle es gibt, und natürlich werden wir sie in Scull üben Also werden wir mit der ersten mit der Anzahl der Funktionen beginnen Anzahl der Funktionen 222. 4 2 Gewinn-Aggr-Zahl: Okay, was ist eine Kontofunktion? Es ist wirklich einfach. Es wird die Anzahl der Zeilen in jedem Fenster zurückgeben . Es wird Ihnen helfen zu verstehen, wie viele Zeilen Sie in jeder Teilmenge von Daten haben Lassen Sie uns nun verstehen, wie SQL mit dieser Funktion funktioniert Ordnung, jetzt haben wir wieder dieses sehr einfache Beispiel für die Bestellungen und wir haben die folgenden Informationen. Wir haben die Produkte und den Verkauf. Und jetzt wollen wir eine sehr einfache Aufgabe lösen. Wie viele Bestellungen haben wir für jedes Produkt? Um das Problem zu lösen, können wir die Funktion count wie folgt verwenden. Wir können also zählen sagen, und dann übergeben wir dafür ein Argument oder einen Ausdruck, den Stern. Damit sagen wir qual, go und count, wie viele Zeilen wir in unserer Tabelle haben, aber wir haben eine Fensterdefinition wie diese Über Partition Pie-Produkte. Was soll ich nun tun? Gehen wir los und teilen die Datensätze in zwei Partitionen Wir werden eine Partition für die Mützen und eine weitere für die Handschuhe Mit dieser Qual haben wir unsere Daten in Windows vorbereitet und wir sind bereit, Aggregationen durchzuführen Wie viele Zeilen haben wir also in jedem Fenster? Es werden drei sein. Also für dieses Fenster werden es drei Reihen sein, und auch für das nächste Fenster haben wir drei Reihen, also können wir drei, drei und drei haben. Es ist sehr einfach, richtig, Leute. Wir ermitteln nur die Anzahl der Zeilen in jedem Fenster. Aber jetzt bei den Aggregatfunktionen müssen wir mit den Nullwerten sehr vorsichtig sein. Wie Sie hier sehen können, geben wir beim Zählstern nichts über den Umsatz an. Wir sagen also nur, die Anzahl der Zeilen zu ermitteln. Das bedeutet also, dass Q L die Nullen einfach als eine Zeile zählt. Das heißt, wenn wir den Stern als Argument für die Funktion Counts verwenden , die Null keinen Einfluss Egal, ob wir Nullen oder Nüsse haben, wir zählen nur, wie viele Zeilen wir in unseren Daten haben Aber in einigen Szenarien sollten wir die Nullen in unserer Zählung ignorieren Nehmen wir zum Beispiel an, ich würde gerne zählen, wie viele Verkäufe wir mit jedem Produkt haben. Das heißt, wenn wir Nullen haben, sollten sie nicht gezählt werden erfüllen Was werden wir nun tun, um diese Aufgabe zu Wir können anstelle von Stern hier drüben den Außendienst verwenden. Damit sagen wir es jetzt SQL. Zählen Sie nicht einfach blind, wie viele Zeilen wir in jedem Fenster haben Sie sollten mit den Werten sehr vorsichtig sein. Finden Sie heraus, wie viele Verkäufe wir in jedem Fenster haben. Lassen Sie uns jetzt sehen , was passieren kann. Für das erste Fenster haben wir drei Verkäufe, also haben wir drei Werte. Die Anzahl der Zeilen ist also korrekt. Aber für den nächsten , wie viele Verkäufe haben wir? Wir haben zwei. Wir haben also diesen Verkauf und dann die 70, aber der letzte ist null, also wird er nicht mitgezählt. Es würde ignoriert werden. Deshalb geben wir in der Ausgabe den Wert zwei ein. Wir haben zwei Verkäufe. Sie können sehen, dass sich das Ergebnis geändert hat und wir jetzt empfindlicher auf Nullwerte reagieren. Seien Sie vorsichtig, was Sie für die Zählung angeben? Wenn Sie einen Spaltennamen wie diesen verwenden, werden die Nullen ignoriert Aber wenn Sie einen Stern haben, wird es einfach herausfinden, wie viele Zeilen wir in jeder Partition haben Wenn Sie nun das Ergebnis Seite an Seite vergleichen, können Sie das sehen. Wenn Sie in der Zählfunktion eine Spalte angeben, wird sie bei Nullen empfindlich sein wird sie ignorieren und sie nicht in den Aggregationen verwenden Deshalb haben wir hier nur zwei Zeilen. Aber wenn Sie den Stern in der Zählfunktion verwenden , was passiert dann? Die Waage geht einfach los und zählt es. Wir werden die Anzahl der Zeilen herausfinden , die wir in unserer Tabelle haben. Und es gibt noch eine Möglichkeit, dasselbe hier auf der linken Seite zu tun. Sie können anstelle von Stern auch einen verwenden. Sie könnten es also irgendwo finden , dass die Leute zuerst zählen und dann dieselbe Fensterfunktion verwenden , und wir werden genau die gleichen Ergebnisse erhalten. Die Nullen würden also gezählt und nicht ignoriert. Also jetzt fragst du mich vielleicht, welchen soll ich den einen oder den Stern nehmen? Nun, ich würde sagen, es spielt keine Rolle. Wir erzielen die gleichen Ergebnisse. Und wenn Sie über die Leistung nachdenken, finde ich kaum Unterschiede zwischen ihnen. Sie können beide ausprobieren und bei dem bleiben , der Ihnen eine bessere Leistung bietet. Jetzt haben wir einen Sonderfall für die Zählfunktion im Vergleich zu allen anderen Aggregatfunktionen. Sie erlaubt jeden Datentyp. Das heißt, wir können Zahlen verwenden, wir können Zeichen, Daten usw. verwenden. Das heißt, wir können so etwas wie die Produkte für die Zählung angeben , anstatt die Verkäufe. Also können wir hier rüber gehen und Produkte sagen. Und es wird zählen, wie viele Zeilen wir für die Produkte haben. Also werden es hier drüben drei sein. Und da wir hier keine Nullen haben, wird es so zählen Wir haben also drei Reihen. Und seien Sie vorsichtig, wir zählen nicht die eindeutigen Zeilen. Wir zählen nur die Zeilen , die wir in unseren Daten haben. Das wird also nicht als eins gezählt, und auch das wird nicht eins sein. Also haben wir das Dreifache der Mützen. Deshalb haben wir hier. Drei. Okay. Jetzt haben wir also dieses sehr einfache Beispiel. Ermitteln Sie die Gesamtzahl der Bestellungen. Das ist eine sehr einfache Aufgabe. Um herauszufinden, wie viele Zeilen, wie viele Wiederholungen, haben wir in der Tabelle Reihenfolgen. Also lass uns gehen und es lösen. Lassen Sie uns also damit beginnen, einfach Sterne aus der Tabelle auszuwählen , ohne so etwas. Wie Sie sehen können, haben wir zehn Bestellungen. Es ist sehr einfach. Es ist auch sehr einfach. Aber jetzt nehmen wir an, Sie haben Tausende oder Millionen von Zeilen. Sie können es nicht auf diese Weise tun, indem Sie einfach die Zeilen überprüfen. Was Sie tun werden, Sie werden die Funktion count verwenden. Also können wir hier rüber gehen und Counts, Star sagen , und dann geben wir ihr einen Namen, Gesamtzahl der Bestellungen. Also lass uns gehen und es ausführen. Wie Sie sehen können, haben wir nur einen Datensatz, einen Wert, wir sehen keine weiteren Details. Wir haben die zehn Bestellungen erhalten, das ist also die Gesamtzahl der Bestellungen. Das ist sehr hilfreich, um den Inhalt Ihrer Daten zu verstehen. Das nennen wir Gesamtanalyse. Oder sagen wir, Sie haben die wichtigsten Zahlen über Ihr Unternehmen. Zum Beispiel, wie viele Bestellungen wir haben, wie viele Kunden, Produkte , Mitarbeiter usw. Diese großen Zahlen können uns helfen, unser Geschäft zu verfolgen und zu verstehen, wie gut wir mit den Bestellungen und mit den Kunden abschneiden und so weiter. Das sind die Grundlagen der Berichterstattung. Lassen Sie uns nun unsere Aufgabe erweitern, indem wir sagen, dass Sie Details wie die Bestellnummer und die Bestelldaten angeben müssen. Gehen wir also hin und machen das. Wählen Sie also die Bestellnummer und die Bestelldaten aus. Und jetzt können wir das natürlich nicht so machen. Lass mich es einfach ausführen. Wir werden eine Fehlermeldung erhalten , da wir hier unterschiedliche Detaillierungsgrade in unserer Auswahl haben. Um das zu lösen, was wir tun werden, werden wir die Over-Klausel verwenden und damit eine Skala angeben. Das ist eine Fensterfunktion. Also lass uns jetzt gehen und es ausführen. Damit können Sie also sehen, dass wir die Aufgabe gelöst haben. Wir haben Details. Wir haben die Bestellnummer oder die Daten. Dies ist also die höchste Detailebene , da wir die Bestell-ID haben. Außerdem haben wir die höchste Aggregationsebene. Wir haben die Gesamtzahl der Bestellungen in der gesamten Tabelle Lassen Sie uns jetzt weitermachen und mehr Personal für unsere Aufgabe hinzufügen. Sagen wir das. Wir wollen die Gesamtzahl der Bestellungen ermitteln, aber für jeden Kunden. Das bedeutet, dass wir dieses Mal unsere Daten nach Kunden aufteilen müssen. Also lass uns das machen. Wir können auch eine Fensterfunktion verwenden, also Sterne zählen. Außerdem müssen wir die Daten mithilfe von Partition nach teilen. Und wir werden die ausgefüllte Kundennummer verwenden. Nennen wir es also Bestellungen von Kunden. Und ich würde auch gerne die Kundeninformationen in der Anfrage sehen . Deshalb werde ich es hinzufügen. Ordnung. Also das ist alles. Gehen wir und führen es aus. Wie wir bereits zuvor gelernt haben, Equal zuerst los und teilt die Daten auf. Das heißt, wir haben vier Kunden. Wir werden vier Fenster bekommen. Das erste Fenster wird für die Kundennummer Nummer eins sein. Und wie Sie sehen können, haben wir drei Reihen. Deshalb haben wir hier drei Bestellungen. Und das Gleiche gilt für Kunde zwei, wir haben drei Bestellungen, Kunde drei, drei Bestellungen, aber nur der letzte Kunde, die Kundennummer vier, wir haben nur eine Zeile und eine. Wenn Sie sich nun die Gesamtzahl der Bestellungen und die Bestellungen der Kunden ansehen , können Sie sehen, dass wir jetzt keine Gesamtanalyse durchführen. Wir führen einen Vergleich zwischen verschiedenen Kategorien durch. Und in diesem Beispiel ist die Kategorie natürlich die Kunden. Und damit können wir auch das Verhalten unserer Kunden verstehen . können Sie also sehen. Wir haben drei Kunden, die genau die gleiche Anzahl an Bestellungen haben. Sie sind sich also sehr ähnlich, aber wir haben ein Extrem, nämlich die Kunden-ID Nummer vier. Dieser Kunde hat nur eine Bestellung, also ist er der einzige Kunde, der sich anders verhält als alle anderen Kunden. Sie sehen also, mit einer sehr einfachen Abfrage können wir jetzt unser Geschäft analysieren und das Verhalten unserer Kunden verstehen . Wenn Sie also die Daten nach Partitionen aufteilen und dabei Zählwerte verwenden, können Sie die Daten nun miteinander vergleichen. Ordnung. Also lass uns jetzt weitermachen. Als Nächstes können wir die Sonderfälle verstehen denen wir die Funktion count haben. Jetzt haben wir also diese sehr einfache Aufgabe, es heißt, die Gesamtzahl der Kunden zu ermitteln, und zusätzlich müssen wir alle Kundendaten angeben. Also ich denke, es ist sehr einfach zu lösen, was wir tun werden? Wir werden Star auswählen, da wir alle Informationen von Kunden von Vertriebskunden benötigen . Schauen wir uns das einfach mal an. Also, wir haben fünf Kunden und die Funktion ist, Sterne über zu zählen. Und wir müssen die Daten nicht teilen, da wir die Gesamtzahl der Kunden für die gesamte Tabelle ermitteln müssen , und es wird die Gesamtzahl der Kunden sein. Also nichts Neues. Das ist es. Wir haben fünf Kunden. Nun, wie wir bereits gelernt haben, wenn Sie den Stern an die Zählfunktion weitergeben, was Sie sagen, um zu skalieren, gehen und zählen, wie viele Zeilen wir in der Tabelle Kunden haben. Die Waage geht einfach los und fängt an zu zählen. Ich würde sagen, wir haben fünf Kunden in fünf Reihen. Es spielt keine Rolle , ob wir Nullen in unseren Daten haben , wie im Nachnamen oder in der Es wird nur die Anzahl der Zeilen gezählt. Nehmen wir nun an, wir haben die folgende Aufgabe. Es wird sagen, finde die Gesamtzahl der Ergebnisse für. Was wir also für diese Aufgabe brauchen , ist herauszufinden, wie viele Punkte in unseren Daten enthalten sind. Wie Sie sehen können, haben wir etwa vier Punkte, aber der letzte Kunde hat keine Punktzahl, also haben wir sie als alle. Das Ergebnis sollte also vier sein, wir können jetzt nicht gehen und den Stern dafür verwenden , weil wir fünf bekommen werden. Wir müssen gehen und die Punkte zählen. Mal sehen, wie wir das machen können. Wir können auch zählen. Aber dieses Mal werden die Partitur und die Definition Partitur und die Definition des Fensters leer sein. Also Gesamtpunktzahlen, und los geht's und das Ganze ausführen. Jetzt können wir in den Ergebnissen sehen, dass wir vier Punkte erhalten haben, was sehr korrekt ist, weil Equal die Null und Squal ignoriert hat und sich nur auf eine Spalte konzentriert uns also auf diese Werte konzentrieren, werden die Nullen Das ist wirklich großartig, um die Qualität Ihrer Daten zu überprüfen Nehmen wir also an, dass Sie in Ihren Daten keine Jahreszahlen erwarten Anstatt also manuell die gesamten Aufzeichnungen durchzugehen, können Sie auf diese Weise die Gesamtzahl der Kunden ermitteln Und dann können Sie die Gesamtzahl der Punkte zählen und sehen, dass es einen Unterschied gibt. ich einfach die Daten überprüfe, kann ich sagen: Weißt du was? Wir haben eine Null, ohne jeden Datensatz in unseren Daten zu überprüfen. Damit können wir die Qualität unserer Daten überprüfen und sehr schnell verstehen, wie viele Nullen wir in der Feldpunktzahl haben, und Sie können dasselbe tun, zum Beispiel für den Vornamen Zeig es dir. Ich werde einfach diesen, sagen wir, den Vornamen kopieren. Sagen wir eigentlich Land. Also werde ich mich für das Land entscheiden. Lassen Sie uns also das Land mit allen Ländern betrachten. Gehen wir also hin und führen das aus. Wenn Sie jetzt das Ergebnis überprüfen, können Sie sehen, dass wir fünf Zeilen mit dem Land haben. Skala wird sich auf die Länder konzentrieren und sie wird keine Nullen finden Wir haben hier also vollständige Daten. Wir haben keine Nullen , weil die Gesamtzahl der Kunden der Gesamtzahl der Werte innerhalb des Landes entspricht Gesamtzahl der Werte innerhalb des Landes Und ich kann sofort feststellen die Datenqualität des Landes sehr gut ist. In Ordnung. Nun noch etwas zu der Zählfunktion , die wir zuvor gelernt haben. Wir können entweder einen Stern oder einen verwenden, Wir können entweder einen Stern oder einen verwenden um zu zählen, wie viele Zeilen wir haben? Lass es uns einfach versuchen. Ich werde es einfach duplizieren. Und anstatt einen Stern zu haben, lass uns einen haben. Ich werde ihm nur einen Namen geben . Hier wird es eins sein und du bist Star. Also lass uns gehen und es ausführen. Wenn Sie also die Ausgabe überprüfen, haben wir genau identische Ergebnisse erhalten. Es gibt also keinen Unterschied zwischen diesen beiden Abfragen. Es liegt an Ihnen, Sie können es ausprobieren und die Leistung überprüfen. Normalerweise nehme ich den Stern statt einen. Okay, jetzt werden wir über einen sehr wichtigen Anwendungsfall für die Anzahl der SQL-Fensterfunktionen sprechen einen sehr wichtigen Anwendungsfall für die Anzahl der SQL-Fensterfunktionen , die ich in meinen realen Projekten häufig verwende. Die Daten, die wir für die Datenanalyse verwenden haben normalerweise eine schlechte Datenqualität. Und wenn wir diese Datenqualitätsprobleme nicht finden und sie vor der Analyse nicht bereinigen, werden wir schlechte Ergebnisse und schlechte Analysen liefern, was zu schlechten Entscheidungen führen kann. Ein sehr häufiges Problem mit der Datenqualität , auf das Sie in Ihrem Projekt oder Ihren Daten stoßen könnten , ist das Vorhandensein von Duplikaten Duplikate sind wirklich schlecht für die Datenanalyse. Um also das Duplikat in unseren Daten zu entdecken oder, sagen wir, zu identifizieren, können wir die Qual Window-Funktion count verwenden Gehen wir nun zu einigen Beispielen . Jetzt heißt es in der Aufgabe: Prüfen Sie, ob die Tabellenreihenfolge doppelte Zeilen enthält . Also, wie werden wir das machen? Wenn wir uns die Tabellenbestellungen hier ansehen, können wir sehen, dass es viele Bestellungen gibt, aber wie findet man die Duplikate heraus Nun, der erste Schritt besteht darin, zu verstehen, was der Primärschlüssel der Tabellenbestellungen ist Was wir normalerweise tun, ist, das Datenmodell zu überprüfen, falls es eines gibt. Für diesen Kurs haben wir zum Beispiel das folgende Datenmodell, und wir können sehen, dass es definiert ist, dass die Bestell-ID der Primärschlüssel für die Bestellungen ist. Die Produkt-ID ist der Primärschlüssel für die Produkte. Das heißt, für unsere Tabelle, die Bestellungen, haben wir die Bestell-ID als Primärschlüssel, und sie sollte eindeutig sein. Es sollte keine Doppelkinder enthalten. Gehen wir jetzt zu unseren Daten. Und überprüfen Sie die andere ID Wenn Sie sich nur die Daten ansehen, können Sie feststellen, dass wir keine Duplikate haben , alle sind einzigartig Wir haben also eins, zwei, drei, vier und so weiter. Aber in echten Projekten können Sie das natürlich nicht so machen. Sie müssen eine Abfrage erstellen, um herauszufinden, ob der Primärschlüssel eindeutig ist. Aber jetzt könnten wir sagen, dass die Primärschlüssel normalerweise eindeutig sind, weil wir sie in der DDL in den Regeln für den Aufbau der Tabelle definieren können der DDL in den Regeln für den . Nun, das stimmt Wenn du es so hast, musst du kein Dublicate finden Aber normalerweise exportieren wir bei der Datenanalyse viele Dateien und viele Daten in eine zusätzliche Datenbank, und wir erstellen keine solchen Regeln Um nun die Qualität der Primärschlüssel zu überprüfen , die Sie von der Quelle erhalten, können wir die Zählfunktion verwenden. Also lass uns gehen und es bauen. Ich wähle einfach zuerst die Bestellnummer als Detail aus, und jetzt gehen wir wie folgt vor. Also zählen und dann mit dem Stern beginnen und los geht's und definieren wir das Fenster. Also wird es partitioniert nach, und hier wird das Feld der Primärschlüssel sein. Also die Bestellungs-ID. Ich überprüfe gerade die Qualität dieses Feldes. Es sollte keine Doppelgänger enthalten. Und jetzt gehen wir los und geben ihm einen Primärschlüssel für die Namensprüfung Also jetzt erwarte ich, dass das Ergebnis maximal eins sein sollte. Das bedeutet, dass wir für jeden Primärschlüssel eine Zeile haben, und das bedeutet auch, dass er einzigartig ist. Wenn Sie mehr als einen haben, bedeutet das, dass wir Duplikate haben. Gehen wir und führen die Abfrage aus. Wie Sie in den Ergebnissen sehen können, erhalten wir für jeden Primärschlüssel einen. Das ist großartig. Das bedeutet, dass wir keine Duplikate in unseren Daten haben und der Primärschlüssel eindeutig ist Das bedeutet, dass die Tabellenreihenfolge sauber ist und wir keine Duplikate darin haben Lassen Sie uns nun unsere Datenbank überprüfen. Wir haben hier eine weitere Tabelle namens Orders Archive. Lass uns die Tabelle überprüfen. Zuerst wähle ich einfach die Daten aus und wähle aus dem Bestellarchiv aus. Archiv der Bestellungen von Sales Tots. Lassen Sie uns die Ergebnisse überprüfen. Und hier können wir sehen, dass wir genau die gleiche Struktur haben wie die Tabellenreihenfolgen. Lassen Sie uns nun überprüfen, ob die Datenqualität gut ist. Also, was werden wir jetzt tun? Wir werden genau dieselbe Abfrage wie zuvor verwenden. Aber anstatt die Tabellenbestellungen zu verwenden, werden wir das Auftragsarchiv verwenden. Das ist es. Gehen wir und führen es aus. jetzt die Daten überprüfen, können Sie feststellen, dass wir nicht überall eine haben. Manchmal haben wir zwei Zeilen für denselben Primärschlüssel, was wirklich schlecht ist. Also haben wir hier für die Bestellung die Nummer vier. Wir haben zwei Bestellungen mit derselben Bestell-ID. Außerdem haben wir für diese Bestellnummer sechs drei Bestellungen. Das heißt, diese Mitarbeiter sind Dublicds und sie sind ein wesentlicher Bestandteil unseres Datenmodells Was können wir nun noch damit machen , um eine Liste speziell für das Problem der Datenqualität zu erstellen , bei dem wir Alles, was eine hat, interessiert uns nicht Um das zu tun, werden wir die Unterabfrage verwenden. Nehmen wir an, wählen Sie Stern aus und dann können wir die erste Abfrage als Unterabfrage verwenden. Und wir werden in unserem Filter angeben, wo der Check-Primärschlüssel höher als eins ist. Das heißt, ich benötige nur die Bestellnummern bei denen wir Doppelkatzen haben Gehen wir und führen das aus. Jetzt haben wir eine Liste mit den Primärschlüsseln, für die wir Dubliate haben Wir haben die Bestell-ID vier und auch die Bestell-ID sechs Leute, wie ihr sehen könnt, ist die Fensterzählfunktion wunderbar, um Datenqualitätsprobleme wie die Dubliates zu finden . In Ordnung, Leute Das sind die vier wichtigsten Anwendungsfälle bei der Anzahl der Funktionen im Cal-Fenster. Den ersten können wir verwenden, um Gesamtanalysen durchzuführen, oder wir können ihn verwenden, um Kategorieanalysen durchzuführen, wie wir es bei der Analyse des Kundenverhaltens gemacht haben , oder einen anderen Anwendungsfall, wir können ihn verwenden, um die Nullen in unseren Daten zu überprüfen Und im letzten Anwendungsfall können wir ihn verwenden, um Duplikate in unseren Daten zu identifizieren oder zu entdecken, die mit der Datenqualität Lassen Sie uns jetzt die nächste Funktion überprüfen. Wir haben die Summe. 223. 4 3 Gewinn-Aggr-Summe: Ordnung. Lassen Sie uns jetzt verstehen, was die Summenfunktion ist. Es ist sehr einfach. Es wird die Summe aller Werte in jedem Fenster zurückgeben . Lassen Sie uns nun verstehen, wie SQL mit dieser Funktion funktioniert. Ordnung, das ist also sehr einfach, und wir verwenden dasselbe einfache Beispiel. Und jetzt möchten wir den Gesamtumsatz für jedes Produkt ermitteln. Wir können also die Summe der Verkäufe so definieren, da wir den Gesamtumsatz ermitteln, und dann das Fenster so definieren , dass es nach Produkten aufgeteilt wird. Wie wir gelernt haben, wird SQL zuerst unsere Daten in zwei Fenster aufteilen. Also ein Fenster für die Mützen, ein anderes Fenster für die Handschuhe, richtig? Also, nachdem Q die Fenster definiert hat, geht es los und fängt an, die Daten zu aggregieren Also die Summe der Verkäufe. Das heißt, für das erste Fenster haben wir die drei Verkäufe, und dann werden wir einfach all diese Werte zusammenfassen Wir addieren also 20 plus zehn plus fünf und erhalten das Ergebnis 35. In den Ergebnissen werden wir überall hinkommen. 35. Das war's also für das erste Fenster. Und wie Sie sehen können, wird SQL die Daten in jedem Fenster separat aggregieren . Das heißt, während wir die Daten für die Großbuchstaben aggregieren, überprüft SQL nichts mit den Handschuhen, sodass sie vollständig getrennt sind Jetzt geht es also zum nächsten Fenster, und hier haben wir zwei Werte und Null Also nochmal, hier wird die Null einfach ignoriert. Also was wir haben werden, wir werden 30 plus 70 haben, und der Gesamtumsatz dafür wird 100 sein. Wie Sie sehen können, ist es sehr einfach, richtig. 100, 100 und Leute, das war's. Es ist wirklich einfach. Wir haben hier nicht viele Spezialfälle wie die Zählfunktion. Es ist nur so, dass sie die Null in der Berechnung ignoriert , und auch die Anforderung hier, sie erlaubt nur ganze Zahlen oder sagen wir Wir können also nicht einfach einige Produkte angeben , da es sich bei den Produkten nicht um Zahlen, sondern um Zeichen handelt Sie können also nur Zahlen für die Summenfunktion verwenden. Gehen wir jetzt los und haben einige Aufgaben und einige Anwendungsfälle , um im Maßstab zu üben. Finden Sie den Gesamtumsatz für alle Bestellungen heraus. Da wir den Gesamtumsatz für jedes Produkt ermitteln werden. Darüber hinaus müssen wir einige Details wie die Bestellnummer und die Bestelldaten angeben . Gehen wir und wählen Sie die Bestellnummer und die Bestelldaten aus. Lassen Sie uns auch die Verkäufe ermitteln, und jetzt müssen wir den Gesamtumsatz aller Bestellungen ermitteln. Das heißt, wir können die Fensterfunktion sum sales verwenden und die Definition des Fensters wird leer sein , da wir die Daten nicht teilen müssen. Das ist der Gesamtumsatz. Und wir müssen die Tabelle auswählen, Kundenaufträge. Damit das erledigt ist, gehen wir los und führen es aus. Damit haben wir, wie Sie sehen können, alle Details, die wir benötigen, und auch den Gesamtumsatz, die Zusammenfassung all dieser Verkäufe in einem Feld Damit haben wir für unsere Gesamtanalysen eine große Zahl für unsere Berichterstattung Wir wissen, wie viel Umsatz wir im gesamten Geschäft erzielt haben . Gehen wir jetzt zur nächsten Aufgabe über. Es heißt, Gesamtumsatz für jedes Produkt. Ich denke, Sie wissen bereits, was wir tun werden. Summe der Verkäufe, wir werden es so machen, aufgeteilt nach. Produkt-ID. In diesem Sinne werden wir es Verkäufe nach Produkten nennen. Damit teilen wir die Daten nach Produkten auf. Also lass uns gehen und es ausführen. Wie Sie sehen, haben wir keine Produktinformationen Fügen wir die Produkt-ID in die Abfrage ein, nur um die Ergebnisse zu analysieren. Aus den Daten können wir ersehen, dass der Gewinner die Produkt-ID 101 ist. Wie Sie sehen können, haben wir hier die höchsten Umsätze. Wenn Sie es mit den anderen Produkten vergleichen, wird das niedrigste Produkt die Produkt-ID 105 sein. Wie Sie sehen können, können wir die Fensterfunktion sum zusammen mit der Partition by verwenden die Fensterfunktion sum zusammen mit , um Dinge zu vergleichen, um Vergleiche zwischen den Produkten anzustellen, um beispielsweise die Leistung der Produkte zu verstehen . Es ist also eine wirklich großartige Analyse für die Leistung. Okay, jetzt kommen wir zu sehr interessanten Anwendungsfall für die Aggregatfunktionen, nicht nur für die Summe, sondern auch für die anderen, es ist die Vergleichsanalyse Okay, lassen Sie uns schnell verstehen, was die Anwendungsfälle für Vergleiche Es wird gehen und den aktuellen Wert vergleichen. Nehmen wir zum Beispiel an, wir befinden uns derzeit im März und der Umsatz liegt bei 30. Wir werden diesen Wert, den aktuellen Umsatz, mit einem aggregierten Wert vergleichen den aktuellen Umsatz, mit einem aggregierten Wert Nehmen wir zum Beispiel den Gesamtumsatz mit der Summenfunktion Was ist passiert, wenn Sie den aktuellen Wert mit dem Gesamtumsatz vergleichen, den Sie hier vergleichen oder eine Kaltanalyse durchführen, bei der wir besser verstehen können, wie wichtig der Umsatz in diesem Monat im Vergleich zum Gesamtumsatz war? Kaltanalyse durchführen, bei der wir besser verstehen können, wie wichtig der Umsatz in diesem Monat im Vergleich zum Gesamtumsatz war der Umsatz in diesem Monat im Vergleich zum Gesamtumsatz Oder wir können es mit den besten Monaten und dem höchsten Wert vergleichen . Der höchste Wert ist beispielsweise Juni, und wir können diesen Monat mit den besten Monaten des Jahres oder mit dem niedrigsten Monat des Jahres vergleichen den besten Monaten des Jahres . Oder wir können die Verkäufe des aktuellen Monats mit dem Durchschnitt vergleichen , um zu verstehen, ob wir über dem typischen Umsatz oder unter dem Durchschnitt liegen? Und dies ist eine sehr wichtige Analyse, um die Leistung der aktuellen Daten zu untersuchen und zu verstehen. Lassen Sie uns ein Beispiel haben , um den Anwendungsfall zu verstehen. Ermitteln Sie den prozentualen Beitrag der einzelnen Produktverkäufe zum Gesamtumsatz. Lass uns das Schritt für Schritt lösen. Was wir tun werden, wir werden gehen und lassen uns auch die Bestell-ID auswählen, lassen Sie uns die Produkt-ID und die Verkäufe einfach so aus Kundenaufträgen nehmen . Gehen wir und führen es aus. Wie Sie in den Ergebnissen sehen können, haben wir nun den ersten Teil der Gleichung. Wir haben die Verkäufe, also nichts Besseres als ein Verrücktes hier. Jetzt benötigen wir den Gesamtumsatz aller Daten. Was werden wir tun? Wir werden die Summe der Verkäufe haben. Und die Definition wird leer sein. Das ist der Gesamtumsatz. Gehen wir und führen es aus. Jetzt haben wir alles für die Gleichung. Wir haben den Umsatz und auch den Gesamtumsatz, und das ist genug, um den Prozentsatz des Beitrags zu ermitteln. Die Berechnung dafür wird sehr einfach sein. Wir werden den Umsatz durch den Gesamtumsatz teilen. Es ist wirklich einfach. Gehen wir und machen das. Es wird der Umsatz geteilt durch den Gesamtumsatz sein. Also werden wir die gesamte Fensterfunktion hierher kopieren und die gesamte Fensterfunktion hierher sie dann mit 100 multiplizieren. Das ist es. Gehen wir und führen es aus. Jetzt merkst du, dass das in der Ausgabe steht, wir haben Null. Das liegt am Datentyp. Wenn wir jetzt zu unserer Tabelle hier auf der linken Seite gehen, können Sie sehen, dass die Bestellungen den Datentyp Integer haben. Wenn Sie also ganze Zahlen dividieren, erhalten Sie keine Gleitkommazahl oder Dezimalzahl, Sie müssen den Datentyp ändern Also, was wir jetzt tun werden, wir werden den Datentyp für einen von ihnen ändern, sodass er für die Verkäufe hier genug ist Also werden wir die folgenden Aussagen verwenden. Also betrachte Verkäufe als Floats. Also das ist es Ich konvertiere nur die Ganzzahl in Floats. Das war's also, lassen Sie mich ihm einfach einen Namen geben, damit es sich um einen Prozentsatz der Gesamtsumme Das ist also erledigt. Lass uns hingehen und hinrichten. Nun können Sie in der Ausgabe sehen, dass wir jetzt den Prozentsatz des Gesamtbeitrags oder sagen wir den Prozentsatz des Beitrags haben den Prozentsatz des Gesamtbeitrags oder sagen wir den . Nun, was wir damit machen werden, wir werden diese Zahlen umgehen, weil wir viele Dezimalzahlen haben Um das zu tun, werden wir die Rundungsfunktion wie folgt verwenden die Rundungsfunktion wie folgt Dann werden wir zwei Dezimalzahlen haben und wir gehen und es ausführen Wie Sie sehen können, ist es wirklich einfacher zu lesen. Weil wir nur zwei Dezimalzahlen haben und sofort feststellen können, dass die Reihenfolge Acht den höchsten Beitrag zur Gesamtsumme leistet Das nennen wir eine Teil-zu-Gesamt-Analyse , bei der wir den Prozentsatz der Gesamtsumme ermitteln Es ist eine sehr verbreitete Analyse , um die Leistung jeder Bestellung im Vergleich zur Gesamtleistung zu verstehen . Dies ist ein Beispiel dafür, wie uns die Fensterfunktion dabei hilft den aktuellen Wert mit einem aggregierten Wert zu vergleichen mit einem aggregierten Wert Ordnung. Also das ist alles für die Fensterfunktion sum. Als Nächstes werden wir über die Durchschnittsfunktion sprechen. 224. 4 4 win aggr avg: Ordnung. Lassen Sie uns nun verstehen, was eine Durchschnittsfunktion ist, wie der Name schon sagt. Es wird den Durchschnitt der Werte in jedem Fenster ermitteln. Lassen Sie uns nun verstehen, wie SQL mit dem Durchschnitt arbeitet. In Ordnung. Kommen wir nun zu unserem sehr einfachen Beispiel, und die Aufgabe lautet, den durchschnittlichen Umsatz für jedes Produkt zu ermitteln. Es ist also wirklich einfach. Wir können den Durchschnitt verwenden und ihm dann die Spalte Umsatz übergeben , und wir definieren das Fenster wie diese Partition nach Produkten. Als erstes müssen wir also das Fenster definieren, damit es unsere Daten unterteilen kann In zwei Partitionen, eine für die Mützen und eine für die Handschuhe Jetzt hoffe ich, dass jeder weiß , wie man den Durchschnitt berechnet. Wie Sie wissen, wird es alle Werte zusammenfassen und durch die Anzahl der Zeilen dividieren Also wird es 20 plus zehn plus fünf zusammenfassen und es in drei Zeilen aufteilen, und die Ausgabe wird 11 sein Also werden wir es für jede Zeile bekommen. Wie Sie sehen können, hat QL im nächsten Fenster einfach alles ignoriert. Wir konzentrieren uns nur auf die Kappen. Jetzt gehe ich zum zweiten Fenster und fange an, dieselben Aggregationen durchzuführen Aber hier haben wir den Sonderfall von Null. Die Null wird also in den Berechnungen ignoriert, und wir werden es so haben. Es wird sagen: Weißt du was? 30 plus 70, und wir beziehen nur zwei Zeilen mit ein, also wird es durch zwei geteilt, und der Durchschnitt wird 50 sein. Wir erhalten also das Ergebnis 50 für jede Zeile und ignorieren die Null völlig Aber jetzt befinden wir uns vielleicht in einem Szenario, in dem Ihre Benutzer ein solches Unternehmen verstehen Wenn wir bei den Verkäufen eine Null finden, bedeutet das eine Null, es gibt also keine Verkäufe, und es ist tatsächlich eine Null, aber wir speichern sie in der Datenbank als Null. Das bedeutet, dass der von Ihnen angegebene Durchschnitt nicht wirklich korrekt ist. Wir müssen durch drei teilen. Das heißt, wir müssen zuerst die Nullen behandeln, bevor wir die Aggregationen durchführen, bevor wir den Durchschnitt ermitteln Jetzt werden wir ein ganzes Kapitel darüber haben, wie man mit Nullen gleichwertig umgeht, was die verschiedenen Funktionen sind Aber vorerst werden wir uns mit den Funktionen befassen. Nun, was wir tun werden, wir werden die Verkäufe nicht so nutzen, wie sie Wir werden uns zuerst um die Nullen kümmern Das heißt, wir werden die Alisk-Verkaufszahlen verwenden und sie durch Nullen ersetzen Wie Sie sehen können, verwenden wir nicht sofort die Verkaufszahlen, wir kümmern uns zuerst darum und dann werden wir den Durchschnitt ermitteln Qual geht hier rüber, und wenn es eine Null findet, wird sie durch Null ersetzt, und das wird sich dann auf unseren Durchschnitt hier auswirken auf unseren Durchschnitt hier Es wird 30 plus sieben plus 70 sein, aber jetzt plus Null Jetzt haben wir drei Zeilen, statt durch zwei zu teilen, wird sie durch drei geteilt, und das Gesamtergebnis wird so aussehen, 33. Das bedeutet, dass wir in der Ausgabe 33 für jede Zeile haben können. Und damit erfüllen wir jetzt die Erwartungen des Unternehmens. Wenn Sie eine Null haben, kann sie als Null behandelt werden, und das Ergebnis kann genauer sein. Siehst du, oder? Es ist sehr knifflig. Wenn Sie diese Analysen und Aggregationen durchführen, sollten Sie sehr vorsichtig mit den Nullen Verstehen Sie sie, verstehen was sie für das Unternehmen bedeuten, gehen Sie richtig mit ihnen um, um in Ihrer Analyse korrekte Ergebnisse Gehen wir nun zurück, um SQL anhand einiger Aufgaben und Anwendungsfälle zu üben . Okay, fangen wir mit den Grundlagen an. Wir haben die folgende Aufgabe. Finden Sie den durchschnittlichen Umsatz aller Bestellungen heraus. Da wir den durchschnittlichen Umsatz für jedes Produkt ermitteln und die Details nicht vergessen. Lassen Sie uns das Problem nun Schritt für Schritt lösen . Wählen Sie also die Bestellnummer und das Bestelldatum aus. Lassen Sie uns auch die Verkäufe abfragen. Lass uns die durchschnittlichen Verkäufe herausfinden. Es wird eine Fensterfunktion sein und wir haben die Verkäufe drin, das übliche Zeug, das Fenster wird leer sein. Durchschnittsumsatz, nennen wir das. An dieser Tabelle werden Verkaufsaufträge stehen. Damit das geklärt ist, gehen wir los und führen es aus. Oh, wir müssen natürlich alles auswählen. Was Equal in der Ausgabe getan hat, wir werden all diese Werte zusammenfassen und dann durch zehn teilen Damit haben wir einen durchschnittlichen Umsatz von 38. Sehr einfach. Das nennen wir wiederum eine Gesamtanalyse. Gehen wir zum nächsten über und ermitteln Sie den durchschnittlichen Umsatz für jedes Produkt. Auch hier werden wir die Fensterfunktion wie folgt aufbauen , Durchschnittsverkäufe, und wir können sie durch die Produkt-ID teilen, und wir werden sie Durchschnittsverkäufe nach Produkten nennen. Und wir werden die Produkt-ID in die Abfrage einfügen . Lassen Sie uns zunächst ausführen und wir haben hier etwas übersehen. Es ist die Partition, die ich erneut ausführen werde. Damit haben wir die folgenden Daten. Also gehe ich los und teile die Daten auf. Für diese Produkte haben wir zum Beispiel diese vier Bestellungen. Was passieren kann, ist, die vier Werte zusammenzufassen und sie dann durch vier zu teilen Deshalb haben wir hier 35. Das Gleiche gilt für die nächsten Bestellungen , bei denen es durch drei geteilt wird. Die letzte wird es einfach durch eins teilen. Deshalb haben wir 60. Wie Sie sehen können, wird die Aggregation für jedes Fenster separat durchgeführt, und das ist eine sehr gute Möglichkeit, die Durchschnittswerte zwischen den verschiedenen Produkten zu vergleichen Sehen wir uns nun ein Beispiel an um zu lernen, wie man mit den Nullen umgeht Nehmen wir an, wir haben die folgende Aufgabe. Finden Sie die durchschnittlichen Punktzahlen von Kunden und zeigen Sie auch zusätzliche Informationen wie die Kundennummer und den Nachnamen an. Lass uns das lösen. Wir zielen jetzt auf die Tischkunden ab. Wählen wir es einfach zuerst aus. So wie das hier. Und jetzt geben wir die Kundennummer und den Nachnamen an. Geben Sie uns auch den Punktestand. Aber dieses Mal werden wir die durchschnittliche Punktzahl herausfinden. Es wird also die durchschnittliche Punktzahl sein. Und da wir die Daten nicht partitionieren, belassen wir die Definition so und geben den Durchschnittswert an. Lassen Sie uns das Set also ausführen. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt eine durchschnittliche Punktzahl von 625. Q fasse die vier Werte zusammen und dividiere sie durch vier Aber hier haben wir eine Null. Jetzt müssen wir das Geschäft verstehen oder danach fragen, was die Null in den Punktzahlen der Kunden bedeutet. Ist es Null oder ist es etwas Leeres? Wenn es Null ist, dann ist der Durchschnitt, den wir haben, falsch , weil er durch fünf und nicht durch vier geteilt werden sollte. Nehmen wir an, es ist Null. Das heißt, wir müssen uns um die Nullen kümmern. Was wir jetzt tun werden, wir werden gehen und die Funktion benutzen Quals verdient für den Punktestand und ersetzt Null durch Null. Sie sind der Kundenwert. Gehen wir und führen das aus. Sie können also sehen, ob es einen Wert gibt, es wird genau derselbe Wert sein, aber nur wenn Sie eine Null haben, wird sie durch Null ersetzt. Gehen wir jetzt und korrigieren den Durchschnitt. Ich werde es einfach so machen. Lass uns das Ganze kopieren. Aber anstatt die Punktzahl zu verwenden, werden wir die Punktzahl verwenden, die mit Nullen behandelt wird Ich werde es einfach so ersetzen. Hier ohne Nullen. Gehen wir und führen es aus. Wie Sie sehen können, erhalten wir bei der Ausgabe ein gültigeres Ergebnis als beim vorherigen. Dies gilt nur für den Fall, dass Null Null bedeutet. Leute, wie ihr seht, seid sehr vorsichtig mit den Nullen, besonders wenn ihr Aggregationen macht und richtig damit umgeht , bevor ihr irgendwelche Aggregationen wie den Durchschnitt macht irgendwelche Aggregationen wie den Durchschnitt Kommen wir zum Anwendungsfall. Wir haben die Vergleichsanalyse und die Aufgabe lautet, alle Bestellungen zu finden, bei denen der Umsatz über dem durchschnittlichen Umsatz aller Das heißt, wir müssen den aktuellen Umsatz mit dem aktuellen Gesamtwert vergleichen den aktuellen Umsatz mit dem , dem Durchschnitt der Gehen wir jetzt Schritt für Schritt vor. Was werden wir tun? Wir werden natürlich auswählen. Die Bestellnummer, was brauchen wir? Nehmen wir die Produkt-ID und wir benötigen die aktuellen Verkäufe. Es werden die Verkäufe so sein, wie sie sind. Das war's vorerst. Das ist aus Kundenaufträgen, das ist also alles. Gehen wir und führen es aus. also das Ergebnis überprüfen, können Sie sehen, dass wir den ersten Teil der Gleichung verstanden haben , richtig. Wir haben den Umsatz für jede Bestellung. Jetzt brauchen wir den zweiten Teil. Der durchschnittliche Umsatz aller Bestellungen. Um das zu tun, verwenden wir die Fensterfunktion Durchschnittsverkäufe, und wir werden über verwenden. Denn für alle Bestellungen bedeutet das, dass sie leer sein wird. Geben wir ihm also einen Namen: durchschnittlicher Umsatz. Lassen Sie uns also weitermachen und es ausführen. Jetzt haben wir in der Ausgabe die negativen Verkäufe, es können also 38 sein Jetzt brauchen wir alle Bestellungen , die über dem Durchschnitt liegen Wie Sie zum Beispiel sehen können, ist die Reihenfolge eins nicht höher, aber die Reihenfolge vier ist höher als der Durchschnitt. Um die Daten zu filtern, können wir die Fensterfunktion in der Kleidung nicht verwenden. Was wir tun werden, ist leider, dass wir die Unterabfrage verwenden werden. Es wird so sein. Wählen Sie Stern aus und dann definieren wir die Bedingung außerhalb der Unterabfrage Es wird dort sein, wo der Umsatz höher sein wird als der durchschnittliche Umsatz Das ist. Gehen wir und führen es aus. Wie Sie jetzt sehen können, ist es sehr einfach. Wir haben alle Bestellungen erhalten, die über dem Durchschnitt liegen. Sie können sehen, dass all diese Verkäufe über dem Durchschnitt liegen. Es wäre schön, wenn wir all diese Dinge in der ersten Abfrage erledigen könnten. Aber da wir das nicht können. Wir müssen die Unterabfragen verwenden um die Daten zu filtern Danach. Dass wir die Bedeutung der Vergleichsanalyse verstehen können die Bedeutung der Vergleichsanalyse Hier finden oder bewerten wir beispielsweise die Daten, unabhängig davon, ob sie über dem Durchschnitt oder unter dem Durchschnitt liegen, und dies ist für die Geschäftsanalyse sehr wichtig . Ordnung, alle zusammen. Das ist alles für den Durchschnitt der Fensterfunktionen. Als Nächstes werden wir über zwei sehr interessante Funktionen sprechen , die Min- und Max-Funktionen. 225. 4 5 win aggr min max: Ordnung, Leute. Also, was sind die Funktionen Mittelwert und Max? Sie sind sehr einfache, aber dennoch sehr leistungsstarke Funktionen für die Analytik. Der Mittelwert ist einfach die Funktion , die den Minimalwert oder, sagen wir, den niedrigsten Wert innerhalb eines Fensters zurückgibt den Minimalwert oder, sagen wir , wobei das Maximum genau das Gegenteil ist. Es wird den Maximalwert oder den höchsten Wert innerhalb eines Fensters finden . Lassen Sie uns nun verstehen, wie SQL mit diesen Funktionen funktioniert. In Ordnung. Jetzt haben wir also dieselben Daten und wir haben zwei Aufgaben. Zuerst müssen wir die niedrigsten Siegel für jedes Produkt finden . der zweiten Seite möchten wir für jedes Produkt die höchsten Siegel finden . Also werden wir die Männer Max benutzen. Und wie Sie sehen können, ist die Syntax sehr einfach. Man muss die Siegel und dann die Partition nach den Produkten machen, und auch das gleiche Zeug, aber mit dem Maximum. Okay. Lassen Sie uns nun sehen, wie Qual die erste Abfrage ausführen wird Wie üblich werden zuerst die Daten vorbereitet. Also werden die Daten in zwei Fenster aufgeteilt, eines für die Kappen und eines für die Handschuhe. Danach wird es in jedem Fenster separat nach den niedrigsten Umsätzen suchen . Für das erste Fenster haben wir also die folgenden Werte: 20, zehn und fünf. Und der niedrigste Wert wird natürlich die Fünf sein. Deshalb wird Qual es hier und überall in diesem Fenster finden , es wird der Wert Fünf sein Also haben wir es als den niedrigsten Umsatz für die Produktobergrenzen. Also springen wir jetzt zum nächsten Fenster für die Handschuhe und beginnen mit der Suche nach den Werten. Wie Sie sehen können, haben wir 30, 70 und Null. Null wird ignoriert, sodass Null nicht als niedrigster Wert betrachtet wird . Also, wir werden mit den 30 die niedrigsten Verkäufe finden. Es wird also tatsächlich die erste Zeile in diesem Fenster sein und der ausgegebene Wert wird 30 für jede Zeile sein. Das ist also sehr einfach, oder? Gehen wir nun zum nächsten über. Wir haben dasselbe Zeug, verwenden aber Max, also sind die Daten Partitionen. Und was ist für die erste Partition der höchste Wert? Es wird die erste Reihe sein, die 20. Also geht Esq hin und sucht es. Und in der Ausgabe werden wir den höchsten Umsatz erzielen, 20 für dieses Fenster. Dann geht es zum zweiten Fenster und sucht nach dem höchsten Wert. Also hier haben wir zwei Werte, 3070, und es wird die 70 sein, richtig Also wird es hier drüben zeigen. Und was die Ausgabe angeht, werden wir überall hinkommen. 70. Also, Leute, es ist wirklich einfach, oder Kehren wir nun zu unserem Durchschnittsszenario zurück, in dem wir in unserem Geschäft Nullen als Null im Umsatz verstehen Nullen als Null im Umsatz Das bedeutet, dass wir zuerst den Nullen umgehen und sie durch Null ersetzen müssen, und dann werden wir nach dem Wert suchen Also, was wird passieren? Wir werden Nullen durch Null ersetzen. Im Großen und Ganzen wird sich nichts ändern. Der höchste Wert wird 70 sein, und wir werden die gleiche Ausgabe erhalten. Aber für das Minimum haben wir jetzt einen neuen niedrigsten Wert. Es sind also nicht mehr die 30. Es ist eigentlich die Null. Also kann Q hier rübergehen und die 30 durch Nullen ersetzen. Nulls ist das am wenigsten verkaufte Produkt für Handschuhe. Nochmals, Leute, die Nullen sind sehr knifflig und diese Funktionen reagieren sehr empfindlich Verstehen Sie, was die Nullen bedeuten, und gehen richtig damit um, damit Sie in der Ausgabe korrekte Ergebnisse erhalten Das heißt, lasst uns zu Quel zurückkehren , um einige Aufgaben und Anwendungsfälle zu haben , um Qual zu üben In Ordnung, Leute, lasst uns mit den grundlegenden Dingen beginnen. Finden Sie den höchsten und niedrigsten Umsatz aller Bestellungen, und wir ermitteln den höchsten und niedrigsten Umsatz für jedes Produkt, und wir müssen zusätzliche Informationen bereitstellen. Gehen wir also los und lösen die ausgewählte Bestell-ID oder die letzte. Und nehmen wir auch die Produkt-ID. Lassen Sie uns nun den höchsten Umsatz aller Bestellungen ermitteln. Es wird die Max-Funktion für die Verkäufe sein und die Fensterfunktion wird die Leerverkäufe aller Bestellungen sein . Sie sind also der umsatzstärkste. Lassen Sie uns den niedrigsten Umsatz aller Bestellungen anstreben. Ich werde genau das Gegenteil der Hauptfunktion für Verkäufe sein. Dann haben wir den niedrigsten Umsatz. Also werde ich es einfach zu einem größeren Kapital machen. Also ist es undicht geworden. Verkaufsaufträge. Ich denke, das setzt fest. Lassen Sie uns eigentlich auch die Verkäufe haben. Ordnung. Also lass uns jetzt gehen und es entschuldigen. Jetzt ist das sehr einfach, oder? Das ist der gesamte Umsatz. Was ist der höchste Umsatz? Wir haben die 90 der Bestellung acht. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt die höchsten Verkäufe, die 90, und der Umsatz liegt bei zehn, die erste Bestellung ist die niedrigste. Es ist sehr einfach. Jetzt werden wir das Gleiche für die Produkte wiederholen . Also müssen wir die Daten nach der Produkt-ID partitionieren. Was ich tun werde, ich werde einfach losgehen und Sachen kopieren. Die erste wird Partition sein. Die Produkt-ID. Also höchste Verkäufe nach Produkten. Und das nächste wird dasselbe Zeug sein, das nach den Produkten kopiert und eingefügt wird. Das sitzt also. Gehen wir und führen es aus. S nochmal. Die Daten werden nach dem Produkt partitioniert und aufgeteilt also für das erste Fenster Was ist also für das erste Fenster der höchste Umsatz Es werden die 90 sein, und die zehn werden die niedrigsten Verkäufe sein. Es ist also genau wie das allgemeine Recht. Gehen wir jetzt zum zweiten Fenster hier drüben. Wir können sehen, dass der niedrigste oder höchste Umsatz bei 60 liegt, der erste und der niedrigste diesmal bei 15. Und das ist großartig, um zu sehen, dass The que jede dieser Funktionen für jedes Fenster separat ausführen kann jede dieser Funktionen für jedes Fenster separat ausführen . Gehen wir also zum letzten Fenster. Es ist 41. Der Umsatz liegt also bei 60 und wir haben nur eine Zeile. Es wird also der höchste und auch der niedrigste Umsatz sein . Damit können wir, wie Sie sehen, für jedes Produkt einen Bereich definieren, und der Bereich unterscheidet sich von Produkt zu Produkt. Zum Beispiel für dieses Produkt 101, der Bereich von zehn bis 90. Aber für das zweite Produkt haben wir es 15-60 Okay, Leute, lasst uns zum nächsten übergehen, das ist eine meiner Favoriten in der Fensterfunktion , bei der wir die Daten mit den Minimax-Funktionen filtern Lassen Sie uns die folgende Aufgabe haben. Da steht, zeige den Angestellten , die die höchsten Gehälter haben. Das klingt sehr einfach, aber wir können die Hilfe von Fensterfunktionen verwenden , um es zu lösen. Jetzt arbeiten wir also mit den Mitarbeitern der Tabelle zusammen. Lassen Sie uns einfach die Daten auswählen. Wählen Sie aus dem Verkauf aus. Mitarbeiter. Das legt fest. Gehen wir und führen es aus. Jetzt haben wir fünf Mitarbeiter und wir haben diese unterschiedlichen Gehälter. Lass uns das höchste Gehalt finden. Maximales Gehalt. Lassen Sie uns die Fensterfunktion erneut verwenden, aber wir partitionieren die Daten überhaupt nicht. Also wird es so sein. Das höchste Gehalt. Gehen wir und führen es aus. nun die Ergebnisse überprüfen, haben wir eine neue Spalte mit dem Titel „ Höchstes Gehalt“ erhalten, und darin wir die 90.000. Wenn Sie diese fünf Gehälter überprüfen, können Sie sehen, dass das höchste vom Mitarbeiter Michael stammt. Aber die Aufgabe ist immer noch nicht gelöst, wir müssen nur die Mitarbeiter anzeigen , die die höchsten Zahlen haben. Wir müssen die Daten irgendwie filtern und nur diesen Mitarbeiter anzeigen. Um das zu tun, müssen wir die Unterabfragen verwenden , da wir die Fensterfunktion in der Ware-Klausel nicht verwenden können. Was wir tun werden, wählen wir Stern aus, und dann wird unsere erste Abfrage die innere Abfrage sein. Wir haben also die folgende Bedingung. Es wird so sein, dass das Gehalt dem höchsten Gehalt entsprechen sollte . Es ist also sehr einfach. Damit vergleichen wir die Gehälter mit den höchsten Gehältern Wenn es eine Übereinstimmung gibt, werden die Daten präsentiert. Gehen wir also hin und führen das aus. Und das war's, wie Sie sehen können, wir haben den Angestellten mit dem höchsten Gehalt. Aber wenn es sich um mehrere Mitarbeiter mit demselben Gehalt von 90.000 handelt, werden wir das natürlich in ihren Ergebnissen berücksichtigen. Ich denke, Michael wird einen neuen Job brauchen, richtig. Das ist das Schlimmste. Das ist also ein weiterer Anwendungsfall für die Fensterfunktionen Min max. In Ordnung. Nun kommen wir zum Anwendungsfall der Vergleichsanalyse, dem wir die aktuellen Umsätze mit dem höchsten und dem niedrigsten Wert vergleichen wollen . Wir haben also folgende Aufgabe. Es heißt, ermitteln Sie die Abweichung der einzelnen Verkäufe vom minimalen und maximalen Verkaufsbetrag. Wie Sie sehen können, ist dies unser Umsatz, dieser ist der höchste und dieser ist der niedrigste. Jetzt müssen wir nur noch die Daten voneinander subtrahieren , um die Abweichung zu ermitteln. Es ist also sehr einfach Nehmen wir die erste Abweichung, wo wir hingehen und die Verkäufe abziehen Mit dem niedrigsten Wert. Also wird es so sein. Also, was wir jetzt hier machen, wir ziehen die Verkäufe von den niedrigsten Verkäufen aller Rekorde ab den niedrigsten Verkäufen aller Also werden wir dich als Abweichung von mir bezeichnen. Gehen wir und führen es aus. Jetzt können wir anhand dieser Werte sehen , wie weit der aktuelle Wert vom Extrem entfernt ist. Das Extrem ist hier der niedrigste Wert. Das ist also eine wirklich großartige Möglichkeit, die Extreme in Ihren Daten zu analysieren Jetzt, wo wir uns dem Extrem nähern, wird der Wert niedrig sein Wie Sie hier sehen können, haben wir also eine Null. Das ist der niedrigste Wert , weil wir ihn genauso haben wie das Extrem. Das ist eigentlich unser Wert. Also die Zehn. Die nächste ist ein bisschen weit vom Extrem entfernt, das sind 15, also haben wir es hier als Fünf. Das ist nicht weit von unserem Extremwert entfernt. Und wenn Sie dann diesen Wert hier überprüfen , haben wir ihn 80. Die Entfernung ist sehr weit von unserem Extremwert, dem niedrigsten Umsatz, entfernt. Das ist eine wirklich nette Analyse, um den Umsatz Ihrer Daten zu analysieren und auszuwerten. Jetzt können wir unsere Daten natürlich mit einem anderen Extrem auswerten , nämlich dem höchsten Umsatz. Um das zu tun, werden wir zunächst sagen, lassen Sie uns den höchsten, tut mir leid, diesen, den höchsten Umsatz ermitteln und vom Umsatz abziehen Du bist die Abweichung. Aus dem Maximum. Gehen wir und führen es aus. Jetzt können wir in der Ausgabe sehen, dass wir genau die entgegengesetzten Entfernungen erhalten werden. Die Reihenfolge Nummer eins ist am weitesten vom Extrem entfernt. Wie Sie sehen können, haben wir den Wert 80 und die Reihenfolge Acht ist identisch Deshalb haben wir den Abstand Null Jetzt können wir auch sehr schnell sehen, welche Datenpunkte den höchsten Umsätzen am nächsten kommen . Wie Sie sehen können, ist die Fensterfunktion mean und max sehr leistungsfähig, die Fensterfunktion mean und max sehr leistungsfähig, um Ihre Datenpunkte zu verstehen und bis zum Äußersten auszuwerten. 226. 4 6 win aggr rollendes Laufen: Ordnung, immer. Jetzt können wir uns auf einen sehr wichtigen Anwendungsfall konzentrieren. Einer der wichtigsten Anwendungsfälle für diese Aggregationen ist die Erstellung von Running Total und Rolling Total Diese beiden Konzepte sind sehr wichtig für Analyse und die Erstellung von Berichten, die Sie kennen müssen Der Hauptanwendungsfall für diese beiden Konzepte ist das Tracking. Wir können zum Beispiel den aktuellen Gesamtumsatz mit den Zielverkäufen in unserem Unternehmen verfolgen den aktuellen Gesamtumsatz , und das ist auch hervorragend, um historische Analysen der Trends durchzuführen . Okay, jetzt stellt sich die Frage, was ist eine laufende und rollierende Summe? Sie sind sich im Grunde sehr ähnlich. Sie werden eine Reihe von Mitgliedern zusammenfassen. Die Aggregation wird jedes Mal aktualisiert , wenn wir der Sequenz ein neues Mitglied hinzufügen Eine Sequenz könnte wie eine Zeitsequenz sein. Deshalb nennen wir diesen Typ und Analyse im Laufe der Zeit. Jetzt haben wir immer noch die Frage, was ist der Unterschied zwischen den laufenden und den rollierenden Summen Die laufende Summe kann alles vom Anfang bis zum aktuellen Datenpunkt zusammenfassen, ohne dass alte Daten verloren gehen alles vom Anfang bis zum aktuellen Datenpunkt zusammenfassen, ohne dass alte Daten verloren Bei der gleitenden Summe dagegen konzentrieren wir uns auf ein bestimmtes Zeitfenster wie die letzten 30 Tage oder die letzten zwei Monate. Und jedes Mal, wenn wir ein neues Mitglied oder einen neuen Datenpunkt zum Fenster hinzufügen , löschen wir den ältesten Datenpunkt im Fenster. Und damit erzielen wir den Effekt eines rollenden oder, sagen wir, verschiebenden Fensters. Okay, ich verstehe vollkommen, wenn das kompliziert sein könnte. Lassen Sie uns nun ein sehr einfaches Beispiel , um dieses Konzept zu verstehen und zu verstehen, wie wir es mit Qual lösen können . In Ordnung, Leute Jetzt haben wir ein sehr einfaches Beispiel. Wir haben die Monate und Verkäufe, und wir haben sie zweimal, weil ich Ihnen Seite an Seite zeigen möchte wie Squal mit der laufenden Summe und der gleitenden Summe funktioniert der laufenden Summe und der gleitenden Summe Also, was ist nun die Aufgabe auf der linken Seite? Wir wollen die laufende Summe der Verkäufe für jeden Monat ermitteln. Und auf der rechten Seite möchten wir die fortlaufende Summe der Verkäufe für jeden Monat für drei Monate finden . Sie klingen sehr ähnlich, aber auf der rechten Seite haben wir nur ein festes Fenster. Nun, wie können wir das mit SQL lösen? Auf der linken Seite können wir die Summe der Verkäufe verwenden, also wollen wir alle Verkäufe mit der Summenfunktion zusammenfassen , und die Definition für das Fenster wird wie folgt aussehen, sortiert nach Monaten. Natürlich können Sie alles machen, wie Sie hier einen Durchschnitt haben können, und wenn Sie einen Durchschnitt mit der Reihenfolge nach verwenden, erhalten Sie den laufenden Durchschnitt oder den laufenden Höchstwert oder die laufende Anzahl und so weiter. Das heißt, wenn Sie eine Aggregatfunktion mit einer Reihenfolge nach mischen, erzeugen Sie immer eine Aggregatfunktion mit einer Reihenfolge nach mischen, den Effekt der laufenden Summe. Jetzt, auf der rechten Seite, können wir dasselbe Zeug haben. Wir können eine Aggregatfunktion zusammen mit Order by haben, Summe der Bestellungen pro Monat. Bisher haben wir alles wie die linke Seite rechts. Aber jetzt fragst du dich vielleicht, warum soll dieser Effekt, die laufende Summe, erzeugt werden? Wir haben verrücktes Zeug nicht richtig spezifiziert. Es geht nur um die Definition der Rahmenklausel. Erinnern Sie sich, wenn Sie eine Reihenfolge nach verwenden und keine Rahmenklausel angeben, werden Sie ausgeblendet oder sagen wir, die Standard-Rahmenklausel, und es wird so aussehen, zwischen unbegrenzter vorhergehender und aktueller Zeile Und was war die Definition der laufenden Summe? Es wird alle Daten vom allerersten Anfang an aggregieren, naja, das unbegrenzte Fortschreiten alle Daten vom allerersten Anfang an aggregieren, naja, das unbegrenzte bis zur aktuellen Position, der aktuellen Reihe, ohne irgendwelche merkwürdigen Mitglieder fallen zu lassen Das bedeutet also, dass die Definition der laufenden Summe die exakte Definition der Standard-Rahmenklausel sein exakte Definition der Standard-Rahmenklausel Aus diesem Grund wird der Effekt der laufenden Gesamtsumme gleichgesetzt . Gehen wir nun zur rechten Seite, der gleitenden Summe. Auch hier haben wir das Gleiche richtig gemacht. Wir werden die Daten mit der SM-Funktion aggregieren und Daten mit der SM-Funktion aggregieren die Daten in der Reihenfolge der Monate speichern. Damit erzeugen wir auch den Effekt einer Running Total. Also jedes Mal, wenn Sie order by mit aggregate verwenden , wollen wir jetzt in der laufenden Summe immer einen Frame angeben. Hier in diesem Beispiel drei Monate. Das heißt, wenn wir einen neuen Monat bekommen, wollen wir die letzten Monate nicht mit einbeziehen. Wir wollen immer ein festes Zeitfenster haben. Um diesen Effekt mit festem Fenster zu erzielen, müssen wir nun die Rahmenklausel neu definieren Denn wenn Sie es als Standard belassen , wie die laufende Summe, wird der Frame weiter verlängert Sie werden diesen Effekt im Beispiel sehen. Jetzt haben wir so definiert. Zeilen zwischen zwei vorherigen und aktuellen Zeilen. Die Gesamtzahl der Zeilen , die in jedem Fenster enthalten sein werden , beträgt maximal drei Monate. Jetzt weiß ich, dass du vielleicht Para sagst, wovon du sprichst. Du hast nichts bekommen. Es ist völlig normal. Sie werden es nur anhand eines Beispiels verstehen. Um das zu tun, fangen wir mit der linken Seite an. Also zuerst wird Qu die Daten sortieren, sodass alles sortiert ist, vom kleinsten bis zum höchsten Monat Von Januar bis Juli ist also alles gut. Und jetzt fangen wir an, mit dem Rahmen zu arbeiten. Im Rahmen steht also Unbounded Previous. Das wird also statisch sein. Es wird immer auf Januar zeigen. Das ist das grenzenlose Verfahren, die erste Zeile im Datensatz Und jetzt fangen wir natürlich von oben nach unten an. Die aktuelle Reihe wird ebenfalls auf Januar zeigen. Der Rahmen wird also so aussehen. Es wird nur eine Reihe geben, und der Gesamtverkauf dieser Reihe wird sich auf 20 belaufen. Deshalb können wir in der Ausgabe 20 haben. Gehen wir nun zur rechten Seite über, die aktuelle Zeile wird Januar sein, und wie gehen die beiden vor? Wir haben es noch nicht, also wird es vielleicht irgendwo hier vor dem Tisch zeigen. Also nochmal, was ist der Rahmen? Es wird auch eine Reihe sein. In der Ausgabe erhalten wir also genau das gleiche Ergebnis 20. Bisher gibt es keine Unterschiede zwischen der laufenden Summe und der gleitenden Summe. Aber jetzt gehen wir zur nächsten Zeile über, was mit unserem Rahmen passieren kann. Es wird nach rechts gehen und sich verlängern, also werden wir jetzt zwei Monate in diesem Rahmen haben. Und wie hoch der Gesamtumsatz hier ist, werden es 30 sein. Wir haben ein neues Mitglied hinzugefügt. Sie können es wie folgt berechnen, entweder alle Zellen innerhalb des Frames berechnen oder Sie können sagen, dass dies der vorherige aggregierte Wert plus das neue Element ist der vorherige aggregierte Wert plus das neue Element Das vorherige ist 20, das neue Mitglied ist zehn, wir werden 30 bekommen Beides ist richtig. Gehen wir jetzt zur rechten Seite. Was passieren wird, wir auch im Februar sein. Die Röhre davor zeigt immer noch irgendwo nach draußen. Und hier wird das Fenster weggehen und sich so ausdehnen. Wir haben zwei Monate. Und dieselbe Aggregation wird passieren. Also haben wir 30. Also bis jetzt nichts Verrücktes, oder? Gehen wir zum nächsten Monat März. Der Rahmen wird verlängert. Wir haben jetzt also drei Monate. Und die Aggregation wird entweder hier sein, 60 oder 30 plus 30, wir werden die laufende Summe von 60 Und jetzt auf der rechten Seite, was passieren wird, werden wir ebenfalls auf März zeigen, und dieses Mal werden die beiden vorherigen auf Januar zeigen Und das ist das erste Mal, dass wir den ganzen festen Rahmen haben, oder? In diesem Rahmen haben wir also drei Monate Zeit. Also, was ist die Summe davon, es werden 60 sein. Okay, jetzt sagst du, wir bekommen immer noch das gleiche Ergebnis, also gibt es keinen Unterschied. Ich sage, warte darauf. Es wird der nächste sein. wir also bis April gehen, Wenn wir also bis April gehen, hat das zur Folge, dass der Rahmen auf vier Monate verlängert wird, weil wir immer vom ersten Monat bis zum aktuellen Monat beginnen , ohne dass ein Mitglied rausfällt. Also, was ist die Summe davon? Es werden 65 sein. Es tut mir leid? Nun auf der rechten Seite, was passieren wird, wir werden ein neues Mitglied hinzufügen, den April. Aber wir haben die maximale Seitenlänge des Fensters erreicht. Wir haben nur drei, und das liegt daran, dass sich die beiden vorherigen auch hier drüben verschieben werden. Die Grenze wird also von Februar bis April sein. Und damit brechen wir den Januar ab. Und jetzt können Sie den Effekt sehen. Es rutscht. rollt oder verschiebt sich von oben nach unten. Und das liegt daran, dass sich auch die Grenzen verschieben. Sie können jetzt also den Effekt der gleitenden Summe sehen. Das neueste Mitglied wird hinzugefügt, das älteste Mitglied wird draußen sein. Wir dürfen nur drei Muskeln haben. Also, was ist die Summe davon? Es wird 45 sein. Also dieses Mal aggregieren wir diesen Wert, die 60, nicht zusammen mit den fünf Wir aggregieren die Werte innerhalb des Fensters. Also lass uns jetzt weitermachen. Jetzt sind wir im Juni, was nebenbei passieren kann, dass der Rahmen größer wird. Und damit werden wir das Ergebnis von 135 bekommen. Der Rahmen wird also wirklich größer. Aber auf der rechten Seite wird es einen festen Rahmen haben. Wir rutschen also einfach, verschieben und rollen. Damit fügen wir ein neues Mitglied hinzu. Ein anderes Mitglied verlässt das älteste Mitglied, und die Gesamtzahl hier drüben wird 105 sein. Und jetzt gehen wir zur letzten Reihe. Wir werden alles für die Summe haben. Der gesamte Datensatz wird also aggregiert. Das ist also das Maximum , was wir bekommen werden. Es werden etwa 175 sein. Aber auf der rechten Seite wird es sich einfach weiter verschieben, bis wir den letzten Rekord erreichen, das Fenster, der Frame, wird sich auch so verschieben. Die Summe davon wird also 105 sein. Okay, Leute. Sie sehen also, es ist sehr einfach. Als Gesamtsumme wird immer alles von der Startposition bis zur aktuellen Zeile berücksichtigt der Startposition bis zur , ohne dass ein Element gelöscht wird. den fortlaufenden Summen wird immer das älteste Element weggelassen, um etwas Neues hinzuzufügen, und das Zeitfenster verschiebt sich ständig Die laufende Summe eignet sich also sehr gut für die Nachverfolgung, wie zum Beispiel die Budgetverfolgung Oder wir überprüfen zum Beispiel den aktuellen Gesamtumsatz mit einem Ziel oder ähnlichem. Wir betrachten also immer die gesamten Datensätze. Aber bei der gleitenden Summe führen wir hier immer gezielte Analysen durch. Wir sind immer an einem Zeitfenster von drei Monaten interessiert. Sie mögen sich also sehr ähnlich sein, aber sie haben einen völlig unterschiedlichen Analysespielraum. Beide führen jedoch Aggregationen im Laufe der Zeit durch, sodass sie uns helfen können, Analysen im Laufe der Zeit durchzuführen , z. B. zu überprüfen, ob unser Geschäft im Laufe der Zeit wächst oder schrumpft Also Leute, wie ihr seht, können wir mit sehr einfachen SQLs Fensterfunktionen und Fensterfunktionen wirklich großartige Analysen unserer Daten durchführen Diese Mitarbeiter sind also wirklich grundlegend für die Datenanalyse oder die Berichterstattung für unser Unternehmen Fensterfunktionen sind also sehr leistungsfähig für die Datenanalyse. 227. 4 7 win aggr Moving Avg: Okay. Jetzt haben wir also die folgende Aufgabe, und sie besagt, den gleitenden Durchschnitt der Verkäufe für jedes Produkt im Laufe der Zeit zu berechnen . Jetzt haben wir hier also etwas, das als gleitender Durchschnitt bezeichnet wird. Es ist der laufenden Summe sehr ähnlich. In der laufenden Summe haben wir count und SM usw. verwendet. Aber hier werden wir die Funktion Durchschnitt verwenden. Und anstatt sie als laufenden Durchschnitt zu bezeichnen, nennen wir sie gleitenden Durchschnitt. Also lass uns gehen und die Aufgabe lösen. Fangen wir immer damit an, die üblichen Dinge auszuwählen. Holen wir uns also die Bestell-ID. Holen wir uns die Produkt-ID. Und ich würde sagen, da es mit der Zeit vorbei ist, werde ich auch das Bestelldatum bekommen. Und der letzte, der Verkauf von Tischverkäufen. Bestellungen. Das heißt also, lass uns gehen und es ausführen. Jetzt haben wir also unsere zehn Bestellungen mit den Produkten, Bestelldatum und den Verkäufen erhalten. Beginnen wir Schritt für Schritt mit dem Aufbau unserer Fensterfunktion. Welche Funktion benötigen wir? Wir brauchen den Durchschnitt. Das ist das Einfachste. Da steht gleitender Durchschnitt, das heißt, wir brauchen die Verkäufe. Es wird also der Durchschnitt der Verkäufe sein. Gehen wir und definieren das Fenster. Müssen wir jetzt also die Daten auf die Datenpartition aufteilen? Nun ja, das steht für jedes Produkt. Das heißt, wir werden die Partition für Klausel nach den Produkten verwenden . Ausweis. Also jetzt würde ich sagen, das war's für den ersten Schritt, Durchschnitt pro Produkt. Also lass uns gehen und es ausführen. Wenn Sie jetzt das Ergebnis überprüfen, können Sie sehen, dass wir unsere Fenster haben. Also das erste für das Produkt 101 und der Gesamtdurchschnitt der Verkäufe wird bei 35 liegen. Wir haben also für jedes Fenster einen Wert aggregiert, dasselbe gilt für das nächste Produkt Und für das nächste und so weiter. Wir haben also keine Fortschritte im Laufe der Zeit oder so etwas wie einen gleitenden Durchschnitt oder diese Zeit, oder? Wir haben diesen Effekt nicht. Wir haben nur einen Durchschnitt für jedes Fenster. Um nun den Effekt des gleitenden Durchschnitts zu erzielen, wird er wie die laufende Summe aussehen. Wir müssen die Aggregatfunktion zusammen mit Order by verwenden . Also werde ich es einfach in die neue Kolumne schaffen. Ich werde einfach alles kopieren wie hier. Und jetzt werden wir die Reihenfolge bis erledigen. Okay. Und da es im Laufe der Zeit ist, werden wir das Bestelldatum und die Bestelldaten verwenden, und wir werden es als aufsteigend angeben, weil es im Laufe der Zeit ist. Im Laufe Zeit beginnen wir immer mit den frühesten Daten und synchronisieren mit den neuesten Also vom niedrigsten zum höchsten. Wir werden es so belassen. Nennen wir es gleitenden Durchschnitt. Lassen Sie uns das jetzt ausführen und wir haben einen zusätzlichen Gastauftritt bekommen, wegen der Kopierbasis Also lass es uns noch einmal ausführen. Ordnung. Also lass uns jetzt die Ergebnisse überprüfen. Schauen wir uns das erste Fenster an und Sie können sehen, dass wir im gleitenden Durchschnitt Fortschritte gemacht haben . Es beginnt also mit zehn, 15, 14, 35. Es gibt also einen gleitenden Durchschnitt. Wir haben keine feste Zahl für den Durchschnitt, wir haben unterschiedliche Werte. Also, wie wird QL das lösen? Es ist wirklich einfach. Es wird Reihe für Reihe beginnen. Also die erste Reihe, was ist der Durchschnitt von zehn? Es werden zehn sein. Dann weiter zum nächsten. Es ergibt zehn plus 20, geteilt durch zwei, Sie erhalten 15. Gehen wir jetzt zum dritten über. Obwohl drei Werte zusammengefasst und durch drei geteilt werden , erhalten Sie 40. Und jetzt zur letzten Zeile im Fenster Sie fasst all diese vier Werte geteilt durch vier zusammen, und Sie erhalten 35, und das ist genau derselbe Wert in der vorherigen Spalte Sie haben hier den Durchschnitt nach Produkten. Wir haben keine Sortierung nach. Du hast auch 35, genau wie in der letzten Reihe. Das liegt daran, dass wir dieselbe Berechnung haben. Es fasst all diese vier Werte teilt sie durch vier Aber jetzt ist der nächste Wert interessant. Wie Sie den nächsten Wert sehen können, stammt er aus einem anderen Fenster. Sie sehen hier, dass wir 15 für das Produkt 102 haben, aber der Durchschnitt wird auch 15 sein. Squale berücksichtigt also nicht die alten Werte aus dem anderen Fenster. Also eine Skala, die jedes Fenster separat berechnet. Also nochmal, das ist der erste Wert dieses Fensters, 15, der Durchschnitt 15, dann das Gleiche, richtig. Zusammenfassung dieser Werte geteilt durch zwei und so weiter. Das nennen wir in der Datenanalyse dieses letzte Feld hier, wir nennen es einen gleitenden Durchschnitt, und Sie können es sehr einfach implementieren, indem Sie eine Durchschnittsfunktion zusammen mit der Reihenfolge nach verwenden eine Durchschnittsfunktion zusammen mit der Reihenfolge nach Okay, lassen Sie uns zur nächsten Aufgabe übergehen, die besagt, den gleitenden Durchschnitt der Verkäufe für jedes Produkt im Laufe der Zeit zu berechnen , einschließlich nur der nächsten Bestellung Wie Sie sehen können, ist der erste Teil, den wir bereits gemacht haben, richtig Wir haben den gleitenden Durchschnitt, geteilt durch die einzelnen Produkte Aber hier haben wir mehr Spezifikationen. Es heißt, nur die nächste Bestellung eingeschlossen. Das heißt, wir sprechen über die aktuelle Bestellung und auch über die nächste Bestellung. Hier haben wir also einen festen Rahmen oder ein festes Fenster. Wir brauchen also nicht den gesamten Durchschnitt des Fensters. Wir benötigen für jede Berechnung nur maximal zwei Bestellungen. Wie wir das machen werden, können wir unsere benutzerdefinierte Rahmenklausel in unserer Fensterfunktion haben . Das bedeutet, dass wir es nicht als Standard belassen können. Wir müssen es spezifizieren. Also lass uns das machen. Ich werde einfach die alte Definition des Fensters , weil wir das genaue Zeug haben. Wir haben also den durchschnittlichen Umsatz, aufgeteilt nach Produkt-ID, Reihenfolge nach Datum. Das ist also der erste Teil. Jetzt hätten wir gerne dieses feste Fenster. Also machen wir uns jetzt auf den Weg und definieren unseren Rahmen. Ich werde nur ein bisschen rauszoomen. Es werden Reihen dazwischen sein. Wir haben jetzt also die Grenzen des Rahmens. Es heißt, einschließlich der nächsten Bestellung. Also werden wir Folgendes verwenden. Die erste Grenze wird also die aktuelle Zeile sein. Und da es die nächste Bestellung ist, wird es auch eine sein, folgt. Das ist also unser Rahmen, der nur die nächste Bestellung beinhaltet, und wir haben es so. Eins folgt. Nennen wir es gleitenden Durchschnitt. Das ist es also. Lass uns hingehen und hinrichten. Gehen wir jetzt und überprüfen das Ergebnis. Sie können sehen, dass der gleitende Durchschnitt völlig andere Werte hat als der gleitende Durchschnitt. Gehen wir also hin und verstehen warum. Du kannst es Reihe für Reihe machen. Nehmen wir die erste Reihe hier drüben, also die Zellen hier sind zehn. Und der gleitende Durchschnitt ist 15, warum ist das so? Weil wir bei der Berechnung den nächsten Wert berücksichtigen. Also zehn plus 20/2, du bekommst 15. Das bedeutet, dass Qual den Rahmen so definiert hat. Diese beiden Zeilen für diese Berechnung für die erste Zeile. wir nun zur zweiten Zeile über, Gehen wir nun zur zweiten Zeile über, wobei Qual auch die dritte, die nächste Zeile einschließt die dritte, die nächste Zeile einschließt Aber da das Fenster nur zwei Befehle umfasst, wird die erste Zeile gelöscht Das nächste Bild wird so aussehen. Wie Sie sehen können, wird es 20 plus 19/2 sein , Sie erhalten 55. Wir können den Effekt des gleitenden Durchschnitts beobachten. Was nun den nächsten angeht, wird es genau dasselbe sein. Wir sind in der dritten Reihe. Es wird die nächste Zahl einschließen und wir erhalten den gleichen Wert, denn 19 plus 20 dividiert durch zwei ergibt 55. Nun, interessant für die letzte Zeile im Fenster hier drüben, sie wird den nächsten Wert nicht berücksichtigen , weil er sich außerhalb des Fensters befindet. Es wird 20 sein und es wird auch bleiben, 20. Das ist es. Ordnung, Leute. haben wir etwas über den gleitenden Durchschnitt, den gleitenden Durchschnitt und diese erstaunlichen Konzepte gelernt , die die Fensterfunktion verwenden Okay, jetzt können wir uns einen schnellen Überblick über die verschiedenen Anwendungsfälle in den Aggregatfunktionen verschaffen und darüber, wie die Definition des Fensters den gesamten Anwendungsfall verändern wird Der erste Anwendungsfall besteht nun darin, die Gesamtsumme zu ermitteln. Und wenn Sie hier im Fenster nichts definieren, wenn Sie es leer lassen, was passieren kann, führen Sie hier Gesamtanalysen durch. Sie werden also die gesamten Datensätze aggregieren und dann diese Aggregation für jede Zeile bereitstellen Das ist passiert. Wenn Sie es leer lassen, definieren Sie nichts. Sie aggregieren die gesamten Datensätze. nun zum nächsten Schritt übergehen, können wir eine Analyse durchführen, die als Gesamtpaargruppen bezeichnet wird Was Sie also tun werden, wir werden der Definition des Fensters Partition by hinzufügen . , wenn Sie hier zum Beispiel eine Partition nach Produkten hinzufügen Was kann passieren, wenn Sie hier zum Beispiel eine Partition nach Produkten hinzufügen? Die Daten werden in zwei Kategorien oder zwei Gruppen aufgeteilt , und die Aggregation wird für jedes Fenster separat durchgeführt Dies ist natürlich eine hervorragende Analyse, um verschiedene Produkte wie hier, die Kapseln und Nelken, miteinander zu vergleichen Nelken, Das ist also hilfreich , um Kategorien zu vergleichen. Sie können diese Analyse Gesamtzahl der Paargruppen durchführen, wenn Sie die Partition von verwenden. Wenn Sie nun die Reihenfolge von verwenden, landen Sie im dritten Anwendungsfall. Wie wir gelernt haben, werden wir Running Total machen. Wie Sie hier in der Ausgabe sehen können, erstellen wir einen Kommulitivwert für den Umsatz. Dies kann uns helfen, im Laufe der Zeit Fortschrittsanalysen durchzuführen, um die Leistung unseres Unternehmens zu verstehen Kommen wir nun zum letzten Anwendungsfall, der letzten Phase der Fensterfunktion mit der Fensterfunktion mit der Hier haben Sie die Aggregatfunktion zusammen mit der Reihenfolge nach mit einem benutzerdefinierten festen Fenster. Natürlich können wir sie verwenden, um uns zu helfen, im Laufe der Zeit in einem bestimmten festen Fenster Fortschritte zu erzielen. Natürlich können Sie diese Anwendungsfälle verwenden. Den gleichen Effekt erzielen Sie wenn Sie die anderen Funktionen verwenden, nicht nur die Summe, Sie können auch die Maximierung der Durchschnittszahl verwenden, also alle Aggregatfunktionen Leute, wie ihr sehen könnt, ist die Fensterfunktionsskala sehr wichtig , um Datenanalysen durchzuführen Indem Sie einfach den Teil des Fensters ändern, generieren Sie einen ganz neuen Anwendungsfall für Datenanalysen. 228. 4 8 win aggr-Zusammenfassung: Ordnung. Jetzt können wir uns einen schnellen Überblick über die verschiedenen Anwendungsfälle in den Aggregatfunktionen verschaffen und darüber, wie die Definition des Fensters den gesamten Anwendungsfall verändern wird. Der erste Anwendungsfall besteht nun darin, die Gesamtsumme zu ermitteln. Und wenn Sie hier im Fenster nichts definieren, wenn Sie es leer lassen, was passieren kann, führen Sie hier Gesamtanalysen durch. Sie werden also die gesamten Datensätze aggregieren und dann die gesamten Datensätze aggregieren und dann diese Aggregation für jede Zeile bereitstellen Das passiert, wenn Sie es leer lassen , Sie definieren nichts Sie aggregieren die gesamten Datensätze. nun zum nächsten Schritt übergehen, können wir eine Analyse durchführen, die als Gesamtpaargruppen bezeichnet wird Was wir also tun werden, wir werden der Definition des Fensters Partition by hinzufügen . hier zum Beispiel eine Partition nach Produkten hinzufügen, was passieren kann, wir hier zum Beispiel eine Partition nach Produkten hinzufügen, was passieren kann, werden die Daten in zwei Kategorien oder zwei Gruppen aufgeteilt zwei Kategorien oder zwei Gruppen und die Aggregation wird für jedes Fenster separat durchgeführt Das ist natürlich eine hervorragende Analyse, um verschiedene Produkte miteinander zu vergleichen , wie hier, die Mützen und Handschuhe Das ist also hilfreich , um Kategorien zu vergleichen. Sie können diese Analyse also insgesamt der Paargruppen durchführen, wenn Sie die Partition von verwenden. Wenn Sie nun die Reihenfolge nach verwenden, landen Sie im dritten Anwendungsfall. Wie wir gelernt haben, werden wir Running Total machen. Wie Sie hier in der Ausgabe sehen können, erstellen wir einen kommulativen Wert für die Verkäufe Und das kann uns helfen, im Laufe der Zeit Fortschrittsanalysen durchzuführen, um die Leistung unseres Unternehmens zu verstehen Kommen wir nun zum letzten Anwendungsfall, der letzten Phase der Fensterfunktion mit der Aggregation Hier haben Sie die Aggregatfunktion zusammen mit der Reihenfolge nach mit einem benutzerdefinierten festen Fenster. Natürlich können wir sie verwenden, um uns zu helfen, im Laufe der Zeit in einem bestimmten festen Fenster Fortschritte zu erzielen. Natürlich können Sie diese Anwendungsfälle verwenden. Den gleichen Effekt erzielen Sie wenn Sie die anderen Funktionen verwenden, nicht nur die Summe, Sie können auch die Maximierung der Durchschnittszahl verwenden, also alle Aggregatfunktionen Also, Leute, wie ihr seht, ist die Fensterfunktionsskala sehr wichtig , um Datenanalysen durchzuführen Indem Sie einfach den Teil des Fensters ändern, generieren Sie einen ganz neuen Anwendungsfall für Datenanalysen. Ordnung, Freunde. Lassen Sie uns nun eine kurze Zusammenfassung der Fenster-Aggregatfunktionen machen Was sie also tun, sie werden eine Reihe von Werten aggregieren und für jede Zeile einen einzigen aggregierten Wert zurückgeben Es ist also dem ROI sehr ähnlich. Aber hier verlieren wir keine Details. Nun zum nächsten Punkt, was sind die Regeln für die Syntax? Was die Ausdrücke angeht, erwarten sie alle eine Zahl im Ausdruck. Sie müssen also eine Zahl wie Sales oder eine beliebige Ganzzahl übergeben. Aber nur für die Zählung können Sie jeden beliebigen Datentyp verwenden. Die Dinge für die Aggregatfunktionen sind sehr einfach. Innerhalb der Definition der Over-Klausel oder der Definition des Fensters ist alles optional . Sie können also die Partition nach oder nach Frames oder nicht verwenden oder einfach alles leer lassen . Alles ist optional. Wie wir nun gelernt haben, haben wir viele Anwendungsfälle für die Aggregatfunktionen, und sie sind wirklich fantastisch für Analysen. Also die erste, die einfachste. Sie können eine Gesamtanalyse durchführen , wenn Sie die Fensterfunktion einfach leer lassen, sodass Sie eine große Zahl über Ihr Unternehmen erhalten. Und im nächsten Anwendungsfall können wir Gesamtanalysen mit bloßen Gruppen durchführen. Wie ich gelernt habe, können wir Partition by verwenden , um Kategorien miteinander zu vergleichen , z. B. Produkte oder Kunden zu vergleichen und so weiter. Wenn wir mit dem nächsten Schritt fortfahren, können wir eine Analyse von Teilen bis hin zu Gesamtanalysen durchführen. Wir können die Leistung jedes Datenpunkts mit der Gesamtleistung vergleichen . So können Sie beispielsweise die Siegel mit dem Gesamtumsatz im Fenster oder mit allen Datensätzen vergleichen . Und wir haben viele Vergleichsanalysen. Wir können den aktuellen Wert mit dem Durchschnitt vergleichen oder wir können sie mit dem Extrem vergleichen, mit den höchsten Siegeln mit den niedrigsten Siegeln und so weiter. Ein weiterer Anwendungsfall: Wir können Datenqualitätsprobleme in unseren Daten identifizieren. Wir können beispielsweise mithilfe der Zählfunktion Doppelsätze identifizieren . Kommen wir zum nächsten Anwendungsfall Wir haben die Ausreißererkennung Wir können herausfinden , welche Datenpunkte über dem Durchschnitt und unter dem Durchschnitt liegen und so weiter Dann haben wir beim nächsten die Gesamtsumme. Wie wir gelernt haben, ist es ein hervorragendes Tool, um den Fortschritt zu verfolgen oder die Leistung unseres Unternehmens im Laufe der Zeit zu überwachen . Oder wenn Sie genauer sein möchten, können Sie die gleitende Summe verwenden, um ein bestimmtes Zeitfenster zu haben und dieses Fenster nur etwa drei Monate oder so zu verfolgen . Und im letzten Anwendungsfall können wir den gleitenden Durchschnitt unserer Daten berechnen. Es ist also wirklich erstaunlich, wie Sortierungs - und Aggregatfunktionen Ihnen die Tür zu erstaunlichen oder fortschrittlichen Analysatoren öffnen können erstaunlichen oder fortschrittlichen Analysatoren Also, Leute, wie ihr sehen könnt, haben wir in der Welt der Datenanalyse viele Anwendungsfälle für Fenster-Aggregatfunktionen die Ordnung, damit haben Sie gelernt, Ihre Daten mithilfe von vier verschiedenen Skalierungsfensterfunktionen und deren Anwendungsfällen zu aggregieren mithilfe von vier verschiedenen Skalierungsfensterfunktionen und deren Anwendungsfällen Wenn wir mit dem nächsten Schritt fortfahren, werden wir lernen, wie Sie Ihre Daten mithilfe von sechs verschiedenen SQL-Fensterfunktionen einordnen Ihre Daten mithilfe von sechs verschiedenen SQL-Fensterfunktionen Wie üblich werden wir also D in die Syntax eintauchen, die Funktionsweise der Skalierung und die verschiedenen Anwendungsfälle, sie eignen sich hervorragend für die Datenanalyse. 229. 5 1 Gewinnrang, was ist: Hallo Freunde. Jetzt werden wir lernen, wie Sie Ihre Daten mithilfe von sechs verschiedenen Fenster-Ranking-Funktionen einordnen können. Wir haben die Zeilennummer, den Rang, den dichten Rang, die Datei, den Abstand und auch den prozentualen Abstand. Wie üblich müssen wir zuerst das Konzept verstehen, das ihnen zugrunde liegt. Danach werden wir die Syntax lernen, und wir werden die wichtigsten Anwendungsfälle für die Rankingfunktionen haben , die ich in meinen Projekten gesammelt habe. Fangen wir jetzt mit der ersten Frage an. Warum nennen wir sie Rankingfunktionen? Also lass uns gehen. In Ordnung. Nehmen wir an, wir haben die folgenden Daten. Wir haben Produkte und deren Verkäufe. Wenn Sie jetzt Ihre Produkte einordnen möchten, müssen Sie zunächst die Daten nach etwas sortieren, wie zum Beispiel die Produkte nach ihren Verkäufen zu ordnen. Das bedeutet also, dass SQL zuerst damit beginnt Ihre Daten vom höchsten zum niedrigsten zu sortieren. Das Sortieren der Daten ist also immer das Erste, was CL tun muss. Bevor ich irgendwas einstuft. Um unsere Daten zu ordnen, haben wir nun zwei Methoden. Die erste Methode nennen wir das ganzzahlige Ranking. Das bedeutet, dass Equal jeder Zeile eine ganze Ganzzahl zuweist , die auf der Position der Zeile basiert. Wenn wir uns nun das Beispiel ansehen, die erste Zeile, haben wir das Produkt mit den Verkaufszahlen 70, es wird auf Platz eins stehen. In der nächsten Zeile, dem Produkt B mit den 30 Verkäufen, erhalten wir Rang zwei. Dann wird der nächste drei, vier und der letzte fünf sein. Das bedeutet, dass Equal hier jeder Zeile eine Ganzzahl zuweist, basierend auf ihrer Position in der sortierten Liste Diese Methode nennen wir Integer-basiertes Ranking. Gehen wir nun zu den zweiten Methoden über. Wir haben das prozentuale Ranking. Bei diesen Methoden berechnet SQL also zuerst die relative Position der Zeile im Vergleich zu allen anderen und weist dann jeder Zeile einen Prozentsatz zu. In der Ausgabe wird Qual also anfangen, Prozentsätze anstelle von Ganzzahlen zuzuweisen, und wir werden eine Skala von 0-1 haben Wenn Sie nun beide Methoden vergleichen, können Sie sehen, dass wir auf der linken Seite der Ganzzahl-Basisrangfolge diskrete, unterschiedliche Werte haben Es beginnt bei eins, dann bei zwei, drei und endet in diesem Beispiel bei fünf. Es hängt also wirklich davon ab, Es hängt also wirklich davon ab wie viele Zeilen wir in den Ergebnissen haben. Es könnten fünf sein, es könnten 500, 5 Millionen usw. sein. Aber auf der rechten Seite haben wir immer dieselbe Skala von 1 bis 0 0-1, wir haben unendlich viele Datenpunkte. Diese Skala nennen wir eine normalisierte Skala oder wir nennen sie kontinuierliche Skala, kontinuierliche Werte Jetzt stellt sich die Frage, wann welche Methode verwendet werden soll. Für das prozentuale Ranking ist es beispielsweise großartig, solche Fragen zu beantworten. Finden Sie die Produkte mit den besten 20%, basierend auf ihren Verkäufen. Diese Methode eignet sich hervorragend, um die Beiträge von Datenwerten zur Gesamtsumme zu verstehen . Wir nennen diese Art der Analyse eine Verteilungsanalyse, bei der wir im Rahmen des auf Ganzzahlen basierenden Rankings Fragen wie die Suche nach den drei besten Produkten beantworten können. Bei dieser Frage interessieren wir uns nicht für den Beitrag der einzelnen Produkte zur Gesamtsumme. Wir sind nur an der Position des Werts innerhalb einer Liste interessiert . Dies ist also eine sehr häufig verwendete Analyse und Berichterstattung. Wir nennen das Wannenknopf-Analysen. Lassen Sie uns nun unsere Ranking-Funktionen auf der Grundlage dieser beiden Methoden gruppieren . Für die erste Gruppe im Integer-Basisranking haben wir vier Funktionen Raw Number, Rank, Dense Rank und Entile Andererseits haben wir nur zwei Funktionen, die eine prozentuale Rangfolge erzeugen Wir haben den Nebel und auch das Perzentil. Das war nun eine Einführung und ein Überblick über diese Methoden und darüber , wie wir diese Ranking-Funktionen gruppieren Als Nächstes werden wir uns der Syntax der Rankingfunktionen befassen. Die meisten von ihnen folgen den gleichen Regeln. Also beginnen wir zum Beispiel immer mit dem Funktionsnamen, also haben wir hier den Rang. Aber wie Sie sehen können, verwenden wir keine Ausdrücke, sodass Sie kein Argument darin verwenden können, es muss leer sein. Das ist also die erste Regel, die Rangfunktionen verwendet. Dann über die Definition des Fensters. Wie üblich ist die Partition nach optional. Du kannst es benutzen oder lassen. Und jetzt zum zweiten Teil, wir haben die Bestellung bis. Es ist auch erforderlich. Sie müssen also die Daten ordnen oder Ihre Daten sortieren, um ein Ranking zu erstellen, sodass Sie sie nicht leer lassen können. Das heißt also für die Definition des Fensters, wir zumindest eine Reihenfolge haben sollten, zum Beispiel hier, nach Verkäufen. Wir können es also nicht leer lassen. Ordnung. Also die beiden Anforderungen, Sie können keine Ausdrücke für diese Funktionen verwenden, und außerdem müssen Sie Ihre Daten in der Reihenfolge nach sortieren. Lassen Sie uns nun einen Überblick über alle Funktionen haben. Wie Sie sehen können, handelt es sich bei all diesen Funktionen um Rankingfunktionen, und fast alle erlauben es nicht , darin enthaltene Ausdrücke zu verwenden. Neben dieser Funktion haben wir hier die Kachel. Es akzeptiert eine Zahl darin. Das bedeutet, dass Sie es nicht leer verwenden können. Sie sollten eine Zahl darin verwenden. Alle anderen müssen leer sein. Was nun das Potenzial angeht, sind sie alle optional, und für das Derby sind sie alle erforderlich. Sie müssen also Derby und die Frame-Klausel verwenden, sie dürfen nicht in den Rankingfunktionen verwendet werden, sodass Sie die Definition des Frames innerhalb der Fensterfunktion nicht ändern können . Nun, was wir wie gewohnt tun werden, werden wir uns eingehend mit all diesen Funktionen befassen , um zu verstehen, wann sie verwendet werden müssen und was die Anwendungsfälle sind, und auch in einer Skala üben. Also fangen wir mit der ersten an , der Zeilennummer. 230. 5 2 Reihenzahl des Gewinns des Ranges: In Ordnung, was ist also eine Rohzahl? In ICL wird die Rohzahlfunktion gehen und jeder Zeile eine eindeutige Zahl als Rang zuweisen , und die Gleichstände sind ihr völlig egal. Das heißt, wenn Sie zwei Zeilen haben, die denselben Wert haben, sie nicht denselben Rang Okay, jetzt haben wir ein sehr einfaches Beispiel. Wir haben eine Liste aller Verkäufe und wir haben die folgende Abfrage. Es wird also mit der Rankingfunktion beginnen , einer Rohzahl. Sie akzeptiert keine Argumente darin, und die Definition des Fensters wird so lauten, sortiert nach Verkaufsdatenträger. Das heißt, wir werden die Daten absteigend vom höchsten zum niedrigsten sortieren die Daten absteigend vom höchsten zum niedrigsten C geht wie folgt vor, der höchste Wert wird der 100 sein, der niedrigste Wert wird der Wert 20 sein, und hier haben wir zweimal, die 80. Sobald SQL mit dem Sortieren der Daten fertig ist, was passieren wird, wird es beginnen, einen Rang zuzuweisen Die Zeilennummer wird also gehen und jeder Zeile eine eindeutige Nummer zuweisen Das heißt, es muss mit der ersten beginnen, die 100 werden der Rang Nummer eins sein. Der nächste wird Rang zwei sein. Die 80 werden Rang drei und die 54 sein, und dann wird der Letzte fünf sein. Und wenn Sie jetzt die Ausgabe überprüfen, können Sie sehen, dass all diese Zahlen einzigartig sind. Wir haben keine Wiederholungen. Also eins, zwei, drei, vier, fünf, es gibt keine Wiederholungen Sie sind von einzigartigem Wert. Und es gibt auch kein Überspringen des Rankings. Das heißt, wir haben hier eins, zwei, drei. Es gibt keinen Sprung auf sechs, sieben oder so. Es gibt eine klare Reihenfolge von unterschiedlichem Wert, und es gibt keine Lücken. Aber unsere Daten haben immer noch etwas Besonderes. Das können wir an den Verkäufen sehen. Wir haben zweimal den gleichen Wert. Wir haben also zwei Zeilen mit demselben Umsatz. Wie Sie in der Zeilennummer sehen können, erhalten sie einen unterschiedlichen Wert. Sie werden also nicht dieselbe Rangfolge haben. Das bedeutet also, dass die Zeilennummer die Gleichstände nicht berücksichtigt. Wenn Sie mehrere Zeilen haben, die dieselben Werte teilen, haben sie nicht denselben Rang. Sie können einen unterschiedlichen Rang und unterschiedliche Ränge haben. So funktioniert die Zeilennummer in Sq. Es generiert eindeutige Ränge für jede Zeile. Es kümmert sich nicht um Gleichstände und hinterlässt auch keine Lücken, sodass es kein Überspringen oder Ranglisten gibt Gehen wir nun zu Sq, um einige Beispiele und Anwendungsfälle In Ordnung, jetzt haben wir die folgende Aufgabe. Es ist ganz einfach, ordnen Sie die Bestellungen anhand ihres Umsatzes vom höchsten zum niedrigsten. Also, das ist jetzt sehr einfach. Wir werden zuerst die Daten auswählen. Also Bestell-ID, Produkt-ID. Nehmen wir auch die Verkäufe und wählen die Tabelle aus. Es werden also Verkaufsaufträge sein. Gehen wir und führen es aus. Damit haben wir also alle unsere Befehle. Was Sie jetzt tun werden, ist, jeder Zeile einen Rang zuzuweisen. Das heißt, wir benötigen hier eine Spalte , die den Rang für jede Zeile enthält. Um das zu tun, verwenden wir die Fensterfunktion Zeilennummer. Sie akzeptiert kein Argument darin, sollte also leer sein, und dann müssen wir das Fenster definieren. Wie wir in den Ranking-Funktionen gelernt haben, können wir es nicht leer lassen. Wir müssen die Daten nach der Reihenfolge sortieren. Order By ist ein Mast. Wir müssen keine Partition von verwenden, sodass wir alle Daten, die wir in der Tabelle haben, ordnen können . Wie man also die Daten sortiert, heißt es, sie sollten auf ihren Umsätzen vom höchsten zum niedrigsten basieren . Das heißt, wir bestellen nach Umsatz. Da wir vom höchsten zum niedrigsten Wert die absteigende Zahl verwenden müssen Und jetzt gehen wir und geben ihm einen Namen. Verkaufsrang und sagen wir Reihe. Da wir die Zeilennummer verwenden. Das Set ist also sehr einfach. Lass uns gehen und es ausführen. Schauen wir uns jetzt die Ergebnisse an. Vorher hat Equal die Daten nach der Bestell-ID sortiert, da wir nichts definiert haben. Aber da wir jetzt absteigend nach Verkäufen sortiert sind , hat Qual die Daten nach den Verkäufen vom höchsten zum niedrigsten sortiert und angefangen, einen Rang zuzuweisen Oder sagen wir, eine eindeutige Ganzzahl für jede Zeile. Jetzt wird die höchste Reihenfolge die Reihenfolge pro Acht sein. Wir haben einen Umsatz von 90. Das ist der höchste. Sie können also sehen, wir haben eins, zwei, drei, vier, fünf, bis zehn. Wenn Sie nun das Ergebnis überprüfen, können Sie das sehen. Das Ranking hier ist einzigartig. Hier gibt es keine Duplikate und es gibt auch keine Übersprungen oder Lücken Wir haben also alles von 1 bis 10. Auch wenn wir in unseren Daten ein paar Verkäufe haben , die den gleichen Wert Zum Beispiel haben wir diese beiden Bestellungen. Das kannst du sehen. Beide haben die 60 bei den Verkäufen, aber sie haben nicht die gleiche Rangliste, oder? Wir haben also auch hier, die Neun und Drei, sie haben den gleichen Wert 20, aber sie haben nicht den gleichen Damit haben wir die Aufgabe gelöst. Es ist sehr einfach. Wir haben jetzt einen Rang der auf den Verkäufen vom höchsten zum niedrigsten basiert. 231. 5 3 Gewinnrangrang-Rang func: In Ordnung, was ist also eine Rangfunktion? In Quel wird die Rangfunktion gehen und jeder Zeile einen Zahlenrang zuweisen , und dieses Mal wird sie gehen und die Gleichstände regeln. Das heißt, wenn Sie in Ihren Daten zwei Zeilen haben, die dieselben Werte haben, haben sie dieselbe Rangfolge Eine Sache mit der Ranking-Funktion ist, dass sie Lücken im Ranking hinterlassen wird. Es besteht also die Möglichkeit, Ränge zu überspringen. Um zu verstehen, wie die Rank-Funktion in Squeal funktioniert, werden wir ein sehr einfaches Beispiel haben Ordnung. Also nochmal, mit den gleichen Daten, aber mit anderer Funktion Also unser Fenster sieht so aus. Es beginnt mit der Funktion rank akzeptiert kein Argument darin. Dann haben wir das Fenster wie dieses oder Verkäufe, die vom höchsten zum niedrigsten absteigen, und unsere Daten sind bereits so sortiert Also, wie wird Kale nun vorgehen und die Ränge zuweisen? Die erste Reihe wird der höchste Rang sein. Also der Wert 100 wird eins sein, dann wird der zweite Wert zwei sein, aber jetzt für den dritten , wie Sie sehen können, haben wir hier zwei Werte , die identisch sind. Wir haben einen Tipp, und dieses Mal werden wir gehen und sie dazu bringen, sich den gleichen Rang zu teilen Beide werden auf Platz zwei stehen. Es ist nicht wie die Nummer der Reihe , wo wir hier drei haben. Diesmal haben wir zwei , weil wir einen Treffer haben. Dieselben Werte zu haben bedeutet, dass sie denselben Rang haben werden. Jetzt wird es schwierig sein, zum nächsten Wert überzugehen , denn wenn Sie hier nachschauen, können Sie sehen, dass der nächste Rang wie die drei sein sollte. Wir haben einen, zwei und dann den nächsten Wert, der im Rang generiert wurde. Es sollten drei sein. Aber Esq wird sagen: Weißt du was? Dieser Wert wird die Nummer vier sein, sodass Sie sehen können, eins, zwei, drei, vier Die Positionsnummer hier ist also vier, und Quietschen wird gehen und ihr den Rang Vier geben Damit wird Equal also eine Lücke in der Rangliste hinterlassen Sie können sehen, dass wir den dritten Platz überspringen. Und das passiert immer, wenn Sie ein Unentschieden haben , bei dem Sie dieselbe Rangliste teilen Für das X wird eins also einfach sein. Es wird die Reihe Nummer fünf sein. Wenn Sie sich nun die Ausgabe der Rank-Funktion ansehen, können Sie sehen, dass wir hier kein eindeutiges Ranking haben. Wir haben eine gemeinsame Rangfolge für den Fall eines Gleichstands. Es kümmert sich also um die Unentschieden. Aber hier haben wir Lücken in den Reihen. Wir überspringen also Reihen. Wenn ich an die Rangfunktion denke, denke ich an die Olympischen Spiele Wenn zwei Athleten unentschieden um die Goldmedaille, den ersten Platz, kämpfen, gibt es für den zweiten Platz keine Silbermedaille. Die nächste Medaille geht an die Bronzemedaille an den dritten Platz. Ordnung, also lasst uns jetzt in dieser Qualifikation anfangen, um die Rangfunktion zu üben Ordnung, jetzt werden wir dieselbe Aufgabe lösen, aber mit der Rangfunktion Also was wir tun werden, wir werden hier bei dem gleichen Beispiel bleiben, und wir werden die Reihenfolge der Zellen von der höchsten zur niedrigsten Reihenfolge ordnen , aber dieses Mal mit der Rank-Funktion Also verwenden wir den Rang und alles darin wird leer sein. Und dann wird unser Fenster genau das gleiche sein wie zuvor. Überbestellung nach Umsatz und CD. Also geben wir ihm den Namen. Verkaufsrang. Ja, geben wir ihm einen Rang. Das war's also, wie Sie sehen können, die Syntax ist sehr einfach und der Zeilennummer sehr ähnlich. Wir haben gerade die Funktion geändert. Lassen Sie uns das jetzt ausführen um die Ergebnisse zu überprüfen. Lassen Sie uns jetzt die Ergebnisse überprüfen , indem wir uns den neuen Rang ansehen, wenn Sie ihn mit dem alten Rang vergleichen. Wir können sehen, dass wir uns ein gewisses Ranking teilen, oder? Wir haben die beiden zweimal hier. Also den zweiten Rang haben wir zweimal, weil wir hier den gleichen Wert haben. Also 60, 60, wir haben ihn hier, zwei und zwei. Aber wenn Sie mit der Rohzahl vergleichen, können Sie feststellen, dass sie nicht dieselbe Rangfolge hat. Das ist also ein Unterschied, und auch hier ist es dasselbe . Sie haben den gleichen Wert. Der Umsatz liegt bei 20, also haben wir ihn zweimal, Rang sieben. Und hier haben wir es mit unterschiedlichen Werten. Und beim nächsten Wert überspringen wir, wie Sie sehen können, den Rang Es gibt also GAP. Es gibt keinen Rang von acht. Das kannst du dir also ansehen. Das ist die Zeile Nummer neun, und deshalb bekommt sie die Neun. Das ist das Gleiche, woran ich hier glaube. Wenn Sie jetzt diese beiden Ränge überprüfen, sollte der nächste Rang drei sein, aber da er in der vierten Reihe ist, wird er den vierten Rang bekommen. also die Ergebnisse ansehen, können wir sehen, dass wir dieselben Ränge teilen und dass wir auch Lücken haben. So funktioniert der Rang also. 232. 5 4 Sieg Rang dichter Rang func: In Ordnung, was ist also ein DN-Rang? Er ist der Ranking-Funktion sehr ähnlich. Sie wird jeder Rolle einen Zahlenrang zuweisen , und sie kümmert sich auch um Gleichstände. Also dieselben Werte, sie teilen sich die gleiche Rangfolge. Aber dieses Mal hinterlässt es keine Lücken wie bei der Rangfunktion. Also der DNS-Rang, er wird keine Lücken hinterlassen. Es wird kein Ranking übersprungen. Um das zu verstehen, werden wir ein sehr einfaches Beispiel haben. Also lass uns gehen. Also gut, also nochmal, dieselben Daten, aber mit anderer Funktion Diesmal haben wir die Rangfunktion, dichter Rang, und das Fenster wird dieselbe Reihenfolge haben, indem die Verkäufe vom höchsten zum niedrigsten absteigen Jetzt sind die Daten also auch schon sortiert. Schauen wir uns an, wie SQL vorgehen und die Ränge zuweisen wird. Wie üblich wird die erste Zeile die Nummer eins sein, die zweite ebenfalls. Aber auch hier haben wir dieselben Werte. Wir haben also dieselben Werte und das ist wie der Rang. Es wird den gleichen Rang haben. Also werden beide den Rang Nummer zwei haben . Und jetzt könntest du sagen: Nun, das ist der Rangfunktion sehr ähnlich. Warum haben wir also einen dichten Rang? Ich werde sagen, warte darauf. Wir werden den Unterschied beim nächsten Wert haben. Also Qual wird herkommen. Dieser Wert ist genau nach dem Unentschieden. Und Rank, Qual ging und nahm die Positionsnummer. Also die Zeilennummer war vier, richtig? Also eins, zwei, drei, vier. Aber dieses Mal mit dem dichten Rang wird Q keine Lücken in der Rangliste hinterlassen, es wird also kein Überspringen Der nächste Rang und die Reihenfolge können drei sein. Deshalb werden wir für diesen Wert den Rang drei haben . Wie Sie sehen können, gibt es also keine Lücke. Wir haben einen. Wir haben zwei und drei. Wir überspringen also nicht, wir hinterlassen keine Lücken, und die letzte wird vier sein Das ist also genau der Unterschied zwischen dem dichten Rang und dem Rang nun die Ausgabe des Dense Ranks überprüfen , können Sie das sehen. Wir haben keine eindeutigen Ränge. Wir haben hier gemeinsame Reihen. Wie Sie sehen können, haben wir es hier mit Wiederholungen zu tun. Also kümmert es sich auch um die Krawatten und so. Es hinterlässt keine Lücken. Es überspringt nichts in der Rangliste. Okay, das ist es also. Gehen wir jetzt zurück zu Scale, um den dichten Rang zu üben. Jetzt haben wir dieselbe Aufgabe, die Bestellungen anhand ihres Umsatzes vom höchsten zum niedrigsten zu ordnen . Wir werden das Gleiche tun, aber dieses Mal mit der Funktion Dnrank Tense sranks will be empty, und dann definieren wir es wie alle anderen über Order by Sales Disk, dann geben wir dir den Namen sales strink dense, das Wie Sie sehen können, haben all diese Funktionen die exakt gleichen Also lass uns gehen und es ausführen. Okay. Also lass uns jetzt gehen und die Ergebnisse überprüfen. Wir haben unseren neuen Rang mit dem DNS erreicht. Und wenn Sie nur die Ergebnisse überprüfen, können Sie sehen, dass es das Unentschieden bewältigt. Wir haben zweimal zwei, oder? Schauen wir uns das Beispiel hier an. Wir haben die Siegel 60 zweimal. Deshalb teilen sie sich das gleiche Ranking in der DNS und auch im normalen Rang. Aber was jetzt interessant ist, ist der Wert nach dem Unentschieden. Wie Sie hier sehen können, haben wir mit dem DNS-Rang drei. Wir haben also kein A-Ranking übersprungen, wir haben keine Lücke, eins, zwei und dann drei. Aber beim Rang geht es nur um die Positionsnummer, also ist es Zeile Nummer vier. Deshalb ist es vier, damit haben wir eine Lücke. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt keine Lücken im DNS-Rang. Wir haben also drei, vier, fünf und jetzt haben wir hier dieselben zwei Werte. Wir haben also Verkäufe von 2020, und sie teilen sich die sechs zweimal. Wie Sie sehen können, gibt es jetzt einen Unterschied zwischen dem DNS und dem Rang. Also hier haben wir sieben sieben, aber hier sind wir auf Rang sechs sechs. Das ist der Grund, warum wir Unterschiede zwischen ihnen haben, weil wir zuvor auf Rang drei übersprungen Was du sonst noch sehen kannst, wir haben sieben und acht. Wenn Sie nun diese drei Ranglisten vergleichen, können Sie sehen, dass sie alle mit dem ersten Rang beginnen, aber nicht alle mit derselben Rangfolge enden. Die Zeilennummer und der Rang konzentrieren sich also wirklich auf die Positionsnummer oder die Zeilennummer der Bestellungen. Sie können also hier drüben sehen, es ist die zehnte Zeile. Deshalb haben wir hier zehn. Zehn. Die Skala ist also 1-10, und das ist genau dasselbe für die Rollennummer 1-10 Aber mit dem DNS hier haben wir es zwischen 1 und 8, und das liegt daran, dass wir dieselbe Rangliste hatten und damit, sagen wir, ein paar Ränge verschwendet haben sagen wir, ein Die Skala unterscheidet sich also von den beiden anderen, und das liegt daran, dass wir zweimal Unentschieden haben Das ist ein Unentschieden, und wir haben auch hier ein Unentschieden. Deshalb fehlen uns hier zwei Ränge. So funktionieren die DN-Stärken, und Sie können jetzt alle drei miteinander vergleichen um zu verstehen, wie diese Stärken funktionieren 233. 5 5 5 Ranking für den Siegesrang vergleichen: Ordnung. Lassen Sie uns nun schnell die drei Funktionen nebeneinander vergleichen. Beginnen wir mit dem ersten Punkt über die Einzigartigkeit des Ranges Und wenn Sie diese drei vergleichen, können Sie feststellen, dass nur die Zeilennummer einen eindeutigen Rang generiert Das wird ein einzigartiger Rang sein, und bei den beiden anderen haben wir doppelte Kits oder sagen wir, gemeinsame Ränge. Nun der zweite Punkt, ob die Funktion die Gleichstände verarbeitet und der einzige Punkt, der die Gleichstände nicht behandelt ist die Zeilennummer. Dieser kümmert sich also nicht um die Gleichstände und die beiden anderen kümmern kümmert sich also nicht um die Gleichstände und die beiden anderen die Gleichstände, da sie den gemeinsamen Rang bieten. Jetzt haben wir den letzten Punkt, nämlich Lücken zu hinterlassen oder die Rangliste zu überspringen Wenn Sie nun die Rohzahl und die hohe Rangfolge überprüfen, können Sie sehen, dass es kein Überspringen gibt Es gibt keine Lücken bei der Rohzahl und auch bei der Rangfolge mit hoher Dichte Lediglich bei der Rangfunktion, der mittleren Funktion, überspringen wir Ränge und hinterlassen Lücken . Das war's, Leute Das sind die Unterschiede zwischen diesen drei Funktionen. Ich neige dazu, häufiger mit der Rohzahl zu arbeiten als mit den beiden anderen. 234. 5 6 Analyse des Gewinnrangs oben unten: Ordnung, Leute. musste ich mir diese drei Funktionen ansehen und habe meine Projekte überprüft, echte Projekte, und ich habe herausgefunden, dass es viele Anwendungsfälle für die Funktion Rohzahl gibt für die Funktion Rohzahl verglichen mit den anderen Funktionen, Dense Rank und Rank. Also, was werden wir jetzt tun? Ich werde Ihnen einige Anwendungsfälle für die Rangzahl zeigen, die ich normalerweise in meinen realen Projekten verwende , damit Sie verstehen, wie wichtig die Rohzahlfunktion ist. Gehen wir also zu einer Skala. In Ordnung. Lassen Sie uns nun mit dem ersten Anwendungsfall beginnen, und wir haben die Aufgabe, für jedes Produkt die umsatzstärksten zu ermitteln für jedes Produkt die umsatzstärksten Das ist also sehr klassisch. In der Berichterstattung oder Datenanalyse. Wir nennen das Top-Analysen. Hier, die Manager oder Entscheidungsträger, möchten also , dass unsere Daten die besten Ergebnisse oder den besten Erfolg haben unsere Daten die besten Ergebnisse oder den besten Erfolg Also zum Beispiel die fünf Kunden mit den höchsten Werten oder die fünf besten Produkte oder Kategorien und so weiter Das ist also eine sehr wichtige Analyse, um sich auf die besten Produkte oder auf die wichtigsten Kunden usw. zu konzentrieren die besten Produkte oder auf . Und das ist, wie gesagt, sehr klassisch und sehr wichtig, um Entscheidungen im Geschäft zu treffen. Schauen wir uns jetzt an, wie wir das lösen können. Also fangen wir mit den üblichen Sachen an. Lassen Sie uns zuerst die Daten auswählen. Wählen Sie also die Bestellnummer aus. Nehmen wir auch die Produkt-ID. Und die Verkäufe aus Kundenaufträgen. Also lass uns das ausführen. Da wir jetzt wissen, dass wir für jedes Produkt mehrere Bestellungen und mehrere Verkäufe haben. Wir sind jedoch nur an den hohen Umsätzen für jedes Produkt interessiert . Also müssen wir einen Rang erstellen. Um das zu tun, können wir die Raw-Funktion verwenden. Rohzahl, und wir müssen jetzt das Fenster definieren. Brauchen wir also eine Partition nach? Überprüfe die Abfrage. So heißt es für jedes Produkt. Das heißt, wir müssen die Daten durch die Produkt-ID teilen. Lassen Sie uns also die Partition nach der Produkt-ID verwenden. Und jetzt müssen wir die Reihenfolge von verwenden. Also ordne nach und nach, wie man die Daten nach Verkäufen auflöst, und zwar vom höchsten zum niedrigsten. Gehen wir zum Verkauf und wir haben hier. Absteigend, vom höchsten zum niedrigsten. Geben wir ihm einen Namen, Sie werden nach Produkten geordnet Gehen wir und führen das aus. Wenn Sie sich nun die Ergebnisse ansehen, können Sie sehen, dass CL die Daten durch die Produkt-ID geteilt hat . Wir haben hier also etwa vier Fenster. Der erste hier drüben, Sie können sehen, dass der Rang bei eins beginnt, er ist bei vier Der höchste Rang kann die Bestellnummer acht sein , bei einem Umsatz von 90. Und dann geht es zu den Vier. Wie Sie jetzt im zweiten Fenster sehen können, haben wir eine neue Rangliste. Also wird es zurückgesetzt. Die erste wird die Bestellnummer zehn sein, und die letzte wird die Bestellnummer zwei sein Wie Sie sehen können, hat jedes Fenster auch seine eigene Rangfolge, das letzte haben wir nur als eine Zeile. Natürlich müssen wir bei der Aufgabe den höchsten Wert angeben, damit wir uns nicht für die anderen interessieren. Wir müssen auch diese Zeile zurückgeben und diese und diese. Wie Sie sehen können, müssen wir alles zurückgeben, was den Rang eins hat. Der Rang zwei, drei, vier usw. interessiert uns nicht . Also hätten wir gerne den höchsten. Also, um die Punkte zu filtern, was wir tun werden, werden wir Unterabfragen verwenden. Wählen Sie also Stern, aus und dann haben wir die folgende Bedingung. Also wo, und wir werden sagen, dass die Rangfolge nach Produkten gleich eins ist Wir sind also nur an Rang eins interessiert. Lass uns gehen und es ausführen. Und da wir vier Produkte in unseren Daten haben, werden wir nur vier Zeilen haben und wir haben den höchsten Umsatz. Wie Sie sehen können, haben wir hier nur die Nummer eins, und diese Verkäufe sind für jedes Produkt am höchsten. Und damit haben wir die Aufgaben gelöst, indem die besten Analysen gefunden haben. Okay. Wir haben die folgende Aufgabe, Kommen wir zum X-Anwendungsfall. Wir haben die folgende Aufgabe, die beiden Kunden mit der niedrigsten Anzahl an Umsätzen zu ermitteln. beiden Kunden mit der niedrigsten Anzahl an Umsätzen zu ermitteln. Jetzt haben wir also genau den gegenteiligen Anwendungsfall. Wir nennen das Button-Analyse. In diesem Beispiel wollen die Entscheidungsträger im Unternehmen also die Kosten optimieren, die Kosten senken. Und damit müssen sie die Produkte mit der schlechtesten Leistung oder die Mitarbeiter mit der schlechtesten Leistung analysieren der schlechtesten Leistung oder die Mitarbeiter mit der schlechtesten Leistung analysieren , um die Kosten zu senken Mit dieser Analyse konzentrieren sich die Entscheidungsträger jetzt also nicht mehr auf die erfolgreichsten Dinge Wir konzentrieren uns auf die schlechtesten Dinge. Die schlechtesten Leistungen. Lassen Sie uns jetzt diese Aufgaben lösen. Also, wenn Sie die Frage überprüfen, haben wir mehrere Sachen, oder? Wir haben den Gesamtumsatz und müssen auch die beiden niedrigsten Kunden finden. Wir haben also sowohl Rankings als auch Aggregationen. Denken Sie daran, wir können Dinge zusammen mit den Groupi machen. Also lass es uns jetzt Schritt für Schritt machen. Lassen Sie uns zunächst die Daten auswählen, richtig. Also, was brauchen wir? Bestellungs-ID? Kunden-ID. Und wir benötigen den Umsatz aus Kundenaufträgen. Also lass uns das ausführen. Also, wenn Sie sich die Kunden hier ansehen, haben wir etwa vier Kunden, und sie haben mehrere Verkäufe. Nun möchten wir den Gesamtumsatz für jeden Kunden haben , um die beiden Luis zu finden. Fangen wir also zuerst mit den Aggregationen an. Also was wir tun werden, wir werden die Verkäufe zusammenfassen Also die Summe der Verkäufe. Nennen wir es Gesamtumsatz. Und jetzt, um den Gruppenkauf zu tätigen, brauchen wir nur den Kunden. Also Gruppe, und wir haben die Kunden-ID. Es ist also sehr einfach, nach Aussagen zu gruppieren. Lass uns das ausführen. nun die Ergebnisse überprüfen, können wir sehen, dass die Daten skaliert aggregiert Wir haben vier Zeilen, und das liegt daran, dass wir vier Kunden haben und deren Gesamtumsatz Wir haben also den ersten Teil der Aufgabe gelöst. Wir haben den Gesamtumsatz für jeden Kunden. Gehen wir nun zum zweiten Teil über. Es heißt, die niedrigsten zwei Kunden. Das bedeutet, dass wir die Ranking-Funktionen verwenden müssen , um diese Kunden zu bewerten. Wir sind also nicht an allen Kunden interessiert. Wir sind nur an den beiden niedrigsten interessiert. Um das zu tun, werden wir jetzt die Fensterfunktion verwenden. Zeilennummer und dann drüber. Müssen wir jetzt die Daten partitionieren? Nun, nein. Das müssen wir nicht tun. Wir müssen jetzt die Daten sortieren. Also ordne nach. Also dieses Mal werden wir die Aggregationen in der Reihenfolge nach verwenden, also der Summe der Verkäufe, und wir wollen, dass sie vom niedrigsten zum höchsten sortiert werden, also werde ich einfach die Standardeinstellung verwenden Es ist also aufsteigend. Nennen wir es jetzt Rangkunden. Das ist es also. Auch hier gilt die Regel. Wenn Sie eine Fensterfunktion zusammen mit der Funktion Gruppieren nach verwenden , müssen Sie nur Spalten verwenden, die in der Funktion müssen Sie nur Spalten verwenden Gruppieren von verwendet werden. Das sollte also funktionieren. Gehen wir und führen es aus. Wie Sie in den Ergebnissen sehen können, haben wir jetzt eine zusätzliche Spalte für den Rang. Jetzt wird der Kunde Nummer zwei der niedrigste Kunde sein, der zweite Kunde vier mit insgesamt 90 Verkäufen, und der Kunde mit dem höchsten Umsatz wird der letzte sein, der Kunde mit 125 Kunden Nummer drei. Jetzt haben wir fast alles, aber die Liste sollte nur die letzten beiden enthalten. Um die Daten zu filtern, verwenden wir die Unterabfrage Select Star from. Und dann müssen wir die Bedingung definieren, nach der Kunden eingestuft werden, sie sollte kleiner oder gleich zwei sein. Damit bekommen wir die ersten beiden. Lass uns das ausführen. Damit hatten wir die niedrigsten zwei Kunden, basierend auf ihrem Gesamtumsatz, Kundennummer Nummer zwei und vier. Das war's, wir haben die Aufgabe gespeichert und jetzt haben wir Analysen patentiert. 235. 5 7 Unquie ids für den Siegrang: Okay, fahren wir mit dem nächsten Anwendungsfall und wir haben die folgende Aufgabe Es heißt, den Zeilen der Tabelle eindeutige IDs zuweisen , Bestellungen archivieren. Also, Leute, wir befinden uns vielleicht in einer Situation , in der Sie eine Tabelle ohne Primärschlüssel haben und für jede Zeile eine ID erstellen möchten. Um das zu tun, können wir die Funktion Zeilennummer verwenden , um eindeutige Identifikator-IDs für jede Zeile in unserer Tabelle zu generieren , falls wir keine haben. Und um eine solche ID für jede Zeile zu generieren, ist es sehr wichtig, Dinge wie das Importieren von Daten und das Exportieren von Daten zu tun . Vielleicht können auch Tabellen mit dieser ID verknüpft werden, oder sagen wir, wir optimieren die Leistung von Abfragen mithilfe der ID. Schauen wir uns nun an, wie wir das mit R generieren können. Okay. Lassen Sie uns nun zunächst die Archive mit der Tabellenreihenfolge auswählen Archive mit der Tabellenreihenfolge um den Inhalt zu verstehen. Wählen Sie also Stern aus dem Kundenauftrags-Archiv aus. Also lass uns hingehen und es ausführen. nun die Ergebnisse überprüfen, können Sie sehen, dass wir zehn Bestellungen haben und dass wir hier Wiederholungen in der Bestell-ID haben, es ist also nicht wirklich ein Primärschlüssel Wie Sie hier sehen können, haben wir zweimal, ID vier, und hier haben wir dreimal die ID sechs Was wir nun tun werden, wir werden eine eindeutige Kennung für jede Zeile generieren . Was werden Sie tun, um das zu tun? Wir gehen hier rüber und sagen Zeilennummer, und dann definieren wir die Fensterfunktion. Wir partitionieren die Daten überhaupt nicht, aber wir müssen die Daten nach der Auftrags-ID sortieren. Bestell-ID. Oder du kannst auch etwas anderes mit dem Bestelldatum oder so verwenden, egal. Lassen Sie uns auch die Bestelldaten ergänzen. Nennen wir es Unique ID. Gehen wir und führen das aus. nun die Daten überprüfen, können Sie sehen, dass wir hier eine neue ID haben , die aus der Rohnummer stammt, und wir haben eine eindeutige Kennung. Wie Sie sehen können, haben wir zehn Zeilen und damit auch zehn verschiedene eindeutige IDs. Damit haben wir, wie Sie sehen können, die Aufgabe gelöst und wir haben jetzt eindeutige IDs und IDs für das tabellarische Archiv Jetzt, wo wir diese ID haben, können wir viele Dinge tun , wie zum Beispiel Tabellen zusammenfügen oder etwas Besonderes und Wichtiges tun , das Paginieren genannt wird Stellen Sie sich vor, wir haben eine riesige Tabelle und möchten die Daten abrufen Um also nicht alle Daten auf einmal zu haben, können wir die Daten nach der primären ID oder nach einer eindeutigen Kennung aufteilen . Zum Beispiel können wir eine Seite von eins bis 100.000 erstellen. Und dann beginnt die zweite Seite mit 100 k bis 200 s. Durch die Aufteilung der Daten können wir jetzt vielleicht den Export oder Import von Daten verbessern, oder wir können den Benutzern einen schnelleren Abruf Wir wollen nicht alle Daten auf einmal auf einer Seite haben einmal auf einer Seite Es hat also viele Vorteile, die Paginierung zu verwenden, und das können wir nur tun, wenn wir eine nette ID wie diese haben 236. 5 8 Gewinnrang Duplikate identifizieren: Ordnung. Ich zeige Ihnen den letzten Anwendungsfall für die Funktion Raw Number, die ich normalerweise in meinen echten Projekten verwende. Wenn Sie Datenanalysen durchführen, werden Sie manchmal feststellen, dass es Probleme mit der Datenqualität gibt , insbesondere bei den Doppelkits. Also, was ich normalerweise verwende, verwende ich die Rohzahl , um die Doppelkits zu identifizieren. Nicht nur das, ich kann es verwenden um die Doppelkits zu löschen. Wir können es also für die Datenbereinigung verwenden. Und dies ist eine wichtige Aufgabe für jeden Dateningenieur, nicht nur für Datenanalysten, um die Daten aufzubereiten und zu bereinigen , bevor Datenanalysen durchgeführt werden. Lassen Sie uns also wie folgt doppelte Zeilen in der Tabelle identifizieren , Bestellungen archivieren und ein sauberes Ergebnis ohne Duplikate zurückgeben ein sauberes Ergebnis ohne Duplikate Wir müssen also nicht nur die Duplikate identifizieren, wir müssen auch keine Duplikate in unseren Ergebnissen zurückgeben wir müssen auch keine Duplikate in unseren Ergebnissen zurückgeben. Nehmen wir an, wir können wir zuerst die Daten aus und wählen Sie Stern aus dem Kundenauftrags-Archiv aus. Gehen wir und führen es aus. Wenn Sie sich nun die Daten ansehen, können Sie sehen dass wir Duplikate haben. Wir haben ein Problem Die andere Idee zuvor ist also zweimal in unserer Datenbank. Es ergibt keinen Sinn, oder? Es sollte nur einer sein. Welcher ist der richtige? Wenn Sie die Daten hier überprüfen, können Sie sehen, dass diese Bestellung versendet und dann geliefert wird. Es sieht also so aus, als ob der letzte der richtige ist. Also, wie wir das machen können. Wenn Sie einfach nach rechts scrollen, können Sie sehen, dass wir eine Erstellungszeit haben, und wir verwenden normalerweise einen solchen Zeitstempel, um zu identifizieren, was die letzte gültige Like-Bestellung war Und dann können wir sofort sehen, dass diese Bestellzeit höher ist als die vorherige, was bedeutet, dass sie aktueller ist , oder? Je aktueller. Wir werden also unsere Daten für jede Auftrags-ID ordnen und die Daten nach der Erstellungszeit sortieren , um die zuletzt eingefügte oder kuratierte Rohdatei für diese Bestellung zu finden zuletzt eingefügte oder kuratierte Rohdatei für diese Bestellung Schauen wir uns also an, wie wir das machen können. Was wir tun werden, wir werden hier rübergehen und sagen, lass uns eine Rohzahl haben. Und dann, und was wir tun werden, wir nach dem Primärschlüssel partitionieren. Partitionierung nach Auftrags-ID. Und wie gesagt, wir müssen die Daten bis zu diesem Zeitpunkt sortieren, bis sie am Ende stehen, Partition für Reihenfolge nach Erstellung, Zeit und absteigend Also wollen wir dann das Höchste, das Niedrigste. Das ist es. Nennen wir es RN und führen die Abfrage aus. Wenn wir nun die Daten überprüfen alles sauber ist und wir keine Duplikate haben, sollte alles eins sein , weil wir maximal für jeden Primärschlüssel eine Zeile haben sollten Aber Sie können sehen, dass wir hier zwei haben und wir hier drei, zwei haben, das heißt, das ist ein Indikator dafür dass wir Doppelungen in unseren Daten haben . Also jetzt, indem wir eins nach dem anderen überprüfen. Wie Sie sehen können, ist die Bestell-ID nur eine. Wir haben den ersten Rang, den zweiten auch. Wir haben den ersten Rang. Aber hier haben wir das Problem. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt zwei Ränge für die Bestell-ID vier. Nun, welcher ist der richtige? In unserer Logik sagen wir, dass es die letzte Zeile ist, die in unsere Daten eingefügt wird, und das ist Rang eins. Wenn Sie nach rechts scrollen, können Sie sehen, dass die Erstellungszeit hier höher ist als die zweite. Damit haben wir identifiziert, was wir wollen. Wir wollen die zuletzt eingefügte Zeile für jede ID. Und jetzt schauen wir uns das hier an. Also hier haben wir es dreimal. Es heißt also, dass das erste das höchste Erstellungsdatum ist. Wenn Sie also auf die rechte Seite gehen und jetzt diese Zeitstempel vergleichen, können Sie das sehen. Dieser Datensatz, der erste ist der letzte, der in unsere Daten eingefügt wurde. Wie Sie sehen können, ist dieser derjenige, den wir brauchen. Die anderen beiden brauchen wir nicht, weil es alte Informationen sind. Also jetzt ist alles , was diesen Rang Nummer eins nicht hat , nicht gültig. Es ist etwas Altes. Und es ist tatsächlich diese Datenqualität, also wollen wir sie entfernen oder nicht auswählen. Um nun saubere Daten zu haben, was wir tun werden, werden wir Folgendes als Unterauswahl auswählen Wählen Sie also einen Stern aus dieser Tabelle aus. Und jetzt interessiert uns nur noch der Rang Nummer eins. Wir brauchen nichts anderes. Also lass uns hingehen und hinrichten. Wenn Sie jetzt die Ergebnisse überprüfen, können Sie die Bestell-ID hier überprüfen. Es ist einzigartig. Wir haben keine Duplikate, richtig Eins, zwei, drei, vier, fünf, sechs, sieben. Es gibt überhaupt keine Duplikate, und wir haben jetzt nur die zuletzt eingegebenen Daten in den Bestellungen, und wir haben keine Duplikate oder Probleme mit der Datenqualität Jetzt können wir diese Ergebnisse natürlich nutzen, um weitere Analysen durchzuführen, und genau das tun Dateningenieure normalerweise Bereinigen Sie die Daten und bereiten Sie die Daten vor, bevor Sie eine Datenanalyse durchführen. Wenn Sie diese Probleme mit der Datenqualität der Datenquelle mitteilen möchten, nehmen wir an, dass Sie nicht der Eigentümer dieser Informationen sind. Sie können natürlich diese Probleme mit der Datenqualität der Datenquelle mitteilen möchten, nehmen wir an, dass Sie nicht der Eigentümer dieser Informationen sind eine Liste aller Probleme mit schlechter Datenqualität erstellen und sie an das Quellsystem senden und es anweisen, die Daten aus den Quellen zu bereinigen . Um nun die schlechten Daten auszuwählen, wir können wir hier einfach die Bedingung ändern und sagen, wenn sie höher als eins ist, dann sind Sie wie schlechte Daten. Gehen wir und führen das aus. Damit haben wir nun in den Ergebnissen alle Datensätze, die in den Daten gar nicht existieren sollten . Also können wir es exportieren und es der Quelle mitteilen und es ihnen sagen. Überprüfen Sie hier, ob in Ihrem System etwas nicht stimmt und diese Informationen nicht in die Daten eingefügt werden sollten. Also, Leute, es ist sehr stark, oder? Es ist sehr mächtig. Ich verwende es häufig in meinen Projekten. Es gibt viele Anwendungsfälle für die Zeilennummernfunktion in SQL. Wir können es tun, um die besten Analysen, die unterste N-Analyse, die beste Leistung, die schlechteste Leistung zu finden unterste N-Analyse, die beste Leistung, . Außerdem können wir eindeutige IDs für die Paginierung zuweisen oder wir können sie verwenden, um Probleme mit der Datenqualität aufzudecken und unsere Daten zu bereinigen. Das ist also eine tolle Funktion in SQuL, Das ist also eine tolle Funktion in und Sie werden sie häufig verwenden Das war's also für die drei Funktionen, Reihennummernrang, dichter Rang Jetzt werden wir über das Entil sprechen 237. 5 9 Untile: Okay, also was ist Kachel? Die Kachelwaage ist sehr einfach. Es wird Ihre Zeilen, Ihre Daten in eine bestimmte Anzahl von fast gleichen Gruppen aufteilen Ihre Daten in eine bestimmte Anzahl von , oder manchmal nennen wir sie Pakete Um das zu verstehen und zu verstehen, wie die Skalierung mit dieser Funktion funktioniert, können wir nun und zu verstehen, wie die Skalierung mit dieser Funktion funktioniert, ein sehr einfaches Beispiel haben. Also lass uns gehen. Okay, wir haben das Folgende eingerichtet. Wir haben vier Reihen, vier Verkäufe, und wir möchten es in zwei Gruppen oder in zwei Pakete aufteilen . Um das zu tun, können wir also die Entile-Funktion verwenden. Sie hat eine andere Syntax als die anderen Raking-Funktionen. Also fängt es mit tal an. Dann müssen wir eine Zahl definieren, damit wir sie nicht leer lassen können wie bei der anderen Harking Also hier haben wir zwei Pakete, dann vorbei. Und auch hier müssen wir die Daten sortieren, sodass sie nach Verkäufen geordnet sind, absteigend vom höchsten zum niedrigsten Also jetzt, wie üblich, was wir tun müssen, um die Daten zu sortieren. In diesem Beispiel haben wir es bereits sortiert. Dann kann es beginnen, jede dieser Zeilen in zwei Paketen zuzuweisen jede dieser Zeilen in zwei Paketen Aber Quel muss zuerst die Taschenseite berechnen. Also, wie viele Zeilen wir in jedes Paket einfügen können. Die Berechnung ist also sehr einfach. Es besagt, dass die Paketgröße der Anzahl der Zeilen geteilt durch die Anzahl der Pakete entspricht der Anzahl der Zeilen geteilt durch die Anzahl der Pakete Also, wie viele Zeilen gibt es hier? Wir haben vier Reihen. Wir haben also vier hier drüben. Dann die Anzahl der Pakete, wir definieren sie in der Syntax der Abfrage. Also hier definieren wir zwei Pakete. Wir brauchen zwei Gruppen. Das heißt, wir teilen vier durch zwei und die Größe des Pakets wird zwei sein. Jetzt, wo diese Skala fertig ist, werde ich damit beginnen, jede Zeile Paketen zuzuweisen Es wird oben beginnen. Der erste wird im Paket Nummer eins sein. Dann geh zum nächsten. heißt es: Okay, wir haben immer noch genug Platz im Paket. Es wird auch einem zugewiesen. Damit erreichen wir jedoch die maximale Anzahl von Zeilen in jedem Paket. Die nächste Zeile wird einem anderen Paket zugewiesen. Es werden zwei sein, und der letzte wird auch zwei sein. Wie Sie sehen können, ist es sehr einfach, wir haben unsere Verkäufe anhand der Sortierung natürlich in zwei Pakete aufgeteilt. Diese beiden Verkäufe gehören zum Paket Nummer eins und die anderen beiden gehören zum Paket Nummer zwei. Sehr einfach. Deshalb ist es sehr einfach, weil wir gerade Zahlen teilen und wir haben Pakete mit perfekter Größe. Aber was kann jetzt passieren, wenn wir eine ungerade Zahl haben? Wir haben hier also fünf statt vier. Also, wenn die Paketseite fünf durch zwei teilt, erhalten wir 2,5. Und jetzt wird Quel natürlich nicht gehen und für jedes Paket etwa zwei Hälften teilen, dann teilen wir das Ganze in zwei Pakete Natürlich wird das nicht funktionieren. Wir sollten jetzt ein Paket mit drei und ein weiteres Paket mit zwei haben. Jetzt macht es die Regel in Squal sehr deutlich. Es heißt, dass größere Gruppen zuerst kommen, dann kleinere. Das heißt, wenn wir hier eine gerade Zahl wie diese haben, wird die größere Gruppe die erste Gruppe sein. Das wird also so aussehen. Es wird alles zurücksetzen. Mal sehen, was passieren wird. Der erste wird eins sein, der zweite ist Bill One. Der dritte wird auch einer sein. Es hat also größere Pakete als das zweite. Dann werden der Rest zwei sein. Wie Sie sehen können, kommt die größere Gruppe zuerst, dann die kleinere, und so funktioniert die Skalierung, wenn Sie ungerade Zahlen haben. Sie haben hier keine Pakete mit perfekter Größe. Sie haben ungefähr oder ungefähr gleich große Pakete. So funktioniert das Gespräch. Gehen wir nun zurück zur Skalierung, um diese Funktion zu üben. Lassen Sie uns jetzt Spaß bei der Arbeit mit dieser Funktion haben. Also wählen wir einfach so etwas wie Auftrags-ID, Umsatz aus Verkaufsaufträgen. Gehen wir und führen es aus, und damit haben wir unsere zehn Zeilen. Nehmen wir an, ich möchte nur ein Paket aus den Daten erstellen. Also entile und nur ein Paket vorbei. Partition. Sagen wir, nicht partitionieren nach. Nehmen wir die Reihenfolge nach Verkäufen auf, indem wir die Sets aufteilen. Ich nenne es ein Paket. Gehen wir und führen es aus. Wie üblich wird es die Daten sortieren und dann das Paket berechnen. Es werden zehn Zeilen sein, geteilt durch eins. Die Größe des Pakets wird also zehn sein. Deshalb werden Sie hier alles als eine Einheit sehen , weil all diese Zeilen in ein Paket passen können . Das ist sehr einfach. Wir haben nur ein Paket. Lass uns gehen und jetzt haben wir zwei Pakete. Ich werde es einfach kopieren und einfügen. Statt einem werden wir zwei haben, nennen wir es zwei Pakete. Gehen wir und führen das aus. Nun, hier nochmal, was ist die Größe der Pakete? Es ist 10/2. Wir werden perfekt gruppierte Pakete bekommen. Das erste Paket wird aus fünf Zeilen bestehen und das zweite aus den nächsten fünf Zeilen. Es ist also sehr perfekt. Lass uns zum nächsten gehen. Lasst uns drei Pakete haben. Drei. Also lass uns hingehen und hinrichten. Was jetzt passieren kann, ist zehn durch drei zu teilen , um die Größe des Pakets zu erhalten, und es wird 3,3 sein, also ist es Dezimalzahl, und wir werden keine Pakete mit perfekter Größe erhalten. Also nochmal, zuerst kommt die größere Gruppe und dann die kleinere. Wie Sie sehen, müssen wir dann in die erste Gruppe vier passen , um die anderen mit drei zu bekommen. Deshalb wird das erste Paket das größte sein. Also vier Zeilen in die ersten Pakete dann die zweiten drei Zeilen in Paket zwei, und die letzte Zeile wird Paket drei sein. Wie Sie sehen können, wird die größere Gruppe die ersten Pakete sein. Lassen Sie uns jetzt weiter mit den Daten spielen. Gehen wir und nehmen jetzt vier. Wir hätten gerne vier Pakete. Jetzt wird es interessant. Jetzt wird es interessant sein, das Ergebnis zu überprüfen. Wenn wir zehn durch vier teilen, erhalten wir etwa 2,5. Also nochmal, wir werden keine Gruppen bekommen, die perfekt dimensioniert sind. Also muss QL jetzt zehn Zeilen in vier Gruppen unterteilen. Die ersten drei Zeilen werden also in das Paket Nummer eins passen, und auch die zweiten drei Zeilen wie diese werden in das Paket Nummer zwei passen. Und dann können Sie hier sehen, dass wir zwei Pakete mit der Größe von zwei haben. Und damit können wir zehn in vier Gruppen unterteilen. Und wieder können Sie sehen, dass die größeren Gruppen wie diese an erster Stelle stehen. Und dann kommen die zweite und die kleineren später. Okay, also so funktioniert der Winter ohne Unterschied. Und jetzt könntest du sagen: Weißt du was? Warum brauche ich überhaupt Eimer? Was ist also der Anwendungsfall? 238. 5 10 Ntile Use Case-Daten-Segementierung: meinen Projekten gibt es zwei Anwendungsfälle für die Tal-Funktion Einerseits werde ich als Datenanalyst die Tal-Funktion verwenden , um meine Daten zu segmentieren. Andererseits, wenn ich Dateningenieur bin, werde ich die Funktion tal für die ETL-Verarbeitung und auch für den Lastenausgleich verwenden . Lassen Sie uns nun mit dem ersten Anwendungsfall als Datenanalyst beginnen . Wenn Sie Segmentierungen mit der Tal-Funktion durchführen möchten, ist Segmentierungen eine sehr gute Möglichkeit zu verstehen So können Sie Ihre Daten in verschiedene Pakete oder Gruppen segmentieren Ihre Daten in verschiedene Pakete oder Gruppen Wie zum Beispiel Segmentierungen für die Kunden. Sie können Ihre Kunden also nach ihrem Verhalten gruppieren , z. B. nach dem Gesamtumsatz oder der Gesamtzahl der Bestellungen. Damit können Sie zum Beispiel den IV-Abschnitt erstellen, dann das Medium und dann das Gesetz. Um den Anwendungsfall Segmentierung zu verstehen, wollen wir uns nun der folgenden Aufgabe stellen Okay. Die Aufgabe besagt, alle Bestellungen in drei Kategorien zu unterteilen. Hohe, mittlere und niedrige Umsätze. Um das zu lösen, lassen Sie uns die grundlegenden Dinge tun, richtig? Wählen Sie die Bestellnummer aus. Lassen Sie uns die Verkäufe aus unserer Tabelle mit den Verkaufsaufträgen nehmen und sie ausführen. Wie üblich haben wir unsere zehn Verkäufe erzielt. Also, wenn Sie die Aufgabe ankreuzen, da steht, dass wir drei Kategorien benötigen. Das heißt, wir brauchen drei Pakete, und da stehen hohe, mittlere und niedrige Verkaufszahlen. Das heißt, wir dividieren durch den Umsatz. Lass es uns Schritt für Schritt machen. Also werden wir til verwenden, da wir die Daten segmentieren müssen. Drei Kategorien bedeuten drei Pakete, und dann definieren wir das Fenster. Außerdem müssen wir die Daten nicht nach Partitionen aufteilen. Wir müssen es nur zuerst nach den Verkäufen sortieren. Es wird also nach Verkäufen sortiert sein, und wir nehmen es diskret, da wir es vom höchsten zum niedrigsten sortieren wollen. Also, nehmen wir an, ihr seid unsere Pakete. Gehen wir und führen das aus. Wenn Sie nun die Daten überprüfen, können Sie feststellen, dass sie in drei Pakete segmentiert sind in drei Pakete segmentiert Das erste Paket wird also alle Bestellungen mit den höchsten Umsätzen enthalten alle Bestellungen mit den höchsten Umsätzen Das zweite wird dann alle Verkäufe mit dem Medium beinhalten. Und dann wird es bei der letzten Option nur um Verkäufe mit niedrigen Umsätzen gehen. Daher haben wir unsere Daten bereits in drei Gruppen eingeteilt Aber jetzt, bei der Angemessenheit, haben wir Zahlen, und vielleicht erwartet der Benutzer, dass diese Texte hat, hoch, mittel, niedrig Das heißt also, was wir jetzt tun werden, wir werden diese Zahlen in Text in Worte übersetzen diese Zahlen in Text in Worte übersetzen Und das können wir natürlich nicht innerhalb der Fensterfunktion tun . Wir werden die Datentransformation mit den Case-Win-Anweisungen verwenden. Sie sich darüber keine Sorgen, wir können einen kompletten Abschnitt einrichten, in dem der Fall, in dem Sie gewonnen haben , erklärt wird. Folgen Sie mir vorerst einfach, um zu sehen, wie das funktioniert Wir werden Subquery verwenden Also werden es Selects sein. Und lassen Sie uns den Stern für alles nehmen und dann die folgende Logik verwenden. Ken, gleich eins, dann ist es hoch. Der Umsatz ist hoch. Wir ordnen die Zahlen nur in zwei Texten zu. Andernfalls, Ken, ist der Eimer gleich zwei, dann zielen wir auf das Medium ab. Mittel. Und dann sind die letzten Gruppenpakete gleich drei, dann sind diese Verkäufe gering. Nennen wir es also beendet und nennen wir es Vertriebssegmentierungen Das passt also. Lass es mich ein bisschen kleiner machen, damit du es sehen kannst. Ab dann haben wir unsere Unterabfrage wie diese. Wie Sie sehen können, haben wir die Zahlen einfach in Text abgebildet. Wir machen gerade Übersetzungen. Also lass uns gehen und es ausführen. Und jetzt, nachdem wir die Ergebnisse überprüft haben, haben wir unsere drei Kategorien für die Benutzer ermittelt. Die erste Kategorie werden also die hohen Umsätze sein. Die zweite wird der mittlere Umsatz sein, und der dritte wird der niedrige Umsatz sein. Also, Leute, seht ihr, Tal ist sehr mächtig, um unsere Daten zu segmentieren. Jetzt können Sie Dinge segmentieren, wie zum Beispiel die Kunden ihren Gesamtumsatz kaufen oder die Produkte nach Preisen, Mitarbeitern, Gehältern und so weiter. 239. 5 11 ntile Use Case-Datenladen: Ordnung, das ist also der erste Anwendungsfall für die Intel-Funktion als Datenanalyst, bei dem Sie Ihre Daten segmentieren , um das Verhalten zu verstehen dagegen ein Dateningenieur sind, Wenn Sie dagegen ein Dateningenieur sind, können Sie die Intel-Funktion verwenden, können Sie die Intel-Funktion verwenden um den Lastenausgleich in Ihrer ETL durchzuführen. Jetzt werde ich es einfach in einer sehr einfachen Skizze erklären . Ordnung, wir haben das folgende Szenario , in dem wir zwei Datenbanken haben und wir möchten eine große Tabelle von der Datenbank A in die Datenbank verschieben . In diesem Fall mache ich also etwas, als Volllast bezeichnet wird, was bedeutet, dass ich alle Zeilen von einer Datenbank in eine andere lade. Also, wenn du es auf einmal machst, was könnte dann passieren? Es könnte lange dauern, also könnte es Stunden oder manchmal sogar Tage dauern. Und vielleicht werden Sie am Ende einige Netzwerkfehler bekommen , weil Sie die Netzwerke zwischen diesen beiden Datenbanken überlastet haben die Netzwerke zwischen diesen beiden Datenbanken überlastet und alles kaputt geht , und Sie werden die Daten laden und müssen von vorne beginnen. Anstatt diese Tabelle auf einmal zu laden, was wir tun können, können wir sie in Bruchteile oder, sagen wir, Pakete aufteilen Wir können diese Tabelle zum Beispiel mithilfe der Funktionskachel in vier kleine Tabellen aufteilen mithilfe der Funktionskachel in vier kleine Tabellen Nachdem wir diese Schweinetabelle in kleine Tabellen aufgeteilt haben, können wir anfangen, diese kleinen Tabellen nacheinander zu verschieben , und damit belasten wir die Netzwerke nicht , und das wird gelingen Jetzt, nachdem wir alles am Ende in die Zieldatenbank geladen haben, werden wir diese kleinen Tabellen haben, und natürlich können wir die Union verwenden, können wir die Union verwenden um sie zusammenzuführen, um wieder die Pig-Tabelle zu haben , die wir in der ursprünglichen Datenbank haben. Dies ist ein sehr häufiger Anwendungsfall für die Kachel, um die Last aufzuteilen und die Verarbeitung beim Extrahieren von Daten auszugleichen die Verarbeitung beim Extrahieren von Daten Ordnung. Jetzt haben wir also die folgende Q-Aufgabe. Es heißt: Um die Daten zu exportieren, teilen Sie die Bestellungen in zwei Gruppen auf. Also lass uns das machen. Zuerst können wir alles aus der Tabelle auswählen, um die Daten zu sehen. Verkaufsaufträge. Gehen wir und führen es aus. Jetzt haben wir unsere zehn Befehle und was wir tun müssen, ist das Ganze in zwei Gruppen aufzuteilen. Um das zu tun, können wir die Kachelfunktion verwenden. Zwei Gruppen bedeuten zwei Pakete. Definieren wir das Fenster. Hier müssen wir die Daten nicht mit Partition by partitionieren, sondern wir müssen die Reihenfolge nach angeben. Nun, welche Spalte wir verwenden werden, um die Daten zu sortieren. Natürlich gibt es hier keine Regel, Sie können die Daten nach Umsatz oder nach Bestellstatus nach Datum nach allem, was Sie wollen, aufteilen . Aber normalerweise verwenden wir den Primärschlüssel. Es ist einfach systematisch, besser und sauberer, vor allem, wenn Sie eine Zahlenfolge in der Bestell-ID haben , sodass Sie den ersten Bereich der Bestellungen exportieren können, dann können Sie zur nächsten Gruppe gehen und so weiter. Gehen wir also mit der Auftrags-ID aus und geben ihr einen Namen, Pakete. Also dass es. Gehen wir und schlagen süß zu. Nun, wie Sie sehen können, ist es sehr einfach. Wir haben unsere beiden Gruppen, das ist also der erste Datenpatch und das ist der zweite Datenstapel. Jetzt können wir also den ersten Patch auswählen und ihn exportieren, der in das nächste System importiert wurde. Und danach fahren wir mit der zweiten Charge fort. Und wenn Sie immer noch unter der Größe dieser Pakete leiden, können Sie sie natürlich der Größe dieser Pakete leiden, auf kleinere Pakete aufteilen, sodass Sie hier drüben gehen und daraus vier machen können. Damit erhalten wir also kleinere Pakete und es könnte einfacher sein, die Daten zu exportieren. Das ist also ein wirklich großartiger Anwendungsfall für die gesamte Funktion. In Ordnung, alle zusammen Damit haben Sie zwei Anwendungsfälle für die Tal-Funktion kennengelernt , denen ich normalerweise in meinen Projekten folge Als Datenanalyst können Sie sie also für Segmentierungen verwenden Und als Dateningenieur können Sie es verwenden, um den Lastausgleich des ETL durchzuführen 240. 5 12-Gewinn-Rang cume dist: Okay, alle zusammen. Damit haben wir alles über die ganzzahligen Ranking-Funktionen behandelt. Jetzt werden wir über die zweiten Methoden sprechen. Wir haben die prozentualen Ranking-Funktionen. Und hier haben wir zwei Funktionen, die um dist und auch die Prozent-Kachel. Lassen Sie uns jetzt eine kurze Zusammenfassung machen. Mit der prozentualen Rankingskala wird eine relative Position als Prozentsatz berechnet und jeder Zeile zugewiesen Das Ergebnis wird eine kontinuierliche, normalisierte Skala von 0 bis 1 sein, und das ist wirklich erstaunlich, um eine Verteilungsanalyse durchzuführen Diese Funktionen können bei ihrer Berechnung die Gesamtsumme der gesamten Datenmenge berücksichtigen , was uns helfen kann, den Beitrag der einzelnen Werte zur Gesamtsumme zu ermitteln In SQL haben wir nun zwei verschiedene Formeln, um den Prozentsatz zu generieren . Auf der einen Seite haben wir die Funktion QumDist und auf der anderen Seite haben wir den Prozentsatz Das heißt, wir haben zwei verschiedene Funktionen mit unterschiedlichen Formeln, um den Prozentsatz zu generieren und zu berechnen Fangen wir nun mit der ersten Funktion an, Qum dist. Ordnung, alle zusammen. Also fangen wir jetzt mit der ersten Funktion an. Wir haben um dist, und das steht für Cumulative Distribution Es wird die Verteilung Ihrer Datenpunkte innerhalb eines Fensters fokussieren oder berechnen Verteilung Ihrer Datenpunkte innerhalb eines Fensters Was das bedeutet, um das zu verstehen, werden wir uns ein sehr einfaches Beispiel ansehen, um zu verstehen, wie QL mit dieser Funktion funktioniert . Also lass uns gehen. In Ordnung. Auch hier haben wir unser sehr einfaches Beispiel für den Verkauf und wir haben die folgende Abfrage. Also ähm dist, dann geben wir darin kein Argument an, also kann es leer sein. Das Fenster wird wie gewohnt sortiert sein, indem Umsatz vom höchsten zum niedrigsten absteigt, und die Reihenfolge nach ist ein Muss Der erste Schritt ist Quietschen und die Daten sortieren Wir haben sie bereits vom höchsten zum niedrigsten sortiert Der nächste Schritt besteht nun darin , dass Squeal loslegen und mit der Berechnung des Prozentsatzes für jede Zeile beginnen kann mit der Berechnung des Prozentsatzes für jede Zeile beginnen Und wir haben eine sehr einfache Formel. Sie besagt, dass der Wert um dist der Positionsnummer des Werts geteilt durch die Anzahl der Zeilen entspricht der Positionsnummer des Werts geteilt durch die Anzahl der Zeilen Jetzt geht Squall als nächsten Schritt los und beginnt, den Prozentsatz für jede Zeile zu berechnen Und wir haben diese sehr einfache Formel. Sie besagt, dass der Abstand um gleich der Positionsnummer des Werts ist Geteilt durch die Anzahl der Zeilen. Es ist sehr einfach. Lass es uns Schritt für Schritt machen. Die Skalierung beginnt also mit dem ersten Wert in unserer Liste. Es wird also so berechnet. Also, was ist die Positionsnummer des ersten Werts? Es kann eins sein, oder? Das ist also der erste Wert in unserer Liste. Und wie hoch ist die Gesamtzahl der Zeilen? Wir haben fünf Reihen, oder? Also eins, zwei, drei, vier, fünf. Also teilen wir eins durch fünf und das Ergebnis wird 0,2 sein. Das wird also der erste Wert für die erste Zeile sein. Okay, jetzt geht die Skala zur nächsten Zeile über, und dieses Mal bekommen wir einen Sonderfall. Wie Sie sehen können, haben wir die 80 zweimal. Also haben wir hier einen Tipp. Also brauchen wir jetzt zuerst die Positionsnummer. Wie Sie sehen können, sind wir an Position Nummer zwei, oder? Aber da wir die 80 mehrfach haben, nimmt der EQ die letzte Position ein, an der wir den Wert 80 sehen Und die letzte Position wird der Rekord Nummer drei sein Deshalb wird ESCO sagen, für diesen Rekord wird es die Position Nummer drei und zwei sein . Und dann wird es durch fünf geteilt, und wir erhalten den Wert 0,6. Das ist also das verwirrendste an dieser Funktion. Wenn ein SCL also ein Ti findet, ignoriert es die aktuelle Positionsnummer komplett , sodass wir nicht zwei haben Es wird gehen und die letzte Positionsnummer für den gleichen Wert annehmen die letzte Positionsnummer für den gleichen Wert Und der letzte auf unserer Liste wird der Rekord Nummer drei sein. Deshalb haben wir drei hier drüben. Okay, jetzt lass uns weitermachen. Gehen wir in die dritte Reihe, und wie Sie sehen können, sind wir wieder in der Mitte. Aber dieses Mal ist es das letzte Mal, dass wir 80 sehen. Als Nächstes haben wir also keine 80. Also, was passieren wird, wir werden exakt die gleichen Ergebnisse haben. Also wird es 3/5 sein. Also, wie Sie sehen können, teilen sie sich den gleichen Prozentsatz, wenn wir einen Treffer haben teilen sie sich den gleichen Prozentsatz, wenn wir einen Treffer Das heißt also, wenn man die gleichen Werte hat, teilen sie sich den gleichen Rang. Gehen wir also weiter zum vierten. Also, was ist die Positionsnummer der 50? Wir haben den vierten Rekord erreicht. Also Position Nummer 4/5, wir werden Null bekommen. Acht. Okay. Gehen wir jetzt zum letzten über, und es ist der einfachste. Welche Position haben wir hier, es ist die Position Nummer fünf, es ist die letzte, und die Anzahl der Zeilen ist fünf. Deshalb werden wir einen bekommen. Also, Leute, das ist es. So funktioniert die kumulative Verteilung. Sobald Sie die Formel verstanden haben, wird es sehr einfach sein das Ergebnis zu verstehen Wie Sie sehen, hängt die Berechnung des Prozentsatzes immer von der Gesamtgröße unserer Datensätze Sie können hier die Anzahl der Zeilen sehen. erhalten wir eine Ausgabe, Damit erhalten wir eine Ausgabe, die uns hilft, die Verteilung unserer Datenpunkte innerhalb der Datensätze zu verstehen die Verteilung unserer Datenpunkte innerhalb der Datensätze 241. 5 13 Prozent-Rang des Gewinnrangs: In Ordnung, alle zusammen. Also konzentrieren wir uns jetzt auf die zweite Funktion, die Prozentwerte als Rang generiert. Wir haben den prozentualen Rang. Der prozentuale Rang geht also weg und konzentriert sich darauf, die relative Position jeder Zeile innerhalb eines Fensters zu generieren . Um zu verstehen, was das bedeutet, können wir ein sehr einfaches Beispiel verwenden, um zu verstehen, wie die Skalierung mit dieser Funktion funktioniert . Also lass uns gehen. Okay, noch einmal, wir haben diese Verkäufe, sehr einfaches Beispiel, und die Syntax kann so sein. Prozent rangieren, und darin verwenden wir keine Argumente. Und das Fenster wird in der Reihenfolge so aussehen, dass es ein Muss ist, dass die Verkäufe vom höchsten zum niedrigsten absteigen Der erste Schritt, den Sque damit machen wird, besteht darin, die Daten vom höchsten zum niedrigsten zu sortieren , und das haben wir schon so Als Nächstes wird Qu damit beginnen, den Prozentsatz zu berechnen, der der kumulativen Verteilung sehr ähnlich ist kumulativen Verteilung sehr ähnlich Aber dieses Mal wird es so sein. Positionsnummer, dann subtrahieren wir sie von eins und subtrahieren sie auch, geteilt durch die Anzahl der Zeilen, von Es ist also wie eine exakte Formel, aber wir subtrahieren hier nur eins Okay, jetzt gehen wir Schritt für Schritt alle Zeilen durch und sehen uns die Also wird es mit der ersten Zeile beginnen, oder? Also, was ist die Positionsnummer der ersten Reihe? Es wird eins sein. Dann müssen wir es um eins subtrahieren Deshalb werden wir Null bekommen. Nun, wie hoch ist die Gesamtzahl der Zeilen? Wir haben hier fünf Zeilen, und es wird um eins subtrahiert Deshalb werden wir vier bekommen. Nun, Null geteilt durch einen beliebigen Wert, kann die Ausgabe Null sein. Deshalb erhalten wir für den ersten Wert eine Null. Okay, jetzt gehen wir zur zweiten Ziehung über, und hier haben wir unseren Sonderfall, wo wir ein Unentschieden haben Wir haben also zwei Zellen, die denselben Wert haben, acht. Also, für den Prozentsatz kann Trnkqel ein anderes Verhalten haben als Denken Sie daran, dass qual im Feld um dist nach der letzten Position des gemeinsamen Werts gesucht hat der letzten Position des gemeinsamen Werts Es war also die dritte Position , da dies das letzte Mal ist, dass wir 80 sehen Aber jetzt mit dem Stammwert in Prozent kann Qual beim ersten Auftreten des gemeinsamen Werts bleiben Auftreten des gemeinsamen Werts wir nun diese beiden Acht überprüfen, was ist das erste Es ist der Rekord Nummer zwei. Deshalb haben wir Position zwei, subtrahiert um eins, erhalten wir eins, und hier wird dasselbe eine Anzahl von Summen sein Wir haben fünf, subtrahiert von eins, wir haben vier. Wenn Sie nun eins durch vier teilen, erhalten wir das Ergebnis 025 Das ist also der Prozentsatz dieses Wertes. Gehen wir jetzt zur zweiten Reihe. Da haben wir wieder, den Ti. Also mach weiter und bleibe bei der Position Nummer zwei, dem ersten Vorkommen. Es werden also dieselben zwei sein, subtrahiert von eins, wir erhalten eins, und auch die Gesamtzahl der Zeilen, fünf, subtrahiert um eins, haben wir Deshalb werden wir die gleichen exakten Ergebnisse erhalten . Also hier, wie Sie sehen können, mit dem prozentualen Rang ist es eine Scheibe, der gemeinsame Wert wird sich auch teilen, derselbe Prozentsatz wurde getrunken Gehen wir nun zum vierten Wert über, sodass wir den Wert 50 haben Also, was ist die Position davon? Es wird der Rekord Nummer vier sein. Subtrahiert von eins erhalten wir drei, und wenn Sie drei durch vier teilen, erhalten Sie 0,75 Und jetzt zum letzten Wert hier drüben überzugehen, wird es einfach sein Also, was ist die Positionsnummer der 30? Es ist fünf fünf, subtrahiert von eins. Es werden vier sein. Und außerdem werden wir hier auch vier für die Gesamtzahl haben, subtrahiert um die Gesamtzahl haben, subtrahiert Also, wenn ihr vier durch vier teilt, werdet ihr bekommen Also, das war's, Leute So funktioniert der prozentuale Rang. Er hat immer die Skala 0-1. Es ist also immer so Es spielt keine Rolle, welche Werte wir in uns haben, und es wird eine kontinuierliche Skala haben. Und auch hier gilt: Wenn Sie ein Ti haben, gehen sie hin und teilen sich den gleichen Prozentsatz an Alkohol. Okay, Leute. Wenn Sie nun diese beiden Funktionen vergleichen, können Sie feststellen, dass sie einander wirklich ähnlich sind. Das Ergebnis beider Funktionen Rangfolge, die auf einem prozentualen Ranking basiert, und auch beide Funktionen behandeln die Gleichungen perfekt, sodass sie den gleichen prozentualen Rang haben Ranking basiert, und auch beide behandeln die Gleichungen perfekt, . Wenn Sie die Syntax überprüfen, sind sie sich sehr ähnlich. Und wenn wir jetzt die Formeln der beiden überprüfen, berücksichtigen wir immer die Gesamtgröße der Datensätze Hier wird also die Größe bei der Berechnung berücksichtigt, damit wir die relative Position der einzelnen Werte zum Gesamtwert ermitteln können Und dies ist bei der Analyse sehr wichtig, um den Beitrag jedes Werts zum Gesamtwert zu messen. Nun zu den Anwendungsfällen Wenn Sie sich auf die Verteilung Ihrer Datenpunkte konzentrieren möchten , die kumulative Verteilung entscheiden Wenn Sie sich jedoch auf die relative Position der einzelnen Rosen konzentrieren möchten , sollten Sie sich für den prozentualen Anteil entscheiden. Okay, jetzt gibt es noch einen Unterschied zwischen der Um-Scheibe und dem prozentualen Trink, und wenn Sie die Formeln überprüfen, können Sie feststellen, dass der Um-Abstand umfassender ist Wir berücksichtigen immer die Positionsnummer der Zeile. Aber bei der Person Trink berücksichtigen wir nicht die aktuelle Zeile, wir überspringen sie gerne oder machen sie exklusiv Wir sagen, für den Personenrang ist er exklusiver und bei der kommuativen Verteilung er Nun, wenn du mir die schwierige Frage stellst, welche verwendest du Ich würde sagen, wenn Sie inklusiver sein wollen, entscheiden Sie sich für die verbindliche Verteilung. Wenn du in der aktuellen Zeile exklusiver sein willst, entscheide dich für den Personenrang, sich sehr ähnlich ist Wenn Sie die Verteilung Ihrer Daten berechnen möchten, verwenden Sie die komulative Wenn Sie die relative Position jeder Zeile ermitteln möchten, wählen Sie die Person t In Ordnung Jetzt haben wir also die folgende Aufgabe, die Produkte zu finden, die innerhalb der höchsten 40% der Preise liegen die innerhalb der höchsten 40% der . Lass uns das lösen. Jetzt zielen wir auf die Tabellenprodukte ab, und ich werde einfach in etwa zwei Spalten den Produktpreis aus den Verkaufsprodukten auswählen zwei Spalten den Produktpreis aus . Das ist es also. Gehen wir und führen das aus. Wie Sie sehen können, haben wir fünf Produkte und die Preise, und die Aufgabe besagt, die höchsten 40% zu finden. Also müssen wir einen prozentualen Rang finden und generieren. Um das zu erreichen, haben wir die beiden Funktionen *** dist und a percent rank. Ich werde dieses Mal mit der *** dist fahren. Gehen wir und machen das. Also ähm Dist. Und dann suchen wir das Fenster wie dieses. Es wird bestellt bis. Wir zielen jetzt auf die Preise ab, oder? Ordnen Sie also nach dem Preis vom höchsten zum niedrigsten Preis. Und geben wir ihm einen Namen Dest Rank. Also lass uns das ausführen. Also, mit dieser Qual können wir für uns eine prozentuale Rangfolge generieren , indem wir die Formel verwenden , die wir gerade gelernt haben. Was den Output angeht, erhalten wir also alle Produkte, aber die Aufgabe besagt, dass wir nur die Produkte bekommen müssen, die zu den höchsten 40% gehören Das heißt also die erste Zeile, die zweite Reihe und das ist alles. Diese Zeilen gehören also zu den höchsten 40%. Der Rest liegt darunter. Um das zu tun, also die Daten zu filtern, können wir die Unterabfrage verwenden. Also wähle Stern. Ab und dann haben wir unsere Unterabfrage wie diese, und dann wird unser Filter einen Dist-Rang kleiner oder gleich 0,4 haben. Das sind unsere drei Punkte, um an die Daten zu kommen. Also lass uns gehen und das ausführen. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt die besten Produkte, die besten 40%. Jetzt können Sie natürlich den Prozentsatz formatieren. Das können wir so machen. Wir nehmen den zweiten Rang. Multipliziere es mit 100. Also lass uns gehen und das ausführen. Also, wie Sie sehen können, haben wir 20 und 40% Wir können auch den Prozentwert hinzufügen , richtig. Also können wir gehen und Warenkorb sagen und wir werden den Charakter hinzufügen. Danach nennen wir es diesen Rangprozentsatz. Das ist es also. Gehen wir und führen es aus. Damit Sie diese Aufgabe gelöst haben, haben wir die Produkte, die unter die höchsten 40% fallen. Jetzt können Sie natürlich den prozentualen Rang ausprobieren . Es ist also sehr einfach. Wir müssen nur die kumulative Verteilung mit der Funktion Prozent ändern. Also lass uns gehen und es ausführen. Wie Sie sehen können, werden wir genau die gleichen Ergebnisse erzielen, also bekommen wir immer noch Handschuhe und Mützen als die Produkte mit dem höchsten Preis innerhalb von 40% des Preises. Also, Leute, das ist es, es ist sehr einfach, richtig. 242. 5 14-Gewinn-Rank-Zusammenfassung: Ordnung, Freunde. Lassen Sie uns nun eine kurze Zusammenfassung der Funktionen zur Fensterrangfolge machen Also, was werden sie tun? Sie werden jeder Rolle innerhalb eines Fensters einen Rang zuweisen . Und wir haben zwei Arten der Frankierung, richtig? Die erste ist die auf Ganzzahlen basierende Rangfolge. Es geht los und weist jeder Rolle eine Zahl und eine Ganzzahl zu. Und hier haben wir vier Funktionen : R-Zahl, Rang, dichter Rang und Kachel. Und bei der zweiten Art der Frankierung haben wir das prozentuale Ranking Scale Fair berechnet also einen Rang und weist ihn dann jeder Rolle zu Und hier haben wir zwei Arten von Formeln oder Funktionen. Wir haben also die Um-CD, die kumulative Verteilung, und die zweite, wir haben den prozentualen Rang Nun zum nächsten Punkt: Wenn Sie über die Regeln der Syntax sprechen, sollte der Ausdruck also leer sein Wir sollten den Funktionen kein Argument übergeben. Wir müssen order by verwenden, um unsere Daten zu sortieren, also ist es erforderlich, und die Frame-Klauseln dürfen nicht verwendet werden, sodass Sie einen Frame nicht innerhalb der Fensterfunktion anpassen einen Frame nicht innerhalb der Fensterfunktion Und wie wir gelernt haben, gibt es viele Anwendungsfälle für die Rankingfunktionen Zum Beispiel haben wir die beste Analyse, die Musteranalyse, um ein Kabel, die leistungsstärksten oder die schlechtesten Leistungsträger in unserem Geschäft zu identifizieren oder die schlechtesten Leistungsträger in unserem einem weiteren Anwendungsfall können wir mithilfe der Zeilennummer Duplikate in unseren Daten identifizieren und entfernen, sodass wir sie verwenden können, um Probleme mit der Datenqualität zu finden und die Qualität zu verbessern Ein weiterer Anwendungsfall: Wenn unsere Tabelle keinen sauberen Primärschlüssel hat, können wir anhand der Zeilennummer eindeutige IDs generieren , um dies ebenfalls zu tun Ein weiterer Anwendungsfall waren die Datensegmentierungen Sie können Intel verwenden, um Ihre Kunden, Ihre Produkte, Mitarbeiter usw. zu segmentieren Ihre Produkte, Mitarbeiter usw. Und ein weiterer Anwendungsfall: Wir können Datenverteilungsanalysen durchführen. Wie wir gelernt haben, können wir das QTS verwenden, um die Datenverteilungen unserer Datenpunkte im Vergleich zur Gesamtmenge zu verstehen die Datenverteilungen unserer Datenpunkte im Vergleich zur Gesamtmenge zu Und der letzte Anwendungsfall ist eher für die Datentechnik bestimmt. Wir können die Intel-Funktion verwenden, um den Ladevorgang unserer ETLs auszugleichen Wie Sie sehen, gibt es viele Anwendungsfälle für die Ranking-Funktionen Okay, damit haben Sie gelernt, Ihre Daten mithilfe von sechs verschiedenen Skalierungsfensterfunktionen zu ordnen , und ihre Anwendungsfälle eignen sich hervorragend für die Datenanalyse Gehen wir nun zur nächsten über, wir haben die letzte Gruppe von Fensterfunktionen Wir haben die Wertfunktionen. Sie sind meine Freunde, die wichtigste Gruppe für Datenanalysen im Vergleich zu den anderen beiden. Hier konzentrieren wir uns also auf vier Funktionen. Wir werden lernen, wie die Skalierung damit funktioniert, die Syntax und auch die Anwendungsfälle. 243. 6 1 Gewinnwert, was ist: Hey, Freunde, also. Jetzt werden wir über die wichtigste Kategorie von Fensterfunktionen für die Datenanalyse sprechen. Wir haben die Wertfunktionen oder manchmal nennen wir sie analytische Fensterfunktionen. Hier werden wir also vier verschiedene Funktionen behandeln. Wir haben die Lead-Verzögerung, ersten Wert und den letzten Wert. Und wie immer werden wir das Konzept hinter ihnen lernen, wie sie hinter den Kulissen schlau sind, und dann können wir die Syntaxen lernen und wir werden die wichtigsten Anwendungsfälle für die Wertfunktionen behandeln die wichtigsten Anwendungsfälle für die , die ich in meinen Projekten gesammelt habe Lassen Sie uns jetzt mit der ersten Frage beginnen. Warum nennen wir sie Wertfunktionen. Also lass uns gehen. In Ordnung, alle zusammen. Jetzt haben wir dieses sehr einfache Beispiel. Wir haben die Monate und die Verkäufe. Jetzt können wir die Wertfunktionen verwenden, um auf einen Wert aus einer anderen Zeile zuzugreifen. Um das zu verstehen, nehmen wir an, dass L jetzt die Monate verarbeitet, und wir befinden uns derzeit im Monat März. Jetzt möchte ich zum Beispiel ab Februar auf den Wert des Vormonats zugreifen . Um das zu tun , können wir also die Lag-Funktion verwenden , um den Wert Zehn zu erhalten. Damit haben wir in derselben Zeile die aktuellen Verkäufe des Monats März und auch die Verkäufe des Vormonats, Februar. Vielleicht möchte ich in anderen Fällen die Verkäufe des nächsten Monats ab April erhalten . Um das zu tun, können wir die Funktion lead verwenden, und wir erhalten für dieselbe Rolle den Wert fünf. So kann ich jetzt sehr schnell den aktuellen Monat mit dem Vormonat und auch mit dem nächsten Monat vergleichen den aktuellen Monat mit . Was die anderen Fälle angeht, könnte dich der erste Monat deiner Liste interessieren , also wird er hier im Januar sein. Um also die Verkäufe des ersten Monats zu ermitteln, können Sie die Funktion first value verwenden. Wir werden also zur gleichen Zeile 20 kommen. Und jetzt zur letzten Option, ich denke, Sie haben sie schon verstanden. Wir können den Wert der Verkäufe des letzten Monats ermitteln. Also hier können wir den Juli bekommen. Dafür verwenden wir also die Funktion last value und erhalten den Wert 40. Das ist also genau der Zweck der Wertfunktionen oder analytischen Funktionen. Wir können auf den Wert einer anderen Rose zugreifen. Und es ist auch sehr wichtig , sich zu entscheiden. Die Wertfunktionen sind wie die Ragging-Funktionen. Wir müssen die Reihenfolge nach verwenden, um die Daten zu sortieren. Um zu verstehen, was die erste Zeile und die letzte Zeile ist. In diesem Beispiel sind die Daten nach Monaten sortiert. Also, Leute, die Zugriffsfunktionen sind wirklich wichtig für die Analytik. Sie können es verwenden, um auf einen Wert aus anderen Zeilen zuzugreifen und einen Vergleich durchzuführen. Okay, lassen Sie uns jetzt einen kurzen Überblick über die Syntax und die Regeln für die Wertfunktionen geben Hier haben wir also vier Funktionen Lead Lag, First Value und Last Value Sie können also sehen, dass wir sie in zwei Gruppen einteilen können. Wir haben also die Hauptrolle, sie sind sich sehr ähnlich Insbesondere bei der Syntax können wir drei Dinge oder drei Argumente darin verwenden, wobei der Ausdrucks-Offset-Standard für beide ist. Für den ersten Wert können wir nur einen Ausdruck verwenden. Das bedeutet, dass wir für diese Funktionen einen Wert übergeben müssen. Sie können es nicht leer lassen. Nun zum Ausdrucksdatentyp: Sie können jedes Feld mit einem beliebigen Datentyp verwenden. Es gibt keine Einschränkungen, was beispielsweise nur die Verwendung von Zahlen betrifft. Ein Datentyp ist zulässig. Nun zur Definition des Fensters. Die Partition nach ist wie üblich optional wie jede andere Gruppe. Die Reihenfolge bis hier ist ein Muss. Sie müssen eine Reihenfolge nach definieren. Es ist wie mit der Rangliste. Hier kannst du es nicht leer lassen. Jetzt kommen wir zur letzten, wir haben die Rahmenklausel. Das sind wirklich verschiedene Sachen hier. Bei den ersten beiden Funktionen fehlt also ein Fehler, du darfst keinen Rahmen definieren. Sie dürfen also keine Teilmenge von Daten definieren. Es ist dem Ranking sehr ähnlich. Sie müssen also order by verwenden, aber Sie können den Rahmen des Fensters nicht definieren. Für die anderen beiden Funktionen, den ersten Wert und den letzten Wert, sind sie jedoch optional. Sie können sie verwenden, und für den letzten Wert wird empfohlen, eine Rahmenklausel zu definieren. Mach dir darüber keine Sorgen. Wir können genug Beispiele haben, um das zu verstehen. Sie können sehen, dass diese Funktionen unterschiedliche Anforderungen haben, sodass es keine generische Regel für alle Funktionen gibt. Aber in einer Sache sind sich alle einig , dass Sie order by verwenden müssen. Nun, wie immer, was werden wir tun? Wir werden uns eingehend mit diesen Funktionen befassen. Wir werden uns zunächst mit den beiden Funktionen Vorsprung und Mangel befassen , da sie sich sehr ähnlich sind. Wir können die Anwendungsfälle verstehen und wissen, wann wir sie einsetzen sollten, und natürlich werden wir vor Ort üben . Lass uns gehen 244. 6 2 Gewinnwert min max: Hauptfunktionen. der Lead-Funktion können Sie auf einen Wert aus der nächsten Zeile innerhalb eines Fensters zugreifen der nächsten Zeile innerhalb eines Fensters dem die Lag-Funktion genau das Gegenteil ist. Sie ermöglicht es Ihnen, innerhalb eines Fensters auf einen Wert aus einer früheren Rolle zuzugreifen . Es klingt sehr einfach, oder? Lassen Sie uns also verstehen, wie Scale diese Funktionen ausführen wird. Okay. Lassen Sie uns nun einen kurzen Überblick über die Syntax der beiden Funktionen Lead und Lag geben. Wir haben hier ein sehr einfaches Beispiel für die Lead-Funktion. Also, wie üblich, beginnen wir mit dem Funktionsnamen, es wird der Lead sein. Und danach werden wir die Argumente weitergeben. Und wie Sie sehen können, haben wir hier mehrere Sachen. Also lass es uns Schritt für Schritt machen. Als Erstes geben wir einen Ausdruck an , und der Datentyp könnte ein beliebiger Datentyp sein. Es könnte eine Zahl wie hier sein, der Umsatz, es könnte ein Zeichen sein wie Namen oder Daten oder so. Das ist also erforderlich. Wir müssen einen Ausdruck angeben, wir können ihn nicht leer lassen und wir können jeden Datentyp verwenden. nun zum nächsten über, den wir hier in der Zahl haben. Also, was ist es? Dies ist der Offset, und dieser Offset ist optional, Sie können ihn also überspringen. Also, was Offsets bedeuten, was wir hier machen. Wir geben für SQL die Anzahl der Zeilen an, die von der aktuellen Zeile aus vorwärts oder rückwärts verlaufen In diesem Beispiel geben wir also den Offset als zwei an, indem wir den Vorlauf verwenden, und damit teilen wir einer Skala mit, springen Sie zu den nächsten beiden Zeilen und geben mir den Wert Und wenn Sie Lag verwenden, bedeutet das, dass Sie eine Skala angeben. Geh zwei Zeilen zurück und gib mir den Wert. Also hier sagst du einer Skala wie viele Zeilen sie springen muss. Und wenn du nichts spezifizierst, wie es leer zu lassen , dann geh ich los und benutze eins. Die Standardeinstellung für diese Offsets ist also eins, wenn Sie nichts angeben In Ordnung. Weiter zum letzten und zum dritten, auch das ist optional. Du kannst gehen und es leer lassen. Also hier ist es der Standardwert. Nun, was passiert mit den Funktionen, die? Manchmal springt die Waage zu den nächsten zwei Reihen oder so, und Skull findet nichts. Es stehen also keine weiteren Zeilen für den Zugriff zur Verfügung. Und damit gehe ich los und gebe eine Null zurück. Das heißt, wenn q zu den nächsten Zeilen geht oder zu den vorherigen Zeilen geht und nichts findet , geht k standardmäßig und gibt Null zurück. Wenn Sie hier also nichts angeben, erhalten Sie in diesen Szenarien Nullwerte als Ergebnis der gesamten Funktion. In einigen Szenarien möchten Sie jedoch keine Null haben. Sie hätten gerne einen Wert. Also hier definierst du den Standardwert. Es sollte also keine Null sein. Es sollte eine Zehn sein. Also Scale, wenn du nichts findest, gib eine Zehn zurück. Gib keine Null zurück. Also nochmal, Leute, die Standardwerte, die Offsets, all diese Informationen sind optional für euch, um es zu konfigurieren, aber ihr solltet den Standard kennen wenn ihr nichts benutzt, für den Offset wird es eins sein, für den Standardwert wird es Null sein Aber ihr müsst einen Ausdruck angeben. Also hier kannst du es nicht leer lassen. Ordnung. Also das ist alles über die Argumente, die Sie an die Lead- oder Lag-Funktionen übergeben können. Dann sind die nächsten Sachen die Standardkram. Also haben wir das zu nah dran. Dann haben wir die Partition von. Wie üblich ist die Partition nach optional. Und dann zur Reihenfolge von. Diese Funktionen sind wie die Rangfunktionen. Sie müssen die Daten sortieren. Es ist also ein Muss , die Daten zu sortieren. Andernfalls weiß die Pflege nicht, was die nächste Zeile ist, was die vorherigen Zeilen sind. Also müssen wir die Daten sortieren. Es ist erforderlich. Sie können dies nicht überspringen, daher ist es nicht optional. In Ordnung, die Syntax ist also nicht verrückt, oder? Wir haben die üblichen Sachen, aber nur wir können den Standardwert und die Offsets konfigurieren Okay, Leute, jetzt haben wir ein sehr einfaches Beispiel. Wir haben Monate und Verkäufe, und wir werden herausfinden, wie das SQL für beide Funktionen funktioniert, also für die beiden Funktionen, also für den Vorsprung und den Rückstand, Seite an Seite. Nun zum ersten Beispiel: Wir sind an den Umsätzen des nächsten Monats interessiert. Um das zu tun, werden wir also die Lead-Funktion verwenden. Also führen, und dann können wir das Argument spezifizieren. Es sind die Verkäufe. Wir wollen den Wert des Umsatzes. Und dann definieren wir das Fenster in dieser Reihenfolge nach Monaten. Es wird also aufsteigend sein. Auf der rechten Seite werden wir uns die Verkäufe der vergangenen Monate interessieren Um das zu tun, werden wir die Lag-Funktion verwenden. Also wird es dem GD sehr ähnlich sein. Wir haben die Verzögerung und dann die Verkäufe, da wir an den Verkäufen interessiert sind, und wir werden die Daten nach Monaten sortieren. Lassen Sie uns nun sehen, wie Scale das Schritt für Schritt und Seite an Seite machen wird. Also wird Sq mit dem ersten beginnen. Lassen Sie uns nun sehen, wie Scale diese Informationen nebeneinander und Zeile für Zeile verarbeiten wird. Also wird es hier mit der ersten Zeile beginnen. Was ist der nächste Monat Januar. Es ist Februar, und wir sind an den Verkäufen dieser Reihe interessiert. Q nimmt also den Wert aus der nächsten Zeile und wir erhalten den Wert Zehn. Wenn wir uns nun den Januar ansehen, können wir die Verkäufe des nächsten Monats Februar in derselben Zeile sehen. Schauen wir uns jetzt die rechte Seite hier an. Jetzt interessieren wir uns für den Vormonat. Also, was sind die letzten Monate der ersten Reihe? Es wird nichts sein, oder? Wir können es also mit nichts belegen. Deshalb wird Squeal sagen , das ist Null. Es gibt keinen Vormonat für die aktuelle Zeile, und wir werden ihn als haben Okay, jetzt gehe ich zur nächsten Zeile. Wir sind im Februar. Was ist der nächste Monat, es wird März sein, und es wird darauf hinweisen. Wir werden also 30 Verkäufe für den nächsten Monat März erzielen. Und auf der rechten Seite, was ist der vorherige Monat Februar? Es wird Januar sein, oder? Es wird also den Wert bekommen, die Verkäufe des Vormonats. Und hier werden wir 20 bekommen. Wie Sie sehen können, ist es sehr einfach. An der Spitze überprüfen wir immer die nächsten Werte. Auf der Strecke überprüfen wir immer den vorherigen Wert. Lass uns weitermachen. Wir sind derzeit im März. Was ist der nächste Monat? Es wird April sein. Sq wird gehen und so darauf zeigen. Und wir werden die Verkäufe des nächsten Monats April erhalten. Für den März auf der rechten Seite, was ist der Vormonat, es ist Februar, oder? Also gehe ich los und zeige auf Februar. Also werden wir zehn Mal verkaufen. Nun, interessant für die letzte Reihe hier drüben, Sie können sehen, dass wir im April sind. Was ist der nächste Monat April? Es gibt nichts, weil wir am Ende unseres Tisches sind, richtig. Da nach dem Tanzen also kein Monat mehr ist, erhalten wir eine Null in der Ausgabe. Aber was die Verzögerung angeht, haben wir immer noch Vormonate für April. Also, was sind die Vormonate, es ist März, und wir werden die Verkäufe des Märzes bekommen . Also werden es 30 sein. Also das war's, Leute. Das sind wirklich einfache Rechte. Es ist einfach so, als würden sie das Gegenteil tun. Wenn Sie nun diese Werte nebeneinander überprüfen, können Sie sehen, dass wir mit dem Lead immer einen Wert für die erste Zeile erhalten. Aber für die letzte Zeile kann sie immer leer sein, weil es keinen nächsten Wert gibt , wir sind am Ende der Tabelle. Wenn Sie jedoch die Verzögerung überprüfen, für den ersten Wert immer eine Null, erhalten wir für den ersten Wert immer eine Null, da es keinen vorherigen Wert oder vorherigen Datensatz aus der ersten Zeile gibt. Und für den letzten Datensatz erhalten wir, wie Sie sehen, immer einen Wert weil wir einen vorherigen Wert haben werden. Okay, lassen Sie uns weitermachen, um zu verstehen, wie die Skalierung diesmal mit den Offsets und dem Standardwert funktioniert Jetzt haben wir also dieselben Daten, aber wir haben eine andere Aufgabe. Jetzt auf der linken Seite möchten wir den Umsatz von zwei Monaten im Voraus haben. Es ist also nicht der nächste Monat. Es wird zwei Monate dauern. Und wir möchten QL sagen, wenn Sie keinen Wert finden, geben Sie nicht Null zurück. Die Rendite für uns ist Null. Das wird also unser Standard sein. Wenn Sie nun die Syntax überprüfen, wird sie genauso sein wie zuvor, aber wir fügen jetzt einen Offset von zwei hinzu , weil wir an zwei Monaten interessiert sind. Und wir geben einen Standardwert von Null an. Wenn Sie also nichts finden, geben Sie Null ein. Setze nicht Null. Jetzt, auf der rechten Seite, haben wir das genaue Gegenteil. Wir sind an den Verkäufen von vor zwei Monaten interessiert . Wir sind also nicht am direkten Vormonat interessiert. Wir benötigen die Verkäufe von vor zwei Monaten. Und hier das Gleiche. Wenn du nichts findest, kehre nicht zurück, ich gebe uns eine Null. Sie sehen also, wir haben dieselbe Syntax, verwenden aber die Funktion lag. Lassen Sie uns jetzt verstehen, wie ich das Schritt für Schritt und Seite an Seite ausführen kann . Also wird Kal im ersten Monat, Januar, anfangen. Also werde ich jetzt fragen, wie hoch der Umsatz in den nächsten zwei Monaten ist. Wir sind also im Januar. Es wird nicht Februar sein. Es wird der Monat März sein. Es wird also so aussehen und wir bekommen den Wert von 30, 30 ist der Umsatz der nächsten zwei Monate. Jetzt sind wir auf der richtigen Seite, wir befinden uns auch im Januar. Esq wird die Frage stellen, wie hoch der Umsatz vor zwei Monaten war Wir haben also keine früheren Daten, richtig. Also werden wir nichts bekommen. Q wird Null zurückgeben, aber es wird geprüft, ob wir einen Standardwert haben? Nun ja. Diesmal gibt EQ nicht Null zurück. Es kann den Standardwert zurückgeben, und dieses Mal wird er Null sein Ordnung. Gehen wir jetzt zum nächsten Wert. Wir sind derzeit im Februar. Wie hoch ist der Umsatz der nächsten zwei Monate? Es wird nicht März sein. Es wird April sein. Es wird also losgehen und es so zeigen. Und wir werden den Wert von fünf bekommen. Also jetzt auf der rechten Seite, wir sind derzeit im Februar. Nun stellt sich die Frage, wie hoch der Umsatz zwei Monaten war? Wir haben Geschichte. Wir haben den Vormonat, aber wir haben keine zwei Monate in der Geschichte. Aus diesem Grund erhalten wir am Ausgang mit einem Standardwert immer noch Null. Okay, jetzt fahren wir mit dem nächsten Wert fort. Wir sind derzeit im März. Quel kann fragen, wie hoch der Umsatz in den kommenden zwei Monaten ist. Danach haben wir nur noch einen Monat Zeit, aber wir haben keine zwei Monate. Deshalb wird Equal nichts finden und es wird Null zurückgeben. Aber es wird gehen und die Standardeinstellung verwenden. Also gehen wir los und ermitteln den Wert Null. In der Tabelle sind keine weiteren Daten verfügbar. Aber jetzt auf der rechten Seite, wir befinden uns derzeit im März, und wir fragen, wie hoch die Verkäufe vor zwei Monaten waren. Jetzt haben wir genug Geschichte in der Vergangenheit, und das wird den Wert verringern. T. In Ordnung. Gehen wir nun zum letzten Monat hier in unserer Tabelle über, April. Wie hoch ist der Umsatz der nächsten zwei Monate? Wir haben keine Daten, also wird es auch Null sein. Aber jetzt auf der rechten Seite, wir sind derzeit im April. Wie hoch war der Umsatz von vor zwei Monaten? Wir haben genug Geschichte. Deshalb werde ich es holen und so zeigen. Also werden wir dafür sorgen, dass der Februar zehn wird. Das ist es. So funktioniert Qual mit dem Lead und LG, wobei Offsets und auch der Standardwert Gehen wir zurück zu Quel, um diese beiden Funktionen zu üben 245. 6 3 Gewinnwert MoM: Okay. Jetzt haben wir also die folgende Aufgabe, und sie lautet: Analysieren Sie die Leistung von Monat zu Monat, indem die prozentuale Veränderung Umsatzes zwischen dem aktuellen und dem Vormonat ermitteln. Das heißt, wir müssen den aktuellen Monat mit dem Vormonat vergleichen . Der Hauptanwendungsfall für Lead und LG ist also die Durchführung von Vergleichsanalysen, und wir haben einen sehr häufigen Anwendungsfall. Das nennt man Zeitreihenanalyse. Es ist also die Methode, unser Geschäft und unsere Daten zu analysieren, um die Muster und Trends im Laufe der Zeit zu verstehen. Und eine der wichtigsten und klassischsten Fragen , die Sie von Entscheidungsträgern oder Unternehmen erhalten werden , ist, Analysen Jahr für Jahr oder Monat für Monat durchzuführen . Analyse. Die Analyse gegenüber dem Vorjahr wird uns also helfen das allgemeine Wachstum oder den Rückgang der Leistung unseres Unternehmens im Laufe der Jahre im Laufe der Zeit zu verstehen Leistung unseres Unternehmens im Laufe der . Auf der anderen Seite führen wir Analysen von Monat , um kurzfristige Trendanalysen durchzuführen und gleichzeitig die Muster der Saisonalität zu entdecken Das Hauptaugenmerk liegt also darauf, die Leistung unseres Unternehmens im Laufe der Zeit zu verstehen die Leistung unseres Unternehmens im Laufe der Zeit Gehen wir nun zurück zur IT-Skala , um die Aufgabe zu lösen. Okay, Leute. Also jetzt lass uns gehen und es Schritt für Schritt machen. Nun, was ist der erste Schritt? Bevor wir die Dinge miteinander vergleichen, müssen wir die Daten sammeln. Wir müssen zuerst die Berechnungen durchführen. Wir müssen also zuerst den Gesamtumsatz für den aktuellen Monat und dann den Gesamtumsatz für den Vormonat herausfinden den Gesamtumsatz für den aktuellen Monat . Und danach können wir sie vergleichen. Fangen wir jetzt mit den einfachen Dingen an. Wir müssen die aktuellen Verkäufe für den aktuellen Monat herausfinden . Um das zu tun, wählen wir einfach ganz einfach aus. Also, was brauchen wir? Nehmen wir die Bestellungs-ID. Nehmen wir das Bestelldatum , denn darin steht der Monat. Gehen wir los und holen die Verkäufe ab. So, das war's vorerst mit den Kundenaufträgen. Also lass uns gehen und das ausführen. Also, was das Ergebnis angeht, wir haben die üblichen Sachen. Wir haben zehn Bestellungen, Verkaufs- und Bestelldatum, aber das Bestelldatum ist auf Tagesebene, und wir sind nicht an dem gesamten Datum interessiert. Wir möchten nur den Monat angeben, um den Gesamtumsatz für den Monat zu berechnen. Jetzt werden wir eine Funktion verwenden, um den Monat aus einem Datum zu extrahieren. Mach dir darüber keine Sorgen. Wir können ein eigenes Kapitel in Ordnung bringen. Um Ihnen zu zeigen, wie Sie mit den Datumsformaten in der Skala umgehen. Also, was wir jetzt tun werden, werden wir eine sehr einfache Funktion namens Monats- und Bestelldaten verwenden . Und nennen wir es Bestellmonat. Das ist es. Gehen wir und führen es aus. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt ein neues Feld in dem wir nur den Monat der Formationen haben. Hier haben wir also Januar, Februar und März. Der nächste Schritt besteht nun darin , den Gesamtumsatz für jeden Monat zu ermitteln. Also was wir tun werden, wir werden eine neue Gruppe von Leuten finden. Also lass uns das machen. Wir werden sagen, wir wollen die Summe der Verkäufe. Ich nenne es einfach Umsatz für den aktuellen Monat. Und lass uns all diese Informationen loswerden. Wir werden nach Monat gruppieren, richtig. Also gruppiere nach, lass uns den Monat berechnen. Das ist es. Gehen wir und führen es aus. Es ist also sehr einfach, oder? Wir haben jetzt die drei Monate und den Gesamtumsatz des aktuellen Monats. Damit haben wir jetzt die ersten Informationen , die wir für den Vergleich benötigen. Wir haben für jede Rolle den Gesamtumsatz für den aktuellen Monat. Als Nächstes ermitteln wir den Gesamtumsatz des Vormonats nebeneinander in derselben Zeile. Und um das zu tun, haben wir gelernt, können wir die G-Funktion verwenden. Also werden wir die Lag-Fenster-Funktion in dieselbe Gruppe von integrieren . Also werden wir es so machen. Also spät, wir interessieren uns jetzt für den Vormonat. Das ist der Grund, warum wir die Summe der Verkäufe als Ausdruck darin herausfinden werden. Und danach werden wir das Fenster definieren. Es kann so sein, dass es vorbei ist und die Reihenfolge ist ein Muss, also werden wir die Daten nach Monaten sortieren . Gehen wir und machen es. Und damit haben wir den Umsatz des Vormonats definiert. Sie sind der Umsatz des Vormonats. Lassen Sie uns es jetzt ausführen , um die Ergebnisse zu sehen. Ordnung. Also lass uns jetzt die Ergebnisse überprüfen. Die erste Reihe. Was ist der Vormonat. Es gibt keine Vormonate. Wir sind beim ersten Rekord und im ersten Monat. Deshalb haben wir Null. Gehen wir jetzt zum Februar. Wie hoch sind die Verkäufe des Vormonats im Januar? Es ist 105. Das ist also richtig. Und nun zum letzten Wert für den März, wie hoch sind die Verkäufe im Februar? Der vorherige Monat? Es ist 195. Damit haben wir die beiden Informationen erhalten, die wir den aktuellen Monat und auch für den Vormonat haben. Also, Leute, wie ihr sehen könnt, ist es Magie, oder? Es ist sehr einfach. Wir können die Lead- und Lag-Funktionen verwenden , um auf andere Werte von einer anderen Rose zuzugreifen andere Werte von einer anderen Rose ohne komplizierte Verbindungen und so weiter machen zu müssen. Okay, was ist jetzt der nächste Schritt? Wir werden den Gesamtumsatz vom aktuellen Monat mit dem Vormonat abziehen Gesamtumsatz vom aktuellen Monat mit dem Vormonat mit dem Vormonat Um das zu tun, werden wir eine Unterabfrage wie diese verwenden Also wähle Stern aus. Wir werden es so als Unterabfrage haben. Und jetzt ist die Berechnung sehr einfach. Lass mich das ein bisschen nach unten bewegen. Es ist also der aktuelle Monat subtrahiert vom Vormonat Gehen wir und nennen es den Wechsel von Monat zu Monat. Das ist es also. Gehen wir und führen das aus. Lassen Sie uns jetzt die Ergebnisse für den ersten Monat überprüfen , das können Sie sehen. Wir haben keinen Wert, und das ist richtig weil der vorherige Monat leer ist, es gibt also keine Änderung. Kommen wir nun zum Februar, Sie können hier sehen, dass wir plus 90 haben. Das bedeutet, dass wir unsere Verkaufsleistung verbessert haben . Kommen wir nun zum letzten , es ist wirklich schlimm. Wir haben einen Rückgang unserer Leistung. Wir können sehen, dass wir -115 haben. Das bedeutet, dass der aktuelle Monat im Vergleich zum Vormonat wirklich schlecht abschneidet Der März ist also ein wirklich schlechter Monat. Okay. Also, wie Sie in der Ausgabe sehen können, haben wir die absoluten Zahlen, aber die Aufgabe sagt, finden Sie die prozentuale Veränderung. Also müssen wir das mit einem Prozentsatz vergleichen, und wir können es so machen. Es ist sehr einfach. Lass es uns in einer neuen Kolumne machen. Zoomen Sie einfach ein wenig heraus. Also. Es wird die Veränderung sein, die Unterschiede geteilt durch die Verkäufe der Vormonate. Und dann gehen wir und multiplizieren es mit 100. Um den Prozentsatz zu bekommen, so. Und jetzt, wie Sie sehen können, haben wir Nullen, und das liegt daran, dass diese Zahlen ganze Zahlen sind. Also müssen wir einen dieser Werte eingeben. mache es einfach zum ersten Mal, also casten und schon bist du Float. Das setzt also fest. Gehen wir und führen es noch einmal aus. Jetzt sieht das Ergebnis besser aus. Wir haben die Prozentsätze, aber wir haben viele D-Symbole . Gehen wir mal um die Zahl zwei herum Sagen wir, ein Symbol ist nur eins. Lassen Sie uns ihm einen Namen geben. Jetzt sind Sie also prozentual von Monat zu Monat. Also lass uns ausführen. Jetzt können Sie sehen, wie die Dinge besser werden, und damit haben wir die prozentuale Veränderung des Umsatzes zwischen dem aktuellen und den Vormonaten berechnet die prozentuale Veränderung des Umsatzes . Und so führen wir Analysen von Monat zu Monat durch. 246. 6 4 Kundenbindung mit Gewinn: Ordnung, jetzt haben wir also einen weiteren Anwendungsfall für die Lead- und LLC-Funktion Wir können sie verwenden, um Analysen zur Kundenbindung durchzuführen Es geht darum, das Kundenverhalten und die Kundenbindung zu messen . Deshalb helfen wir den Unternehmen und Entscheidungsträgern, eine starke Beziehung zu den treuen Kunden aufzubauen starke Beziehung zu den treuen Kunden und ihnen zu helfen, sich auf ihre Bedürfnisse zu konzentrieren. Lassen Sie uns nun sehen, wie wir dafür die Blei- und LC-Funktion nutzen können . Analyse der Kundenbindung. Also, lass uns gehen. Okay, jetzt haben wir die folgende Aufgabe, und sie besagt, dass zur Analyse der Kundenbindung Kunden anhand der durchschnittlichen Tage zwischen den Bestellungen Es ist also eine Menge Dinge hier los. Lass es uns Schritt für Schritt machen. Und ich möchte immer mit einer sehr einfachen Auswahl beginnen . Lassen Sie uns also Informationen wie die Bestell-ID auswählen. Holen wir uns die Kundennummer. Und da wir die Tage wollen, hätten wir auch gerne das Datum. Also bestell das Datum aus der Tabelle, die Kundenaufträge und los geht's und wir sortieren die Bestelldaten nach und los geht's und wir sortieren die Bestelldaten nach den üblichen Daten und Bestelldaten Also die Anlagen, lasst uns loslegen und ausführen. Also, wie immer, haben wir unsere zehn Bestellungen bekommen, die Kunden, und wann sie bestellt haben. Lassen Sie uns jetzt die Aufgabe überprüfen. Lass uns das hier lösen. Tage zwischen den Bestellungen. Wir müssen also herausfinden, wie viele Tage zwischen zwei Bestellungen liegen. Wenn wir zum Beispiel den Kunden Nummer eins hier überprüfen , hat er gegen den 10. Januar bestellt. Und die zweite Bestellung ist wie nach zehn Tagen, dem 20. Januar. Also müssen wir diese beiden Daten abziehen. Um diese Informationen zu subtrahieren und Berechnungen durchzuführen, müssen wir nun diese Informationen zu subtrahieren und Berechnungen durchzuführen, alles in derselben Zeile haben Wenn wir zum Beispiel hier in der ersten Zeile sind, hätte ich gerne auch eine Spalte über die nächste Bestellung, also das Datum der nächsten Bestellung Wir müssen also auf einen Wert aus einer anderen Zeile zugreifen. Natürlich können wir Joins machen, aber wir haben Lead - und Lag-Funktionen. Und für dieses Szenario werden wir die Lead-Fenster-Funktion verwenden. Also lass uns das machen. Ich gehe und nenne das Bestelldatum hier als aktuelle Bestellung und lass uns den Vorsprung berechnen. Ich hätte gerne den nächsten Bestelltermin. Ich möchte diesen Wert hier in derselben Rolle erhalten . Deshalb werden wir dieses Mal das Bestelldatum erhalten. Gehen wir jetzt und definieren das Fenster. Jetzt müssen wir die Daten partitionieren, weil wir die Daten jedes Kunden separat analysieren, oder? Deshalb müssen wir das nach der Kunden-ID partitionieren . Um den Lead zu erstellen, müssen wir natürlich die Reihenfolge von verwenden. Lassen Sie uns das auch definieren. Oder von, und es wird bis zum Bestelldatum sein. Also müssen wir ihm jetzt einen Namen geben. Das Bestelldatum hier ist die aktuelle Bestellung. Dies wird die nächste Bestellung sein. Also als Nächstes. Oder, lassen Sie mich ein bisschen herauszoomen und das Ganze verkleinern. Also lass uns gehen und es ausführen. Wie Sie in der Ausgabe sehen können, haben wir eine neue Spalte namens Next Order. Und damit haben wir die aktuelle Reihenfolge, die aktuelle Zeile und auch den Wert aus der nächsten Zeile erhalten. Also, was ist die nächste Zeile? Es wird der 20. Januar sein. Das Gleiche gilt natürlich für die nächste Reihe hier drüben, wir haben das aktuelle Bestelldatum. Und das nächste Bestelldatum. Dieser Wert wird also genau so sein wie der nächste hier, am 15. Februar. Und dann, da wir mit Window arbeiten, ist das ganze Fenster hier drüben Die letzte Bestellung für diesen Kunden ist der 15. Februar. Es gibt keine nächste Bestellung. Das kann sein. Das Gleiche. Wenn Sie bei den anderen Kunden nachschauen, können Sie immer sehen, dass es für die letzte Bestellung keine nächste Bestellung gibt. Sieht also so aus, als ob alles in Ordnung ist. Und für den letzten Kunden gibt es nur eine Bestellung. Damit haben wir nun alle Informationen für unsere Berechnungen. Wir haben die aktuelle Bestellung und die nächste Bestellung in derselben Zeile. Jetzt können wir sie abziehen, um die Tage zwischen diesen beiden Bestellungen Um das Datum zu subtrahieren, müssen wir nun die Funktion date dip verwenden Machen Sie sich über diese Funktionen keine Gedanken. Wir können all diese Dinge in den nächsten Kapiteln erklären. Folgen Sie mir jetzt einfach bei diesen Schritten. Was wir tun werden, wir werden das Bestelldatum von der ganzen Sache hier abziehen das Bestelldatum von der ganzen Sache hier Das Ganze hier ist die nächste Bestellung. Lass es uns in einer neuen Zeile machen. Und es wird sehr einfach sein. Also, Datum D, wir finden die Unterschiede zwischen zwei Daten. Die Syntax wird also so aussehen. Zuerst müssen wir definieren, wovon wir sprechen, sind es Tage, Monate, Jahre und so weiter. Also müssen wir es SQL sagen. Finden Sie mir die Unterschiede in Tagen. Jetzt müssen wir zwei Tage angeben. Das erste wird das Bestelldatum sein. Dies ist das aktuelle Datum, und das zweite Datum wird von hier aus das Ganze sein. Nehmen wir es und legen es nebeneinander. Und diese Berechnung wird uns eine Reihe von Tagen geben. Wir rufen diese Tage bis zur nächsten Bestellung an. Ordnung. Also lass uns jetzt gehen und die ganze Sache ausführen. Lassen Sie uns jetzt das Ergebnis überprüfen, wie Sie es hier sehen können. Wir haben zehn. Das sind also zehn Tage zwischen diesen beiden Terminen, und beim nächsten haben wir ungefähr 26 Tage. Hier haben wir eine Null, weil wir hier kein Datum haben. Und für den nächsten haben wir 31 Tage, also haben wir hier einen ganzen Monat. Also funktioniert alles perfekt. Und damit haben wir gelöst, nur diesen Teil, Tage zwischen den Bestellungen. Also, Leute, seht ihr, oder? Das ist der Zauber der Lead-Ag-Funktion. Wir können sehr einfach auf alle Informationen zugreifen, die Sie in derselben Rolle benötigen , um eine so wichtige Analyse durchzuführen. Und mit sehr einfachen Abfragen machen wir keine verrückten Sachen wie Beitritt und so. Wir spezifizieren nur die Lead-Funktion. Solange wir alle Informationen haben, die wir benötigen, werden wir als Nächstes den Durchschnitt dieser Tage berechnen . Um das zu tun , müssen wir also eine Unterabfrage verwenden. Also lass mich einfach rauszoomen. Also lass uns gehen und Stern wählen. Bereite einfach die Unterabfrage vor. Das Ganze kann also eine Unterabfrage sein. Ich werde die Bestellung einfach bis dahin los. Es ist jetzt nicht notwendig. Also lass es mich einfach so ausdrücken und es verschieben. Also, was brauchen wir jetzt? Wir brauchen den Durchschnitt des Tages. Wir brauchen also den Durchschnitt dieses Wertes. Was können wir also tun? Wir können eine Gruppe benutzen. Also Kunden-ID, da wir den Durchschnitt für jeden Kunden ermitteln müssen und wir werden diesen Wert ermitteln und sagen Durchschnitt. Tage bis zur nächsten Bestellung, und wir werden es durchschnittliche Tage nennen. Und wir haben hier Gruppen, Gruppen, Kundennummern. Also, machen Sie es ein bisschen kleiner und vergrößern Sie es. Also das ist es. Jetzt machen wir nur eine sehr einfache Durchschnitts - und Gruppenrechnung. Also lass uns gehen und es ausführen. Sie sehen, die Skalierung kann gehen und die Daten aggregieren. Wir haben jetzt also nur vier Kunden. Und für jeden Kunden haben wir die durchschnittlichen Tage zwischen den Bestellungen. Also, was fehlt jetzt in unserer Aufgabe? Wenn Sie hier nachschauen, heißt es, ordnen Sie die Kunden anhand dieses Durchschnitts ein. Also müssen wir die Rank-Funktion verwenden. Also hier nochmal, eine weitere Fensterfunktion, die wir benutzen müssen, wir werden sie zusammen mit der Gruppe I machen. Lassen Sie mich das ein bisschen kleiner machen. Und dann machen wir es hier drüben. Also werde ich einfach mit der Rangfunktion weitermachen. Dann trotzen wir dem Fenster wie diesem und übertreiben die Reihenfolge nach, und dann werden wir die Daten nach den durchschnittlichen Tagen sortieren die Daten nach den durchschnittlichen Tagen Das heißt, wir werden diese Berechnung hierher bringen und sie nach aufsteigendem Wert ordnen, also konzentrieren wir uns auf die niedrigsten durchschnittlichen Tage. Das ist es also Nennen wir es Rankdurchschnitt. Gehen wir jetzt und führen das aus. nun das Ergebnis überprüfen, können Sie sehen, dass wir jetzt eine Rangliste für den Durchschnitt haben. Und hier sagt Scale, dass der Kunde Nummer eins oder der treue Kunde der Kunde Nummer vier ist, was natürlich richtig ist, denn bei Nummer vier haben wir nicht viele Informationen über diesen Kunden. Er oder sie hat nur einmal bestellt. Entweder Sie filtern jetzt die Daten und entfernen diesen Kunden, wobei Sie sagen, wenn der Durchschnitt Null ist, setzen Sie ihn nicht in die Rangfolge oder wir können diesen Wert durch einen sehr großen Wert ersetzen . Um es ans Ende unserer Liste zu schaffen. Wir können zum Beispiel hier rübergehen und die Null durch Kuaisk ersetzen und sagen, wenn der Durchschnitt Null ist, dann sagen wir, geben Sie mir eine verrückte Zahl wie diese, eine sehr große Das ist es also. Lass uns hingehen und hinrichten. Wie Sie sehen, wird dieser Kunde am Ende unserer Liste stehen, und jetzt können wir sehen, dass der treueste Kunde die Nummer eins ist und dann die anderen beiden Kunden auf Platz zwei stehen. Hier teilen wir uns den gleichen Rang da wir den gleichen Durchschnitt haben. Also Leute, wir haben die Aufgabe verkauft, und wir haben das Tempo der Kunden an den durchschnittlichen Tagen eingestuft . Zwischen den Bestellungen haben wir jetzt einen wirklich guten Rang, und wir können jetzt das Verhalten der Kunden verstehen, und vielleicht müssen wir uns auf den Kunden Nummer eins konzentrieren und Bedürfnisse verstehen oder teilen. Und die Funktion, die uns dabei geholfen hat, eine solche Kundenbindungsanalyse durchzuführen, ist natürlich uns dabei geholfen hat eine solche Kundenbindungsanalyse durchzuführen, ist die Lead-Funktion, um die nächste Bestellung zu finden und die Tage zu berechnen. So verwenden Sie Lead-Funktionen für einen solchen Anwendungsfall. 247. 6 5 Gewinnwert zuerst zuletzt: Der erste Wert und der letzte Wert funktionieren. Ich denke, der Name sagt alles, richtig. dem ersten Wert können Sie also auf einen Wert aus der ersten Zeile innerhalb eines Fensters zugreifen der ersten Zeile innerhalb , wobei der letzte Wert genau das Gegenteil ist Sie können damit auf einen Wert aus der letzten Zeile innerhalb eines Fensters zugreifen . Stimmt. Lassen Sie uns nun verstehen, wie SQL diese Funktionen ausführt. Jetzt haben wir wie immer dieses sehr einfache Beispiel, wir haben die Monate und Verkäufe, und wir haben es zweimal, weil wir jetzt die beiden Funktionen, den ersten Wert und den letzten Wert, nebeneinander vergleichen möchten jetzt die beiden Funktionen, den ersten Wert und den letzten Wert, nebeneinander vergleichen möchten . Nun zur linken Seite, wir möchten die Verkäufe des ersten Monats ermitteln. Und auf der rechten Seite möchten wir die Verkäufe des letzten Monats abrufen. Für die erste Aufgabe können wir also den ersten Wert verwenden. Es ist sehr einfach. Also die erste Wertfunktion, dann wird das Argument Umsatz sein, da wir die Verkäufe wollen. Und dann wird das Fenster in dieser Reihenfolge nach Monaten definiert dieser Reihenfolge nach Monaten , weil wir den ersten Monat haben wollen. Also, wie üblich, müssen wir order by verwenden. Jetzt können wir auf der rechten Seite den letzten Wert richtig verwenden, um die Verkäufe des letzten Monats zu ermitteln. Also die gleichen Dinge, wertloser Umsatz gegenüber mündlicher Bestellung. Also, wie Sie links und rechts sehen können, verwenden wir keine Rahmendefinition, sondern die Standardeinstellung. In Ordnung. Lassen Sie uns nun sehen , wie Quel diese beiden Abfragen nebeneinander verarbeiten wird . Der erste Schritt besteht also darin, die Daten zu sortieren. Sie sind bereits sortiert. Vom niedrigsten zum höchsten, und dann beginnt der nächste Schritt Zeile für Zeile, um den ersten Wert auf der linken Seite zu finden. Was ist also das grenzenlose Verfahren? Es wird statisch sein und immer auf Januar zeigen. Das wird also immer das grenzenlose Verfahren sein. So haben wir es auf beiden Seiten. Und was ist die aktuelle Zeile? Es wird am Anfang in der ersten Reihe sein. Und auf der rechten Seite, die gleichen Dinge hier drüben. Die Fensterdefinition wird also nur eine Zeile nach rechts sein. Also, was ist der erste Wert in diesem Fenster? Es ist 20, richtig. Die gleichen Dinge auf der rechten Seite? Was ist der letzte Wert in diesem Fenster? Es ist auch 20. Wir werden also genau die gleichen Ergebnisse erzielen. Gehen wir nun zur zweiten Reihe über. Es wird also auf Februar zeigen, und die Rahmendefinition wird hier wie folgt erweitert. Was ist also der erste Wert in diesem Frame? Es werden auch 20 sein. Also die Leistung, wir werden auf 20 kommen. Jetzt auf der rechten Seite wird der aktuelle Rohdatensatz ebenfalls auf Februar zeigen und das Zeitfenster, in dem das Los geht, wird verlängert. Was ist nun der letzte Wert dieses Frames? Es werden zehn sein. Lass uns jetzt weitermachen. Wir gehen zum Marsch und das Zeitfenster wird verlängert. Was ist der erste Wert? Es wird immer dasselbe sein. 20. Auf der rechten Seite wird das Fenster verlängert. Was ist der letzte Wert? Es wird 30 sein. Wie Sie sehen können, die Standarddefinition immer den statischen Start, immer den gleichen Anfang der Teilmenge Und wenn wir uns mit der aktuellen Zeile bewegen, wird der Frame erweitert wir nun zum letzten über, und damit bekommen wir den gesamten Datensatz innerhalb des Frames und die erste Zelle wird 20 auf der rechten Seite sein, die gleichen Dinge werden so erweitert, und dieses Mal wird der letzte April sein Gehen wir nun zum letzten über, und damit bekommen wir den gesamten Datensatz innerhalb des Frames und die erste Zelle wird 20 auf der rechten Seite sein, die gleichen Dinge werden so erweitert, und dieses Mal wird der letzte April sein. Wenn Sie sie nun miteinander vergleichen, sehen Sie, dass auf der linken Seite die Aufgabe gelöst ist und alles funktioniert richtig, oder? Wir haben also für jede Zeile immer den Umsatz der ersten Zeile. Und was ist die erste Reihe, es ist Januar. Wir haben also überall E 20, was richtig ist. Aber wenn Sie jetzt auf der rechten Seite nachschauen, können Sie sehen, dass etwas nicht stimmt, richtig. Wir erhalten nicht den letzten Wert. Wir sollten immer genug haben, wir sollten es hier überall haben, fünf. Wir haben hier also genau das gleiche Ergebnis wie bei den Verkäufen. Es ist also wirklich sinnlos, es so richtig zu benutzen. Und das liegt natürlich daran, dass Scale die Standarddefinition des Fensterrahmens verwendet . letzte Wert ist die einzige Funktion aller Fensterfunktionen, für die Sie die Standard-Rahmendefinition nicht verwenden können. Sie müssen die Rahmendefinition anpassen , um den Effekt des letzten Werts zu erzielen. Für den ersten Wert funktioniert alles. Wenn Sie einen Standardrahmen verwenden, wenn Sie nichts angeben. Aber für den letzten Wert werden Sie den Effekt ohne Anpassung nicht korrekt erzielen ohne Anpassung Das Rahmenfenster. Also, meine Freunde, ihr könnt die Funktion für den ersten Wert wie alle anderen Fensterfunktionen verwenden . Ohne einen Frame zu definieren, können Sie die Standardeinstellung verwenden, und Sie erhalten den Effekt des ersten Werts. Aber für den letzten Wert müssen Sie einen Frame definieren. Schauen wir uns also an, wie wir das lösen können. In Ordnung, jetzt, um das zu lösen, werden wir den Rahmen so definieren Es werden die Zeilen zwischen der aktuellen Zeile und der unbegrenzten nachfolgenden Also tauschen wir einfach die Dinge um. Also lass uns jetzt sehen, wie das funktionieren kann. Jetzt wird SQL natürlich die Daten lösen und so weiter. Jetzt wird Squel einen Zeiger auf die grenzenlose Anzahl an Followern haben grenzenlose Anzahl an Followern Es wird also immer auf die letzte Zeile in unserem Datensatz zeigen die letzte Zeile in Dann wird es Schritt für Schritt weitergehen. Also die erste Reihe wird so aussehen und der Rahmen wird das Ganze sein, richtig? Also von der aktuellen Zeile bis zur unbegrenzten Folge. Also, was ist der letzte Wert? Die letzte Reihe, es werden die Fünf sein, die Appl. Also kommen wir in die Ausgabe fünf. Gehen wir nun zum nächsten Wert über. Der Rahmen wird immer kürzer. Und was ist der letzte Wert? Es wird auch so sein, die Fünf, richtig? Also springen wir jetzt zum nächsten. Und der Rahmen wird so aussehen. Was ist der letzte Wert sowie fünf, und dann erhalten wir den letzten Wert so. Der aktuelle Rohwert entspricht dem unbegrenzten Folgenden. Wir haben nur ein RAW und es werden auch fünf sein. Wie Sie sehen, ist das sehr einfach Korrigieren Sie die Rahmenklausel, und der letzte Wert funktioniert wie erwartet. So wird Sq es also machen. Gehen wir jetzt zurück zu Squal und fangen wir an zu üben. In Ordnung, jetzt haben wir die folgende Aufgabe. Es heißt, finde den niedrigsten und höchsten Umsatz für jedes Produkt Lassen Sie uns jetzt sehen, wie wir das machen können. Wie üblich werden wir mit sehr einfachen Select-Anweisungen beginnen . Wählen Sie also die Bestellnummer aus. Wir benötigen die Produkt-ID und auch den Umsatz. Lassen Sie uns also die Tabelle auswählen, Kundenaufträge. Das ist es. Gehen wir und wählen das aus. Jetzt haben wir in der Ausgabe unsere Bestellungen, Produkte und Verkäufe. Lassen Sie uns nun mit dem ersten Teil der Aufgabe beginnen. Finden Sie die niedrigsten Verkäufe für jedes Produkt. Um das zu tun, können wir die Funktion für den ersten Wert verwenden. Lass uns das machen, erster Wert. Dann müssen wir dem, worüber wir sprechen , Ausdruck verleihen. Wir brauchen die niedrigsten und höchsten Umsätze. Also lass uns gehen und die Umsätze drin haben. Und jetzt müssen wir die Fenster oder darüber definieren. Da wir für jedes Produkt sagen, bedeutet das, dass wir Fenster bauen müssen . Also müssen wir die Daten anhand der Partition nach der Produkt-ID aufteilen Partition nach der Produkt-ID und dann müssen wir eine Reihenfolge nach verwenden. Also müssen wir die Daten nach den Verkäufen sortieren. Da der erste Wert der niedrigste Wert sein sollte, müssen wir ihn aufsteigend vom niedrigsten zum höchsten Umsatz angeben Also belassen wir es einfach standardmäßig so und nennen es niedrigste Verkaufszahlen Gehen wir und führen das aus. Gehen wir jetzt und überprüfen unsere Ergebnisse. Zunächst geht es darum, die Daten nach der Produkt-ID zu partitionieren. Wie Sie sehen können, haben wir jetzt hier vier Fenster, dann sortieren wir die Daten nach den Verkäufen. Die Daten werden also vom niedrigsten zum höchsten Wert zwischen 10 und 90 sortiert niedrigsten zum höchsten Wert zwischen 10 und 90 Was ist nun der erste Wert der Verkäufe? Es ist die erste Reihe rechts. Es werden also zehn sein. Deshalb haben wir überall zehn. Schauen wir uns einen anderen an, nehmen wir diesen hier. Dieses Fenster hat also zwei Zeilen und es ist nach dem niedrigsten Umsatz sortiert , oder sagen wir, der erste Wert ist 25. Damit haben wir den ersten Teil der Aufgabe gelöst und den niedrigsten Umsatz für jedes Produkt ermittelt. Lass uns zum nächsten gehen. Wir müssen für jedes Produkt den höchsten Umsatz herausfinden. Lassen Sie uns also den letzten Wert dafür verwenden. Also lass uns eine neue Zeile haben. Wir werden den letzten Wert haben. Nochmals, die Verkäufe. Dann werden wir das Fenster definieren. Es wird genau dasselbe Fenster sein, wir müssen die Daten nach der Produkt-ID partitionieren und die Daten nach Verkäufen sortieren. Lass uns gehen und einfach tragen. Der vorherige. Nennen wir es vorerst höchste Verkäufe. Gehen wir und führen es aus. Wenn Sie jetzt die Ergebnisse überprüfen, werden Sie unser Problem hier wieder sehen. Wir erzielen in diesem Fenster nicht die höchsten Umsätze. Der höchste Umsatz liegt bei 90, aber wie Sie sehen können, erzielen wir genau die gleichen Umsätze, und das haben wir im vorherigen Beispiel erklärt. Um das zu beheben, fügen wir den Rahmen hinzu. Zeilen zwischen der aktuellen Zeile und der unbegrenzten nachfolgenden Gehen wir jetzt und führen das aus. Lassen Sie uns jetzt das Ergebnis überprüfen. Wie Sie hier sehen können, haben wir die höchsten Verkäufe korrekt erzielt. Für dieses Fenster ist der höchste Wert ebenfalls 90, für dieses Fenster 60 und so weiter. Damit haben Sie beide Aufgaben gelöst, den niedrigsten und den höchsten Umsatz. Aber jetzt möchte ich Ihnen meine ehrliche Meinung zu den Aufgaben zeigen . Ich werde nicht den letzten Wert verwenden , um den höchsten Umsatz zu finden. Lass mich dir zeigen, wie ich das normalerweise mache. Ich werde den ersten Wert verwenden um den letzten Wert zu finden. Lassen Sie mich Ihnen jetzt zeigen, was ich meine. Lass uns eine neue Zeile hinzufügen. Ich nehme einfach das Ganze von den niedrigsten Verkäufen. Aber was ich tun werde, ich werde einfach gehen und die Reihenfolge ändern. Das heißt also, dass wir die Daten nicht auf diese Weise sortieren werden, aufsteigend von den unteren Zellen bis zu den höchsten Siegeln Wir werden es wechseln. Also werden wir die Daten von den höchsten Zellen bis zu den niedrigsten Zellen sortieren . Und damit wird der erste Wert die höchsten Zellen sein. Also lass mich es einfach umbenennen. Höchster Umsatz, gib mir etwa zwei. Gehen wir und führen das aus. Jetzt können Sie hier sehen, dass wir genau die gleichen Ergebnisse erhalten haben weil wir die Daten unterschiedlich sortieren und den ersten Wert erhalten. Dies kann Ihnen genau den gleichen Effekt wie beim letzten Wert geben. Wie Sie sehen können, muss ich jetzt kein Fenster oder ähnliches definieren. Ich kann beim Standardrahmen bleiben , aber die Reihenfolge einfach verdrehen So können Sie es auch machen, indem Sie nur den ersten Wert verwenden Nun, nur um dieser Aufgabe willen, gibt es auch eine andere Möglichkeit, sie zu lösen. Sie können die Minmax-Funktionen verwenden. Lass mich einfach den gleichen Weg nehmen, den niedrigsten Umsatz. Wir können gehen und sagen: Weißt du was? Wir holen die Männer. Wir sagen, finde den Mindestumsatz und wir müssen nichts sortieren, also können wir es einfach so aufteilen. Geben wir ihm einen anderen Ausweis. Gehen wir hin und führen es aus. Wie Sie sehen können, haben wir genau die gleichen Ergebnisse erzielt wie die beiden anderen höheren Umsätze. Wie Sie sehen, können wir diese Aufgabe mit drei verschiedenen Funktionen lösen . Entweder verwenden Sie den letzten Wert, aber Sie müssen den Rahmen definieren, oder Sie können den ersten Wert verwenden , bei dem Sie die Reihenfolge ändern oder umkehren. Oder verwenden Sie einfach die Max-Funktion , um den höchsten Umsatz zu erzielen. Also, Leute, wie ihr seht, können wir den ersten Wert und den letzten Wert verwenden , um die Extreme herauszufinden , wie hier in diesem Beispiel, den niedrigsten und den höchsten Umsatz Es gibt also Ähnlichkeiten zwischen diesen beiden Funktionen und auch zwischen dem Mittelwert und dem Maximum. Was wir mit diesem Wert hier machen werden, können wir natürlich mit diesem Wert hier machen werden, mit den aktuellen Verkäufen vergleichen. Wir können zum Beispiel unsere Aufgabe erweitern, indem wir sagen, den Unterschied im Umsatz zwischen dem aktuellen und dem niedrigsten Umsatz ermitteln. Um das zu tun, lassen Sie mich einfach all diese Dinge aufräumen. Bleiben wir beim ersten Wert. Und der höchste Wert wie dieser. Also müssen wir jetzt den aktuellen Umsatz, das ist dieses Feld hier drüben, den Umsatz, den ursprünglichen, mit den niedrigeren Umsätzen mit dem Ganzen von hier aus vergleichen das ist dieses Feld hier drüben, den Umsatz, den ursprünglichen, . Also lass uns das machen. Also werden wir eine neue Linie haben und sagen, ziehen Sie einfach die Verkäufe von den niedrigsten Verkäufen ab, so wie hier, und geben wir ihr einen Namen: Umsatzunterschied Das heißt also, lass uns gehen und es ausführen. Nun, da Sie die Ergebnisse in einer Zeile sehen können, vergleiche ich den aktuellen Umsatz , der bei 90 liegt, mit den niedrigsten Umsätzen dieses Produkts. Es werden die Zehn sein. Damit ermitteln wir die Entfernung, sagen wir, zwischen diesen beiden Informationen, und sie wird 80 sein. Nun zum nächsten Wert, der Abstand zwischen diesem Wert und dem niedrigsten Wert ist kürzer, sodass wir uns in der Nähe des niedrigsten Werts befinden. Wie Sie hier sehen können, können wir nun die Verkäufe zwischen dem aktuellen Umsatz und einem Extrem vergleichen , um die Abstände zwischen zwei Werten zu ermitteln. Das ist also wieder eine sehr wichtige Analyse, um Vergleichsanalysen durchführen zu können. 248. 6 6 6 Gewinnwert-Suzmmary: Ordnung, Freunde. Lassen Sie uns nun eine kurze Zusammenfassung der Wertfunktionen machen, oder wir nennen sie manchmal analytische Funktionen Was sie also tun, sie werden dir ermöglichen, von einer anderen Zeile aus auf einen bestimmten Wert zuzugreifen Dies kann Ihnen helfen komplexe Berechnungen mit sehr einfachem SQL durchzuführen , ohne dass Sie Tabellen zusammenfügen oder Self-Joins durchführen müssen. Und für die Wertfunktionen haben wir vier Typen, sagen wir für Funktionen. der ersten Funktion können Sie wie im Vormonat auf den vorherigen Wert zugreifen wie im Vormonat auf den vorherigen Wert , indem Sie die Lag-Funktion verwenden. dem nächsten können Sie über die Lead-Funktion auf die nächsten Werte im nächsten Monat zugreifen die nächsten Werte im nächsten Monat . Dann haben wir noch einen. Es ermöglicht Ihnen, mithilfe der Funktion für den ersten Wert auf den ersten Wert in einer Teilmenge zuzugreifen mithilfe der Funktion für den ersten Wert auf den ersten Wert in einer Teilmenge Und eine weitere Option: Wir können mithilfe den letzten Wert auf den letzten Wert in einer Teilmenge zugreifen mithilfe Wenn wir zum nächsten übergehen, haben wir die Regeln der Syntax Also, der erste Punkt, es sind die Ausdrücke. Wir können jeden beliebigen Datentyp verwenden. Es könnte eine Zahl, eine Zeichenfolge, ein Datum oder etwas anderes sein. Um diese Funktionen ausführen zu können, müssen wir die Daten nun in der Reihenfolge nach sortieren. ist also eine Reihenfolge nach erforderlich. Es ist ein Muss. Dann darfst du ihn für den Rahmen verwenden, also ist es eine optionale Sache. Ich würde sagen, lass es für den Rahmen immer leer, aber nur für den letzten Wert musst du ihn anpassen. Sonst wird es nicht funktionieren. Nun zum nächsten Punkt, wir haben die Anwendungsfälle. Wir haben einfach sehr wichtige Anwendungsfälle für die Wertfunktionen in der Datenanalyse. Was wir also tun können, wir können Zeitreihenanalysen durchführen. Wie wir gelernt haben, können wir Analysen von Monat zu Monat und von Jahr zu Jahr durchführen. Solche Analysen sind klassisch, und es ist immer die erste Frage und diese Analyse, um zu messen, wir mit dem Unternehmen wachsen oder ob wir die Leistung zwischen dem laufenden Jahr und dem Vorjahr verringern. Sie können also sehen, dass wir immer Vergleiche mit diesen Fensterfunktionen durchführen . Beim nächsten Anwendungsfall geht es genauso um die Zeit, in der wir Zeitlückenanalysen durchführen können , wie wir das Kundenverhalten und die Kundenbindung analysiert haben . Dabei haben wir die durchschnittlichen Tage zwischen zwei Bestellungen berechnet . Im letzten Anwendungsfall geht es auch um Vergleichs- und Vergleichsanalysen. Wir können die Wertfunktionen verwenden, um den aktuellen Wert mit dem Extremwert zu vergleichen, z. B. den aktuellen Umsatz mit dem höchsten Umsatz oder dem niedrigsten Umsatz zu vergleichen . Also meine Freunde, diese Analysen sind für Datenanalysen unverzichtbar. Sie werden ihnen in jedem Unternehmen entgegenwirken. In jedem Unternehmen müssen Sie diese Fragen beantworten, und das können Sie mit den Funktionen des SQL-Fensters sehr einfach tun mit den Funktionen des SQL-Fensters 249. 8 1 Intro-Fall: Freunde, jetzt lernen wir , wie man mit der Case-Anweisung eine bedingte Logik in SQL erstellt Case-Anweisung eine bedingte Logik in SQL Und wir werden mit den Grundlagen beginnen, z. B. zu verstehen, wie sie funktionieren, welche Syntax sie haben und wie QL die Case-Anweisung hinter den Kulissen ausführt. Danach werde ich Ihnen viele Anwendungsfälle für die Fallanweisungen zeigen , die ich in meinen Projekten verwende. Fangen wir jetzt mit der ersten Frage an. Was ist eine Fallaussage? Case-Anweisungen können Sie eine bedingte Logik in Ihrer SQL-Abfrage erstellen , indem eine Liste von Bedingungen nacheinander auswerten und einen Wert zurückgeben, wenn die erste Bedingung erfüllt ist. Lassen Sie uns nun die Syntax der Case-Anweisungen verstehen und was das bedeutet. 250. 8 2 Syntax-Fall: Oh. Sehen wir uns nun die Syna Schritt für Schritt an. Es beginnt mit dem Schlüsselwort case. Dieser Fall zeigt an, dass wir jetzt Logik starten, eine bedingte Logik in SQL. Es ist wie bei Programmiersprachen , wenn man mit Fl beginnt, das F ist das Schlüsselwort der Logik. Die gesamte Logik endet auch mit einem anderen Schlüsselwort aufgerufen wird, sobald SQL das Ende sieht, also ist dies das Ende der bedingten Logik. Der Fall ist der Anfang und das Ende ist das Ende. Was wir nun dazwischen haben können, ist die bedingte Logik. Die bedingte Logik beginnt mit dem Schlüsselwort. Jetzt teilen wir SQL mit, wir eine Bedingung haben, die ausgewertet werden muss, und dann spezifizieren wir die bedingte Logik. Wir müssen SQL mitteilen, was passieren kann, wenn diese Bedingung erfüllt ist. Jetzt müssen wir dann einen anderen Schlüsselwort-Code verwenden. Jetzt sagen wir einem SQL, diese Ergebnisse anzeigen sollen, wenn die Bedingung wahr ist. Wie Sie sehen können, ist es sehr einfach. Es ist wie die natürliche Sprache, wie im Englischen. Wenn die erste Bedingung erfüllt ist, werden die Ergebnisse angezeigt. Es ist sehr logisch. Jetzt können wir natürlich unseren Fallaussagen eine zweite Bedingung hinzufügen . Wir können dasselbe einrichten. Wenn Bedingung zwei zutrifft, dann zeige das Ergebnis Nummer zwei. Wir geben das Schlüsselwort when an, dann haben wir eine zweite Bedingung, und wenn diese Bedingung wahr ist, weisen wir SQL an, weitere Ergebnisse anzuzeigen. Natürlich ist es sehr wichtig, die Syntax der Punkte zu verstehen . SQL wird die Bedingungen von oben nach unten verarbeiten . Die erste und wichtigste Bedingung sollte also am Anfang stehen. SQL wird diese Bedingung zuerst überprüfen. Wenn es fehlschlägt und es nicht wahr ist, dann wird es zur zweiten Bedingung springen. Die Reihenfolge der Bedingungen ist in Ihrer Logik sehr wichtig. Jetzt können wir natürlich mehrere Bedingungen hinzufügen , abhängig von der Logik. Verwenden Sie das Schlüsselwort when. Und jetzt, wo wir alle Bedingungen definiert haben, können wir das Schlüsselwort else angeben. Das andere kann den Standardwert einführen und ist optional. Du kannst ihn überspringen. Der Wert von ils oder der Standard wird also nur verwendet, wenn alle Bedingungen fehlgeschlagen sind. Das bedeutet also, dass all unsere Bedingungen nicht wahr sind und nichts erfüllt ist, dann wird Q den Wert der anderen verwenden. Es ist also der Standardwert, der verwendet wird, wenn alle Bedingungen falsch sind. Das sind also die Schlüsselwörter, die Sie in jeder Case-Anweisung verwenden müssen, also haben wir case, win, then und end. Nur das andere ist optional, Sie können es also verwenden oder überspringen. Dies ist die Hauptstruktur und die Syntax jeder Fallaussage. 251. 8 3 Howitworks: Lassen Sie uns nun ein sehr einfaches Beispiel verwenden, um zu verstehen, wie SQL die Case-Anweisungen hinter den Kulissen ausführt Ordnung. Nehmen wir dieses sehr einfache Beispiel , wo wir nur eine Bedingung haben. Wie Sie in der Syntax sehen können, beginnt es mit Groß- und Kleinschreibung und dann haben wir nur eine Bedingung, und wir bewerten hier die Verkäufe. Die Bedingung besagt, dass, wenn der Umsatz höher als 50 ist, Ergebnis der Wert hoch angezeigt wird. Es ist sehr einfach, es gibt nur eine Bedingung, und auf der rechten Seite haben wir hier ein Flussdiagramm, um zu verstehen, wie die Logik ausgeführt wird. Was wir nun tun werden, ist, diese vier Verkäufe anhand dieser Logik zu bewerten und diese vier Verkäufe anhand dieser Logik zu bewerten zu sehen, was das Ergebnis der Fallaussage sein wird Lass es uns eins nach dem anderen machen. Fangen wir mit den fairen Verkäufen an. Es ist 60. Also gehen wir los und schauen , ob 60 höher als 50 ist ? Also, ja. Das heißt, der Verkauf erfüllt diese Bedingung, und wir werden sie erfüllen, und wir werden den Output, den Wert hoch, einfahren. Hier werden wir den Wert im Output hoch ansetzen. Das bedeutet, dass der erste Verkauf die Anforderung, die Bedingung erfüllt , und EQ wird uns den Wert dieser Bedingung geben In Ordnung. Jetzt geht EQ zum nächsten Wert und wir beginnen mit der Auswertung der 30. Jetzt werden wir dieselbe Frage stellen, dieselbe Bedingung ist, dass 30 höher als 50 ist. Nun, nein. Das heißt, in der Ausgabe für diese Bedingung werden wir Falsch bekommen, also nehmen wir das Bad mit dem Falschen. Wenn Sie nun das Bad mit dem Falschen nehmen, werden wir keinen Wert richtig bekommen, das heißt, die Ausgabe wird Null sein. Die Ausgabe für die 30 ist also Null. Und das liegt daran, dass wir in unserer Logik nichts über die Standardoption definiert haben. Also haben wir hier kein anderes. Und das ist, was passieren wird, wenn Sie els nicht verwenden, Sie erhalten eine Null in der Ausgabe für die Fallaussage. Gehen wir nun zum nächsten über. Es wird dasselbe sein. Also 15 ist kleiner als 50, also erfüllt es die Bedingung nicht, und wir werden auch eine Null bekommen. Und für die letzte, da sie Null ist, erhalten wir auch eine Null, da sie die Bedingung nicht erfüllt. Nachdem wir nun all diese Verkäufe ausgewertet haben, erfüllt nur der erste Verkauf diese Bedingung, und deshalb haben wir nur einen Wert, den hohen. Ordnung. Also lasst uns weitermachen und Dinge zu unseren Fallaussagen hinzufügen. Jetzt fügen wir eine zweite Bedingung hinzu. Sie besagt, dass Sie, nachdem Sie die Verkäufe überprüft haben, ob sie höher als 50 sind und sie fehlschlagen, erneut die Verkäufe überprüfen, ob sie höher als 20 sind. Falls ja, dann zeige den Wert von Medium an. Jetzt fügen wir in unserem Workflow eine zweite Bedingung hinzu, die überprüft werden muss. Wenn die erste falsch ist. Lassen Sie uns jetzt unsere Verkäufe erneut auswerten und die Ergebnisse überprüfen. Der erste, der 60. Wie Sie sehen können, ist die 60 höher als 50, also erfüllen wir die erste Anforderung. Deshalb werden wir den Wert hoch herausholen, es vorher aussah. Hier werden wir bekommen. Ich bin in der Ausgabe. Jetzt ist es hier sehr wichtig , eines zu verstehen. SQL hat hier in diesem Szenario, der zweiten Bedingung, keine Bewertung vorgenommen. SQL hat keine Zeit damit verschwendet die andere Bedingung zu überprüfen. Es hat alles übersprungen , sobald es von einer Bedingung wahr Genau so verarbeitet SQL den Fall. Es wird jede Bedingung von oben nach unten überprüfen, und sobald es feststellt, dass sie wahr ist, wird es alles sofort beenden und den Wert dieser Bedingung anzeigen, und es werden keine anderen Bedingungen ausgewertet. Die Skala geht weiter und springt zum nächsten Wert. Wir haben den Wert 30. Lassen Sie uns annehmen, dass die Bedingungen 30 höher als 50 sind, nun ja, das ist es nicht, also ist es falsch. Was kann nun passieren? Ice springt zur nächsten Bedingung und beginnt, die zweite zu bewerten, ob sie wahr oder falsch ist. Jetzt werden wir überprüfen, ob hier 30 höher als 20 ist. Nun ja. Es kann erfüllt werden und wir erhalten den Wert Medium. C stoppt alles und zeigt in der Ausgabe für diesen Wert an. Das Medium, also werden wir hier Medium bekommen. In diesem Szenario haben wir beide Bedingungen bewertet , die wir in der Falldarstellung haben. Jetzt geht es zur dritten, wir haben 15, ist 15 höher als 50, wir werden es wissen. Wir werden die Fehler für die erste Bedingung bekommen. Dann gehen wir zur zweiten Bedingung über und überprüfen, zweiten Bedingung über und überprüfen 15 höher ist als 20, wir werden es genauso gut wissen. Was wird jetzt passieren? Die Fehler werden hier sein und wir werden keinen Wert als Gegenleistung bekommen. Wir werden den Wert Null in der Ausgabe erhalten. Für den letzten Wert haben wir Null, wir werden auch Null bekommen, weil er keine dieser Bedingungen erfüllt, und das liegt daran, dass wir in der Fallaussage kein anderes definiert haben. Wenn wir diese Bedingungen so definieren, erhalten wir die Kategorie Medium für die 30. Auf diese Weise bewertet Scale mehrere Bedingungen in den Fallaussagen. Im Moment gehen wir zur endgültigen Form unserer Fallaussagen und fügen eine weitere hinzu , wir werden einen Standardwert haben. Wir sehen hier, ob der Umsatz nicht höher als 50 oder höher als 20 ist , dann wird ein Standardwert als niedrig angezeigt. Das bedeutet, dass jeder Verkauf, der gleich oder kleiner als 20 ist , den Wert niedrig erhält. Nun, sehr interessant , wenn Sie sich den Arbeitsablauf hier ansehen, können Sie das sehen. Wir haben jetzt einen Wert für jeden Pfad. Für die erste Bedingung werden wir hoch, für die zweite mittlere Bedingung, und wenn nichts erfüllt ist, erhalten wir immer den Wert Flow. In diesem Diagramm gibt es also keine Möglichkeit, Nullwerte richtig zu machen. Lassen Sie uns also unsere Werte erneut bewerten . Ich glaube, du verstehst es schon. Die 60 erfüllt die erste Anforderung, und SQL wird alles sofort unterbrechen und nur den Wert hoch anzeigen Auf der rechten Seite hier drüben wird also nichts ausgewertet, wird also nichts ausgewertet weil die erste Bedingung wahr ist Hier in den Außenbereichen werden wir den Wert „hoch Nichts hat sich geändert wie bei den beiden vorherigen Beispielen. Jetzt geht die Skala zum nächsten Wert über, wir haben die 30, sodass wir den ersten Wert auswerten können . Es wird falsch sein. Der nächste Wert ist höher als 20, das ist wahr, und deshalb wird Scale den Wert von Medium anzeigen, und das ist auch so, wir hatten ihn im vorherigen Beispiel. Jetzt wird C zum nächsten wechseln und hier wird es interessant. Der Wert von 15. Wir werden die erste Bedingung untersuchen, ist sie höher als 50? Wissen Sie, ist es höher als 20? Wir wissen es gut. Jetzt befinden wir uns in einem Szenario , in dem keine dieser Bedingungen zutrifft. Deshalb wird Q gehen und das andere ausführen. Wenn Sie unser Diagramm überprüfen, wird es falsch sein und wir erhalten den Wert niedrig. Bei den Ergebnissen werden wir dieses Mal also nicht ankommen. Eine Null, weil wir els haben, erhalten wir den Wert von flaw Das Gleiche gilt jetzt für die Null. Null erfüllt nicht die erste Bedingung ebenso wie die zweite Bedingung, und deshalb erhalten wir auch den Wert aus der anderen. Hier in der Ausgabe werden wir also auch den Wert des Fehlers erhalten Wie Sie nun sehen können, stellen Sie sicher, dass die Ausgabe keine Nullen enthält, wenn Sie innerhalb der Groß-/Kleinschreibung eine Else-Anweisung verwenden eine Else-Anweisung sicher, dass die Ausgabe keine Nullen enthält, wenn Sie innerhalb der Groß-/Kleinschreibung keine Nullen enthält, wenn Sie innerhalb der Groß-/Kleinschreibung Damit Sie die verschiedenen Optionen kennen gelernt haben , die wir in den Fallanweisungen haben, und wie Scale den Fall hinter den Kulissen ausführt 252. 8 4 Nutzfall 1: Ordnung, Freund. Nun kommen wir zu dem Teil, in dem ich Ihnen die nützlichsten Anwendungsfälle der Fallaussagen zeige die nützlichsten Anwendungsfälle der , die ich normalerweise in meinen Projekten verwende. Also lass uns anfangen. Der Hauptzweck der Falldarstellung besteht darin, Datentransformationen durchzuführen. Datentransformationen sind ein sehr wichtiger Prozess in jedem Datenprojekt Und eine sehr wichtige Aufgabe bei Datentransformationen besteht darin, dass wir neue Informationen generieren können Wir können anhand der Fallanweisungen neue Spalten erstellen , die auf den vorhandenen Daten basieren , die wir in der Datenbank haben , die wir in der Datenbank Dies kann uns natürlich dabei helfen, neue Informationen für unsere Analysen zu gewinnen, ohne die Quelldatenbank zu ändern. Nur für Analysen. Meine Freunde, der Hauptzweck der Falldarstellung besteht darin, Datentransformationen durchzuführen , indem neue Spalten erstellt und generiert Lassen Sie uns nun mit dem ersten Anwendungsfall beginnen Der wichtigste und bekannteste ist, wir die Fallaussage verwenden, um die Daten zu kategorisieren Das bedeutet, dass wir die Daten auf der Grundlage bestimmter Bedingungen in verschiedene Kategorien einteilen Jetzt fragen Sie sich vielleicht, warum dieser Anwendungsfall wichtig ist. Nun, die Klassifizierung und Gruppierung von Daten ist für die Datenanalyse und Berichterstattung von grundlegender Bedeutung , da die Daten dadurch leichter zu verstehen und auch nachzuverfolgen Aber was noch wichtiger ist, es wird uns helfen, die Daten auf der Grundlage der Kategorien zu aggregieren . In Ordnung. Nehmen wir uns nun die folgende Aufgabe: Generatorberichte, die den Gesamtumsatz für jede der folgenden Kategorien anzeigen. Kategorie hoch, wenn der Umsatz über 50 liegt, Kategorie mittel, wenn der Umsatz 20-50 beträgt, und niedrig, wenn der Umsatz 20 oder weniger beträgt . Sortiert die Kategorien vom höchsten zum niedrigsten Umsatz Lassen Sie uns das Schritt für Schritt tun, und bevor wir Datenaggregationen durchführen , müssen wir eine neue Spalte mit dem Namen Kategorien erstellen , weil wir sie nicht in der Datenbank haben Lassen Sie uns nun mit sehr einfachen, ausgewählten Aussagen beginnen. Wählen Sie aus, was wir brauchen? Nehmen wir die Bestellnummer. Der Umsatz, und das war's vorerst. Also aus Kundenaufträgen. Gehen wir und führen es aus. Und jetzt haben wir unsere zehn Bestellungen, und wir müssen jetzt eine neue Spalte mit dem Namen Kategorien erstellen, und das werden wir mit den Fallanweisungen machen. Nehmen wir also eine neue Zeile und beginnen mit Groß- und Kleinschreibung und dann wieder mit einer neuen Zeile, um die erste Bedingung mit dem w zu definieren. Die erste Bedingung ist also das Hoch, wenn Umsatz über 50 liegt, also ist es sehr einfach. also passieren, wenn der Umsatz höher als 50 ist, Was kann also passieren, wenn der Umsatz höher als 50 ist, wenn das wahr ist? Wir wollen den Wert hoch zeigen. Das ist also die erste Bedingung, und dann gehen wir zur zweiten über. Wenn der Umsatz höher als 20 ist , also weniger als 50 und höher als 20, dann wollen wir das Wertmedium sehen. Was nun die letzte Kategorie angeht, die niedrigste müssen wir keine Bedingungen dafür schaffen, denn wenn diese beiden nicht funktionieren, bedeutet das, dass der Umsatz entweder 20 oder weniger beträgt. Was wir tun werden, wir machen einfach eine einfache Anzeige und zeigen den Wert niedrig an. Lassen Sie mich das auf diese Weise etwas kleiner machen. Was in unserem Fall jetzt noch fehlt, ist natürlich das Ende. Ohne es erhalten Sie eine Fehlermeldung, beenden Sie und geben wir ihm einen Namen, Kategorie. Wir sind bereit. Gehen wir und entschuldigen uns. Lass uns jetzt nach dem Zufallsprinzip Sachen überprüfen. Wie Sie hier sehen können, haben wir einen Umsatz von 50. Es ist niedrig, was richtig ist, und dann haben wir hier 60, es sind über 50, und wir haben die Kategorie hoch. Wenn Sie nun die Reihenfolge sechs überprüfen, haben wir die Reihenfolge 50, sie ist mittel, weil sie nicht höher als 50 ist. Es ist 50-20 Wie Sie sehen können, haben wir unsere Bestellungen nun anhand der Kategorie klassifiziert Im nächsten Schritt werden wir die Daten zusammenfassen . Wie wir das machen werden. Wir werden eine Unterabfrage verwenden. Lass es uns so machen Wir gehen und wählen aus, und natürlich werden wir die Daten nach der Kategorie gruppieren, also gehen wir und wählen die Kategorie, und wir benötigen den Gesamtumsatz das heißt, Sie verwenden die Funktion Summe für die Verkäufe, und wir werden sie Gesamtumsatz nennen. Jetzt müssen wir die Abfragen verschachteln, F, das ist unsere Abfrage so, und dann müssen wir sie schließen und i gruppieren, also gruppieren wir nach der Kategorie. Damit aggregieren wir jetzt die Verkäufe nach dieser Kategorie Es ist sehr einfach. Gehen wir und führen es aus. Im Ergebnis haben wir jetzt nur noch drei Kategorien, wir haben nicht die zehn Bestellungen, weil wir jetzt Datenaggregationen durchführen Jetzt die Granularität auf der Ebene der Kategorien. Jetzt können wir den Gesamtumsatz für das Jahr 2010 sehen. Im Tiefstwert haben wir 65 und im Mittel 105. Natürlich sind wir noch nicht fertig, denn in der Aufgabe heißt es, Kategorien von den höchsten bis zu den niedrigsten Verkäufen zu sortieren. Das bedeutet, dass wir am Ende eine Reihenfolge für Anweisung verwenden müssen , und wir werden die Daten nach den Verkäufen vom höchsten zum niedrigsten sortieren , das heißt senden, also das war's, los geht's und ausführen. Damit haben wir jetzt unsere Berichte. Jetzt zeigen wir den Gesamtumsatz nach Kategorien und die Daten sortiert vom höchsten zum niedrigsten. Die höchste Kategorie ist hoch, dann mittel und dann ist die letzte Kategorie niedrig. Meine Freunde, wie Sie sehen können, haben wir mit Hilfe des Falls neue Informationen aus unseren Daten erstellt , wir haben die Kategorie, und dann haben wir Erkenntnisse oder Berichte erstellt , die auf diesen neuen Informationen basieren, wo wir unsere Daten unter Verwendung dieser neuen Informationen aggregiert haben unter Verwendung dieser neuen Informationen Der Anwendungsfall der Kategorisierung von Daten anhand von Fallaussagen ist grundlegend und in jedem Datenprojekt sehr wichtig 253. 8 5 Regeln: Okay. Also, noch eine Sache, bevor wir zum nächsten Anwendungsfall springen, dass es eine Regel gibt, die befolgt werden muss , wenn Sie Fallaussagen verwenden. Und das heißt, die Datentypen des Ergebnisses müssen übereinstimmen. Was das bedeutet, wenn wir unser Beispiel hier noch einmal überprüfen, können wir sehen, dass das Ergebnis jeder Bedingung eine Zeichenfolge ist. Wie Sie sehen können, haben wir hier Hoch, Mittel und Niedrig, und all diese Informationen folgen den gleichen Datentypen, also ist es richtig. Wenn ich also zum Beispiel gegen diese Regel verstoße, dann lass uns danach auch den Wert haben. Jetzt haben wir also eine Zahl und wir haben Zeichen. Also lass uns gehen und es ausführen. Jetzt werden wir natürlich eine Fehlermeldung bekommen, weil Kel jetzt versucht, den Wert low in eine Ganzzahl umzuwandeln , was falsch ist. Die Datentypen der Ausgabe des Ergebnisses müssen also übereinstimmen, und das schließt nicht nur den Wert nach dem Dann ein, sondern auch den Wert nach dem anderen, weil auch dieser Wert Teil der Ausgabe ist. Also lass uns hier nochmal Medium nehmen. Gehen wir jetzt und ändern das in, sagen wir, eins. Gehen wir also und entschuldigen uns. Auch hier gibt die Skala einen Fehler aus, weil es sich um eine Ganzzahl handelt und die anderen Zeichenketten sind. Das ist also die Regel für die Verwendung der Fallaussage. Die Datentypen nach then und after else müssen übereinstimmen. Und wenn Sie mich fragen, ob es Einschränkungen gibt wo Sie die se-Anweisung in welchen Klauseln verwenden können, können Sie sie überall in select, in joints, from where, group by, order by, everywhere Es gibt also keine Einschränkungen, und wir haben nur diese eine Regel 254. 8 6 usecase2: Okay, Freunde. Ein weiterer Anwendungsfall für die Fallaussagen, wir können ihn verwenden, um Werte zuzuordnen. Wir können die Case-Anweisung verwenden, um die Daten von einem Formular in ein anderes umzuwandeln , um sie lesbarer und für Analysen besser nutzbar zu machen . In einem Szenario, in dem Werte einem Punkt zugeordnet werden, speichern die Datenbankentwickler die Daten und Werte manchmal in der Datenbank als Codes und als Flags. So könnte zum Beispiel der Status der Bestellung als Eins N Null gespeichert werden, statt als inaktiv und aktiv. Dies ist eine Technik, um die Leistung der Datenbank für die Anwendung zu optimieren , da Eins und Null viel schneller ist als das Speichern der gesamten Zeichenfolge. Bei der Datenanalyse erstellen wir jedoch in der Regel Berichte, die von Menschen von Personen gelesen werden können. Anstatt die Daten jetzt als Null und Eins anzuzeigen, ist es besser und lesbarer, wenn Sie die Daten als aktiv und inaktiv anzeigen Für diese Szenarien verwenden wir die Fallaussage, um diese kryptischen und technischen Werte in lesbare Begriffe zu übersetzen lesbare Andernfalls kann jeder Ihren Bericht lesen und Sie fragen, was Sie mit Null und Eins meinen Nehmen wir die folgende Aufgabe und sie lautet: Mitarbeiterdaten abrufen, wobei Geschlecht als Volltext angezeigt wird. Gehen wir jetzt los und lösen es. Zuerst werden wir uns ein paar Informationen ansehen. Gehen wir und zeigen die Mitarbeiter-ID vor. Nehmen wir den Vornamen, den Nachnamen, und wir brauchen die Geschlechtsinformationen, also das Geschlecht. Von Vertriebsmitarbeitern. Das legt fest. Gehen wir und entschuldigen uns. Wie Sie in den Ergebnissen sehen können, haben wir unsere fünf Mitarbeiter, und jetzt sind die Geschlechtsinformationen nur noch in einem Zeichen gespeichert. F und M. Natürlich es leicht zu verstehen, dass F ist es leicht zu verstehen, dass F weiblich und M männlich ist, aber wir möchten es im Bericht als Volltext anzeigen , weiblich und männlich anstelle dieser Abkürzungen Um das zu tun, verwenden wir die Case-Anweisung , um die Zuordnung zwischen dem alten Wert und dem neuen Wert vorzunehmen Lassen Sie uns anhand der Groß- und Kleinschreibung eine neue Spalte erstellen. Wir werden hier zwei Bedingungen haben , weil wir zwei Werte haben. Fangen wir mit der ersten an, also haben wir eine neue Zeile und W. Also, wenn das Geschlecht F entspricht, ist es zuerst, dann weiblich. ist es zuerst, dann weiblich Nun zum zweiten Wert, er wird exakt derselbe sein Wenn das Geschlecht gleich M ist, dann werden wir Männer haben. Achten Sie bei den Werten auf Groß- und Kleinschreibung. Natürlich werden wir das nicht ohne ein anderes oder anderes beenden . Dann können wir den Standardwert haben. Wir können den Standardwert haben, der nicht verfügbar ist. Das ist besser als Nullen zu haben. Was uns also fehlt, ist das Ende. Also werden wir hier ein Ende haben, und wir werden dich Gender-Volltext nennen. Also das Set, lass uns gehen und es entschuldigen. Wenn Sie nun die Ergebnisse überprüfen, haben wir jetzt die Zuordnung zwischen dem alten Format des Werts und dem neuen Format vorgenommen . Stattdessen haben wir Männer und Frauen. Natürlich haben wir hier keine Nullen. Aus diesem Grund haben wir in den Daten keinen Wert, der nicht verfügbar ist, aber wenn Sie riesige Datenmengen haben, werden Sie natürlich irgendwo eine Null haben, und dann erhalten Sie diesen Standardwert Auf diese Weise können Sie mithilfe der Case-Anweisungen sehr einfach eine Zuordnung zwischen Werten durchführen. Lassen Sie uns eine weitere Aufgabe für den Anwendungsfall Mapping haben, und die Aufgabe besagt, Mitarbeiterdetails mit abgekürzter Landesvorwahl abzurufen Mitarbeiterdetails mit abgekürzter Landesvorwahl Manchmal sind beim Generieren von Berichten, vielleicht mithilfe von BRBI oder Tableau, nicht genügend Leerzeichen vorhanden, um den vollständigen Namen der Werte zu verwenden . Was brauchen wir? Wir brauchen Abkürzungen. Wir benötigen eine Kurzform der Werte, und wir können in CL die Case-Anweisung verwenden, um den vollen Wert einem abgekürzten Wert zuzuordnen den vollen Wert einem abgekürzten Wert zuzuordnen Es ist übrigens wie im vorherigen Beispiel . In Ordnung. Lassen Sie uns das jetzt lösen Wir werden einige Details wie die Kundennummer auswählen . Nehmen wir den Vornamen, den Nachnamen. Und was brauchen wir? Wir brauchen die Länderinformationen. Von Vertriebskunden. Das ist es. Gehen wir und führen es aus. Und wie Sie sehen können, haben wir unsere fünf Kunden und wir haben das Land der Formationen als vollständigen Namen. Jetzt brauchen wir für die Berichte natürlich abgekürzte Werte daraus Also werden wir die vollständigen Namen der Länder einer Kurzform zuordnen Aber in echten Projekten erhalten Sie möglicherweise Auswahltabellen Tausenden und Abermillionen von Datensätzen, sodass Sie das nicht einfach so überprüfen können. Wie ich es normalerweise mache, rufe ich eine eindeutige Liste aller Werte aus einer Spalte ab. Normalerweise gehe ich und habe dafür eine Unterabfrage. Also werden wir ein bestimmtes Land auswählen müssen. Aus der Tabelle Verkaufskunden geht nur hervor, dass ich alle möglichen Werte in der Datenbank sehen kann. Jetzt sehen Sie hier das zweite Ergebnis, wir haben nur zwei Werte, Deutschland und USA, und dann kann ich die Daten korrekt zuordnen. Immer, wenn Sie Daten mit dem Fall Win abbilden, müssen Sie alle möglichen Werte verstehen , die Sie in der Tabelle haben. Gehen wir also los und generieren diese neuen Informationen. Es beginnt mit Groß - und Kleinschreibung, und dann zeilst du wenn das Land dem ersten Wert entspricht , es Deutschland sein wird. Stellen Sie sicher, dass Sie es genau so schreiben, wie es in der Datenbank steht. Das erste Zeichen ist ein Großbuchstabe und der Rest ist klein. Also, was ist passiert? Wir werden die Abkürzung für Deutschland haben. Es wird TE sein, richtig. Das ist also für den ersten Wert, und dann gehen wir zum zweiten über. Es wird ein Land sein, das den USA ebenbürtig ist. Es ist bereits abgekürzt, aber vielleicht können wir nur zwei Zeichen Also uns gefällt das. Gehen wir jetzt und fügen noch etwas hinzu. Es ist optional, aber falls wir Nullen in den Daten haben, erhalten wir einen neuen Wert Sonst ist es nicht verfügbar. Das Set und vergiss nie das Ende und der Name die Länderabkürzung sein werden. Das ist es. Lass mich einfach die andere Anfrage loswerden. Die Zuordnung ist korrekt. Gehen wir und führen es aus. Wenn Sie jetzt die Ergebnisse überprüfen, haben wir eine neue Spalte mit dem Namen Landesabkürzung erhalten, und wie Sie jetzt sehen können, funktioniert das Mapping. Hier haben wir Deutschland und wir haben hier D E, und für die USA haben wir die USA. Damit haben wir die Aufgabe gelöst und die Zuordnung zwischen dem alten Wert und dem neuen Wert korrekt durchgeführt . 255. 8 7 Quickform: Ordnung, trans, jetzt gibt es einen Sonderfall für die Syntax der Case-Anweisungen, falls Sie sie für die Zuordnung von Werten verwenden Jetzt lass uns loslegen und es anpacken. Nehmen wir nun an, dass wir innerhalb des Landes viele unterschiedliche Werte haben , nicht nur in Bezug auf Werte, wir haben viele Werte Wenn Sie die Werte anhand der Groß- und Kleinschreibung zuordnen, schreiben Sie am Ende immer dasselbe, Land gleich Deutschland, Land gleich Indien, Land gleich USA und so weiter. Wir verwenden immer die Spalte Land. Die Bedingungen hier verwenden immer eine Spalte, und es ist immer der Operator gleich. Nur für dieses Szenario haben wir jetzt eine andere Syntax für die Case-Anweisungen, und sie sieht so aus. Wir beginnen mit einem Schlüsselwort case, aber danach verwenden wir sofort die Spalte, die wir auswerten möchten. Hier können Sie nur eine Spalte verwenden. Sie können jedoch mehrere Spalten verwenden. Jetzt teilen wir SQL mit, wir jetzt eine Spalte auswerten, das Land. Dann haben wir für jede Bedingung die folgenden Dinge. Wir sagen, wenn Deutschland, das heißt, wenn Land gleich Deutschland ist, dann DE. Wie Sie hier sehen können, haben wir hier nicht die ganze Bedingung. Wir haben nur einen möglichen Wert , den Sie innerhalb des Landes sehen können. Wir sagen, ist der Wert Land, wenn er wahr ist, dann zeige D E, der nächste ist Indien, dann E N, Vereinigte Staaten, USA und so weiter. Wir nennen diese Syntax eine Schnellform der Fallaussagen, und auf der linken Seite nennen wir sie Vollform der Fallaussagen. Die Einschränkung und Einschränkung bei der Verwendung des Schnellformats besteht natürlich darin, dass Sie nur eine Spalte verwenden können und diese nur für den Gleichheitsoperator gilt. Das bedeutet, dass Sie nur für diese Szenarien das Schnellformat verwenden können. Wenn die Dinge etwas kompliziert Sie komplexe Logik mischen und erstellen müssen, können Sie das Schnellformat nicht verwenden. Ich würde sagen, wenn Sie sicher sind , dass die Logik nicht kompliziert wird und Sie immer bei derselben Spalte bleiben können , können Sie das Schnellformat verwenden, aber ich würde empfehlen, immer das vollständige Format zu verwenden, denn aus einem Grund müssen Sie, wenn Sie eine kleine Logik hinzufügen , die gesamten Case-Anweisungen wieder in das vollständige Format umschreiben , um jede kleine Logik hinzuzufügen. Aber natürlich ist es nicht falsch, das Schnellformular zu verwenden, um die Fallaussagen zu machen, wenn die Logik stimmt und statisch bleibt. Sie sind sicher, dass wir nur eine Spalte verwenden und nur Mapping machen, es gibt kein IC. Lassen Sie uns nun dieses schnelle Format für die Fallaussage für das vorherige Beispiel schreiben . Ich werde einfach alles in eine neue Spalte kopieren. Ich werde es einfach in zwei umbenennen und jetzt, wie wir es machen werden. Es wird so sein, aber dieses Mal schreiben wir ein Land, und dann werden wir im Wind nur die Werte haben, also brauchen wir die Bedingung nicht. Es wird so sein und wir haben nach oben gescrollt. Das ist es, wie Sie sehen können, es ist kleiner und schneller, als jedes Mal die ganze Bedingung zu schreiben Gehen wir jetzt und führen das aus. Wie Sie im Ergebnis sehen können, erhalten wir identische Werte. Jetzt kennen wir einen weiteren Trick in der Falldarstellung. 256. 8 8 usecase3: In Ordnung. Gehen wir zum nächsten Anwendungsfall für die Fallanweisungen über. Wir können ihn verwenden, um mit Nullen umzugehen Der Umgang mit Nullen bedeutet, eine Null durch einen Wert zu ersetzen. Und wie wir bereits bei den Fenster-Aggregatfunktionen gelernt haben , führen Nullen manchmal zu falschen Berechnungen und Ergebnissen, was zu falschen Entscheidungen führt Wir werden später ein eigenes Kapitel darüber haben wie man mit Nullen in sc umgeht, aber jetzt werden wir lernen, wie man mit Nullen umgeht, indem man Fallaussagen verwendet Nullen Lassen Sie uns nun die folgende Aufgabe haben und sie lautet : Ermitteln Sie die durchschnittliche Punktzahl von Kunden und behandeln Sie Nullen als Null und geben Sie zusätzlich Details wie Kunden-ID Okay, jetzt lösen wir es Schritt für Schritt. Auch hier haben wir Details, und wir müssen auch Aggregationen durchführen Das heißt, wir müssen die Fensterfunktionen verwenden und wir dürfen nicht vergessen, dass wir die Nullen behandeln müssen , also müssen wir uns darum kümmern Lassen Sie uns jetzt mit der sehr einfachen Auswahl beginnen. Wählen Sie einen Kunden aus. Ausweis. Wir brauchen den Nachnamen und auch die Punktzahlen. Also von Vertriebskunden. Gehen wir und führen es aus. Also wie immer haben wir unsere fünf Kunden und die Ergebnisse, und hier haben wir eine Null. Jetzt werden wir die Fensterfunktion schreiben, aber ohne die Nullen zu behandeln nur um die Unterschiede zu sehen Also brauchen wir die Durchschnittsfunktion. Wofür? Für die Ergebnisse? Müssen wir die Daten jetzt partitionieren? Nun, nein, also lassen wir es leer. Wir brauchen den Durchschnittswert aller Kunden. Also das Set, lass uns gehen und ihm einen Namen geben. Und dann führe es aus. Ich glaube, ich habe einen Fehler, also ist es eine Punktzahl, keine Punktzahlen. Also, wie Sie sehen können, haben wir jetzt den Durchschnitt von 625. Und wie Sie bereits gelernt haben, wird die Punktzahl all diese vier Werte zusammenfassen und durch vier dividiert Unser Unternehmen versteht die Nullen jedoch als Null und nicht als fehlende nicht als Also müssen wir uns um die Null kümmern. Lass uns eine neue Spalte für die Ergebnisse erstellen. Aber dieses Mal werden wir die Fallaussagen verwenden. Es wird sehr einfach sein, also werden wir sagen, wenn das Ergebnis Null ist. In SQL schreiben wir also nicht gleich Null. Wir sagen ist Null. Damit ersetzen wir die Nullen durch Null. Also, was kann jetzt sonst passieren? Wenn es nicht Null ist, brauchen wir den Punktestand so wie er ist. Wir sollten nichts manipulieren. Der Standardwert ist also die Punktzahl selbst, wenn die Punktzahl nicht Null ist. Lass uns jetzt gehen und es beenden. Nennen wir es Score Clean. Gehen wir also hin und führen es aus. Wenn du dir das Ergebnis hier ansiehst, ist es fast identisch mit dem Ergebnis. Wir haben keine neuen Werte für die Ergebnisse, aber nur die Nullen sind jetzt Null Und alle anderen Werte sind nicht betroffen, also haben wir sie nicht angefasst, wir haben sie überhaupt nicht transformiert Das meinen wir mit dem Umgang mit Ersetzen von Nullen durch einen anderen Um die Aufgabe zu beenden, müssen wir nun den Durchschnitt für den Punktestand berechnen und nicht für den ursprünglichen Punktestand Wie werden wir das machen? Lass uns die ganzen Fallberichte kopieren. Ich werde es einfach in einer anderen Kolumne machen. Lassen Sie uns einen Durchschnitt haben und darin haben wir Fallaussagen wie diese. Sortiere es einfach so. Was jetzt noch fehlt, ist die Notaufnahme, und sie wird leer sein. Normaler Kunde, nennen wir es sauber. Das ist die Logik. Lass mich einfach alles kleiner machen. Wie Sie jetzt sehen können, ist es genau wie das vorherige, aber anstatt die Originalpartitur zu verwenden, verwenden wir jetzt die Spalte , die wir erstellt haben. Aber natürlich brauchen wir die AS hier nicht , also müssen wir sie entfernen. Also fangen wir mit der Groß- und Kleinschreibung an, und jetzt können Sie in der Ausgabe sehen, wir einen neuen Wert für den Durchschnitt haben, für das Unternehmen genauer ist. Jetzt haben wir 500, zuvor hatten wir 625. Wie Sie sehen, müssen Sie verstehen, was Nullen in Ihrem Unternehmen bedeuten, und richtig damit umgehen Andernfalls erhalten Sie falsche Ergebnisse. Das war's, wir verwenden Case-Anweisungen, um mit den Nullen in unseren Daten umzugehen 256. 8 9 usecase4: F. Bedingte Aggregationen bedeuten, dass wir eine Aggregatfunktion in einem Quadrat anwenden können, wie bei einer Durchschnittszahl, aber diesmal nur auf eine Teilmenge von Daten, die bestimmte aber diesmal nur auf eine Teilmenge von Daten Diese Technik ist hervorragend geeignet , um tiefgehende Analysen oder Zielanalysen für eine bestimmte Teilmenge der Daten durchzuführen oder Zielanalysen für eine bestimmte Teilmenge der Lassen Sie uns nun die folgende SQL-Aufgabe ausführen um diesen Anwendungsfall zu verstehen Die Aufgabe besagt, zu zählen, wie oft jeder Kunde eine Bestellung mit einem Umsatz von mehr als 30 aufgegeben hat . In Ordnung. Wie immer können wir es Schritt für Schritt machen. Was brauchen wir? Wir brauchen die Bestellungen, holen wir uns die Bestellnummer und auch die Kundennummer. So die Verkäufe aus Kundenaufträgen. Gehen wir und führen es aus. Also, was mache ich jetzt noch damit? Ich gehe und bestelle die Daten nach Kundennummer. Also lass es uns noch einmal ausführen. Okay. Also, die Aufgabe klingt einfach, ist aber ein bisschen knifflig. Wir müssen die Anzahl der Bestellungen für jeden Kunden zählen, bei denen der Umsatz höher als 30 ist. Lassen Sie uns ein Beispiel haben. Zum Beispiel dieser Kunde Nummer eins. Die Gesamtzahl der Bestellungen beträgt also drei Bestellungen, richtig, aber wir müssen nur die Bestellungen zählen bei denen der Umsatz höher als 30 ist. Und in diesem Beispiel haben wir nur eine Bestellung, bei der der Umsatz höher als 30 ist, also ist es nur die Bestellung Nummer vier. Die Anzahl für die Kundennummer eins sollte eins sein. Schauen wir uns nun einen anderen Kunden an, zum Beispiel die beiden. Wie Sie sehen können, haben wir drei Bestellungen, aber bei keiner von ihnen ist der Umsatz höher als 30. Also sollte die Anzahl hier Null sein . Wie werden wir das machen? Wir müssen jede Reihe markieren , egal ob sie höher als 30 ist oder nicht. Wenn es höher als 30 ist, bekommt es die Flagge eins. Wenn es weniger als 30 oder gleich 30 ist, wird es Null, und dann werden wir all diese Flaggen zusammenfassen , um die Anzahl zu Machen wir es also Schritt für Schritt. Lassen Sie uns zuerst die Flagge erstellen. Also gehen wir zum Anwendungsfall und dann ist unser Zustand sehr einfach. Wir werden sagen wann? Was ist der Zustand? Verkäufe über 30. Der Umsatz ist höher als 30. Was kann dann passieren? Wir werden es mit dem einen kennzeichnen? Weil wir später gehen und die eine zusammenfassen werden. Nun, sonst, wenn es nicht höher als 30 ist, gleich 30 oder weniger, so wird es Null werden Ordnung. Also lass uns jetzt gehen und es beenden. Also sagen wir Verkaufsflagge. Lassen Sie uns es jetzt ausführen und die Ergebnisse überprüfen. Wenn Sie jetzt die Ergebnisse überprüfen, haben wir jetzt eine sehr schöne Flagge, um zu sehen, welche Bestellungen einen Umsatz von mehr als 30 haben? Nehmen wir nun zum Beispiel die Kundennummer Nummer eins. Wie Sie sehen können, hat nur die Bestellung Nummer vier einen Umsatz von mehr als 30 und sie ist mit einer Nummer eins gekennzeichnet, und alle anderen sind Null Nehmen wir nun die Kundennummer Nummer drei, und wie Sie sehen können, haben wir jetzt zwei Bestellungen, bei denen der Umsatz höher als 30 ist Und wie Sie sehen können, haben wir die eine zweimal. Wir können dieses Flag verwenden, um die Aggregation durchzuführen. Wenn Sie nun das Kennzeichen für die Kunden-ID Nummer drei zusammenfassen , erhalten wir Das ist die Anzahl der Bestellungen , bei denen der Umsatz höher als 30 ist, richtig Nehmen wir ein anderes Beispiel, die Kundennummer zwei, wir haben überall Null, und wenn wir diese Werte zusammenfassen, erhalten wir Null, das ist die Anzahl der Bestellungen, bei denen der Umsatz höher als 30 ist, was richtig ist Wie Sie zunächst sehen können, haben wir eine zusätzliche Spalte erstellt , um uns bei der Aggregation zu helfen, und jetzt werden wir im nächsten Schritt diese Spalte aggregieren . Gehen wir und machen das Wir brauchen nicht all diese Informationen. Die Bestell-ID, wir benötigen die Kunden-ID weil sie die Granularität für die Aggregation darstellt, und lassen Sie uns die Bestellung y entfernen. Lassen Sie uns nun die Daten nach Kunden-ID zusammenfassen Aber natürlich benötigen wir die Aggregatfunktion. Wie werden wir das machen? Wir werden die ganze Flagge zusammenfassen. Jetzt werden wir das natürlich umbenennen, da es sich jetzt um eine aggregierte Spalte handelt, also werden wir sie Gesamtbestellungen nennen Gehen wir jetzt los und führen es aus. Lass uns jetzt das Ergebnis überprüfen. Wie Sie jetzt sehen können, haben wir unsere vier Kunden. Für die Kundennummer Nummer eins können wir nur eine Bestellung über 30 kürzen. Die zweite hat keine Bestellungen, mehr als 30. Die dritte, wir haben zwei und eins. Und damit haben wir die Aufgabe gelöst. Jetzt möchte ich unserer Abfrage noch etwas hinzufügen, um die normalen Aggregationen zu sehen, nicht die bedingten Aggregationen nicht die bedingten Aggregationen Normalerweise zählen wir zum Beispiel den Stern, um die Gesamtzahl der Bestellungen zu ermitteln, und lassen uns die vorherige Zahl in hohe Verkäufe umbenennen Also lass uns gehen und es ausführen. Also führen wir gerade Aggregationen ohne jegliche Bedingungen durch, und jetzt können wir sehen, wie viele Bestellungen jeder Kunde getätigt hat Wir können also sehen, dass die Kundennummer eins dreimal bestellt hat, aber nur eine Bestellung über 30. Dies ist eine normale Aggregation, und es handelt sich um eine bedingte Aggregation, bei der die Fallaussage verwendet 256. 8 10 Zusammenfassung: Ordnung, Freunde, lassen Sie uns jetzt eine Zusammenfassung der Fallaussagen machen eine Zusammenfassung der Fallaussagen Fallaussagen können eine Liste von Bedingungen nacheinander auswerten und eine Liste von Bedingungen nacheinander auswerten einen Wert zurückgeben, sobald die erste Bedingung erfüllt ist Und wenn wir über die Regeln für die Verwendung von Fallaussagen sprechen , haben wir nur eine, bei der die Datentypen jeder Bedingung nach den und anderen übereinstimmen müssen. Und wenn wir nun über die Anwendungsfälle der Fallaussagen sprechen , besteht der Hauptanwendungsfall in der Durchführung von Datentransformationen , insbesondere in der Erstellung neuer Spalten und der Bereitstellung neuer Informationen Wie wir gesehen haben, gibt es erstaunliche Anwendungsfälle für die Fallaussagen Zum Beispiel können wir es verwenden, um unsere Daten zu kategorisieren Wie wir gelernt haben, können wir neue Datengruppen erstellen, die dann für unsere Berichte aggregiert werden Dann haben wir gesehen, dass ein weiterer Anwendungsfall die Zuordnung von Werten ist. Wir können die Case-Anweisung verwenden, um uns zu helfen die kryptischen technischen Werte, die in Datenbanken gespeichert sind, neuen Werten zuzuordnen die in Datenbanken gespeichert sind, , was lesbarer und benutzerfreundlicher ist lesbarer und benutzerfreundlicher Der nächste Anwendungsfall, den wir gelernt haben , ist der Umgang mit Nullen Wir können die Case-Anweisung verwenden, um die Nullen durch Werte zu ersetzen , um unsere Aggregationen genauer zu machen Der letzte Anwendungsfall , den wir gelernt haben, und ich denke, der in meinem Projekt am häufigsten verwendete ist die Durchführung von bedingten Aggregationen, bei denen wir eine Teilmenge von Daten aggregieren können, die bestimmte Bedingungen erfüllen, um Fokus- und Zielanalysen durchzuführen bei denen wir eine Teilmenge von Daten aggregieren können, die bestimmte Bedingungen erfüllen, um und ich denke, der in meinem Projekt am häufigsten verwendete ist die Durchführung von bedingten Aggregationen, bei denen wir eine Teilmenge von Daten aggregieren können, die bestimmte Bedingungen erfüllen, um Fokus- und Zielanalysen durchzuführen. Ordnung, Effizienz, die Fallaussage ist ein sehr mächtiges Werkzeug um bedingte Logik zu erzeugen, und es ist erstaunlich Um neue Informationen für die Analyse abzuleiten und zu generieren Und jetzt, im nächsten Kapitel, werden wir alle Funktionen und Techniken lernen , wie man mit Nullen in SQL umgeht Es ist sehr wichtig, unsere Daten zu bereinigen , bevor Sie eine Datenanalyse durchführen